城市电网规划的负荷预测方法探讨

在对城市电网电力负荷预测模型方法进行简单阐述后,对城市电网规划设计的电力负荷综合预测体系进行了详细分析研究。最后,结合当地电网规划设计实例,详细分析了空间负荷预测法在城市电网规划设计中的应用。     

电网负荷预测中组合预测模型运用

在电力系统规划设计中,电力系统负荷预测是进行规划设计工作的基础。负荷预测的准确性和负荷分布情况,对电源规划和电网规划具有很大的影响。在电力市场化的发展过程中,产业结构的变化和技术进步使得电力消耗发生了变化,因此在对电网负荷进行预测的过程中,使用单项预测模型已经不足以满足要求。本文主要阐述了组合预测模型在实际运用过程中其主要的结构特点,同时结合四川某城市以及对我国社会用电量电网负荷预测过程中对组合预测模型的实际使用案例,对组合预测模型能够很大的提高负荷预测精度进行验证。望能够为电网的负荷预测积攒有效参考资料。     

浅谈提高地区负荷预测准确率

负荷预测是电力系统进行调度、实时控制、运行计划与发展规划的基础,是一个电网规划部门与调度部门必须具备的基本信息。对电力负荷进行准确的预测,不仅能够保证人们生活的电力需要与国民经济发展的需要,还是电力工业自身发展的需要。在电力系统中,提高电网运行的经济性与安全性,对电能质量进行改善都依靠于正确的负荷预测。本文对地区的历史负荷数据进行了分析,最终探讨了提高地区负荷预测准确率的对策。     

对10kV配电规划方法的探讨

科学合理的电网规划是电网安全、可靠、经济运行的前提。在当前国家经济和社会发展的背景下,要实现科学合理的电网规划,迫切需要解决包括电力负荷预测、电网接线方式优化等问题。本文对10kV配电网的规划方法进行了探讨,阐述了负荷预测的方法,研究了配电网接线方式的优化,提出了选择配网接线时应注意的问题。     

灰色预测方法在电力负荷中的研究应用

电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡、地区或电网间的电力余缺调剂,以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。针对电力负荷受多重因素影响,变化趋势复杂的问题,本文提出了灰色模型对电力负荷进行预测,并结合算法进行实例论证。实例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到改善,为准确预测长期电力负荷提供了一种简便可行的分析预测方法。     

智能电网建设的主要技术

近些年来,国家对电网的投资建设越来越大,这就要求所要规划建设的电网需要考虑的因素也要更加全面,一方面是经济效益增长,另一方面则是电力负荷增长的需求,同时资源节约与环保因素也必须考虑。本文对电力规划建设过程中最为主要三个技术环节:负荷预测、降低线损、PMU的配置问题等进行简要探讨。     

配电网规划中负荷预测实际问题及措施

随着智能电网和大数据技术的不断发展,传统的配电网负荷预测分析模式已无法满足需求.针对负荷预测基础数据准确性、电力用户侧数据有效性等方面的实际问题,结合云计算技术设计出基于大数据系统的负荷预测技术模型,用随机森林分析方法设计负荷预测实验,确保规划实施后配电网的安全、节能与可靠运行,从而最大限度地解决农村地区电网规划负荷预测难题.     

城市配电网专项规划简述

@@@@电网建设与城市总体规划矛盾日益显现,为此需要在城市总体规划中预留出电力设施建设用地,在城市规划总图上定出配电房及主要电力通道等电力设施的位置和用地规模,并对其用地加以规划预控,合理利用土地资源,化解因土地资源紧张而制约电网快速发展的矛盾,进一步加强电力设施的建设以满足社会经济发展的需要。@@@@本文以顺德西部马冈专项规划为例子阐述电力专项规划的方法及步骤。规划负荷预测为基础,划分为供电区域,选择合适的网络结构,推行新的技术。最后向政府提出建议,电力规划与城市规划同步进行,并纳入市政的总规。     

基于ARIMA-TARCH-BP神经网络模型的中长期负荷预测方法

中长期负荷预测是电力系统规划运行的重要基础。针对经济转型阶段多样化负荷呈现的强波动性致其预测精度难以保障的问题,利用电力负荷历史统计数据建立ARIMA-TARCH模型,对负荷时间序列的非平稳性、自相关性和非对称波动特性进行分析,并结合BP神经网络理论对负荷拟合残差值进行修正,进而对目标规划年的负荷进行预测。最后,以我国某地区的实际电网负荷为算例,预测未来五年的负荷变化趋势,验证所提预测方法的可行性和有效性。     

空间电力负荷预测方法综述与展望

随着社会的发展,科技的进步,电力企业开始对电力系统实施精细化管理,而电力系统精细化管理的规划工作主要是依靠空间电力负荷预测来进行,所以空间电力负荷预测问题成为当中重要的研究课题。本文结合该领域当中的研究成果,针对空间电力负荷预测进行了更深层次的探索,对如今现有的各种空间电力负荷预测方法进行分析,并提出几点意见以供参考。     

电力负荷预测方法在配网规划中的实施要点分析

电力系统的负荷预测是实现电力企业电力系统安全、经济运行的前提，其中负荷预测有两个层面的含义：对电力未来功率的预测以及未来电能的预测。负荷的预测目的是提升电网运行的经济性以及安全性。现阶段，在激烈的市场经济中电力企业为了拥有立足之地，应该提高其输送电能的质量，对供电区的电量以及规划区的符合发展水平有精确的了解。笔者根据自身的实践经验以及对电力符合预测方法的市场调研对电力负荷预测方法在配网规划中的实施要点进行详细的研究。     

对于中低压电网电力负荷预测研究

随着社会的不断发展,科技的不断进步,我国各个领域均得到了很好的发展,人们的生活质量也有了更大的提升.电力行业在社会发展中一直占据着十分关键的地位,如今各行各业均在积极进行着改革与升级,为了能够满足发展要求,需要对电力负荷预测方法进行创新和优化.本文通过查阅相关资料,简要介绍了电力负荷预测种类、传统中低压电网电力负荷预测方法,以及现代中低压电网电力负荷预测方法,以期能够为促进我国电力建设完善化提供有价值的参考.     

浅谈电力电量负荷预测方法

电力负荷预测在电力系统规划和运行方面的作用越来越重要。随着现代科学技术的快速发展,负荷预测技术的研究也在不断深化,各种各样的负荷预测方法不断涌现,本文主要探讨了时间序列预测法以及其实际运用。     

浅析电网规划过程中的关键技术问题

电能已经成为人们生活与工作中不可或缺的一种资源.电力的发展对于人类社会经济的发展有着十分重要的意义.在供电网络不断发展的背景下,电网规划设计必须充分结合时代发展形势,从多方面进行优化.本文对电网规划进行简单介绍,并针对电网规划设计关键技术问题展开研究,以供参考.     

电力负荷影响因素研究

负荷预测是电力系统规划设计的理论基础,其预测结果的精度直接影响规划方案的确定。目前实际工程中的负荷预测工作仅依靠当地的控规要求和历史负荷数据进行预测,预测结果相对偏离实际需求,无法适应远期负荷增长的需要。本文通过分析包括负荷、气候、社会、特殊事件等各类负荷影响因素,基于层次分析结构建立负荷影响因素指标体系。该体系能够指导工程单位进行更加准确、合理的负荷预测工作,对配电网规划具有重要意义。     

基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案

随着多种可再生能源电力的接入,电力系统正在向更智能、更灵活、交互性更高的系统过渡。负荷预测,特别是针对单个电力客户的短期负荷预测在未来电网规划和运行中发挥着越来越重要的作用。提出了一个基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案,该方案收集来自智能电表和天气预报的数据,预处理后将其加载到非关系型数据库中进行存储并做进一步的异构数据处理;设计并实现了一个长短期记忆递归神经网络模型,用于确定负荷分布并预测未来24 h的住宅小区用电量;最后利用一个住宅小区的智能电表数据集对提出的短期负荷预测框架进行了测试,并使用均方根误差和平均绝对百分比误差两个指标,对比了预测模型与两种经典算法的性能,验证了所提模型的有效性。     

一种基于LSTM神经网络的短期用电负荷预测方法

负荷预测目前已成为保障电力系统用电安全的重要基础工作,在我国市场经济制度持续完善过程中,能源产业也逐渐发展为以市场为导向,这就要求负荷预测要更加可靠、实时与准确.保证负荷预测的准确性,能为电力销售计划的制定奠定坚实基础并提供可靠依据,确保电网运行更加安全与经济.在智能电网时代下,电力用户侧涉及到海量数据,且用户数据具有...     

小波去噪和神经网络在电力负荷预测中的应用研究

为了降低历史负荷数据噪声对负荷预测的影响,提高电力负荷的预测精度,提出了一种基于小波去噪和BP神经网络的电力负荷预测方法。首先,对所得电力负荷数据进行了小波变换去噪处理,有效去除了噪声,然后利用BP神经网络在非线性处理中的优异特性,对小波去噪后的电力负荷进行了BP神经网络建模训练及仿真。实验结果表明:相比于其他电力负荷模型,该方法可以有效提高电力负荷的预测精度,是一种有效的电力负荷预测方法。     

城市电力网规划技术及其流程

从电网规划角度对电力行业的主要技术、经济特征进行了阐述;对电网规划中负荷率、负荷同时率、负载率以及容载比等基本概念进行了研究分析,并分别从时间角度和电压等级角度对城网规划进行分类;最后,提出了城网规划的基本流程,对电力规划工作具有一定的参考价值。     

基于改进型BP神经网络的电网负荷预测

考虑到传统的线性电网负荷预测方法的预测精度无法满足现代电力电网管理系统的要求,使用更适用于电力电网负荷的预测任务的非线性BP神经网络算法建立预测模型。由于常规的BP神经网络存在容易陷入局部最优解以及收敛效率低等问题,该文使用模拟退火算法对BP神经网络权值训练算法进行优化,提高预测模型的收敛效率和自学习能力。通过实例对所研究的预测模型进行分析,结果表明,所研究的改进型BP神经网络的训练次数和训练耗时均低于常规神经网络,具有更高的收敛精度,同时改进型BP神经网络预测模型的预测误差明显降低,具有较好的工程应用价值。