电网负荷在线预报探讨及实施

在调度自动化数据网上实现了电网负荷的在线预报；分析了电网负荷变化规律，对超短期和短期负荷预报进行建模、样本选择，并采集气象台的实时气象资料和气象要素进行直接计算。     

应用Kalman滤波方法的超短期负荷预报

几分钟到一小时的超短期负荷预报在电网在线控制中占有重要地位。本文将Ｋａｌｍａｎ滤波方法应用于超短期负荷预测，并在预报过程中引入极大似然估计进行模型未知参数辨识，达到了参数估计过程与预报过程的统一。并给出本算法在几个电网中的实际应用情况及算例分析。     

电力系统的递推自适应超短期负荷预报

几分钟到一小时的超短期负荷预报对电网在线调度、控制有重要的作用。针对超短期负荷预报的特点,引入控制理论中的相关理论原理,将时间序列方法作了改进,并尽可能简单的算法实现了实时超短期负荷预报,经过对地区电网实际计算证明了方法的正确性。     

电力系统高级应用软件负荷预报功能模块运行维护简介

EMS(Energy Management System)能量管理系统需要过去、现在、未来三类数据，而负荷预报是未来数据的主要来源，按周期分有超短期、短期和中长期之分。对地调自动化系统而言，应用较多的主要是短期负荷预报。短期负荷预报在线从SCADA数据库获得准确的实测负荷数据，以历史相似日的负荷数据为基础，兼顾近期内的负荷变化趋势，并综合考虑其它因素影响，找出变化规律建     

基于负荷预报的区域电网电压无功控制

电网电压无功优化运行自动控制过程中，由于负荷的波动会造成各变电所电容的投切和有载主变分接头调节振荡或者不必要操作。为避免设备不必要的操作，延长设备的运行寿命，在电网电压无功优化运行自动控制的基础上，引入短期和超短期负荷预报技术，在每日开始的时记得预测当日的负荷曲线，划分出高峰、低谷、腰荷时间段，并对每一个状态断面后若干时间(如15min)的电网负荷状况进行超短期预报，实现电网电压无功优化运行与调节设备动作次数的最佳组合，提高系统电压稳定性，降低网损，减少设备动作次数。     

一种简单实用的超短期负荷预报方法

本文提出了一种预测电网未来十分钟负荷的外推方法。该方法简单实用。已在东北电网和华北电网投入在线运行，预测结果准确，是一种具有普遍适用性的超短期负荷预报方法。     

电力系统的递推自适应超短期负荷预报

针对超短期负荷预报的特点 ,引入控制理论中的相关理论原理 ,将时间序列方法作了改进 ,并用简单有效的算法实现了实时超短期负荷预报 ,经过对某地区电网实际数据的计算证明了方法的正确性     

超短期负荷预报与动态经济调度

本文对超短期负荷预报和动态经济调度算法进行了探讨。 文中把负荷分成确定分量和随机分量两部分。离线提前24小时的负荷预报(经三次样条后)为 在线超短期负荷预报提供了一个外部输入(确定性分量)。采用高级AR模型拟合时间序列法进 行超短期负荷预报，并利用实际系统的数据对这方法进行了计算，得到满意的结果。 本文提出一个与超短期负荷预报结合在一起的动态经济调度递推算法。用稀疏对偶单纯形法 求解每时段的经济功率分配，所用内存少，计算时间短。实例计算证明：动态经济调度算法 能够提前看到当前发电机组的出力是如何影响将来一段时间内机组的经济功率分配，能提供 更好的负荷跟踪功能和提高系统运行的经济性。     

基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推法（Only in Chinese）

针对短期和超短期负荷预测的特点，提出了一种基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推算法。该算法充分利用了短期负荷预测已取得的成果，解决了传统采用负荷历史数据进行超短期负荷预测时在拐点、天气剧烈变化和节假日期间负荷预测精度下降的问题。为了提高负荷预测精度，还讨论了在进行超短期负荷预测时，对历史坏数据的处理以及对短期负荷预测中对拐点预测不准的修正等实用性问题。通过在四川电网调度自动化系统中的应用结果表明，该方法速度快，精度高，运行可靠稳定，具有较强的适应性。     

人工神经元网络在电力系统中应用的新进展(二)

2.3 电力系统负荷预报前已述及,ANN适于解决时间序列预报问题(尤其是平稳随机过程的预报),其在电力系统负荷预报中的应用理论上是可行的。ANN一经引入电力系统,负荷预报就成为其应用研究的一个主要领域。到目前为止,ANN主要应用于短期负荷预报,但也有人用ANN作过中长期负荷预报。ANN应用于短期负荷预报要比应用于中长期负荷预报更为适宜,因为短期负荷变化可认为是一个平稳的随机过程,而长期负荷预报与国家或地区的政治、经济政策密切相关(通常会有大的转折,不是一个平稳过程)。文[56]首次提出了用ANN进行电力系统的负荷预     

一种简单易行的超短期负荷预报方法

负荷预报一直是电力的一个重要课题,从电网运行的角度,提出并论证了用插值方法进行超短期负荷预测的理论,该方法不像传统方法大量历史数据,从而避免了因数据不准造成的误差。由于这种方法可以在线机上实时进行,因而对实时调度及电网的经济运行具有很大的实用价值。     

短期电力负荷的模糊神经网络预报方法

提出了一种用于短期电力负荷预报的模糊神经网络预报方法，该方法可以直接由模糊信息预测出未来一天或一周的各小时负荷，文中通过实际处例证所提模型和方法的有效性。     

短期负荷可预报天数的初步研究

只依据历史数据的短期负荷预报，预报准确率会随预报时间的增大而明显降低。这种现象来源于负荷记录的混沌特性。通过傅里叶级数展开，以及吸引子的相关维数、最大李雅普诺夫指数等分析，发现某地的负荷是双周期行为和混沌行为的合成。双周期成分是可以精确预报的，负荷预报的误差主要来自混沌成分。混沌成分的可预报天数约为15 d。按混沌成分占负荷的比重折算后，得到的负荷可预报天数约为3 d。     

利用超短期负荷预报实现AGC的超前控制

将超短期负荷预报（SSTLF）用于电力系统自动发电控制（AGC）,让机组出力随时与系统负荷的变化同步,实现了AGC的超前控制,使AGC具有了预见的能力。提出了2种算法：一种是将负荷预报分量作为调节功率处理;另一种是将负荷预报分量作为基本功率处理。这主要取决于AGC控制区域的具体情况。该方法在广东省电网EMS中的实际应用证明是切实可行和有效的。     

AGC超短期负荷预测控制模式的研究

介绍了超短期负荷预测的原理,利用AGC机组超短期负荷预测功能对电网负荷趋势进行超前分配,通过修正AGC机组的调节精度,实现了发电机组对电网负荷变化的快速跟踪,达到提高电网稳定运行的目的.     

潮流预报在电网安全预警系统中的应用

潮流预报技术是实现电网预警预控的基础,结合某省级电网安全预警系统的实际研发经验,介绍了超短期和短期潮流预报在电网安全预警系统中的实现算法、技术特点和应用场合.结合实际应用情况,分析了超短期潮流预报和短期潮流预报算法的可靠性和精度,以及影响它们性能的关键因素.     

智能配电网超短期负荷状态估计模型的改进

传统的电网负荷状态估计方法存在超短期周期下实时量测在线准确率低的问题,提出一种改进的智能配电网的超短期负荷状态估计模型,其将采集到的数据反馈到数据采集服务器中。采用配电网并行分层估计方法,解决超短期实时预测节点负荷的小周期问题。融合各层的超短期负荷预测结果,得到总体配电网超短期负荷预测值。将电网负荷预测值反馈给上位机,提高状态估计的效率。实验结果说明,所设计模型对超短期负荷预测具有较高的精度和效率。     

基于因素影响的电力系统短期负荷预报方法的研究

文章深入研究了天气和特别事件因素对电网负荷的影响;建立了因素影响的负荷预报模型;确定了有效的算法;形成了实用化应用软件;并应用取华北地区京津唐电网。实际应用中,该方法提高了短期负荷预报精度,短期负荷预报软件达到真正的实用化水平。     

STUDY OF SHORT-TERM LOAD FORECASTING

文章深入研究了天气和特别事件因素对电网负荷的影响;建立了因素影响的负荷预报模型;确定了有效的算法;形成了实用化应用软件;并应用到华北地区京津唐电网。实际应用中,该方法提高了短期负荷预报精度,使短期负荷预报软件达到真正的实用化水平。     

湖南电网实时调度计划及在线应用

1实时调度计划精度影响因素1.1超短期调节偏差实时调度计划的实施关键是合理确定超短期调节量,而合理确定超短期调节量(也即超短期偏差)需要区分负荷波动特性。电网负荷波动是趋势性波动与随机突变波动综合作用的结果,其中趋势性波动幅值反映了负