短期电力负荷预测方法研究

对一个电力系统而言,提高电网运行的经济性和安全性,改善电能质量,都依赖于准确的负荷预测。较为准确的短期电力负荷预测可以合理安排电网的运行方式、制定电价、安排设备的各种大修及轮换计划。本文从电力系统短期负荷预测的方法介绍入手,重点介绍了基于人工神经网络的短期负荷预测方法。     

城市配电网规划中电力负荷预测的应用研究

首先介绍了电力负荷预测多方案性、不确定性、时间性以及条件性等四个方面的特点,进而对目前常用的电力负荷预测方法进行了归纳,最后通过永康市某工业园区电力负荷预测实例对电力负荷预测方法进行了阐述,对于城市配电网规划中电力负荷的预测有很好的指导意义。     

电力负荷预测方法与应用

负荷预测是电力系统安全稳定和经济运行的重要保障,尽管对负荷预测的研究已经有很长时间,但负荷预测的方法仍在不断的完善和发展中。本文对几种典型的电力预测方法做了详细的介绍,并给出了具体的应用实例,对负荷预测方法优化具有重大意义。     

电力负荷特性及其优化调控方法研究

电力行业在不断的发展,由于人们的用电需要越来越大,所以电力企业必须提高生产的效率,要保证电网运行的稳定性以及安全性。本文对电力负荷的特性进行了分析,还对电力负荷的优化调控方法进行了研究,希望对相关工作人员提供帮助,加强对电力企业生产流程的管理,提高工作人员的工作效率,从而提高电能的生产量。在对电力负荷的特性进行改善后,电力企业的生产效率大大提高了,所以,电力企业的技术人员可以从电力负荷特性入手,找到最佳的优化调控电力负荷的方法。     

有关短期电力负荷预测的研究

对于电力负荷预测的水平已经成为电力运行的管理现代化的衡量标志,其有着很重要的意义。本文就有关短期的电力负荷预测进行了分析与探究。     

城市电网规划负荷预测方法及其应用研究

本文介绍了电网规划负荷预测,讨论了电网规划负荷预测方法,研究了城市电网规划负荷预测方法的具体应用。     

人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究

人工神经网络预测系统可以对空调负荷进行有效的预测。本文通过利用神经网络预测对空调负荷的实际预测过程的研究,讨论了输入参数的选择和预处理、目标误差的确定、网络的学习率和训练次数等与预测效果之间的关系。对目标误差、网络的学习率和训练次数进行了具体的优化。该优化结果对今后开展利用神经网络的空调负荷预测工作有一定的参考作用。     

城市配电网规划中电量及负荷预测方法研究与实践

首先对城市配电网规划中各种电力电量预测方法进行分析,并通过兰溪市配电网规划对各种电量预测方法进行了实践,经对比后采用年均增长率法来对"十二五"期间的电力需求进行预测。最后,结合饱和用电负荷密度参考指标,对兰溪市中心城区的电力负荷进行了预测,对今后城市配电网规划有一定的借鉴意义。     

浅谈城市用电负荷预测

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。是合理确定城市电源电网规模和布局的基本依据。城市电力规划工作复杂,需要收集供电基础资料,调查有关社会经济发展的历史数据,认真深入分析现状电网,结合城市总体发展规划、土地资源和环保规划等,对当地城市电网的特点及用电特点进行合理的负荷预测。     

有关电力负荷的短期预测初探

所谓的电力负荷短期预测指对一年以内用户需求用电量的预测,其包括小时预测、日预测、周预测以及月预测。通常短期预测是预测电功率。在短期内用户需求电量呈现一种随机起伏的状态,其以过去负荷为基础,用户负荷变动、系统内部设备检修以及重大事件与气候变化等因素均会对其产生影响。所以对电力负荷进行短期预测可以为经济调度、发电机组的停启、错峰避峰用电等有着重要的现实意义。     

RBF神经网络短期电力负荷预测研究

本文将径向基神经网络和采用非线性权值递减策略的粒子群优化（PSO）算法相结合对某缺电城市进行电力负荷的短期预报。在RBF神经网络对负荷进行预测的同时,通过PSO算法进一步确定其最佳扩展系数6,从而得到更精确的预测结果并提高网络的泛化能力,可以取得良好的效果。     

浅析当前电力负荷预测的开展及发展方向

电力工业对人类社会的进步有着极大的推动意义,它完善扭转了人类社会的生产以及生活模式,因此电力行业的发展是社会普遍关注的重问题。由于电能的生产、传输以及消费环节基本上是同一时间进行的,因此在电能生产和消费的时候,对未来短时期内用户侧电力负荷的变化情况作出预测是十分必的。     

农村地区电力电量负荷预测的方法分析

负荷预测是农村地区电力系统调度部门的一项重要任务,农村地区电力系统要更好地管理电网,负荷预测是最重要的手段之一,通过合理地选择负荷预测的方法可以大大提高社会效益和经济效益。     

推进短期电力负荷预测精确化的基本措施

精准的负荷预测是电力系统运转的基础条件。为提高短期电力负荷预测精度,必须做好原始数据的预处理、随机因素(冲击负荷)的捕捉、有关因子的预测与量化、预测模式与算法的适当选择以及预测结果的有效修正等五个方面。     

电网规划中的负荷预测研究

本文首先分析了目前我国电网规划负荷预测中的问题,然后分析了电力负荷的影响因素,并提出了几种负荷预测的方法,最后总结了电力负荷预测的流程。     

基于改进BP神经网络算法的电力负荷预测研究

近年来电力市场化进程逐渐加快,电力负荷预测也成为电力系统中必不可少的重要环节,关系到整体电网经济性和安全性.针对目前电力系统环境越发复杂,而电力负荷预测精度要求不断提高的现状,应用人工智能算法进行负荷预测,对于满足负荷预测的准确性和快速性有着很大的提升意义.本文采用改进BP神经网络算法对某地区负荷建立相关预测模型,通过...     

配电网规划负荷预测的应用探讨

本文主要针对配电网规划负荷预测的应用展开了探讨,系统介绍了工程实践中常用的负荷预测方法,指出了实际负荷预测中会出现的问题并就此提出了对策,以期能为有关方面的需要提供有意的参考借鉴。     

采用人工神经网络在电力市场下进行短期负荷预测的原理和方法

电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础.短期电力负荷预测可以归结为一类提取特征多、规模大的映射问题,是电力市场化的前提,本文首先介绍了用于短期负荷预测的人工神经网络的原理及其框图,提出了采用带有权重因子的欧几里德范数估计预报器,其次针对电力市场中交易的特点与实时电价两个因素探讨了进一步改善的方法.     

电力系统负荷预测算法简介

电力系统负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,是一个复杂的多目标、多阶段规划问题。本文系统地综述了负荷预测的分类、负荷模型、负荷预测的方法及其发展动态、电力市场下对负荷预测的新要求,提出了负荷预测研究中应关注问题和不足。     

电力短期负荷预测“全维度”式管理的应用

电力负荷预测是电力企业制订电网规划、发供电计划等各项重要经营计划的基础,也是电力市场运营的基础工作,同时也是电力系统安全、优质、经济运行的前提条件。通过加强调度气象信息系统建设和负荷预测算法的研究,对详细而丰富的气象资料和用电负荷数据进行挖掘,分析电网负荷变化规律,建立适应电网特点的用电负荷预测管理模式,公司负荷预测准确率得到提升。该方法科学性强,具有一定的推广价值。