上海电力系统最大负荷同时率分析

负荷同时率是电力系统负荷规划中的一个重要参数。介绍了上海电力系统负荷同时率计算基础数据的基本情况,各级负荷同时率的计算方法,并对计算结果进行了分析。简要叙述了负荷同时率在电力负荷编制中的应用情况。     

城市电网规划中负荷同时率的选择技术研究

负荷同时率是电力系统规划中的一个重要参数.首先介绍了电力系统现状负荷同时率的影响因素以及现状负荷同时率计算分析方法,并且计算出了各级负荷同时率,由此分析了在缺少部分低压数据时综合负荷同时率的准确性;其次结合空间负荷预测以及负荷特性,提出了在城市电网规划中规划负荷同时率的计算分析方法.     

金新化工全厂电力系统扩容改造的必要性探讨

通过对金新化工现有负荷下全厂电力系统容量及运行方式的分析,计算出主变负载率和全厂电力系统运行方式下10 kV系统短路电流,同时根据新增用电负荷,计算出系统负荷容量不足及在不同运行方式下10 kV系统短路电流值,从而提出限流及扩容改造建议措施。通过计算实施限流措施后电力系统发生短路故障时的短路电流,阐述总降站扩容限流改造的必要性。     

系统自然频率特性系数的实测与计算

电力系统自然频率特性系数是AGC控制中的一个重要参数。文中讨论了利用蓄能机组的投切模拟负荷突变的情况,通过EMS和频率测量系统采集带时标的数据,分析并计算系统自然频率特性系数的实测试验方法。系统负荷频率特性系数在电力系统运行分析中占有重要地位。文中还讨论了结合统计数据来计算系统负荷频率特性系数的实用方法。     

光伏接入牵引供电系统对电能质量的影响

提出将光伏系统作为牵引负荷电源之一,与电力系统共同给牵引负荷供电的方案。光伏系统在27.5k V侧接入牵引供电系统,分析牵引负荷特性和光伏系统输出特性,推导计算光伏系统接入前、后对电力系统侧电能质量的影响;针对不同工况对光伏接入后电能质量的影响进行仿真分析,基于实测负荷数据对光伏系统接入前、后电能质量的影响进行验证。结果表明:所研究的光伏接入方案对电力系统侧三相电压不平衡度不产生影响,对三相谐波畸变率以及功率因数的影响与接入光伏系统的大小有关。     

基于Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测

采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据序列进行了特征分析,计算出Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,并利用该Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测的时间尺度的概念,这种方法不复气候和气温等数据,只利用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进行负荷预测,就可以得到较高的预测精度,对东北电网实际负荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

电力系统短期负荷优化分配系统的设计与研究

为了解决由多种类型发电站组成的电力系统混合机组间短期负荷优化分配问题,设计和开发了一款集成化的计算机软件系统,即电力系统短期负荷优化分配系统。系统的核心部分由一个主程序和四个子程序构成,在设计过程中结合其多变的运行工况和复杂的约束条件,以运行费用最小为目标,建立了综合性负荷优化分配的数学模型,通过优化设计,研制了动力特性分析模块、数据计算预测模块和短期负荷优化模块等核心模块。通过该系统对某电力系统数据的仿真计算,其结果表明能够减少火电机组的煤耗量和常规水电机组的耗水量,同时增加抽水蓄能机组的动态平衡效益。     

基于广域测量系统的电力系统综合区域负荷模型

负荷作为电力系统的一个重要组成部分,其模型的精确程度将在很大程度上影响分析的结果.采用电力系统同步数据对电力系统负荷区域进行建模、网络化简和负荷模型辨识,提出了基于电力系统广域测量系统的综合区域负荷模型的概念,分析了该模型的参数可辨识性.确定了综合区域负荷的网络模型,为区域负荷的建模提供了依据.以一个简单电力系统为例进行仿真计算,结果证明了该负荷建模方法的有效性.     

基于 Lyapunov 指数的电力系统短期负荷预测

采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据序列进行了特征分析,计算出Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,并利用该Ｌｙａ－ｐｕｎｏｖ指数模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测的时间尺度的概念。这种方法不利用气候和气温等数据,只利用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进行负荷预测,就可以得到较高的预测精度。对东北电网实际负荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

电力系统负荷的混沌特性及预测

利用混沌理论对电力系统负荷数据进行了相空间重构,绘出了其二维相空间相图,同时对负荷的相关维数Ｄ２及负荷时间序称的最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数（λ１）进行了计算。由计算结果发现电力系统负荷具有混沌特性,其外在表现为貌似随机的无规则特性,且内部系统的时间序列具有分数维Ｄ２及最大（λ１）大于零。最后运用嵌入相空间的局域线性法对某地区电网的有功负荷作了预测,此方法是一种新的电力系统负荷预测方法,为以后的研究人     

计及相关性的电-气互联区域综合能源系统概率多能流计算

可再生能源的规模化接入增加了电-气互联区域综合能源系统中的不确定性,同时随着电力系统和天然气系统耦合程度的加深,耦合环节负荷的波动对整个电-气互联区域综合能源系统能流产生的影响日趋显著。首先,建立基于能源集线器模型的电-气互联区域综合能源系统稳态多能流计算模型;在此基础上,考虑可再生能源出力、电力系统负荷、天然气系统负荷和耦合环节负荷的波动性,并计及电力系统负荷和天然气系统负荷间的相关性,提出电-气互联区域综合能源系统中输出状态变量半不变量的计算方法;最后使用Cornish-Fisher级数展开法来拟合输出状态变量,得到输出状态变量的概率分布。在修改后的IEEE 33节点配电网络与天然气11节点网络耦合而成的电-气互联区域综合能源系统上进行算例分析,验证了所提方法的有效性、快速性和实用性,同时分析了耦合环节负荷不同波动水平和电力系统负荷与天然气系统负荷间相关性水平对概率多能流计算结果的影响。     

考虑概率的冲击负荷对电力系统影响分析

针对冲击负荷中两类最典型的电弧炉和电解铝负荷,分析研究了电弧炉负荷和电解铝负荷的运行特性和各自对电力系统造成功率冲击的原因,理论分析了冲击负荷对电力系统的影响.依据冲击负荷实测数据以及冲击负荷生产规律,根据概率计算原理计算了冲击负荷的功率冲击发生概率.     

互联系统可靠性效益评估方法

提出了２电力系统互联的可靠性效益评估模型和算法。该模型充分考虑了互联系统负荷的错峰及同时率问题,联络线容量及其可用率问题,各系统的空量及能量约束问题等因素。其中互联系统负荷的错峰及同时率问题通过按小时计算来精确模拟,联络线容量及其可用率总理２通过串联系统的可靠性计算来衡量,各系统的空量及电量约束通过随机生产模拟来确定。所提模型及算法对实际互联系统进行了计算,详细分析了联网效益,验证了算法的正确性和     

基于分时重构混沌相空间的电力系统负荷短期预测

为了实现高精度的电力系统负荷短期预测,该文对电力系统负荷时间序列数据分时段进行相空间重构,并计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了系统负荷分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期电力系统负荷的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力系统负荷短期预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高.     

基于分时重构混沌相空间的电力系统负荷短期预测

为了实现高精度的电力系统负荷短期预测,该文对电力系统负荷时间序列数据分时段进行相空间重构,并计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了系统负荷分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期电力系统负荷的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力系统负荷短期预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高。     

基于电力系统紧急情况下精准切负荷系统的应用研究

为提高电力系统在紧急情况下运行的稳定性,避免对用电用户产生影响,以某省精准切负荷系统为例,分 析了精准切负荷系统的工作流程、系统结构、控制策略等,然后根据精准切负荷系统实际应用情况,验证了系统功 能,同时对应用数据进行了仿真分析,分析结果表明,仿真结果与实际结果一致,验证了在电力系统紧急情况下精准 切负荷系统的有效性,以期为相关人员提供参考.     

基于即时学习算法的短期负荷预测方法

针对电力系统短期负荷数据存在非线性和时变性等问题,提出了一种变量相关性局部即时学习算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统短期负荷预测模型。利用互信息计算气象数据、各气象因素等变量的相关度,并引入到即时学习算法训练集中,用以选择当前电力系统负荷的建模邻域,提高系统短期负荷模型预测的精度。利用相似度阈值对局部模型进行自适应更新,增强系统负荷模型实时性。利用Matlab对某市宛城区的负荷量进行预测,结果表明,基于即时学习算法的电力系统短期负荷预测模型误差更小,系统预测精度更高。     

基于大数据的电力系统短期负荷预测*

分析了电力系统短期负荷预测的特点及影响负荷预测准确性的相关因素。阐述了传统负荷预测方法存在的不足及将大数据系统引入负荷分析过程中的优势,将传统负荷方法与大数据分析相结合,可在进行负荷分析的同时利用大数据技术将各项影响因素与大数据进行比对,减小误差提高负荷预测精度,为电力系统进行短期负荷预测提供借鉴。     

一种新型非线性差分方程负荷模型接口方法

提出了一种非线性差分方程形式的负荷模型与电力系统仿真计算程序接口的新方法,它同时适用于线性和非线性差分方程形式的负荷模型的时步转化问题.该方法利用差分方程结构简单、易于辨识的特点,将其辨识算法嵌入电力系统仿真计算程序中,解决了非线性差分方程的步长调整问题,使差分方程的计算步长可自动跟踪电力系统仿真计算步长的变化.利用实测的负荷动态响应数据验证了该方法的有效性.     

自适应卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用

将卡尔曼滤波原理运用于电力系统负荷预测通常是针对线性定常系统,并在定常噪声协方差的前提下进行,模型的灵敏度差和预报精度不高.作者考虑了电力系统负荷自身的变化特点,根据不同日期同一时刻的负荷历史数据建立了含有时变系数的负荷系统模型、观测模型和系统参数模型,采用两段自适应卡尔曼滤波方法,同时考虑噪声协方差对预测精度的影响,运用时变噪声统计估值器对噪声协方差进行自适应估计,用预测方程预测次日的负荷.结合实际电网数据进行的预测计算取得了较好的结果.