基于配用电大数据的短期负荷预测

受限于数据信息的不完整和粗粒度,短期网供负荷预测的准确率一直难以进一步提升,而配用电信息系统数据的积累和大数据技术的快速发展为开展基于配用大数据的短期负荷预测提供了数据基础和技术支撑。本文首先针对配用电大数据的特征分析了"脏数据"的来源与类型,并提出了相应的数据清洗方法;其次基于大量的历史负荷、电量和气象数据,构建了行业负荷温度影响模型和行业电量节假日影响模型;最后基于上述用电影响模型开展了江苏电网短期网供负荷预测,实际计算结果验证了预测效果的有效性和准确性。     

区域尺度住宅建筑日用电负荷模型构建方法研究

面对新时代能源发展形势,有效整合电力用户、电网企业及供应商信息,全面深度分析“源网荷储”特性是推进能源互联网发展的重要举措,模拟建筑用电这一典型负荷已尤为重要。关注区域规模居民用电负荷,提出用电负荷数据预处理分析方法和区域尺度住宅建筑日用电负荷模拟方法。区域尺度的用电数据在空间规模和时间跨度上均具有高维特征,分析大量数据并再现区域规模用电负荷是其主要难点。为此,提出结合自编码和k近邻算法的数据异常值剔除方法。在数据预处理的基础上,提出基于聚类分析的区域尺度住宅日用电负荷模型和模型检验方法,以单个住户的日均用电和全年最大日负荷为指标聚类,基于聚类分析结果提出随机用电模型,模拟区域尺度住宅建筑逐户逐日用电负荷。应用华东某重点城市智能电表采集的整年居民用电数据开展研究分析案例,实现区域住宅建筑居民日用电负荷的模拟再现。提出“数据异常值预处理、聚类分析、模型构建和检验”系列研究分析方法,可有效满足能源互联网建设对大量末端用户用电负荷的模拟分析需求。     

以电力负荷管理系统为平台促进DSM工作

电力负荷管理系统能全面采集和分析客户端的用电信息。主要探讨了利用负荷管理系统丰富的数据资源,在有序用电、电能质量监测、负荷分析等方面为供电企业提供决策依据,以及利用负荷管理终端与客户共享用电数据,指导客户优化用电方式和节能降损,促进电力需求侧管理工作。     

虚拟家庭负荷生成方法的研究

针对非侵入式家庭负荷监测所需家庭用电设备实时运行数据难以获取的问题,分析不同家庭家电配置差异及使用习惯特性,提出虚拟家庭负荷生成方法。首先,采用多项式负荷模型生成家电负荷波形。其次,融合不同代际结构家庭家电配置和家电运行习惯特点,基于蒙特卡洛仿真生成计及家庭成员年龄、数量、身份用电关联的家庭用电时间分布。最后,虚拟生成4类典型的家庭日用电负荷曲线。研究结果表明,该方法虚拟生成的家庭用电负荷波形与实测波形的功率平均相对误差小,可生成最接近实际情况的虚拟家庭负荷波形,另外家庭用户关联性用电生成了大范围覆盖的低     

有序用电用户负荷特性分析方法研究

我国长期面临区域性、季节性、时段性、结构性的缺电现象,而有序用电工作可促进电力供需平衡,保障居民生活和重要用户的用电。但目前编制有序用电方案时,参与有序用电的用户选择主观性强,缺乏科学依据,有失合理与公正。本文提出了有序用电用户可中断负荷分析方法,通过对用户的历史负荷进行聚类,得到用户的几类典型日负荷曲线,并对典型负荷曲线按采样点进行聚类,综合分析得到用户的用电规律和用电时段等负荷信息,进一步可计算出用户的避峰、错时、轮休、检修价值,在此基础上制定用户参与有序用电的准则和策略,并可向社会公开,使得编制方案和有序用电的执行有标准可依,更加有序。     

CPU-GPU异构计算框架下的高性能用电负荷预测

随着电网的快速发展,用电信息采集系统的数据计算业务面临着巨大挑战.近年来,图形处理器(GPU)因其在浮点计算速度和存储带宽方面的优势成为高性能计算问题中的研究热点,也被成功应用在电力系统计算分析等科学计算领域.在基于人工智能方法的电力负荷预测问题中,以往大部分研究仅考虑了使用GPU加速预测模型的训练,而并未应用在数据集的获取和计算上.提出了一种基于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构计算框架下全流程加速的高性能用电负荷预测方案.首先结合统一计算架构(CUDA)和多线程技术实现了使用多台GPU完成用电负荷的并行预处理,随后在聚类分析后基于XGBoost算法完成了多台区负荷预测,并利用GPU加速了模型的训练计算.最后通过对深圳市43254个台区用电信息的实例分析,验证了所提方法的高效性与适用性.     

基于智能用电网络的负荷状态与类型在线辨识

电器级负荷的实时信息辨识是实现负荷控制类需求响应以及用户侧自趋优运行的前提.为满足智能用电网络辨识后自动进行精准控制的应用需要,提出了电器级负荷状态与类型在线辨识技术,以期快速、准确且高可扩展地为智能用电网络的调控提供信息基础.智能用电网络的大量终端可提供电器级低频数据的实时测量结果.基于此,采用改进双边累积和分段算法...     

基于负荷特性分析平台的用户负荷特性及用电行为研究

量化分析用户负荷特性及用电行为时,海量负荷数据会造成庞大工作量,亟需研发出考虑负荷特性的用户用电行为分析平台,为售电主体分析用户用电行为及负荷预测提供借鉴。基于负荷特性指标和用电行为指标,该平台分别研究用户负荷特性和用户用电行为。运用实例结果表明,该平台快速展示了用户负荷特性分析结果及在电价发生变化时对电价的响应,具有简化操作、数据分析等优势。     

一种用于异常用电检测的负荷模式分析新方法

为解决异常用电检测问题,提出一种基于果蝇算法的负荷模式分析新方法。在同区域相似电力用户负荷数据和用户历史负荷数据的基础上,应用果蝇算法提取负荷模式。根据用户用电负荷与相似用户用电负荷和用户历史用电负荷匹配的不同特点,采用不同的负荷数据预处理方式以及模式匹配评价方法。根据电力用户的实际数据,查出用户的异常用电情况,验证了算法的有效性。     

南京市居民冬季用电负荷特性分析

根据近年来居民住宅监测点的数据，研究分析了南京市居民冬季用电的负荷特性，得出日最高负荷随温度变化的数学模型，提出了居民用电市场发展的一些建议。     

面向冲击负荷的新型电能表关键技术研究

非线性冲击负荷会对计量点的电流、电压及频率产生较大影响,会引起较严重的电能计量误差。在分析非线性冲击负荷对计量误差影响的基础上,建立了冲击负荷模型,给出较为精确的冲击负荷仿真方法,据此给出了新型冲击负荷电能表的设计方案和设计原理,设计了电压、电流高速AD采样电路,给出了零磁通电流互感器设计方法,提出了一种冲击负荷计量方法及算法思路,给出了基于IIR低通滤波器的冲击负荷滤波算法及具体参数,设计出新型冲击负荷电能表。在冲击负荷模型的基础上,设计了冲击负荷典型实验环境,分别在暂态冲击负荷、短时冲击负荷、长时冲击负荷等条件下对待测冲击负荷电能表进行实验,实验结果表明,所设计的新型冲击负荷电能表能准确计量冲击负荷电能。     

基于人均用电量和人均用电负荷的饱和负荷预测

电力饱和负荷预测对城市、区域电网的规划与发展具有重要的作用,它可以有效的降低电网改造成本,提高电网改造的合理性、可靠性与经济性。主要采用基于人均用电量与人口预测的方法对华东某一小城市的全社会用电量的饱和规模与饱和时间进行预测。传统人均用电量法对负荷的预测主要采用预测得到的总电量除以评估得到的最大负荷利用小时数来确定负荷的大小。但是最大负荷利用小时数评估起来难度比较大,所以采用了新的基于人均用电负荷预测的方法,该方法运用logistic曲线分别预测人均用电负荷和人口的饱和值,再将两者相乘,即可得到饱和负荷规模。     

电力弹性系数分析及应用

根据电力弹性系数的定义,推导出电力弹性系数与GDP增速和GDP平均电耗及GDP电耗下降速度间的关系表达式,并介绍利用这一关系式进行电量预测的新方法。     

短期负荷综合预测模型的探讨

中国实用的短期负荷预测系统普遍采用的是综合预测模型机制。文中深入研究了该机制的实现和应用原理,针对其权重不等式约束、求解方案实用化方面进行了深入探讨,提出了“最优拟合模型”不等于“最优预测模型”的观点。对该观点进行了详细的论证。在此基础上,提出了“较优预测模型”的实现策略,并以实例证实该模型提高了负荷预测的准确率和误差稳定性。     

美国居民空调直接负荷控制项目负荷削减评估方法研究

直接负荷控制DLC作为一种重要的激励型需求响应技术,对提高电力系统经济和安全运行有着积极作用。通信技术、负荷控制技术的发展和空调负荷的逐年增加使居民空调DLC的削负荷潜力不断增大,电力市场改革使得DLC的用途更加广泛,而评估DLC的负荷削减效果是DLC实施的基础。本文介绍了美国用于评估居民空调DLC负荷削减效果的两种方法,并以PJM和加州为例分析了目前主流的基于回归分析的评估方法,得出了其实施流程和特点。     

基于灰色马尔科夫预测模型的中长期电力负荷预测

中长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立。本文建立了基于马尔科夫修正的灰色负荷预测模型,利用灰色预测模型对未来负荷进行预测,对预测结果采用马尔可夫链预测方法进行改进,提高其预测的准确性。采用灰色马尔科夫模型对某市用电需求负荷建立预测模型,预测了2006至2008年的用电负荷,与实际用电负荷进行对比,结果验证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精度。     

基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化

随着售电侧市场化竞争格局的逐步形成,售电公司通过负荷组合优化,在用户侧可以提高负荷率,降低购电成本,在供电侧可以提高设备利用率,降低线路损耗,提高电网安全运行水平和供电质量。针对不同发展阶段的售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题,首先基于用户负荷特性分析,提出了分别在购售电利益、交易电量及综合负荷率最大的场景下用户负荷组合优化模型。其次,对贪婪搜索算法进行改进,引入随机因子,解决算法在初始估计和优化效果判定上的缺陷,提高了算法求解的质量与精度。最后采用改进贪婪搜索算法求解不同场景下的组合优化模型,验证了该算法在求解该组合优化问题时具有更强的搜索能力和适应性。     

考虑可转移负荷的售电公司负荷组合优化

在电力市场环境下,售电公司根据用户的负荷特性,进行用户负荷的组合优化可以降低售电公司的购电成本,从而提升售电公司效益。针对售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题,从降低购电成本,提高售电公司效益角度,首先分析了负荷率对购电成本的影响,接着基于用户综合负荷特性,构建售电公司初步负荷组合优化模型,再进一步考虑了用户可转移负荷,对用户的组合负荷特性进行优化,最大化售电公司售电利益,最后根据某市2019年工业用户群组负荷数据,对提出的模型进行仿真分析,并对研究实施的软件功能架构进行了设计。     

实用基准负荷法的比较研究

电力用户基准负荷作为评估电力需求侧管理的一种重要手段被广泛采用,因此电力用户基准负荷的计算是否准确意义重大。为了解决工程中基准负荷的准确计算问题,在对已有的基准负荷法进行详细探讨的基础上,以山东省某地区矿物制品业中的2类用户为例,进行了各方法的仿真计算,并基于对结果和误差的分析比较,总结了每种方法在应用上的优缺点及提高计算精度的改进方向。     

可中断负荷合同模型研究

分析了可中断负荷参与者的相关成本和效益,采用离散的用户类型参数来反映用户希望得到的停电补偿。给出了一种可中断负荷合同模型,该模型以电力公司支付的补偿费用最小为目标函数,考虑了电力公司和可中断用户两者利益上的约束。实际系统算例表明了该模型的有效性。