考虑夏季气象因素的短期负荷预测方法研究

由于夏季电力负荷受气象因素影响较大,尤其是连续高温情况下,短期负荷的预测结果往往存在较大偏差.通过对气象敏感负荷与温度、湿度等气象因素的相关性研究,提出了考虑温度累积效应的修正模型.该模型不仅考虑了多日前温度对负荷的影响,还考虑了待预测时段之前时段的温度对负荷的影响,同时对湿度进行了相关性修正.通过综合预测模型试算,实例表明,引入修正模型后夏季高温负荷的预测精度有了较大提高.     

针对气象因素的短期负荷预测修正方法

由于受气象因素的影响,目前的短期负荷预测方法的结果误差往往偏大,需要进行人工修正。文中通过分析多种气象因子与电网负荷的相关性,找出气象因素与电网负荷的对应关系。在此基础上给出了经验性的修正模型库的建立方法,并针对湿度、降雨、温度、气压等因素建立了相应的修正模型,编制出符合负荷预测要求的实用软件。测试结果表明,由于考虑了气象因素的影响,预测模型具有较好的精度。     

短期负荷预测中考虑夏季气温累积效应的方法

由于气象因素对负荷的影响较大,在短期负荷预测中需合理考虑气象因素的影响。气温累积效应是夏季气象因素影响负荷的重要现象,是指待预测日之前若干日的气温对待预测日的负荷具有比较明显的影响,持续高温情况下影响尤其明显。对大量气象数据的分析表明,在不同条件下,累积效应的强度不同,对负荷的影响程度也不同。据此,提出了用离散的累积系数和温度修正公式来反映累积效应强度的方法,考虑了各种影响累积效应强度的因素,如待预测日的气温、高温持续天数等。实例表明,所提出的方法比较准确地反映了累积效应对负荷的影响。     

气象因素对江苏夏季高峰负荷的影响研究

温度、湿度等气象指标是夏季高峰负荷的主要影响因素。考虑到夏季负荷峰值与各类气象因素的关联度不同,文中基于实测数据详细研究了近年来温度、湿度与江苏夏季高峰负荷的变化关系,得出了负荷对温度湿度的敏感性结果。基于敏感性分析结果,对江苏2012年夏季高峰负荷与温度、湿度之间的关系进行了预测。预测结果对即将到来的江苏迎峰度夏工作的顺利展开具有一定的参考价值。     

采用改进温湿度变量策略的夏季短期负荷预测方法

为了充分考虑温度和湿度变量对夏季电力负荷的综合影响,提出一种改进的基于温湿度多形式变量的夏季短期负荷预测方法。首先通过分析夏季气象因素对负荷变化的影响,构造了三种不同形式的温湿度变量作为模型输入变量。然后根据周特性变化对负荷进行分层,对各层负荷建立基于LASSO回归的预测模型,并通过枚举搜索求解算法对输入变量进行选择,优化预测模型。最后通过计算剩余变量对应的系数从而进一步估计出各时段负荷的分布。算例结果表明该方法能有效提高模型的预测精度及鲁棒性。     

采用改进温湿度变量策略的夏季短期负荷预测方法

为了充分考虑温度和湿度变量对夏季电力负荷的综合影响,提出一种改进的基于温湿度多形式变量的夏季短期负荷预测方法。首先通过分析夏季气象因素对负荷变化的影响,构造了三种不同形式的温湿度变量作为模型输入变量。然后根据周特性变化对负荷进行分层,对各层负荷建立基于LASSO回归的预测模型,并通过枚举搜索求解算法对输入变量进行选择,优化预测模型。最后通过计算剩余变量对应的系数从而进一步估计出各时段负荷的分布。算例结果表明该方法能有效提高模型的预测精度及鲁棒性。     

考虑气象因素的电采暖负荷预测研究

为了改善空气环境,政府大力推进煤改电工程的落地实施,电采暖负荷被大量采用。电采暖负荷具有功率大、与季节和气象关系紧密、负荷密度集中的特征,对配电网规划运行产生较大影响,文中主要从气象因素角度出发,通过分析电采暖负荷的典型特征,筛选了温度和湿度两个主要气象因素,并结合北京某煤改电工程实际数据,通过回归分析方法分别提取了温度和湿度两个因素对电采暖负荷的灵敏度系数,提出了以温度因素为主,湿度因素为修正的电采暖负荷预测方法,经与实测数据对比,证明该预测方法具有更高的精准度。     

基于生长曲线与气温累积效应的气象负荷预测

夏季受高温天气的影响,由降温设备所引起的气象负荷日趋变大.针对气象负荷获取困难以及负荷预测精度不高的问题,提出一种新的气象负荷预测方法.首先,为获得准确的气象负荷数据,采用生长曲线来描述基础负荷的增长特性,通过剔除基础负荷来获得气象负荷数据;其次,考虑到夏季高温天气的气温累积效应,需要对高温天气的日最高温度进行修正,提...     

基于皮尔逊相关系数的电网夏季空调负荷预测研究

采用统计分析的方式研究地区电网夏季空调负荷的变化规律,综合考虑空调负荷的影响因素,构建了地区电网夏季空调负荷预测模型。该模型以地区电网负荷变化曲线为基础,实现了对空调负荷曲线的有效分离,随后采用Pearson相关系数考察各类影响因素与日最大空调降温负荷的相关性,通过比较日最大空调降温负荷与各类指标的相关系数,构造出一个能够体现最大空调负荷受本地区气象和社会经济影响较大的"经济气象综合指标",并利用回归分析提炼出空调降温负荷与综合指标的变化规律,最终实现夏季空调负荷的精准预测。基于某地区电网2006—2015年电力负荷及其相关数据,使用该模型预测2016年该地区电网夏季空调负荷,预测结果证明了模型的有效性。     

气象因素对京津唐电网夏季负荷特性影响分析

京津唐电网作为一个独立的电网控制区,用电负荷呈现日趋明显的城市负荷特性。在梳理大量京津唐电网负荷数据的基础上,总结了京津唐电网不同天气条件下的夏季负荷特性,探讨了气象因素与电网负荷特性之间的关系,辨识出京津唐电网夏季负荷主导因素,采用多项式曲线回归方法分析了温度、湿度对京津唐电网负荷的灵敏度关系,给出了京津唐电网夏季考虑热累积效应后的修正最高温度公式,并对提高负荷预测准确度的应用效果进行初步分析。     

短期负荷预测中考虑积温效应的温度修正模型研究

由于夏季负荷受温度因素影响较大,持续高温天气会造成积温效应,导致负荷出现一定程度的非常规增长,传统的短期负荷预测方法难以满足实际需求。因此,为了反映积温效应的影响程度,本文提出了温度修正模型,通过拟合温升曲线、求解负荷温度弹性系数来确定高温日的界限温度,同时给出了利用相关系数求解最大累计天数和累积效应系数的方法。算例分析表明,所提出的方法能够准确地反映积温效应的影响,提高短期负荷预测的精度。     

短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略

短期负荷预测对于电力系统安全经济运行有着重要的作用,因此,人们一直致力于研究新的预测模型,提高预测精度。目前,实现提高预测精度这个目标的关键是如何更加合理地考虑气象因素对负荷的影响,因为气象敏感负荷在总负荷中所所占的比重越来越大。长期以来,鉴于气象部门无法提供实时温度等气象预测结果,电力系统所建立的预测模型绝大多数都是基于日特征气象因素,诸如日最高温度、最低温度等。针对短期负荷预测,作者剖析了气象因素的影响和作用,分析了处理不同阶段气象因素的策略,并提出了考虑实时气象因素的短期负荷预测新模型,该模型基于神经网络,力图寻求温度、湿度等实时气象因素与负荷曲线之间的相关关系和变化规律。实际应用表明,文中的预测模型和处理策略可以得到更加精确的预测结果。此短期负荷预测新模型也适用于超短期负荷预测。     

基于BP人工神经网络的空调降温负荷预测

空调负荷是近年来增长较快的一类负荷,其特性对电网的电压稳定性影响很大。夏季影响空调负荷的因素主要是温度和湿度的变化。为了更好的预测空调降温负荷,研究了温度和湿度对空调负荷的影响。利用BP人工神经网络对电网空调负荷进行了预测,经过分析把日平均湿度量化成4段,和日平均湿度实际数值的模型进行计算比较,结果显示考虑日最高温度和日平均湿度量化为4段能更好的模拟温度、湿度和空调负荷之间的非线性关系,能更好的对电网空调负荷进行预测。     

夏季日最大降温负荷的估算和预测方法

随着空调等降温设备的大量使用,降温负荷对电力系统安全经济运行的影响越来越显著。以广州市的历史负荷和气温数据为基础,分析了广州市夏季降温负荷与气温之间相关性。首先,考虑到夏季基准负荷逐日的增长量,提出利用灰色系统GM(1,1)模型预测出电网夏季的日基准负荷曲线,进而准确剥离出夏季的日降温负荷曲线,并分析了日降温负荷曲线的“W”型变化特征。其次,基于日最大降温负荷与日最高温度的相关性分析,建立了日最大降温负荷与日最高温度之间关系的分段回归模型,并对日最大降温负荷进行预测。最后考虑温度累积效应的影响,对分段回归模型进行了修正,进一步提高了预测精度,从而为准确预测电网夏季日高峰负荷提供依据。     

基于改进积温效应修正模型的负荷预测

针对积温效应会造成电力负荷异常增长,传统负荷预测方法精度较差的问题,基于积温效应对电力负荷影响进行分析,提出了基于改进积温效应修正模型与参数优化支持向量机的负荷预测方法。首先分析气象因素与气象负荷的相关性,确定积温临界值,对积温效应强度和温度之间的关系进行研究,提出了一种改进积温效应温度修正模型。然后利用PSO对支持向量机参数进行优化,利用优化支持向量机对日负荷进行预测。最后通过算例实例证明了该方法的有效性,可有效提高短期负荷预测的精度。     

考虑温度积累效应的短期电力负荷预测方法研究

提出了一种考虑夏季温度积累效应的地区短期负荷预测方法。该方法不仅考虑了对短期负荷有影响的日类型、降水、温度等相关因素,并且考虑了在连续高温日情况下,预测日前数日的温度对预测当日的影响。通过利用神经网络工具,对每日48个时刻点分别建立了预测模型。通过对华中某地区电网的实际负荷预测结果的分析来看,该方法可以有效跟踪预测日前数日温度积累对预测日负荷的影响,在夏季负荷大幅变化的情况下,预测精度仍然可以满足要求。     

考虑温度积累效应的短期电力负荷预测方法研究

提出了一种考虑夏季温度积累效应的地区短期负荷预测方法.该方法不仅考虑了对短期负荷有影响的日类型、降水、温度等相关因素,并且考虑了在连续高温日情况下,预测日前数日的温度对预测当日的影响.通过利用神经网络工具,对每日48个时刻点分别建立了预测模型.通过对华中某地区电网的实际负荷预测结果的分析来看,该方法可以有效跟踪预测日前数日温度积累对预测日负荷的影响,在夏季负荷大幅变化的情况下,预测精度仍然可以满足要求.     

气象环境对电网负荷的影响因素分析

针对地区电网负荷易受多种气象因素影响,负荷预测中存在诸多不确定性问题,研究了气象因素对电网负荷的影响,最大程度减少由气象因素造成的负荷预测偏差。应用灰色关联度分析方法,基于大量历史数据,剖析气温、湿度、风速等气象因素与负荷特性变化的关联度,得到对负荷变化产生主要影响的气象因素。在此基础上,为了量化分析主要气象因素对负荷影响的程度,采用支持向量回归的方法得出日特征气象因素、实时气象因素对负荷变化的的灵敏度模型。同时,考虑到气温的累积效应对负荷特性变化的重要影响,研究气温累积效应对负荷的影响规律,得到气温累积效应修正公式,并用实例证明对历史数据经累积效应修正公式进行修正后,修正数据能够切实提高负荷预测的准确性。     

考虑气象因子的区域电网梅雨期负荷预测

综合考虑气象因子对梅雨期负荷进行精确预测,能够为区域电网发电控制、调度安全和经济运行提供日前决策建议。分别构建了基于BP及Elman神经网络的短期负荷模型,引入基础和综合气象因子进行对比研究,发现梅雨期负荷与温度的相关性最强。依据历史气象及负荷数据,训练负荷预测模型,并考虑年度负荷增长趋势对负荷预测结果进行适当修正。结果表明,Elman神经网络在考虑基础或综合气象因子的情况下,对梅雨期日负荷及电量均具有良好的预测特性。     

负荷预测中的温度热累积效应分析模型及处理方法

为研究气温与电力负荷的关系,剖析了夏季温度与负荷之间的相关性,在此基础上分供电能力充足和供电能力不足两种情况讨论了热累积效应对负荷的影响,提出了基于模糊理论的温度热累积效应与负荷的关系模型及处理方法。在实际负荷预测过程中,采用上述方法对持续高温日负荷预测结果进行了修正。分析结果表明,该模型能有效地反映热累积效应和负荷之间的变化关系。