南京地区春节负荷特性分析及其预测方法

研究分析了南京市春节用电负荷曲线的形状、走势和特点，综合考虑天气、历史负荷等对春节负荷变化的影响，提出了一种简便的负荷预测方法。该方法通过选取气候条件相似的双休日来预测春节日最大负荷，然后根据日负荷曲线百分比值计算出各点负荷值，工作量较小，预测精度较高。算例表明，这是一种行之有效的春节负荷预测方法。     

常德地区负荷特性及其影响因素分析

根据常德地区历史负荷和气象数据等相关资料,统计了该地区负荷特性指标,研究分析了当前该地区的负荷特性和影响负荷变化的主要因素.然后,分别分析各主要影响因素对该地区负荷的影响.针对各主要影响因素来具体分析其对地区负荷的影响程度、影响负荷所占的比重和影响的时段,并量化分析各部分负荷与影响因素的关系.最后,根据分析结果对该地区负荷预测工作提出相应的建议     

气温对地区负荷特性的影响分析

为了了解气温对负荷特性的影响,透过测算地区最大降温负荷,并根据实测的地区负荷和气温数据建立回归模型,对负荷与气温的相关性进行分析.运用最大负荷比较法和基准负荷比较法,定量测算出地区的最大降温负荷,计算结果表明:年最大降温负荷与年最大负荷关系紧密,即当气温上升到一定程度时,气温越高,负荷越高,降温负荷也越高;根据该地区的...     

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。     

广西电网负荷特性分析与预测

为准确把握广西负荷特性及其发展趋势,满足广西经济社会发展的用电需求,需对广西电网负荷特性进行研究。通过全面调查、分析广西电网统调、非统调以及各行业用户历史数据,分别采用叠加、剔除、还原等方法对历史曲线进行处理,分析负荷特性参数变化发展的规律,并结合广西用电结构预测,分别采用历史年负荷曲线修改法和典型日负荷曲线修改法预测广西年负荷曲线和日负荷曲线。基于历史典型曲线和未来用电结构变化预测所得的广西全社会负荷特性参数,2015年基本维持不变,2020年呈下降趋势。负荷特性预测结果可为广西电网规划研究、运行分析提供参考。     

2008年环境因素影响江西电网负荷特性的启示

针对2008年江西电网历经冰灾、迎峰度夏电力供应紧缺以及金融危机影响的3个特定时期,以日负荷率、峰谷差、日最小负荷率（峰谷差率）、负荷曲线等负荷特性指标对江西电网负荷特性变化及影响因素进行分析,并提出相应建议。     

南宁市夏季用电负荷特性分析

以2007-2009年的电力负荷统计数据为依据,分析南宁市区夏季用电负荷特性的变化趋势,找出夏季负荷的主要增长点.通过对夏季气温与负荷情况的详细分析,得出影响南宁负荷及负荷特性变化的主要因素,进一步揭示了夏季强降雨对负荷水平影响的规律性,从而提出了一些电力负荷发展的建议.     

银川地区配电网负荷特性分析及预测

针对银川城市建设快速发展的需求,在分析了银川配电网历史负荷特性的基础上,运用数学模型、借助专业软件,对银川地区“十二五”期间配电网负荷、电量进行了预测,并对未来电力市场发展方向做出判断。分析结果表明：“十二五”期间,银川地区电力负荷呈现快速发展趋势,峰谷差逐年增加,最大负荷出现在冬季的特征在较长一段时间内不会改变。     

秦皇岛地区电力负荷曲线拐点特性分析

结合秦皇岛地区电力负荷的特点,通过年度日总负荷曲线找出负荷曲线拐点,分析典型负荷对拐点的影响,给出适合该拐点时段的负荷预测方法。     

湖南电网负荷水平和负荷特性变化趋势的分析

1前言 　　负荷水平与负荷特性是评价电网负荷状况的两个主要特征指标,从负荷水平可以看出电网用电负荷高低的现状以及增长的趋势;负荷特性则体现出电网用电结构、用电模式等状况的优劣。 　　湖南电网在 90年代中期以前用电长期处于供不应求的状况,电源建设长期不能满足用电增长的需求,常靠计划用电和拉闸限电来维持电网的正常运行,这个时期的负荷水平及负荷特性不能真实地反映电网的正常负荷状况。从 1996年下半年开始由于我们的电源建设取得重大进展,另一方面由于经济结构调整的影响造成用电市场增长的相对滞后,电力供需矛盾相对…     

基于DWT-Informer的台区短期负荷预测

电力负荷预测是确保电力系统安全高效运行的关键任务,针对台区短期电力负荷预测这一关键问题,该文章研究了电气特性数据处理和Informer模型优化的新方法。文章通过离散小波变换（DWT）对电流数据进行降噪处理,同时使用Prophet模型提取时序特征优化输入数据;并采用Informer的稀疏自注意力机制和自注意力蒸馏,增强了模型的特征捕捉和预测速度。实例数据验证表明,经过DWT和Prophet特征处理后的模型在各项相同的指标下均优于原始模型,验证了DWT-Informer模型在数据预处理和模型优化方面均取得了显著的性能提升。     

基于改进PSO-BP神经网络的短期电力负荷预测研究

粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。该文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。实践结果表明:改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

京津唐电网负荷特性分析

分析了2000-2007年京津唐电网负荷的年度变化趋势和月度规律,对冬季典型日和夏季典型日负荷进行了分析,并以2007年为例,分析了春节负荷、国庆假期负荷以及夏季空调负荷、冬季取暖负荷等特殊负荷的变化规律,为有序用电、需求侧管理以及制定节能减排政策提供参考。     

有序用电管理下的最优错峰计划

实施有序用电管理工作是现阶段缓解电力供需矛盾,保障电力系统安全运行的需要。错峰专项计划是有序用电方案的重要组成部分。主要考虑季节错峰和日错峰建立了错峰计划优化模型,保障电网安全运行。     

聚类分析法在短期负荷预测中的应用

短期负荷预测是指预测未来24 h内的电力负荷需求,这是一项非常重要的工作。目前,负荷预测的实用计算方法有很多,线性回归法、时间序列法、人工神经网络法等等,但是,这些算法的预测精度欠佳。现根据相似日负荷的相似性,提出利用聚类分析法来进行短期负荷预测,为此,介绍聚类分析的步骤、方法及验证算例。实际运行结果表明:利用聚类分析法进行负荷短期预测,短期负荷预测的精度大大提高。     

基于XGBoost算法的新型短期负荷预测模型研究

针对目前电网在负荷预测中所采集到的数据普遍存在着特征维度较少;特征关系不明;有效数据量较少的特点,为了提高电网短期负荷预测精度,本文提出一种基于XGBoost算法的新型负荷预测模型。基于XGBoost算法的负荷预测模型采用CART树作为基学习器,输入预处理后的历史负荷和特征数据,通过构建多个弱学习器逐层训练模型并得到模型,最后向模型输入测试集特征得到最终的预测结果。本文所搭建的负荷预测模型具有避免对数据特征的标准化、处理字段缺失的数据、不用关心特征间是否相互依赖、学习效果好的优点。根据真实电网数据实验结果,基于XGBoost算法的负荷预测平均绝对误差百分比下降到3.46%,比本文所对比的基于BP、GRNN、DBN神经网络的负荷模型预测值精度更高,表明本文所提模型的优越性。     

宁波城区夏季电力负荷分析及在有序用电管理中的应用

通过夏季宁波市城区负荷管理系统、调度SCADA系统、客户营销系统等数据以及拉限电记录和气象资料,利用统计分析、数据挖掘、人工智能等数据分析方法,获得按气温、电力销售和空调分类的典型日负荷原始需求曲线,按时段给出各类负荷的定量描述,为根据各区的负荷需求分布情况有针对性地制订各级用电缺口下的有序用电方案提供了科学依据。     

基于改进的PSO-SVM的短期电力负荷预测

提出一种基于PSO-SVM电力负荷短期预测方法,在SVM学习过程中引入粒子群算法。通过选取组合核函数来改进SVM算法,这样可以充分保证计算速度和较高的预测精度。利用吉林地区的历史负荷数据作为训练样本,通过与传统的SVM预测模型进行对比,对预测结果与实际数据进行比较,证明基于组合核函数预测方法在一定程度上能够保证短期负荷预测的精度。