基于负荷分解和实时气象因素的短期负荷预测

根据地区气象与负荷的相关关系,从总负荷中分解出对气象不敏感的基础负荷和受气象因素影响的气象敏感负荷,并分别采用灰色系统GM(1,1)模型和基于LMBP (Levernberg–Marquardt back propagation)算法的多层前馈神经网络对二者进行建模预测。在对实时气象因素、日特征气象因素与气象敏感负荷相关性分析的基础上,重点把握某些气象因素与气象敏感负荷之间的联系。通过合理选择神经网络的输入变量,实现了基于实时气象因素的短期负荷预测。实际应用证明了所提出方法的有效性。     

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     

辽宁电网负荷与气象信息相关性研究

从近几年辽宁电网负荷的历史数据以及辽宁地区气象数据出发,详细分析辽宁地区的气象特征和辽宁电网的负荷特性,从中挑选出对电网负荷影响大的温度进行研究.定量计算了电网负荷与温度的相关程度,针对辽宁地区气象变化对负荷变化的影响,将复杂繁多的数据转化为直观的文字和图表形式,使电力公司易于掌握辖区内负荷随气象变化的特性,为今后进一步定量化相关影响和预测提供有力的参考.     

气象因素与电力负荷关系探讨

对保定地区所属的市区、阜平县、淶源县和涿州市4个区域的电力负荷特点及波动规律进行了分析,引入生物气象学中的实感温度、寒湿指数、温湿指数、舒适度指数4个指标来综合衡量气象因素对电力负荷的影响,并给出电力负荷与各指标的比值曲线.通过同一区域的曲线比较说明引入各气象指数的合理性,通过不同区域的曲线比较说明不同区域的电力负荷与气象指数关系的差异.     

基于变化趋势和气象因子的加权负荷预测方法

针对采用趋势变化法预测电力负荷时,存在因未充分考虑气象因素而影响预测精度的问题,提出了一种基于变化趋势和气象因子的加权负荷预测方法。该方法综合考虑气温、湿度和天气类型3个气象因子,对基于变化趋势的电力负荷预测方法进行修正。分析了基于变化趋势的电力负荷预测方法存在的2个问题：未考虑外界因素对电力负荷变化趋势的影响和预测电力负荷时存在累计误差。在充分研究日内平均负荷变化率和点间平均负荷变化率的基础上,给出了算法的详细计算步骤,并将其应用于苏北某地区电力负荷的预测算例中。结果表明该方法的预测误差为3.42%,预测精度高且数据波动小,验证了该方法的有效性和可行性。     

华东电网气象负荷特性分析

利用华东电网省市气象观测资料和历史负荷进行分析,找到影响电网气象负荷的关键气象因子并建立相关关系模型.通过对典型日估算的省市气象负荷与模型拟合负荷进行印证,并据此推导出华东全网气象负荷与关键气象因子的拟合关系.     

基于多层次气象指标体系的电力负荷特性和负荷预测研究

气象因素作为影响电力负荷的主要因素,近年来己成为研究的焦点。本文归纳总结了气象因素在影响电力负荷变化的过程中体现出来的特点,在此基础上建立了多层次气象指标体系,梳理了研究气象对电力负荷影响时的思路,同时,提出了一套利用气象指标体系进行电力负荷特性分析和预测的方法,可依据气象条件得到不同的电力负荷特性预测结果,避免了传统...     

基于改进Apriori关联分析及MFOLSTM算法的短期负荷预测

电力负荷预测结果的准确性对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对多气象因素影响下的短期负荷预测任务,提出改进Apriori关联度分析及飞蛾火焰优化的长短时记忆神经网络算法的电力负荷短期预测新方法。首先,提出改进Apriori算法分析气象因素与负荷之间的关联程度。依据分析结果除去非必要气象影响因素,并在此基础上引入人体舒适度评价指标。其次,将降维后气象数据结合地区负荷数据作为模型输入。最后,基于长短时记忆神经网络进行短期负荷预测建模,并结合飞蛾火焰优化算法的全局寻优能力来优化模型。通过对某地区负荷数据协同气象数据进行对比预测试验,测试结果表明该负荷预测模型能有效提升地区电网短期负荷预测性能。     

重庆地区电力负荷特性及其影响因素分析

研究电力负荷变化特性和规律对提高短期负荷预测精度具有重要意义。根据重庆地区近年来收集的历史负荷数据和气象数据等相关信息,分析了年最大和最小负荷及典型日负荷曲线的变化规律,研究了该地区的负荷特性与主要影响因素之间的相互关系,并针对重庆地域特点,分析了各主要影响因素对该地区负荷的影响程度和主要影响时段。研究结果表明,目前温度、降雨量和节假日对重庆地区电力负荷的影响较大,可为研究重庆地区电力短期负荷预测方法和分析未来智能电网的负荷特性提供理论依据。     

基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型

目前在短期负荷预测模型中,气象因子的应用主要是其日特征值。负荷对气象因子的响应具有实时性的特点,因此,小时气象因子在负荷预测模型中的应用对提高负荷预测精度具有积极作用。通过分析小时温度、湿度、云量、降水、风等气象因子对电力负荷的影响,并与日气象因子的影响进行对比分析,结果表明:小时气象因子对负荷的影响与日气象因子对负荷的影响特征有很大不同,尤其是在天气发生突然变化时,小时气象因子对电力负荷的影响比日气象因子的影响更加显著。建立了基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型,预测效果较好。针对目前气象部门对小时气象因子的预测能力及其在实际负荷预测中的应用情况,总结了应用中存在的问题并提出改进策略。     

智能电网环境下负荷响应对系统消纳风电能力影响的研究

随着可再生能源的跨越式发展,大规模风电并网消纳不畅问题导致了严重的风电弃风现象。智能电网环境中自我响应负荷具有良好的弹性,对于减小风电波动性对电网安全的影响,提高风电资源的利用率十分有益。根据负荷需求响应的特点,建立了基于市场供需比的负荷弹性模型,分析了负荷弹性对系统消纳风电能力的影响。并以10机系统和一个风电场的数据为依据进行了算例分析,即对含风电系统的三种模式下的日前风电消纳情况进行了对比,最后结果表明,负荷弹性可有效减少弃风,提高系统对风电的消纳能力,为电力系统的安全经济运行提供可靠保障。     

考虑风力发电的综合负荷特性及其等效描述

大容量并网风力发电对电网影响日益明显,配网侧接入风力发电后负荷特性描述问题成为研究重点.在提出定量分析指标的基础上,以统计规律法为检验方法,分析不同运行方式风力发电对综合负荷特性的影响力,并验证异步电机并联静态负荷的广义负荷模型对含风力发电的负荷特性描述能力;指出风力发电对负荷特性的主要影响因素为接入容量与接入位置,并比较两种因素对负荷特性的影响力.     

基于半消声环境声学测试平台的干式配电变压器噪声特性负载因素影响研究

为了研究用户负载因素对干式配电变压器噪声的影响,分析了负载因素与变压器噪声之间的理论关系,以1台800 kVA三相干式配电变压器为原 型,对负载率、运行电压升高、不平衡负载、谐波负载等多种常见工况下的变压器噪声水平进行了实验研究,对比分析了不同工况下干式配电变压器 的噪声水平变化。结果表明,谐波负载及运行电压升高是负载因素中导致干式配电变压器噪声显著变化的主要因素,负载率与不平衡负载对变压器噪 声水平的影响较小。研究结果对于干式配电变压器噪声与振动控制具有参考意义。     

对牵引负荷实测数据的选取与分析

随着电气化铁路在铁路运输中所占比重的不断增大和电压等级的不断提高,电气化铁路牵引负荷对电网的影响也随之增大。为了建立准确有效的电气化铁路牵引负荷模型以评估其对系统的影响程度,文中根据建模策略,从负荷实测数据出发,并结合生产实际,对电气化铁路牵引负荷建模中实测数据的选取进行了分析,提出了电气化铁路牵引负荷测量时的电流突变量启动录波判据,并在实际电网中得到验证,为电气化铁路实测负荷建模提供了数据支持。     

丰台地区负荷分析

在分析丰台地理及经济发展的基础上，对丰台电网的负荷发展现状进行分析，并在此基础上做负荷预测分析，提出了对地区网负荷的分析研究方法。重点强调了地区经济的发展走势对电网负荷以及负荷的预测的影响。     

泰州电网负荷特性分析及负荷预测

随着地区经济的发展,泰州市大型、特大型企业日渐增多,用电负荷、电网规模不断增长与扩大.文中在分析泰州地区负荷特性分析的基础上,对如何做好泰州电网负荷预测工作展开讨论,针对影响负荷预测准确性的主要影响因素进行了详细分析,并对如何进一步提高负荷预测的准确性提出了解决办法.     

广西电力负荷特性分析预测

受供电管理体制约束,广西全社会口径历史负荷数据获取困难,加大了全区负荷特性分析预测的难度。本文在收集大量历史用电资料的基础上,综合考虑非统调负荷对统调电网负荷曲线的修正作用,分析广西全社会历史负荷特性及变化趋势。结合负荷特性影响因素分析,对广西“十二五”期间全社会负荷特性进行预测,并与相邻广东省用电负荷特性进行对比分析,预测的全社会口径负荷特性可为全区电源规划及调峰研究等提供依据。     

温湿变化对北京城区气象敏感电力负荷的影响分析

为研究气象条件与近年来北京城区空调用电负荷压力不断增加之间的关系,利用2012年和2013年北京夏季日瞬时最大电力负荷和城区逐日气象资料,并引入反映温湿变化的气象指数,采用统计方法分析了北京城区夏季温湿变化对日瞬时最大电力负荷的影响,发现日瞬时最大电力负荷受温湿指数的影响比平均气温以及考虑了风速的北京舒适度气象指数要更加显著,当温湿指数变化1个单位时,日最大气象敏感负荷将增加或减少38.6万kW。同时,建立了基于温湿变化的日最大气象敏感负荷的计算方程,并进行了应用分级和服务用语编写。     

电力系统负荷模型研究综述

负荷模型研究的主要目的是为电力系统稳定计算提供精确的负荷模型。采用乐观或保守的负荷模型将会对电网安全或经济运行造成不利影响。随着系统规模的不断扩大和新型用电设备不断出现,负荷的动态特性也变得越来越复杂。早期的简单负荷模型已经不能满足当前互联电网稳定计算的需要。综述了负荷模型的发展历史、负荷建模的常用方法、常用负荷模型及对系统稳定的影响,结合最新研究进展,提出了应该建立区域电网负荷模型动态数据库,并指出了下一步需要研究解决的问题。     

空调降温负荷比例估计及其对电压稳定的影响

空调降温负荷的比例和影响日益增大,必须予以重视。首先分析了空调降温负荷与气候的关系,建立了河南电网夏季日最高负荷与气候指数的回归模型,获得空调降温负荷比例的估计公式。然后通过综合仿真程序,分析空调降温负荷在电压回复后的重新启动特性对电压稳定的影响,结果表明这对电压恢复具有严重的恶化作用。