当前城市电网规划工作及负荷预测新方法

分析了当前城市电网存在的问题,针对这些问题当前城市电网规划工作的主要任务和技术原则,阐述了城网规划工作中最重要的负荷预测工作,综述了近年来出现的负荷预测新方法。     

小网电力短期负荷预测的理论与数学建模

结合自贡沿滩局电力负荷预测的实际,提出了小网电力负荷预测应遵循的原则和采取的方法;提出了这类负荷预测的数学预测建模。     

基于小波分解的径流预报非线性模型

径流时间序列中包含了大量的信息,从频率域上来看,这些信息包括变化平稳的低频信息和变化相对剧烈的高频信息。本文利用小波分解,将径流时间序列分解为低频项和高频项,低频项采用逐步回归法预报,高频项采用基于自组织法求解的Volterra滤波器预报,两者结果综合,最终实现径流预报。实例计算表明,该模型具有足够高的计算精度。     

三峡围堰发电期水文预报分析和水位控制策略探讨

对三峡水电站投产以来的水文预报情况进行了全面的统计分析，总结了水文预报的特点，指出了存在的问题，并在此基础上对三峡水库水位控制策略进行了初步研究，得出了不同控制目标下的水位控制策略。     

单频组网技术在红枫电厂水情自动测报系统中的应用

单频组网是水情自动测报系统中采用特高频信道传输的关键技术。介绍了南瑞水情公司的远程传输控制协议——NARI/SP及其在红枫电厂水情自动测报系统中的应用设计，组建了复杂的特高频传输网络，实现了中心站对遥测路由的完全控制，不仅节约了宝贵的频点资源，而且有效地提高了系统的运行和维护效率。     

我国电价时间序列混沌特性分析及电价预测

本文在分析电价时间序列形成机理的基础上,分析了我国电价时间序列的的混沌特性,通过国内外电价时间序列的比较,证明了传统的基于电价时间序列周期性的预测方法在我国电力市场不能取得较好结果的原因。并利用我国电力市场电价时间序列和负荷时间序列的混沌相关性建立模型,该模型可以很好的解决我国四川电网日前市场和实时市场的电价预测问题,该改进模型对“价格钉”具有一定的预测能力,并为“价格钉”预测提供一种思路。     

BP神经网络预测管道运行费用研究

针对目前管道运行费用预测需要的参数基较多且包含许多时变参数这一问题,讨论了BP神经网络方法在管道运行费用预测上的应用策略,建立了一个1-7-1结构的3层BP网络预测模型。采用改进的BP算法对25组学习样本进行训练,并用训练好的网络模型对5组样本进行测试,预测值误差在±2%以内,完全满足工程实际需要。从而为能源管理部门制定能源消耗定额和计划财务部门预测成本提供了决策依据。     

武汉市电网用电量、电力负荷与气温的关系及预测模型研究

分析了用电量、电力负荷与气温的关系，对武汉市2002-2004年日用电量、电力负荷与日平均气温、最高气温、最低气温进行对比分析，计算出日用电量、最高负荷与气温之间一系列相关关系，其中夏季一般大于0．8，冬季一般低于-03；通过回归分析建立夏季用电量和用电负荷预测模型，利用气温预报，可实现对用电量和电力负荷的预测，对2004年实际结果进行回代检验，预测精度超过90％。     

电压无功全局优化分散控制系统的研究开发

针对地区电网各变电站VQC分散控制造成潮流分布不尽合理,站间调节震荡的不足,介绍了所研制的立足于全网角度合理设置VQC限值,进行全局电压无功优化、各站分散协调控制的系统结构和软件功能。该系统主站基于已有的调度自动化系统,在未来一天的预测负荷基础上,利用基于专家知识的遗传算法求解该无功优化模型,并根据求出的电压无功最优曲线结合负荷实际情况整定出VQC控制范围,下发至各站VQC设备,完成闭环控制。该系统已应用于甘肃金昌电网,经过实验室闭环仿真运行证明效果良好。     

基于BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法

煤矿地下水是威胁煤矿安全生产的重要因素之一。文章在阐述BP网络原理和分析地下水水位特点和影响因素的基础上,提出了基于BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法,并利用历史数据对该网络进行了训练学习,建立了地下水水位特征模型,可预报未来一个时期地下水水位的变化趋势。实验表明该方法效果良好,相对误差小于2%。