短期负荷预测过程实时气象的影响分析及处理方法

短期负荷预测是电力系统运行中极为重要的一部分,对电力系统的稳定运行起着非常重要的作用,对电力公司的发供电平衡、电网运行方式调整、设备检修安排等也有着重大的影响。然而,影响电力负荷的因素有很多,值得关注的当属实时气象因素[1]。对实时气象因素对短期负荷预测过程中产生的影响这一话题,研究人员一直都在努力研究。本文将简要分析实时气象在短期负荷预测过程中的影响,进而提出一些解决办法。     

区域电力负荷短期预测技术及其应用

电力系统负荷预测主要被应用在电力系统规划与制定发电计划当中，其不仅能够有效地提高系统运行的经济性，同时，还能有效地提升它的可靠性。一定程度山讲，准确可靠的负荷预测既能保证电力系统运行的安全性，又能提高电力运行的经济性，由此可见，电力系统负荷预测具有十分重要的作用。本文综合了连云港市区域电力负荷短期预测进行探讨，提出了进一步优化预测模型的思路。     

论对于短期负荷预测的方法及其应用

短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算。短期负荷预测结果准确与否,对系统运行的经济性、安全性有很大影响。兵团四师垦区电网(以下简称垦区电网)成立十余年来,负荷增长很快,很多区域网的用电负荷增长了几翻,特别是近几年,随着新型工业化进程的快速推进,内地企业纷纷落户新疆,为边疆新型工业化进程注入了活力,短期内负荷增长迅猛,很多新建线路和变电所需要增容。因此,短期负荷预测的重要性和准确性非常重要。     

基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测研究

短期居民用电负荷预测主要用于电力调度工作停电计划,以提高供电可靠度及居民用户满意度。本研究通过电力负荷与每日温度与历史负荷进行分析,提出一套基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测模型。人工神经网络在负荷预测方面具有较高的可信度与精准度。     

基于小波-LMBP神经网络短期电力负荷预测研究

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对短期电力负荷具有随机性、不确定性和周期性的特点,提出基于小波分析和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)神经网络组合模型预测方法,并经实际算例证明,该方法优越于单一LMBP神经网络预测模型和算法,是电力系统预测领域中一种提高预测精度的有效方法。     

基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型

对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法（PSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合（PSO-LSSVM）的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30 min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。     

指数平滑法在电力系统负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力部门的重要工作之一,它对电力系统的规划、建设和运行起重要作用。文章用指数平滑方法进行中期电力负荷预测,所得结果对实际工作有积极作用。     

考虑复杂影响因素的上海市负荷预测研究

电力负荷预测是电力系统规划的基础性工作之一,是实现自动发电控制和经济调度控制的前提。针对电力系统复杂、众多的影响因素,文章基于城市用电构成与城市用地划分,提出了一种综合考虑了经济、工业、城市化、城市居民生活等影响因素的负荷预测指标体系,并采用聚类分析法和BP神经网络进行负荷预测,为快速准确估算上海市各区域负荷增长提供了有效途径,为上海电力系统规划提供了可靠支撑。     

电力系统短期负荷特性及影响负荷变化因素的分析与研究

分析电力系统短期负荷的基本特性,重点讨论影响短期负荷变化的主要因素,为短期负荷的预测工作奠定良好的基础,为电力系统负荷的研究提供参考。     

基于维纳滤波的节假日短期负荷预测

针对节假日期间,城市用电需求量波动较大,为保障城市供电系统的安全、可靠和经济运行,提出了基于维纳滤波的短期电力负荷预测方法。首先,详细介绍了维纳滤波的预测原理,建立了短期负荷预测模型。其次,通过仿真结果与现场实测对比,验证了该模型的可行性。最后,针对在负荷波动大时,该模型预测精度较低的缺点,对误差原因进行了详细分析,并通过引入修正因子对该预测模型进行修正,仿真结果表明,修正后的预测模型能对短期负荷进行精确预测。     

浅析提高电力负荷预测准确率的方法

随着电网的不断发展,电力市场的逐步建立,对电网管理提出更高的要求。负荷预测是根据系统的运行特性、负荷特性、自然条件与社会影响等诸多因素,在满足一定精度要求的条件下,确定未来某特定时刻的负荷数据,是电力系统经济调度中的一项重要内容。     

基于欧姆定律的电压负荷关系简化模型分析

在电力系统中,存在"用电高峰期系统电压会降低、用电低谷期系统电压会升高"的现象,针对该现象,文章将电力系统的电压与负荷关系简化为n个线性纯电阻并联的等效电路模型,在每个电力负荷线性纯电阻恒定、输电线路达到最大负荷电流两个前提条件满足时,电压与线性纯电阻数量成反比例关系,此关系很好地解释了上述现象,且可用于电力负荷的预测与监视。     

基于遗传算法优化前馈神经网络模型的配电网短期负荷预测

对于配电网的安全运行来说,短期的负荷预测有着重要意义。文章以某地区配电网为研究对象,利用遗传算法优化前馈神经网络,对该地区的短期负荷预测方法进行研究。电力系统短期负荷预测受到气象因素、负荷类型、时间因素等多种非线性因素的影响,因此针对上述问题,首先确定输入,输出样本,建立前馈神经网络模型,然后利用遗传算法对前馈神经网络的缺陷进行优化,最后以MATLAB平台仿真计算。通过对比可知,经过遗传算法优化后的前馈神经网络预测模型预测精度进一步提高。     

基于CNN-LSTM的短期电力负荷预测研究

针对短期电力负荷预测中电力负荷影响因素提取不准确以及长期依赖信息丢失的问题,提出一种结合一维卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM的短期电力负荷预测模型,将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性的优势结合起来,考虑历史电力负荷、时间日期、温度对电力负荷的影响,实例结果表明,与其他模型相比,预测误差更小,较好地提高了预测性能。     

电力规划中负荷预测方法研究及其优化

电网系统要想安全稳定地运行,就必须不断地提高电力负荷预测方法的水平。现今,我国的电力市场越来越健全,对于电力负荷预测方法的研究也在不断地深入。作者深入地分析了电网规划以及电力负荷预测理论,并列举了几种应用较广的电力负荷预测方式。     

电力负荷管理系统常见故障分析和处理

随着我国现代化进程的不断加快,各种用电需求也日益增长。作为整个电力系统的一个组成部分,电力负荷管理系统的应用范围越发的广泛。因为终端装机量近年来的巨大提升,终端出现故障的几率也随之飞跃。及时的发现和处理电力负荷管理系统及其各个组成部分出现的问题,是电力负荷管理系统正常运作的重要保证。本文将介绍电力负荷管理系统在运行过程中较多出现的几种故障情况,在充分分析的基础上详细介绍这些故障的处理方式。     

提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划探究

电力能源是国民经济发展的重要动力之一,在经过电力市场改革和电力技术优化后,我国电力输出能力有了大幅度的提升,基本上满足了国内企业生产和人们生活的需要。但是我们也应当看到,在电力输送过程中,经常会出现电压不稳现象,不仅影响了企业和个人的用电质量,而且极易给输电线路中的电气设备造成损害。因此,必须要通过开展系统无功备用容量的多目标无功补偿规划工作,来提升电力系统运行的稳定性和可靠性。     

基于粒子群算法的BP神经网络电价预测研究

电力负荷预测是电力系统规划和运行的主要内容,而实时电价是影响负荷预测精度的一个重要因素,文章通过分析某电网电价历史数据,结合PSO算法和BP网络优点,提出一种PSO-BP神经网络预测模型,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将电力系统电价的不确定性变为可预测性。Matlab仿真结果表明,PSO-BP神经网络预测模型收敛速度快和预测精度高,可运用到未来实际电价预测当中。     

城市电力负荷预测方法分析

城市电力负荷预测的准确性在很大程度上决定了城市电网建设的合理性,进而影响城市经济的发展。对城市电力负荷预测方法进行分类,分析多种常用总量负荷预测方法的特点,重点研究空间电力负荷预测方法中的相关问题,为城市电力负荷预测开展提供指导。     

输配电及其用电工程自动化运行探讨

科学技术水平及社会经济的进步带动了电力系统的迅猛发展,从而逐步实现了输配电及用电工程的自动化运行,在电力需求不断扩增的当前环境下,加强电力系统输配电及用电工程自动化运行研究,是当前急需重视的问题。