空间负荷预测在配电网规划中的应用

本文对配电网规划中负荷预测的一种新方法－空间负荷预测的理论和模型作了描述,并尝试用一个实际算例说明空间负荷预测的步骤。     

基于优化分区的配电网规划研究及实践

提出了基于优化分区的配电网规划的必要性及其优点,通过分析比较对自由分区法、均一网格法和等负荷分区法等分区规划方法进行了研究。阐述了空间负荷预测法、负荷密度法、弹性系数法等6种分区负荷预测方法及其运用特点。结合某市配电网规划,对优化分区和负荷预测的理论及方法进行了实践,证明优化分区规划方法能够解决大规模城市配电网的规划问题,对国内现代化城市配电网规划工作具有参考价值。     

配电网分块中长期电力负荷预测实践

根据"配电网分块"的规划思路,对于不同类型的分块应采用相应不同的预测方法.以上海市某配电网的分块电力负荷预测为研究对象,依照各分块的用地特点和原始数据的获取状况选择合适的预测方法,并说明了分块电力负荷预测对电力网络规划的指导意义.     

中压配电网中长期负荷预测实践

负荷预测是电力网络规划的基础，预测方法的选择是否合理直接影响负荷预测结果以及电网规划水平。因此，对于具有不同特性的供电网络应采用相应的负荷预测方法，以上海市某10kV供电地区的3个典型地块作为配电网中长期负荷预测研究对象，通过详细分析待预测地块的特点选择合适的预测方法，并给出3个地块2001－2006年的负荷预测结果，从而为中压配电网中长期负荷预测工作提供有价值的参考。     

薛家湾地区城市配电网规划方案分析

通过分析薛家湾城市配电网各规划区现状及存在的问题,采用总量负荷预测和空间负荷预测方法对薛家湾城区、大路中心区、沙圪堵城区和龙口旅游区4个城区的配电网负荷进行预测,并结合负荷预测结果进行变电站的选址定容,提出变电站10 kV线路的规划方案,根据规划方案对薛家湾城区10 kV母线三相短路电流及母线电压进行电气计算,在此基础上对规划方案进行了投资估算和经济效益分析,并提出了城市配电网规划的相关建议。     

考虑多能互补的合肥空港经济技术示范区增量配电网规划

考虑多能互补的增量配电网规划是未来配电网规划的发展重点.根据合肥空港经济技术示范区的发展情况,分析示范区的电源装机平衡、电量平衡、变电容量平衡及发展多能互补增量配电网的必要性,并采用单位用地面积负荷法对示范区的负荷进行精确预测,提出包含分布式燃机、光伏、风电系统的多电源规划方案.在此基础上,研究了增量配电网规划的技术原则,最后以示范区为案例,设计了示范区中高压增量配电网的规划方案,并计算了该规划方案的远景投资估算表,验证了所提方法的有效性和实际可操作性。     

中压配电网中长期负荷预测方法研究与应用

结合城市中压配电网的特点和要求 ,对目前的中长期电力负荷预测方法进行综述 ,系统地叙述各种方法的实质、特点及其适用场合 ,总结出适用于中压配电网中长期负荷预测的方法 ,并通过上海市某地区 3个地块的预测结果进行了分析说明。研究结果对于在实际工程中选用合理的负荷预测方法 ,走出盲目套用的误区 ,获得合理、科学的预测结果具有实际的指导性意义     

基于区域负荷的配电网超短期负荷预测

建立了以馈线开关为节点、以馈线为边的配电网简化模型，并采用负荷作为节点和边的权，给出了节点的负荷与边的负荷的关系。采用对负荷历史数据和温度历史数据进行统计分析的方法，对超出历史温度范围的情形采用最小二乘法拟合，得出了配电区域的超短期负荷预测结果，利用节点的负荷与边的负荷的关系进一步得出全配电网的超短期负荷预测结果。配电网运行方式的改变并不影响所提出的方法的预测精度。实际应用结果证实了所提出的方法的可行性。     

配电网负荷预测应用研究

负荷预测是配电网规划和运行的重要组成部分,负荷预测的准确性影响着配电网规划和运行的科学合理性。针对负荷预测工作中预测模型选择和预测流程确定等方面存在的问题,分析了负荷预测的分类情况以及各类负荷预测之间的关系,并在此基础上结合不同规划区域的发展定位和数据特征等因素,给出了不同规划区域的负荷预测思路和流程,从而为负荷预测的实际工作提供参考和借鉴作用。     

配电网模糊优化规划(Ⅰ)——模型与方法

配电网规划的特点和难点是不确定性的处理，以往对配电网规划不确定性的研究大多是对某一步骤进行，文中应用模糊数学理论，形成了贯通的配电网模糊规划方法，可以考虑负荷，投资，电价等相关因素的不确定性，建立相应的模糊优化规划数学模型，结合配电网的特点，提出了配电网的模糊负荷预测方法，模糊潮流算法和模糊优化方法，采用L－R型模糊数进行负荷预测和潮流计算，提出了简便实用的边界法，即用负荷模糊预报值的左，右边界和中心值分别进行潮流计算，再综合计算结果，这在输电网的模糊潮流计算中是不可行的，但配电网的幅射状结构决定了这种模糊潮流算法的简单性，可以满足模糊规划的需要，算例表明，模糊规划方法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

县城10kV配电网规划实用方法及其应用

县城配电网规划是根据规划期间的县城负荷增长及电源规划方案确定相应的最佳10 kV电网结构,以满足经济、可靠的输送电力要求。县城电网规划可以使县城电网在现有基础和水平上有目标、有计划地健康发展。采用人工拟定方案,再加上计算机辅助进行计算分析,对重庆某县城的电网进行规划。本次规划涉及负荷预测、网架规划及投资费用的估算。实际应用表明,该方法具有较强的实用性。     

基于聚类分析的配电网小区负荷预测

通过引入聚类分析,对样本数据聚类,利用聚类后的结果预测小区负荷密度,并且提出了2种修正小区负荷密度的方法,有效减小了预测误差。与传统负荷密度法相比较,该方法不仅提高了预测精度,精简了优化配电网建设的资金,而且计算简单,通过算例表明其工程实用效果较好。     

汕头潮南区中、低压配电网规划及若干问题的探讨

依据中国南方电网有限责任公司及广东电网公司相关电网规划方案,结合汕头潮南区的经济发展情况,对潮南区电网现状存在的问题进行具体分析,并依据电网的负荷预测结果,对汕头电网潮南区2009-2015年中、低压配电网进行规划,探讨中、低压配电网规划中几个较大问题及其解决方法,为构筑坚强的电网网架,提高地区电网的供电质量及供电可靠...     

配电网自适应负荷估计方法

为增强配电网运行的安全性和经济性,提出一种可系统解决配电网在线节点负荷估计的新方法。该方法包含粗略负荷估计、负荷预测和抗差负荷估计3个阶段。粗略负荷估计阶段可使用3种方法来提供粗略的节点负荷估计值;负荷预测阶段使用基于事例模糊神经网络的方法提供节点负荷预测值;抗差负荷估计同时实现了结构空间和量测空间的抗差估计。3个阶段密切配合,形成闭环信息流。该方法可实现长期自适应在线运行,能够为配电系统的监视、控制和管理提供可靠一致的负荷数据集。     

分布式光伏与电动汽车接入蚌埠市配电网的负荷特性分析与对策

本文研究了分布式光伏与电动汽车接入蚌埠市配电网的负荷特性与对策。首先建立了分布式光伏的出力模型与电动汽车的负荷模型。然后,结合目标年蚌埠市配电网的预测数据,分析了分布式光伏与电动汽车同时接入对蚌埠市配电网整体及各典型区域负荷特性的影响,结果表明造成蚌埠市目标年夏、冬两季日负荷峰谷差的主要原因是06:00~10:00时段商业区与居民区分布式光伏无法完全被消纳、夜晚居民区电动汽车负荷与配电网负荷的“峰上加峰”。基于以上分析,提出用结合分时电价政策的V2G控制策略来应对分布式光伏和电动汽车接入带来的负面影响。     

基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法

为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1～2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑。提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法。该方法综合考虑气象因素、时间因素、春季基础负荷因素,分析各类因素与夏季负荷高峰的相关性,确定预测样本特征值。通过K-means算法对线路负荷增长趋势进行聚类分析,筛选出未来可能负荷较重的目标线路,进而使用XGBoost算法进行线路峰值负荷预测。使用所提方法对某实际城区局部配网进行预测,算例结果验证了该算法的预测准确性。与其他算法的对比结果体现了该算法计算规模小、预测速度快的优点。     

基于Hausdorff形状分类的配电网日最大负荷预测

日最大负荷及其出现时刻的准确预测是配电网经济调度与安全运行的重点关注对象。研究了各类型负荷日最大值及其出现时刻的内在规律,提出了一种联合Hausdorff负荷形状分类与去年同期节假日修正的日最大负荷及其出现时刻预测方法。首先,分析日负荷形状特性,通过Hausdorff距离算法对负荷类型进行分类。然后,分析去年同期节假日在日最大负荷及其出现时刻预测中的修正作用,并将其与近期日负荷、气温等数据一同作为预测输入。最后,基于ElasticNet线性回归算法对每类负荷单独构建日最大负荷及其出现时刻预测模型。以湖南某台区负荷数据为实例,预测该台区春节期间的日最大负荷及出现时刻,该方法的准确性与有效性在实例中得到验证。     

智能配电网环境下负荷预测研究

智能配电网环境下,负荷预测精度的高低影响着电网运行的安全性和经济性,为了提高负荷预测精度,提出了人工鱼群-反向传播算法（AFSA-BP）的电力负荷预测模型。传统BP算法由于输入神经元,隐层神经元和输出神经元之间的初始权值和阈值为随机获取,降低了算法的收敛速度和预测精度,采用AFSA算法对BP算法的初始权值和阈值进行全局寻优,获得最优的网络模型。在分析了电力系统负荷特性的基础上,采集历史负荷数据,天气和节假日信息,采用AFSA-BP算法建立短期负荷预测模型。为了验证该算法的准确性,分别采用BP、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、AFSA-BP算法对某省的电力负荷进行仿真实验,AFSA-BP算法的均方根误差（RMSE）为0.0862,而BP算法和LS-SVM算法的RMSE分别为0.2558和0.1522,结果验证了AFSA-BP算法适用于短期电力负荷预测。     

配电网规划决策支持系统的设计开发

配电系统处于电力系统的末端,是整个电力系统与用户联系、向用户供应电能和分配电能的重要环节.结合配电网络规模大、不确定与不精细因素多和涉及领域广的特点,利用决策支持系统(DSS)和现有的各项技术对配电网规划进行决策上的支持,设计开发了由负荷预测、网架规划及决策知识库组成的半结构化的配电网规划决策支持系统(DDSS),实际应用证明了该系统的有效性.