基于频域分解的短期负荷预测研究分析

为研究频域分量预测法对短期负荷预测精度的影响,利用频域分解算法分解原始负荷数据,将数据分解为4个部分：日周期、周周期、低频和高频分量。其中,日周期、周周期分量用Elman神经网络预测;低频分量采用随机森林预测;高频分量则使用Mallat算法二次分解,分别得到低频部分和高频部分,选取低频部分做训练样本与Elman神经网络结合预测高频分量;将各个频域分量结果重组,实现电力负荷的高精度预测。以某地市实际负荷数据为例进行仿真,将该方法与Elman神经网络法、随机森林法及频域分量预测法的预测结果对比,验证所提方法可以有效提高精度,减少预测值和真实值的离散程度。     

基于功率谱分解和实时气象因素的短期负荷预测

提出了基于功率谱分解和实时气象因素的短期负荷预测方法，采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)对负荷序列进行变换得到功率谱，依据变换结果分析功率谱得出负荷基频、低频和高频分量的频率范围，采用有限脉冲响应(finite impulse response，FIR)滤波器从负荷中分离出各 个负荷分量。分析各个负荷分量的特点，针对各个负荷分量分别设计预测模型，对基频分量采用Elman回归神经网络进行预测，这部分较好地反映出基频分量的时间序列特性；对低频和高频分量分别采用自适应线性回归神经网络进行预测，在对这部分分量的预测中重点引入实时气象因素，以利用最新的气象信息提高预测精度。通过在某地区的实际应用证明了所提出方法的有效性。     

基于回归分析的频域分解短期负荷预测方法

基于回归分析的频域分解短期负荷预测方法通过对负荷序列进行频域分解,将负荷序列分解为周期负荷分量、低频负荷分量以及随机负荷分量。采用了外推法、一元线性回归分析和加权平均法,分别对周期负荷分量、低频负荷分量和随机负荷分量进行预测。最后通过对某地区电网日负荷进行预测,表明该方法应用于短期负荷预测具有较好的预测精度。     

基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测

提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法.通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值.采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度.     

基于FFT，DC-HC及LSTM的短期负荷预测方法

针对电力负荷序列非线性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度低问题,提出一种基于快速傅里叶变换（FFT）、密度层次聚类算法（DC-HC）与长短时记忆（LSTM）神经网络相结合的短期负荷预测方法。首先,采用FFT计算出所有原始电力负荷序列对应的期望频率,并以之作为负荷聚类的特征量。然后采用DC-HC算法对负荷进行聚类,将原始数据分拆成具有特征属性的数据分量组;运用LSTM模型对各分量组进行负荷预测,再将各分量组预测结果进行叠加,得到最终负荷预测值;最后,采用爱尔兰实际电力负荷数据进行算例分析,结果表明所提方法能够有效提高负荷预测精度。     

基于二维小波变换的短期负荷预测

根据电力负荷的周期性与随机性,提出了基于二维小波变换和最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测方法。首先构造负荷序列二维矩阵,利用二维小波变换将负荷矩阵分解为基荷低频、每天变化的高频、每个时刻变化的高频、随机干扰四个分量,根据重构后负荷分量的特点,构造不同的最小二乘支持向量机模型进行预测;最后将预测后的数据进行叠加得到预测结果。实际预测结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。     

基于离散傅里叶变换的孤岛型微电网混合储能优化配置

分析了孤岛型微电网中电源负荷不平衡功率的产生,基于离散傅里叶变换,将不平衡功率分解成日分量和小时分量,分别采用压缩空气储能和钠硫电池平衡该分量,为了使得分解后的日分量和小时分量最优,专门研究了不平衡功率离散傅里叶变换分断点的分断原则。在此基础上,综合计入储能投资运行成本、系统缺电损失费用和弃风惩罚费用等,建立孤岛型微电网混合储能优化配置模型。该模型可以实现离散傅里叶变换分断点和混合储能容量的统一优化,且优化过程中实现了压缩空气储能和钠硫电池两种储能容量优化配置的完全分解,简化了模型的求解复杂性。采用实际微电网系统进行了算例分析,验证了所述模型和方法的正确性。     

基于ICEEMDAN的钢铁行业负荷预测方法

针对钢铁行业负荷预测精度不高的问题,提出了基于ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解）的钢铁行业负荷预测方法。首先,通过ICEEMDAN将钢铁行业电力负荷分解为高、低频模态分量。其次,基于GA（遗传）算法筛选出高、低频分量的主要影响因素,并采用PSO-BP（粒子群优化-反向传播神网络）算法分别构建高、低频分量预测模型。最后,将各组分量的预测结果迭代重组,得到最终的负荷预测结果。算例分析结果表明,相较于其他预测方法,该方法的预测误差小,精度较高。     

基于WD-LSSVM-LSTM模型的短期电力负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,提出一种基于小波分析、粒子群优化(PSO)算法、最小二乘支持向量机（LSSVM）和长短时记忆网络（LSTM）的预测模型。该方法通过对用电负荷进行小波分解和重构得到与原始数据长度相同的分量,对低频分量建立LSSVM预测模型并利用PSO算法找出最优参数,对高频分量建立LSTM预测模型,将各分量预测结果组合实现最终的负荷预测。实验结果表明,该模型预测精度优于传统LSSVM模型、BP神经网络模型和WD-LSSVM模型,验证了其可行性。     

基于灰色模型和Kalman平滑器的多母线短期负荷预测

提出一种基于灰色模型和Kalman平滑器的多母线短期负荷预测方法。首先利用频域分解消去母线负荷序列的周周期分量,建立序列的灰色模型;利用系统负荷预测方法得到系统负荷预测值。然后基于灰色模型,将各母线负荷的累加序列作为状态,系统负荷的累加序列作为观测,建立线性离散随机系统模型,利用Kalman平滑器计算各母线负荷累加序列的最优估计值,最后经过累减还原并加上周周期分量得到母线负荷的预测值。Kalman平滑器利用高准确率的系统负荷预测结果对母线负荷预测进行调整,降低预测误差。在实际系统中进行了仿真验证,证明了该方法的有效性。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于电流变化率的准恒频滞环电流控制方法

针对滞环电流控制存在的开关频率不固定,设计输出滤波器困难的缺点,通过对开关频率与滞环环宽关系的分析,提出了一种根据电流变化率调节环宽的准恒频滞环电流控制方法。控制方法根据电流变化率来实时调节滞环控制的环宽,实现开关频率的恒定;具有响应速度快和稳定性好的优点,同时克服了滞环电流控制开关频率不固定的缺点;较已有方法计算量小,不依赖于系统参数,容易实现,并通过理论推导和仿真证实了方法的可行性和正确性。     

What’s next for Cuba’s electricity sector?

Cuba’s electric sector is approaching an inflection point. Although the country has historically relied upon non-commercial barter agreements for imported oil to meet its electric demand, a combination of factors including reducing imports, increasing demand, and ambitious climate change goals suggest new pathways forward may be warranted. The way Cuba responds to near- and long-term challenges will help set the stage for its energy future. This article describes Cuba's electric sector and provides a set of key recommendations to consider going forward.     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

550 kV SF6 气体绝缘高海拔套管绝缘屏蔽结构

介绍了550 kV SF6气体绝缘金属封闭式组合电器（GIS）高海拔套管的绝缘屏蔽结构参数对电场分布的影响。针对套管单屏蔽结构方案,通过有限元法研究了接地屏蔽层翻边结构参数组合对套管内部最大电场强度的影响;研究了接地屏蔽层高度对GIS套管内外绝缘电场强度分布的影响。从而通过最优化接地屏蔽层高度和接地屏蔽层翻边结构参数组合,得到合理的套管内外电场分布,有效解决了高海拔型套管外绝缘修正后的内外电场分布均匀化问题,为550 kV SF6气体绝缘高海拔套管的绝缘结构设计提供了理论依据。