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。     

影响电负荷预测因素分析

负荷预测是从已知的用电市场出发,对未来的用电市场做出的预测。在电网运行管理当中,负荷预测是重要工作,直接关系到电力系统备用容量的科学安排,电力系统运行的优质安全,资源配置利用的优化,乃至电力营销以及市场交易。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的装机类型。电负荷预测中通常按时间期限分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。     

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。     

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。     

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。     

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。     

浅析电力调度运行中的安全防范

电力系统在快速发展的同时对电力调度提出了更高的要求,电力生产安全性要求非常高,一旦出现任何问题对电力生产和人身安全影响都是非常大的。电力系统在运行过程中,电力障碍对运行的可靠性有很大的影响,同时也会使得整个电力系统运行出现问题。电力系统在运行过程中,电力调度可以保证运行的安全性,同时在出现电力事故以后能够及时的进行处理,也是避免电力事故发生的重要措施。提高电力系统运行的安全性和可靠性就要保证电力调度和电力生产可以顺利进行。在电力调度运行过程中,对影响安全运行的因素要采取必要的措施,同时要做好防范工作,这样才能在电力调度过程中不断提高安全性。     

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。     

提高电力调度负荷预测的准确性策略

在电力调度工作中,负荷预测是一项极其重要的工作,它能够保证整个电网安全、稳定的输电,同时负荷预测也是电力企业发展计划、财务计划等计划中的重要内容,所以在电力系统中,提高电力调度负荷预测的准确性具有重要的意义。鉴于此,本文就主要分析了影响电力调度负荷预测失准的主要因素,在此基础上提出了几点针对性的措施,以为相关人士提供有利的借鉴。     

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。     

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。     

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。     

冲击负荷影响电力系统可靠性研究

大量冲击负荷存在于电力系统中,这些负荷严重影响了电网的可靠运行,具体表现为导致闪变电压,形成谐波,甚至直接威胁电力系统的可靠性。同时冲击负荷会对电力设备正常操作造成危害。不管是谐波危害还是机组振动,这些因素长期作用势必减少设备使用时间,提高设备强迫停运率。所以在研究电力系统可靠性的过程中,需要从多个方面进行考虑,降低系统风险。     

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。     

关于电力系统及其自动化探析

伴随着经济的高速发展,电力行业取得了长足的进步。经济建设和人民生活对电力的需求与日俱增,同时也对电网的安全稳定运行提出了更高的要求。由于影响电力系统运行的因素非常复杂,涵盖发变电、输配电等多个环节,且电力输送范围十分广泛,单纯依靠人工监测很难实现各个环节的实时监控。引入计算机网络技术和自动化技术,是实现电力系统自动监控的重要手段。通过实施自动监控,可以实现对整个电力系统运行状态的实时掌控,对实时发现故障并及时排除,保障整个电网平稳安全运行,具有十分积极的意义。     

电力系统继电保护安全运行的措施

我国的全面改革进一步深化过程中,在电力领域的改革也如火如荼的进行。人们在当前对电力的需求以及要求都有着提高,保障电力系统的良好运行,满足人们的用电需求,就成为电力企业面临的重要课题。文章主要就电力系统继电保护特征以及保护的重要性进行阐述,然后结合实际对电力系统继电保护影响因素和管理问题加以分析,最后结合实际对电力系统继电保护安全运行保障措施详细探究。希望能通过此次理论研究,对电力系统继电保护的水平提高起到促进作用。     

电力调度运行中的安全防范

随着与电力系统的逐步发展,电力调度面临新的要求与挑战。电力生产本身就是一项对安全性要求很高的工作,电力故障不仅影响电力系统的可靠性,也制约着与电力相关的系统的正常运转。电力调度是保证电力系统安全运行的重要环节,是迅速处理电力事故的有效途径,同时也是减少事故发生的必要手段。因此,提高电力调度的安全性是保障电力调度及电力生产顺利进行的重要内容。本文旨在论述电力调度运行中影响安全的因素、防范电力调度事故以及处理事故的有效措施,以便提高电力调度过程中的安全性。     

电力负荷管理系统运行方式优化方案的探讨

本文主要针对电力系统出现的问题进行了总结,包括：主站功能和通信流量,以及运行管理和终端质量等出现过的问题,针对问题分析和提出了影响电力负荷管理系统通信流量的种种因素,并针对找出的问题,从几个方面（包括总体、前置机部分、系统数据完整性、系统巡测任务以及管理方法）提出了提高电力负荷管理系统的具体可行的优化方案。电力负荷管理系统可为需求侧管理提供重要的技术支持。从而采取措施提高系统运行效率和稳定性,目的是为了提高电力系统应对自然灾害的能力,在面对各种自然灾害的时候能够正常运转。