特殊事件对月售电量及其预测的影响分析

特殊事件会使月售电量发生很大变化,导致实际售电量曲线明显偏离典型售电量曲线。然而由不考虑特殊事件的传统预测模型得到的月售电量预测曲线却更接近于典型售电量曲线,这将不可避免地导致月售电量预测精度降低。为解决该问题,本文以异常高温,政治事件和超强台风为例,分析研究了特殊事件对月售电量及其预测的影响。首先,介绍了“互联网+”背景下基于大数据的月售电量预测模型,并对其预测精度进行了评估;其次,针对异常高温、政治事件及超强台风三种特殊事件,描述了各事件的特殊情况,以实际月售电量数据说明了特殊事件对月售电量的影响,然后利用月售电量预测模型研究了特殊事件对月售电量预测的影响,并详细分析了产生这种影响的原因,在此基础上,针对不同的特殊事件提出了相应的初步改善对策。     

浅谈大型城区的电力需求侧管理

介绍了杭州市区的电力供需特点.尤其对当前开展需求侧管理的阻碍因素进行了详尽分析,结合对杭州城区的电力供需分析,提出开展科学长效的电力需求侧管理的若干建议.     

线损管理中供售电量不对应分析方法的研究

在供电企业线损管理工作中,由于用户抄表日的分散、大小月份差异等因素,造成供、售电量不对应,严重影响线损统计的准确程度.文章提出了一种基于计算等价集中抄表日的方法来测算、排除不对应的影响,并利用数理统计的方法对误差进行估计,计算出真实的线损率.从理论和实际应用两方面看,该方法都得到相当满意的结果.     

特殊事件对月售电量及其预测的影响分析

特殊事件会使月售电量发生很大变化,导致实际售电量曲线明显偏离典型售电量曲线。然而由不考虑特殊事件的传统预测模型得到的月售电量预测曲线却更接近于典型售电量曲线,这将不可避免地导致月售电量预测精度降低。为解决该问题,本文以异常高温,政治事件和超强台风为例,分析研究了特殊事件对月售电量及其预测的影响。首先,介绍了"互联网+"背景下基于大数据的月售电量预测模型,并对其预测精度进行了评估;其次,针对异常高温、政治事件及超强台风三种特殊事件,描述了各事件的特殊情况,以实际月售电量数据说明了特殊事件对月售电量的影响,然后利用月售电量预测模型研究了特殊事件对月售电量预测的影响,并详细分析了产生这种影响的原因,在此基础上,针对不同的特殊事件提出了相应的初步改善对策。