民用建筑电气负荷计算研究

当前民用建筑电气负荷计算以需要系数法为代表,通过规范规定的需要系数、分散系数和同时系数等关键参数开展负荷计算。近些年来,人们发现这种方法在民用建筑供配电设计中存在不合理之处,具体表现为变压器选择偏保守。鉴于当前民用建筑能耗系统已产生了大量能耗数据,这些数据可以反过来用在新建建筑的负荷计算上。提出了一种新的负荷计算模型,该模型利用已有建筑能耗大数据,并用聚类算法整理后用于新建建筑负荷计算。基于这一思想设计了完整的数据归类和负荷计算流程,并通过具体项目验证了这一模型。在验证项目中,新的负荷计算模型得到的变压器配置比传统方法节省了37.5%的容量。该计算方法还有益于能耗数据的区块链应用。     

城市商业综合体负荷密度指标分析

针对城市商业综合体的特点,通过工程实例,归纳出商业业态单位用电指标的参考取值范围,并结合基于最大需量的典型用户电力负荷特性分析,为商业综合体的设计提供参考。     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一.针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法.首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力...     

基于饱和负荷密度指标约束下的遵义城市电网负荷预测

阐述了城市饱和负荷的概念和特征,并结合相关城市发展规划,采用空间负荷密度法对饱和年遵义城网负荷做出预测,得到合理的负荷水平。     

基于负荷特性分析的中长期负荷预测主导因素辨识法

对于电力系统而言,精确的负荷特性分析有助于准确地把握负荷曲线的变化规律,提高预测结果的精度。根据地区电网历史负荷数据和相关资料,深入分析了各负荷特性指标与影响因素的关联性,提出了基于负荷特性分析的中长期负荷预测主导因素辨识法。采用Pearson相关分析的基本原理,该方法能有效挖掘出真正对负荷曲线形状产生影响的因素,并结合偏最小二乘回归法应用于负荷预测建模。通过算例对比分析,验证了此方法实用、有效。     

2004年6～8月湖北电网负荷与气温关系的分析

根据湖北省2004年6～8月气温及负荷的数据,分析最高气温—高峰负荷、最低气温—低谷负荷、平均气温—腰荷3条关系曲线来寻求用电负荷与气温之间的变化规律。     

居民用电负荷的调查分析

1 负荷调查面对上海市第三产业及居民用电迅速发展的局面,需要搞好负荷预测,为电网规划提供可靠的依据。除了及时了解城市建设动态外,还要掌握各类负荷的综合指标。为此,1992年起,开展了负荷调查工作。对于宾馆、商场、办公大楼,我们选择了高水平的用户作为调查对象。依据用户的负荷记录或每年夏季的负荷实测资料,确定各类负荷的估算依据。由于居民用电的影响因素多,现成资料又少,我们选择了高级公寓、高层住宅和多层住宅等3个不同类型的居民区,分别安装了电力负荷自动监控仪,作重点调查。     

负荷分析与短期负荷预测的研究

短期负荷预测是EMS系统包含的内容之一。由于电力模拟市场的引入,对短期负荷预测提出了新的要求。本文在对哈尔滨地区电网负荷分析基础上,运用神经网络模型进行预测,收到良好的效果。     

功能块负荷收资与负荷分析软件研究

介绍了上海市电力公司市区供电公司开发的功能块负荷收资与负荷分析软件 ,该软件可以按功能块、行政区的电压等级进行负荷收资与负荷分析 ,编制各类报表与图表 ,建立起 3 5 k V～ 1 1 0 k V电网规划负荷预测历史数据库。该软件界面直观 ,操作简单 ,负荷预测用历史数据、分析数据丰富     

气温对地区负荷特性的影响分析

为了了解气温对负荷特性的影响,透过测算地区最大降温负荷,并根据实测的地区负荷和气温数据建立回归模型,对负荷与气温的相关性进行分析.运用最大负荷比较法和基准负荷比较法,定量测算出地区的最大降温负荷,计算结果表明:年最大降温负荷与年最大负荷关系紧密,即当气温上升到一定程度时,气温越高,负荷越高,降温负荷也越高;根据该地区的...     

楼宇可调节负荷研究与应用

楼宇可调节负荷应用存在普查手段缺乏、负荷模型实用性不高以及通信接口不规范等问题,严重制约了其发展,为此首先提出可调节负荷树状普查体系作为普查程序的逻辑架构,然后构建通用约束条件下系统实操层面的负荷调控模型,最后在云管边端的物理架构下设计了楼宇可调节负荷参与电力需求响应的信息交互规范,为楼宇可调节负荷应用给出了关键技术路线和解决方案。实验结果验证了楼宇可调节负荷参与需求响应削峰填谷场景的可行性。下阶段通过实际可调节负荷普查的开展以及需求响应软硬件能力的建设,楼宇可调节负荷潜力将会被进一步挖掘,成为能源互联网源互联网用户侧的重要组成部分。     

基于变分模态分解和密度峰值快速搜索的电力负荷曲线可控聚类模型

电力负荷曲线作为一种非平稳信号,可以看作由宽平稳的低频分量和非平稳的高频分量构成.针对负荷数据的时间多粒度构成特点,提出了一种基于变分模态分解和密度峰值快速搜索的负荷可控聚类模型.原始负荷曲线通过变分模态分解算法被分解为低频,中频和高频三个模态分量.首先,利用负荷曲线的低频模态分量实现簇间的时间粗粒度聚类.然后,在子类...     

浙江省典型用电行业负荷特性和可中断能力分析

通过对浙江省内7类典型工业用户用电情况的调查研究,总结出7类主流工业用户的负荷特性,并针对其工艺特点,研究其用电可中断能力,为供电企业在制定可中断负荷政策时提供参考。     

商业楼宇用能控制策略研究及应用

在目前电力市场环境下,除大力发展新能源之外,降低能源消耗量及提高能源利用效率显得尤为重要,在此环境下设计了商业楼宇用能优化系统。结合商业楼宇用能实际情况,完善技术路线,对商业楼宇的信息物理系统（cyber physical system,CPS）用能控制策略进行分析与优化,统一接入省级智慧能源服务平台,通过平台生成用能优化、需求响应策略并下发至边端执行;采用通用分组无线服务专网（general packet radio service,GPRS）与本地光纤、工业以太网混合组网方式,确保通信的安全性和可靠性;可编程控制柜,通过边缘计算实现单体设备运行最优,在网络中断的情况也能闭环运转;安装各类传感器和控制器,实时监测运行数据,调控运行状态。     

非线性负载对电能计量的影响

从理论上推导了非线性负载会产生谐波注入系统 ,成为系统的谐波源 ,并从感应式和电子式电能表的频率响应曲线入手 ,分析了其对电能计量的影响 ,指出了其对电力系统和电器设备的巨大危害性 ,还给出了一种减小计量误差的方法     

一种面向需求侧管理的用户负荷形态组合分析方法

提出了一种面向需求侧管理的用户负荷形态组合分析方法,改善了传统方法在单一用户典型负荷形态提取以及不同负荷形态相似性度量上的不足。该方法以密度聚类算法剔除单一用户异常日用电形态的影响,提取其典型负荷形态,再以余弦相似度度量不同用户典型负荷形态的相似波动特性,对用户进行分类。将该方法应用于实际电力负荷数据,将获得的用户分类结果与传统方法进行了比较,并以此为基础对负荷聚类在需求侧管理中的应用做了探讨。结果表明该方法能够有效地提取单一用户的典型负荷形态,并能够较好地度量不同负荷形态之间的相似波动特性,在需求侧管理     

商业性城市负荷特点及其短期负荷预测

商业性城市负荷有其典型的特点，只有充分分析这些特点，才能有针对性地修正负荷预测算法，使得这些算法在预测上达到有效、准确。鉴此，以深圳市为代表分析了商业性城市负荷的特征及其原理，并提出有针对性的预测算法修正模式，实现了深圳市电网负荷的较高准确率预测。     

合肥市夏季居民空调降温负荷调查分析

为了分析空调降温负荷对合肥地区夏季总负荷的影响,对合肥夏季的居民空调降温负荷的总量和相关特性进行了调查分析,建立了空调负荷总安装容量与居民特性变量间的回归预测模型以及空调实际负荷与气温变化的回归预测模型,为合肥市电力公司制定高峰时段负荷调控政策和措施提供科学依据。     

基于改进自适应密度峰值算法的日负荷曲线聚类分析

电力市场的逐步开放以及大量可再生能源的接入使用户具有更多的用电自由,导致电力用户类型多样化、用户间负荷特性差异逐渐增大、负荷数据的类簇分布情况复杂化。为解决传统聚类算法面对不均衡负荷数据集时聚类效果不佳以及缺乏自适应能力等问题,提出一种改进自适应密度峰值聚类(Improved self-adaptive Density Peak Clustering,ISDPC)算法。首先,基于K-最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)和相对密度的思想定义了一种新的密度度量方式。然后在决策图中拟合分段函数得到最优类簇数目。最后,通过构造加权KNN图改进样本分配策略。试验结果表明,与传统聚类算法相比,所提方法聚类结果更加精确、具备自适应能力、鲁棒性更强。     

基于数据分区的负荷密度显示的实现

以Arc/info作为开发平台,提出电力系统区域负荷密度分区显示的实现方法,将地理信息系统与电力系统节点数据相结合,应用最近邻优先吸收算法将区域负荷节点进行分区,并结合实例表明该方法简洁可靠,能够满足实际需要。