负荷管理系统在电力营销管理中的应用

负荷管理系统是电力需求侧管理的主要技术手段,它能够使有限的电力资源发挥出最大的社会经济效益。针对电力营销管理中营销管理自动化管理问题,讨论了对其中出现的远程抄表、数据分析、用电检查等问题进行处理的关键方法,提出了利用负荷管理系统能够为实现电力营销工作的规范化、科学化、高效化提供了支撑。实践结果验证了此系统的高效性。     

小波分析在电力负荷数据处理中的应用

电力负荷数据是电力大数据的核心内容,也是电力系统调度和规划等部门进行决策的重要参考依据。但由于各种不可控因素,原始负荷数据往往存在奇异点和噪声,同时巨量的负荷数据也会给数据存储和管理工作带来困难。为了解决这些问题,运用小波理论探讨了利用小波处理电力负荷数据的可行性,提出了小波双层阈值法,并结合实际案例,给出了小波分析在电力负荷数据去噪和压缩方面的应用。     

电力负荷控制系统在需求侧管理中的应用

提出加强电力负荷控制系统的功能扩展和开发,不断挖掘系统潜力,提升系统利用价值,使之成为有效推行需求侧管理的重要技术手段.     

电力负荷管理技术在应用中的几点探讨

电力负荷管理与控制在电力生产和营销中具有重要作用。分析了目前负荷管理系统存在的负控终端电源引入点问题、不同厂家之间的设备不能相互兼容问题等,提出了加以改进的设想。在负控装置硬件结构的改进及通信方式的选择上,提出了一些建议和设想。     

浅谈电力负荷管理系统在用电营销管理中的应用

论述了电力负荷管理系统的功能及如何利用电力负荷管理系统来实现用户侧的数据采集、实时负荷监控等.     

神经网络在电力负荷预测中的应用

简述了神经网络的基本特点,分析了神经网络在超短期、短期和中长期负荷预测中的应用。     

类比在电力负荷预测中的应用

1类比法概念 预测国内某地区用电负荷时,考虑到地区之间经济环境、经济结构、能源、生产、消费、生活习惯以及用电构成的相似性,可以借鉴其他地区的电力发展状况进行规划地区的负荷预测,这种预测方法就叫类比负荷预测法。     

负荷预测在电力市场中的应用

分析了负荷预测在计划体制下与电力市场中应用的区别 ,简述了负荷预测的方法 ,分析了存在的问题 ,并提出了改进建议     

宁波城区夏季电力负荷分析及在有序用电管理中的应用

通过夏季宁波市城区负荷管理系统、调度SCADA系统、客户营销系统等数据以及拉限电记录和气象资料,利用统计分析、数据挖掘、人工智能等数据分析方法,获得按气温、电力销售和空调分类的典型日负荷原始需求曲线,按时段给出各类负荷的定量描述,为根据各区的负荷需求分布情况有针对性地制订各级用电缺口下的有序用电方案提供了科学依据。     

负荷资源普查在工业负荷管理中的应用分析

<正>为深入落实新型电力负荷管理系统建设要求,深化电力负荷管理,实现负荷管理的精细化和常态化。国网湘潭供电公司（以下简称湘潭公司）通过“工单驱动”的方式指挥能效经理上门普查,全面摸排经营区内重点行业、重点用户的生产特点和负荷特性。根据用户用电设备及生产特性,细化可下调、可中断等各类负荷资源标签,明确负荷刚性、柔性调节方式,实现负荷资源分区、分层、分类的精益化管理。深入挖掘负荷普查成效,将上下游产业链用户进行串联,实现负荷联动调节,获取政府支持,统筹推动分路负荷监测和调控能力提质改造,     

关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用

针对电力负荷预测序列存在随机增长特性和非线性波动性,灰色神经网络模型能够有效地反映序列增长特性和对非线性关系进行拟合.引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据,以序列整体拟合优化为目标,从而找到能够代表序列内在变化规律性的组合权重,使总体预测精度得到提高.     

电力市场中的负荷侧管理

从电力市场的发展出发，简单介绍了负荷侧管理的定义、效益和作用以及如何实现负荷侧管理方面等方面的问题。     

灰色模型在电力负荷预测中的应用

分析了灰色模型在电力负荷预测中的适用条件，比较了一般GM（1，1）模型、新息模型和等维灰数递补模型等三种模型的精度及优缺点，利用丰富原始数据预测到各个数列所形成的区间，再利用电力发展与国民经济增长的关系，经过关联分析得到较为合理的预测结果，并用计算机软件提供具体预测方法。     

灰色模型在电力负荷预测中的应用

分析了灰色模型在电力负荷预测中适用条件，比较了一般ＧＭ（１，１）模型、新息模型和等维灰数递补模型等三种模型的精度及优缺点，利用丰富原始数据预测到各个数列所形成的区间，再利用电力发展与国民经济增长的关系，经过关联分析得到较为合理的预测结果，并用计算机软件提供具体预测方法。     

Elman神经网络在电力负荷预测中的应用

利用 Matlab构建 Elman神经网络,并通过电力系统负荷预测世界竞赛提供的数据集来训练 Elman网络,从 而构建电力负荷预测模型,验证 Elman神经网络在电力负荷预测中的可行性和准确性。     

电力负荷管理系统在防窃电中的应用

介绍电力负荷管理系统从“负荷控制”型逐步转变为多功能的“负荷管理”型的过渡.     

电力负荷管理系统在供电企业中的应用

阐述供电企业开发电力负荷管理系统的重要性 ,介绍了电力负荷管理系统的功能及其在供电企业中的应用 ,指出了开发电力负荷管理系统可以更好地提高供电企业的管理水平 ,改善服务质量 ,增加经济效益。     

GPRS技术在电力负荷管理系统中的应用

介绍了电力负荷管理系统通信特点及其特殊要求,从技术和经济性方面分析了通用分组无线业务(GPRS)技术应用于电力负荷管理系统的可行性,提出了基于GPRS无线数据通信网络的电力负荷管理系统通信组织方案,从通信方式和终端功能支持2个层面上对如何降低通信费用提出了具体的解决办法。