连云港地区温度对最大电力负荷的影响分析

基于连云港地区每日的负荷曲线,首先对2018年4月、5月的电力负荷特点进行了阐述,并分析估算了非气温敏感性负荷;然后对空调负荷进行估算,得到温度与空调负荷之间的关系;最后拟合温度与空调负荷曲线,分析温度对最大电力负荷的影响,有利于预测年度空调负荷。     

电力负荷预测方法在配网规划中的应用

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。负荷预测的目的是提高电网运行的安全性和经济性。改善输送电能的质量。同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平。确定各规划年用电负荷构成。通过对海盐县电力负荷预测，对预测方法及其在配电网规划的应用进行初步探讨。     

基于Transformer模型的电力负荷预测

根据已知的历史用电需求来预测未来的用电需求是电网稳定且经济运行的重要一环。针对现有电力负荷预测方法存在无法准确长期预测的问题,提出一种新的基于Transformer模型的电力负荷预测模型。该方法在循环神经网络可以捕捉用电负荷短期依赖的基础上,通过编码器-解码器结构很好地捕捉了电力负荷的长期依赖特征;通过建立电力负荷数据集,训练得到了具备精准预测能力的Transformer模型。实验结果表明,Transformer模型具有较高的预测精度,随着预测时间巨幅增加,预测误差只出现了微小累积,该模型较好地预测了电力负荷可能出现的波动,且无时滞效应。     

信息论与数据挖掘在电力负荷预测中的应用

介绍了信息论和数据挖掘技术的基本概念,分析了电力负荷预测的现状和存在的问题,提出信息论和数据挖掘在电力负荷预测中应用的必要性和可能的应用层面。     

电力负荷管理系统在需求侧管理中的应用探究

主要阐述了电力负荷管理系统的使用优点,对电力需求侧管理的必要性及优点进行了分析,提出了多种切实可行的建议,并就电力负荷管理系统在需求侧管理中的应用进行了详细的探究。     

电力负荷控制技术及其在需求侧管理中的应用

在介绍电力负荷控制技术基本概念、应用范围的基础上,重点阐述了电力负荷控制的几种技术实现形式及各自的原理,并概述了基于电力负荷控制技术的负荷控制系统的基本功能和需求侧管理的内容及意义.最后分析了将电力负荷控制技术应用到需求侧管理中的优势和对解决电力供应短缺问题的重要意义.     

长、短期电力负荷大数据下的智能预测实例分析

电力信息化平台的感知能力与检测精度日益提高,基于电力多维海量数据开展智能算法数据分析与知识挖掘,可高效处理数据,并获取具有指导意义的结论。考虑到不同时期的数据中彼此存在联系,可通过筛选历史时期数据的有效相关信息进行智能算法训练并做出合理预测。通过长、短期记忆网络对实际负荷数据进行预测,验证结果显示,基于长期数据可以较为准确地预测负荷变化情况,平均误差小于5%,对于合理规划电力生产具有一定的指导作用。     

浅析电力负荷管理系统的应用

介绍了电力负荷管理系统的产生背景及在我国的发展状况,重点阐述了系统的结构组成及在我国的实际应用状况,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。     

电力负荷与气象因子因果关系分析及预测研究

短期电力负荷预测是电力部门生产调度的重要参考,不同地区影响电力负荷的因素有所不同,因此,为探索电力负荷与气象因子之间的因果关系,以某变电站逐小时电力负荷和气象要素数据为基础,采用格兰杰因果检验分析气象要素与电力负荷的因果关系。采用ADF检验验证气象因子与电力负荷数据的平稳性,将通过ADF检验的平稳性变量进行格兰杰因果检验。结果显示,温度、相对湿度和风速均是电力负荷的格兰杰原因,温度和相对湿度对电力负荷变化的影响是实时的,风速对电力负荷变化的影响具有1 h以上的滞后性。采用灰色关联度和余弦相似度建立综合相似性指标,基于相似日法提出一种短期电力负荷预测模型,以2018—2020年的气象数据和电力负荷数据作为样本库,采用2021年的数据对模型预测准确性进行检验。经验证,模型在天气因子变化不明显或变化缓慢情况下预测准确率为90%以上,可作为电力部门生产调度参考。     

基于县域经济发展的电力负荷预测方法

县域电力需求与县域经济的发展密切相关。为了能够客观、全面、科学地对县域电力需求进行预测,提出了一种基于县域经济发展的电力负荷预测方法。所提方法首先采用因子分析法和聚类分析法,对县域经济进行分类和发展预测,然后基于县域经济发展指标采用线性回归方程预测电力电量。以湖北省73个典型县为应用实例,采用历史数据对所提方法的正确性进行了验证,并给出了未来典型年份的县域电力负荷的预测结果。     

基于联机分析与数据挖掘的电力负荷分析系统

为从大量负荷数据中挖掘有价值的知识,运用联机分析和数据挖掘技术构建了一个电力负荷分析系统。该系统在电力负荷立方体基础上,通过选择有效的预测及匹配算法与联机分析有机结合,共同实现了电力负荷的在线预测和相似模式挖掘。重点介绍了该系统的体系结构、功能以及实现的关键技术。实际应用表明,该系统界面友好、交互性强,可在线、灵活和深入地对负荷进行分析,辅助调度员进行决策。     

神经网络并行进化设计及其在短期电力负荷预测中的应用

针对神经网络模型进化设计问题的特点 ,提出了改进的并行遗传算法 (IPGA) ,并分析其全局收敛性与应用策略。应用此方法于短期电力负荷预测系统中 ,取得了更高的预测精度。该方法设计简单通用、模型性能评价全面合理、全局优化能力强。实际应用表明该方法是有效的 ,具有应用推广价值。     

考虑可中断负荷的电力交易策略与风险管理研究

自电改9号文发布后我国电力市场建设的进程不断推进,同时社会资本的参与也导致电力市场竞争愈发激烈。在新电改背景下,电力交易机构应充分调动用电客户的需求响应能力以提高运营效率并降低购电与售电的风险。在基于可中断负荷的基础上,考虑交易机构的交易策略与风险管理提出双层优化模型。上层考虑交易机构利润与商业风险以最大化条件风险价值为目标,下层以最大化用电客户满意度为目标,结合双层模型优化提出电力交易机构应基于可中断负荷提供多种合约。案例研究表明,所提出的策略可帮助交易机构降低风险并有效提升机构竞争力。     

基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型

短期电力负荷预测结果,直接关联电力系统的规划、调度和运行安全,因此,研究基于决策树算法的短期电力负荷大数据预测模型,精准完成短期电力负荷预测。分析短期电力负荷,确定气象和负荷两种数据为预测所需数据,采用C均值模糊聚类算法聚类该数据后;采用低秩矩阵填充理论和奇异值阈值算法,填补聚类后数据中的缺失,基于梯度提升决策树模型预测短期电力负荷。测试结果显示：该方法聚类效果良好,气象和负荷两种数据聚类的综合相似度评价指标的最佳结果分别为0.014和0.011;数据填补性能良好,能够完成不同场景下的短期电力负荷预测,并获取不同气象条件下负荷的变化结果,应用后电力系统的运行风险值均低于0.0005。     

基于Hadoop的高频电力负荷监测数据存储研究

电力负荷数据采集频率已从分钟级低频数据转向秒级甚至毫秒级的高频数据,数据存储量级呈数百倍增长,对数据的存储及查询的效率要求更高。为处理这些海量数据,设计了基于Hadoop技术的负荷数据存储系统,并验证了该系统具备分布式存储及实时查询的优势,适合智能电网环境下高频负荷数据的存储。     

改进灰色模型在电力负荷中的预测分析及实现

深入研究了基于灰色系统理论的电力负荷预测方法,剖析了灰色预测GM(1,1)模型应用的局限性及其改进方法,在对原始数据序列进行插值平滑处理的基础上建立了等维新信息灰色预测模型,并用此方法对某地区的电力负荷进行预测分析,结果表明:模型精度较高,预测误差较小,该方法可以作为电力负荷预测的理想工具。     

廊坊市气象因素对电力负荷的影响分析

统计分析了廊坊市2009年全年的电力负荷特点以及波动的规律性。运用主成分分析和多元线性回归模型,分析了气象因素与电力负荷的相关情况。结果表明：电力负荷的日、季节及年变化都呈现明显的规律性：全年的电量负荷整体呈现增加的趋势,并且有明显的假期效应;日变化呈双峰型分布;电力负荷与气温及相对湿度均呈明显的相关关系;通过逐步回归分析可知,温度和相对湿度在所选择的气象要素中发挥着主要作用。     

基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点.