关于电力负荷预测的分析及应用实例

负荷预测是实现电力系统管理现代化的重要内容,怎样做到科学、实用、准确地进行负荷预测,是目前城市电网规划和建设中一个重要的问题,它是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下,研究或利用过去与未来电力负荷及相关数据,在满足一定精度要求的意义下,通过一项或多项计算方法来确定未来某特定时间的负荷数值,本文结合实例对预测方法的应用进行初步探讨。     

北京市电网负荷灰色预测

北京市经济的发展对能源需求越来越大,电力所占能源消耗比重变大的同时北京市电网负荷也在不断增加。如果电网建设与北京市电力需求的发展不相匹配,将会导致电网满负荷运行,影响北京的城市发展。基于北京2003年以来电网负荷数据资料,通过灰色模型预测方法,对北京市电网将要面对的最高日负荷值进行预测,定量分析北京未来电网载荷量状态,为北京电力发展及电网建设提供数值依据。     

郑州轨道交通供电系统负荷预测及影响研究

针对城市轨道交通供电牵引负荷对城网的影响,结合郑州轨道交通1,2号线的规划设计数据,对近期、中期和远期轨道交通线网规模,采用经验公式法对牵引电量进行了具体的量化计算;运用回归分析法进行负荷预测,对郑州轨道交通牵引负荷对城市配电网的影响进行评价.结果表明:轨道交通电力峰值负荷和城网峰值负荷基本不会重叠,负荷峰值最大贡献率约2%,因此,郑州轨道交通系统负荷对电网的影响相对较小.     

基于负荷密度指标法的现代城镇电力负荷预测

安全、稳定、充裕的电力网络是现代城镇发展的基础.做好电网规划,首先要进行电力负荷预测.以往负荷密度指标的选取通常采用简单类比和经验判断得到,难以满足精度要求.通过引入模糊贴近度理论,使负荷密度指标的选取更科学精准,并以安徽省某现代城镇电力负荷预测为例,得到负荷密度指标值.实例表明,该方法结构合理,思路清晰,实用性较强.     

一种线性组合电力负荷预测模型(英文)

电力负荷预测对电力系统的有效运行是至关重要的.电力负荷预测领域迫切需要更精确、更稳定的电力负荷预测方法和技术.为进一步提高电力负荷预测精度,利用互补性原理建立了一种线性组合预测策略.该方法由一个基于互补原理的单项模型选择策略,及线性组合模型组成.选定的单项模型包括流行的线性模型,即ARIMA模型,和流行的非线性模型,即支持向量回归(SVR)模型.该线性组合结构可以有效地提取非线性电力负荷数据的特点.澳大利亚电网真实数据的实验运行验证了该模型的有效性.     

基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法

提出了一种基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法。该方法采用"自上而下"的方式来实现,首先建立计及经济、人口、气温等因素影响的多变量预测模型,并在此基础上预测出城市电网的负荷总量;然后根据城市用地信息,采用负荷密度指标法把负荷总量分配到各个供电小区,从而实现空间负荷预测。最后以吉林市城市电网为例进行分析,结果表明该方法是有效的。     

电力系统中负荷预测的研究

负荷预测在电力系统中有着举足轻重的作用。本文从电力负荷的分类、负荷预测的基本过程,负荷预测的相关方法进行了相关论述。     

电力系统负荷预测方法论

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要.电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作.从预测对象来看,电力负荷预测包括对未来电力需求量(功率)的预测和对未来用电量(能量)的预测以及对负荷曲线的预测.其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布,为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据.     

浅论电力系统短期负荷预测的研究现状

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,它是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面,是能量管理系统(EMS)的组成部分,也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容.     

电力系统中长期负荷预测模型研究及应用

引言随着我国电力行业的快速发展,电力负荷预测技术日益受到人们更多的关注,并己成为电力系统的一个重要领域。负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提,是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。负荷预测根据用于不同目标,一般可分为超短期、短期、中期和长期预测。中长期电力负荷预测的结果在一定程度上决定了未来规划期内电力系统的发展,而且当前电力市场化等对     

负荷密度特性在新城区电网规划中的应用

通过对城市负荷密度特性的研究, 结合新规划理念与方法, 设计了一套城区电网规划辅助系统.系统以负荷密度特性为主线, 形成预测、布局、组网和分析4个部分, 通过人机结合的方式大大提高了城市配电网规划尤其是城市新区配电网规划的效率及可操作性.     

用电负荷预测技术及其应用

用电负荷预测要根据电网的用电负荷特性,充分考虑各种因素;用电负荷预测结果应达到一定精度;用电负荷预测的对象很多,应根据实际需求,对不同的对象有重点的进行预测;用电负荷预测要用科学的方法,根据不同的预测对象,建立一定的数学模型;用电负荷预测是电力系统安全经济运行和电网规划不可缺少的组成部分;用电负荷预测应深入分析研究用电负荷特性和变化规律,努力提高用电负荷预测准确率.     

基于模糊聚类和粗糙集的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测中存在大量的不确定因素直接影响到负荷预测结果的准确性,而粗糙集理论能有效地分析和处理各种不精确、不一致、不完整的信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。将模糊聚类分析和粗糙集理论结合在一起对电力系统短期负荷进行预测。首先通过模糊聚类分析,根据气温、相对湿度以及日类型等影响负荷的因素将负荷历史数据分成若干类,然后应用粗糙集理论分别建立相应的负荷预测模型。采用某电网提供的数据进行负荷预测,结果分析表明该方法有很高的预测精度,从而说明了基于模糊聚类和粗糙集理论的电力系统短期负荷预测方法的优越性。     

智能算法在电网负荷预测中的应用研究

负荷预测作为电力系统规划运行的前提,在电力规划设计中无比重要.为了更加准确地预测出各地域各部门的电力负荷,研究将智能算法应用于电力负荷预测之中,这对城市及国家的电力规划设计有很大的意义.研究分别利用灰色预测理论及多元线性回归模型两种算法对芜湖市市辖区的用电量进行负荷预测,并将两种算法的预测精度进行了对比.这两种算法都符合预测的精度要求,且都提高了电力负荷预测的精确度,具有良好的应用前景.     

电力系统饱和负荷预测研究综述

随着我国城镇化及工业化水平地不断提高,基于电网远景规划的饱和负荷预测越来越受到人们的重视。做好电力系统饱和负荷的预测对城市电网架构、电网规模的规划和发展具有重要的指导意义。该文综述了电力系统饱和负荷预测研究的最新进展,从电力系统负荷特性及常用负荷预测方法、饱和负荷的含义及判断依据和电力系统饱和负荷预测方法等方面进行了总结研究,分析了城市电力系统饱和负荷预测常用的方法,并对电力系统负荷预测技术发展趋势进行总结和展望,为城市电力系统饱和负荷预测的研究、推广提供参考。     

空间电力负荷预测中异常数据的辨识与处理

空间电力负荷预测中所使用数据的质量将直接影响预测的效果和准确性。未经处理的馈线历史负荷数据中经常存在各种异常情况,导致预测精度的降低,因此预测前需将原始数据进行预处理。将馈线历史负荷数据中出现的异常情况进行分类并利用负荷的横向相似性和纵向相似性对传统横向比较法进行改进,提出了一种新的馈线历史负荷数据预处理方法 -双向比较法。以吉林市城市电网实际馈线为例进行分析,结果表明该方法是有效的。     

基于组合电力负荷预测模型的电力经济调度研究

根据武汉地区近10 a电力负荷使用情况对武汉供电公司电力负荷预测进行研究,以此为经济调度及负荷管理提供依据.选用基于GM(1,1)模型和一元线性回归法的组合负荷预测模型.对武汉地区每月最大负荷进行预测;算例证明组合预测模型有效提高了电力系统负荷预测能力,且证明了该组合电力预测模型对发电量预测同样具有可行性.     

基于负荷分解的短期负荷预测传递函数模型

短期负荷预测主要用于预测未来几小时、1天甚至几天的负荷,对电力系统运行的安全性和经济性具有重要意义。时间序列模型在电力系统短期负荷预测中得到了广泛应用。然而,这种方法的一个主要缺点是无法将影响负荷预测的主要因素之一即气象因素考虑进去。在此背景下,首先基于历史负荷数据,采用传统的分解方法提取出负荷中的周期分量,得到剔除周期分量后的非周期分量。在此基础上,首先采用逐步回归法筛选出影响负荷非周期分量的主要因素,之后发展了预测负荷非周期分量的传递函数模型。最后,用广东电力系统实际负荷数据对所发展的短期负荷预测模型的准确性进行了验证。     

遗传算法和神经网络在短期负荷预测中的应用研究

短期负荷预测是电力市场运营的基本内容,预测精度的高低对于电力系统安全、经济、优化、节能调度运行具有极为重要的指导作用。如何提高预测精度也是学界一直不懈的追求目标。本文针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点。根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法一GA—BP算法,并结合一个实际的电力系统短期负荷变化的情况。用实际算例表明该方法具有较高的预测精度和较好的适应性。     

灰色模型在电力负荷预测中的应用

应用灰色系统理论分析了某电力系统电力负荷的动态变化趋势。并用灰色预测理论对该系统现有的年用电量时间数据序列进行处理，进而建立了GM（1，1）预测数学模型，最后提供了预测实例。