基于改进评价指标的电力需求预测模型研究

传统的电力需求预测模型无法满足智能电力系统供电的预测需求,为此基于改进评价指标的电力需求预测模型,选取相对比值法编制电力需求预测模型的改进评价指标体系,以电力需求评价为总目标建立改进电力需求评价指标体系战略目标层,其中包括经济发展、人口与社会发展、电网结构与管理水平、自然环境以及政策和法律环境5部分。针对改进的电力需求评价指标实施不同尺度小波分解,获取不同时间段不同尺度的信号能量波动,利用灰色模型拟合叠加各尺度小波分解结果,获取最终电力需求预测结果。实验结果表明,采用该模型可准确预测实验地区短期、中长期以及长期的电力需求,且预测结果精度高于99%,具有较高的实用性。     

电力经济与电力市场的关系探讨

随着近几年电力经济的快速发展,电力市场需求逐步提升,为国民经济的生产提供了充足的动力。因此,本文将围绕电力经济发展的现状和运行规律,分析电力经济调整对电力市场产生的影响,并对电力经济调整的具体举措展开详细论述。     

基于LSTM神经网络的电力市场日前电价预测研究

电力市场日前电价受到多种因素的影响,导致电价预测精度不高,所以设计基于长短期神经网络的电力日前电价预测方法。采集出电力市场日前电价数据,利用LSTM神经网络处理采集到的数据,更便于电价后续判断与预测。在此基础上构建电力市场日前电价预测模型,以此实现电力市场日前电价精准预测。采用对比实验的方式,验证本文所设计的基于LSTM神经网络的电力市场日前电价预测方法的预测误差较小,预测精准度更高,可以应用于实际生活中。     

电力体制改革对电力市场的影响

电力体制改革对我国来讲是一个前所未有的很大的系统工程,在推进这项工程的过程中,已经并将继续出现一些新问题。本文根据中国的电源结构、电网架构、资源分布不均以及相关软件环境和体制机制建设的实际,指出了因体制改革随之而来的市场问题,提出了如何正确建立新型电力市场,促进电力建设的方法。     

基于CNN-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测

针对目前电力负荷数据随机性强,影响因素复杂,传统单一预测模型精度低的问题,结合卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)、双向门控循环单元(Bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)以及注意力机制(Attention)在短期电力负荷预测上的不同优点,提出一种基于CNN-BiGRU-Attention的混合预测模型。该方法首先通过CNN对历史负荷和气象数据进行初步特征提取,然后利用BiGRU进一步挖掘特征数据间时序关联,再引入注意力机制,对BiGRU输出状态给与不同权重,强化关键特征,最后完成负荷预测。试验结果表明,该模型的平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)、判定系数(R-square,R²)分别为0.167%、0.057%、0.993,三项指标明显优于其他模型,具有更高的预测精度和稳定性,验证了模型在短期负荷预测中的优势。     

中国实施电力市场的可行性探讨

介绍了中国电力市场的发展过程和现状,探讨了中国实施电力市场的可能性,通过国内外电力体制发展趋势的观察,总结出了我国电力市场未来发展的三个阶段。     

基于主成分分析法的中国电力期刊质量评价研究

对电力技术的信息载体进行了总结,在此基础上确定了电力核心期刊可作为评价电力技术成熟度的依据,并找到了将电力期刊质量水平作为电力技术成熟度的主要替代因素。选取了233种电力核心期刊的18类指标作为原始数据,运用主成分分析法,通过降维简化为6个二级指标,最终确定电力期刊质量评价的三级评价指标体系。     

基于电力市场环境的储能电站运营策略研究

随着我国能源结构转型步伐的加快,储能作为一种新业态在提高电网电能质量、消纳、调频和电力可靠性等方面起着关键性作用。然而,我国电力市场并不完善,如何最大化储能电站的收益是电力市场环境下投资、运营亟需解决的重要问题。本文研究储能电站参与电力市场的优化运行策略。从我国电力市场建设政策方面分析储能参与电力市场的可行性;基于调频服务补偿机制,建立了储能电站参与价格套利服务和调频服务市场的优化模型。通过算例,分析当前分时电价机制下本文提出的组合服务运营策略能够显著提升储能电站的投资经济性,具有较好的应用前景。     

考虑内部多地区间交互协作的复杂省级电力市场交易优化决策

为实现电力市场大范围资源优化配置,提出了一种考虑内部多地区间交互协作的省级电力市场交易优化决策方法.首先介绍了市场交易架构和机制,同时以全省社会福利和跨地区交易电量最大化为出清目标,其中社会福利计及了线路的输配电成本.然后,优化决策中考虑了全省各地区内部的电网安全约束、供热机组运行约束和交易决策约束等多约束条件,并对地...     

电力需求与经济发展相关性分析

针对产业结构的周期性调整必然引起电力需求的波动,以上海市卢湾区为例,根据产业结构变化和电量数据,结合产业结构变动指标与电力需求间的关联分析,对区内电力需求变化规律进行捕捉,定性和定量分析得出电力需求受经济发展和产业结构变化的影响,为预测电力需求增长趋势提供理论依据.     

2020年主要发达国家电力市场预测

根据对国内、外有关技术资料的综合分析 ,对 2 0 2 0年世界主要发达国家电力市场的发展远景进行了前瞻性预测 ,分析结果可为能源行业及相关产业制定发展计划 ,调整产业机构 ,为有关科研机构和生产制造企业确定发展方向 ,提供一定的参考。     

新电改条件下电力市场需求侧响应交易机制分析

需求侧响应能够有效增加电力系统的经济效益,提升系统的稳定性。但是我国电力需求市场仍然处于发展阶段,目前还没有将需求侧响应与电力市场建设相融合,导致需求侧响应的发展十分缓慢。针对上述情况,首先描述了电力市场需求侧的发展现状,然后分别介绍了不同类型需求侧响应项目的潜在价值,选取典型算例,仿真分析可响应需求侧不同占比对电力系统灵敏性的影响,最后分析不同阶段新电改条件下电力市场需求侧响应项目的交易模式,并且给出具体的运营计划,实现新电改条件下电力市场需求侧响应交易机制分析。     

基于系统动力学的电网企业综合计划关键指标预测

针对一般电网企业综合计划关键指标预测方法具有预测对象单一、过度依赖历史数据等问题,分析了售电量、线损率、购电量、售电均价、市场占有率及毛利润等6个综合计划关键指标的特点及计算方法,进而采用系统动力学方法构建了4个预测子系统,并结合某电网企业的实际数据,运用STELLA软件进行了算例仿真。结果表明,采用系统动力学方法能有效地反映电网企业未来的经营状况,合理、实用。     

基于DPBIL-SVM混合模型的电力现货市场出清价预测研究

为准确预测现货市场出清价,利用改进的基于种群增量学习的进化算法(DPBIL)对SVM参数进行优化,构建了基于DPBIL-SVM的混合预测模型,将该模型应用于挪威电力市场短期电价预测中,并与灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络模型进行比较。结果表明,所提模型能够将现货市场出清价预测误差控制在5%以下,合格率97%,效果优于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络模型,符合现货市场实际报价的要求。     

藏东南水电基地电力外送市场初探

本文通过对藏东南水电基地电力外送市场的选择,影响藏电外送的主要因素、外送规模、外送的技术经济可行性进行分析后认为:目标市场对藏东南水电的外送不产生根本制约,各主要目标电力市场接受西藏外送水电的市场空间会逐年增大。目前藏东南水电外送仍然受到包括跨区输电走廊建设、输电方式和电力供需、水电开发时序等多种因素制约。随着外送规模的扩大,藏东南水电基地的接续作用将逐渐显现。从技术和经济发展来看,尽管存在种种障碍,但未来藏东南水电基地电力的外送仍具有技术经济的可行性。     

基于多源数据的自适应电力负荷预测方法

为满足电力规划部门的实际需求,并充分利用海量开源数据,提出一种基于开源大数据,自主整理数据并自适应选择预测模型的电力负荷预测方法,该方法通过收集海量数据并归类,筛选得到多个与负荷预测强相关的数据源,并提出自适应负荷预测模型,该模型应用灰色预测函数、弹性系数预测函数、人均用电量预测函数、人工神经网络预测函数等多种数学方法,且可以根据数据来源进行相应拓展,并采用四种评价指标对多源预测结果进行修正。实例应用结果表明,该方法可以提高预测精度,工程实用价值较大。     

我国电力供需形势分析

总结了2004年我国电力建设的进展,电力生产与消费的增长情况,并对电力供需形势作了分析;对2005年电力供需形势进行了展望,包括电力需求预测、分区的电力供应分析,并提出相应的政策建议。     

电力市场中的市场势力问题初探

对电力市场中市场势力的形成原因、市场势力与稀缺性的关系以及市场势力的分析方法进行了研究探讨，列举了几种平抑市场势力的方法，并对各种方法的优缺点进行了分析，为我国电力市场的规范发展提出了建议。     

我国电力需求影响因素实证分析

应用协整分析方法,建立了我国电力需求的长期均衡方程和短期误差修正模型,并进行G ranger因果检验,依据此模型与检验能较好地解释我国电力需求与国内生产总值、电价水平、经济结构、人口之间存在的长期均衡关系及短期变动的影响因素。