福建电网母线负荷预测技术及管理措施研究

阐述了福建电网母线负荷预测工作特点、难点,提出了母线负荷预测技术支持系统的建设要点及业务管理措施,介绍了母线负荷预测在福建电网的应用成果。     

虚拟母线技术及其应用(二):虚拟母线负荷预测

与系统负荷不同,母线负荷水平较低,波动性强,规律性弱,可预测性差,引入虚拟母线技术有利于提高母线负荷预测的工作水平与预测精度。在电网中存在一些紧密联系的连通的局部网络,其内部各母线对关键断面具有相同或相近的发电机输出功率转移分布因子(generation shift distribution factor,GSDF),同时其内部母线的负荷曲线具有一定的相似性,这些母线所组成的连通局部母线组为虚拟母线。根据虚拟母线概念,提出一种新颖的聚类预测方法:虚拟母线负荷预测方法;对虚拟母线负荷预测与独立预测的精度进行了比较,分析了预测误差的形成机理,提炼出预测误差的数学表征;针对虚拟母线聚类判据对于提高预测精度的有效性进行了分析;采用河北南网的实际数据验证了虚拟母线负荷预测方法的有效性。     

间接预测法在母线负荷预测中的应用

为避免220kV母线供电区域内负荷转供、停电以及小电源等因素对母线负荷预测的不利影响,提出了一种间接预测母线负荷的方法。首先把母线下网负荷转换成该母线供电区域内的理想用电负荷,再将该理想用电负荷作为历史负荷数据采用系统负荷预测的算法进行预测得到初步预测结果,同时获取待预测日各种影响因素的值,初步预测结果剔除各种影响因素...     

母线负荷预测系统建设及应用

指出开展母线负荷预测的重要意义,分析当前研究现状,介绍了河北南部电网母线负荷预测系统建设的总体设计思路、关键技术以及应用情况,最后提出了需要进一步开展的工作和展望。     

多层次母线负荷预测方法研究

母线负荷预测不仅是推进调度精益化管理的重要手段,而且对于节能调度的推行、发电计划的制定、电力现货的交易等工作具有至关重要的作用.目前绝大多数短期负荷预测都是系统级的,母线负荷预测很难直接套用系统负荷预测的方法,因此提出一种基于挂接电源、终端用户及检修、气象等因素的多层次母线负荷预测方法.通过该方法可实现母线负荷预测的精...     

母线负荷预测在宁夏电网中的应用

宁夏电网母线负荷预测系统充分考虑电网特性,采用模式匹配算法,同时考虑了机组检修、小机组出力、气象条件等多种因素对预测结果的影响,使调度计划方式科学化,且预测结果满足各项考核指标。     

青海电网母线负荷预测的省地一体化实现

青海电网母线负荷预测功能充分考虑电网特性,实现了＂自上而下＂的省地一体化母线负荷预测,达到了省地联动,省地调共同参与母线负荷的预测和管理,形成了＂省调预测、地调修正＂的工作模式。文章介绍了母线负荷建模及命名规范,阐述了青海电网母线负荷预测的方法及其省地一体化功能的实现。     

参照系统负荷预测的母线负荷预测修正方法

由于母线负荷预测结果的精确度相对系统负荷预测较低,提出了一种参照系统负荷预测值的母线负荷预测值修正方法。先根据母线负荷预测值之和与系统负荷预测值之间的差值确定需要修正的负荷点,再选择该点临近的连续数点系统负荷组成曲线,寻找系统负荷的相似曲线,对应相似日的各母线负荷组成样本、各样本修正值的期望和方差决定修正后的各母线负荷值的范围,采用最小二乘逼近建立二次规划问题,最后利用LINGO软件求解。算例表明了该方法从整体上提高了母线负荷预测的准确率。     

基于多因素影响的母线负荷预测系统设计及应用

准确的母线负荷预测可为经济调度和节点电价计算提供可靠的保障,为此提出了基于多因素影响的母线负荷预测系统。基于对影响母线负荷预测准确率因素的研究,介绍了系统设计结构和数据库设计内容。预测系统在某地区电网中得到应用,并获得了可靠的预测结果,这表明系统具有易用性、实用性的特点。     

面向节能发电调度的母线负荷预测平台

根据节能发电调度对母线负荷预测提出的新要求,提出了建设母线负荷预测平台的总体方案.采用多层体系的B/S结构和J2EE技术,应用高性能网络数据库作为后台数据支持,建立了以母线负荷分析和预测为核心,集数据采集与管理、预测后评估分析和预测结果的上报考核管理一体化的信息管理和预测系统.提出了母线负荷建模方法、母线负荷预测模型方法库、自适应训练机制、预测过程控制等关键技术,为进行详尽的数据挖掘分析、高质量的需求预测和一体化的母线负荷管理提供灵活的网络化操作平台.该平台适应电网调度管理精益化的新要求,可为提高母线负荷预测精度、提升负荷预测工作的管理水平、保障电力系统安全经济运行提供有力的技术支持.     

基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测

为提高母线负荷预测精度,提出一种基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测方法。首先对预测母线负荷序列进行历史负荷与当前负荷的相关性分析,再进行系统空间母线与预测母线的相关性分析,根据两次相关性分析结果合理设置算例,得到预测网络的最优输入方式,然后利用长短时记忆网络(LSTM)建立母线短期负荷预测模型,最后运用吉林省某地区的实测数据将提出模型与反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的预测结果进行对比分析,验证本文提出的预测模型具有更高的精确度。     

基于灰色模型和Kalman平滑器的多母线短期负荷预测

提出一种基于灰色模型和Kalman平滑器的多母线短期负荷预测方法。首先利用频域分解消去母线负荷序列的周周期分量,建立序列的灰色模型;利用系统负荷预测方法得到系统负荷预测值。然后基于灰色模型,将各母线负荷的累加序列作为状态,系统负荷的累加序列作为观测,建立线性离散随机系统模型,利用Kalman平滑器计算各母线负荷累加序列的最优估计值,最后经过累减还原并加上周周期分量得到母线负荷的预测值。Kalman平滑器利用高准确率的系统负荷预测结果对母线负荷预测进行调整,降低预测误差。在实际系统中进行了仿真验证,证明了该方法的有效性。     

母线负荷预测的实用算法

母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过Matlab对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。     

母线负荷预测的实用算法

母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,其预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度的大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过MATLAB对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。     

综合预测模型及其单一预测方法的联合参数自适应优化

参数自适应是提高预测精度的一种有效手段,单一预测方法的参数自适应方法和综合模型的权重优化方法已有较多研究,但是一般都是对两者独立研究的.将综合模型中的单一预测方法的参数自适应和综合模型权重的自适应结合起来,提出联合参数自适应优化的概念,并且以短期系统负荷预测为基础,对这2步参数自适应过程进行了建模、分析和总结,给出了2种有效的联合参数自适应策略,通过算例进行了论证.所述方法将为涉及综合预测模型的参数自适应问题提供更加完善的理论依据和选择策略.     

青海电网母线负荷预报软件功能的应用

电网母线负荷预测是分析和计算电网各节点电力需求的技术支持功能,是制定电力系统运行方式的重要依据,精确的母线负荷预测是合理安排生产调度计划,保证电力系统安全、经济运行的前提和保障。文章从青海电网运行控制和安全防御系统的母线负荷预报软件的需求入手,论述了母线负荷预报软件模型及软件的主要功能,分析了影响母线负荷预报预测准确性的因素并提出了对策。     

基于层叠泛化策略的母线负荷预测模型

基于层叠泛化策略SG (stacked generalization)提出一种新的母线负荷预测方法.该方法包含两级学习层,第1层针对原始母线负荷样本空间,对一组支持向量机SVM (support vector machine)进行交互验证式训练,训练完成后得到新的特征空间,该特征空间由这些支持向量机的输出和对应的真实值组成;第2层对输出进行线性组合,将新特征空间中的输出序列作为观测,对应的输出权值作为状态,使用卡尔曼滤波对权值进行递推估计.实例仿真证明,采用所提方法模型的泛化能力得到改善,从而提高母线负荷的预测精度.