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  • 简介:为了提高地区短期负荷预测水平,掌握地区典型大用户的负荷特点,有必要建立一套系统、全面的地区大用户负荷分析预测管理系统。系统采用成熟的Java2EnterpriseEdition(J2EE)多层体系Browser/server(B/S)结构,以负荷特性分析为基础,精细化的预测流程为核心,考虑与大用户相关的气象要素、生产计划、只类型等因素,形成了大用户“分析、预测、管理”一体化机制。系统给负荷预测部门提供了详细的大用户特性报告。将大用户负荷预测结果融入到地区负荷预测中,提高了地区预测精度。

  • 标签: 典型大用户 短期负荷预测 气象要素 负荷分析报告 系统设计
  • 简介:摘要:随着电力行业的发展,配电网作为电力网络与用户连接的重要途径,科学合理地规划配电网网架,能够提升配电网供电质量并为电网平稳运行提供强大的支撑。近些年,能源匮乏与环境污染问题日益恶化,对低碳环保的诉求愈发强烈,传统配电网网架存在较多弊端,已无法适应社会发展,必须做出相应整改。

  • 标签: 配电网 负荷预测 方法
  • 简介:综合考虑了在可中断负荷管理中存在的电力公司与用户信息不对称性、用户潜在的违约概率以及负荷预测误差等问题,创建了计及负荷预测误差的可中断负荷优化管理模型。该模型应用委托-代理理论来解决信息不对称问题,采用模糊概率理论求解包含违约惩罚的中断补偿,分析了负荷预测误差修正对电力公司支出的影响。算例证明,该模型能够激励用户上报真实的中断类型以获得最大补偿;促使用户减小违约概率从而增加其所获补偿;同时,引入负荷预测误差修正之后,可以减少电力公司的支出,有利于电力公司降低由负荷预测误差带来的市场风险。

  • 标签: 可中断负荷 委托-代理 模糊概率 预测误差 违约概率
  • 简介:摘要随着国民经济的迅速发展,电力市场负荷预测已成为电力行业关注的热点。电力市场负荷预测主要是在考虑系统运行特性、自然条件、社会条件和地区经济状况等重要因素的影响下,利用历史负荷值,经过一系列的数学计算,在满足一定精度和速度的情况下,决定未来某个特定时刻的负荷负荷预测无论是对电力系统控制还是对运行和计划都尤为重要,而电力市场需求下的负荷预测更是保证电力市场有效运作的基础。

  • 标签: 电力市场 负荷预测
  • 简介:摘要研究大用户的短期电力负荷预测问题,给出一种基于变权综合模糊推理的多模型综合预测方法。该方法首先引入基于质心相似度聚类的负荷模式分析算法,挖掘历史负荷数据中合群的典型负荷模式,并按相似性进行分组,同时剔除少量的离群异常记录;然后给出基于共扼梯度的RBF神经网络训练算法,分别对每类典型负荷模式建立相应的单元预测模型;最后利用基于相似度加权的多模型变权综合模糊推理策略,实现各单元模型预测结果的自适应融合。案例仿真验证了多模型模糊综合预测方法的可靠性。

  • 标签: 大用户 负荷预测 综合预测模糊推理
  • 简介:摘要当前,随着我国经济的迅猛发展,对电力系统也加大了深入改革力度,我国的电力市场的发展环境也愈加规范,但是,电力企业从根本上来说都是独立经营的,也就是说要自负风险,所以,为保证电网质量,使电网能够安全、高效运行,需要对电网的方方面面进行规划,此外,还要根据实际情况,具体问题具体分析,做好电力负荷预测工作,由此保证电网系统正常运行。鉴于文章对电网规划负荷预测方法进行探讨,以期为我国的电网规划建设提供参考。

  • 标签: 电网规划 负荷预测 方法 研究
  • 简介:摘要城市电力规划是城市规划的重要组成部分。随着国民经济的高速发展,城镇化率的不断提高,城乡电网规划工作已受到国家、地方政府及多方的高度重视。电力负荷预测作为电网规划工作的基础,其结果的准确性,不仅会影响到整个城市电网规划工作的质量水平,甚至还会影响整个城市社会经济发展能源开发利用战略目标的制定。

  • 标签: 城市电网 规划设计 电力负荷预测 空间负荷预测
  • 简介:摘要短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础,对机组组合、经济调度、安全校核等具有重要意义。传统的预测方法会出现不同程度的预测误差,如时间序列法没有考虑社会活动、天气等对负荷的影响,从而会出现较大的预测误差,将优选组合法应用到短期负荷预测中,能弥补传统预测方法的不足,降低预测误差,有效地提高预测的精确性。

  • 标签: 短期负荷预测 优选组合预测法 灰色预测模型 时间序列模型 BP神经网络法
  • 简介:摘要 :负荷预测是制定电力部门发展规划的依据,并直接影响着电力设计的合理性,而且负荷预测是进行电力系统设计和电力电量平衡分析的前提,是电力系统设计的依据,因此为了保障电力系统的安全可靠运行,本文阐述了电力设计负荷预测的重要性,对电力设计中的负荷预测流程与方法进行了探讨分析。

  • 标签: 电力设计 负荷预测 类别 流程 方法
  • 简介:摘要电力是现代社会发展的重要动力,科学合理地进行电网规划是保障电网安全稳定、高效运行的必然需求负荷预测是电网规划中的基础工作,是制定电力发展规划的重要依据,其准确性直接影响着电网规划的科学性、合理性、可行性。本文从研究电力负荷预测的背景及意义出发,结合国内外电力负荷预测的研究方法与策略,提炼电力负荷预测关键点,构建组合预测模型,以天津影响数据为基础,预测天津未来最大负荷水平。

  • 标签: 最大负荷预测 回归分析法 灰色模型 时间序列法
  • 简介:摘要长期的实践表明,电网短期负荷预测受不确定因素影响较多,不同地区短期负荷预测的方法和手段不同。要得出某地区较为准确的短期负荷预测值,需要对该地区的负荷特点和构成以及各种影响因素进行综合分析,对各类预测方法进行实践训练后,找出符合本地区特色的负荷模型和预测方法,同时进行必要的人工干预和修正,最后得出准确的短期负荷预测值。

  • 标签: 电网 短期 负荷预测
  • 简介:摘要电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。该文对电力负荷预测的概念及分类等问题进行了简要论述,重点分析了中长期负荷预测的特点、成熟方法,对中长期负荷预测方法进行了综述。

  • 标签: 中长期 电力负荷 预测 研究
  • 简介:摘要如果电力调度的初期调度方案没有被设计好,后期的实际调度工作也会出现问题,而精准的负荷测试工作就是电力调度顺利运转的重要保障,对电力系统在不同的条件下的运行情况进行分析并给出相应的预测数据,可以避免调度环节出现过多的不可控的负面影响因素。不同时期之内的电力调度工作的特点与计算方法也存在,根据对电力负荷预测工作的了解,对几种常见的电力负荷预测内容进行介绍。

  • 标签: 电力负荷预测 方法研究 应用
  • 简介:摘要:电力规划中的负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作。就预测对象而言,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。基于此,本文阐述了电力规划中的主要负荷预测类别及其预测流程,对电力规划中的负荷预测方法进行了探讨分析。

  • 标签: 电力规划 负荷预测 类别 流程 方法
  • 简介:摘要在我们国家的经济飞速发展的带动下,电力已经被广泛的应用于更行各业,也同样渗透到人类生活的各个方面.短期负荷预测是电力系统运行和分析的基础,提高负荷预测精度,是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。在现代电力系统中,考虑气象因素成为相关部门改进负荷预测精准度的重要方法之一。基于我国某两个地区的长期电力负荷数据和气象因素数据,建立多元回归气象选择模型和时间序列预测模型,综合运用EVIEWS与MATLAB软件,分析日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷与日最高温度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量5个气象因素的关系,并对未来短时间内的电力负荷进行预测,可以为城市电网的科学发展规划提供有价值的参考依据.

  • 标签: 城市 电力负荷 短期预测
  • 简介:  【摘要】负荷预测是电网规划的基础性工作,负荷预测的准确性直接影响着电网规划质量的优劣。因此,如何基于现有资料、合理运用各种预测方法、得出符合实际情况的预测结果、为城市电网规划提供科学的基础,是电网规划工作者面临的重要问题。本文对应用于城市电力负荷预测的众多模型进行了归纳和总结。

  • 标签:   城市电网 负荷预测
  • 简介:摘要:电网母线负荷预测对于电力市场出清、精细化制定发电计划、电网安全经济运行等工作至关重要。本文通过对电网母线负荷预测的数据处理流程、影响因素和提升措施进行综述和探究,旨在提高电网母线负荷预测的准确性。

  • 标签: 电网母线负荷预测 多源数据融合 数据质量管理
  • 简介: 摘要:母线负荷预测技术目前在我国还属于较新兴的尖端技术,但其预测管理体系早已成型,目前成为我國电力科研工作者研究的主要课题。对于电力系统来说,母线负荷技术对电力生产具有很大的影响,也对在电力系统中稳定系统,排除电力负荷中的不稳定因素产生重要意义,因此,母线负荷预测及对电网影响的研究应进行不断的创新,找到更为有效的解决对策。鉴于此,本文主要分析探讨了母线负荷预测技术及负荷特性对电网影响情况,以供参阅。 

  • 标签:   母线负荷预测技术 负荷特性 电网影响 
  • 简介:摘要为了充分利用各个负荷预测模型的有用信息,应用组合预测方法进行饱和负荷预测,能将各个模型有机组合在一起,综合各个模型的优点,获得更为准确的饱和规模预测结果。本文就针对饱和负荷预测中组合预测的应用进行了简要研讨。

  • 标签: 饱和负荷预测 组合预测 应用
  • 简介:摘要组合预测方法是一种性能优越的预测方法,建立了三种不同的组合预测模型,对我国电力负荷进行了预测

  • 标签: 组合预测 电力负荷