简介:摘要更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。
简介:摘要:随着信息技术的不断成熟与发展,为各行各业的发展都带来了众多的便利,与此同时,各行各业都在不断的进行在信息化建设,电力企业也不例外,也在积极的进行着智能电网的建设,以推动电力系统运行质量的不断提升,这是时代发展的必然要求。在电力系统的运行过程当中,每天都会产生大量的电力数据。在这样的发展背景之下,我们进入了电力大数据时代,这对电力负荷的预算也提出了更高的要求与标准。电力负荷的预算准确性与时效性不仅与电力系统运行的稳定与可靠有着直接的关系,而且直接关系着社会的正常用电。因此有效保障电力负荷短期预测的准确性与时效性至关重要。基于此,本文在概述电力大数据的特点,以及分析电力大数据下的短期电力负荷预测必要性的基础上对电力大数据下的短期电力负荷预测进行了深入的研究,以供参阅
简介:摘要用电检查工作中经常会发现窃电现象,电力体制改革实施以来,反窃电已经成为供电公司日常工作的重点之一。电力负荷管理系统的应用,能够帮助分析和判断用户是否窃电,提高窃电预防和管理工作质量。本文首先探讨了电力检查中发现窃电现象的原理及常用方式,并对欠压法和欠流法窃电特征数据进行研究,最后对如何利用电力负荷管理系统进行反窃电进行分析,为电力负荷管理系统在反窃电中的运用提供资料参考。改革开放以来,我国经济发展迅猛。随着我国经济发展进入新时期,社会企业的经营生产成本日益增加。部分企业为了提高经济收益,节约生产成本和能源成本,不顾违背相关法律法规,私拉电线、偷电窃电。虽然这能够降低企业部分生产成本,但为了窃电私拉电线却给生产带来严重的安全隐患。一旦企业生产经营中由于私拉电线发生事故火灾,将会给企业带来巨大的人员伤亡和经济损失。电力改革推进过程中,电力企业十分重视反窃电工作,反窃电工作质量更是提高显著。电力负荷管理作为现代供电系统的重要组成部分,其在反窃电中能够发挥极大的作用,如何在运用好电力负荷管理系统,提高反窃电工作质量,更是成为供电公司和供电企业重点研究和实践的课题。