霍尔果斯工业园区电力专项规划负荷预测分析

负荷预测是配电网规划的基础工作,是电力专项规划的核心内容。针对新建工业园区的特点,以新疆霍尔果斯经济开发区兵团分区作为案例,首先运用负荷密度法、项目统计法、平均增长率法和最大负荷利用小时数法对工业园区进行负荷预测;然后,综合4种预测方法及预测结果,采用了组合预测法得到了兵团分区供电预测负荷。预测结果表明该方法具有较大的实用价值。     

大同电力负荷预测新方法

负荷预测是电网规划、设计、调度、运行控制等工作的重要基础,是制定电力系统运行方式的重要依据,是电力系统安全、经济运行的前提和保障.准确的负荷预测,可以保证社会的正常生产和生活,有效提高经济效益和社会效益.因此,电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展,乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义.本文通过对负荷密度法和时间序列法相结合,针对中期负荷预测提出了一种新的电力负荷预测模型,并对大同市电力负荷进行了预测.     

基于空间饱和负荷密度的城市远景饱和负荷预测

以福建省厦门市为研究对象,介绍一种基于空间饱和负荷密度的城市远景饱和负荷预测的方法.通过收集城市各分区经济发展规划信息,把各分区按功能地块统计建筑面积,分析得出各功能地块的饱和负荷密度,建立城市空间饱和负荷模型,预测出城市远景饱和负荷.该预测方法不仅能对负荷总量进行预测,还可以知道分区负荷的空间分布,为城市合理安排电网建设进程提供依据.     

太原北城柳溪地区配电网结构分析

通过对太原北城柳溪地区配电网结构现状的分析，指出其存在的缺陷和造成对用户供电局限性的原因，提出了基于优化分区的配电网规划和分区负荷预测理论的配电网改造措施，指出应根据各分区不同的负荷特性、分区面积大小、现有技术经济参数等因素灵活选用空间负荷预测法、负荷密度法、弹性系数法、”S”曲线法、用地仿真法等进行配电网负荷预测，有效地预计柳溪地区负荷的增长点。这对改善柳溪地区配电网的供电品质、增强供电可靠性有一定的实践指导意义。     

中长期电力负荷预测研究综述

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,并对负荷预测问题的研究方向提出了一些建议.     

电力大客户负荷用电负荷预测

本文介绍了负荷预测的方法及特点,如单耗法、神经网络法、专家系统法、灰色模型法、时间序列法、回归分析法、弹性系数法、趋势外推法、优选组合预测法等.并分析了负荷预测方法的选取方法,并得出了组合灰色神经网络方法预测效果良好的结论.     

城镇中压配电网规划方法与应用研究

本文叙述了配电网规划的,必要性,完成了斗门区的总量负荷预测和分区负荷预测,对斗门中低压配电网“十一五”期间的具体出线规划给出了技术细则并进行了投资估算。     

钢铁企业短期负荷预测的研究

对大工业企业进行负荷预测是确定机组组合方案、企业与区域电网功率输送方案和负荷调度方案所不可缺少的.针对钢铁企业冲击负荷较多这个特点,使用灰色预测法、时间序列法、趋势外推法和回归预测法对某钢铁企业进行了48点负荷预测,结果表示除了必要的数据预处理以外,使用灰色理论和指数平滑法可以得到比较满意的结果.     

基于聚类时间序列法的电力负荷预测

本文在传统时间序列法的基础上,提出了一种利用聚类方法进行分析的负荷预测方法,利用该方法对某市的电能负荷进行预测,得到了较精确的结果,表明该方法能为电力负荷的预测提供有效的参考。     

一种电力系统中长期负荷预测方法

提出了一种电力系统中长期负荷预测的方法－时间序列的指数平滑法。该方法适用范围广，具有较强的预测精度，并通过实例计算，结果表明预测精度满足要求，证实了这一方法用于系统中长期负荷预测的可行性。     

基于最优组合预测模型的电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力规划及安全运行的基础,提高预测精度是电力负荷预测研究的重点,由于负荷预测的变化性和不确定性,单一的预测模型很难满足所有的预测情况;组合预测是将各个单项预测所得的结果选取适当的权系数进行加权平均的一种预测方法;采用灰色和时间序列作为单项预测模型,然后进行最优组合建立组合预测模型进行电力系统短期负荷预测;仿真实例表明:最优组合预测模型比单项预测模型具有更高的预测精度,具有一定的优越性。     

需求侧响应下的电力负荷预测模型的改进

在电力负荷预测进行建模时,传统的预测模型需要消耗大量的电力负荷样本数据,同时不能准确描述电力系统内部的变化情况,降低了电力负荷预测的精度和可靠性。提出一种基于灰色预测模型的电力负荷预测模型的改进方法,分析了基本灰色预测模型的建模过程,同时依据需求侧响应约束条件对不符合约束条件的电力负荷预测结果进行剔除,从电力负荷原始数据的处理和灰色模型预测结果的修正两方面对其进行改进。实验结果表明,采用所提方法对电力负荷进行预测,得到的预测结果精度较高,性能优异。     

县城配电网改造和规划方案分析

配电网改造和规划的主要任务是：在满足对用户供电质量和保证各种运行条件的前提下,制定可行的电网规划方案.配电网改造和规划主要内容包括电网现状分析、电力负荷预测、网架规划、配电自动化规划等.县城配电网改造和规划是通过对县城现状电网进行分析,采用总量和空间负荷预测方法预测县城近期和远期负荷,结合负荷预测结果进行变电站选址及容量确定,并提出变电站的中压线路改造和规划方案,在此基础上进行电气计算分析及工程量汇总,并对改造和规划方案进行了投资估算和经济效益分析.     

服役结构超前载荷实时预测方法的研究

为保证关键结构疲劳寿命的实时监测,以动态随机载荷为监测条件,准确预测超前载荷谱对实际工程分析十分重要.针对服役设备难以实时监测并准确反应载荷真实规律等问题,提出一种基于数值分析的概率密度预测方法,结合机器学习BP神经网络智能算法建立预测模型.应变传感器采集随机载荷进行预处理得到随机载荷谱,利用蒙特卡洛法分析模型载荷波形走势及波动范围的预测精度.结果表明:超前预测载荷谱的核密度拟合曲线与真实数值相似性较大,为大型复杂服役结构件的超前载荷监测提供了理论支持与实际工程应用.     

云计算环境下智能电网短期负荷预测方法研究

智能电网短期负荷波动性大,传统预测方法无法解决波动性问题,预测结果不准确。为此,提出一种新的云计算环境下智能电网短期负荷预测方法。介绍了支持向量机理论,将一个含有所有某类样本在内的、由支持向量支撑的球面看作超球面,分析了分位数回归过程,将支持向量机和分位数结合在一起,构建支持向量-分位数回归预测模型。得到短期负荷概率密度函数,从而实现智能电网短期负荷预测。在进行实验时,完成对功率采样值和智能电网负荷属性的归一化处理,将其转换成[0,1]区间内的数据。实验结果表明,所提方法预测精度和效率高、成本低。     

基于SA-LSSVM的电力短期负荷预测

提出融合模拟退火（Simulated annealing,SA）和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）的电力短期负荷预测方法.由于LSSVM的预测精度依赖于其参数的选择,并且难以选取合适的参数值,因此,参数选择是LSSVM的一个关键问题.为了提高参数选择的质量和效率,采用SA算法进行LSSVM的参数寻优.以某市2010年1月1日至2011年1月7日的电力负荷数据和气象数据进行仿真实验, 实验结果表明该方法具有较高的预测精度.     

基于极点对称模态分解-分散熵和改进乌鸦搜索算法-核极限学习机的短期负荷区间预测

针对确定性负荷点预测存在不同程度误差及难以反映电力需求不确定性的问题,提出一种基于极点对称模态分解(extreme-point symmetric mode decomposition, ESMD)-分散熵(dispersion entropy, DE)和改进乌鸦搜索算法(improved crow search algorithm, ICSA)优化核极限学习机的短期负荷区间预测模型。首先用ESMD将原始负荷时间序列分解为多个特征互异的子序列,降低了原始非平稳负荷序列对预测结果的影响,并计算各子序列的分散熵,将熵值相近的子序列重组为新序列以降低计算规模;其次,基于上下限估计法,利用ICSA算法对核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)输出权值进行优化,得到最优预测区间上下限,并以此分别对各新序列进行区间预测;最后将预测结果叠加得到最终的预测区间。仿真结果表明,所提模型有效提高了负荷预测区间的质量,为电力系统决策工作提供有力支持。     

电力系统短期负荷预计(DFY)

电力系统调度部门,为了经济、可靠和安全供电,一般要进行短期负荷预计.本文介绍一个次日24小时的负荷预计模型和其程序在计算机上的操作过程.负荷模型分为两部分—正常情况和非正常情况下的预计.对湖南电网给出了预计的实际结果.     

城市电力需求的建模方法

建立城市电力需求预测模型,对于制订电力开发规划和安排节电指标具有至关重要的意义。本文应用随机过程的理论,对电力需求的预测进行了尝试,对非平稳数据给出了易于处理的方法。同时,结合分段拟合的思想,对电力需求进行了联合预测,结果令人满意。     

面向能源规划的围护结构负荷简化预测模型

提出了一种单体建筑围护结构动态空调负荷预测的简化模型,在保证满足区域预测结果精度的同时,将模型输入参数简化至6个;同时采用劳伦斯伯克利国家实验室开发的Buildings Modelica Library开源模型库来建立模型,并验证了该模型的精度;在此基础上运用线性集合法对简化模型进行降阶处理,有效提高了负荷预测的计算速度.该模型的提出,使得区域每栋建筑简化快速模拟均成为可能,为进一步推广到区域空调负荷预测提供了方法基础.