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。     

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.     

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。     

城市中压配电网的高可靠性供电模式及其应用

供电可靠性代表了供电企业对电网运行、维护、建设和改造等多方面的综合管理水平。随着地区和城乡经济的发展，电网的负荷密集程度进一步加大，城市中压配电网的规模也正日趋复杂化与庞大化，提高供电可靠性，优化中压配电网网架结构，己成为了当前城市配电网建设的当务之急。结合工作实际，从供电可靠性的内涵出发，就城市中压配电网高可靠性供电模式及应用进行了分析。     

含重合器式馈线自动化的配电网可靠性评估

重合器式馈线自动化能有效提高配电网供电可靠性,对量化分析配电网可靠性的影响具有理论与实际意义。基于配电网分区思想重新划分配电网负荷区域类型,结合重合器式馈线自动化系统的概率模型及运行逻辑,根据供电恢复过程中各个阶段分段器的不同失效情况及其影响后果分析,推导不同类型负荷点的自动恢复供电概率与期望恢复供电时间,最终实现含重合器式馈线自动化的配电网可靠性指标量化评估。通过对算例的详细评估分析,验证了笔者所提模型的正确性和有效性。     

基于变电站容量与供电半径经济性的数学模型建立

针对配电网中负荷集中区域，电力需求快速增长趋势，在最大负荷、供电量和供电面积已知的情况下，从科学、经济、合理的角度出发，建立了简易、快速的数学模型，为科学、合理、有序地发展电网，初步判断电网的建设规模，负荷预测等都具有现实指导意义。     

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.     

浅析配电网规划理论与方法

本文作者分别从配电网规划的基本方法与过程,电力负荷预测方法、配电网的主要拓扑结构、配电网规划的基本原则、重要用户供电等方面进行详细分析,以供读者参考。     

城市负荷空间分布的聚类感知方法

基于大数据技术准确把握配电网负荷发展态势将为精细化规划提供依据，解决城区供电分区混乱问题.本研究提出城市负荷空间分布的聚类感知方法，首先开展用户信息收集筛选建立样本数据集，采用基于密度峰值的快速聚类算法，以各电力用户样本点的局部密度和样本间距为指标进行聚类，聚类所得群簇对应于一定容量变电站供电分区的负荷分布，以聚类群簇作为基本单元，分析群簇属性指标包括群簇簇头空间坐标、群簇负荷总量、群簇负荷密度、群簇用户总数、群簇最大半径、群簇平均半径等，建立以群簇属性为要素的城市电力负荷态势感知模型，在特定的时间和空间对城市电力负荷群簇进行分析以准确把握城市发展态势；最后以某城市供电网格为例，验证所提方法有效性.     

配电网短期负荷小波组合预测研究

分析不同规模的配电网负荷,验证了配电网短期负荷变化复杂的特征,采用单一预测方法进行配电网短期负荷的预测仿真.考虑到配电网短期负荷变化规律性不明显的特点,利用db4小波函数对配电网的历史负荷数据序列进行最大尺度分解重构,将历史数据划分成不同频段的分量,根据不同频段负荷分量特点分别采用GM(1,1)模型、时间序列法及二次指数平滑法对低、中、高频分量进行预测,再将各分量预测值叠加得到总的预测结果.结果表明,该组合预测法可有效提高预测精度,获得较为满意的预测结果.     

配电自动化动态重构研究综述

为了优化配电网的运行、降低损耗,需要进行网络重构,配电自动化系统的建设使网络动态重构的工程应用成为可能.分析智能配电网背景下网络重构的特点,基于负荷预测建立含分布式发电的配电网动态重构数学模型,探讨动态重构需要解决的问题,包括准确的功率预测、合理的重构方案、高效的算法和综合优化策略的研究.基于配网自动化系统,建立配电网动态重构管理系统,对节能减排,提高配电网可靠性和电能质量具有重要意义.     

基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

根据电力系统短期负荷变化的特性,提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．     

电力系统负荷预报的模糊理论方法

基于电力负荷预测工作是整个电力系统规划设计和安全运行的基础,将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,建立了电力负荷预测的模糊时间序列模型．提出了确定系统模糊度最小的方法,并将其应用于实际的电力负荷预报工作．结果表明,该模型预测可以达到较高的精度,效果良好．     

基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测

随着智能电网和通信技术的迅速发展,电网系统采集的用户数据规模呈指数增长,传统电网负荷预测方法难以满足海量负荷数据情形下的高效分析和计算需求。据此,依托电力系统数据采集云平台,提出一种基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测模型,采用Map-Reduce网络架构,部署于Hadoop平台,利用分布式计算方式进行电网负荷的精准建模和预测分析。结果表明,相比已有方法,本研究方法具有负荷预测精度高、运行速度快的优势,可为后续智能电网系统建设及管理运用提供一种新颖的解决思路。     

含分布式电源的配电网网损组合优化

网络重构与无功补偿是配电网减小网络损耗、提高电压质量的主要手段,但二者皆受负荷时序性的影响,且随着波动性分布式电源的接入,其影响更大。针对含有出力波动分布式电源的配电网,考虑分布式电源出力以及用电负荷的随机性,基于分布式电源出力以及负荷的短期预测数据,以网络损耗最小为目标函数,给出未来24 h的最优网络重构与无功补偿方案,且以两日不同优化方案的目标函数差值作为方案是否执行的判定指标。提出了一种网络重构与无功补偿相统一的编码方法,利用和声算法进行求解。通过IEEE 33节点为算例的仿真,结果表明该优化方法能够明显降低网损并改善电压质量,证明了本模型和算法的有效性。     

多层前馈神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

介绍了多层前馈神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用,并对这些方法做了评价.在此基础上,对人工神经网络技术在短期负荷预测中的应用进行了展望.     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

电力负荷预测在平衡能源分配、经济性和电力系统安全可靠运行方面发挥着重要作用,精准的负荷预测可以降低电力运行的成本和风险,提高电网环境效益和经济效益.首先根据加权灰色关联投影算法对数据进行预处理,然后应用注意力(Attention)机制来改进双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型,并结合极端梯度提升(XGBoost)模型构...