发电批发市场和配电零售市场的联合均衡分析

基于配电零售市场开放后的电力用户需求特性为基础,提出了发电批发市场和配电零售市场并存后的联合均衡模型,用于分析零售市场开放对实时现货市场的影响.根据电力负荷特点,按高峰、低谷两种方式模拟零售电价与实时电价的关系,给出了零售市场完全竞争机制和部分管制机制下发电批发市场和配电零售市场并存后的联合均衡结果.算例验证表明,零售市场的开放将有效减少电力总需求,降低电力现货价格,体现电力需求弹性效应.另外,随着配电零售市场的逐步放开,固定配电价格对实时电价的影响越来越小,而电力需求弹性对实时电价的影响则越来越大.     

模拟电力市场的负荷模型研究

电力市场模拟是研究电力市场的重要方法。在模拟电力市场中负荷模型的建立是一项基础性工作。负荷预报、负荷特性、负荷的价格弹性等均是需要研究的问题。     

基于不同过网费率的可中断负荷电力市场库诺特模型研究

在电力系统中,为了有效平衡供电需求,电力需求侧管理已经得到广泛的关注和应用,而可中断负荷管理是电力需求侧管理的重要组成部分.当发电商侧处于库诺特博弈的电力市场中,考虑发电商要支付过网费率,建立可中断负荷协议电力市场需求函数,分三种情况讨论库诺特博弈均衡点.利用仿真结果证实模型合理性.在发电商需要支付过网费率相同时,实行可中断负荷协议后,电力市场均衡价格及其波动性都明显降低;过网费率越小,波动性越小,价格越平稳.     

基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测

针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.     

电力负荷需求预测分析

随着电网对电力预测的要求进一步的加大,电力负荷需求的精确分析能力将是电网进行电力运转、实时控制和调度的必要前提。介绍了电力负荷的概念,对影响电力负荷预测的因素进行分析,在此基础上探讨了电力预测分析技术,包括传统预测方法、经典预测技术以及现代的预测分析方法。     

有关电力负荷的短期预测初探

所谓的电力负荷短期预测指对一年以内用户需求用电量的预测,其包括小时预测、日预测、周预测以及月预测。通常短期预测是预测电功率。在短期内用户需求电量呈现一种随机起伏的状态,其以过去负荷为基础,用户负荷变动、系统内部设备检修以及重大事件与气候变化等因素均会对其产生影响。所以对电力负荷进行短期预测可以为经济调度、发电机组的停启、错峰避峰用电等有着重要的现实意义。     

刍议负荷预测在电力中的方案实施

负荷预测通过研究国民经济和社会发展的各种相关因素与电力需求之间的关系,预测电力用户的需电量和最大负荷。就以某县为例,对电网可以采用的短期负荷预测方案做进一步分析。     

基于遗传算法的电力负荷预测

电力负荷预测在现代电力工业发展中占有很重要的地位,为了更准确的预测电力负荷,本文提出了一种新的基于遗传算法的电力负荷预测方法,简要的介绍了算法设计思路,并给出了相关的实验结果及其分析,最后通过实验说明了该算法的有效性。     

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。     

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.