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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. 相似文献
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电力负荷预测是电力调度,用电以及电力计划规划的重要内容,提高电力负荷预测技术水平有利于合理安排电网运行计划,提高电网经济效苴和和社会效苴。该文结合电力负荷预测技术发展研究实际,对试技术发展慧势做了简要分析。 相似文献
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1概述能量管理系统(EMS)是以计算机为基础的现代电力调度自动化系统。需要过去(历史)、现在(实时)和未来(计划)三类数据,而负荷预测是未来数据的主要来源。负荷预测对电力系统的控制、运行和计划都是非常重要的。提高其精度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性。负荷预测按周期可分为超短期、短期、中期和长期负荷预测。其中短期负荷预测主要用于火电分配、水火电协调、机组经济组合和交换功率计划,需要1-7天的负荷值,使用对象是编制调度计划的工程师,在电力负荷预报中占有重要地位。电力负荷预测是一… 相似文献
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负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用,具有明显的经济效益,负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。系统介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点,并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。 相似文献
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赵堃 《中国新技术新产品精选》2012,(14):131-132
对于电力负荷预测的水平已经成为电力运行的管理现代化的衡量标志,其有着很重要的意义。本文就有关短期的电力负荷预测进行了分析与探究。 相似文献
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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。 相似文献
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基于模糊理论的电力负荷预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
陈志巧 《山东科技大学学报(自然科学版)》2006,25(2):81-83
电力系统负荷预测对电力系统规划和运行极其重要,论述了电力负荷预测的内容和基本过程。将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,基于模糊理论的电力负荷预测可以达到较高的精度,效果良好。 相似文献
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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. 相似文献
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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... 相似文献
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为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现:当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%~17.87%和0.97%~17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要. 相似文献
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电力负荷时间序列预测的应用与研究 总被引:1,自引:0,他引:1
时间序列预测是电力负荷预测的重要方法。但是它对天气、节日等影响电力负荷变化的因素不敏感,对非平稳序列的处理需要多次差分运算达到基本平稳后才能进一步建立预测模型。因此,提出基于属性分类的时间序列预测方案。该方案把电力负荷按影响因素进行分类,预测时按预测对象的属性来选取预测样本。基于属性分类的电力负荷时序预测方案把时刻、天气、节日等因素考虑到了预测过程中,弥补了电力负荷时序预测的缺陷。实验证明该方法提高了电力负荷时序预测的速度和准确度。 相似文献
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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。 相似文献
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为实现船舶电力推进系统功耗的最优控制,提高船舶运行的经济性,建立了基于正则化的电力负荷混沌局域预测模型.运用相空间重构理论对船舶电力推进系统电力负荷进行单变量时间序列相空间重构,计算吸引子的Lyapunov指数,验证船舶电力推进系统电力负荷具有混沌特性,进而构建更为精准的由船舶电力负荷及其影响因素构成的多变量时间序列相空间.实验结果表明,该预测模型是有效的,且具有较高的预测精度. 相似文献
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蔡隽 《中国新技术新产品精选》2012,(14):148-148
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。 相似文献
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运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性. 相似文献