气象因素对电网负荷特性影响的研究

电网运行中电网负荷受气象因素的影响显著,对于电网安全经济运行有重要影响,本论文将气象因素与电网运行负荷结合起来分析,在分析了气息因素与电网负荷特性关系的基础上,重点探讨分析了常见的气象因素,如温度、湿度、气压和风速等因素对于电网负荷特性的影响规律,对于进一步加强气象因素的监测,及保障电网安全经济运行均具有一定借鉴意义。     

基于多因素影响的负荷预测神经网络方法

电网的负荷是一个受多种因素影响的量。负荷预测的准确性对电网的安全、经济运行有着重要的影响。把各个影响因素与负荷之间建立解析表达式是非常困难的。本文考虑多种影响因素,用神经网络的方法对农网进行负荷预测,具有方法简便、预测精度高,速度快的特点。     

迪庆州电网负荷特性研究

迪庆州当前负荷特性受多方面因素的影响,如不对最新的负荷特性进行研究,会对电网安全运行带来很大的威胁。分析了迪庆州电网负荷变化的原因,通过阐述迪庆州2012年用电现状,分析了迪庆州2012年的负荷特性,并对迪庆州“十三五”期间的负荷进行预测。     

西藏林芝电网负荷特性分析研究

本文根据林芝电网负荷历年的负荷数据,分析了林芝电网的年、日负荷的特点,阐明了影响电网负荷特性变化是由经济增长与产业结构调整、用电结构变化、需求侧管理、电力供应等因素引起的,并对改善负荷特性提出了建议。     

提高县级电网负荷预测精确度的研究

电力负荷预测是供电部门的重要工作之一。通过对郓城县用电负荷的特性、经济发展的特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网负荷预测精度的措施：建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;建立气象负荷数据源预测模型。这些措施在郓城电网中应用效果显著。     

海南昌江电网全社会负荷特性分析

本文结合海南昌江电网的实际,对电网的负荷特性进行深入研究,并对影响负荷特性变化的主要因素进行了分析探讨,同时对海南昌江电网负荷特性未来发展趋势进行展望。     

新疆某地区不同类型负荷特性分析

该文介绍了电力系统负荷及负荷特性指标的概念,确定研究对象,在此基础上,利用SPSS数据统计软件聚类分析法来对某地区电网的负荷特性进行了分析计算,主成分分析法来研究气温因子与负荷间的影响程度,为做好某地区用电负荷安排,开展计划用电,保证电能质量和电网安全稳定运行利用时间序列分析法来进行负荷预测,确定负荷特性变化的总体趋势。     

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。     

简述海西电网负荷预测的原理和方法

引言电力市场是电力工业引入竞争机制后的必然发展趋势。青海西部电网结构简单,面积广阔,随着青藏直流联网工程投运,海西电网结构发生了很大的变化,也给电网负荷预测带来很大难度。负荷预测在电力系统运行中必不可少。负荷预测结果准确与否,对系统运行的经济性、安全性都有影响。根据国际、国内惯例,电力系统负荷预测按预测周期长短分为:超短期、短期、中期和长期负荷预测。其中超短期负荷预测可预测未来1～60min的负荷,主要用于负荷频率控制、安全监视、预防控制、紧急状态     

短期负荷预测模型及其影响因素

在分析电力负荷曲线特性的基础上，将日负荷分成工作日和非工作日，并着重考虑温度对负荷曲线特性的影响，将BP算法和模拟退火(SA)算法相结合，对某电网的日负荷数据进行实际计算，发现考虑预测日类型和温度等因素后，负荷预测精度有很大提高．     

基于季节ARIMA模型的电力负荷建模与预报

电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素，将季节ARIMA模型引入电力负荷的建模及预报，为电力资源分配的宏观调控及电网改造提供了一种可靠的方法和途径，文中用频谱分析的方法检验电力负荷的季节性并求出一个周期；介绍了具有一个周期的季节ARIMA模型的一般表达方式，并给出进行建模及预报的一般过程，以天津市华苑小区的电力负荷为例，进行了季节ARIMA模型的建模及预报。     

基于人工智能的短期负荷预报

讨论了人工神经网络、模糊专家系统的原理;在分析负荷预报和贵州电网负荷变化特点基础上,提出了一种适用于负荷需求量增长很快的电网的短期负荷预报模型。     

相似日匹配法在电力系统负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是调度中心制定发电计划及电力市场中发电厂报价的主要依据,也是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,对电力系统的运行、控制和计划都有重要的影响,其预测精度直接影响着电力系统的经济性,综合考虑了影响电力负荷的诸多因素:负荷状况、天气情况、节假日等,分析了电力系统负荷的基本模型,提出了适合于负荷稳定,负荷变化基本由气象因素影响的电网的相似日匹配法的算法,并用VC 编程,用SQLSERVER作为数据库,实验证明,对于负荷资料和气象资料收集相对较好的地区,预测效果明显准确。     

浅谈电力系统负荷预测提升准确率的办法

夏季天气变化无常,雷雨频繁,时电力系统负荷的影响较大,再加上小电厂发电时发时停,部分重要用户生产设备时开时关,造成临汾电网的负荷大幅度波动,最高幅度达150 MW,也给负荷预测工作带来了很大困难.本文对影响电力系统负荷预测准确率的原因进行了分析,并提出了针对提升负荷预测准确率的一些建议和措施.     

浅析电网负荷预测方法

电网负荷预测是电网安全运行的基础,在电力市场具有重要的作用。本文主要总结了电网负荷预测的方法,希望为电网负荷预测提供帮助。     

负荷动态特性对孤网电压稳定性的影响

本文针对石化电网6.14重大停电事故,分析了自备电厂与外部电网解列后,各母线电压的变化,以及在紧急控制中,由于要保证有功功率平衡而采用的切负荷措施对于各条母线电压的影响,还分析了负荷自投装置对于电网电压的影响,并提出了负荷自投的方案.     

基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法

深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基（RBF）神经网络和专家系统来进行短期负荷预测的模型。利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。利用该模型编制的实用化软件在西北电网的多个电力局投入实际应用,结果表明：该方法用BP神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性。     

一种基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测方法

应用模糊理论、人工神经网络等智能技术,确定了有效的电力系统短期负荷预测方法,其中着重考虑了天气因素对电网负荷的影响,并开发了实用化的负荷在线预测软件,该软件是基于Windows的应用程序,具有开放式的结构和友好的人机接口,可用于每小时或每15min的负荷预测,测试结果表明,该方法具有良好的预测精度。     

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。     

基于因素影响的电力消费预测研究

电力系统负荷预测是电网规划的基础和前提,究其本质是通过对历史电力消费数据及相关因素的分析和整理去求出负荷变化的趋势,规律,从而籍此外推实现预测。本文深入研究了国内生产总值、人口及电力价格指数等因素对电力消费的影响,从理论上验证了影响电力消费的主要相关因素,建立了因素影响的电力消费预测模型,确定了算法。并以新加坡电力消费及其影响因素的实际数据为背景进行了实证研究。结果表明：这一模糊化的预测系统的性能