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。     

含主动负荷的综合电力负荷建模研究综述与展望

总结当前电力负荷建模的研究进展,根据负荷建模所面临的新形势,提出含主动负荷的广义综合电力负荷建模问题的研究框架,并详细论述研究方案,重点解决主动负荷模型结构的准确性与简洁性相协调、主动负荷模型参数的时变性与鲁棒性相协调这2个关键难题,为建立准确描述主动负荷电气特性的广义综合电力负荷模型指明一条可行的技术路线。     

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

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。     

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.     

动态电力负荷连续模型的建立和应用

本文从电力网物理特性和电力负荷的客观统计规律出发,采用多层回归及三次B样条拟合技术,获得动态电力负荷连续模型。该模型能较好地进行短期电力负荷预测和分析,其建模方法也适合于其它具有明显时间层次系统的模拟。     

神经网络在电力负荷预测中的应用研究

对电力负荷预测相关问题进行研究,结合对电力负荷的精准测量,因为对电力负荷造成影响各因素间具有非线性关系,因素间有冗余信息存在,传统数学模型对于电力负荷的预测准确性较低,为进一步提升电力负荷预测精准度,遂提出一类主成分研究及BP神经网络互相结合电力负荷的预估方法。结合PCA给电力负荷构成影响因素来提取特征,用BP神经网络针对PCA处理所得新变量进行建模,凭借PCA-BP神经网络的模型针对摩的去电力负荷仿真。结果证实,与参比模型比起来,能够有效使各因素间冗余信息消除,减少BP神经网络输入的维数,对网络结构进行简化,明显提升电力负荷的预测精准性,证实电力负荷预测时预测模型可行性。     

采用谐波特性的电力负荷分类

由于当前电网负荷的电力电子化趋势越来越明显,导致其复杂性、随机性、时变性也显得尤为突出,从而影响了电力负荷模型的准确性.负荷建模过程中为了考虑到不同比例及不同类型电力电子设备的影响,需要进行合理的分类.针对不同类型的电力电子设备具有不同的端口机电特性与谐波特性,对典型负荷设备进行谐波特性分析,进行初步的分类,然后建立详...     

"移峰填谷"添新技

随着经济的发展、城市规模的扩大和用电结构的改变，城市以及地区电网昼夜电力负荷差值越来越大。由于空调用电主要集中在室外气温较高的中午和下午时段，使得原本已是波浪型电力负荷的高峰时段负荷激增，大多数城市电网出现高峰电力不够用，而低谷电力用不了的情况。这种不断增加的电力负荷差给电网安全、合理和经济地运行带来了很大的麻烦，由此也造成了巨大的能源浪费。仅靠电网调度来满足昼夜电力需求变化已经非常困难。通过用户侧的用电负荷调整来实现电力负荷均衡，已成为当务之急。     

基于反馈加权组合的电力市场下中长期负荷预测方法

本文简单分析了几种常用的中长期负荷预测方法存在的缺点,针对电力市场环境下对负荷预测精度的高要求,提出了一套精度较高且实用的中长期负荷预测的方法.应用该方法对广西某地方电网进行负荷预测,计算结果表明,该方法的预测结果误差小,在实际预测领域有较高的实用价值.     

系统负荷特性与电压稳定的关系

负荷特性是影响电压稳定的最直接因素,对于研究电力系统的电压稳定性起着至关重要的作用.本文定性分析了静态和动态负荷特性与电压稳定之间的关系,阐述了电压失稳与电压崩溃的联系及其区别,并且指出电压失稳主要与负荷的动态电压特性相关.通过对简单电力系统进行仿真,验证了分析结果的正确性和有效性.随着电压稳定研究的深入,建立恰当的负荷模型将成为其走向成熟的关键.     

电力系统面向对象建模的研究

首先对目前国内外取得的研究成果作了简要综述,随后提出了一种新的电力系统面向对象模型。基于该模型开发了图形化的潮流计算和故障计算软件。     

建筑冷负荷对综合能源系统运行优化的影响

为解决现有综合能源系统运行优化研究对建筑冷负荷的影响考虑不充分（多以“典型日负荷”或“预测负荷”代替空调期冷负荷）的问题,首先应用EnergyPlus软件对北京某园区进行建模和负荷分析,再以经济性为优化目标,基于园区的电、冷负荷供需平衡和综合能源系统设备的典型模型建立运行约束模型,在空调期对多能源耦合的综合能源系统建立运行优化模型。对优化模型使用Yalmip建模和编程,使用Cplex求解器求解问题,得到不同负荷条件下的综合能源系统空调期的运行优化方案,并分析其统一性和差异性。结果表明：本文构建的以经济性为目标的优化模型,可以使多能耦合的综合能源系统在目标下运行更加优化;不同建筑冷负荷条件下运行优化方案具有较大差异性;不同负荷条件下运行优化方案具有一定规律性。可见综合能源系统的运行优化研究应该全面考虑冷负荷的影响,本文提出的规律性运行优化方案为综合能源系统提升运行经济性提供了依据。     

一种考虑光伏发电系统的广义综合模型

分布式光伏发电系统(photovoltaic generation systems,PVGS)深刻影响了配网侧综合负荷特性,研究考虑分布式光伏发电系统的配网侧广义综合负荷模型是解决分布式光伏发电系统参与电网仿真的有效途径。简述了光伏电池模型及PVGS的并网控制策略,基于MATLAB/Simulink搭建了PVGS仿真平台;通过仿真并分析PVGS动态特性,提出一种适合广义负荷建模的PVGS外特性等效模型——恒功率并联过阻尼状态的电阻、电感及电容(resistance-inductance-capacitance,RLC)串联电路,进行并通过了有效性检验;将PVGS等效模型并联经典综合负荷模型(classic load model,CLM),构建了考虑分布式PVGS的配网侧广义综合负荷模型。通过对比分析此广义综合负荷模型与已有广义综合负荷模型的描述性能,仿真表明本文模型的精确性更好,尤其是多场景下的描述能力;讨论了模型参数的稳定性,结果表明稳定性良好。     

基于不同负荷模型的湖南电网暂态稳定仿真计算

采用ZIP模型、幂函数模型及三阶感应电动机等几种有代表性的负荷模型,并改变其参数,以湘中北负荷中心为研究对象,对湖南电网进行暂态稳定仿真计算,探讨了不同负荷特性对电力系统暂态稳定性的影响。考虑各种负荷模型之间的机理联系,保证了比较对象的整体一致性和可比性。研究结果表明,当采用三阶感应电动机模型且同步电抗为0.295时,湖南电网的暂态稳定极限切除时间明显短于其他模型或参数配置的情况。本文将不同负荷模型采用自定义的形式接入PSASP(电力系统综合分析程序),对湖南电网暂态问题进行系统范围内的大型仿真计算,且得到了明确的比较结果,具有参考价值。     

燃气蒸汽联合循环燃料系统动力学建模的分析研究

为了提高燃气轮机联合循环动力学建模的精度和适用范围,对影响燃料量的因素进行全面分析.提出将燃料量作为复合自变量进行燃料系统建模的必要性,确立以燃料指令、分配系数、机组负荷、转速和燃料低位发热量作为其简单自变量,采用模块化的灰箱建模法建立燃料系统动态模型.对仿真与实际机组的燃料指令和流量之间的匹配关系进行了研究,提出以燃料设计热耗量为枢纽的仿真系统燃料流量修正方法,建立了更加精确的稳态模型,提高了联合循环动力学模型对于燃料种类变化的适应能力.利用所建立的模型对气、液燃料的切换、混烧过程及机组起动过程进行了数字仿真,分析研究了其动态特性,表明该模型的精度和适应性得到明显的提高.     

负荷动特性综合方法研究

针对如何建立同类负荷动特性的综合模型问题,提出了基于实测响应空间的负荷动特性直接综合方法.该方法首先应用重心法确定同一类负荷特性的聚类中心,再通过对聚类中心等效样本进行参数辨识,以得到的模型参数作为该类负荷特性的综合模型参数.通过对某一变电站现场采集的负荷特性数据进行综合建模,结果表明该方法正确有效,而且其实现比综合辨识建模以及参数加权平均综合建模更为简便.     

灰色系统参数估计与不良数据辨识

针对序列中含有空穴或不良数据的情况，将参数估计与不良数据辨识理论作为数据预处理技术应用于灰色系统建模。以观测数据为依据进行参数估计，避免了常规模型将空穴处的生成数据与其余实际数据同等对待的弊端；对序列作检测与辨识，使剔除不良数据后的参数估计结果更为精确。在电力系统灰色负荷预测中的应用结果表明，这一方法在提高灰色系统建模精度方面有相当的优越性，预测结果比常规灰色模型有很大的改善。     

智能电网中电动汽车与微网联合运行的建模与仿真

利用多Agent建模方法构建微网负荷、电动汽车及发蓄电装置模型;利用离散事件建模方法构建换电站模型;利用系统动力学建模方法构建微网母线功率模型.仿真结果表明,电动汽车的接入提高了微网的日间高峰时段和夜间负荷,造成了电网峰值和峰均比的增加,需进一步增加微网蓄电装置以提高对可再生能源弃能的吸收和电动汽车充电能耗的补充;在充分的充电服务支持下,电动汽车对换电服务的需求较少;所提模型能够较好反映电动汽车与微网的联合运行过程,对实现微网安全性、可靠性和高效性运行具有重要作用.