电力系统短期负荷预测精度研究

电力系统短期负荷预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量,特别是随着我国电力市场的建立和不断完善,短期负荷预测在电力系统调度运营部门中的作用越来越重要。本文首先对影响电力系统负荷预测精度的因素进行了深入的分析,然后提出了提高负荷预测精度的几项措施,并对未来需要进行的工作进行了展望。     

简析电力负荷预测对发展电力市场的作用

电力负荷预测,是电力市场的重要组成部分,实质是对电力市场需求的预测,它主要是指在考虑系统运行特性、自然条件、社会条件和地区经济状况等重要因素影响的条件下,利用历史负荷值经过一系列的数学计算,在满足一定精度和速度的情况下,决定未来某特定时刻的负荷,负荷预测对电力系统控制、运行和计划都很重要。     

人工神经网络在电力负荷预报上的应用

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…     

浅谈电力负荷预测的理论和方法

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。     

浅谈电力负荷预测技术

本文简述了电力系统负荷预测的概念和目的,介绍了负荷预测技术的分类和特点,综合分析了影响电力负荷预测准确率的重要因素,并比较了较为热门的电力系统负荷预测方法及其优缺点,最后对未来负荷预测技术做出了展望。     

电力系统短期负荷预测影响因素分析

电力系统负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要研究内容之一,尤其是短期负荷预测,在电力系统的生产和运行中发挥着重要作用。本文分析了影响负荷预测的主要因素,以安顺市电力负荷数据为例,得出负荷预测结果与历史负荷水平、当前运行状况、气象因素以及日期类型等密切相关。     

大同电力负荷预测新方法

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.     

电力负荷预测

电力系统负荷预测成为越来越重要的研究领域。科学的预测是正确决策的依据和保证。电力系统负荷预测实际上是对电力市场需求的预测。在商业化运行体制下,电力系统负荷预测成为越来越重要的研究领域。     

分析负荷特性构筑的多小水电地区短期负荷预测思路

对于电力系统短期负荷的预测是进行电力调度开展与实施的一项重要内容,有利于实现电力设备的合理调度与维护安排,对于减少电力系统的发电运行成本以及实现电网安全稳定工作运行的保障等,都有具有积极作用和影响,同时,对于电力系统短期负荷的预测管理,也是实现电力企业管理衡量的重要标志。本文将在对于电力系统短期负荷预测的方法意义分析基础上,通过进行小水电地区短期负荷预测方法的分析,结合多小水电地区的负荷特性,通过建立基于负荷特性的多小水电地区短期预测分析模型,对其短期负荷的预测分析思路进行分析研究,以促进电力系统的管理提升与安全稳定运行保障,推动电力事业的建设和发展。     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

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     

基于一种改进的地区性电力系统短期负荷预测方法

电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.为提高电力系统短期负荷预测精度,采用三层BP型人工神经网络来建立短期负荷预测模型,将影响负荷的主要因素作为数据样本,进行网络的自我训练和学习,并且在训练和学习的过程中引入误差反方向传播算法(即BP算法)来修正神经网络的连接权重,从而达到对负荷预测模型的改良和完善,进一步贴近实际的负荷变化,其预测的精度也较高.     

改进RBF神经网络在短期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测对电力调度部门来说是非常重要的,精确的负荷预测是经济、可靠和安全的电力系统运行和规划的依据,直接关系到电力系统供电计划的制定和电力系统短期运行方式的安排。该文提出了一种改进的基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的短期负荷预测的方法,经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了短期负荷预测精度,该文以吉林某地区春季负荷为输入,仿真结果表明算法的可行性。     

基于模糊理论的电力负荷预测研究

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。     

基于模糊神经网络的电能耗预测模型

企业的电能耗预测是电力系统负荷管理的重要工作,其预测精度的高低将直接影响企业电力系统运行的经济性和安全性.本文以鞍山某矿山公司电能耗历史数据为依据,利用SPSS软件对数据进行离群检测,剔除某些失真数据,并利用因子分析法减少了电能耗的影响因素,建立了模糊神经网络(FNN)的电能耗预测模型,并对该公司未来一年各月份的电能耗进行了预测.仿真表明,该方法的收敛速度优于BP神经网络法,提高了电能耗预测的精度.     

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。     

探讨负荷变化对电力系统规划的影响及对策

电力负荷预测是电网规划设计等管理部门的重要工作，在现代电力系统的安全和运行中起着重要作用，因此、负荷发生变化时，就会给电网规划（或设计）带来严重影响。本文从负荷变化对系统规划的影响等方面进行了探讨，并提出了问题的解决方法，供参考。     

短期电力负荷预测的基本模型

负荷预测是根据负荷过去的历史资料，建立恰当的数学模型对未来的负荷进行预测。在进行电力系统的短期负荷预测时，针对负荷变化的特点，既要充分分析，掌握并利用其规律性，叉要兼顾各种因素的影响。本文通过对影响负荷的各种因素的分析和预测模型应满足的要求，提出了短期电力负荷预测的基本模型。     

电力系统负荷预测

负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用，产生明显的经济效益，负荷预测实质上时对电力市场需求的预测。本文系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、和预测方法。     

新疆某地区电网负荷特性分析

电力负荷是电力系统的重要组成部分之一,也是电能的消耗侧。电力负荷在电力系统的安全稳定与控制中起着重要的作用,因此,在电力系统运行过程中必须考虑负荷对电力系统的影响。近年来随着社会经济的发展,新疆地区的电力负荷的结构发生了巨大的变化,这对新疆电网的安全运行和控制带来了一定的影响。该文对负荷特性的国内外研究现状进行了概述,介绍了负荷特性分析的几种技术指标,最后根据新疆某地区电力负荷的历史数据,进行了负荷特性分析。