配电网中长期负荷预测方法综述

中长期负荷预测是配电网规划的前提和基础,其准确性直接关系到规划方案的质量和配电网的安全经济运行;它也是实现电力系统管理现代化的重要内容之一。配电网规划要求既要预测未来负荷的总量,又要预测未来负荷增长的位置,即中长期负荷总量预测和空间负荷预测,它们对合理地配电网规划具有重要的指导意义。本文分析了各种配电网中长期负荷总量预测方法。     

配电网网格化规划中空间负荷预测方法研究

根据配电网网格化规划的要求,在电网规划供电单元、供电网格、供电区域划分的基础上,自下而上给出了3个层级的空间负荷预测方法.在供电单元层级,针对负荷密度法过程中负荷密度指标的选取,提出用S型曲线模型来确定过渡年负荷密度指标的方法,并给出了供电单元内同时率的计算方法,以此来确定供电单元负荷;对于供电网格层级,考虑供电单元间...     

城市负荷空间分布的聚类感知方法

基于大数据技术准确把握配电网负荷发展态势将为精细化规划提供依据,解决城区供电分区混乱问题.本研究提出城市负荷空间分布的聚类感知方法,首先开展用户信息收集筛选建立样本数据集,采用基于密度峰值的快速聚类算法,以各电力用户样本点的局部密度和样本间距为指标进行聚类,聚类所得群簇对应于一定容量变电站供电分区的负荷分布,以聚类群簇作为基本单元,分析群簇属性指标包括群簇簇头空间坐标、群簇负荷总量、群簇负荷密度、群簇用户总数、群簇最大半径、群簇平均半径等,建立以群簇属性为要素的城市电力负荷态势感知模型,在特定的时间和空间对城市电力负荷群簇进行分析以准确把握城市发展态势;最后以某城市供电网格为例,验证所提方法有效性.     

城市高压配电网规划方案的研究

本文通过对规划区历史负荷、经济现状分析及电网现状分析评估,运用多种数学模型全方位进行负荷预测,并相互校核后确定预测结论;在分层分区电力电量平衡的基础上进行变电站选址定容,进而进行高压配电网网架规划,最后通过技术经济分析并满足站址、廊道等约束条件下,确立规划区近、中、远期逐年规划方案并付诸实施。     

基于空间饱和负荷密度的城市远景饱和负荷预测

以福建省厦门市为研究对象,介绍一种基于空间饱和负荷密度的城市远景饱和负荷预测的方法.通过收集城市各分区经济发展规划信息,把各分区按功能地块统计建筑面积,分析得出各功能地块的饱和负荷密度,建立城市空间饱和负荷模型,预测出城市远景饱和负荷.该预测方法不仅能对负荷总量进行预测,还可以知道分区负荷的空间分布,为城市合理安排电网建设进程提供依据.     

县城配电网改造和规划方案分析

配电网改造和规划的主要任务是：在满足对用户供电质量和保证各种运行条件的前提下,制定可行的电网规划方案.配电网改造和规划主要内容包括电网现状分析、电力负荷预测、网架规划、配电自动化规划等.县城配电网改造和规划是通过对县城现状电网进行分析,采用总量和空间负荷预测方法预测县城近期和远期负荷,结合负荷预测结果进行变电站选址及容量确定,并提出变电站的中压线路改造和规划方案,在此基础上进行电气计算分析及工程量汇总,并对改造和规划方案进行了投资估算和经济效益分析.     

元胞自动机时空数据模型与预测方法

对标准元胞自动机(cellular automata,CA)模型进行扩展以满足具体行业地理信息系统(GIS)平台上时空动态模拟和预测应用要求。然后以电力行业配电网空间负荷预测为具体应用,建立起了土地利用演化动态模型与电力负荷空间预测之间关系,解决了时空数据管理中空间数据离散如何与属性数据进行交互问题。模拟出城市土地利用动态发展变化过程,预测出规划区域中的各划分小区土地的未来使用类型,建立起配电网空间负荷预测时空数据模型,突破了传统时空分离电力预测的预测方法的局限。最后通过一个配电网空间负荷预测实例验证了该方法有效性。     

城镇中压配电网规划方法与应用研究

本文叙述了配电网规划的,必要性,完成了斗门区的总量负荷预测和分区负荷预测,对斗门中低压配电网“十一五”期间的具体出线规划给出了技术细则并进行了投资估算。     

配电网短期负荷小波组合预测研究

分析不同规模的配电网负荷,验证了配电网短期负荷变化复杂的特征,采用单一预测方法进行配电网短期负荷的预测仿真.考虑到配电网短期负荷变化规律性不明显的特点,利用db4小波函数对配电网的历史负荷数据序列进行最大尺度分解重构,将历史数据划分成不同频段的分量,根据不同频段负荷分量特点分别采用GM(1,1)模型、时间序列法及二次指数平滑法对低、中、高频分量进行预测,再将各分量预测值叠加得到总的预测结果.结果表明,该组合预测法可有效提高预测精度,获得较为满意的预测结果.     

基于DE-ELM算法的配电网电力系统负荷预测研究

针对目前方法对配电网电力系统进行负荷预测时,由于未能在电力负荷预测前对电力数据进行缺失值插补处理,导致该方法存在预测精度差、时间长以及性能差的问题,提出一种基于DE-ELM(Differential Evolution-Extreme Learning Machine)算法的配电网电力系统负荷预测研究方法。首先依据小波变换对电力数据进行去噪处理,根据去噪结果完成电力数据缺失值的插补,获取完整的电力数据集;再将数据集分成训练集与测试集两部分,将全局寻优引入极限学习机,采用DE-ELM算法对训练集进行计算,依据结果建立网络模型;最后将测试集放入构建的模型中进行训练,基于输出结果实现配电网电力系统的负荷预测。实验结果表明,运用该方法进行配电网电力系统负荷预测时,预测精度高、时长短、性能好。     

城市配电网规划中电量及负荷预测方法研究与实践

首先对城市配电网规划中各种电力电量预测方法进行分析,并通过兰溪市配电网规划对各种电量预测方法进行了实践,经对比后采用年均增长率法来对＂十二五＂期间的电力需求进行预测。最后,结合饱和用电负荷密度参考指标,对兰溪市中心城区的电力负荷进行了预测,对今后城市配电网规划有一定的借鉴意义。     

霍尔果斯工业园区电力专项规划负荷预测分析

负荷预测是配电网规划的基础工作,是电力专项规划的核心内容.针对新建工业园区的特点,以新疆霍尔果斯经济开发区兵团分区作为案例,首先运用负荷密度法、项目统计法、平均增长率法和最大负荷利用小时数法对工业园区进行负荷预测;然后,综合4种预测方法及预测结果,采用了组合预测法得到了兵团分区供电预测负荷.预测结果表明该方法具有较大的实用价值.     

太原北城柳溪地区配电网结构分析

通过对太原北城柳溪地区配电网结构现状的分析，指出其存在的缺陷和造成对用户供电局限性的原因，提出了基于优化分区的配电网规划和分区负荷预测理论的配电网改造措施，指出应根据各分区不同的负荷特性、分区面积大小、现有技术经济参数等因素灵活选用空间负荷预测法、负荷密度法、弹性系数法、”S”曲线法、用地仿真法等进行配电网负荷预测，有效地预计柳溪地区负荷的增长点。这对改善柳溪地区配电网的供电品质、增强供电可靠性有一定的实践指导意义。     

宜宾职院配电网规划探讨

本文对宜宾职业技术学院配电网的现状进行了分析,同时指出现有电网存在的问题,最后在城市电网规划理论及其规划方法的基础上,对影响学院配电网规划方案质量的三个主要方面：电力负荷预测、变电站规划及配电网接线模式进行了探讨。     

考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法

针对空间负荷预测的影响因素多样及历史数据匮乏的问题,提出了一种考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法。该方法首先综合考虑多种影响电力负荷的因素,从开发强度、发展水平、气侯条件建立地区多维度指标模型。然后构建生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的数据生成模型,对训练集进行数据增强,生成数量充足且符合地区特点的训练样本。其次采用基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化初始权重和阈值后的反向传播(back propagation,BP)神经网络建立空间负荷预测模型,并利用增强后的数据集实现空间负荷预测。最后,以东部某市4个区为例,对本文的方法进行验证,仿真结果表明本文提出的方法可以提高空间负荷预测精度,具有实用性和有效性。     

基于密度估计的异常电力负荷数据辨识与修正

SCADA系统数据库中一般会有一些异常的电力负荷数据,直接用其来进行短期负荷预测将影响预测结果的准确性,因此有必要对这些异常数据进行辨识和修正.文中同时考虑负荷的横向连续性和纵向连续性,先把负荷数据按照日期排列成二维数据集,然后采用基于密度的方法,在两个维度中对异常数据进行辨识与修正,最后通过实例分析验证了该方法的有效性.     

霍尔果斯工业园区电力专项规划负荷预测分析

负荷预测是配电网规划的基础工作,是电力专项规划的核心内容。针对新建工业园区的特点,以新疆霍尔果斯经济开发区兵团分区作为案例,首先运用负荷密度法、项目统计法、平均增长率法和最大负荷利用小时数法对工业园区进行负荷预测;然后,综合4种预测方法及预测结果,采用了组合预测法得到了兵团分区供电预测负荷。预测结果表明该方法具有较大的实用价值。     

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.     

电动汽车充电站短期负荷预测

为了保证规模化电动汽车接入后的配电网的稳定性,文章对电动汽车充电负荷特性进行研究,建立了电动汽车充电负荷预测模型,考虑到适应复杂的天气变化情况下的电动汽车充电站负荷预测,采用基于GA-ANFIS-FFNN算法的电动汽车充电负荷预测方法,采用GA优化的ANFIS算法进行充电负荷预测,预测输出结果采用FFNN算法优化提升整体预测准确性,并采用多种算法对比验证本文所提算法在突变天气下的充电负荷预测的优越性。     

基于大数据的分布式中压配电网空间负荷分配方法研究

分布式中压配电网空间负荷分配涉及的数据量较大,当前分配方法通常为经验法或简单类比法,分配结果不可靠,无法达到用户要求。为此,提出一种新的基于大数据的分布式中压配电网空间负荷分配方法,在GIS平台上完成对空间信息的提取,将经数字化处理后的配电网空间地图分割为若干层,针对各子空间求出用户密度因素。对规则条件进行判断,选择能够使规则产生最佳效应的规则推理,针对能够被添加至当前规则集合中的所有节点,求出启发式函数的值,对全部路径节点信息素浓度进行更新,以获取配电网电力负荷元胞转换规则,确定各空间适于发展各类负荷的程度。以大数据为基础,通过全局最优分配法实现分布式中压配电网空间负荷分配。实验结果表明,所提方法分配结果佳,能够满足用户要求。