浅谈负荷管理在电力需求侧中的运用分析

随着电力负荷管理体制的不断深化,电力负荷智能管理控制系统不仅实现用电信息的实时远程集中抄表、远程控制等基本功能,还具有购电量控制、用电稽查、线损和电力负荷分析统计、以及短期电力负荷预测等功能,为供电企业节能降损,以及提供高效优质的电能服务提高强有力的技术支持,在供配电领域中具有较大的推广应用前景,笔者提出加强电力负荷控制系统的功能扩展和开发,不断挖掘系统潜力,提升系统利用价值,使之成为有效推行需求侧管理的重要技术手段。     

负荷管理系统在电力需求侧中的运用

在对需求侧电力负荷管理系统的分层分布式逻辑结构进行了认真分析后,对需求侧电力负荷管理系统功能进行了详细的分析讨论.     

浅述智能电网电力需求响应

电力需求响应作为智能电网下电力市场机制的重要组成部分,已成为智能电网建设的重点内容。介绍了智能电网环境下电力需求响应的分类及相应的需求响应机制,详细地阐述了各类响应机制的实施方法;最后介绍了需求响应效益分类及评价方法。     

电力需求侧管理对策研究

电力需求侧管理作为一种先进的资源规划方法和管理技术,能够促进经济、资源和环境的协调发展,对缓解电力短缺、提高用电效率和提高效益等方面具有十分重要的作用。本文阐述了电力需求侧管理的理论,详细说明了供电局实施需求侧管理的具体策略,对电力公司开展电力需求侧管理工作具有重要的指导作用和现实意义。     

兼容需求侧资源的电网负荷预测分析

随着时代的进步和社会经济的发展,我国电力系统发展迅速,电力体制的改革,促使电力企业在发展过程中面临着日趋激烈的市场竞争;为了获得优势,就需要将更加优质的电力服务提供给用户,那么电网负荷预测需要引起人们足够的重视。本文简要分析了兼容需求侧资源的电网负荷预测,希望可以提供一些有价值的参考意见。     

兼容需求侧资源的电力系统负荷预测分析

文章分析了需求侧资源的类型,并以某10kV变电站的某条线路为例,探析了兼容需求侧资源的电力系统负荷预测的总体思路以及模型构建,以供参考。     

电力需求侧温控负荷集群的聚合辅助服务

在智能电网用电负荷中,温控负荷作为主要的可调节负荷占有较高的比例,合理的引导和控制它们有序用电,对于电网的稳定运行与智能调节起着关键性的作用。文章主要探讨了温控负荷的个体建模和聚合近似建模,以及聚合负荷的辅助服务供给模式。给出温控负荷的个体建模和聚合建模方法及常用的理论研究与系统仿真模型,并对此类温控负荷的可应用场景给出了可实现框架结构,分别为基于频率响应调节的分散式温控负荷调频服务、基于负荷削减的集中式二次调频负荷调度服务、基于温度设定点控制的负荷跟随辅助服务。研究结果表明:聚合温控负荷集群可以作为需求侧的可控负荷资源,为电力系统稳定运行提供可观的备用容量。     

基于改进深度森林的短期电力负荷预测模型

深度学习模型通过学习数据的深层特征能够有效提高电力负荷预测的准确率,但同时也带来了超参数较多、模型可解释性差等问题。针对这些问题,文中将深度森林模型引入短期电力负荷预测领域。在多粒度级联森林模型的基础上改进了多粒度窗口扫描方法,调整窗口大小与滑动步长,使模型能够在不同时间尺度下提取电力负荷数据的周期性特征。此外,改进深度森林输出层的计算方法,将输出结果由离散的类向量改进为连续的预测值,进而提高模型的精确度。最后在中国东北电网的实测数据中验证了文中所提出方法的可行性与有效性。从实验结果可知,改进深度森林算法在较高预测精度的情况下能取得更高的准确率,并且相较于深度神经网络具有更快的学习速度。     

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。     

浅谈电力需求侧管理

开展电力需求侧管理工作,具有节约电能消耗和转移用电负荷、优化电网运行方式等作用,可以有效促进资源节约和环境保护。     

智能电网需求侧个性化推荐系统

基于智能电网的双向通信基础设施与先进量测设备,个性化推荐技术从收集的需求侧大数据中获取知识,为优化电网运营提供有力支持,并向终端用户推荐面向能源的产品/服务/建议。研究首先探讨了个性化推荐技术的原理以及在需求侧中引入个性化推荐技术的前景;其次,介绍了实现智能电网需求侧推荐系统的关键技术,并对现有研究工作以及未来构建的需求侧个性化推荐系统进行分析;最后,讨论了实现需求侧个性化推荐系统可能遇到的挑战。     

平面模型中侧面摩擦分析与改进措施

分析了在平面模型试验中,侧面摩擦对荷载传递的影响,并提出了减少摩擦、改善边界条件等提高荷载传递的措施.     

网格资源提前预留中用户资源需求量预测模型

针对目前对网格资源提前预留的研究主要集中在资源预留算法上,几乎忽略了如何估算用户资源需求量问题,提出一种适用于网格资源预留的用户资源需求量预测模型.基于对网格资源提前预留请求的定义,结合GM(1,1)灰色预测方法,建立了用户资源需求量预测模型,并提出相应的改进方法,提高了预测精度.模拟实验证明了模型的有效性,能获得较好的预测效果.     

考虑需求侧多能源响应的虚拟电厂优化运行策略

虚拟电厂技术为聚合分布式能源和用户侧资源参与能源市场交易提供了有效手段.针对综合能源场景下能源供需互动不足的问题,基于虚拟电厂内多能源聚合商参与需求响应为背景,建立了一种综合考虑了储能设备、能源耦合设备、分布式可再生能源发电、多能源市场交易及激励型综合需求响应的虚拟电厂两阶段优化运行模型,第一阶段为虚拟电厂最优经济调度...     

考虑响应特性的需求侧多元可控负荷协同调控策略

需求侧多元可控负荷灵活调控,能够促进含新能源电力系统供需平衡.为了研究多种可控负荷在调控过程中的响应特性和协同机制,分析了单类可控负荷运行特性,提出了可控负荷群参与国内电网调控的实施架构及实现方法;构建了基于负荷聚合商的多元可控负荷集群调控模型,并提出了以调控偏差最小为目标的多元可控负荷协同调控策略,实现日内削峰、消纳双场景调控.仿真结果表明:所提策略能够与预期目标曲线形成较精准匹配,同时还具备较大的经济性.     

中性化服裝市场消费需求及发展前景预测

立足于服装市场发展的基本理论,以体现人格为理论出发点,从目标消费群体的心理需要分析入手,阐述了中性化服装市场形成和发展的主要原因.分析了目标消费群体的构成以及目标消费群体的消费需要.结合中性化服装的特点和市场调查的统计分析结果,预测了中性化服装的发展前景.     

中国未来用水需求量的预测分析

根据中国水利部相关资料,将全国用水分为工业、农业及生活用水三个方面。建立了多项式回归模型并预测2012～2025年的工业、农业用水需求量,用灰色模型预测生活用水需求量,进而知道2030年全国用水总需求为678.9148 Gm3,较《中国可持续发展水资源战略研究综合报告》更符合中国的发展规划。     

基于XGBoost-神经网络的建筑负荷预测模型构建

针对建筑负荷预测模型特征选择工作量大、泛化能力提升难的问题,提出一种基于XGBoost-神经网络的建筑负荷特征筛选及预测方法,利用XGBoost算法训练滤波处理后的数据,基于平均绝对误差百分比MAPE确定最优特征子集,以改善模型精度和泛化能力;采用贝叶斯正则化算法训练前馈神经网络,以便能够在训练优化过程中降低网络结构复杂性,从而避免网络过拟合,进一步提升其泛化能力。针对某商业建筑的负荷预测实验结果表明,特征筛选后较筛选前模型MSE降低43.29%,有效提高了模型预测精度;分别以贝叶斯正则化和L-M算法对神经网络进行训练,前者5次试验RMSE和MAPE平均值较后者分别降低87.08%、85.33%,预测模型泛化能力得到有效提升。     

供热系统负荷预测方法研究

供暖系统是一个集非线性、不确定性、时变性于一身的大系统,利用传统方法很难对城市供暖负荷进行准确预测.根据室内空气热平衡和围护结构内表面的热平衡,可以对负荷变化进行动态分析.通过调节各环境参数的组合使供热系统的能耗最小,并建立优化模型对室内环境参数进行优化组合,能够较好地解决城市集中供热负荷的预测问题,为系统的总体优化提供基础.     

一种面向工作站网络的系统负载预测方法

提出一种应用人工智能技术方法解决基于PVM环境的负载平衡问题，采用多项负载指标表示结点的负载情况，总利用BP算法，预测未来的负载情况，解决了采用多项负载指标所带来的系统开销大的问题，在任务分配与任务执行时，应用人工智能技术预测各结点的负载情况，找到较佳的分配方案，实验结果证明，本算法较通常的算法在性能上有很大的提高。