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基于灰色理论负荷预测的应用研究

引言负荷预测是电力系统规划和运行中的重要工作之一,它决定了发电、输电和电量的分配,在一定规划期内负荷与用电量的大小决定了电力系统的发展规划和发展速度。目前,负荷预测方法很多,其中灰色预测是一种比较有效的方法,而且广泛用于中长期负荷预测中。本文对灰色系统GM(1,1)预测模型及其在负荷预测中的应用进行讨论,并且对如何提高模型的预测精度进行分析,说明灰色GM(1,1)模型在某些情况下精度不高的原因,建立基于GM(1,1)原理的改进残差模型和GM(1,1)中的α参数修正模型来修正负荷预测值,以提高预测精度。1灰色系统GM(1,1)预测方法灰色系统建立的微分方程揭示了电力负荷随时间连续变化的过程。GM(1,1)模型首先对历史数列x(0)=[x(0)(k)│k=1,2,...,n]进行一阶累加生成,得到规律性较强的累加生成数列x(1)=[x(1)(k)│k=1,2,...,n],然后对生成数列建立一阶微分方程,得到函数表达式后进行电力系统...  (本文共4页) 阅读全文>>

《电力系统自动化》2004年12期
电力系统自动化

多层分区空间负荷预测结果综合调整的区间方法

O引言空间负荷预测是对规划区内负荷的位置和大小等进行预测,是城市电网规划的基础性工作,其研究具有非常重要的意义仁‘」。空间负荷预测方法可分为趋势法和仿真法两大类仁22。近年来的文献大都集中在仿真法对空间数据与土地使用类型、强度及负荷增长关系的研究上,提出了各种基于模糊理论口‘〕、神经网络圈、数据挖掘[6j等的预测方法。但上述成果在我国城网规划中推广应用的成功案例却不多见,这主要是由空间负荷预测工作的复杂性和我国城网规划工作的特点造成的。要在我国成功开展空间负荷预测工作,必须首先解决一些关键性的技术难题,其中,预测结果的综合调整就是一个非常突出的问题。结果调整与决策是预测活动的最终和决定性阶段〔7〕。不同预测方法所得结果往往不同,在不同土地划分解析度下对同一区域的预测结果也很难保证一致,因此必须进行预测结果调整。该工作是负荷预测乃至全部规划过程中最为耗时、费力的阶段,需要预测者付出艰苦和细致的劳动,急需研究相关的理论及软件工具。为...  (本文共6页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2019年15期
电子技术与软件工程

空间负荷预测在某县城核心区负荷预测的应用

1引言本文基于某县城总体规划(2016-2020),采用美国加州WLSL星能电气有限公司和重庆星能电气有限公司开发的《CEES供电网计算分析辅助决策软件-空间负荷预测子系统》,对某县城核心区进行空间负荷分布预测应用。2计算流程本文采用的是一种基于饱和负荷密度的空间负荷预测方法,自下而上对某县城规划区域进行负荷预测。其计算流程如下:法,最终确定规划区用地分为十二类:一类居第一步,分区及土地使用类的划分。住用地、二类居住用地、工业用地、商业金融根据城市规划,将规划区域按大区-中区-用地、行政办公用地、医疗卫生用地、教育科小区的顺序进行地块划分。通过分区预测负荷研用地、文化娱乐用地、对外交通用地、公共增长的位置,为配电网规划提供空间信息;再服务设施用地、仓储用地和发展用地。根据城市规划用地性质划分标准确定每个小区4规划用地划分的用地性质。第二步,负荷指标确定及分区负荷预测。为满足10kV配电网规划的需要,并使负通过实地调研,以同类型区...  (本文共2页) 阅读全文>>

《通讯世界》2017年22期
通讯世界

配电网规划中负荷预测实际问题及措施

1引言对于农村地区的电力规划而言,负荷预测的准确性直接影响规划实施后配电网运行的综合效率。对配电网的负荷预测必须要建立在一定的数据基础之上,通过对用户侧电力数据信息进行采集、传输、存储和分析,才能实现电力供给侧的准确预测。近年来,用户侧数据复杂程度日益增大,对数量和来源日益增多的历史电力负荷数据进行有针对性地分析是当前重要的研究课题。因此,基于待规划县域内的电力需求进行预测数据的历史资料分析可以保证负荷预测的准确性。本文通过实验设计,建立大数据并行负荷预测技术模型,对配电网规划中电力负荷的关键问题进行解决,有效提高预测准确性。2预测数据来源2.1数据平台对配电网的负荷预测应建立在定量分析的基础上,结合电力用户侧大数据分析的实际需要,搭建一个基于分布式系统基础架构的大数据分析平台(Hadoop),在系统中优化计算框架和Spark内存,平台架构图如图1。2.2数据管理层主要是对电力负荷原始数据进行收集与整合,要求制作待规划县域用电分...  (本文共3页) 阅读全文>>

《中国电机工程学报》2018年12期
中国电机工程学报

基于分布式图计算的台区负荷预测技术研究

0引言短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分,准确的短期负荷预测是电力部门安排日开停机计划和调度计划的基础,对保证电网的安全、经济运行起着重要的支撑作用。在配电网实施单元制、精细化规划和运行维护的背景下,以低压台区为单位的负荷预测,对于网格化负荷发展趋势和规划需求分析、配电网薄弱环节辨识和电力系统运行方式调整等业务都具有重要意义[1-3]。传统短期负荷预测可分为4个主要类别[4]:数据分析法、人工智能法、知识系统法和混合预测法。数据分析法包括时间序列法[5-6]和回归分析法[7-8]等,多利用负荷与时间序列及其他变量的拟合方程进行预测。人工智能法包括人工神经网络法[9]和模糊逻辑法[10]等,多通过历史负荷和相关多维因素对预测模型进行训练,获得模型参数后实现预测。知识系统法将专家经验与人工神经网络等方法结合提高预测精度[11]。混合预测法则结合上述方法中的两个或多个提升预测系统的性能,代表了目前短期负荷预测的最新发展方向。目前对短...  (本文共13页) 阅读全文>>

《自动化应用》2016年11期
自动化应用

电力用户侧大数据分析与并行负荷预测研究

0引言随着智能电网技术、计算机网络技术、通信传感技术等的飞速发展,我国的电力用户侧数据成倍的增长,并且在这样的背景下,逐步的构建了用户侧大数据。随着科学技术的不断发展和用户需求量的不断扩大,传统的数据分析模式已经无法适应现阶段的需求。如何对电力用户侧大数据进行可靠的存储及高效准确的分析是当前电力行业面临的重要问题。因此,对电力用户侧大数据分析与并行负荷预测研究有着重要的现实意义。1电力用户侧大数据分析1.1电力用户侧大数据特点如何对电力用户侧大数据进行快速准确的分析,是当前电力电工系统面临的重要问题之一。各式各样传感器的普及及智能家电的使用,导致电力用户侧大数据分析的任务量加大。据不完全统计,截止2 0 1 3年1月,我国智能电表的覆盖率达到4 0%,直供直管的智能电表覆盖率达到5 5%。智能家电随着物联网时代的到来及大数据精简时代的进步,逐渐出现在更多的家庭当中。电力用户侧大数据的特点如下:(1)数据量大。根据调查,美国的太平...  (本文共2页) 阅读全文>>