基于ARIMA模型的区域用电量预测方法

传统区域用电量预测方法存在预测能力差的问题,为此,提出基于ARIMA模型的区域用电量预测方法。获取区域的历年用电量数据进行预处理,获取统一的用电量数据;再利用ARIMA模型对用电量时间序列进行平稳性检测,利用最小二乘估计方法估值用电量参数;最后结合线性神经网络构建区域用电量预测模型,将统一的用电量数据放入模型中进行计算,以此完成区域用电量的预测。实验结果表明,所提方法可以有效检测出电量负荷及电量同比增速,预测能力强、预测精度高。

风电场集电线路防雷保护的研究

风能是一种可再生的清洁能源,大力发展清洁能源是世界各国的战略选择。雷害长期困扰电网,近年来呈逐年加剧之势。线路频繁遭受雷击,不仅影响风机和电气设备正常运行,而且危及电网安全。本文以投运风电场线路雷击记录为样本,分析了各个风机避雷器动作频次与地形地貌、不同季节、线路相别的相关性,探讨雷电天气断路器跳闸原因和集电线路雷电过电压类型。提出了适合风电场集电线路的避雷措施,并给出意见和建议。