基于数值天气预报的母线负荷预测

针对母线负荷量大面广,易受气象变化影响,且传统天气预报与母线负荷之间存在极为松散的地理对应关系,提出了基于数值天气预报和负荷分类的母线负荷预测。通过获取母线负荷所属行政区域,如县、乡或市辖区的地理位置,提取与母线地理位置紧密对应的高精度数值天气预报信息。通过研究母线负荷与气象因素的相关特性,构建了基于数值天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型。通过对某省母线负荷进行分析预测,验证了该方法的实用、有效性。

基于灰色关联度与LSSVM组合的月度负荷预测

由于月度负荷的二重趋势特性,其变化呈现出复杂的非线性组合特征,使预测精度一直不能达到令人满意的结果。针对月负荷的二重趋势特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)存在的数据输入维数大、训练时间长等缺点,提出一种基于灰色关联度与LSSVM组合的月度负荷预测方法。该方法通过计算灰色关联度来选择训练样本,选取LSSVM进行样本训练;将与待预测月高度相似的历史月负荷作为LSSVM的训练样本输入,剔除了冗余数据,减少了输入维数,提高了预测精度。通过实例验证和结果对比,证明了该方法可显著提高月负荷预测的精度。

考虑热电和大规模风电的电网调度研究综述

冬季供热期,为满足供热要求,热电联产机组采用"以热定电"方式运行,系统调峰能力差,在负荷低谷时段会造成大量弃风限电。针对该问题,分析热电机组电-热耦合特性,总结归纳国内外相关研究成果。从增设电热耦合设备和电网精益化调度两方面展开论述,对增加电锅炉、热泵、储热等方案进行综合分析。总结适用热电机组的电力系统精益化调度方法,并对国内外解耦电热约束的实际应用情况进行了阐述。最后指出了电源侧、电网调度侧下一步需要深入开展的工作。