异常电力负荷数据的辨识方法研究

为了满足实际对负荷预测精度的要求,提高中期负荷预测的准确性,针对目前异常数据辨识方法工作量大,人工干预较多,易误判、漏判的现状,以及电力系统年负荷曲线所具有的纵向相似性和横向相似性,提出了基于数理统计及三点平滑原理的异常数据辨识和修正算法。通过对甘肃省电网实际历史数据的辨识和修正研究,验证了此方法具有简单实用、工作量小、人工干预大大减少等优点,提高了负荷预测精度,具有一定的有效性和适用性。

基于电源特征的发电统计数据异常辨识研究

电力企业对发电情况的研究一般基于发电统计数据,但统计数据中的异常数据会影响对发电情况的正确认知。针对发电统计数据的异常辨识难点,剖析了统计数据的组成结构及相互关系,分别依据自身历史数据或同类电厂数据提出了传统电源和新能源的横向与纵向聚类方法,确立了不同类型电源月度发电统计数据的异常辨识条件,提出了面向不同电源特征的发电统计数据异常辨识方法。通过实例分析,验证了该方法的合理性与有效性。