基于最小二乘支持向量机和负荷密度指标法的配电网空间负荷预测

传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级,建立比较精确的负荷密度指标体系;然后根据待预测地块的规划属性,在体系中为LS-SVM预测模型选出与预测样本特征更为相似的样本进行训练,提高LS-SVM的泛化能力和预测精度;采用遗传算法对LS-SVM预测模型的参数进行自动优化,进一步提高预测模型的适应性和预测精度,实例验证了该方法的实用性和有效性。

基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法

针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求这一不足,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的负荷密度指标求取新方法。该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理,运用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法,建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度,克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点。通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性。

基于负荷密度法的综合住宅小区负荷计算

随着综合住宅小区的发展,现有的确定小区供电容量的方法有一定的局限性,因此研究报装业务中既能满足居民的用电需求又不致造成过多电力资源浪费的负荷计算方法十分重要。指出了现在使用较普遍的基于单位指标法的负荷计算方法的缺陷,并阐述了负荷密度法的优势和计算理论。通过对典型示例的计算表明了该方法所得结果有一定的参考价值。结论表明,基于负荷密度法的综合住宅小区负荷计算可为电力公司报装业务提供先期负荷评估依据,减少了用户用电容量虚报造成的电网资源浪费。

基于改进负荷密度法的微网负荷预测

微网的负荷预测是微网规划、建设研究中的一个难点问题。由于微网的特殊性,常规负荷预测的方法不能直接用于微网负荷预测中。在对微网负荷进行分类的基础上,梳理常用的负荷预测方法,并提出可能应用于微网的方法。根据微网中负荷密度与社会经济因素的关系,使用统计软件SPSS19.0着重研究了一种适用于微网的改进的负荷密度法。实例研究结果表明基于主成分回归分析的改进的负荷密度法在一定程度上提高了预测精度。

基于极限学习机与负荷密度指标法的空间负荷预测

空间负荷预测对有配电网的规划建设具有重要意义,为了提高配电网空间负荷预测的精度,文中提出基于极限学习机(ELM)的配电网空间负荷预测算法,采用粒子群优化(PSO)模型的参数。首先根据用地性质将负荷分类,再通过模糊C均值(FCM)算法对每一类负荷进行聚类分析,建立精细化的负荷密度指标体系。根据待预测地块的特性指标选取训练样本,代入ELM训练,提高预测精度。通过搜索的数据对实例进行仿真试验,通过对比未引入FCM算法的相对误差、未引入PSO算法的相对误差以及采用PSO-ELM算法的相对误差可得,文中提出的PSO-ELM算法具有较高精度,满足实际工程的要求。

小区负荷密度指标法在格尔木城区电网负荷预测中的应用

针对格尔木城市规模较小,用电水平较低,采用传统的负荷预测方法很难准确把握格尔木城网目标年负荷水平。文章利用《城市电网规划计算机辅助决策系统》软件中的负荷预测子系统,采用国内在目标年常用的小区负荷密度指标模型,对目标年格尔木城区负荷总量及负荷分布进行预测,得到格尔木城区饱和的负荷水平和准确的负荷分布情况,为指导今后电网建设提供依据。

负荷密度法在城市远景负荷预测中的应用

简要介绍了目前常用的几种负荷预测方法。针对城市总体规划中电力专项规划的需要,具体介绍了负荷密度法进行空间电力负荷预测的原理和优点。结合广东江门市城区电力专项规划,阐述了用负荷密度法进行预测城市远景负荷的方法和步骤。预测结果表明该方法有较强的实用意义和推广价值,可为城市电力专项规划提供参考和借鉴。

负荷密度法在高压电网规划中的应用

以广州市番禺区高压电网规划与城市规划相结合的实际经验为例,探讨了可以有效使城市规划和电网规划相统一的负荷预测方法—负荷密度法在高压电网规划中的应用。通过建立负荷密度法的数学模型,指出该方法虽然在应用上存在难点,但能够保证负荷预测结果与城市规划的高度结合,体现与城市规划数据相适应的合理负荷值;通过分析该方法在番禺电网中的应用现状,证明负荷密度法既可以满足电网经济性和可靠性的要求,又可满足城市发展的要求,具有实际的应用优势。

基于负荷密度法的城市配电网规划管理体系研究

城市配电网规划的负荷预测方法多种多样,城市配电网规划管理的体系也多种多样,本文探讨的是基于负荷密度法的城市配电网规划管理体系。文中首先介绍了基于负荷密度法的城市配电网规划管理体系的实施背景,其次介绍了基于负荷密度法的城市配电网规划管理体系的主要内涵及做法,最后介绍了这一规划管理体系在实际推广应用中所起到的效果,并展望了这一规划管理体系的未来发展完善趋势。

考虑地域差异的配电网空间负荷聚类及一体化预测方法

针对基于智能算法的负荷密度指标法对样本依赖性强且在各地实际应用困难的不足,提出一种考虑地域差异的配电网空间负荷聚类及一体化预测方法。该方法首先通过大量调研得到分布在不同地区、分属不同类型的负荷样本及所处地区信息;然后利用基于日负荷曲线的负荷分类校验及精选方法对所有调研样本进行分类精选;再根据区域分类、负荷分类对精选样本构成的全样本空间进行两级划分,得到分层级子样本空间;最后根据待测地块的属性信息对子样本空间进行匹配,选取与其最相似的子样本空间作为训练样本,构建支持向量机模型预测各地块的负荷密度,进而得到电力负荷的空间分布。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。

基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法

提出了一种基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法。该方法采用"自上而下"的方式来实现,首先建立计及经济、人口、气温等因素影响的多变量预测模型,并在此基础上预测出城市电网的负荷总量;然后根据城市用地信息,采用负荷密度指标法把负荷总量分配到各个供电小区,从而实现空间负荷预测。最后以吉林市城市电网为例进行分析,结果表明该方法是有效的。

基于标量场分析的远景负荷预测新方法

相近地域的负荷存在辐射效应。负荷的辐射效应主要体现在居民负荷与商业负荷之间,工业负荷的辐射作用相对不明显,随机性比较大。提出了一种考虑商业负荷和居民负荷辐射效应的新方法,应用于远景负荷预测。在依据负荷密度法对地块负荷进行饱和预测的基础上,借鉴标量场分析方法,考虑地块居民与商业负荷之间的辐射作用,对地块负荷预测结果进行调整,使之更符合负荷的实际分布规律。文中提出的方法已应用于中山电网远景负荷预测。算例表明采用所提出的方法能使负荷分布更合理。

配电网网格化规划中空间负荷预测方法研究

根据配电网网格化规划的要求,在电网规划供电单元、供电网格、供电区域划分的基础上,自下而上给出了3个层级的空间负荷预测方法。在供电单元层级,针对负荷密度法过程中负荷密度指标的选取,提出用S型曲线模型来确定过渡年负荷密度指标的方法,并给出了供电单元内同时率的计算方法,以此来确定供电单元负荷;对于供电网格层级,考虑供电单元间的同时率,给出了供电网格的负荷预测方法;由于供电网格为面积较大的综合型区域,它们之间的同时率接近于1,因此供电区域负荷为供电网格负荷直接相加。各个层级的负荷预测方法较传统的总量负荷预测更为精细化,为网格化规划中的高中压电网规划奠定了基础。

县级电网规划负荷预测方法的探讨

县级电网供电范围较小,供电量有限,其用电负荷的发展易受各种因素的影响变化较大。文章结合海南省县级电网规划情况,论述县级电网规划负荷预测的一些特点和需注意的问题,并介绍分行业产值单耗法、大用户加增长率法、大用户加外推法及负荷密度法等几种较为适用的预测方法。

空间负荷预测法的应用实例及要点分析

负荷预测是配网规划的基础,负荷总量及其空间分布的合理确定,对于配电网的精细管理及资源的优化配置有着重要的意义。就工程中应用最为广泛的一种空间负荷预测方法,即负荷密度指标法进行了分析,给出了在对单一地块及整个规划片区进行负荷预测的实例,并对预测结果进行了证验。最后,分析了负荷密度指标法在电动汽车、分布式发电等逐步普及的新形势下,在负荷预测时需重点关注的要点。

多层分区空间负荷预测方法在城网规划中的应用

城区负荷较为集中、分区负荷性质也较为直观的特点,使得空间负荷密度法(Spatial Load Forecasting,简称SLF)在城网远景规划中获得广泛的应用。给出了空间负荷预测数学模型,建立了多层分区的空间负荷预测结构,将预测模块分为数据收集层、仿真层和总量层;为反映负荷空间分布的特征,将供电区域划分成若干个单元小区,把空间负荷预测转化为分辨率较高的单元小区负荷的预测。该结构既具有趋势法和仿真法的优点,既减少了基础数据收集工作量,又能保证对预测区域划分具有足够解析度和预测精度。通过在河源城区电网规划中应用验证表明,在所建立的多层分区结构模型的基础上进行负荷预测,能有效地保证预测数据的合理性和实用性。

基于改进的空间负荷预测法在远景年产业园区的应用研究

传统的空间负荷预测方法在选取同时率时难以满足精度要求,为此提出了一种改进方法,即对各分类负荷采用将各自的日负荷曲线相加的方法,并将其应用于阜阳合肥远景年产业园区的空间负荷预测,得出了准确与详实的负荷分布情况。预测结果表明该方法计算简便、精度高、实用性较强,可以有效提高负荷预测精度。

基于改进logistic模型法的配电网负荷预测

为了达到“双碳”目标,新开发地区的配电网需要进行目标网架结构规划,目标网架的搭建又离不开准确的负荷预测。常规配电网规划通常以自然增长法和点负荷法求取过渡年负荷增长速度,误差往往较大。本文考虑新开发地区负荷增长规律,先使用空间负荷预测进行饱和负荷预测,然后以空间负荷预测的值作为饱和值,利用logistic法进行近期负荷预测,并运用粒子群算法对logistic的参数进行寻优。最后通过以华东某地区2001年至2020年历史负荷数据与该地区发展规划为分析案例,印证了该预测模型相比于传统模型以及未改进模型的优越性。

饱和年电力负荷预测方法研究

在总结多种电力负荷预测方法的基础上,选取负荷密度法对广州市白云区饱和年远景年电力负荷进行预测。并采用综合用电水平法、电力弹性系数法、回归分析法和横向类比法四种方法对负荷预测结果进行补充和校验,保证预测结果的准确性和可靠性,探索了一套切实可行的远景年负荷预测方法。

大同电力负荷预测新方法

负荷预测是电网规划、设计、调度、运行控制等工作的重要基础,是制定电力系统运行方式的重要依据,是电力系统安全、经济运行的前提和保障。准确的负荷预测,可以保证社会的正常生产和生活,有效提高经济效益和社会效益。因此,电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展,乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。本文通过对负荷密度法和时间序列法相结合,针对中期负荷预测提出了一种新的电力负荷预测模型,并对大同市电力负荷进行了预测。