间接预测法在母线负荷预测中的应用

为避免220 kV母线供电区域内负荷转供、停电以及小电源等因素对母线负荷预测的不利影响,提出了一种间接预测母线负荷的方法。首先把母线下网负荷转换成该母线供电区域内的理想用电负荷,再将该理想用电负荷作为历史负荷数据采用系统负荷预测的算法进行预测得到初步预测结果,同时获取待预测日各种影响因素的值,初步预测结果剔除各种影响因素间接预测出母线下网负荷值。实例证明了相对于以母线下网负荷值作为历史数据的直接预测法,该方法的应用对供电区域内含有小电源的母线负荷预测的准确率有着明显的提高。

用于小水电地区负荷预测的两阶段还原法

影响电力负荷预测的因素较多,其中小水电出力的强不确定性对多小水电地区负荷预测准确率的影响尤其明显。文章首先分析了小水电发电负荷的特性及主要相关因素,根据小水电的规律性,提出了小水电负荷预测的有效方法。考虑到不同负荷成分的差异性,提出了多小水电地区负荷预测的两阶段还原法,将网供负荷分解为全社会负荷与小水电负荷,根据各自特点选择不同的适合的方法预测,再还原为网供负荷预测结果。实例验证了文中方法的正确性和有效性。文中的工作对于多小水电地区网供负荷或小水电负荷预测具有重要现实意义与实用价值。

混沌神经网络在小电网电力负荷中的应用

通过对小电网短期电力负荷的特点分析,利用平滑、差分、去基值、比例放大四种时间序列处理的方法,去偏复自相关法的相空间重构和BP网络训练三者结合,提出一种应用于小电网短期电力负荷的新的混沌神经网络模型。并通过实例仿真计算和没有经过相空间重构计算的BP网络计算进行对比,表明该混沌神经网络模型可以进一步提高预测的准确度。

湖北电网短期负荷预测中气象因素和小水电影响的处理策略

剖析了气象因素和小水电在湖北电网短期负荷预测中所具有的影响和作用,提出了负荷预测中处理气象因素和小水电影响的不同策略,处理策略应用效果理想,负荷预测准确率明显提高。

小网电力短期负荷预测的理论与数学建模

结合自贡沿滩局电力负荷预测的实际,提出了小网电力负荷预测应遵循的原则和采取的方法;提出了这类负荷预测的数学预测建模。

基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测

负荷预测是电力市场技术支持系统的一个重要组成模块,对电网的安全、经济运行具有重要的意义。负荷预测主要综合考虑系统的运行特性、社会影响、自然条件以及增容决策等因素,在历史负荷数据的基础上,进行一系列数学计算,在满足一定精度要求的情况下,得出未来某特定时刻的负荷值。传统短期电力负荷预测方法易受随机因素的干扰,尤其在小水电分布众多的地区预测精度不高。文章针对短期负荷预测的特点,将数据挖掘技术引入短期负荷预测中,并给出了系统的解决方案,可应用于小水电众多的电网环境或类似环境。实例运算表明该系统可有效地提高预测精度。

多层次母线负荷预测方法研究

母线负荷预测不仅是推进调度精益化管理的重要手段,而且对于节能调度的推行、发电计划的制定、电力现货的交易等工作具有至关重要的作用。目前绝大多数短期负荷预测都是系统级的,母线负荷预测很难直接套用系统负荷预测的方法,因此提出一种基于挂接电源、终端用户及检修、气象等因素的多层次母线负荷预测方法。通过该方法可实现母线负荷预测的精细化分析预测,有效提高预测精度。