简介:摘要:电力资源使用中的用量和费用的采集和记录自动化,大大提升了此项工作的工作效率,也促进了电力资源使用过程中费用计量的精确性。这不仅有效保证了电力企业的经营收益,从用户的角度来看,自动化的电力计量和采集服务,也有利于提升用户日常用电的便捷性,促进其对供电企业认同感和满意度的提升。因此,如何在实际应用中不断完善自动计费采集系统的功能,促进其为电力企业和用户提供更好的服务,是值得探讨的问题。
简介:摘要:全球能源需求的增长和自然资源的枯竭正在给能源供应商、工业公司和消费者带来新的挑战。中国的“十二五”规划制定了明确的节能减排目标,要求以最有效和最可持续的方式使用能源。近年来,我国新能源产业积极发展,风力发电技术日新月异。随着先进风机的引进和各风电场风机出力的最大化,影响机组出力的因素引起了投资者的关注。风力发电的经济效果与机组发电量直接相关,影响发电量的因素是多方面的。由于天气和人为因素对机组正常运行的影响,实际发电量会与理论有所出入。为使风电场投产后获得最佳经济效益,机组发电量应该受到影响的主要因素
简介:摘要:随着电力系统的转型升级,新型电力系统的能源供应和消费发生了巨大的转变,因此对电量预测提出了更高的要求。月度电量的准确预测为新型电力系统的优化调度和电力市场的营销计划提供可靠的依据。在深入挖掘历史电量数据、综合分析月度电量特征及相关因素影响的基础上,结合Prophet算法和KELM神经网络算法各自的优势,提出了一种考虑气温、经济水平和节假日的月度电量组合预测方法。基于月度电量数据建立了Prophet预测模型,并进行了参数调优过程;利用KELM神经网络建立了基于历史电量、气温、GDP、节假日信息的预测模型,并通过参数调优确定最佳预测模型;以加权组合的方式,建立月度电量组合预测模型。通过算例分析,比较了组合算法和其他算法的预测误差和预测效果,表明了所提组合模型在预测精度方面有所提升,验证了预测算法的有效性。