简介:摘要在我们国家的经济飞速发展的带动下,电力已经被广泛的应用于更行各业,也同样渗透到人类生活的各个方面.短期负荷预测是电力系统运行和分析的基础,提高负荷预测精度,是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。在现代电力系统中,考虑气象因素成为相关部门改进负荷预测精准度的重要方法之一。基于我国某两个地区的长期电力负荷数据和气象因素数据,建立多元回归气象选择模型和时间序列预测模型,综合运用EVIEWS与MATLAB软件,分析日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷与日最高温度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量5个气象因素的关系,并对未来短时间内的电力负荷进行预测,可以为城市电网的科学发展规划提供有价值的参考依据.
简介:摘要电力系统的作用就是给各个行业和社会提供优质可靠电能,满足各个用户的需求。无论负荷的大小,对电力系统以后的规划或者运行研究来说,都有着重要的作用。随着电力系统的逐步发展,负荷预测也越来越显得重要。负荷预测是电力系统控制和行的基础,预测的准确与否对整个电力系统的运行、检修、规划等都有着至关重要的作用。
简介:摘要本文阐述了电力系统负荷预测的概念。介绍了电力系统短期负荷预测的意义与特点。综合介绍了短期负荷预测的传统方法和现代方法,指出了它们的优缺点及一些相关改进方案。
简介:摘要电力市场秉承着公平竞争,互惠互利的运作原则,通过利用各种技术、经济、法律等等其他各种各方面的途径,对电力系统中发、输、变、配、售电等各环节中的不同参与者进行管理、组织、规划与协调运行的一个体系,既是供电用电售电、电力系统稳定运行、负荷管理、通信和计算机系统的整体,也监管引导着电力工业的经济发展与技术创新。
简介:摘要应地区调度中心的需要,笔者研究了一个地区的电网负荷预测系统,这个系统共有多种负荷预测的方法,工作人员可以灵活的选择预测方法,以实际情况为基础进行预测结果的比较,分析出影响负荷预测精准度的因素,全面的考虑到各种原因,制定出好的方案。最终研发出了较好性能的工作软件,这个软件的设计不仅需要实用性强,人机界面也能方便进行操作,而且已经在多个地区广泛使用,还被工作人员作为负荷测量工作的信任工具来使用。
简介:摘要电力负荷预测是电网公司的一项重要工作,现实中很多因素均能导致负荷变动,故电力负荷具有周期变动以及随机变动的特征。任何一种单一预测法均不能较为全部的预测电力体系负荷变动,对于这个问题,这篇文章引进竞争理论,将BP神经网络(BPNN)与自回归滑动均匀模型(ARMA)相联系,构建成组合式预测法(ARMA-BPNN),其归纳使用了两者的长处,能够预测周期性和非线性电力负荷变动。该预测办法的BPNN预测电力负荷的非线性规则,ARMA预测周期性规则,最终将两者预测成果叠加,得出最终的负荷变动规则。表明,ARMA-BPNN兼具两者长处,起到了优势互补的效果,提高了电力负荷预测的精准度。