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  • 简介:摘要短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础,对机组组合、经济调度、安全校核等具有重要意义。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。本文利用excel对数据进行初步的整理,统计两个地区全年的日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率、负荷持续曲线指标的分布情况;然后,作出相应的图形、求出标准差和方差,结合指标的物理意义对数据进行分析;最后,结合计算结果评价出地区2的负荷规律性优于地区1。

  • 标签: BP神经网络 傅里叶变换 负荷稳定性 最小建模差
  • 简介:摘要电力资源的高效利用是进行电力大数据特征研究的目标,电力大数据源于千家万户,用于千家万户,根据用户的应用需求,对电力资源进行数据分析和挖掘,从而全面提高用电保障和用电服务质量。电力资源预测是电力系统的重要组成部分,通过电力资源预测,可以发现电力使用的高峰与低谷,从而进行更合理的供配电,为广大群众提供用电保障;通过电力资源预测,可以找到电力发展水平与地方经济发展水平的关系,从而保障边远地区的电力建设投入;通过电力资源预测,可以了解电力基础设施使用状态,当预测结果突然与之前存在较大变化时,可以通过排除发现基础设施故障或问题。因此,建设电力资源预测系统具有重要的现实意义。

  • 标签: 大数据 电力预测系统 应用
  • 简介:摘要我国的经济社会不断发展,科学技术水平不断提升。网络信息技术是现代化技术的代表,随着网络信息技术应用范围的不断扩大,海量数据产生,人们进入到了大数据的时代之中。海量数据为电力负荷短期预测分析提供了新方法,建立数据模型进行分析,可以提高电力负荷预测的水平。本文将具体探讨基于海量数据下的电力负荷短期预测问题,希望能为相关人士提供一些参考。

  • 标签: 海量数据 电力负荷 短期预测
  • 简介:摘要智能电网涉及数据规模较大,当前常在云计算环境下研究智能电网相关问题。当前电力已经变成社会的主要能源,所以保证智能电网的安全稳定运行非常关键,而智能电网短期负荷的预测对保证其安全稳定运行起到了非常关键的作用,有助于发电厂制定合理的启停策略,减少成本。不仅如此,智能电网短期预测还有助于用户制定购电策略,大大节约电能资源。

  • 标签: 云计算背景 智能电网 短期负荷预测 方法
  • 简介:摘要近年来,国家对于城镇化建设大力发展,使得县级电力行业发展迅速。随着县城经济的快速发展,县级电力市场已经在我国电力市场中占有了一席之地。而且随着人口的增长和生活条件的不断提高,县级电力市场将会成为一个巨大的电力消费市场。但从目前实际情况来看,县级电网的供电规模小且其供电量也有限,使得县级电网的发展远远不如预期中发展的那么好。

  • 标签: 县级电网规划 负荷预测 应用
  • 简介:全面分析了清华大学开发的电力营销分析与预测软件包(TH-PSLF)的特点。通过实际应用情况,深入分析了该系统在河南省局及18个地区局的效果。作为一个理论性、实用性均很强的系统,该软件极大地提高了我们的工作效率,为搞好用电营销工作提供了有力的支持工具。

  • 标签: 电力营销 负荷预测 数据库 预测系统
  • 简介:摘要现如今各领域的发展不断加快,供电企业市场化改革的不断深化,社会生产对电力需求的不断增大,为供电企业带来了发展机遇也带来挑战。电费是供电企业经济效益来源,加强电费回收管控能有效促进供电企业的良性发展。本文通过分析供电企业电费回收风险的成因,结合实际研究风险防范措施,以期提高电费回收水平,保障供电企业经济效益。

  • 标签: 电费回收 风险预测 大数据 应用
  • 简介:摘要在电网规划阶段,一定要做好负荷预测工作,因为负荷预测的精度会对电网的运行有关键的影响。负荷预测过程中,有很多的不可控因素,要做到精准无误是有一定难度的。所以,本人针对配电网规划中电力负荷预测方法进行研究分析,希望能够为电力负荷预测提供新的思路。

  • 标签: 配电网 规划 电力负荷预测方法
  • 简介:摘要作为配电网规划中的一个非常重要的步骤,电力负荷预测是保障整个配电网络稳定性、可靠性的重要前提,只有通过运用合理的电力负荷预测方法,才能够使预测结果准确,这对于我们进行配电网的规划建设来说是非常重要的。因此,本文针对配电网规划中的负荷预测方法进行了分析。

  • 标签: 配电网规划 负荷预测 方法
  • 简介:摘要在大数据背景下,电力营销工作的开展存在着较多的不确定性因素,这些因素的存在使得电力营销的风险加大,因此开展电力营销风险预测工作显得非常必要,下面主要对大数据背景下的电力营销风险预测策略进行研究。

  • 标签: 大数据 电力营销 风险预测 策略
  • 简介:摘要随着人们生活水平的持续提高,电气设备得到了广泛的应用,社会对于电力的需求也不断增加,要求更加稳定、更加优质的电力供应。电力负荷预测是配电网规划中一个非常关键的环节,同时也是保障电网稳定可靠运行的重要前提,运用合理的电力负荷预测方法,保证预测结果的准确性和可靠性,对于配电网的规划建设而言是非常重要的。本文就配电网规划中电力负荷预测方法及其优化进行探讨。

  • 标签: 配电网规划 电力系统 负荷预测方法
  • 简介:摘要接触电阻是衡量导体间电接触性能的重要标准。根据这一属性,本文基于回归分析模型对电力系统中电力器件的接触电阻进行预测。建立了接触电阻与接触压力、接触处表面粗糙度之间的非线性关系。通过实验获得数据,将数据分为训练以及预测数据,首先利用训练数据来调整回归模型的参数,其次使用预测数据来检测模型的精度。所得模型的最大相对误差为9.16%。结果表明利用回归分析模型对电力器件的接触电阻进行预测是可行的。且若能获得更多的实验样本,所建立的模型将更加精确可靠。

  • 标签: 接触电阻 回归分析 训练数据 测试数据
  • 简介:摘要在电力项目工程实施的过程过会涉及到大量的电力物资,电力物资的响应速度是影响项目工程完成及时性的重要因数,若项目工程中所涉及的电力物资供应不及时,将会导致拖延整个项目工期,给周围电力用户带来极大的不便。物资需求预测是物流供应链的重要组成部分,是保障物资供应的关键环节。但电力物资的需求预测难度较大,这是由于大部分电力物资的消耗规律性不显著,需求的发生呈现离散性和间歇性。因此对于大部分电力物资,其历史需求数据的正确性、精准度和完整性等方面都存在不少问题,所以依靠传统预测方法难以得出准确的预测结果。

  • 标签: 新常态 电力 需求预测
  • 简介:摘要社会经济的快速发展以及人们生活水平的提高,使得电力需求不断增大,用电负荷不断攀升,如何加强电力需求侧的管理,已成为了电力企业急需解决的一个问题。2009年,我国提出建设国家智能电网的战略规划,为电力负荷管理系统的发展提供了契机,电力负荷管理系统经过多年的发展,现已成为电力需求侧管理最为重要的技术手段,通过削峰填谷、合理限电等手段,达到优化电力负荷分布、提高电力用户和电网的负荷率、提高电能利用率、实现智能电网的安全经济运行的目的,其重要性受到了国家政府、电力企业及电力用户越来越多的关注。

  • 标签: 智能电网 负荷分析 预测技术
  • 简介:摘要在我国电力工程的发展过程中,对电网负荷进行预测在很大程度上满足了电力系统发展的需求,同时在电力工程当中是一项比较基本的工作,但是又占据着相当重要的位置。在新时期之下,我国各方面都得到了迅速的发展,我国的电网负荷预测工作也受到了越来越多的重视。

  • 标签: 电网 负荷预测 电力工程 预测方法
  • 简介:摘要提出一种应用多元回归预测地面太阳辐射量方法。利用美国国家可再生能源实验室的美国国家太阳能辐射数据库中1991-2010年的数据,分析了太阳辐射量与日照时长、最高温度、相对湿度、纬度和海拔高度之间的相关关系。通过分析辐射量与上述因素的相关性统计指标,得到了有辐射历史数据地区和无辐射历史数据地区太阳总辐射量的多元回归模型,并且建立了从总辐射量中提取散射辐射量的单变量回归模型。最后,将模型的计算结果与实际数据进行对比,验证了本文所提出模型的有效性和精确性。

  • 标签: 光伏电站 太阳辐射 散射提取 气象因素 多元回归
  • 简介:摘要针对电力呼叫中心的话务量受到天气影响较为显著的情况,综合考虑了当地气温、周规律、月规律、法定节假日、同期增长趋势等因素对话务量的影响,提出一种温度相关预测模型,数值试验证明这一模型应用于电力行业呼叫中心话务预测效果良好。

  • 标签: 话务预测 电力行业 呼叫中心 温度相关预测模型
  • 简介:摘要在电力系统之中,对于负荷预测的方法正在向非线性、智能化发展,由于精准度是衡量负荷预测的重要指标,因而,要根据电力系统负荷预测的特点,选取适宜的负荷预测模型,尝试应用新技术和新方法,构建完整的电力系统负荷预测体系,在加强与天气预报部门协调的前提下,利用各种智能化电力负荷预测方法,进行模型构建和分析,从而提高电力系统负荷预测精准率。

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  • 简介:摘要在如今的通讯、金融、交通、电力、军事等都在大量用到蓄电池,蓄电池已经成为系统的关键部件之一,他的安全可靠运行直接关系到整套设备的可靠运行。但是在使用过程中,由于剩余容量无法准确预测,从而不能及时知道有落后的蓄电池,由此可能会使得正在运行的系统突然失去电源,轻的造成事故,重的酿成惨剧1。本文主要针对铅酸电池通过一种新型的放电仪进行短时间放电,根据试验所提供的样本数据建立数学模型,进行拟合,得到蓄电池的剩余容量。

  • 标签: 蓄电池 浅放电 容量预测
  • 简介:分析了积温效应的2种表现形式:多日积温效应和两日积温效应,提出了考虑积温效应的夏季负荷组合预测方法。该方法充分考虑积温效应的2种表现形式,建立了3种温度的修正模型;为了提高预测精度,采用基于多元线性同归法、BP神经网络和支持向量机的组合预测方法。以江苏某地区的负荷数据作为历史数据,采用基于最小二乘法优化的模拟退火法求解最优参数对温度进行修正,并将修正之后的温度代入组合预测模型中预测负荷,结果表明,预测精度高,可以满足系统调度人员的需要。

  • 标签: 负荷预测 积温效应 组合预测 模拟退火法