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負荷預(yù)測

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  • 面向新能源消納能力評估的月負荷序列建模及場景生成方法研究

    隨著光伏發(fā)電在電力系統(tǒng)中的滲透率不斷提升 , 間歇性與不確定性給電網(wǎng)調(diào)度與負荷平衡帶來了顯著挑戰(zhàn) 。針對這一問題 ,構(gòu)建了融合外生變量的自 回歸積分滑動平均(ARIMAX)時間序列負荷預(yù)測模型 ,創(chuàng)新性地引入了多個外生變量 。通過單位根檢驗(Augmented Dickey-Fuller test ,ADF)確保時間序列平穩(wěn)性 , 利用 自相關(guān)函數(shù) (Autocorrelation Function ,ACF)和偏 自相關(guān)函數(shù) (Partial Autocorrelation Function ,PACF)分析 , 結(jié)合貝葉斯信息準則 (Bayesian Information Criterion , BIC)確定模型的階數(shù) ,采用最大似然估計法(Maximum Likelihood Estimation ,MLE)對模型參數(shù)進行估計。為提高模型準確性 ,采用蒙特卡洛模擬方法進行典型季節(jié)和特殊時段的負荷情景分析 。仿真結(jié)果表明 ,所構(gòu)建的模型能夠有效預(yù)測負荷變化趨勢 ,并為光伏消納能力評估提供精準的預(yù)測基礎(chǔ)。在某地區(qū)典型月份的負荷與光伏出力擬合驗證中 ,模型表現(xiàn)出較強的適應(yīng)性和實用性。通過計算棄光率、消納率等指標 ,進一步驗證了模型在光伏消納能力評估中的有效性 , 為優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度和提升光伏消納率提供了科學(xué)依據(jù) 。該方法為提升光伏消納能力評估精度與優(yōu)化調(diào)度策略提供了高效分析工具 ,具備良好的工程推廣價值。

  • 長、短期電力負荷大數(shù)據(jù)下的智能預(yù)測實例分析

    摘要:電力信息化平臺的感知能力與檢測精度日益提高,基于電力多維海量數(shù)據(jù)開展智能算法數(shù)據(jù)分析與知識挖掘,可高效處理數(shù)據(jù),并獲取具有指導(dǎo)意義的結(jié)論?？紤]到不同時期的數(shù)據(jù)中彼此存在聯(lián)系,可通過篩選歷史時期數(shù)據(jù)的有效相關(guān)信息進行智能算法訓(xùn)練并做出合理預(yù)測。通過長、短期記憶網(wǎng)絡(luò)對實際負荷數(shù)據(jù)進行預(yù)測,驗證結(jié)果顯示,基于長期數(shù)據(jù)可以較為準確地預(yù)測負荷變化情況,平均誤差小于5%,對于合理規(guī)劃電力生產(chǎn)具有一定的指導(dǎo)作用。

  • 珠海市橫琴新區(qū)20kV智能電網(wǎng)建設(shè)簡析

    摘要:以珠海市橫琴新區(qū)的20kV智能電網(wǎng)建設(shè)為例,分析了20kV智能電網(wǎng)建設(shè)的負荷預(yù)測、目標網(wǎng)架工作,闡述了網(wǎng)架和饋線自動化細則,為我國智能電網(wǎng)的建設(shè)提供了參考。

  • 珠海市橫琴新區(qū)20kV智能電網(wǎng)建設(shè)簡析

    摘要:以珠海市橫琴新區(qū)的20kV智能電網(wǎng)建設(shè)為例,分析了20kV智能電網(wǎng)建設(shè)的負荷預(yù)測、目標網(wǎng)架工作,闡述了網(wǎng)架和饋線自動化細則,為我國智能電網(wǎng)的建設(shè)提供了參考。

  • 電力系統(tǒng)雜談，大佬帶你看電力系統(tǒng)方方面面

    電力系統(tǒng)是生活中的基礎(chǔ)系統(tǒng)之一，如果沒有電力系統(tǒng)，我們將無法正常有序地使用電能。為此，我們有必要對電力系統(tǒng)有所了解。