电力负荷

摘要： 1目标和概述1.1面临的挑战输电线路是电网系统的重要组成部分,是电能传输的重要通道,保障输电线路稳定运行至关重要。但输电线路分布广、线路长、长期暴露在自然环境中运行,不仅要经受正常机械载荷和电力负荷的作用,而且还受到各方面外来因素的干扰,尤其是随着城市的建设,施工现场越来越多,大型施工机械由于与附近线路安全距离不足,经常造成导线放电引发停电和安全事故,这些隐患因素如不及时发现和消除,将会严重威胁电网系统稳定运行,对于电网用户而言如何提高线路运维管理效率面临着如下挑战.

摘要： 电力智能监测系统,通过安装在低压电力变压器输出端的电力负荷智能监测仪,配置无线通讯数据信号发送卡,同时连接电压与电流互感器的检测信号,实时采集电力运行数据,上传电力能源云平台,通过互联网到手机或电脑,建立电力负荷需量监测控制系统,如图1所示。由于国家电力公司对某些企业实行电力负荷最大需量缴纳基本电费,企业通过电力负荷在线监测的电力运行数据,结合生产实际,调节生产设备,合理安排,控制最大电力负荷需量,达到降低基本电费和用电成本的效果。

摘要： 电力负荷特性作为电力系统规划和调度的安全前提,对相应的供电政策制定提供可靠基础,以南疆和田地区电网为例,研究该地区电力负荷特征和气象因子的关系。通过采集近些年南疆和田地区的电力与气象资料,选择适当的因素关联方法,以此建立其周期变化预估模型,对影响电力负荷变化的指标进行设定,完成不同气象因子对其的影响评估。实验结果表明,根据南疆和田地区的气象变化情况,在对应的电力负荷数据中进行聚类对比,发现温度因素与电力负荷存在正相关变化,随着温度的升高其电力负荷随之增加,降水因素对温度产生影响,其中全天无降水模式下日温度最高,对应的电力负荷也最大。

摘要： 针对现有负荷预测系统耗时长且精度较差等问题,文中设计了一种基于BFA-Elman的电力负荷可靠性的预测系统。利用细菌觅食算法(BFA)优化Elman网络模型的结构参数获得最佳的权值和阈值,同时避免Elman网络陷入局部最优。通过结合BFA和Elman网络构建BFA-Elman电力负荷预测模型,以实现可靠的预测。利用历史电力负荷对所提系统进行实验论证。结果表明,计算量对所提系统的性能影响较小,预测耗时不超过20 s且预测误差均值为0.41%,低于对比方法,从而能够有效提高发电设备的利用率与调度的经济性。

摘要： 针对采用趋势变化法预测电力负荷时,存在因未充分考虑气象因素而影响预测精度的问题,提出了一种基于变化趋势和气象因子的加权负荷预测方法。该方法综合考虑气温、湿度和天气类型3个气象因子,对基于变化趋势的电力负荷预测方法进行修正。分析了基于变化趋势的电力负荷预测方法存在的2个问题:未考虑外界因素对电力负荷变化趋势的影响和预测电力负荷时存在累计误差。在充分研究日内平均负荷变化率和点间平均负荷变化率的基础上,给出了算法的详细计算步骤,并将其应用于苏北某地区电力负荷的预测算例中。结果表明该方法的预测误差为3.42%,预测精度高且数据波动小,验证了该方法的有效性和可行性。

摘要： 针对短期电力负荷数据的复杂性和多样性,提出一种含Attention的双向LSTM预测方法,简称Bi-LSTM-AT。该方法将电力负荷历史数据作为输入且考虑温度、湿度和日期类型因素的影响。通过建模学习构建网络模型,挖掘网络特征内部变化规律,通过映射加权和学习参数矩阵赋予Bi-LSTM-AT网络隐含状态相应的权重。同时,针对该模型超参数选择困难的问题,提出利用改进麻雀算法实现该模型超参数的优化选择,使得全年最后两天预测值的MAPE为0.42%、RMSE为0.29%和MAE为0.21%,验证了模型线性回归拟合能力的准确性和稳定性。

摘要： 近年来,辽宁省朝阳地区县域农村电能质量逐步提高,供电可靠率由原来的99.78%提升至99.83%,综合电压合格率由99.95%提升至99.98%。农村生产生活中,村民相约分别于不同时间铡草、打苞米,以避免电力负荷超载引发跳闸断电的情景已成为历史。花妖桃甜何如许据辽宁省朝阳市朝阳县北四家子镇北四家子村村书记介绍,随着该村桃林面积扩大,相应的旅游观光业也发展起来了。阳春四月桃花灼灼,春游踏青者摄影流连;秋八月蜜桃成熟,秋游采摘者蜂拥而至。

摘要： 电力系统中负荷识别需要进行特征选择,而常见的人工方式特征选取比较困难。为解决负荷特征选择困难的问题,采用一种基于堆栈降噪自编码网络(SDAE)的电力负荷识别方法,能有效选取现场真实负荷波形的特征并加以识别,该方法是由一层后向传播的神经网络和多层降噪自编码器(DAE)构成。首先向数据信号中掺杂一定比例的噪声进行“破坏”,然后采用“破坏”后的信号重构原始信号,进而得到数据信号的波形特征,最后采用BP神经网络对整个数据处理网络进行有效监督和微调。经过现场实时采集的电力负荷波形数据验证,相较于BP神经网络算法,该方法的识别效果更佳。实验结果显示,采用SDAE方法在8类电力负荷的识别中辨析识别率超过96%。

摘要： 随着新型电力系统的建设和发展,低压配电网中负荷内涵日渐丰富,负荷波动愈加随机,亟须挖掘用户侧海量量测数据的隐藏价值。为快速、精准辨识负荷演变态势,借鉴模体理念,提出了一种数据驱动、简单高效的低压配电网负荷波动特性分析新思路。针对单个负荷,将连续时间点负荷功率的相对大小作为准则构建个体模体,提取负荷连续波动的细节特征,进而识别负荷类型;针对负荷集群,将连续时间段负荷功率整体波动的相对距离作为准则构建集群模体,刻画分散负荷的聚合波动特征,进而推断外界因素影响下的集群波动规律。基于多个实际数据集的数值实验表明,所提方法能从个体、集群2个层面实现对低压配电网负荷波动特性的准确认知。

摘要： 2021年,全国电力负荷屡创新高,用电量的增加使得整个电力行业在源、网、荷、储4个方面都面临着困境。浙江作为经济大省,单日最大用电量突破1亿千瓦·时,超过德国、法国等发达国家。随着风能、太阳能等分布式新能源不断接入,电能供应呈现巨大波动,电网安全运行面临严峻挑战(如图1所示)。

摘要： 随着社会经济的快速发展,智能电网建设进程的不断推进,现代化智能电网已经融入到了人们的生产生活之中.通过利用智能用电信息采集系统,能够对海量的用户用电负荷信息进行分析和预测,从而保证电力调度的科学合理性.国民经济的不断增长促进了用电量的不断增加,这就很容易导致电网出现供需失衡、电能利用效率低等问题,同时,气候因素也会导致用电量呈现出季节性的差异,进一步激发了区域季节性电力供需矛盾.因此,对电力负荷季节特性进行分析,对制定合理的电价政策有着积极的促进作用,并且能够提高用电效率,实现资源的合理配置,保证电网运用的安全稳定性.基于此,就电力负荷季节特性分析及需求响应动态电价对策进行分析.

摘要： 针对中长期电力负荷预测,介绍了全潜结构投影法(T-PLS)的基本原理,并对该算法的建模步骤做了简要推导.T-PLS方法能进一步分解偏最小二乘法(PLS)的系统子空间和残差子空间,将与输出相关的部分和与输出无关的部分分离开来,从而能够准确地提取出与实际负荷值紧密相关的得分向量,用于建立精确的预测模型.通过仿真分析,比较OLS、PLS和T-PLS三种方法的负荷预测结果,得出结论,将全潜结构投影法运用于中长期电力负荷预测中,所得到的预测值精确度较高,证明该预测方法具有较强的实用性.

摘要： 针对电力负荷管理系统终端采集点多、位置分散以及GPRS模块成本较高的问题,设计了一种基于ZigBee和GPRS的电力负荷管理终端.给出了采用ZigBee和GPRS无线通信的电力负荷管理系统结构和工作原理,以低功耗的CC2530为核心,设计了采集终端与终端的硬件架构及软件流程,终端采用ZigBee+GPRS通信方式,能够实现终端通信的及时采集、高速传输.基于该种的无线通信方式的电力负荷管理系统终端,具有功耗低、成本低、实时性强等优势.

摘要： 随着社会经济的不断发展,城市生活用电在电力系统中所占比重逐步增大,对系统峰值负荷季节性改变的影响也越来越大.电力负荷作为电力系统计划规划和运行办理的最主要的目标之一,研讨其特征和改变规则是确保电网科学、安全、稳定、优质和经济运行的根底.近年来,越来越多的研讨标明,电力负荷与气象条件的改变密切相关.但是不一样地区气候条件不一样、经济结构和开展水平也千差万别,不一样地域的电网其负荷改变也不尽相同叫,怎么较精确全而地研讨剖析负荷及其改变规则是电力科技工作者要解决的难题,也是进行负荷预测的基础.众多的气象因子中,电力负荷对气温的响应最为直接,夏天日常生活当中,气温越高,使用电器设备降温解暑的就越多,用电负荷就随之上升.但气温外的其他气象因子对负荷的影响也不容忽视.特别是在一些极端天气条件下.因此本文除研究气温对电力负荷的影响外,还从相对湿度、降水、风速等气象因子着手进行分析,探讨电力负荷的变化及与气象因子的关系.

摘要： 根据多年建筑电气设计的体会,对建筑电气设计的几个注意点,进行归纳、总结和分析,以供年轻的设计人员参考.做建筑电气设计时．经常会需要对一些技术问题进行定性分析、划分类别、确定等级。比如：用电负荷的等级、建筑物防雷等级及人防工程等级等类似的问题。而这些问题，都是需要设计师在设计前期，根据有关文件、法规及设计规范等，进行定性分析并确定。建筑电气设计中．除了电力负荷定性和建筑物防雷等级定性外，还有诸如人防等级、防火等级、防爆等级的确定问题。

摘要： 利用湖北电网2013～2016年每日逐15分钟电力负荷资料和武汉市相同时间的气象资料,对电力负荷异常波动(陡升和陡降)的时间分布特征及形成的主要原因进行了分析,指出负荷异常波动主要发生在盛夏(7～8月).研制了盛夏(7～8月)湖北电网电力负荷峰值气象预测模型,对负荷异常波动情况进行预测,检验表明,电力负荷气象预测模型能较好地预测盛夏期间的负荷异常波动过程;可为气象部门开展电力气象服务及电力部门进行负荷预测提供较好的参考依据.

摘要： 本文对2007至2013年黄石市逐日电力负荷进行分解,并进一步讨论气象要素对气象负荷率的影响.结果表明:研究时段内黄石市逐日最大电力负荷总体呈线性增长,但金融危机期间电力负荷则呈下降趋势;2010年之前,工作日的气象负荷率高于节假日,但自2011年起,该现象出现反转,且差值逐渐增大;气象要素对电力负荷具有显著影响,且体感温度及扩展得到的人体舒适度等级有助于更准确的分离气象敏感负荷及获得气象负荷率;研究时段内,体感温度高于22.9°C(工作日)或21.5°C(节假日)时,即会产生敏感负荷,且当体感温度升高1°C时,最多可导致气象负荷率增加6％.

摘要： 火电机组适应电力新常态参与电网深度调峰已成为一种必然.本文介绍某超临界火电机组通过对锅炉燃烧系统、制粉系统、省煤器及空预器进行低负荷灵活性改造,提高了机组低负荷调峰能力和灵活性水平,可以为同类型电厂灵活性改造提供参考.某厂锅炉侧系统低负荷灵活性相关改造项目实施后，在机组实际运行降负荷至锅炉最低稳燃负荷工况以后，及时投入等离子稳燃，调整磨煤机出口分离器挡板开度提高煤粉细度，同时通过调整配煤方式、合理安排磨组、优化配风方式及合理安排设备消缺时间等手段，为机组深度调峰期间锅炉稳定燃烧和NOx达标排放提供了可靠的保障。

摘要： 火电机组适应电力新常态参与电网深度调峰已成为一种必然.本文介绍某超临界火电机组通过对锅炉燃烧系统、制粉系统、省煤器及空预器进行低负荷灵活性改造,提高了机组低负荷调峰能力和灵活性水平,可以为同类型电厂灵活性改造提供参考.某厂锅炉侧系统低负荷灵活性相关改造项目实施后，在机组实际运行降负荷至锅炉最低稳燃负荷工况以后，及时投入等离子稳燃，调整磨煤机出口分离器挡板开度提高煤粉细度，同时通过调整配煤方式、合理安排磨组、优化配风方式及合理安排设备消缺时间等手段，为机组深度调峰期间锅炉稳定燃烧和NOx达标排放提供了可靠的保障。

摘要： 火电机组适应电力新常态参与电网深度调峰已成为一种必然.本文介绍某超临界火电机组通过对锅炉燃烧系统、制粉系统、省煤器及空预器进行低负荷灵活性改造,提高了机组低负荷调峰能力和灵活性水平,可以为同类型电厂灵活性改造提供参考.某厂锅炉侧系统低负荷灵活性相关改造项目实施后，在机组实际运行降负荷至锅炉最低稳燃负荷工况以后，及时投入等离子稳燃，调整磨煤机出口分离器挡板开度提高煤粉细度，同时通过调整配煤方式、合理安排磨组、优化配风方式及合理安排设备消缺时间等手段，为机组深度调峰期间锅炉稳定燃烧和NOx达标排放提供了可靠的保障。

摘要： 为了调整从供电模块(2)以改变磁场的方式对连接有被供电设备(稳定电路(7)、充电电路(8)、锂离子二次电池(9))的受电模块(3)供给电力的无线电力传输装置(1)中的输入阻抗(Z

摘要： 本发明公开了一种基于负荷电力指纹特征的非侵入式负荷识别方法，它包括步骤1、采集负荷的电力指纹特征数据；步骤2、对特征数据进行规范化处理，将处理后的数据划分为训练集和验证集；步骤3、将训练集数据转化为输入矩阵，建立并训练基于注意机制的卷积神经网络；步骤4、通过验证集判断模型的准确性；步骤5、将用户数据用于识别测试；解决了现有技术的负荷识别方法存在的不能应用到整个电力设备，尤其是它不能对分布式发电和储能设备进行有效识别，存在应用场景和业务场景不广泛等技术问题。

摘要： 本发明涉及基于负荷分解的日前电力负荷预测方法，包括如下步骤：获取待预测日之前连续七天每天的农业、工业、服务业及居民用电的历史负荷数据及负荷预测日气温预测值、相对湿度预测值，分别进行农业、工业、服务业及居民用电的负荷预测，根据各分解负荷预测值，获取待预测日的总负荷预测值；本发明综合考虑不同类型负荷历史变化规律和温度等外界条件，实现负荷分解后的各类负荷预测，有助于提高负荷预测精度，更好指导电力调度。

摘要： 本申请涉及一种电力负荷预测模型的构建方法和电力负荷预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电力系统的原始数据；对原始数据进行预处理，得到训练数据集；获取基于贝叶斯优化算法优化得到的超参数最优长短期记忆神经网络模型；将训练数据集输入到超参数最优长短期记忆神经网络模型中进行训练，得到电力负荷预测模型。先进行预处理，筛选掉不符合条件的异常值，避免异常值影响预测模型的准确率，同时贝叶斯优化算法能自动调节模型中的超参数，避免人为主观调参对预测模型精度的影响，且经过优化后的长短期记忆神经网络模型性能较好，收敛效果较好，从而能得到准确的电力负荷预测结果。

摘要： 本发明公开了一种电力负荷预测模型的训练方法、装置及电力负荷预测方法。电力负荷预测模型包括全卷积神经网络FCN和长短期记忆网络LSTM，该训练方法包括：获取当前训练周期的训练数据集，其中，训练数据集包括历史负荷的时间序列数据；将训练数据集中的时间序列数据输入当前训练周期的电力负荷预测模型，得到当前训练周期的电力负荷预测值；基于当前训练周期的电力负荷预测值和当前训练周期的电力负荷真实值，确定当前训练周期的损失函数；根据当前训练周期的损失函数调整当前训练周期的电力负荷预测模型的参数。利用该训练方法得到的电力负荷预测模型可处理大体量的时间序列数据，且具有预测精准度高的优点。

摘要： 本发明适用于电力技术领域，提供了一种电力负荷预测方法、电力负荷预测装置、终端设备及计算机可读存储介质，所述电力负荷预测方法包括：获取历史数据；对获取的所述历史数据进行拟合处理，得到训练数据；创建神经网络模型；以所述训练数据作为所述神经网络模型的数据训练集，对所述神经网络模型进行训练，形成预测训练模型；基于所述预测训练模型进行电力负荷预测。本发明能够提高电力负荷预测的准确性。

摘要： 发明公开了一种电力用户电力监测装置及电力负荷辨识方法，包括取电装置和壳体，取电装置为至少两个，其均通过音频接口与设置在壳体内的信号调理电路连接，信号调理电路通过CPU模块与通讯模块连接，壳体内设置有与信号调理电路、CPU模块和通讯模块连接的电源供电模块，信号调理电路和电源供电模块与壳体外部的电压信号输入端连接；本发明通过信息采集装置对用电信息进行采集，并把采集的信息传输到CPU模块进行处理，获得用电负荷信息，并把处理结果通过通信模块进行传送，使提供给用户的用电信息更加明确和细化，提高用户接受意愿。

摘要： 本发明涉及一种基于优化选取典型日负荷曲线的电力负荷预测方法，包括以下步骤：获取负荷原始数据；对负荷原始数据进行预处理，得到特征指标；采用改进后的PFCM算法，与模糊线性判别法(FLDA)相结合，以对预处理后的负荷原始数据进行聚类分析，确定出聚类中心矩阵；确定基准日，根据皮尔森相关系数法，分别计算每个月基准日与各聚类中心的相关性，确定出每个月所属的类别；以每类中隶属度最大的样本点为典型日负荷曲线，基于该典型日负荷曲线进行电力负荷预测，得到相应的预测结果。与现有技术相比，本发明通过改进PFCM算法，并结合FLDA方法，以能够优化选取出与聚类中心更近的典型日负荷曲线，从而有效提高电力负荷预测的准确性。

摘要： 本发明属于非侵入式电力负荷监测技术领域，尤其是一种基于非侵入式电力负荷监测的超负荷设备预警系统，针对现有的对电器设备的其他用电信息的安全监测往往有所忽视的问题，现提出以下方案，包括数据采集、负荷检测、负荷特征提取、超负荷预警和负荷分解、扬声器预警、超负荷分析。本发明中通过非侵入式电力负荷检测系统进行设备的数据收集、负荷检测、负荷特征提取，待经过多个公式计算后，若设备处于超负荷状态，设备同时进行负荷分解、扬声器预警、超负荷分析，既提醒警示工作人员设备超负荷，又将检测出的负荷进行分解，并分析超负荷产生的原因，确定当前异常电器设备的设备类型、当前工作状态和异常用电信息明细。

摘要： 本实用新型涉及一种基于电力负荷分解技术的电力负荷监测系统，其技术特点是包括电压互感器、电流互感器、智能用电分析仪、控制主机和用户终端；所述电压互感器和电流互感器安装在直流供电系统的总入口处并与智能用电分析仪相连接，所述智能用电分析仪通过通讯网与控制主机相连接，所述控制主机与用户终端相连接。本实用新型安装在直流供电系统的总入口处，通过对直流供电系统总入口处的电压、电流以及有功功率进行实时监测，分析直流供电系统内各负荷的种类、启停状态、运行情况及耗电情况并且能够在不侵入用户使用环境的情况下进行电力负荷监测和分析。