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负荷预测!含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术探析

导读:本文是一篇负荷预测论文范文,可作为选题参考。

华北电力大学 电力负荷预测 22讲 零基础自学 视频 : 电力系统负荷预测 1、★Excel在电力系统负荷预测时间序列法中的应用2、★基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测3、★影响电力系统负荷预测准确性原因4、★基于神经网络的云南中烟前置库短期负荷预测

(广西电网有限责任公司百色供电局,广西百色 533000)

摘 要:随着我国科技导航的发展,水电系统运行技术获得逐渐提高.目前在小水电负荷气象回归中采用短期负荷预测技术对其进行预测分析,这对电力设备安全运转工作有着重要意义.结合笔者当前工作经验,就含有山区小水电负荷的气象运用回归短期负荷预测技术进行探讨,通过运用回归模型和组合型预测方法,对历史数据实施类似性搜索操作及实例运用等信息,以此提高预测数据的精准度等方面进行简要阐述,以供同行参考.

关键词:小水电;气象回归;预测技术;精确度

0 前 言

随着我国科技导航的发展,水电系统运行技术获得逐渐提高.目前在小水电负荷气象回归中采用短期负荷预测技术对其进行预测分析,这对电力设备安全运转工作有着重要意义.所以,大量研究工作者在不断研究和负荷预测模型相关的模型,从而加强预测数据的精准度.采用短期负荷技术进行预测具备较为明显的周期性,如处于不同负荷日期那么整个预测数据会存在相似性,如属于相同日期那么预测数据会存在差异性.该预测技术除了具备明显的周期性外,还会受到外部环境的影响,例如:季节变化、不同气候现象、意外性事件、装备故障等,会导致负荷变化由平稳状态逐渐趋向非稳定状态[1].此外,可以根据该预测技术中周期性的特征,构建预测技术模型,根据周期性特征构建相关模型,并模拟外部环境因素建模;除此之外,具备山区小水电负荷在进行预测操作过程中,不但会受到当地环境、气候的影响,还与其水电机组库容量存在直接联系.

1. 建模分析

据相关人员对回归短期负荷预测进行建模分析的经验,运用神经网络构建实效性气象,对某电力企业进行60min负荷检测,需要24小时的整数点作为实效数据,但由于各方面原因只能获得少数时段的数据信息,因此导致采用该项预测技术过程中受到一定空间的现实;据文献[1],可以对神经网络实施输入操作,单方面输入神经元,然后结合不同气象原因和人体指标的适应度两者进行调整,并把不同的气象因素综合成为一个数据指标,作为一个输入元素,从而展现出气象因素之间存在一定的联系;此外在计算期间可提高预测计算速度,但对于所建立的模型来讲人体所适应的数据信息属于经验数据信息,但不能根据这一数据信息实行计算操作.除此之外,人体指标数据信息未能根据在原有的数据为山区小水电发点状况、抗洪排涝等状况做出正确判断,也不能对这两者因素和气候因素做出合理判断,因此数据信息不够健全.

由建模去对气象因素进行考虑,并将负荷状况作为主要考虑对象,出现两个现象:①把影响气象的各种因素进行直接录入操作开展预测,并未把因素之间的关系作为考虑对象,例如:风力与温度、湿度与温度等之间的联系.而具其它报道显示,运用简单的气象因素开展预测科学性较高[2].②如含有山区天气现象变化较大期间,所获得的预测曲线信息正处于该区间,因此可使用多元化回归类模型进行分析但所获得计算方程处于不可信状态,会使所预测的数据信息受到影响.根据上面两个因素,本次研究将运用气象回归短期负荷预测技术进行不断改造,并把指定负荷构建成为小水电负荷以及正常负荷,从而逐渐把负荷解析为不受任何气象原因影响的长时间生存在气象负荷项目,然后运用指定气象负荷回归模型以及线性模型方式进行研究,并通过使用该模型对气象负荷数值进行预测,然后再把该预测模型作为气象负荷长时间变化信息的聚集部位,并将聚集部位最类似的数据信息作为预测数据信息,根据采用以上方法后,然后结合不同气象因素,可以展现出不同负荷气象的敏感数据.除此之外,通过对不同类型的负荷等,然后根据不同预测方式提供多种信息,以及各种数据精准度,利于加强预测数据的精准度.

2. 气象整修类似样本的选取

对于含有山区小水电负荷中气象回归短期负荷预测技术,气象整修类似样本的选取工作,这是导致电力负荷检测数值受到影响的基本因素[3].在预测过程中选取有效的样本有助于加强预测数据的精准度,进行样本选取工作过程中应严格按照相关原理开展选取工作:①通过对气象进行分析获取最终结果,并尽量获取预测当日气象负荷信息量,然后运用气象负荷预测数值对长久的负荷数据进行整修,此外还可以采用该方法对当日正常负荷数据和类似曲线样本进行选取,并根据运用该曲线,利用欧式距离方式对样本进行选取.②把长期负荷数据严格按照指定日期进行计算,例如周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日等,也可将国家指定假日纳入类型中.本次选用的方式和气象整修选取的方式有所不同,现有的方式不是根据不同的气象因素以及类度进行分析,而是把各个不同因素中不同相似度进行分析,其中包含有整体相似度、模糊相似度等,但不能充分展现出各个因素之间的联系.例如,温度在27℃时有降雨出现,温度在24℃时无降雨出现,两者之间的负荷数值较为相近,采用欧式间距方式进行分析,数据之间却存在较大差异.文中通过采用线性回归方法对负荷气象实施分析,从而体现出不同区域、不同气象因素、不同种类的气象负荷特征,从而其具备较为广泛的实用性;此外,就小水电负荷情况而言,需要对10天前的降雨量分析,分析其对发电带来的影响,从而更能展现出雨量不断积累的特征,利于提高水电预测数值的精确度.

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3. 气象负荷的回归模型和组合型预测方法

气象部门所提供的数据最多只能获取一天整点实效数据,这些数据信息量较大,其中包含有降雨量、风力、湿度等.而常规气象报告只提供一天之间的常规信息,包含了最低温度、最高温度、最高湿度以及天气情况等.因此,为了可以获取准确的数据信息以及预测当日气象负荷两者间的联系,首先可以把实效性较强的气象数据信息给予整理操作,确保所整理的数据和实际数据信息相同.此外,由于各个预测方式存在较大区别,因此所获得的预测信息以及预测数据会存在一定差距,并且其存在的精准度也会有所不同,如果只是随意选取数据差最小的预测方法和结合度最强的数据模型进行预测,那么所获取的信息会存在一定偏差,尤其是在符合特性种类较为复杂的区域.所以,可以采用组合型预测方法对最终结果进行预测,并选择合理的权重实施评分操作,组合型预测方法中包含有灰色模型、时间顺序、多元化回归、神经网络等.

4. 实例运用

将气象回归短期负荷预测技术运用在某地区含有山区小水电负荷(见图1),其位置在山区中,并且该负荷数据约为25万~45万kW.该地区属于一个用电量较少,但负荷数值较大的一个区域.此外负荷数值波动较大主要因为受到小水电的影响,大概有总数为10万kW小型电机.因为当地地区的影响以及气候天气的影响,要想获取预测负荷数值信息难度相当大,所以可以运用FTP定时方式由当地气象台中获取数据.运用该系统对该地区2010年9月12日进行负荷预测操作,并直接选用实效性数据信息作为预测样本数据,制作有效曲线;部分数据显示预测负荷数值变动较大,并能有效获取气象负荷和负荷量之间的数据信息,由此得出,正是因为负荷数据受到不稳定天气的影响,从而导致气象负荷量数据比较低,但该地区小水电负荷因天气气候因素影响较为严重,因此气象符合量信息占据的比重较大.所以,运用该方法和类似聚集样本选取的方法相似度较高,运用气象回归短期负荷预测技术对含有山区小水电负荷的气象进行预测,利于提高数据信息的有效率,并能提高预测信息的精准度.

09华北电力 电力负荷预测 第01讲 带课件打包下载QQ418768025 视频时长:47:55 09华北电力 电力负荷预测 第01讲 带课件打包下载QQ418768025 播放:42689次 评论:9255人

5. 结束语

综上所述,通过对问题进行针对性分析,从而获取小水电负荷正常负荷分解数据,以此对气象负荷以及长时间负荷数据进行分量分解,通过运用回归模型和组合型预测方法,对历史数据实施类似性搜索操作,以此提高预测数据的精准度.

参考文献:

[1] 贺静,韦钢,熊玲玲. 负荷预测线性回归分析法的模糊改进[J]. 华东电力,2003(11):120~155.

[2] 高山,单渊达. 神经网络短期负荷预测输入变量选择新方法[J]. 电力系统自动化,2001(22):187~190.

[3] 贺蓉,曾刚,姚建刚,青志文,沈新祥,刘明清. 天气敏感型神经网络在地区电网短期负荷预测中的应用[J]. 电力系统自动化,2001(17):210~255.

作者简介:谭荣涛(1987~),男,助理工程师,本科,从事电力调度工作.

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