短期负荷预报

作品数:52被引量:282H指数:11
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相关机构:武汉大学天津大学中国电力科学研究院西安交通大学更多>>
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负荷预报在青海EMS系统中的实现和应用
《电力信息化》2007年第4期43-45,共3页王凤 韩青秀 吴洁 
青海电网负荷预测工作一直靠人工、凭经验的传统方式进行,预测准确率不高。青海电网负荷预测系统的成功实现,将现代化计算机技术、新型计算理论应用于电力系统运行实际,让负荷预测用户轻松得到清晰、直观、实用的负荷预测曲线、数据,指...
关键词:超短期负荷预报 日负荷预报 青海电网 应用 
基于神经网络方法的大型电网短期负荷预报被引量:12
《系统仿真学报》2006年第6期1677-1680,共4页赵希人 彭秀艳 姜广宇 
电力系统负荷预报研究现状,介绍了神经网络方法应用于电力系统短期负荷预报的可行性及存在的问题。详细讨论了应用BP神经网络、共轭梯度算法改进BP神经网络方法进行电力系统短期负荷预报的算法,及在预报过程中对电网负荷数据进行预处理...
关键词:短期负荷预报 BP神经网络 共轭梯度法 在线预报 仿真 
混沌神经网络在小电网电力负荷中的应用被引量:9
《电力系统及其自动化学报》2006年第2期59-62,共4页李广 谈顺涛 
通过对小电网短期电力负荷的特点分析,利用平滑、差分、去基值、比例放大四种时间序列处理的方法,去偏复自相关法的相空间重构和BP网络训练三者结合,提出一种应用于小电网短期电力负荷的新的混沌神经网络模型。并通过实例仿真计算和没...
关键词:小地区电网 短期负荷预报 混沌理论 相空间重构 神经网络 时间序列 
短期负荷预报的“双周期加混沌”法中的子模型优选理论探讨被引量:4
《电网技术》2003年第5期33-36,共4页杨正瓴 林孔元 余贻鑫 
对于只依据历史记录的短期负荷预报,可以采用多个子模型来进行预报。拆分子模型的一种优化原则是定性和定量结合的原则。定性原则即子模型类型的选取顺序:首先选择可以精确预报的周期行为,其次是可以部分预报的混沌行为,最后采用随机行...
关键词:电力系统 电网 短期负荷预报 “双周期加混沌”法 子模型优选理论 
PAS应用软件在西安电网安全运行中的应用
《电力系统自动化》2003年第4期82-83,共2页刘子瑞 
关键词:PAS 应用软件 电网 安全运行 西安市 短期负荷预报 电力系统 
基于灰色GM(1,1)及其改进型模型的短期电力负荷预报被引量:4
《电工电能新技术》2003年第2期23-25,共3页张颖 朱陶业 
运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷。同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报精度。经对某地区电网的实际编程及运行检验,该模型的预报准确度满足了用户要求。
关键词:电力系统 短期负荷预报 灰色理论 ARIMA(p d q)模型 GM(1 1)模型 电网 
考虑计划检修的县级电网超短期负荷预报法
《华东电力》2002年第8期37-39,共3页方励云 
通过分析各种负荷预测理论及实际情况 ,结合县级电网的特点 ,提出了基于线性外推的考虑计划检修的相似日预测法 ,该方法对特殊事件的影响 (主要是计划检修 )进行了修正 ,取得了较好的预测效果。实际应用表明 ,该方法简单实用 ,准确度高 。
关键词:县级电网 超短期负荷预报法 计划检修 电力系统 时间序列法 负荷预测理论 
河南电网实时调度主站系统的研究与开发
《河南电力》2001年第4期1-3,10,共4页刘晓鹏 代飞 孙素琴 范斗 
在河南省调通中心引进加拿大CAE公司第三代能量管理系统(EMS)的平台上,开发了实时调度主站系统。该系统可以根据EMS中超短期负荷预报的结果以及当前各台机组出力水平和控制模式实时地确定下一时段系统发电功率的调整量,并将该调整量按...
关键词:电网 实时调度主站系统 超短期负荷预报 自动发电控制模块 河南 
利用超短期负荷预报实现AGC的超前控制被引量:46
《电力系统自动化》2000年第11期42-44,共3页高宗和 丁恰 温柏坚 姚建国 
将超短期负荷预报 ( SSTLF)用于电力系统自动发电控制 ( AGC) ,让机组出力随时与系统负荷的变化同步 ,实现了 AGC的超前控制 ,使 AGC具有了预见的能力。提出了 2种算法 :一种是将负荷预报分量作为调节功率处理 ;另一种是将负荷预报分量...
关键词:超短期负荷预报 自动发电控制 调度自动化 电网 
东北电网超短期负荷预报被引量:1
《东北电力技术》1996年第7期5-7,共3页马新 潘明惠 葛维春 陈刚 
本文介绍了运用线性外推模型和AR模型进行的电力系统超短期负荷预报,它可为调度员提供未来10min、30min、60min的系统负荷值及负荷变化趋势,使调度员及时掌握系统负荷变化情况,制定正确的调度对策,节约系统调节备...
关键词:电力系统 超短期负荷预报 模型 
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