研究与开发
|
引入负荷温度梯度的负荷预测方法研究
程卓
深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000
Research on Load Forecast Method Introducing Load-temperature-gradient
Cheng Zhuo
Shenzhen Power Supply Co., Ltd, Shenzhen, Guangdong 518000
摘要 通过分析大量日最高温度与日最大负荷数据,将温度敏感负荷与温度不敏感负荷分离,并用负荷温度梯度来表达温度敏感负荷与温度的变化规律。利用多年历史数据找出负荷温度梯度发展趋势,提出引入负荷温度梯度的负荷预测方法。减小由于极端天气引起负荷实测值短时内升高,但不能反应真实的基础电力需求情况下,以实测值直接外推可能造成的预测负荷偏差。
关键词 :
负荷温度梯度 ,
负荷预测 ,
趋势外推
Abstract :Through analying a large number of daily maximum temperature and daily maximum load, separating the temperature sensitive load from the basic load, and finding a parameter, which named load-temperature-gradient to express the relationship of the temperature sensitive load and temperature. Forecasting the load-temperature-gradient by historical data, A new load forecast method, including load-temperature-gradient, is put forward. This method can decrease the error caused in the situation that load increases within short time under extreme weather, which can’t reflect the real power demand situation.
Key words :
load-temperature-gradient
load forecast
trend extrapolation
出版日期: 2015-10-28
作者简介 : 程 卓(1988-),男,广东省深圳市人,硕士研究生,主要从事电网规划工作。
引用本文:
程卓. 引入负荷温度梯度的负荷预测方法研究[J]. 电气技术, 2015, 16(10): 13-16.
Cheng Zhuo. Research on Load Forecast Method Introducing Load-temperature-gradient. Electrical Engineering, 2015, 16(10): 13-16.
链接本文:
http://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2015/V16/I10/13
[1] 马瑞, 周谢, 彭舟, 等. 考虑气温因素的负荷特性统计指标关联特征数据挖掘[J]. 中国电机工程学报, 2015, 35(1): 43-51. [2] 朱振伟. 气象因素对电网负荷特性影响的研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2008. [3] 周谢. 电力负荷特性指标及其内在关联性分析[D]. 长沙: 长沙理工大学, 2013. [4] 雷鸣, 朱昊, 高山. 温度变化对小区居民负荷特性的影响[C]. 电力系统及其自动化专业第二十一届学术年会论文集, 2005: 1487-1490. [5] 陆建宇, 王亮, 王强, 等. 华东电网气象负荷特性分析[J]. 华东电力, 2006, 34(11): 38-42. [6] 王颖. 温度对天津电网负荷的影响[J]. 天津电力, 2006, 1: 7-9. [7] 张海东, 孙照渤, 郑艳, 等. 温度变化对南京城市电力负荷的影响[J]. 大气科学学报, 2009, 32(4): 536-542. [8] 陈健, 刘明波, 樊亚亮, 等. 广州电网负荷特性分析[J]. 电力系统及其自动化学报, 2009, 21(6): 78-83. [9] 於冬雪, 李扬, 周毅波. 南宁地区负荷特性及温度相关性分析[J]. 电力需求侧管理, 2013(5): 6-10. [10] 原媛. 电力负荷特性分析及中长期负荷预测方法研究[D]. 上海: 上海交通大学, 2008. [11] 谢家安. 基于体感温度的电力系统负荷分类及负荷预测[J]. 电网与清洁能源, 2012, 28(8): 24-28. [12] 朱陶业, 李应求, 张颖, 等. 提高时间序列气象适应性的短期电力负荷预测算法[J]. 中国电机工程学报, 2006, 26(23): 14-19. [13] De Felice M, Alessandri A, Ruti PM. Electricity demand forecasting over Italy: Potential benefits using numerical weather prediction models[J]. Electric Power Systems Research, 2013, 104: 71-79. [14] Dotzauer E. Simple model for prediction of loads in district-heating systems[J]. Applied Energy, 2002, 73(3/4): 277-284. [15] Roldán-Blay C, Escrivá-Escrivá G, Álvarez-Bel C, et al. Upgrade of an artificial neural network prediction method for electrical consumption forecasting using an hourly temperature curve model[J]. Energy and Buildings, 2013, 60: 38-46. [16] 张凯锋, 藤贤亮, 王颖. 基于趋势分解的电力系统区域负荷建模与预测方法[C]. Proeeedings of the 31st Chinese ControI Conlference, Hefei, China, 2012.
[1]
潘文虎, 夏友斌, 宋铭敏, 苏志朋, 赵倩. 基于累积平均气温模型的气象负荷预测 [J]. 电气技术, 2020, 21(4): 67-70.
[2]
王春蘅, 韩笑, 罗维真. 基于负荷预测的配电台区三相不平衡治理研究 [J]. 电气技术, 2019, 20(9): 10-13.
[3]
宋学伟, 刘天羽, 江秀臣, 盛戈皞, 刘玉瑶. 基于改进鱼群算法与最小二乘支持向量机的短期负荷预测 [J]. 电气技术, 2019, 20(11): 20-26.
[4]
曹军, 李林, 毕锐, 陶维青. 基于高速窄带载波的双预测交流充电桩智能有序充电系统 [J]. 电气技术, 2018, 19(8): 174-179.
[5]
杜挺, 赵寿生, 李永祺, 陈丽丹. 基于Matlab GUI的电力负荷预测软件开发与应用 [J]. 电气技术, 2018, 19(6): 1-6.
[6]
李汉巨. 考虑气象因素累积效应的电力系统96点日负荷预测方法 [J]. 电气技术, 2018, 19(4): 28-32.
[7]
姜雲腾, 李萍. 基于改进粒子群神经网络短期负荷预测 [J]. 电气技术, 2018, 19(2): 87-91.
[8]
林天祥, 张宁, 胡军. 基于优化权重的卡尔曼滤波与无偏灰色组合模型的短期负荷预测 [J]. 电气技术, 2017, 18(9): 19-23.
[9]
龚赵慧, 林天祥. 基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的电力负荷预测组合模型 [J]. 电气技术, 2017, 18(9): 35-39.
[10]
韩富尧, 刘亚伟. 基于计量经济-灰色理论的多变量电力负荷预测方法 [J]. 电气技术, 2017, 18(7): 37-40.
[11]
刘艳茹, 杨卫红, 王基, 贡晓旭. “煤改电”工程实施前后农网负荷特性分析 [J]. 电气技术, 2017, 18(4): 110-115.
[12]
林天祥, 张宁. 灰色Verhulst与等维新息组合模型在中长期负荷预测中的研究 [J]. 电气技术, 2017, 18(3): 42-46.
[13]
陈希强, 刘志欣, 李兴波. 基于组合预测模型的电动汽车充电站短期负荷预测研究 [J]. 电气技术, 2017, 18(2): 59-64.
[14]
吴文心. 依托层次分析和模糊聚类方法的发达地域中长期负荷预测研究 [J]. 电气技术, 2017, 18(10): 74-78.
[15]
邢文, 段斌. 基于负荷转移调度的高耗能企业电能需量控制 [J]. 电气技术, 2016, 17(9): 70-76.