简介：摘要短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，对机组组合、经济调度、安全校核等具有重要意义。传统的预测方法会出现不同程度的预测误差，如时间序列法没有考虑社会活动、天气等对负荷的影响，从而会出现较大的预测误差，将优选组合法应用到短期负荷预测中，能弥补传统预测方法的不足，降低预测误差，有效地提高预测的精确性。

简介：摘要在我们国家的经济飞速发展的带动下，电力已经被广泛的应用于更行各业，也同样渗透到人类生活的各个方面.短期负荷预测是电力系统运行和分析的基础，提高负荷预测精度，是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。在现代电力系统中，考虑气象因素成为相关部门改进负荷预测精准度的重要方法之一。基于我国某两个地区的长期电力负荷数据和气象因素数据，建立多元回归气象选择模型和时间序列预测模型，综合运用EVIEWS与MATLAB软件，分析日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷与日最高温度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量5个气象因素的关系，并对未来短时间内的电力负荷进行预测，可以为城市电网的科学发展规划提供有价值的参考依据．

简介：摘要本文阐述了电力系统负荷预测的概念。介绍了电力系统短期负荷预测的意义与特点。综合介绍了短期负荷预测的传统方法和现代方法，指出了它们的优缺点及一些相关改进方案。

简介：摘要配电网在实际运行中会出现三相负载不平衡的现象。本文分析了配电网负荷均衡化的重要性，找到了两个导致配电网负荷不平衡的原因，并提出了解决措施。

简介：摘要近年来随着电网的快速发展，电网结构的日益复杂，社会对供电可靠性要求越来越高，停电计划的执行效率更显重要。如何控制好安全生产节奏，保证停电计划安全、高效、有序地实施，成为了电网安全管理与精益化管理的重要环节。停电管理人员无法直观了解供电分局、巡维中心等单位的每日停电计划作量，容易造成数据资源不共享以及停电计划安排扎堆，从而导致延时停送电甚至取消停电，直接影响供电可靠性及客户满意度。因此，控制安全生产节奏、实施停电计划量化管控尤为重要。

简介：摘要智能电网涉及数据规模较大，当前常在云计算环境下研究智能电网相关问题。当前电力已经变成社会的主要能源，所以保证智能电网的安全稳定运行非常关键，而智能电网短期负荷的预测对保证其安全稳定运行起到了非常关键的作用，有助于发电厂制定合理的启停策略，减少成本。不仅如此，智能电网短期预测还有助于用户制定购电策略，大大节约电能资源。

简介：摘要通过对唐山电网负荷预测工作的运行机制、负荷变化特点及负荷预测所采取的各种手段的分析，对提高唐山电网短期负荷预测准确率应采取的措施进行探讨，从而提高电网短期负荷预测的准确率。

简介：摘要随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。而按照预测时间的长短，可将负荷预测模式分为长期，中期，短期和超短期。其中，短期负荷预测是电力系统稳定经济运行的基础，其预测结果将直接影响着电力系统控制过程的优良。因此关于短期负荷预测的精确性已逐步发展成为电力系统自动化领域中的一项重要研究课题。

简介：摘要为解决长期以来电网检修安排中，对电网风险造成的隐形损失约束考虑缺失，电网风险分布统筹性不足的问题，从工程应用角度出发，借鉴基于可信性理论的电网风险计算方法计算日电网风险分值，同时将2016年全年电网风险分值区间分布与正态分布函数作对比，制定相应正态分布约束条件，建立电网风险均衡约束机制，并应用于2017年电网检修安排中。通过2016-2017年全年日电网风险分值对比，验证了电网风险均衡约束机制可使得一段时间内电网风险分布更为均衡，降低电网风险造成的隐形损失，进一步提高电网检修计划执行率。

简介：摘要结合风电场短期功率预测现状，提出了一种新的短期功率预测技术。该技术是基于风电场基本发电原理，对实际发电特性进行归一化拟合，同时预留一定的置信区间，根据历史运行数据进行数据筛选和数据清洗，建立最终的短期预测模型。以该短期预测技术为基础，开发了基于Sophic数据平台的风电场短期功率预测软件，软件在风电场站端的安全二区运行，可采用分布式部署。该技术在国内多个风电场进行了成功应用，验证了所提技术的合理性、有效性。

简介：摘要在整个电力系统运行管理过程中，负荷预测决定了多方面的合理安排问题，如发电、输电及电能分配等，这对于国民经济的持续发展及电力系统的安全经济运行具有十分重要的促进意义。基于此，本文对电力系统短期负荷各种预测方法作以简单分析，以期为相关研究提供理论参考。

简介：摘要太阳能光伏发电是一种清洁的环保能源，是未来新型能源的重要发展趋势。太阳能光伏发电是用之不竭的能源，依照太阳能的光伏发电，准确的分析其实际的应用和需求，综合归纳太阳能光伏发电的预测标准，优点和缺点，从太阳能光伏发电的实际情况做预测分析，判断有效提升太阳能光伏功率短期智能发展的有效方案。本文将针对太阳能光伏发电的电功率短期智能情况进行分析，研究符合现代太阳能光伏发电的实施操作测算方法。

简介：摘要该文根据风电场输出功率的影响因素，在Matlab平台下建立了基于数值天气预报的反向传播神经网络，采用宁夏某风电场实测数据实现了短期风电功率预测，并对预测误差的原因进行分析。

简介：摘要神经网络算法是新兴起的电力负荷预测成果之一，它可以有效的对短期的负荷进行预测，模拟人脑的活动进行智能化的处理，自动地获取不准确的信息以及不明朗的规律进行适应化处理。神经网络以其独特的记忆信息和自主学习的能力，实现对知识进行优化和推理，其中最重要的是自我学习能力和自动适应能力，这是对比其他方法的最大优势。基于神经网络的非数学模型预测法，为解决传统数学模型法的不足提供了新的思路。

简介：摘要负荷预测作为电力系统规划及调度等过程中的关键内容，需要获取足够的关注，其也是负荷预测系统及OPEN3000平台的关键模块，在互联网背景之下，电网负荷能够承受到的影响因素较多。本次研究重点分析的就是基于电力大数据和人工智能的短期负荷预测，结合着多种因素的特征参量加以阐述，明确能够实现精准预测的方式方法，针对于电力负荷预测工作的开展提出相对科学的建议。

简介：摘要本文介绍了气象因素的概念，分析了气象因素对电力负荷的影响，从多方面提出并总结评价了目前短期负荷预测中气象因素的处理策略，指出了今后短期负荷预测研究的方向和趋势。认为，考虑多个合理作用的气象因素和实时气象因素对短期负荷预测的影响和策略，预测效果较好，在今后的研究当中，需要结合预测地区的实际情况，优先合适的处理策略，保障预测结果的可靠性。

简介：摘要作为电力系统的枢纽设备，电力变压器的运行状态直接关系着电网的安全与稳定，变压器的故障诊断与预测对于掌握变压器运行状态、实现风险预警以及事故发生时的及时应对具有重要意义。变压器油中溶解气体体积分数的发展趋势与其运行状态变化及故障模式具有密切联系，而其变化趋势可通过历史数据分析和建立数学模型进行分析，且DGA在故障诊断预测时具有无损、在线实时的优势，近些年来受到了许多学者的关注。

简介：摘要近年来，我国的电力系统发展迅速，在电路设计中采用有源负载电感效应技术来提高系统的带宽；同时，为了优化由器件间失配导致的失调电压，提出了一种改进的失调电压消除技术。通过在负反馈环路中使用18,pF的电容来构建低频滤波器，该技术可以实现22.8,kHz的高通截止频率。蒙特卡罗仿真结果表明，该放大器输出端的直流失调电压均值为78.48,μV，标准差为3.73,mV.工作在1.8,V电源电压下，限幅放大器的带宽为6.0,GHz，增益为24.2,dB，功耗为23.6,mW，版图面积为0.030,6,mm2(170,μm×180,μm)。

简介：摘要随着电网规模日益扩大，传统的短期、中期负荷预测已不能满足调度对电网风险的安全评估。针对影响电网因素的多维不确定性，本文讨论了一种基于BP神经网络的预测方法，评估潜在的安全风险，并对潜在风险提供稳控方案，适用于电网主网设备或断面负荷预测分析及电网风险评估等领域。结果表明，该方法在解决未知用户问题的同时拥有较高的预测精度。