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电力负荷猜测办法概述

发布时间:2022-05-21 04:58:23 来源:米乐体育中心

  现货商场就要来了,一切人都在重视电力负荷猜测。那么负荷猜测有哪些算法,哪种算法最合适?

  现在,国内的电改正在如火如荼的展开,据称现在国内的售电公司数量现已突破了两万家。而各省也在活跃的预备现货商场的变革,在2019年以及2020年,广东、浙江等地的现货商场就要实在落地施行。到时,负荷猜测才能的强弱,将成为售电公司洗牌的一大要害。在现货商场降临的布景下,签约战略、报价战略、买卖战略、单个用户经济测算等等售电公司逃不开的行为,都是以负荷猜测的成果作为根底。没有精确的负荷猜测成果,售电公司乃至无法在现货商场进行报价,这样的成果就是高额的误差费用,这是售电公司无法承当的。因而,负荷猜测的才能对现在我国的售电公司来说,是至关重要的。

  所谓猜测,就是指经过对事物进行剖析及研讨,并运用合理的办法探究事物的展开改变规则,对其未来展开做出预先估量和判别。电力系统负荷猜测是指在充分考虑一些重要的系统运转特性、增容决议计划、自然条件与社会影响的条件下,研讨或运用一套系统地处理过去与未来负荷的数学办法,在满意必定精度要求的含义下,确认未来特定时间的负荷数值。进步负荷猜测技能水平,有利于计划用电办理,有利于合理安排电网运转办法和机组检修计划,有利于节煤、节油和下降发电本钱,有利于拟定合理的电源建造规划,有利于进步电力系统的经济效益和社会效益。关于售电公司来说,有利于售电公司决议自己的中长期合约签约战略,现货商场报价、买卖战略,单个用户的经济测算等行为。因而,负荷猜测已成为完结电力系统办理现代化、售电公司向现货商场转型的重要内容之一。

  短期(两周以内)负荷猜测在整个电力调度、售电公司参加现货商场的作业中起要害效果,它为根本发电计划、计算机在线电网操控、系统安全剖析、日前商场报价、日内(实时)商场买卖等供给根底数据,然后使得电力调度作业更贴合实践,发电功率更高,使得售电公司减小自己上报电量与实在用电量的误差。

  在规划上,负荷猜测能够分为电网层级的负荷猜测以及用户层级的负荷猜测。电网公司首要选用的是电网层级的负荷猜测,这对整个电力系统的安稳、安全运转,改进系统运转经济型有着决议性的含义。关于售电公司来说,用户层级的负荷猜测是更相关的。售电公司需要对自己的用户组合以及单一用户做电力负荷猜测,根据这个猜测的成果再展开其他的行为。

  从下图就能够看出,比较电网层级,用户层级的负荷猜测是愈加困难的。下图中,上面的Grid level即电网层级,它的负荷曲线较为陡峭,且相同条件下(如日期、气候等)负荷曲线距离不大,较为简单猜测;而下方的Household level,即用户层级,能够看出它的负荷曲线动摇剧烈,且具有很大的随机性,不易猜测。

  尽管用户层级的负荷猜测愈加困难,可是它确是一切售电公司、虚拟电厂公司等无法逃避的,尤其是短期(一天以上两周以内)以及超短期(一天以内)的用户层级负荷猜测。下文就是要点介绍短期以及超短期的负荷猜测办法。

  (超)短期负荷因为受气候改变、社会活动和节日类型等各种要素的影响,在时间序列上表现为非平稳的随机进程,可是影响系统负荷的各要素中大部分具有规则性,然后为完结有用的猜测奠定了根底。现在用于短期负荷猜测的办法许多,较为新的算法首要有神经网络法、时间序列法、回归剖析法、支撑向量机法、含糊猜测法等。电力负荷猜测研讨的中心问题是怎么运用现有的历史数据,树立猜测模型,对未来时间或时间段内的负荷值进行猜测,因而,历史数据信息的可靠性和猜测模型是影响短期负荷猜测精度的首要要素。跟着现在电力系统办理信息系统的逐渐树立,以及气候猜测水平的进步,精确获取各种历史数据已不再困难,因而,短期负荷猜测的中心问题是猜测模型的水平凹凸,以下是各种负荷猜测办法的简述:

  神经网络法是现在最先进的负荷猜测办法。作为人工智能算法的一种,神经网络现已在图像识别、自然语言处理、机器翻译、自动驾驶等方面有了很多老练的运用。谷歌、百度、阿里、科大讯飞等国内外闻名的人工智能企业最首要的人工智能算法都是神经网络。相同的,神经网络在动力范畴也有很广泛的使用,不止在电力负荷猜测,也包含电力现货商场价格猜测、风电发电猜测等范畴。

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