基于智能用電信息采集系統(tǒng)的負(fù)荷特性分析及預(yù)測.pdf

1、隨著堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的發(fā)展，更為先進(jìn)的傳感測量、通信網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)控制、信息化、新材料等技術(shù)融合進(jìn)了電網(wǎng)，使傳統(tǒng)電網(wǎng)更加智能化，信息化。在智能電網(wǎng)的服務(wù)體系構(gòu)架下，智能用電信息采集系統(tǒng)對用戶的用電信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和處理。利用采集數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷特性的分析及預(yù)測能為電網(wǎng)規(guī)劃調(diào)度部門提供更科學(xué)的依據(jù)，從而提高電能在終端能源消費(fèi)中的比重，達(dá)到削峰填谷、改善能效、節(jié)能降耗的目的，并且對電網(wǎng)的安全、高效、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。
　　電力負(fù)荷特性分析是負(fù)

2、荷調(diào)控的提前，也是負(fù)荷預(yù)測的基礎(chǔ)，同時(shí)也是電力需求側(cè)管理的重要內(nèi)容。本文基于智能用電信息采集系統(tǒng)，結(jié)合某省電網(wǎng)實(shí)測數(shù)據(jù)，在不同時(shí)間尺度下對負(fù)荷特性指標(biāo)進(jìn)行分析，包括年負(fù)荷特性指標(biāo)、月負(fù)荷特性指標(biāo)、日負(fù)荷特性指標(biāo)。分別在經(jīng)濟(jì)、時(shí)序、氣象等幾個(gè)方面對負(fù)荷特性的影響做了闡述，結(jié)合圖表說明氣象因素中最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對濕度、平均風(fēng)速與負(fù)荷的相關(guān)性，為負(fù)荷預(yù)測打下基礎(chǔ)。
　　負(fù)荷預(yù)測是電網(wǎng)規(guī)劃和調(diào)度的科學(xué)依據(jù)，也是電網(wǎng)高效經(jīng)濟(jì)

3、運(yùn)行的保障。本文通過三種預(yù)測模型對某省短期電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，首先建立的GM(1，1)預(yù)測模型，只需以歷史負(fù)荷這一單一變量作為建模數(shù)據(jù)。在GM(1，1)的基礎(chǔ)上，第二個(gè)模型GM(1，N)結(jié)合了氣象變量中的最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫，再加入歷史負(fù)荷作為輸入端，此模型將預(yù)測精度提高。在GM(1，N)模型的基礎(chǔ)上，本文提出一種經(jīng)過馬爾科夫法修正的多變量灰色預(yù)測模型GMM(1，N)，通過某省電網(wǎng)的實(shí)測數(shù)據(jù)，對三種模型進(jìn)行了驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明GM