基于可变区间权重的中期用电量半参数预测模型

由于数据变化规律的多样性,中期电力负荷的波动有着不同于短期、长期负荷的特点。基于电力系统复杂性的研究视角,重点讨论了中期负荷预测过程中模型的不确定性、参数的时变特性以及负荷波动的周期性规律。根据中期负荷的数据特性,建立了基于非参数修匀的半参数模型,定义了函数区间的划分粒度以及模型权重的求解方法,提出了基于可变区间权重的动态预测方法,给出了基于经验模态分解和波动能量分析的噪声序列提取、检验方法。试验研究结果表明,气候因素对用电消耗的影响最大,经济因素次之;从选取的指标来看,不同时期的影响因素对于模型的解释能力是时变的;所提方法能够对电力负荷进行精确的多粒度、多维度分析,进而掌握其局部变化规律,可有效用于电力系统中期负荷预测。     

基于最小二乘的支持向量机在电力需求预测中的应用

文章针对常规电力需求预测方法的不足,在分析SVM的线性和非线性分类方法的基础上提出一种基于最小二乘的支持向量机预测方法.LS-SVM模型采用结构风险最小化原则,能够在对小样本学习的基础上,对其他样本快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,减少对初始值的依赖.文章采用河北省某市实际的负荷数据,按照不同的负荷日属性和历史数据属性进行样本选择,使用径向基核函数进行了电力需求预测.将预测结果与真实值和由时间序列及BP神经网络方法得到的结论进行比较,表明所提出的预测模型具有较高的精度,是有效和可行的.     

浅谈电网设施合理布局与规划

电网设施的合理布局与规划已经成为当前整个电网建设中最关键的问题。有关电力部门也已经采取了包括电网设施的国际标准化、负荷分块预测、电网适应性的策略等诸多方法，正努力将电网设施合理布局与规划作为电网建设的重要指导思路。     

基于模型平均的中国产出增长和通货膨胀密度预测

产出增长和通货膨胀是政府宏观调控关注的最重要的两个指标,对二者进行准确预测有利于精准施策.传统预测往往基于点预测,即对经济变量的条件均值展开预测,无法准确刻画预测结果的不确定性,而密度预测提供了未来条件概率分布的预测,有效弥补了点预测的缺陷.本文基于自回归分布滞后(ADL)模型,利用17个预测指标构建了中国产出增长和通货膨胀的密度预测模型,并采用多种检验方法评估不同模型的可适性.结果发现,基于单个预测变量的自回归分布滞后(ADL)模型大多存在模型误设的问题,而对多个ADL模型进行加权平均得到的组合预测能显著降低模型误设的风险.样本外预测进一步表明,基于OLS参数估计的贝叶斯模型平均(BMA-OLS)方法能较准确地预测中国产出增长和通货膨胀的未来分布.     

关于现代住宅电气安装工程质量问题探究

住宅是人们生存必需的条件之一,它的质量问题直接关系到人民生命财产的安全,随着人民生活水平的提高,住宅电气安装与安全用电的矛盾日渐突出,其质量问题已成为社会关注的焦点之一。就目前住宅电气安装工程的现状以及对主体工程的影响进行分析,提出意见和建议。     

基于DNA遗传算法的表面贴装生产线负荷优化分配

印制电路板组装任务的负荷优化分配包含设备约束、工艺约束等大量约束,是电子行业表面贴装生产线中的一类重要优化问题。其优化目标是在生产节拍给定和一定约束条件下,使得不同贴装机负荷均衡,任务分配达到最优。首先,根据不同表面贴装机、不同吸嘴及多种类型元件匹配的的复杂性,提出贴装机任务分配组合优化的问题;然后分析设备和元件的参数、组装可行性、贴装时间,以及贴装优化关系等因素,并提出假设条件,建立了平衡率最大化条件下的负荷分配组合优化的数学模型;最后,针对贴装生产线负荷分配问题的复杂性与特殊性,通过改良编码方式后的DNA遗传算法来优化组合数学模型,计算适应度,并借助MATLAB进行仿真求解,进而找到最优解。结果表明：本文提出的贴装生产线负荷分配方法可以解决带复杂约束的印制电路板组装负荷优化分配问题,提高设备的平衡率和生产效率,促进生产线的优化运行。     

基于户型大小的西北地区城镇家庭生活用电碳排放统计分布分析及差异化调控策略研究

选取中国家庭动态跟踪调查数据库（CFPS）2014—2018年西北五省区家庭经济数据,运用统计推断方法构建居民用电模型,对小、中、大3类户型家庭用电碳排放情况进行概率分布拟合,选取最优拟合模型进行时空特征分析,并构建基于户型大小的阶梯电价模型。结果表明,家庭用电碳排放总体服从Loglogistic分布,随时间增长和住宅面积增大,其概率密度曲线由“瘦长型”逐渐变成“矮胖型”。根据居民用电碳排放概率分布变化特征,分析居民用电碳排放规律,为城镇制定用电政策提出建议,以降低居民用电碳排放。     

基于季节调整和Holt-Winters的月度负荷预测方法

针对负荷序列中异常数据会导致模型误设或参数估计发生偏差的问题,提出利用季节调整方法,先对原始负荷序列进行季节调整,获得消除离群值、节假日影响的季节调整后序列和季节成分序列;然后用改进的Holt-Winters方法对季节调整后成分进行预测,用虚拟回归方法预测季节成分序列;最后对各成分预测结果重构得到最终预测结果的月度负荷预测方法。通过实例检验,提出的方法能明显提高预测精度,预测效果要优于季节性Holt-Winters、SARIMA、神经网络、支持向量机等模型。     

住宅供配电工程建设与维护问题分析

近几年我国城市规模有了不同程度的扩展与增长,而城市人口流动数量也在不断提升,这也就使得城市中新建的住宅小区数量日益增加,且人们对于建筑物的居住功能的要求也在不断提高,尤其是在用电方面。用电与人们生活有着直接的关系,因此住宅用电安全也就成为人们所关注的一项焦点问题。这也就需要在实际建设的过程中,必须要实现住宅供配电工程的合理设计,同时保证施工质量,从而为住宅居住者的用电安全提供更为充足的保障。文章将结合实际情况,对住宅供配电工程建设及维护问题进行详细分析,并提出针对性、建设性意见,以期为今后开展的各项工作提供宝贵经验。     

基于KPCA-CNN-DBiGRU模型的短期负荷预测方法

本文针对已有神经网络模型在短期负荷预测中输入维度过高、预测误差较大等问题,提出了一种结合核主成分分析、卷积神经网络和深度双向门控循环单元的短期负荷预测方法。先运用核主成分分析法对原始高维输入变量进行降维,再通过卷积深度双向门控循环单元网络模型进行负荷预测。以第九届全国电工数学建模竞赛试题A题中的负荷数据作为实际算例,结果表明所提方法较降维之前预测误差大大降低,与已有预测方法相比也有大幅的误差降低。     

考虑分布式光伏发电的电动汽车充电策略研究

促进可再生能源发展是实现能源结构优化、减缓气候变化的重要措施，而具有波动性出力特征的可再生能源大量增长会对电网平稳运行带来挑战；同时，随着电动汽车快速发展，大量电动汽车接入电网，也具有危害电网安全运行的风险。因此，如何统筹考虑可再生能源出力特征和电动汽车充电特征，设计相关政策机制实现电动汽车发展和光伏发电发展的有机结合是本文拟研究解决的主要问题。基于蒙特卡洛模拟方法和私家车、出租车、公交车出行特征数据，通过集中控制与电价策略两种控制手段研究了如何优化电动汽车充电行为、平滑电网负荷；并进一步分析了电动汽车充电负荷如何与分布式光伏出力相协同。研究结果显示：合理价差的分时电价策略对调控电动汽车充电行为、促进分布式光伏发电消纳具有重要作用；但过高价差的分时电价策略，则会对充电进行“过度优化”,不利于分布式光伏发电的消纳。此外，基于智能电网的智能充电技术集中控制手段，可以有效促进电网的削峰填谷，并且对分布式光伏发电的促进作用要优于分时电价的实施效果。     

配电网运维检修工作的重点研究

现如今,我国各行各业以及人民的生活用电需求量日益上升,只有电网系统得到合理的配置,稳定运行,才能够满足广大用户的用电需求。如若电网的系统需要进行调整,则配电网的整体结构也要进行新的设置和调整,运维检修工作的进行无疑是在给电网稳定运行提供坚实的后盾。在目前这种形势下,要对配电网运维检修工作提起高度重视。文章意在分析配电网运维检修中经常出现的问题以及运维管理技术可以进行哪些方面的改进。     

浅谈电能质量问题的产生、控制以及管理

随着电网负荷对电网质量的要求越来越高,电能质量分析与管理的重要性日益突出。本文详细介绍了电能质量问题的产生以及分析的方法,并就如何进行电能质量管理提出了自己的看法。     

分布式光伏发电接入电网的电能质量研究

从规划角度探究如何提升分布式光伏发电接入后的电网电能质量，阐述了分布式光伏发电的电能特征，分析该类型分布式电源接入方式可能影响电网产生谐波问题，以及对电压、电流产生波动性影响。在分布式光伏发电规划方案过程中，要有针对性地充分考虑电能质量问题、做好负荷预测和设备选型，根据分布式电源总容量原则设计送出方案与配置方案，提高接入电网的科学性，最后做好电能质量评估，提升接入电网的质效。     

组合式神经网络下的短期电力负荷预测模型分析

本文对电力负荷变化规律和影响因素进行分析,提出一种组合式神经网络下的短期电力负荷预测模型。采用神经网络、模糊聚类分析和模式识别理论的方法进行建模。以每天24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历时数据分成若干类别,针对每一类别建立神经网络预测模型,预测时通过模式识别,找出与预测天相符的预测类别,利用相应的神经网络预测模型进行24小时短期电力负荷预测。     

关于农村用电安全管理的探讨

电网作为农村发展的重要基础措施，对农村经济发展、农民生活水平提高发挥重要作用。但是农村电网中存在的安全隐患不容忽视。本文将对农村用电安全管理中存在的问题进行分析，并提出加强用电安全管理的对策。     

探讨如何做好用电抄核收效能监察工作

作为电网企业经营管理中的重要环节,用电抄核收效能监察工作是影响企业效益的重要因素。本文几个方面详细分析了电力企业用电抄核收效能监察工作的一些问题,并提出了做好用电抄核收效能工作的建议。     

刍议负荷预测技术在电力系统中的应用

本文分析了现代负荷预测方法,针对负荷预测的精度要求,对现代负荷预测方法的应用提出了建议。     

二重趋势性季节型电力负荷预测组合灰色神经网络模型

对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型,研究了同时考虑两种(非线性)趋势的复杂季节型负荷预测问题,说明了此优化模型分别优于两种单一发展趋势负荷预测模型,给出了电力负荷预测的应用实例,为季节型电力负荷预测提供了一种新的、有效的方法。     

浅谈农网改造工作存在问题与对策分析

近年来,随着我国社会经济的不断快速增长,中央强农惠农政策的实施,新农村建设的不断深入和城乡一体化的快速发展,特别是国家推行家电下乡政策启动以来,农村电力需求越来越大,农村电网都将面临着巨大的供电压力。以衡阳地区为例,自2013年以来随着气温持续攀升,衡阳地区用电负荷快速增长,自6月份一些数据统计,衡阳电网迎来了历史最大夏季负荷达170万千瓦,日供电量创历史新高达3400万千瓦时。在如此供电压力之下,加强农网工程管理,做好农网改造工作,责任越显重大。本文根据多年从事农网改工作,主要针对如何理解和实施农网改造工程进行论述。