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题名基于GIS的配电网智能评估规划系统
被引量：1
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作者
姚刚
张海彪
李满堂
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机构
上海电力学院计算机科学与技术学院
湖州电力局
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出处
《上海电力学院学报》
CAS
2013年第1期51-54,68,共5页
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文摘
提出了一套全新的城市配电网综合评估指标体系、权重得分及评估方法,运用层次分析法(AHP)建立了综合评价指标平台,实现了针对配电网规划成果的量化评估.该系统基于电力GIS系统,数据与GIS系统数据同步更新,构建城市配电网评估规划模型,大大提高了配电网评估的准确性及规划的效率和可操作性.
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关键词
指标体系
层次分析法
负荷预测
空间负荷密度
配电网规划
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Keywords
indiex system
Analytic Hierarchy Process
load forecasting
spatial load density
distribution network planning
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于融合技术的中长期电力负荷预测方法
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作者
徐浩
刘青红
任正
张爽
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机构
南京南瑞继保电气有限公司
国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院
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出处
《电力需求侧管理》
2024年第4期94-99,共6页
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基金
内蒙古自治区科技重大专项(2021ZD0039)。
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文摘
当前电力负荷预测模型在数据复杂性高、数据稀缺、模型泛化和动态社会经济因素适应性方面存在局限,影响了其在复杂电网规划中的应用。为满足电网或者大型风、光、火、储、网、荷能源基地项目的规划调度需求,提出了一种融合技术,将灰色预测、空间负荷密度预测和变分自编码器与深度因果卷积神经网络相结合,以实现中长期负荷预测。通过引入有序加权平均微分算子,融合不同预测方法,提升结果的准确性。实验结果表明,本方法相较于传统方法展现更高的准确性和鲁棒性,特别是在进行电力负荷远景预测时,所提方法能够有效提升预测的可靠性和适用性。该技术有效克服传统方法固有的数据复杂性、数据稀缺性和模型泛化问题,同时适应社会经济条件的动态变化。该方法为电网、大型源网荷储多能互补类项目的规划和发展提供有力的决策支持。
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关键词
中长期电力负荷预测
深度因果卷积神经网络
变分自编码器
灰色预测
空间负荷密度预测
融合技术
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Keywords
mid-long term power load forecasting
deep causal convolutional neural network
variational auto-encoder
grey forecasting
spatial load density prediction
fusion techniques
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名多层分区空间负荷预测方法在城网规划中的应用
被引量：3
- 3
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作者
徐伟星
蔡彦涛
李志勇
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机构
广东电网公司河源供电局
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出处
《机电工程技术》
2013年第1期32-36,共5页
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文摘
城区负荷较为集中、分区负荷性质也较为直观的特点,使得空间负荷密度法(Spatial Load Forecasting,简称SLF)在城网远景规划中获得广泛的应用。给出了空间负荷预测数学模型,建立了多层分区的空间负荷预测结构,将预测模块分为数据收集层、仿真层和总量层;为反映负荷空间分布的特征,将供电区域划分成若干个单元小区,把空间负荷预测转化为分辨率较高的单元小区负荷的预测。该结构既具有趋势法和仿真法的优点,既减少了基础数据收集工作量,又能保证对预测区域划分具有足够解析度和预测精度。通过在河源城区电网规划中应用验证表明,在所建立的多层分区结构模型的基础上进行负荷预测,能有效地保证预测数据的合理性和实用性。
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关键词
城网规划
空间负荷密度法
分层分区
解析度
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Keywords
urban network planning
spatial load density method
multi-layer decomposition
resolution
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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