電力負(fù)荷預(yù)測的案例
2-13 基于matlab的電力負(fù)荷預(yù)測 ￥19.89
基于matlab的電力負(fù)荷預(yù)測，論文闡述了負(fù)荷預(yù)測的應(yīng)用研究現(xiàn)狀，概括了負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn)及其影響因素，歸納了短期負(fù)荷預(yù)測的常用方法，并分析了各種方法的優(yōu)劣；采用最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）模型，根據(jù)浙江臺(tái)州某地區(qū)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，總結(jié)了負(fù)荷變化的規(guī)律性。LSSVM中的兩個(gè)參數(shù)對模型有很大影響，而目前依然是基于經(jīng)驗(yàn)的辦法解決。采用粒子群優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的優(yōu)化選擇，使得預(yù)測精度有所提高。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于網(wǎng)格式搜索SVM方法的電力負(fù)荷預(yù)測
隨著生活質(zhì)量的提高，人們對電的需求不斷上升，電力系統(tǒng)的發(fā)展變得尤為重要。準(zhǔn)確的電力負(fù)荷預(yù)測能夠使電力部門降低發(fā)電成本，合理安排設(shè)備維護(hù)以及節(jié)省能源，并為電力規(guī)劃以及制定合理發(fā)電量提供相關(guān)依據(jù)。網(wǎng)絡(luò)搜索支持向量機(jī)（svm）預(yù)測方法以歷史的電力負(fù)荷為依據(jù)，不需要專家經(jīng)驗(yàn)，只需對樣本進(jìn)行訓(xùn)練，就可以逼近輸入/輸出的關(guān)系。
本課題采用網(wǎng)絡(luò)搜索svm的方法對電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）最先由Cortes和Vapnik提出，它是一種有監(jiān)督的模式識(shí)別方法。它的主要思想是建立一個(gè)分類決策面。SVM利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其盡可能的線性可分。常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核、徑向基核（RBF）、傅里葉核、樣條核和Sigmoid核函數(shù)等。通過比較這些核函數(shù)適用的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，無論樣本數(shù)據(jù)特點(diǎn)是高維還是低維，數(shù)據(jù)量大還是小，RBF核函數(shù)展現(xiàn)了很好的分類性能。因此，選擇RBF作為SVM的分類核函數(shù)。
可以看出，優(yōu)化問題取決于兩個(gè)重要參數(shù)c和g，這兩個(gè)參數(shù)會(huì)影響SVM的預(yù)測性能。SVM預(yù)測問題取決于兩個(gè)重要參數(shù)c和g，這兩個(gè)參數(shù)會(huì)影響SVM的預(yù)測性能。為了提高模型的預(yù)測性能，引入網(wǎng)格式搜索法（GS）優(yōu)化模型建立過程中的兩個(gè)重要參數(shù)。同時(shí)避免模型過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)的現(xiàn)象發(fā)生，采用5倍交叉驗(yàn)證法以訓(xùn)練集最小均方根誤差為適應(yīng)度函數(shù)來進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。當(dāng)達(dá)到最小均方根誤差時(shí)，所得到的c和g為最佳參數(shù)。
展開 電力負(fù)荷計(jì)算那些事
下面通過幾個(gè)問答方式，回答關(guān)于負(fù)荷計(jì)算大家比較關(guān)心的幾個(gè)問題。
1、為什么要進(jìn)行負(fù)荷計(jì)算？
對于一個(gè)供配電系統(tǒng)非常有必要對其進(jìn)行負(fù)荷計(jì)算，因?yàn)?em>負(fù)荷計(jì)算結(jié)果是按照發(fā)熱條件選擇系統(tǒng)中電器、導(dǎo)線、電力變壓器的依據(jù)，也可以用來計(jì)算電壓損失、功率損耗和電能消耗，還可以用來進(jìn)行無功補(bǔ)償計(jì)算。可以說沒有一個(gè)合理的負(fù)荷計(jì)算，設(shè)計(jì)出的供配電系統(tǒng)的合理性就無從談起。負(fù)荷計(jì)算的正確性直接影響供配電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、安全性，如果計(jì)算負(fù)荷過大，會(huì)造成電器和導(dǎo)線電纜選得過大，造成投資變大，消耗有色金屬變多。如果計(jì)算負(fù)荷過小，會(huì)使選擇電器和導(dǎo)線處于過載狀態(tài)下運(yùn)行，長期處于過載運(yùn)行狀態(tài)，會(huì)加速電器和導(dǎo)線的絕緣老化，嚴(yán)重情況下會(huì)引發(fā)電氣火災(zāi)。
2、負(fù)荷計(jì)算包括那些內(nèi)容呢？
負(fù)荷計(jì)算內(nèi)容包括有功計(jì)算負(fù)荷、無功計(jì)算負(fù)荷、視在計(jì)算負(fù)荷、無功補(bǔ)償容量，一級、二級及三級負(fù)荷容量，季節(jié)性負(fù)荷容量。
3、負(fù)荷計(jì)算有哪些計(jì)算方法呢？
方案設(shè)計(jì)階段可采用單位指標(biāo)法；初步設(shè)計(jì)階段及施工圖設(shè)計(jì)階段，宜采用需要系數(shù)法。單位指標(biāo)法分為單位面積功率法和單位指標(biāo)法。這些負(fù)荷計(jì)算方法具體的計(jì)算公式可以參考圖集12SDX101-2《民用建筑電氣設(shè)計(jì)計(jì)算及示例》。單位指標(biāo)法適用于設(shè)備功率不明確的各類項(xiàng)目，如民用建筑中的分布負(fù)荷，尤其適用于設(shè)計(jì)前期的負(fù)荷估算和對計(jì)算結(jié)果的校核。需要系數(shù)法適用于設(shè)備功率已知的各類項(xiàng)目，尤其是照明、高壓系統(tǒng)和初步設(shè)計(jì)的負(fù)荷計(jì)算。計(jì)算范圍內(nèi)全部用電設(shè)備數(shù)為 5 臺(tái)及以下時(shí)，不宜采用需要系數(shù)法，需要系數(shù)法計(jì)算過程較簡便。計(jì)算精度與用電設(shè)備臺(tái)數(shù)有關(guān)，臺(tái)數(shù)多時(shí)較準(zhǔn)確，臺(tái)數(shù)少時(shí)誤差大。對于二項(xiàng)式法和利用系數(shù)法在我國實(shí)際中很少使用。
4、對于單相負(fù)荷如何進(jìn)行負(fù)荷計(jì)算？
展開 電力變壓器的運(yùn)行(溫升與溫度計(jì)算 /絕緣老化/ 正常、事故過負(fù)荷/...)
電力變壓器的運(yùn)行(溫升與溫度計(jì)算 /絕緣老化/ 正常、事故過負(fù)荷/...)
最小二乘法程序
最小二乘法程序挺實(shí)用的
最小二乘法程序.rar
非線性偏最小二乘回歸在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
185基于matlab的特征選取和相關(guān)相量機(jī)的負(fù)荷預(yù)測代碼 ￥8.9
基于matlab的特征選取和相關(guān)相量機(jī)的負(fù)荷預(yù)測代碼，采用relief算法對負(fù)荷特征進(jìn)行提取，然后用相關(guān)相量機(jī)建立預(yù)測模型。輸出預(yù)測結(jié)果。文檔包含負(fù)荷數(shù)據(jù)，電價(jià)數(shù)據(jù)，天氣數(shù)據(jù)等信息。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
今夏27個(gè)省級電網(wǎng)最高負(fù)荷預(yù)測 “火爐組”和“自帶冷氣組”差別有點(diǎn)大！
我們的南面鄰國越南，最高負(fù)荷在1200萬千瓦左右，歐洲南部的葡萄牙，基本負(fù)荷為656萬千瓦左右。也就是說，江蘇省的空調(diào)負(fù)荷相當(dāng)于三個(gè)越南了！
再看看這個(gè)表，一共有11個(gè)省級供電區(qū)域的空調(diào)負(fù)荷高于越南一個(gè)國家的最高負(fù)荷。這些地方有多熱，可以想象~
這些地方，一半的電都給空調(diào)用了
▲以上數(shù)據(jù)均為預(yù)測數(shù)據(jù)。
有一些地區(qū)，最高負(fù)荷、空調(diào)負(fù)荷單個(gè)數(shù)據(jù)絕對值也許排不上前八強(qiáng)，但是空調(diào)負(fù)荷占比非常高。北京、上海、安徽、湖北、湖南、重慶等地的空調(diào)負(fù)荷都達(dá)到了整體電網(wǎng)負(fù)荷的一半左右。這幾個(gè)地區(qū)都是傳統(tǒng)“火爐”省份或直轄市，開空調(diào)是度夏標(biāo)配。
展開 淺談儲(chǔ)能電池資產(chǎn)和（電力）交易系統(tǒng)
最近看到一個(gè)很有意思的東西，特斯拉正在建立一個(gè)交易員團(tuán)隊(duì)來面向未來交易能源（電力），這個(gè)平臺(tái)叫Autobidder 平臺(tái)，可以對能源進(jìn)行實(shí)時(shí)交易和控制，如 Tesla 的 Powerpacks、Powerwalls 和 Megapacks，通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化，以更好地利用資產(chǎn)并更直接地將資產(chǎn)貨幣化，目前已經(jīng)管理了超過 1.2 GWh的儲(chǔ)能。
圖1 特斯拉的Autobidder 平臺(tái)，實(shí)時(shí)交易
一、特斯拉的虛擬電廠
特斯拉的做法，其本質(zhì)上是把能源體系做在了一起。背景是加州的高溫增加了對于電網(wǎng)的需求，而干旱影響了水電的輸出，特斯拉的做法是希望通過自己的系統(tǒng)，把在加州的 Powerwall 用戶群集中起來，在需要時(shí)釋放儲(chǔ)能電池系統(tǒng)的部分能量以幫助電網(wǎng)。
備注：特斯拉虛擬電廠目前是一項(xiàng)支持加州電網(wǎng)的公益計(jì)劃，沒有提供用戶激勵(lì)，未來可能會(huì)有。
圖2 特斯拉的虛擬電網(wǎng)的應(yīng)用
從大的邏輯上來看，特斯拉在逐步把車輛電池（暫未接入）、Powerpacks、Powerwalls 和 Megapacks統(tǒng)籌作為儲(chǔ)能電站，在電網(wǎng)有需求的時(shí)候，通過能源（電力）交易的模式來調(diào)度。
我們可以理解隨著特斯拉在國外和電網(wǎng)進(jìn)行耦合，通過經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)、AI機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)值優(yōu)化，目標(biāo)是對電力價(jià)格預(yù)測、電力負(fù)荷預(yù)測、發(fā)電量預(yù)測、調(diào)度優(yōu)化，然后實(shí)現(xiàn)智能出價(jià)。這套系統(tǒng)未來是把儲(chǔ)能資源通過交易系統(tǒng)盤活，來增加儲(chǔ)能系統(tǒng)未來的前景。
從邏輯上來看，中國這樣的電力很強(qiáng)大的國家，相對交易空間比較窄（只是相對，隨著大量的可再生能源上網(wǎng)，交易也玩得轉(zhuǎn)），但是在歐美這樣的地方，瞬態(tài)的價(jià)格波動(dòng)，就能把電池的資產(chǎn)成本賺回來。
展開 中電聯(lián)發(fā)布《2022年上半年全國電力供需形勢分析預(yù)測報(bào)告》
其中，省內(nèi)電力直接交易（含綠電、電網(wǎng)代購）電量合計(jì)為19336億千瓦時(shí)，省間電力直接交易（外受）電量合計(jì)為635億千瓦時(shí)。
七是電煤價(jià)格水平總體仍居高位，煤電企業(yè)仍大面積虧損。今年以來煤電企業(yè)采購的電煤綜合價(jià)持續(xù)高于基準(zhǔn)價(jià)上限，大型發(fā)電集團(tuán)到場標(biāo)煤單價(jià)同比上漲34.5%，大體測算上半年全國煤電企業(yè)因電煤價(jià)格上漲導(dǎo)致電煤采購成本同比額外增加2000億元左右。電煤采購成本大幅上漲，漲幅遠(yuǎn)高于煤電企業(yè)售電價(jià)格漲幅，導(dǎo)致大型發(fā)電集團(tuán)仍有超過一半以上的煤電企業(yè)處于虧損狀態(tài)，部分企業(yè)現(xiàn)金流緊張。
（三）全國電力供需情況
上半年，電力行業(yè)全力以赴保民生、保發(fā)電、保供熱，全國電力供需總體平衡。2月，全國多次出現(xiàn)大范圍雨雪天氣過程，特別是華中和南方地區(qū)出現(xiàn)持續(xù)低溫雨雪天氣，拉動(dòng)用電負(fù)荷快速攀升，疊加部分省份風(fēng)機(jī)覆冰停運(yùn)，江西、湖南、四川、重慶、上海、貴州等地在部分用電高峰時(shí)段電力供需平衡偏緊。
二、全國電力供需形勢預(yù)測
（一）電力消費(fèi)預(yù)測
當(dāng)前疫情反彈得到有效控制，企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)、復(fù)商復(fù)市積極推進(jìn)，我國經(jīng)濟(jì)運(yùn)行呈現(xiàn)企穩(wěn)回升態(tài)勢。全年經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展預(yù)期目標(biāo)以及穩(wěn)經(jīng)濟(jì)一攬子政策措施為全社會(huì)用電量增長提供了最主要支撐。
受國內(nèi)外疫情、國際局勢、夏季和冬季氣溫等因素影響，下半年電力消費(fèi)增長仍存在一定的不確定性。在下半年疫情對經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的影響進(jìn)一步減弱的情況下，隨著國家各項(xiàng)穩(wěn)增長政策措施效果的顯現(xiàn)，尤其是加大基建投資力度將拉動(dòng)鋼鐵、建材等高載能行業(yè)較快回升，并疊加2021年前高后低的基數(shù)效應(yīng)，以及國家氣象部門對今年夏季我國中東部大部氣溫接近常年到偏高的預(yù)測情況，預(yù)計(jì)下半年全社會(huì)用電量同比增長7.0%左右，增速比上半年明顯回升。預(yù)計(jì)2022年全年的全社會(huì)用電量增速處于年初預(yù)測的5%-6%預(yù)測區(qū)間的下部。
展開 matlab中文幫助
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基于MATLAB統(tǒng)計(jì)學(xué)工具箱的電力負(fù)荷中期預(yù)測.pdf
為什么你明明買了機(jī)票，卻可能無法登機(jī)
</span></p><p class="ql-align-center"><span style="color: rgb(89, 89, 89);"><img src="https://www.njtf.cn/ueditor/net/upload/image/20250429/6388153583197104848674193.png" alt="8.png" height="390" width="750"></span></p><p class="ql-align-justify"><span style="color: rgb(89, 89, 89);">民航領(lǐng)域的預(yù)測場景有很多，除了客運(yùn)量預(yù)測，還有飛機(jī)航跡預(yù)測、旅客訂座需求預(yù)測、不正常航班預(yù)測、民航不安全時(shí)間預(yù)測等，這些預(yù)測支撐起了龐大航空業(yè)的安全健康運(yùn)行。</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="color: rgb(89, 89, 89);">在更大的范圍，工業(yè)設(shè)備的故障預(yù)測、股票價(jià)格預(yù)測、電力負(fù)荷預(yù)測、交通流量預(yù)測等等，也都是時(shí)序預(yù)測的實(shí)際應(yīng)用，要不說數(shù)據(jù)是21世紀(jì)最寶貴的資源呢。</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="color: rgb(89, 89, 89);">快到天洑官網(wǎng)下載體驗(yàn)DTEmpower，從歷史數(shù)據(jù)中挖掘信息，預(yù)測未來！</span></p><p><br data-filtered="filtered"></p>
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AI賦能邊緣網(wǎng)關(guān)：開啟智能時(shí)代的新藍(lán)海-龍興物聯(lián)網(wǎng)關(guān)專家
在智慧城市領(lǐng)域，AI邊緣網(wǎng)關(guān)可以實(shí)現(xiàn)交通流量實(shí)時(shí)分析、違章行為智能識(shí)別；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、生產(chǎn)工藝優(yōu)化；在智慧能源領(lǐng)域，可完成電力負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測、故障快速定位。據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)預(yù)測，到2025年，AI邊緣網(wǎng)關(guān)市場規(guī)模將突破千億美元，年復(fù)合增長率超過60%。</p><p>產(chǎn)業(yè)新機(jī)遇已經(jīng)顯現(xiàn)。對于硬件制造商，需要開發(fā)更高性能、更低功耗的AI邊緣計(jì)算平臺(tái)；對于算法企業(yè)，要研發(fā)更輕量化、更精準(zhǔn)的邊緣AI模型；對于系統(tǒng)集成商，則要構(gòu)建完整的邊緣智能解決方案。這個(gè)萬億級的新市場，正在等待更多創(chuàng)新者的加入。</p><p>在這場AI與邊緣計(jì)算融合的產(chǎn)業(yè)革命中，把握技術(shù)趨勢、深耕應(yīng)用場景的企業(yè)將贏得先機(jī)。隨著5G網(wǎng)絡(luò)的普及和AI算法的持續(xù)優(yōu)化，AI邊緣網(wǎng)關(guān)將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)其價(jià)值，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級，創(chuàng)造新的商業(yè)奇跡。</p>
展開 智能電網(wǎng)智能電網(wǎng)
智能電網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用之一，它是指通過傳感器、通信網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測、控制和管理，從而提高電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性。
智能電網(wǎng)的特點(diǎn)包括：
1.
高度智能，采用數(shù)字化和自動(dòng)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對電力系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)的智能管理和控制；
2.自愈
、激勵(lì)和保護(hù)用戶，抵御攻擊，提供滿足用戶需求的電能質(zhì)量，容許各種不同發(fā)電形式的接入，啟動(dòng)電力市場以及資產(chǎn)的優(yōu)化高效運(yùn)行；
3.
兼容性強(qiáng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對多種能源資源的開發(fā)、轉(zhuǎn)換
(
發(fā)電
)
、輸電、配電、供電、售電及用電管理等電網(wǎng)系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化交流、精確化供電、互補(bǔ)供電、分布供電等。
智能電網(wǎng)在工業(yè)上的應(yīng)用主要是通過數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化等手段，實(shí)現(xiàn)了對電力生產(chǎn)、輸送、配送和使用全過程的監(jiān)測、控制和管理，為工業(yè)生產(chǎn)提供了更加可靠、安全、高效、環(huán)保的電力保障。
例如，智能電網(wǎng)可以通過對電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對電力負(fù)荷的預(yù)測和優(yōu)化調(diào)度，從而提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性；同時(shí)，智能電網(wǎng)還可以通過對電力設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和故障診斷，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的快速維護(hù)和修復(fù)，降低了設(shè)備維護(hù)成本和停機(jī)時(shí)間。
展開 光儲(chǔ)直柔技術(shù)在軌道交通上的應(yīng)用
（2）在技術(shù)研究上，隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的迅速發(fā)展，發(fā)電端、用電端的負(fù)荷預(yù)測技術(shù)也得到迅速發(fā)展，為準(zhǔn)確的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，有助于提高電力用戶對能源的靈活利用和對系統(tǒng)的響應(yīng)。
（3）在標(biāo)準(zhǔn)體系上，光儲(chǔ)直柔概念從無到有、再到進(jìn)一步發(fā)展和普及，都離不開標(biāo)準(zhǔn)的支持。當(dāng)前只有建筑領(lǐng)域的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，對軌道交通領(lǐng)域光儲(chǔ)直柔技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的需求還有待進(jìn)一步梳理，形成一套覆蓋關(guān)鍵技術(shù)的完整標(biāo)準(zhǔn)體系，為相關(guān)項(xiàng)目的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)行、評估提供有利支撐。
文章來源：全球光伏
參考資料：軌道交通光儲(chǔ)直柔技術(shù)的應(yīng)用，中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司；光伏產(chǎn)業(yè)通
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