简介：摘要：不同预测时间产生的负荷预测，其研究内容以及用途有所不同。超短期负荷预测关注较短的区域之内的数值变动，它的用处即是对电力设备的运行情况进行监控；短期负荷预测针对数日到数周的负荷，可以为水电调度、机组启停提供重要参考，是电网日常运行的基础；中期负荷预测针对数周到数月的负荷，预测用途是为电力系统安排检修以及燃料采购等提供支撑；长期负荷预测则是对将来的很长时间跨度区域内的用电情况与走势的估计，用于电力设备的改造与扩建等。本文主要分析大数据技术在电力系统负荷预测中的应用进展。

简介：摘要：随着我国电网事业的发展越来越迅速，负荷预测研究已经成为当前电力研究的重要课题。由于电力市场竞争越来越激烈，对于电力系统预测精度的要求越来越高。因此，要不断引进先进的科学技术，把握负荷预测的特性，充分结合气候条件的变化以及相关的国家政策，研究运动的规律，完善电力系统预测的方法，不断推动我国电力事业的迅速发展。本文分析了电力系统负荷电量预测含义、分类及意义，然后对电力系统负荷电量按周期长短预测的方法进行了理论推导和研究，供同行参考。

简介：摘要做好县级供电企业电力系统负荷预测的分析工作，有利于我们今后更好的提升供电企业的电力系统运行效果，这一点是毋庸置疑的，本文重点思考了县级供电企业电力系统负荷预测的方法和具体的措施，希望能够为今后的县级供电企业电力系统负荷预测工作带来参考。

简介：摘要随着常规电力系统向智能电网的逐步发展，电力系统中使用了大量的传感器和智能设备，使得需要处理的各类数据呈指数级增长。数据存储规模将增长到TB级，甚至PB级。而电力系统负荷预测的误差大小直接影响发供电计划的制定、电网的供需平衡以及电力市场的平稳运行。现有的预测方法中，数据挖掘法、小波分析法、近似熵法等都具有较好的预测精度，但是在处理海量数据方面还存在很大的不足。

简介：摘要：电力饱和负荷预测对区域电网的规划与发展具有重要的作用，它可以有效的降低电网改造成本，提高电网改造的合理性、可靠性与经济性；根据某地区特点，选取人均用电量法对某地区饱和负荷进行预测，分析饱和负荷的合理性与适应性。

简介：摘要随着社会经济的不断发展，人们日常生活水平的不断提高，生活中对于一些电气设备的应用也是越来越广泛，因此生活中对于电力的需求也在不断的增加，电力企业必须要保证更加稳定、更加优质的电力供应。作为配电网规划中的一个非常重要的步骤，电力负荷预测是保障整个配电网络稳定性、可靠性的重要前提，只有通过运用合理的电力负荷预测方法，才能够使预测结果准确，这对于我们进行配电网的规划建设来说是非常重要的。基于此，本文就针对配网规划中电力负荷预测方法的应用进行了研讨。

简介：摘要本文分析了影响电动汽车建模的相关因素，建立了电动汽车负荷预测的模型，并对不同规模以及不同充电功率下的负荷预测曲线进行了分析与对比，提出了一种改进的负荷预测方法。该方法是通过对负荷进行分类再预测负荷曲线。并从充电时长及总耗电量的角度对该方法的有效性进行了分析，结果表明该方法更符合电池的使用情况。同时，构建了电动汽车的优化调度模型。采用了多目标遗传算法，对24个时段的电动汽车充电负荷进行了优化，并以33节点配电网系统为例进行仿真，分析了不同情况下负荷曲线及他们对电网造成的影响。验证了所提模型和算法的有效性。从结果上看，所提的优化方法能同时兼顾用户及电网两者的利益，且该方法可以扩展到不同的目标函数中去。

简介：摘要：文章以电力负荷预测为落脚点，结合现有预测方法，通过集成记忆网络、主成分分析的方式，对全新预测模型进行了建立，该模型有效解决了现有方法无法保证预测精度的问题。在依次对主成分分析、LSTM神经网络、预测模型建立要点进行说明后，通过模拟预测的方式，利用实际数据对该模型的有效性进行了验证，供相关人员参考。

简介：摘要：文章以电力负荷预测为落脚点，结合现有预测方法，通过集成记忆网络、主成分分析的方式，对全新预测模型进行了建立，该模型有效解决了现有方法无法保证预测精度的问题。在依次对主成分分析、LSTM神经网络、预测模型建立要点进行说明后，通过模拟预测的方式，利用实际数据对该模型的有效性进行了验证，供相关人员参考。

简介：摘 要：电力系统负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来特定时刻的负荷数值。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。

简介：摘要:电力系统能否经济、有效地运转，既与其电力系统经济效益密切的相关，又与电力系统的品质有关。目前，我国的电力市场正逐步走向民营化，对电力系统产生的问题，如何有效地防范和提高其电力负荷预测的测精度，以适应其企业的发展需求，为社会的进步做出积极的贡献。简要分析了电力负荷预测的概述，负荷预测精准度对电力系统经济运行的影响，并对如何提高负荷预测精准度进行了探讨，能够更多地关注负荷预测的精准度，从而真正地达到我国现代化发展的目标。

简介：摘要:随着城市化进程的加快和输电网络的不断完善，城市配电网的规划和建设已成为能源规划的重要课题之一。由于数据信息量大、不确定性大、涉及领域广、系统技术复杂，部门规划只能基于以往的工作经验模型，不能满足实际工作的需要。特别是近年来，我国城市配电网发展迅速，配电网范围逐步扩大。因此，规划方法要求很高。此外，长期以来，城市配电网规划主要由能源部门进行，规划体系尚未与城市规划相结合。

简介：摘要：随着电力需求的日益增长和能源资源的有限性，智能电力负荷预测与优化控制策略在电气工程中的重要性日益凸显。本论文旨在研究电气工程领域中智能电力负荷预测与优化控制策略的最新发展，并提出相应的研究方法与方案，以实现电力系统的高效、可靠和可持续运行。

简介：摘要：电力负荷预测和优化控制是电力系统运行管理和节能减排的重要手段。随着电力需求的不断增长和能源供应的日益紧张，准确预测负荷并进行优化控制，对电力系统的稳定运行和节能减排具有重要意义。本文旨在探索电力负荷预测与优化控制的方法和技术，为电力系统的运行和管理提供有效的支持。

简介：摘要：电力系统的稳定性和高效运行对于现代社会至关重要。本文探讨了电力负荷预测与优化技术在此领域的关键作用。电力负荷预测利用机器学习和深度学习等先进技术，准确预测未来电力需求，为系统规划与运营提供重要依据。另一方面，优化技术在能源调度、配电网络优化和智能控制等方面发挥关键作用，提高系统效率与稳定性。这些技术的不断发展将为电力系统的智能化、精准化发展带来新的机遇和挑战，为可持续能源未来做出积极贡献。

简介：摘要：电力系统负荷预测在电力行业中具有关键意义，为了提高预测准确性和实时性，深度学习模型日益受到关注。本论文研究了基于深度学习的电力系统负荷预测模型的构建与优化方法。首先，讨论了模型选择、参数优化和数据预处理等关键步骤。其次，探讨了模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题，并介绍了正则化和交叉验证等技术的应用。强调了超参数选择的重要性，提供了实验和调整的方法。深度学习模型的应用为电力系统负荷预测提供了新的机会，通过不断的研究和改进，可以进一步提高电力系统的运行效率和可持续性。

简介：摘要：本研究旨在贯彻落实《南方电网公司“十四五”电能量数据深化应用规划》要求，充分挖掘电能量数据要素价值，助力公司数字化转型数字电网建设，利用电能计量数据，通过时间序列分析、机器学习及深度学习技术，实现了对用电负荷的精准预测，并提出了基于预测的容量优化策略。特别关注了长短期记忆网络（LSTM）在负荷预测中的应用，验证了其在捕捉时间序列长期依赖关系方面的优势。

简介：摘要：伴随着我国科技力量和经济力量的不断增强，电力消耗也在不断增加。近年来，国家有关部门加大了对各个区域电网的监管力度，并对区域年电量消耗的有关数据做了深入的分析和研究，以改进电网运行中的缺陷，防止电能的大规模浪费。在电网中，配电线路是电力系统最主要的组成部分，且配电线路的运行又与电能消耗密切相关。因此，为减少电能损失与浪费，有关部门在电网中引入了一系列先进的节能技术，以提升电网的能量利用效率。文章简要介绍了电力系统输配线的节能技术，以期能对电力系统输配线的节能工作起到一定的借鉴作用。

简介：目的:同时注意空间中多个目标刺激对于乒乓球运动员非常重要。考察认知负荷对青少年乒乓球运动员注意分布的影响。方法:实验中采用计算机行为实验,控制认知负荷(同时注意的目标数量为2、4或6个),并且在不同注意范围(离中央注视点3°、6°和9°视角)的位置上同时呈现刺激,要求被试对刺激的亮度变化做辨别反应。结果:认知负荷对于乒乓球运动员的注意范围有显著调节。当刺激个数为2时,在3°和6°视角条件下呈现的刺激反应时均显著快于9°视角条件下的刺激。当刺激个数为4时,视角为3°条件下的反应时快于视角为6°和9°时的反应时,而视角为6°时又比视角为9°时的反应时显著要快。当刺激个数为6时,视角为3°时的反应时均快于视角为6°和9°时的反应时。结论:当前研究证明随着认知负荷增加,乒乓球运动员注意焦点范围显著缩小。可以通过测量运动员在高负荷条件下注意焦点的范围来进行运动员的选拔。

简介：摘要随着社会经济的发展，电力的作用逐渐日益凸显，各行各业对于电力的需求不断增大，使得电力部门更加重视对电网的规划和改造，以满足日益日益增长的电力需求。在电网规划过程中，电力负荷预测的有着不可替代的作用，预测结果的准确性直接影响着整个电网的质量。因此，对于国家电力部门而言，做好电力负荷预测丁作是非常重要的，必须充分重视起来。鉴于此，本文主要分析探讨了城市配电网规划中电力负荷预测的应用情况，以供参阅。