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电力系统规划与建设技术
1§1B
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第一部分电力负荷预测:确定未来负荷水平。2
第二部分电网结构分析:研究电网可靠性和经性。5
第三部分电源配置优化:选择合适的电源类型和容量。8
第四部分电网建设规划:设计电网的线路和变电站。11
第五部分电力系统调度:协调发电、输电和配电。13
第六部分电网故障分析:评估电网故障的影响和应对措施。18
第七部分电力系统安全控制:保障电网安全稳定罡行。21
第八部分电力系统信息管理:实现电网智能化管理。25
第一部分电力负荷预测:确定未来负荷水平。
关键词关键要点
电力负荷预测技术
1.利用时序分析法、回归模型、专家调查法、神经网络模
型、模糊数学法等多种技术相结合,对未来负荷水平进行预
测,以确保电力系统规划和建设的科学性与合理性。
2.考虑经、政策、科技等各种因素对负荷水平的影响.
对负荷增长趋势进行分析、判断与预测,为电力系统规划和
建设提供依据。
3.分析和研究负荷特性,包括年负荷曲线、月负荷曲线、
日负荷曲线等,以合理选择发电设备容量和电网输电容量。
电力负荷预测模型
1.计量模型:利用经计量学模型,分析经因素对电力
负荷水平的影响,建立经计量模型,预测未来负荷水平。
2.人工智能模型:利用人工智能技术,如神经网络、支持
向量机等,处理和分析电力负荷数据,建立人工智能模型,
预测未来负荷水平。
3.灰色系统模型:利用灰色理论,分析电力负荷的规律性,
建立灰色系统模型,预测未来负荷水平。
电力负荷预测数据
1.收集各种影响电力负荷的数据,包括经数据、政策数
据、科技数据、人口数据、气候数据等。
2.对收集到的数据进行清洗、预处理,剔除异常值和错误
数据,保证数据的完整性和准确性。
3.根据预测目的和模型要求,选择适当的数据输入变量和
输出变量,形成数据样本集,为电力负荷预测模型训练提供
数据基础。
电力负荷预测方法
1.时序分析法:利用电力负荷的历史数据,分析其时间序
列特征,建立时序模型,预测未来负荷水平。
2.回归分析法:利用电力负荷与经、政策、科技等因素
之间的相关关系,建立回归模型,预测未来负荷水平。
3.人工智能方法:利用坤经网络
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