简介:2014年12月15日,国网吉林省电力有限公司完成松原、吉林等两个地区的重点通信传输环网升级改造工作。通信传输环网承载着电力系统调度、调度自动化、行政生产电话、继电保护、电量采集、营销信息管理等多种业务。随着国家电网公司信息化水平大幅度提高,调度数据业务规模大幅度增长,对通信传输网络建设提出更高要求。国网吉林省电力公司高度重视通信传输环网的升级改造工作,本年度先后对松原、吉林2个地区的通信传输环网进行升级改造。将以上2个环网容量由622M升级至2.5G,改善了目前吉林省电网光纤环网容量匮乏及业务拥塞的现状,满足了网络带宽对链路容量的需求。
简介:精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明,改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman,同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。