简介:摘要伴随电力进展经过的市场化革新,电力行业所面临的市场化角逐也变得愈加猛烈,我国电力供应长期短缺,负荷的监督和控制尤其显得重要。增强客户用电负荷管理,提高供电质量,也是电力行业现在的工作重心之一。电力负荷控制利用限制负荷或调整部分负荷用电时间的方法控制高峰负荷,减小高峰负荷和低谷负荷的差值,以平滑负荷曲线。依据实际的用电需量调整用电时间段的电力供给,来保证电力在供给经过中的高效、稳定、安全。但运用电力负荷控制技术在一定程度上使电力更可靠,方便于电力计量工作与电力单位相关的治理工作,推进电力公司实现高效率合理的开展工作。本文就电力计量中负荷控制技术的发展做了探析。
简介:摘要:为确保电网对于火力发电机组宽负荷调峰响应的要求,并提高机组运行的灵活性、经济性和稳定性,结合我厂超临界燃煤机组实际情况,在不经过机务改造的前提下,通过对协调控制系统进行纯控制优化,达到提高协调控制品质,并且保障机组安全、稳定、经济运行。通过对机组部分负荷变动数据分析,可以得结论:协调控制系统品质显著提升,能够满足电网深度调峰及日常调频调节要求,为电厂实现宽负荷调峰、灵活性运行提供了技术保障。
简介:摘要:根据吐鲁番地区电网发展规划及大用户用电情况情况,分析了地区夏季、冬季实际负荷特性的不同。根据不同的负荷预测方法进行分析,有针对性地提出了提高地区负荷预测准确率的有限措施与办法,更好地为地区电网建设,社会经济发展提供可靠保证。
简介:摘要:电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度,本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先,收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次,构建了包含长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型,通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中,采用了交叉验证和超参数优化技术,以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明,相比传统预测方法,本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法,具有广泛的应用前景。