基于气象信息的分区电网母线负荷预测系统

    公开(公告)号:CN103093288A

    公开(公告)日:2013-05-08

    申请号:CN201310055056.2

    申请日:2013-02-21

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    CPC分类号: Y04S10/54

    摘要: 本发明公开了一种基于气象信息的分区电网母线负荷预测系统,该系统利用实时和预报气象信息,实现对全区域所有500kV和220kV变电站母线的负荷预测,并完成对电网分区的识别及分区负荷预测。本系统中选用的预测算法包含了经典算法及智能预测算法,其中经典算法包括一元线性回归、二次多项式回归、自适应指数预测、指数预测、增长率预测、非齐次指数预测、B.Compertz模型和logistic模型;而智能预测算法包括优化BP神经网络算法以及优化粒子群算法,预测过程中系统择优选择预测算法。本系统为日前母线负荷预测系统,对次日至未来多日每时段的母线负荷和分区负荷进行预测,预测内容为被预测日的96点的有功负荷。

    基于光伏出力曲线斜率的光伏窃电识别方法

    公开(公告)号:CN105141253B

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201510506123.7

    申请日:2015-08-17

    IPC分类号: H02S50/00

    摘要: 本发明公开了一种基于光伏出力斜率的光伏窃电识别方法,根据光伏电板的装机容量和类型,计算不同太阳辐射强度、不同环境温度下光伏并网发电装置的理论输出功率;获取光伏电站测得的太阳辐射强度、环境温度以及对应的光伏电站实测功率数据;绘制实测功率随太阳辐射强度和环境温度变化的功率点,拟合功率随太阳辐射强度变化的直线,求出实际直线斜率,并记录实际最大功率;在理论输出功率表上查出对应的理论功率点,拟合功率随太阳辐射强度变化的直线,求出理论直线斜率,并记录理论最大功率;通过比较实际最大功率和理论最大功率,实际直线斜率和理论直线斜率,判断是否存在窃电行为。本发明的方法可以识别一类光伏窃电,减少光伏窃电的投机行为。