售电量
- 基于产业链分析的批发零售业同期售电量预测研究
子分解机算法对售电量预测结果进行修正，与传统ARIMA模型及TRAMO-SEATS模型相比，预测精度得到较大提高；董朝武等(2018)提出基于存量容量和业扩增量容量进行售电量预测的方法，并利用算例证明该方法预测精度较高；杨鑫波等(2021)为有效解决小样本振荡数据预测中存在的问题，提出一种移动平均法和GM(1，N)模型相结合的新预测方法,并以2010—2014年的第一产业季度用电数据进行模拟，以2015—2016年用电数据进行验证，最终证明了预测方法的有效
中国商论 2023年21期2023-11-15
- 乐观预期已得到确认
公布2022年售电量：总售电量108，171吉瓦时，同比增9.49%，主要受到火电售电量（67863吉瓦时，同比增7.91%）、风电售电量（10930吉瓦时，同比增58.67%），以及光伏售电量（9775吉瓦时，同比增37.81%）增加推动，但被水电售电量下滑而部分抵消（18154吉瓦时，同比降12.97%）。国泰君安分析师邵俊樨分析认为：2022售电量体现了快速的新能源装机增长，同时也确定了水电对核心盈利造成的负面影响。2022年估计中国电力新增了6吉瓦
股市动态分析 2023年3期2023-05-30
- 基于ACO-BP的省级月售电量预测
经济工作，提高售电量预测的准确度成为电网企业长期面临的重要课题之一。国内外对售电量的预测常采用与负荷预测相似的方法，因为两者的波动特性相似。对于中长期的售电量预测，通常会建立灰色预测模型[1-3]、ARIMA[4-6]预测模型。灰色预测模型可以在数据量较小的情况下对呈指数增长的序列进行较好的预测，ARIMA序列通过分析序列的非线性波动建立合适的预测模型，但对波动性较大、非线性较强的序列预测效果不佳。随着机器学习的兴起，越来越多的学者通过机器学习方法进行建模
机电信息 2022年20期2022-11-07
- 基于历史年度数据的两种年度售电收入预测方法研究
在电力市场中，售电量的预测可以为供电企业提供营销决策支持。在电网规划设计中能适当指导电厂运营，合理分配输配电网，积极推动电力市场发展。2.研究思路鉴于以上背景，本文分析了售电收入计算原理，挖掘出售电量、用户类别、售电价3个关键因素，从使用历史数据的角度提出2种年度预测算法，即年初预测与滚动预测，有效、快速、动态助力公司经营预测[1-3]。3.研究内容3.1 细化用电类型根据不同的用电特性分为居民用电、农业用电、一般工商业及其他用电、大工业用电，大工业用电预
中国科技纵横 2022年17期2022-10-25
- 基于相似月和Elman神经网络的行业月度售电量预测
基础环节，提高售电量预测精度对电力系统平稳运行有着重要意义［1］：一方面，准确的售电量预测可以帮助电力企业合理规划发展计划、优化网络布局并提高电力系统运行的安全性；另一方面，售电量直接反映了地区经济发展水平，准确的预测结果可以为当地政府提供参考，进而制定相应的政策适应地区发展。为了深层挖掘用电量的变化规律，提高电力预测精度，精细化区分用电负荷是一个研究重点。文献［2］从电力市场的角度出发，分析了纺织业的容量变化特征及业扩报装容量特征，根据影响纺织业变化的各
电力需求侧管理 2022年4期2022-07-24
- 基于小波分析的月售电量预测方法
。利用精确的月售电量预测结果制定合理的购售电策略来提高效益，是售电公司面临的关键问题。因此，提高月售电量预测精度的研究具有重要意义[1-3]。综合国内外月售电量预测方法发现，售电公司普遍使用相对成熟可靠的时间序列法。但是模型本身存在缺点，时间序列适用于变化平稳、变化趋势明显的月售电量序列，如果直接对不平稳的月售电量时间序列进行预测，达不到预想的精度[4-13]。本文在上述研究的基础上提出了基于小波分析的灰色和自回归移动平均(auto regressive
东北电力技术 2022年5期2022-07-08
- 浅议多能源结构下电力市场占有率理论的应用
作是固定的，随售电量的增加单位成本下降，在电网额定容量范围内具有规模递增效应，即售电量在总能源比重越大获得利润越高，所以市场占有率是重要的考核指标。电力市场占有率现实运用存在的影响因子分析目前，电力市场占有率的传统计算公式为：式中：A为电力市场占有率；S为售电量，即电网终端用户购买供电企业供给电量总和；U为全社会用电量，即社会经济系统发电和使用电量总和；X为线损，即供电量减售电量的差；C为厂用电，即全部电厂用电总和。市场经济最重要的标志就是投入要素而获得利
农电管理 2021年12期2021-12-22
- 基于一体化电量与线损管理系统的线损率基准值测算
计线损存在的供售电量不同期问题，还原了真实线损，为线损管理提供了思路和手段。1.1 系统架构设计一体化电量与线损管理系统采用1.5级部署方式，总部集中部署应用系统，省公司实现电量计算。充分应用公司大数据平台建设成果，采用大数据计算与存储技术，将软件、平台、整合建立标准体系，实现源头数据接入、电量与线损两级计算。应用系统一级部署，总部、省、地（市）、县多级使用。系统总体构架设计如图1所示。图1 系统总体架构框图系统集成方式分为数据集成、平台集成，并通过纵向数
农村电气化 2021年8期2021-08-13
- 一起含自用电用户的高损台区治理典型案例
区光伏用户及供售电量构成逻辑穿透售电量发现无光伏用户信息，初步分析发现供电量与关口表正向一致，售电量倒排后发现除关口计量点外存在2 个计量点电量未纳入售电量统计。查询该2计量点对应表计信息发现，2块表计正是台区下自用电用户的2 个一级计量点表计，而该台区在线损治理分析穿透界面显示自用电电量为零，表明自用电表计对应电量确实未参与台区线损计算。2.3 对影响因素权重进行模拟测算手工测算加计自用电2 个一级计量点表计电量后台区25 日售电量应为1645.2+46
农村电气化 2021年5期2021-05-27
- 电网基建项目投资经济效益精准后评价方法优化研究
测工作中，同期售电量发挥了重要作用。国网公司定期向国家相关委办报送复工复产的相关数据，真实地反映国网经营区域内各类企业的生产经营情况，同期售电量的科学应用得到了国家的高度肯定。当前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，社会用电需求和消费方式均发生了深刻变化，对电网发展提出了更高要求。在用电需求放缓的情况下，国家连续出台降价政策，同时随着电力体制改革的深入推进，政府主管部门对电网企业的监管趋严，电网企业面临着复杂严峻经营环境。为应对前所未有的挑战，电
现代经济信息 2021年4期2021-04-13
- 售电量分析预测方法研究
：本文深入研究售电量分析预测的概念及主要影响因素，探讨售电量分析预测的主要方法，根据大工业占售电量比重大及月间电量相关性，探索出一种在日常工作中行之有效的售电量分析预测方法。关键词：售电侧改革;分析预测;大工业增量与月间相关结合法随着我国电力体制改革的不断深入，电力市场环境也逐步发生变化。特别是中发[2015] 9号文明确提出“有序向社会资本放开售电业务，鼓励社会资本投资成立售电主体”，这就意味着电网公司售电市场面临的竞争逐步加剧。因此，采用合适有效的方法
信息技术时代·上旬刊 2020年4期2020-09-10
- 基于双模型组合的月度售电量预测分析
5334）月度售电量其中含有电力供求双方的各种信息，同时，也是对电网运营和需求侧进行准确预测的基础，能够促进电网的协同运营。为此，需要从偶然和必然两种角度入手，针对月度售电量形成波动问题的驱动因素进行深入解析，进一步明确相关预测应该是非惯性预测和惯性预测的重叠。1 研究背景月度售电量作为电力系统运行中供需双方的竞争表征，准确预测月度售电量，能够促进电力需求侧管理工作的全面优化，同时，还能够进一步提高供电企业营销、生产以及基建等多种环节的工作质量，但按照历年
中国设备工程 2020年16期2020-08-28
- 基于时间分段的改进电量预测方法
供电企业而言,售电量预测准确度的提升,可进一步有效提升供电量和全社会用电量的准确率。未来更多的清洁能源将加入电力供应队伍,高质量的电量预测将为电网规划提供更多数据支撑进而可提升电网投资精准度,对降低社会用能成本与实现电网可持续发展具有重要意义[1-3]。针对用电量的特点,文献 [4]选用灰色预测模型、自回归滑动平均模型ARMA(autoregressive moving average)对各行业用电量进行预测,并经二维二级协调模型实现对总用电量的预测。文献
湖南电力 2020年3期2020-07-08
- 基于因子分解机的月售电量预测模型
00222）月售电量是电力公司业绩考核和行业对标的一项重要经济指标。月售电量反映了电力企业的售电能力和综合管理水平，因此受到了各级电力企业的普遍关注。准确的月售电量预测可为企业制定电力规划、售电计划和设备检修计划等提供依据，保障电力企业正常运行，降低企业运行成本，从而提高电力企业的经济效益和社会效益。因此，提高月售电量预测的精度具有十分重要的现实意义。国内外一些学者针对月售电量预测方法进行了研究，提出了多种预测方法，如石秀倩等[1]使用BP 神经网络分析预
天津职业技术师范大学学报 2020年4期2020-03-02
- 用“分区”牌显微镜透视各类“病毒”
现负损。2. 售电量突变当供电关口表底完整，电量正常，下一步检查分压线损率情况，分析是否有哪个电压等级的售电量发生突变。如图发现10kV分压同期线损率为-4.31%，考虑10月8日分区线损为-1.56%，是由于10kV电压等级售电量出现突变所致。将10kV电压等级售电量全部导出，按售电量由高到低进行筛选，发展用户编号为0535090819的用户，电量异常。检查该用户同期系统内近几日售电量值和用采系统表碼，发现电量异常系由于表码跳变影响。表码跳变导致售电量突
中国电气工程学报 2019年25期2019-09-10
- 基于Hadoop框架的营配调数据处理模型的设计与实现
数据预处理、供售电量差值计算、供售电量相关性计算、线损电量预测以及基于TF-IDF算法筛查异常挂点的设备，如图1所示。1.1 数据预处理模块数据预处理是在数据挖掘前对原始数据进行清洗、集成、转换、离散、归约等必要的处理，达到运用挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低标准。通过数据预处理可完善残缺数据，纠正错误数据，去除多余数据，集成所需数据，转换合适的数据格式，达到数据类型相同化和数据格式一致化。总之，经过数据预处理可获取实验所需的样本数据，提高实验的可靠性
通信电源技术 2019年2期2019-03-23
- 基于改进极限学习机的同期线损预测研究*
障等原因，造成售电量统计数据存在偏差，从而导致线损率计算不准确，影响了线损率的应用价值，因此，通过对售电量预测以提高线损率的可信度已经成为当前电力行业的研究重点。目前，已经有很多文献对售电量预测模型进行了研究，文献［1］考虑了气象、日类型和时间对负荷的影响，提出了基于相似日负荷修正算法的预测模型；文献［2］先将用电行业分类，再进行分级预测，根据各行业用电情况历史数据找寻电量规律；文献［3］研究了灰色预测GM（1，1）模型及其几种改进模型在城市年用电量预测中
计算机与数字工程 2018年12期2019-01-02
- 能源消费回暖 润电有望受惠
，集团附属电厂售电量达到1，050.1万兆瓦时，按年增加6.9%。首九个月，附属电厂累计售电量近1.3亿兆瓦时，按年上升3%。首十个月，附属燃煤电厂同厂同口径售电量按年增加0.7%；湖北省、河北省及其他省份分别录得22.4%、7.3%及7.9%的升幅。截至今年6月底止中期，润电营业额按年升15.3%至393.08亿元（港元·下同），纯利按年升59.6%至29.59亿元。上半年，润电装机容量为3.69万兆瓦，其中燃煤发电厂的营运权益装机容量为2.98万兆瓦，
证券市场周刊 2018年40期2018-11-17
- 电力销售毛利浅析
理，销售收入由售电量、售电结构、售电单价决定。购电成本由购电量、购电结构、购电单价、线损率决定。如此，我们就理清了各成因的构成要素，同时也就有了对电力销售毛利着手分析的思路。下面我们以某电力企业经营完成的情况为实例，展開对电力销售毛利的同比分析。某电力企业销售毛利完成情况见表1。由表1可知，本期销售收入、购电成本及销售毛利分别完成1677.99、1145.36、532.62万元，同期销售收入、购电成本及销售毛利分别完成1696.28、1014.35、681
价值工程 2018年32期2018-10-23
- 基于季节调整与神经网络融合算法的售电量预测
陈 翔针对月度售电量波动性大、随机性强、精准预测困难的特点，本文构建了一种结合数据预处理 （X11加法模型）和BP神经网络算法的预测模型，结合宏观经济及自然环境采用历史售电量、固定资产投资、梯度温度等输入参数进行月度售电量预测。实际结果表明，基于X11-BP神经网络融合算法进行售电量预测，能够较好模拟月度售电量的波动性，比单一BP神经网络预测精度更高，可为电网公司和售电企业生产经营及规划计划管理提供重要数据参考。1 方法介绍1.1 季节分解时间序列季节调整
大众用电 2018年1期2018-09-14
- 基于“四步路”提高售电量计划管理水平的策略研究
和经营情况，而售电量计划管理对提高效益、扩大市场等方面有着非常重要的作用和意义。“四步路”的内容：制定合理的年度计划、分解月度计划、考核、执行情况跟踪。关键词：“四步路”；售电量；计划管理；策略研究随着我国社会经济的发展和进步，人民群众的生活水平和质量也发生了很大的变化，随着电气化水平的不断提升，各地区的用电量也开始越来越大，而售电量的计划管理工作就变得非常重要了。近些年集体公司对于市公司的售电量完成情况和预测考核变得越来越缜密和严格，各项考核体系越来越详
现代营销·学苑版 2018年6期2018-08-15
- 基于季节调整和回归分析法的月售电量预测方法研究
5）引言电网的售电量的分析预测工作是电力企业的一项重要的基本工作。在电力市场中，售电量的预测可以为供电企业提供营销决策支持。另外，它在设计电网规划方案，适当指导发电厂运营，合理分配输配电网，积极推动电力市场发展建设上都具有十分重要的意义。近年来，相关学者对电量使用情况及其发展趋势的预测方法多种多样，最常用的有时间序列法、回归分析法等传统方法和神经网络预测模型、混沌理论预测、灰色预测等新兴方法。例如，潘小辉等通过分析季度售电量周期性特征及趋势，根据占季比与所
经济研究导刊 2018年19期2018-07-24
- 基于长短期记忆网络的售电量预测模型研究
阶段，准确地对售电量进行预测具有重要意义，一方面供电企业可以据此调整未来供电量，优化供电结构，提高电力系统运行的安全性；另一方面，售电量作为经济发展的晴雨表，能帮助政府和供电公司了解本地区的经济发展情况，进而为管理者对售电定价、用电策略等决策[1]提供数据支撑，并有助于统筹所有行业的发展规划。根据售电量历史数据对未来售电量进行预测，在本质上可以归纳为时间序列预测问题。时间序列是指将某种统计指标在不同时刻所表示的数值按照其发生的先后顺序排列而成的序列，而时间
电力工程技术 2018年3期2018-06-13
- 基于组合方法的月度售电量预测分析
从准确预测月度售电量的必要性分析入手，介绍基于组合方法的月度售电量预测相关工作，为全面提升月度售电量预测工作的整体水平供参考。关键词：组合方法；月度；售电量；预测前言电力企业售电量会受到多方面因素的影响，比如用电方式、电价政策、电网设备特性等，因此想要准确预测出售电量具有一定的难度；但是由于月度售电量预测的准确性将在很大程度上影响到电力企业的经营决策，采用组合方式科学、合理的预测月度售电量，将为切实提升预测结果的准确性与真实性提供重要基础支撑。一、准确预测
科学与财富 2018年36期2018-01-15
- 计及峰谷分时的配电线路同期月线损预测方法及应用
电线路供电量和售电量，计算得出相应线损；理论计算法是根据电气设备的参数、电网结构及负荷情况，通过潮流计算得出，主要有均方根电流法及各种人工智能算法。文献[11]提出了基于径向基函数的配电网线损计算使用方法，但文章中将训练模型用于所有线路线损的计算，没有考虑不同线路结构和负荷的差异；文献[12]基于负荷获取和匹配潮流方法计算配电网的理论线损，但该方法需要对无自动化量测信息给出合理的假设，且采用的是典型日计算法，没有考虑日内负荷的变化；文献[13]采用了基于改
电网与清洁能源 2017年10期2018-01-11
- 基于双模型协同的售电量预测研究
于双模型协同的售电量预测研究江弋如（国网湖北省电力公司远安县供电公司）准确预测月度售电量对电网企业的经营决策起着重要的作用。本文首先对影响售电量的因素进行分析，认为售电量预测应为确定性预测与不确定预测的叠加。其次根据售电量年间变化特点，选择“Logistic模型”作为确定性预测；根据历史数据的某种相似度，择定“层次分析—模糊聚类预测”作为不确定性预测；并以最小二乘法将两个单独模型进行融合协同；最后，以远安县供电公司为背景做实证分析。负荷预测；数学模型；模糊
电气技术与经济 2017年5期2017-12-21
- 电力企业售电量预测比较分析
较为严峻，因此售电量预测具有重要意义。本文应用数据挖掘分析方法，充分收集内部、外部数据信息，挖掘分析影响售电量的主要因素。同时，在售电量相关性分析基础上，尝试应用时间序列和神经网络多种分析工具，构建预测模型，预测年度售电量情况，并综合评估各方法优劣。关键词：电力；售电量；数据挖掘；预测0 引言随着产业结构调整、国企深化改革等政策措施的逐步深入，我国经济进入新常态。2015年，我国经济下行压力持续加大，售电市场形势较为严峻，因此售电量预测具有重要意义。长期以
海峡科技与产业 2017年6期2017-07-01
- 气温及抄表时间对售电量的影响
温及抄表时间对售电量的影响胥 超1，李英惠2，于佰建3，张 健1，万 旭1（1.国网山东省济南市历城区供电公司，济南 250100；2.国网山东省电力公司济南供电公司，济南 250012；3.国网山东省电力公司，济南 250001）影响售电量的因素有很多，其中气温、抄表时间对售电量影响最大，称为影响售电量的二元因素。通过对历史数据的统计分析，研究气温及抄表时间对售电量产生的具体影响，并阐述售电量预测分析方法。为制定经营指标及经营决策提供有效依据。售电量；气
山东电力技术 2017年1期2017-06-05
- 供电企业安全生产精细化管理措施探讨
只有不断扩大供售电量这个途径，但是在生产经营过程中，有些供电企业只是盲目进行，在生产经营过程中频繁出现安全事故，因此为了减少供电企业安全事故，就必须加强供电企业安全生产精细化管理，以此来提高整个供电企业的安全稳定运行及经济效率。关键词：供电企业；安全生产；精细化管理；电力资源；售电量 文献标识码：A中图分类号：TM73 文章编号：1009-2374（2017）02-0152-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.02.
中国高新技术企业 2017年2期2017-03-24
- 浅谈供电企业电力营销管理的现状与建议
6km、年度销售电量64.22万kw/h。但受电力营销管理策略不合理等因素的影响，该供电企业在市场占有率方面，却存在着较大的问题。1 供电企业概况2 供电企业电力营销现状及原因分析本供电企业位于国内华中某省，担负着11个县区的电力供应及电网建设业务。企业的基本职能包括电力供应、电力计量及变电等。2.1 供电企业电力营销现状案例供电企业的售电量及市场占有率见表1：表 1案例供电企业的售电量及市场占有率结果显示，较2013年相比，2014年，案例供电企业的售电
新商务周刊 2017年20期2017-02-07
- 图解“两会”报告
，创历史新高；售电量2286亿千瓦时。全年培训人员19.4万人次，全员培训率95%。31人获得省部级及以上劳动模范称号，26人获得国家电网公司专业领军人才称号，43人获得国家电网公司优秀专家人才称号。“十二五”电网发展总投入超过1100亿元，与“十一五”相比实现翻番。河南电网进入特高压交直流混联运行新阶段。全面建成“三集五大”体系，顺利实现106家县公司产权划转。公司资产、营业收入双双跨入“千亿级”行列。“十三五”“一个先进”：电网整体达到中部地区先进水平
河南电力 2016年2期2016-11-30
- 基于功率或电量预测的智能配电网统计线损同期化方法
统计。通过挖掘售电量数据，提出了一种基于年度售电量的灰色预测结果。再根据季度、月度层级占比得到月售电量的预测方法，与实际值的平均相对误差仅为 1.94%，证明此方法简单有效适合电力各部门的广泛应用。将月售电量预测结果应用于线损统计，结合供电比例系数法，改善表计供、售电量不对应的问题，使得同期化，对按月实时分析网损有实际意义。电量预测；灰色模型；大数据；层级比例；同期线损0 引言线损中的统计线损是指供电量与售电量的电度表读数之差，线损率为线损除以供电量得到的
电力系统保护与控制 2016年18期2016-06-21
- GM（1，N）改进模型在年度售电量预测中的应用
改进模型在年度售电量预测中的应用李晓波 （华南理工大学电力学院，广东 广州 510640）摘 要：本文基于GM（1，N）模型提出一种年度售电量预测新方法。首先对GM（1，N）模型的背景值进行修正，建立GM（1，N）改进模型；然后利用斜率关联分析法和试探法选择影响售电量的显著因素。通过实际算例仿真，结果表明本文方法能够有效提高预测精度。关键词：售电量预测；GM（1，N）模型；背景值；斜率关联度1 引言随着电力体制改革的不断深化，电网企业越来越重视年度售电量预
中国新技术新产品 2016年3期2016-04-06
- 电网企业售电量预测综述
00电网企业售电量预测综述莫东平李净广东电网有限责任公司清远供电局广东清远511500【文章摘要】为了能够使电网企业能够长久有效的为我国电力事业做出贡献，电网企业售电量预测工作也会显得尤为重要，本文通过对电网企业售电量的预测概念和原理、售电量预测步骤以及预测方法进行讨论叙述，并结合以前的售电情况进行分析，总结出我国电网企业售电量预测综述。【关键词】电网企业；售电量；预测1 电网企业售电量预测的概念和理论电网企业售电量预测是指相关企业在正确的理论概念指导下
电子制作 2016年4期2016-03-17
- 苏州电网售电量全国城市电网企业首位
苏州电网售电量全国城市电网企业首位图为苏州电科院电力网现场一景。 （未 来 文/图）据苏州供电公司近日数据显示，2015年该公司售电量达1160亿千瓦时，较2014年增长3.37%，首次跃居全国城市电网企业首位。去年以来，苏州供电公司抓住苏州经济转型升级、全国电力需求侧管理城市试点等发展机遇，依托国家电网公司与江苏省政府联合打造的苏州智能电网应用先行区和苏州工业园区智能电网应用示范区，大力实施电能替代，成功推动了售电量在原本高位基础上保持稳定增长，努力向
中国机电工业 2016年2期2016-03-08
- 影响10kV配电网线损的因素与降损措施
式、负荷曲线、售电量、负荷平衡、负荷功率因素及负荷分布，表计损耗等8各方面展开论述，并讨论了降损措施实施需要注意的问题，对于供电企业降损增效具有指导意义。配电网；线损；降损0 引言电力系统的线损是考核电力部门运行管理水平的重要技术经济指标。10kV配电网线损在整个电网线损中占有相当大的比例。因此，有效地降低10kV配电网线损对实现电力系统经济运行和企业经济效益具有重要的意义。配电网线损与电网结构、运行环境、无功电源、负荷特征等多种因素有关。以这些因素为出发
电器工业 2016年7期2016-03-07
- 供售电量不同期对综合线损率的影响
州龙门供电局供售电量不同期对综合线损率的影响黄宇恒惠州龙门供电局线损管理是体现企业管理水平的综合反映，综合线损率是线损管理的直接体现。但由于客户数量的不断增加，为更好的为客户开展服务工作，合理分配工作量的前提下，部分单位把低压用户分成单月抄表或双月抄表，导致出现供售电量抄表不同期，对线损统计造成影响。本文阐述了单、双月抄表造成的供售电量不同期对综合线损率的影响，并提出测算的方法。抄表；电量不同期；综合线损率；测算线损是电力网电能损耗的简称，指电网经营企业在
决策与信息 2015年36期2015-12-20
- 基于小波分析和GM-ARIMA模型的月度售电量预测
制的情况下，对售电量的准确预测有助于电力企业制定合理的购售电方案，确定融资缺口，安排投资支出，具有重要的实践指导意义。目前，国内外对短期售电量的预测方法与短期负荷预测的方法相同，基本上分为传统预测法及智能预测法两类。传统预测方法主要有经典法、回归分析法、时间序列法、指数平滑法等;传统预测方法多基于时间序列本身的特征，对不同类型的售电量预测没有统一而合理的处理方法，在气候条件、节假日等的影响下稳定性较差［1－2］。智能预测方法主要包括小波分析法、混沌预测法、
华北电力大学学报(自然科学版) 2015年4期2015-12-19
- 10 kV农村配网线损大幅波动原因分析及统计
率=[供电量-售电量]/供电量×100%供电量=发电厂上网电量+外购电量+电网送入电量－电网输出电量售电量为所有用户的抄见电量。1.2 10 kV线路统计线损率计算目前10 kV售电侧用户分为3类，抄表结算日期各有不同：一是专变用户，结算日期为每月7号；二是大工业用户，结算日期为每月25日；三是公变用户，结算日期为每月8至10号。供电量抄表例日是每月26号。可以看出公变、专变电量大部分为上月电量，为了对10 kV线损统计、考核更加客观，供电量取上月电量，售
山西电力 2015年4期2015-12-10
- 经济新常态下电网投资管理中的柔性决策技术应用探微
电网投资管理；售电量；投资方案中图分类号：F407.61 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.23.070目前，人们对电能的需求与日俱增，对停电、低电压等状况的容忍度越来越低。为了满足人们日益增长的用电需求，电网工程的建设面积在逐渐扩大。我国经济处于新常态，工业开工不足，部分已建成的电网项目存在轻载、空载的现象，进而导致多数电网公司的售电量增速放缓，甚至出现负增长，难以支撑电网大规模、持续投入。为了更好地服务电力客
科技与创新 2015年23期2015-12-08
- 中卫地区高耗能电力市场情况分析与预测
键词：高耗能；售电量；电力市场；中卫地区；节能减排 文献标识码：A中图分类号：F713 文章编号：1009-2374（2015）22-0007-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.22.004中卫地区的高耗能产品主要以电解铝、铁合金、电石、碳化硅为主，高载能负荷占比超过72%。2010～2013年，依赖高载能行业的迅猛发展，该地区售电量实现了年均25%的增长。2014年，高载能行业普遍处于不景气状态，产品库存量逐年上
中国高新技术企业 2015年21期2015-07-13
- 中卫地区高耗能电力市场情况分析与预测
键词：高耗能；售电量；电力市场；中卫地区；节能减排 文献标识码：A中图分类号：F713 文章编号：1009-2374（2015）22-0007-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.22.004中卫地区的高耗能产品主要以电解铝、铁合金、电石、碳化硅为主，高载能负荷占比超过72%。2010～2013年，依赖高载能行业的迅猛发展，该地区售电量实现了年均25%的增长。2014年，高载能行业普遍处于不景气状态，产品库存量逐年上
中国高新技术企业 2015年20期2015-06-01
- 一种供电企业售电收入预测方法及其应用
收入绝不仅仅由售电量决定，还受到用户类别、电价标准等多种因素影响[3—7]。本文在对售电收入计算原理深入分析的基础上，挖掘出售电量、用户类别、电价等3个关键影响因素；考虑到月度数据的周期性变化特点，设计了包含5种适用于周期性变化数据算法的组合预测模型[8—11]来进行基础的预测工作；比较分析了3种考虑不同影响因素的预测思路，提出了一种基于总售电量和售电均价预测值的售电收入预测方法；最后，利用实际数据进行了预测和分析，结果表明，该方法预测精度高，实用性强。1
电力需求侧管理 2015年4期2015-03-02
- 电网知识协同发现策略研究
05年河北省月售电量的曲线图，如图2所示。一年的十二个月份，由于季节的变化，每个月的售电量存在一定的周期性变化，从图2可以看出，月度售电量基本属于波浪式上升;且如图3所示，各年份月度售电量也存在一定的相似性。通过分析图3，每年的最大用电量基本上出现在4、7、8三个月份。可根据历年的月度售电量变化趋势总结出一年各个月售电量的大体变化趋势图(一般存放于驱动电网知识库)，进而根据趋势图与新的月度售电量预测值进行对比分析，在个别月份售电量比例出现明显偏差时(调用电
东北电力大学学报 2014年1期2014-07-09
- 内蒙古电力前四月累计完成售电量467亿千瓦时
前四月累计完成售电量467亿千瓦时本刊讯2014年4月份，内蒙古电力公司售电量完成117.96亿千瓦时，累计完成467.49亿千瓦时，比上年同期增长8.90%，完成年度计划的35.15%；电网今年全社会用电量完成148.84亿千瓦时，累计完成585.37亿千瓦时，比上年同期增长11.29%；市场占有率累计完成75.96%，比上年同期增长0.24个百分点；优势特色产业电量完成42.43亿千瓦时，同比上升13.49%，环比上升3.57%。4月份，内蒙古西部电网
电器工业 2014年6期2014-04-29
- 基于时间序列模型的售电量预测方法
时间序列模型的售电量预测方法李英惠1，胥超2（1.国网山东省电力公司济南供电公司，济南250012；2.国网山东济南市历城区供电公司，济南250100）采用基于时间序列模型的售电量预测方法，将各项影响因素有机结合，应用回归方程、季节因素分析等理论方法，研究售电量变化在社会发展过程中的规律，并进行阶段性预测，预测准确率保持在98%以上，取得了显著效果。时间序列模型；售电量；回归分析0 引言售电量的增减起伏与当地经济发展有着密不可分的关系，作为地区经济增长水平
山东电力技术 2014年6期2014-04-20
- 关于“四步路”提高售电量计划管理水平的探讨
电量逐年攀升，售电量的计划管理也越来越重要。合理确定年度计划，对电量的管理有着重要的意义。近几年来，集团公司对市公司的售电量预测和完成情况的考核越来越严格，越来越细化，指标体系越来越丰富，因此，加强售电量计划管理，提高售电量计划管理水平成为各市公司越来越重要和重视的工作。1 售电量计划管理的“四步路”简要概述第一步：售电量年度计划的确定。发展部依据生产经营情况，依据历史电量完成情况，根据客户报装情况、目前的电网建设情况、国家和地区经济发展趋势以及了解到的近
山东电力高等专科学校学报 2013年6期2013-12-07
- 电网月度统计线损率波动的原因分析及对策
的抄表时间段和售电量的抄表时间段不一致。目前供电系统统一的供电量抄表时间段为月初的第一天至月末的最后一天，而售电量的抄表时间段为每月某日至下月的对应日，一般是每月的25日前完成对所有用户的用电量抄表。由于供、售电量抄表时间段的不对应，直接导致了以下问题：（1）由于售电量提前抄表，本月的售电量实际上包含了上个月至少6天的电量，而本月的月末最后6天电量将作为下个月的售电量，导致有几天的供、售电量不对应。（2）一年中有7个月为大月份（31天），5个月为小月份（2
浙江电力 2013年4期2013-11-28
- 山东电网年售电量首破3000亿千瓦时
电力集团公司年售电量突破3000亿千瓦时，成为继广东、江苏之后，全国第3个年售电量过3000亿千瓦时的售电公司。据介绍，山东电网年售电量首次突破1000亿千瓦时是2003年，并于2009年12月30日实现年售电量突破2000亿千瓦时。近年来，随着山东经济持续稳定增长以及山东电网坚强职能电网的建设，山东售电量快速增长。与之前用6年时间突破1000亿千瓦时相比，现在山东不到两年时间就实现年售电量再增1000亿千瓦时。山东电力通过合理安排电网运行方式，积极推进状
电器工业 2012年1期2012-06-21
- 县供电企业10 kV线损率波动控制管理
，两者区别在于售电量统计口径不同，而购电量均为变电站10 kV出线关口抄表电量。高压线损率计算依据的售电量是专用变压器（以下简称专变）用电量和公用变压器（以下简称公变）关口表电量，公变的铜铁损计入线路高压线损率中。线路综合线损率计算依据的售电量需要统计公变台区下接用户电量，因此准确统计的难度更大。目前统计线路线损率普遍采用的方法为购电量采用变电站ERTU系统采集到的月底24点电量数据，而很多县供电局因35 kV等级变电站ERTU系统建设不完善，线路关口电量
浙江电力 2012年6期2012-05-29
- 电网统计线损率波动原因分析
大原因：一是供售电量失真；二是电网运行状态变化；三是电力客户用电情况变化。2.1 供售电量失真供售电量失真的最主要因素是供售电量抄表不同期[4]。目前绝大部分计量表计需现场抄表，由于用电客户数量庞大，因此必须分时分批进行售电量抄表工作。图3为某省的抄表例日示意图。图3 抄表例日示意从图3可看出，月供电量的抄表统计时间为当月的1～31日，对应统计的售电量则按照用户性质分别为上月25～31日至本月25～31日 （大用户）、上月16～24日至本月16～24日（其
电力工程技术 2011年4期2011-07-03
- 河南电网“十一五”大事记
06年，省公司售电量首次超千亿，达到1064.5亿千瓦时，成为国家电网公司系统第4个售电量超千亿千瓦时的省级电力公司；省外市场开拓电量141亿千瓦时，居全国省级电力公司首位。2007年4月20日至9月28日，省公司举办首届职工运动会。2007年4月29日，省公司获得“全国五一劳动奖状”。2007年8月25日，河南省18个地市全部实现电网最大延伸范围内的户户通电。2007年11月25日，省公司成为全省第一家销售收入突破500亿元的企业。2007年12月18日
河南电力 2010年12期2010-04-08