CN110348597B - 一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电网调度的技术领域，更具体地，涉及一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法，包括：获取电网全部10kV馈线未来48小时预测电流曲线；对电网每台110kV主变进行遍历；获取设备信息，以潮流方向和电压等级建立约束条件，拓扑出110kV主变下挂载的全部10kV馈线；叠加110kV主变下挂载的全部10kV馈线的预测电流曲线得到110kV主变的预测曲线数据；得到电网全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线；对全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线进行修正，形成最终的48小时预测负荷曲线。本发明可实时拓扑分析，并通过停电检修单修正机制，快速自动分析得出主变负荷构成，进而拟合各负荷构成元素历史数据，生成主变短期负荷曲线，时效性强，准确度高。

Description

一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法
技术领域
本发明涉及电网调度的技术领域，更具体地，涉及一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法。
背景技术
电网主变的负荷预测对于提升电力需求侧管理水平以及服务电力现货市场交易均具有重要意义。传统的负荷预测多是针对全市用电负荷开展，其基本原理及方法并不适用于单台主变的预测，主要原因是由于在全市短期负荷曲线预测时，可以认为负荷构成不变，负荷曲线与气温等外界因素强相关。而主变负荷曲线主要取决于其实时或未来的负荷。由于运行方式变化、设备检修、配网环网转供等原因，负荷构成往往处于动态变化中，不能实时准确获得负荷构成，导致不可能对其负荷曲线进行精准预测。目前，一般采用人工方式分析负荷构成变化情况，进而根据各负荷构成元素的历史数据开展负荷预测，人工作业耗时耗力，且难以满足短期和超短期负荷预测实时、精准、高效的要求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法，进行实时拓扑分析，并通过停电检修单修正机制，快速自动分析得出主变负荷构成，进而拟合各负荷构成元素历史数据，生成主变短期负荷曲线，时效性强，准确度高。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
提供一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法，包括以下步骤：
S1.获取电网全部10kV馈线未来48小时预测电流曲线；
S2.对电网每台110kV主变进行遍历；
S3.获取设备信息，所述设备信息包括设备连接关系、潮流方向、开关状态、刀闸状态及电压等级；以潮流方向和电压等级建立约束条件，拓扑出110kV主变下挂载的全部10kV馈线；
S4.基于步骤S3得到的110kV主变下挂载的全部10kV馈线及步骤S1的全部10kV馈线未来48小时预测电流曲线，叠加110kV主变下挂载的全部10kV馈线的预测电流曲线得到110kV主变的预测曲线数据；
S5.重复步骤S3～S4，得到电网全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线；
S6.根据停电检修单对步骤S5生成的全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线进行修正，形成最终的48小时预测负荷曲线。
本发明电网110kV主变短期负荷曲线预测方法，可进行实时拓扑分析，并通过停电检修单修正机制，快速自动分析得出110kV主变负荷构成，进而拟合各负荷构成元素历史数据，生成110kV主变短期负荷曲线，时效性强，准确度高。
优选地，步骤S1中，所述预测电流曲线存放于预测数据表，所述预测数据表存储于数据存储系统中，所述数据存储系统包括存储开关状态的自动化E文件系统及用于存储设备台账、电网物理拓扑结构、设备遥测值的SCADA Web数据库系统。
优选地，步骤S1按以下步骤进行：
S101.分析预测数据表，获取下一个预测时刻点：若在系统初始化后，预测数据表无预测电流曲线，则取与初始化实际时刻最接近的下一个计量数据时刻作为下一个预测时刻点；若预测数据表已存在预测电流曲线，则以接近曲线最末一个值的下一个计量数据时刻为下一个预测时刻点；
S102.从SCADA Web数据库系统中获取所述10kV馈线最接近当前时刻的计量数据时刻；
S103.判断步骤S101获得的下一个预测时刻点是否小于步骤S102获得的计量数据时刻加上48小时：若小于，则转步骤S104；若不小于，则结束流程，不做预测；
S104.对步骤S101获取的预测时刻点进行负荷预测；
S105.比对所述预测数据表和所述设备台账，判断是否已经遍历所有10kV馈线：若是，则结束流程，不做预测；若否，则以未被遍历的10kV馈线为目标10kV馈线并转步骤S106；
S106.从SCADA Web数据库系统中抽取所述目标10kV馈线前20天相同时刻的历史电流数据；
S107.对步骤S106中获取的全部历史电流数据逐个过滤筛选，并判断是否遍历所有历史电流数据：若是，则转步骤S111；若否，则转步骤S108；
S108.判断当前时刻是否属于周末或节假日：若是，则转步骤S109；若否，则转步骤S110；
S109.从SCADA Web数据库系统中获取转供电挂牌信息，判断当前线路是否存在环网转供电：若是，则转步骤S107；若否，则转步骤S110；
S110.过滤这条历史电流数据；
S111.对于步骤S110筛选后剩余的历史电流数据，判断剩余数量是否多于5条：若是，则对偏离的历史电流数据进行再次过滤；若否，则保留全部剩余的历史电流数据；
S112.计算步骤S111中保留的历史电流数据的平均值，依次滤离平均值最远的历史电流数据，重复滤离直至剩下5条历史电流数据；
S113.基于步骤S111和步骤S112获得的历史电流数据计算得到目标10kV馈线预测时刻的拟合值，重复步骤S101～步骤S103得到目标10kV馈线未来48小时拟合值；
S114.从SCADA Web数据库系统中获取预测时刻前四个计量时刻点的历史数据，从预测数据表中或这四个时刻的拟合数据，逐个计算历史电流数据与对应时刻拟合值的偏差值，再计算四个偏差值的平均值，根据所述平均值对对应预测时刻点的拟合值进行修正，从而得到所述预测时刻点的预测值。
优选地，步骤S3按以下步骤进行：
S301.判断目标110kV主变是否挂牌：若是，则拓扑结束；若否，则转步骤S302；
S302.根据设备的连接关系，获取与该设备连接的相邻设备，放到设备拓扑表中进行筛选；
S303.对步骤S302中获取的全部设备按步骤S304～S309规则逐个拓扑判断，判断设备拓扑表中所有设备是否已经遍历：若是，则拓扑结束，退出拓扑流程；若否，则转步骤S304；
S304.判断当前设备是否挂牌：若是，则设备拓扑停止；若否，则转步骤S305；
S305.判断当前设备是否存在于父节点：若是，则当前设备已进行拓扑，无需再次拓扑；若否，则转步骤S306；
S306.判断当前设备是否属于开关：若是，则转步骤S307继续进行拓扑判断；若否，则转步骤S302；
S307.判断当前设备状态为断开或闭合：若为断开，则停止拓扑，转入步骤S303；若闭合，则转入步骤S308继续进行的拓扑判断；
S308.判断当前设备是否为变高开关：若是，则停止拓扑，转入步骤S303；若否，则转入步骤S309继续进行拓扑判断；
S309.判断当前设备是否为10kV线路开关：若是，则停止拓扑，并将所述10kV线路开关列入110kV主变下挂载的10kV线路中并转入步骤S303；若否，则转入步骤S302，获取与当前设备连接的设备，继续进行拓扑。
优选地，步骤S6按以下步骤进行：
S601.获取并录入检修单中10kV母线方式调整信息，所述调整信息包括10kV母线名称、调整至供电的主变、调整至直接停电的主变及调整的起始时间；
S602.判断所述调整信息是否遍历：若是，则结束拓扑；若否，则转步骤S603继续拓扑；
S603.从步骤S3的拓扑结果中查找目标10kV母线挂载的10kV线路，并根据所述10kV线路计算目标10kV母线供电的110kV主变；
S604.通过拓扑通道从步骤S3的拓扑结果中查找当前给目标10kV母线供电的110kV主变；
S605.将步骤S604查找出来的110kV主变在调整时段内的预测负荷值减去目标10kV母线对应时间点的负荷值；
S606.根据检修单信息判断是否将目标10kV母线调整为挂牌状态：若是，则继续其他检修单信息的遍历；若否，则计算由于10kV母线归属改变导致的负荷转移，转步骤S607；
S607.根据检修单信息查找目标10kV母线的新归属主变；
S608.将新归属主变调整时段内的负荷值加上相应时间点的10kV母线的负荷值，完成数据修正。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明可进行实时拓扑分析，并通过停电检修单修正机制，快速自动分析得出主变负荷构成，进而拟合各负荷构成元素历史数据，生成主变短期负荷曲线，时效性强，准确度高。
附图说明
图1为本发明的电网110kV主变短期负荷曲线预测方法流程图；
图2为数据存储系统的示意图；
图3为步骤S1中任一10kV馈线的预测流程图；
图4为步骤S3的拓扑流程图；
图5为步骤S6的修正流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。
实施例
如图1至图5所示为本发明的电网110kV主变短期负荷曲线预测方法的实施例，包括以下步骤：
S1.获取电网全部10kV馈线未来48小时预测电流曲线；
S2.对电网每台110kV主变进行遍历；
S3.获取设备信息，设备信息包括设备连接关系、潮流方向、开关状态、刀闸状态及电压等级；以潮流方向和电压等级建立约束条件，拓扑出110kV主变下挂载的全部10kV馈线；
S4.基于步骤S3得到的110kV主变下挂载的全部10kV馈线及步骤S1的全部10kV馈线未来48小时预测电流曲线，叠加110kV主变下挂载的全部10kV馈线的预测电流曲线得到主变的预测曲线数据；
S5.重复步骤S3～S4，得到电网全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线；
S6.根据停电检修单对步骤S5生成的全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线进行修正，形成最终的48小时预测负荷曲线。
本实施例中，短期负荷预测是对设备未来48小时负荷曲线进行预测，预测精度为每15分钟一个点。
如图2所示，步骤S1中，预测电流曲线存放于预测数据表，预测数据表存储于数据存储系统中，数据存储系统包括存储开关状态的自动化E文件系统及用于存储设备台账、电网物理拓扑结构、设备遥测值的SCADAWeb数据库系统。
如图3所示，步骤S1按以下步骤进行：
S101.分析预测数据表，获取下一个预测时刻点：若在系统初始化后，预测数据表无预测电流曲线，则取与初始化实际时刻最接近的下一个计量数据时刻作为下一个预测时刻点；计量数据时刻是指SCADA系统记录的历史遥测值对应的时刻，从零分钟开始，15分钟为间隔，如：初始化时间为1日9:13，则以1日9:15作为下一个预测时刻；若预测数据表已存在预测电流曲线，则以接近曲线最末一个值的下一个计量数据时刻为下一个预测时刻点；
S102.从SCADA Web数据库系统中获取10kV馈线最接近当前时刻的计量数据时刻；
S103.判断步骤S101获得的下一个预测时刻点是否小于步骤S102获得的计量数据时刻加上48小时：若小于，则转步骤S104；若不小于，则结束流程，不做预测；
S104.对步骤S101获取的预测时刻点进行负荷预测；
S105.比对预测数据表和设备台账，判断是否已经遍历所有10kV馈线：若是，则结束流程，不做预测；若否，则以未被遍历的10kV馈线为目标10kV馈线并转步骤S106；
S106.从SCADAWeb数据库系统中抽取目标10kV馈线前20天相同时刻的历史电流数据；
S107.对步骤S106中获取的全部历史电流数据逐个过滤筛选，并判断是否遍历所有历史电流数据：若是，则转步骤S111；若否，则转步骤S108；
S108.判断当前时刻是否属于周末或节假日：若是，则转步骤S109；若否，则转步骤S110；
S109.从SCADA Web数据库系统中获取转供电挂牌信息，判断当前线路是否存在环网转供电：若是，则转步骤S107；若否，则转步骤S110；
S110.过滤这条历史电流数据；
S111.对于步骤S110筛选后剩余的历史电流数据，判断剩余数量是否多于5条：若是，则对偏离的历史电流数据进行再次过滤；若否，则保留全部剩余的历史电流数据；
S112.计算步骤S111中保留的历史电流数据的平均值，依次滤离平均值最远的历史电流数据，重复滤离直至剩下5条历史电流数据；
S113.基于步骤S111和步骤S112获得的历史电流数据计算得到目标10kV馈线预测时刻的拟合值，重复步骤S101～步骤S103得到目标10kV馈线未来48小时拟合值；
S114.从SCADA Web数据库系统中获取预测时刻前四个计量时刻点的历史数据，从预测数据表中或这四个时刻的拟合数据，逐个计算历史电流数据与对应时刻拟合值的偏差值，再计算四个偏差值的平均值，根据平均值对对应时刻的拟合值进行修正，从而得到此时刻点目标10kV线路预测值。
如图4所示，S301.判断目标110kV主变是否挂牌：若是，则拓扑结束；若否，则转步骤S302；
S302.根据设备的连接关系，获取与该设备连接的相邻设备，放到设备拓扑表中进行筛选；
S303.对步骤S302中获取的全部设备按步骤S304～S309规则逐个拓扑判断，判断设备拓扑表中所有设备是否已经遍历：若是，则拓扑结束，退出拓扑流程；若否，则转步骤S304；
S304.判断当前设备是否挂牌：若是，则设备拓扑停止；若否，则转步骤S305；
S305.判断当前设备是否存在于父节点：若是，则当前设备已进行拓扑，无需再次拓扑；若否，则转步骤S306；
S306.判断当前设备是否属于开关：若是，则转步骤S307继续进行拓扑判断；若否，则转步骤S302；
S307.判断当前设备状态为断开或闭合：若为断开，则停止拓扑，转入步骤S303；若闭合，则转入步骤S308继续进行的拓扑判断；
S308.判断当前设备是否为变高开关：若是，则停止拓扑，转入步骤S303；若否，则转入步骤S309继续进行拓扑判断；
S309.判断当前设备是否为10kV线路开关：若是，则停止拓扑，并将10kV线路开关列入110kV主变下挂载的10kV线路中并转入步骤S303；若否，则转入步骤S302，获取与当前设备连接的设备，继续进行拓扑。
如图5所示，步骤S6按以下步骤进行：
S601.获取并录入检修单中10kV母线方式调整信息，调整信息包括10kV母线名称、调整至供电的主变、调整至直接停电的主变及调整的起始时间；
S602.判断调整信息是否遍历：若是，则结束拓扑；若否，则转步骤S603继续拓扑；
S603.从步骤S3的拓扑结果中查找目标10kV母线挂载的10kV线路，并根据10kV线路计算目标10kV母线供电的110kV主变；
S604.通过拓扑通道从步骤S3的拓扑结果中查找当前给目标10kV母线供电的110kV主变；
S605.将步骤S604查找出来的110kV主变在调整时段内的预测负荷值减去目标10kV母线对应时间点的负荷值；
S606.根据检修单信息判断是否将目标10kV母线调整为挂牌状态：若是，则继续其他检修单信息的遍历；若否，则计算由于10kV母线归属改变导致的负荷转移，转步骤S607；
S607.根据检修单信息查找目标10kV母线的新归属主变；
S608.将新归属主变调整时段内的负荷值加上相应时间点的10kV母线的负荷值，完成数据修正。
本实施例尤其适用于但并不局限于电网110kV主变短期负荷曲线的预测。本实施例在应用时，可将上述方法设置于程序模块中，并将程序模块和数据存储系统置入计算机系统中；本方法可利用计算机系统获取相关数据并按以上步骤进行分析运算，具有较高的效率和准确度。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.获取电网全部10kV馈线未来48小时预测电流曲线；
S2.对电网每台110kV主变进行遍历，并判断所有110kV主变是否已遍历：若是，则转步骤S5；若否，则转步骤S3；
S3.获取设备信息，所述设备信息包括设备连接关系、潮流方向、开关状态、刀闸状态及电压等级；以潮流方向和电压等级建立约束条件，拓扑查找110kV主变下挂载的全部10kV馈线；
S4.基于步骤S3得到的主变下挂载的全部10kV馈线及步骤S1的全部10kV馈线未来48小时预测电流曲线，叠加110kV主变下挂载的全部10kV馈线的预测电流曲线得到110kV主变的预测曲线数据；
S5.重复步骤S3～S4，得到电网全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线；
S6.根据停电检修单对步骤S5生成的全部110kV主变未来48小时预测负荷曲线进行修正，形成最终的48小时预测负荷曲线；
步骤S1中，所述预测电流曲线存放于预测数据表，所述预测数据表存储于数据存储系统中，所述数据存储系统包括存储开关状态的自动化E文件系统及用于存储设备台账、电网物理拓扑结构、设备遥测值的SCADA Web数据库系统；
步骤S1按以下步骤进行：
S101.分析预测数据表，获取下一个预测时刻点：若在系统初始化后，预测数据表无预测电流曲线，则取与初始化实际时刻最接近的下一个计量数据时刻作为下一个预测时刻点；若预测数据表已存在预测电流曲线，则以接近曲线最末一个值的下一个计量数据时刻为下一个预测时刻点；
S102.从SCADA Web数据库系统中获取所述10kV馈线最接近当前时刻的计量数据时刻；
S103.判断步骤S101获得的下一个预测时刻点是否小于步骤S102获得的计量数据时刻加上48小时：若小于，则转步骤S104；若不小于，则结束流程，不做预测；
S104.对步骤S101获取的预测时刻点进行负荷预测；
S105.比对所述预测数据表和所述设备台账，判断是否已经遍历所有10kV馈线：若是，则结束流程，不做预测；若否，则以未被遍历的10kV馈线为目标10kV馈线并转步骤S106；
S106.从SCADA Web数据库系统中抽取所述目标10kV馈线前20天相同时刻的历史电流数据；
S107.对步骤S106中获取的全部历史电流数据逐个过滤筛选，并判断是否遍历所有历史电流数据：若是，则转步骤S111；若否，则转步骤S108；
S108.判断当前时刻是否属于周末或节假日：若是，则转步骤S109；若否，则转步骤S110；
S109.从SCADA Web数据库系统中获取转供电挂牌信息，判断当前10kV馈线是否存在环网转供电：若是，则转步骤S107；若否，则转步骤S110；
S110.过滤这条历史电流数据；
S111.对于步骤S110筛选后剩余的历史电流数据，判断剩余数量是否多于5条：若是，则对偏离的历史电流数据进行再次过滤；若否，则保留全部剩余的历史电流数据；
S112.计算步骤S111中保留的历史电流数据的平均值，依次滤离平均值最远的历史电流数据，重复滤离直至剩下5条历史电流数据；
S113.基于步骤S111和步骤S112获得的历史电流数据计算得到目标10kV馈线预测时刻的拟合值，重复步骤S101～步骤S103得到目标10kV馈线未来48小时拟合值；
S114.从SCADA Web数据库系统中获取预测时刻前四个计量时刻点的历史数据，从预测数据表中或这四个时刻的拟合数据，逐个计算历史电流数据与对应时刻拟合值的偏差值，再计算四个偏差值的平均值，根据所述平均值对对应时刻的拟合值进行修正，从而得到此时刻点目标10kV线路预测值。
2.根据权利要求1所述的电网110kV主变短期负荷曲线预测方法，其特征在于，步骤S3按以下步骤进行：
S301.判断目标110kV主变是否挂牌：若是，则拓扑结束；若否，则转步骤S302；
S302.根据设备的连接关系，获取与该设备连接的相邻设备，放到设备拓扑表中进行筛选；
S303.对步骤S302中获取的全部设备按步骤S304～S309规则逐个拓扑判断，判断设备拓扑表中所有设备是否已经遍历：若是，则拓扑结束，退出拓扑流程；若否，则转步骤S304；
S304.判断当前设备是否挂牌：若是，则设备拓扑停止；若否，则转步骤S305；
S305.判断当前设备是否存在于父节点：若是，则当前设备已进行拓扑，无需再次拓扑；若否，则转步骤S306；
S306.判断当前设备是否属于开关：若是，则转步骤S307继续进行拓扑判断；若否，则转步骤S302；
S307.判断当前设备状态为断开或闭合：若为断开，则停止拓扑，转入步骤S303；若闭合，则转入步骤S308继续进行的拓扑判断；
S308.判断当前设备是否为变高开关：若是，则停止拓扑，转入步骤S303；若否，则转入步骤S309继续进行拓扑判断；
S309.判断当前设备是否为10kV线路开关：若是，则停止拓扑，并将所述10kV线路开关列入110kV主变下挂载的10kV线路中并转入步骤S303；若否，则转入步骤S302，获取与当前设备连接的设备，继续进行拓扑。
3.根据权利要求1或2所述的电网110kV主变短期负荷曲线预测方法，其特征在于，步骤S6按以下步骤进行：
S601.获取并录入检修单中10kV母线方式调整信息，所述调整信息包括10kV母线名称、调整至供电的主变、调整至直接停电的主变、调整时段及调整的起始时间；
S602.判断所述调整信息是否遍历：若是，则结束拓扑；若否，则转步骤S603继续拓扑；
S603.从步骤S3的拓扑结果中查找目标10kV母线挂载的10kV线路，并根据所述10kV线路计算目标10kV母线供电的110kV主变；
S604.通过拓扑通道从步骤S3的拓扑结果中查找当前给目标10kV母线供电的110kV主变；
S605.将步骤S604查找出来的110kV主变在调整时段内的预测负荷值减去目标10kV母线对应时间点的负荷值；
S606.根据检修单信息判断是否将目标10kV母线调整为挂牌状态：若是，则继续其他检修单信息的遍历；若否，则计算由于10kV母线归属改变导致的负荷转移，转步骤S607；
S607.根据检修单信息查找目标10kV母线的新归属主变；
S608.将新归属主变调整时段内的负荷值加上相应时间点的10kV母线的负荷值，完成数据修正。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111814112B (zh) * 2020-06-03 2022-12-27 新奥数能科技有限公司 电力负荷预测方法、装置、可读介质及电子设备
CN112685462B (zh) * 2020-12-21 2024-01-19 深圳供电局有限公司 馈线数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113569555B (zh) * 2021-07-27 2024-06-21 广东电网有限责任公司 一种演绎电网拓扑结构随时序变化的方法及系统
CN114445032A (zh) * 2021-12-30 2022-05-06 深圳供电局有限公司 转供电事件确定方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070070917A1 (en) * 2005-09-23 2007-03-29 Sbc Knowledge Ventures Lp Method for installing a backup power source in a service access interface
CN101271544A (zh) * 2008-05-04 2008-09-24 天津市电力公司 一种电网中母线负荷的预测方法
CN102063563A (zh) * 2010-12-14 2011-05-18 中国电力科学研究院 网省地一体化的母线负荷预测方法
CN103632221A (zh) * 2013-11-05 2014-03-12 云南电网公司红河供电局 一种馈线范围自动刷新方法
CN104077636A (zh) * 2014-07-24 2014-10-01 国网山东省电力公司泰安供电公司 一种电网短期负荷分析和预测的方法
CN104392330A (zh) * 2014-12-05 2015-03-04 国家电网公司 一种500kV/220kV电网分区策略评价方法
CN106408105A (zh) * 2015-07-27 2017-02-15 国网浙江省电力公司金华供电公司 基于省市县一体化的母线负荷预测管理系统及方法
CN108345954A (zh) * 2017-11-16 2018-07-31 北京四方继保自动化股份有限公司 配电网线路短期负荷预测方法及装置
CN109191006A (zh) * 2018-09-28 2019-01-11 广东电网有限责任公司 一种电网110 kV主变N-1风险自动扫描分析的方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070070917A1 (en) * 2005-09-23 2007-03-29 Sbc Knowledge Ventures Lp Method for installing a backup power source in a service access interface
CN101271544A (zh) * 2008-05-04 2008-09-24 天津市电力公司 一种电网中母线负荷的预测方法
CN102063563A (zh) * 2010-12-14 2011-05-18 中国电力科学研究院 网省地一体化的母线负荷预测方法
CN103632221A (zh) * 2013-11-05 2014-03-12 云南电网公司红河供电局 一种馈线范围自动刷新方法
CN104077636A (zh) * 2014-07-24 2014-10-01 国网山东省电力公司泰安供电公司 一种电网短期负荷分析和预测的方法
CN104392330A (zh) * 2014-12-05 2015-03-04 国家电网公司 一种500kV/220kV电网分区策略评价方法
CN106408105A (zh) * 2015-07-27 2017-02-15 国网浙江省电力公司金华供电公司 基于省市县一体化的母线负荷预测管理系统及方法
CN108345954A (zh) * 2017-11-16 2018-07-31 北京四方继保自动化股份有限公司 配电网线路短期负荷预测方法及装置
CN109191006A (zh) * 2018-09-28 2019-01-11 广东电网有限责任公司 一种电网110 kV主变N-1风险自动扫描分析的方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Evaluation of Fault Current Limitation Techniques in Urban Meshed 110-kV Subtransmission Networks;B. J. O. Sousa,M. Lehtonen,A. Pihkala;《IEEE PES ISGT Europe 2013》;20131009;第1-5页 *
母线负荷预测中的自适应预测技术及其实现;赵燃 等;《电网技术》;20091130;第55-59页 *
配电网分布式负荷预测方法;张劲帆;《万方数据》;20131129;第1-54页 *

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