浅论电力需求侧管理DSM沟通机制及其实施策略

为了使各方能够有效地实施DSM，需要建立一套流畅的参与各方的沟通机制，能够让电力需求侧管理充分发挥作用．研究DSM的沟通机制，具有十分重要的现实意义，同时对于管理沟通理论在实践中的运用，也具有积极的探索意义。     

浅议电力负荷预测方法

电力工业与国民经济发展和人民生活水平提高息息相关,电力负荷的稳定增长是电力工业健康发展的重要指标。作为电力规划工作的重要组成部分,电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡,地区或电网间的电力余缺调剂,以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据,保证社会的正常生产和生活,带来经济效益和社会效益。     

基于灰色神经网络的短期电力负荷预测分析

电力负荷预测是电力系统一项重要的工作。本文应用了灰色预测和人工神经网络相结合的方法进行短期电力负荷预测。首先介绍了灰色预测和神经网络的基础理论,其次利用一个仿真算例来验证灰色神经网络算法的可靠性。     

电力系统负荷预测方法的研究与应用

负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。本文讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟方法．研究了扩展短期负荷预测方法,其预测精度明显高于常规的短期负荷预测。介绍了扩展短期负荷预测实现原理,并以实际电力系统的应用结果数据证实了应用方案的有效性和实用性。     

基于网络理论的公路用电系统负荷预测方法

文章基于网络理论，系统的分析和论述了公路用电集中负荷预测方法的应用及特点．并指出做好公路用电负荷预测已成为现实电力系统管理现代化的重要手段。     

电力系统负荷预测方法及特点

负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用,具有明显的效益,负荷预测实质上是对电力市场需求的预测.所以电力系统负荷预测的方法是非常重要的.     

天津中长期发展前景的动态研究

在我国新常态阶段的大逻辑下,天津经济进入调整期是天津产业结构转型升级与重塑竞争优势过程中的自然态势和阶段性表现.深化供给侧结构性改革、培育新动能、推动高质量发展既是当务之急,更是久久为功的长期任务.历史地、辩证地分析,天津发展前景良好.在中长期的时间尺度上,天津具备区位优势趋于上升、土地资源相对丰富、人力资本持续积累、...     

天然气市场下可中断负荷参与备用市场研究

可中断负荷作为一种有效的调峰措施,在市场环境下也可视为系统备用容量。首先阐述了可中断负荷的概念以及天然气市场下的可中断负荷设计与电力市场的区别;然后基于层次分析法,提出了天然气备用市场选择可中断负荷的决策模型。最后算例分析结果表明,该模型具有很好的实用性和合理性,为天然气备用市场选择可中断负荷提供了有益的思路。同时,本研究也对天然气终端消费市场推行需求侧管理具有很好的促进作用。     

基于空间负荷预测法的城市新增片区电网规划研究

随着社会经济的发展,中国城市化进程越来越快,城市周边地带发展迅速,为满足新增负荷要求,需进行新增片区电网规划。本文针对城市新增片区,采用空间负荷预测法预测最终用电负荷,并进行相应电网规划,优化地区网架结构,提高供电可靠性。     

广东省产业转移工业园区管理的问题及对策

广东省是实施＂双转移＂（产业转移和劳动力转移）政策,建立产业转移工业园的先行地区,对我国其他地区的产业发展有着重要的示范作用。文章通过分析广东省产业转移工业园区的现状,挖掘其管理上存在的规划、招商融资、人才等诸多问题,从政策扶持和创新两层面提出了相对应的策略,以提高广东省工业园区的管理绩效。     

基于PSO-SVR模型的煤炭铁路物流需求预测

在煤炭铁路物流需求预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。将支持向量回归机（support vectorreg ression,SVR）与粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）相结合,提出适用于小样本量学习的PSO-SVR模型。选取1995-2011年的煤炭铁路货运量及其影响因素作为学习样本,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的煤炭铁路货运量预测模型。建立BP神经网络模型,并将二者的预测值进行对比,结果表明在解决我国煤炭铁路物流需求预测这种小样本,非线性及高维模式识别问题中PSO-SVR模型预测精度优于BP神经网络模型。     

产业结构调整下的广州市技能人才需求预测分析

金融危机对广州的传统制造业产生了较大的冲击,调整产业结构,提升创新能力是当前摆脱危机,实现经济新一轮增长的重要途径。在此过程中,技能人才的供给是广州三次产业战略调整的直接制约因素。尤其随着广州产业结构调整节奏的逐步加快,其对技能人才的市场需求将与三次产业的产值结构相匹配而趋于刚性。因此,合理预测广州三次产业发展中对技能人才的需求,增加技能人才的供给能力,是广州产业结构调整中的重要问题。     

电力系统长期负荷预测方法综述

针对长期负荷预测在电力系统中发挥的重要作用,梳理长期负荷预测用到的主要方法,将相关方法主要分为两大类：参数化方法和人工智能方法。通过对近年来此领域有关文献的介绍,总结目前论文创作的三大思路：基本方法、改进方法以及组合创新方法。最后提出关于长期负荷预测方法的新思路和建议。     

基于案例推理的非常规突发事件资源需求预测

近年来非常规突发事件频繁发生,严重危害了人民的生命财产安全,而如何及时预测灾害发生后的资源需求成为一个重要课题。文章提出了一种精确的预测方法,将模糊集理论,神经网络Hebb学习规则和多元线性回归与案例推理法相结合。这种方法很好地解决了非常规突发事件资源需求预测这类信息不完备、不精确问题,能够比较准确的作出资源的需求预测。该模型对灾害资源需求预测具有一定的参考价值。     

企业需求预测准确性存在的问题及其应对策略

需求预测在企业经营活动中具有重要作用,其影响因素具有多样性.可以通过优化需求预测方法、完善需求预测系统、改进需求预测管理,有效控制需求预测和未来市场情况的偏差,持续提高需求预测的准确性,从而促进企业生产、销售的良性运行.     

遵化市工业园区发展的优劣势分析

工业园区经济在全国各地呈蓬勃发展之势,针对遵化工业园区发展问题展开研究,主要从以下几个方面展开阐述:首先阐述工业园区的概念和遵化市产业园区的发展现状,其中发展现状方面主要从园区企业和入园区项目的建设情况、功能区设置规划等方面来讨论;其次对遵化市工业园区的发展进行优劣势分析;最后针对园区存在的融资,企业规模,管理体制和园区总体规划等方面的问题提出改进措施:搭建融资平台,加大招商引资力度,注重体制机制创新,加强整体规划,提高园区科学发展水平等。     

基于激励的需求侧灵活资源可调度潜力评估

加大力度发展可再生能源已成为世界各国缓解能源紧缺与环境问题的关键举措,调动需求侧灵活资源可以增加电力系统中可配置的灵活性容量,提高能源利用效率,减少电力系统运行成本.对需求侧灵活资源可调度潜力进行准确评估,可应对高比例可再生能源并网给电力系统带来的冲击,快速、准确地对系统进行调节和控制,从而实现能源的供需平衡.     

短期负荷预测中气象因素的大数据分析

坚强智能电网的迅速发展,先进数据存储和挖掘技术为气象大数据在负荷预测的应用提供了基础,特别是在短期负荷预测方面,气象大数据的时代已经到来。在考虑气象因素对短期负荷预测的影响下,归纳典型气象因素,对气象大数据的发展及新应用进行阐述,为气象大数据在短期负荷预测中的应用研究做好前期基础工作。