来源:海口市发改委2024-05-15
按照不同供电分区,不同区域发展特点,从高、中、低压农村配电网网架、负荷预测、电源及储能、农村配电网自动化、计量、通信及智能感知等方面,因地制宜地开展农村配电网规划,逐步缩小地区差异。
来源:大唐集团2024-05-13
大唐黑龙江公司分厂分时开展煤炭采购,燃料库存可用天数居区域前列;大唐山西公司根据气温及负荷预测,调整煤场储煤结构,有效提升库存综合质量;大唐山东公司紧盯煤炭“价、量”,优化采购结构,全力做好“口粮”文章
来源:广西壮族自治区能源局2024-05-13
4.强化电网运行安全监管,强化骨干网架安全风险管控和密集输电通道风险防控,加强新能源、储能等新型并网主体涉网安全管理,加强安全校核和负荷预测,严格执行调度纪律,留足安全裕度。
来源:国家电网报2024-05-13
在本次成功开展台区级全链路智能化需求响应的基础上,国网上海电力将依托新型电力负荷管理系统,在提高台区重过载判断精准度、台区负荷预测精准度、资源匹配精度及速度等方面展开研究,拓展重过载需求响应方案智能生成及实施范围
来源:国家能源集团湖南电力新能源有限公司2024-05-11
面对严峻的市场形势,该公司高度重视主动作为,一方面及时掌握全省发电能力预测、全省用电负荷预测等重要信息,结合需求情况、负荷特性、气象信息等因素合理制定交易策略,另一方面每日复盘总结,充分研判区域市场负荷需求及现货电价走势
来源:北极星输配电网2024-05-11
电网资源业务中台、电网一张图为基础,依托人工智能等数字技术,构建量测数据补全、量测布局优化等核心能力,深度聚焦源、网、荷等电力系统关键环节,开展分布式光伏出力预测、分布式光伏承载力分析、频繁停电分析、新型负荷预测等业务应用
来源:电联新媒2024-05-10
应变一:负荷预测应充分考虑用户的价格响应行为。...负荷预测是规划工作的先导,直接影响发电和电网的规划方案。
来源:CLEANdata2024-05-08
还是说 ercot 负荷预测令人瞠目结舌,储能领域仍然存在重大机会。是两个论断中的哪一个?目前主流观点偏向前者,投资者对尚未运营的ercot储能项目的估值较低就证明了这一点。
来源:湖南电力交易中心2024-05-07
日负荷预测包括全网系统负荷预测和母线负荷预测。其中,母线负荷预测包含母线净负荷预测(叠加110kv小电源)和下网负荷预测。详情如下:
来源:江苏省盐城供电公司2024-05-07
现在,分布式光伏并网过程中,存在着接入管理粗放、标准不统一、影响配网电能质量等问题,且越来越多的分布式光伏处于盲调状态,必然影响负荷预测和潮流调配,使调度人员无法精准制订和实施消纳调峰措施,这就要求对规模化分布式光伏实现可观
来源:电联新媒2024-05-06
随着交割期的逐渐临近,诸如负荷预测信息、外来电情况以及燃料市场供需和来水预测信息将更加准确,此时签约量和价格的确定将更多依赖较明确的市场信息和短期供需预测等。
来源:浙江大学2024-05-06
在我国率先开发了整套电力系统工程应用软件,对提高电力系统的安全经济运行作出了重要贡献,其单独完成的研究成果“电力系统同时性故障分析方法及程序”获得1986年国家教委科技进步二等奖,其牵头完成的研究成果“电力系统潮流、暂态稳定及负荷预测计算方法及程序
来源:娄底市发改委2024-04-30
每日19:00前,调控中心根据负荷预测、调峰需求和电网安全稳定运行要求等情况,公布次日调用排序。负荷侧市场主体优先于其他调峰资源调用。
来源:人民网2024-04-29
海南电网公司自4月25日15时30分启动高温天气蓝色预警,优化电网运行方式,做好负荷预测,合理安排停电计划检修。
来源:中国电力报2024-04-29
科技创新是发展新质生产力的核心要素,未来分布式能源的发展同样需要技术不断进步和创新能力提升,包括能源生产核心装备国产化或自主可控、多种能源互补耦合转化、用户端负荷预测与调控、能源高效利用,以及能源数智化等多方面的技术创新
来源:国家电网报2024-04-29
该分部有序推进500千伏金沙—阜新线路工程、500千伏平川输变电工程等,提高蒙东地区新能源发电汇集外送能力;进一步提升调度精益化水平,提高新能源发电功率和负荷预测精度,统筹设备检修与开机,加大跨省跨区交易组织力度
来源:锦州市工信局2024-04-26
七、附则1.由于负荷预测存在较多不确定因素,在实际安排各县(市)区限电指标时,将根据实际缺口情况,以各县(市)区不同时段负荷预测值为依据,并按实际负荷情况进行指标调整。
来源:东北能源监管局2024-04-23
三是要加强安全校核和负荷预测,做好电力电量平衡分析,有效控制机组非停和出力受阻情况,做好迎峰度夏保供准备工作。
来源:朗新研究院2024-04-23
通过对电动汽车充电站负荷的基本特性以及影响充电站负荷预测因素的研究分析,我们基于充电负荷、用户充电订单、环境温度等历史与实时数据,利用线性回归、cnn、k-means等负荷预测技术,实现对充电站负荷的短期