智能电网中基于AMI的电力数据采集与短期负荷预测研究

在"基于小区电力网的电力数据采集及短期负荷预测"这篇论文中，作者邬向春和李慧探讨了智能电网发展过渡期中的关键问题。他们针对小型电力网系统提出了创新性的解决方案，因为这类系统的特点是设备数量较少且用电需求具有较强的随机性和突发性，这对电力数据的准确采集和预测提出了挑战。 论文首先介绍了背景，指出在智能电网的建设中，先进的计量接口（Advanced Metering Infrastructure, AMI）技术被广泛应用，用于实时采集电力数据，这对于优化电网管理、提高能效和降低运营成本至关重要。在AMI的支持下，电力公司能够实时监控电力消耗情况，进而进行短期负荷预测，这在电力调度、故障诊断和资源分配等方面发挥着重要作用。 文章的核心内容是设计了一个基于AMI技术的智能表计实验平台，这个平台实现了对小区内用电设备的高效、精准数据采集。平台特别考虑了社区电力系统的特性，确保数据的可靠性和实用性。采集到的数据被用于构建ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型，这是一种统计方法，用于分析时间序列数据并预测未来的趋势，尤其是对于短期功率预测，ARIMA模型显示出良好的效果。 关键词部分揭示了论文的核心研究领域，即通信技术、电力数据采集、功率预测以及ARIMA模型在AMI技术的应用。这些关键词表明了作者不仅关注数据采集的通信技术手段，还强调了数据处理和分析在实际电力系统管理中的应用价值。 中图分类号TN915.915进一步确认了该论文属于电力工程和技术领域的研究，特别是电力通信和数据处理方向。 这篇论文深入研究了在智能电网背景下，如何通过通信技术和数据分析来解决小型电力网的电力数据采集难题，并利用ARIMA模型进行有效负载预测，为电力系统的智能化和优化提供了有价值的研究成果。