标准规定了新型电力系统省市县变电站负荷协同预测的基本技术要求。基于不同负荷层级的相关历史数据，建立负荷预测模型，可针对不同负荷类型、不同负荷层级、不同类型日、不同时间阶段分别建立模型，也可根据业务需求建立负荷综合预测模型。根据负荷预测模型、负荷特性、预测精度需求、季节、气象等情况综合考虑进行选择，预测算法可包括最小二乘法、线性回归、倍比平滑法、模糊聚类法、时间序列算法、线性外推法、频域分量法、人工智能算法、专家系统法等，可选择一种或多种算法组合预测。负荷预测分为初始预测、预测修正两个环节。初始预测通过负荷预测模型进行预测，预测修正考虑相关影响因素（专家经验、社会因素、气象因素、新能源发电因素、年自然增长率）修正初始预测结果。对于社会因素、气象因素相似日期的负荷预测，宜考虑结合相似日、叠加历年自然增长率进行负荷预测修正。

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标准规定了交直流混联电网直流系统辅助决策的基本技术要求。适用于交直流混联电网直流系统辅助决策技术在多电源直流并网，交流电网运行支撑，直流系统功率平衡及电压控制，启停、保护及恢复等场景下的设计、研发、检测及运行。直流系统的辅助决策根据交直流系统拓扑结构和接线方式、交流电网强度、换流站类型等情况综合考虑进行选择，应能满足在多场景下的总体性要求。直流系统的辅助决策应在信息交互、控制决策、效果评估与反馈三个环节满足技术要求。信息交互通过数据接口从调度自动化系统获取交直流混联电网关键构成要素和决策所需数据。控制决策针对不同运行场景匹配控制模式，计算生成并下发各层级控制指令。针对各辅助决策，还应进行合理的效果评估与反馈。

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标准规定了新型电力系统需求侧调控潜力评估的基本技术要求。基于不同负荷类型的相关历史数据，建立负荷可调潜力预测模型，可针对不同负荷类型、不同负荷层级、不同用电计划分别建立模型，也可根据业务需求建立区域需求侧负荷可调潜力综合评估模型。根据电力用户类型、用户负荷特性、需求侧调控计划、日期、气象等情况综合考虑进行选择，评估算法可包括机器学习、深度学习、长短期记忆网络、模糊逻辑和数据挖掘等，可选择一种或多种算法形成组合评估策略。负荷调控潜力评估分为调控潜力因素指标构建、指标权重计算与潜力评估三个环节。影响因素指标构建，需要从用户类型、经济需求、社会和系统层面构建多维影响因素指标体系，指标因素可不限于负荷的历史数据、用户行为模式、负荷的可调节性、经济激励措施、社会接受度以及系统运行约束等因素。指标权重计算，这一步骤宜应用正向与负向指标区分对各影响因素的重要性进行量化。调控潜力评估可使用模深度学习、长短期记忆网络和模糊逻辑等方法对负荷的调控潜力进行评估。

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标准规定了多网融合互动下城市充放电负荷仿真的基本要素及其采集方法，明确了各项输入数据的基本要求，确保不同仿真案例具有一致的要素。标准描述了基于交通网精细化仿真的充放电负荷求解的方法。在设定合适充放电决策机制的基础上，通过精细化交通网仿真，确定电动汽车在不同充放电设施之间的移动的情况。根据充放电站站内的充放电设施配置情况和电网册给定的充放电功率限制，求解充电站的充放电负荷。标准描述了基于配电网仿真的供电方案求解方法。配电网的仿真应计及配电网内的各类发电、用电和储能设施，考虑与外部电网的连接，并以交通网仿真结果作为电动汽车充放电负荷的基本依据。对于最优供电方案的求解，规定其不变量、可变参数和状态变量。

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标准规定了新型电力系统时序生产模拟输入数据的基本要求。需准确采集和处理负荷、新能源出力、电网拓扑结构、机组运行特性等数据。要求数据具有较高的采集精度和时效性，并进行修正和标准化处理，确保数据一致性与准确性。标准还定义了新型电力系统时序生产模拟建模的基本形式，包括以最小化发电成本为目标的目标函数，以及涵盖电力电量平衡、潮流、传输、备用等系统级约束，和机组的出力、爬坡、启停时间等机组级约束。根据具体需求，亦可添加如频率安全约束等特殊约束。为加速求解时序生产模拟问题，可采用整数松弛、线性松弛、聚类、分解等技术，或结合人工智能优化求解过程。此外，可借助GridView、GOPT、PLEXOS等工具进行模拟。模拟结果可通过电力电量平衡、线路传输功率、碳排放、燃料消耗等指标进行评估，以衡量电力系统的经济性、可靠性和环境影响。

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本标准规定了交直流混联系统潮流智能协调控制的基本技术要求。基于交直流混联系统的多层次架构和运行特性，制定适用于不同运行场景的潮流协调控制模型和策略，涵盖稳态潮流分布优化、动态潮流调整以及全局优化控制的各个环节。交直流混联系统的控制模型应全面反映交流侧和直流侧的拓扑结构、电气特性及动态响应能力，涵盖换流器调控模型、电网负载模型及新能源接入特性等内容。优化控制需基于多目标策略，结合广域协同算法和数据驱动方法，满足系统在稳态和动态下的运行需求。交流侧和直流侧的电压与功率控制应以电压稳定性、功率平衡和网损优化为核心目标，结合关键参数制定控制策略。实时数据采集与处理通过智能传感器与大数据分析技术提供决策支持，确保系统运行状态的全面感知与精准控制。潮流控制效果的评估需综合考虑网损优化、电压稳定性、系统响应能力及运行可靠性，通过设定关键指标如网损率、电压偏差及控制响应时间，全面衡量控制策略的经济性与实用性。

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标准规定了新型电力系统储能配置的基本技术要求。基于不同场景的储能配置，结合不同配置考虑因素，形成更为合理的配置方案。储能配置需考虑的配置因素包含多方面。在容量要求上，能量容量配置要考虑调峰、可再生能源消纳和备用电源需求；功率容量配置需考虑调频、无功功率调节和暂态稳定性要求；系统性能要求关注充放电效率、自放电特性和循环寿命等。接入系统配置要求包括接入点选择、接入电压等级、保护与控制配置以及通信与监测配置。储能系统数据分析包括数据采集和特性分析。数据采集涵盖电力系统数据和储能系统数据。特性分析涉及技术特性、经济特性和环境特性。储能系统配置方面，能量容量配置依据电网调峰、可再生能源消纳和备用电源需求确定；功率容量配置根据电力系统调频、故障清除时间和无功功率需求确定。

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