电力系统短期负荷预测毕业设计

1 。导言

为电力负荷预测制定一个精确的模型对一个公用事业公司的运作和规划是必不可少的。负荷预测也可帮助电力事业来作出重大的决定，包括关于购买和发电，负荷开关，及基础设施的发展。负荷预测对能源供应国，国际团结，金融机构，和其他与会者，在发电，输电，配电，和市场都是非常重要的。负荷预测可分为三类：短期预测，这通常是由一小时到一周，中期预测，这通常是一个星期到一年，而长期预测是长于一年。对于公用事业公司来说，预测不同的时间跨度对于不同的业务是重要的，当然这些预测的本质也一样是不同的。例如，对于一个特定区域，我们可以预测第二天的负荷，准确性可达到1-3％。但是，我们无法预测下一年度的高峰负荷，因为准确的长期天气预报到目前为止还是不可行的。对于明年的高峰预测，我们可以根据历史上的气象观测来提供大概的负荷分布。也有可以根据业界惯例，预测所谓天气正常化负荷，它将代替平均每年最高的气候条件或者比这个给定地区平均最高

的天气条件差一些。

天气正常化负荷是对所谓的正常天气条件实施负荷计算，它是一定的时间内，历史高峰负荷的平均值。这一时期从一个有用的点到另一个，多数公司采取过去25-30年的数据。负荷预报对公用事业公司的运作和规划一直是重要的。甚至，由于能源工业的不合理规划，负荷预测变得更加重要.随着供应和需求的波动变化和能源价格上升的因素，在十年或以上，在繁忙情况，负荷预测是制定水电费非常重要的依据。短期负荷预测方法可以帮助估计负荷流动，并作出决定，可以防止超载。及时实施这样的决定可以改善网络的可靠性，并减少发生设备故障和停电的次数。负荷预测也是一个重要的比较评价标准，为市场上提供的各种先进

的金融产品在能源方面的价格提供一个标准。

在放松管制的经济下，基于长期预测的资本性支出的决定，比在那个加息有可能由资本开支

项目决定的非开放的经济体系更加重要。

大多数预测方法利用统计技术或人工智能算法，如回归，神经网络，模糊逻辑和专家系统。大致可分为两种方法，即所谓的最终用途法和计量经济学法，都已广泛用于中期和长期预测。在这些方法中包括所谓的同类天法，就像回归模型，时间序列，神经网络，统计学习算法，模糊逻辑，专家系统一样已被短期预报而开发。正如我们所见，大量的数学方法和思路已用于负荷预测。发展和改善适当的数学工具，将促使开发更准确的负荷预测技术。负荷预测的精度不仅取决于负荷预测技术，而且取决于预测天气的情况。气象预报是一个重要话题，也

是外界对本章议论的内容。

这里我们只是提了在发展计算机化的气象预报系统中的重大进展，其中包括由大学开发和

支持的中尺度模式MM5。

2 重要因素预测

短期负荷预测的几个因素应予以考虑，例如时间因素，气象数据，并尽可能了解客户等级。中期和长期预测应顾及历史负荷和天气数据，在家电领域不同类别的用户数目及其特点，包括年龄，经济和人口统计数据，以及他们的预测，家电销售数据，和其他因素都要予以考虑。时间因素，包括这一年里，一周的某一天，某一小时。在平日和周末，负荷之间有重大差别。平时的负载也可以有所不同。举例来说吧，在星期一和星期五，被周末隔开的两天，负荷是不同的。而且由周二到周四也可能有很大的不同。在今年夏天的时候尤为如此。假期比非假期更难预测，因为他们相对显得不规则。

气象条件影响负荷。事实上，预测天气的参数是最重要的，在短期负荷预测.各种天气变数应考虑进来。温度和湿度是最常用的负荷预测因子。一个电力负荷预测调查表示，13个利用温度，而只有3个利用了温度和湿度，3个利用额外的气象参数，3个只用于负荷.在

以上列举的天气变数中，两种复合天气变函数，thi （温度，湿度指数）和wci （风寒冷指数），已广泛用于公用事业公司。thi是衡量酷暑的热度，而相反wci是衡量冬季冷度。大部分电力客户提供服务的类型不同，如住宅，商业及工业生产等对不同类别的客户，电力的使用模式不同，对同一个阶层的客户是一样。因此，大部分公用事业按阶级基础区分负荷是否为一类。

3 。预测方法

在过去的几十年中，一些预报方法已经开发出来。有两个方法，即所谓的最终用途法和计量经济学法，它们都已广泛用于中期和长期预测，而且采取了多种方式，其中包括所谓的同类天法，像各回归模型，时间序列，神经网络，专家系统，模糊逻辑，统计学习算法都是用于短期预测的。开发，改进，并深入调查适当的数学工具，将促使发展更准确的负荷预测技术.统计办法通常需要一个数学模型来表示。负荷由于功能不同的因素，如时间，天气，以及顾客阶层。共有两个重要的类别，如数学模型，分别是：加模型和乘法模型。他们对是否为负荷总和（添加剂）的一些组件或产品（乘）的若干因素各有不同的预测. 例如，Chen等。介绍了一种添加剂的模式，采取的形式为预测负荷作为函数的四个组成部分：

L = Ln + Lw + Ls + Lr,

其中L是总负荷，LN代表"正常"的一部分负荷，这是一套标准化的负荷形状来衡量每一个"型"，已被确定为发生在整个一年中任一天，Ls代表着天气敏感的部分负载，LS是一项特别活动的组成部分，创造偏离了正常负荷的可观模式，及LR ，是一个随机参数.chen等人。还建议电价可以作为一项额外的方法列入这种模式。当然，价格跌幅/增加影响用电。大成本敏感的工业和体制荷载能对负荷有重大影响。这项研究[ 4 ]用宾夕法尼亚-新泽西-马里兰（pjm ）现货价格数据（因为它与安大略水电负荷），作为神经网络的输入。作者报告说，准确的估算的取得收益于价格数据.乘法模型，可采取这种形式

L = Ln ·Fw ·Fs ·Fr,

LN是正常的（基本）的负荷，FW，Fs是校正因子，Fr是一个确定的常数可以增加或减少总的负荷。这些更正是基于当前的天气（Fw），特殊事件（Fs），以及随机波动（Fr）。像电价（Fp）和负荷增长（Fg）这些因素也可以被包括在内。拉赫曼介绍了一种用乘法模型基于理论的预测方法。天气变化和基本负荷与恶劣天气的测量将包括在此模型中。

3.1中期和长期负荷预测方法

最终建模法，经济计量模型法，以及他们的组合在中期和长期负荷预测中是最常用的。电器用户使用的房子大小，新装备的年龄，新技术的变化，客户行为，种群动态，通常包括在统计和模拟模型中，它是基于所谓的最终用途法。此外，经济因素，如人均收入，就业水平，和电价是包括在计量经济模型中的。这些模型经常结合最终建模法。长期预测包括人口变化，经济发展，产业建设，科技的发展的预测。

最终使用法，直接估计能源消耗，利用从最终用途和最终用户得到的广泛的信息，如家电，顾客使用，年龄，房子的大小等等.客户的统计信息，随着动态变化是预测的基础.最终利用模式侧重于电力在住宅，商业和工业部门的各种用途。这些模式是根据以下原则，即电力需求的增长是基于顾客对光，制冷，制热，制冷等的需求。从而最终使用的模式解释对能源的需求时，将其作为一个电器在市场上数目的函数。理想的说，这种做法是十分正确的。但是，它对最终用途数据数量和质量是非常敏感的。举例来说吧，在此方法中的分布设备年龄对特定类型的设备是很重要的。最终用途预测需要较少的历史数据，但需要很多有关客户和装备的信息。

计量经济模型。计量经济学的方法将经济学理论和统计技术结合起来预测电力需求。该办法估计能源消耗（依变数）和影响消费的因素之间的关系。这种关系由最小二乘法或时间序列方法来估计。在这个框架内，其中一种选择是集料的计量方式，在不同的部门（住宅，商业，

工业等）消费时，将作为一个天气，经济和其他变量函数的计算公式，然后用最近的历史数据来估计。一体化的经济计量方法纳入最终使用的方法把行为组件和终端使用方程等价起来。

统计模型为基础的学习。最终用途和电子方法，需要大量家电，顾客，经济学等的相关资料，其应用比较复杂，需要人的参与。此外，这类信息往往是不符合有关的特定客户及公用事业，并保持和支持"平均"客户或对不同类型的客户采取平均的做法。如果公用事业要进行下一期的预测并分领域，问题就出现了，它通常被称为负载的口袋。在这种情况下，

大量的工作将随着人数负荷的口袋增加而增加比例。此外，对不同负载的口袋最终使用概况和计量数据通常是不同的。对特定领域，与公用事业的平均特点可能有所不同，所以未必有用。为了简化中期预测，使之更加准确，并避免使用没用的资料，feinberg等人制定了一个统计模型，从历史数据汲取负荷模型的方法。

feinberg等人，研究了由在美国东北部的公用事业公司提供的负载数据集。研究的重点是夏季数据。我们几个比较负荷模型，并得出结论，认为下列乘法模型是最准确的。

L(t) = F(d(t), h(t)) ·f(w(t)) + R(t),

其中L（t）是实际负荷，d(t)是一周的某一天，h(t)是一天的某个小时，F(d, h)是每天和每小时的组成部分，w(t)的天气资料，包括温度和湿度，f(w)是气象因素，与r（t）是一个随机变量.i事实上，w(t)是一个向量由当前和滞后天气许多变数构成。这反映出一个事实，就是电力负荷不仅取决于目前的天气状况，而且还取决于在过去几小时或几天的天气。特别的，著名的效应即所谓热浪说，在天气炎热时使用冷气机，持续数天来估计气象因子f(w)时，我们采用了回归模型

f(w) = β0 +_βjXj ,

XJ是目前和以往的气象参数非线性功能的解释性变量，β0，βj是回归系数.模型参数可以反复被计算出。我们用F =1开始。然后，我们使用上述回归模型来估计f，然后，我们估计F 等等.描述算法表现出历史每小时的负荷和天气数据的快速收敛。我们已应用到许多领域，用户在5万和25万之间。图12.1给出的一个例子，一个散步图谋，比较模型与实际参数。图12.2显示了实际负荷和模型迭代过程的收敛的相关性。图12.3显示了收敛的线性回归程序算法。

图12.1 。散布图的实际负荷与示范。

软件，即采用描述的方法，知道了该模型的参数，并基于过去25-30年的数据提出未来一年的预测模型。虽然历史负荷可能没用，该软件适用于过去一年模式，以历史气象资料来估计明年的峰值分布。

图12.2 。相关关系，实际负荷和示范。

图12.3 。收敛的R2对实际负荷与示范。

该软件生成的几个重要特点。举例来说，对于每个负荷包和系统，它计算出天气正常化的因素，是一个高峰负荷向将在平均峰值条件观察的负荷的比例。它还为下一年的高峰产生概率分布。描述的方法可以应用到中期和长期预测。然而，长期预测应纳入经济和人口动态预测，作为输入参数。

3.2短期负荷预测方法

对于短期负荷预测大量统计和人工智能技术已经开发出来。

类似天的方法。这种方法是基于寻找在一，二，或三年与所预测的一天具有类似特点的历史资料。相似的特点，包括天气，一周中的某一天。负载类似的一天被认为是一个预测。而不是一个单一的同类日负荷，预测可以是一个线性组合或回归程序，也可以包括几个类似的疗程趋势系数，可用于在过去几年的类似的日子。

4 未来的研究方向

在这一章中我们已经讨论过几个统计与人工智能技术已经开发出来用于短期，中期和长期电力负荷预测。几个统计模型和算法虽然已被开发，但经营专案。如果有人研究这些统计模型并发展数学理论，以至于能解释这些算法，预测的准确性就可以得到改进。研究人员也应调查适用于发达的模型和算法的范围。至目前为止，没有一个单一的模式或算法是优于一切事业的，原因是公用事业的服务范围随着不同的混合的工业，商业和住宅用户而变化。他们也各有不同的地理，气候，经济，社会等方面的特点。为了能选择最合适的算法，公用事业部门可以去测试算法实时数据。事实上，一些公用事业公司都使用几种负荷预测方法。据我们所知，没有一个众所周知的先验条件，可以侦测可预测的方法更适合于某一特定的负荷区的。一个重要的问题，是调查负荷预测算法和模式对顾客人数，地区的特点，能源价格，和其他因素的敏感性.如上所述，天气是一个影响负载的重要因素。通常的做法是短期负荷预测的用途将预测天气的情况作为输入。不过，在气象预报中最重要的是最近的事态发展，就是所谓合奏的方式，它由多运算的预测组成。那么概率度量衡可以分配到这些预测中。单一的天气预报可由多投入负荷预测来代替，并作为其输出。这些投入产生多种负荷预测。在最近的论文中，作者描述合奏负荷预测，根据天气预报乐队和各种统计预报方法。有负荷预测有两

个好处：用概率的形式：（一）能不能达到一个更准确的预测，每小时所得采用多种自由组合，例如，将他们平均;（二）用概率描述未来的负荷，可作为一项投入，决策支持系统作出采购和交换的决定。总的来说，这是众所周知的。从适当的数学模型，即知识的需求分布来产生比知识预期的需求更多的成本效益。在更广泛的规模，我们认为，重要的研究和发展方向是：（一）结合天气和负荷预测及（二）将负荷预测包含到各种决策支持系统中。

5 。结论

准确的负荷预测对在充满竞争的环境中所造成的电力行业不正常是非常重要的。本文我们回顾一些统计和人工智能技术，都是用于电力负荷预测的。我们还讨论了影响预测的准确性的因素，如气象资料，时间因素，顾客等级，以及经济和终端使用的因素。负荷预测方法，利用先进的数学模型。在电力负荷预测及其在工业应用中可以通过提供短期负荷预测，在概率分布的形式下，而不是预测的号码来实现并取得更多进展;举例说那些所谓合奏的方式都可以使用。我们相信，这方面的工作进展，在电力负荷预测将实现两个方向：（一）基础研究统计与人工智能及（二）更好地以实施适当的模式了解有关负荷动力学及其统计特性。

引言 (8)

1.负荷预测 (8)

1.1电力系统负荷预测 (8)

1.2负荷预测的基本过程 (9)

1.2.1调查和选择历史负荷数据资料 (9)

1.2.2历史资料的整理 (9)

1.2.3对负荷数据的预处理 (9)

1.2.4建立负荷预测模型 (9)

1.3负荷预测的特点和原理 (10)

1.3.1负荷预测的特点 (10)

1.3.2负荷预测的原理 (10)

1.4 电力负荷预测方法简介 (11)

1.4.1 经典预测方法 (12)

1.4.2 现代负荷预测方法 (12)

1.5 负荷预测的分类 (13)

2、短期负荷预测 (14)

2.1短期负荷预测意义 (14)

2.2短期负荷预测方法回顾 (15)

2.3短期负荷特性分析 (19)

2.3.2典型负荷分量的特性 (20)

2.3.3天气敏感负荷分量的特性 (23)

2.3.4特别事件负荷分量的特性 (25)

2.3.5随机负荷分量的特性 (25)

3、灰色系统理论 (25)

3.1灰色系统 (25)

3.2灰色系统的基本特点、基本内容及方法 (26)

3.2.1灰色系研究的基本内容 (26)

3.2.2灰色系统基本原理及基本方法 (27)

3.3灰色系统建模的机理 (28)

3.4灰色系统五步建模思想 (29)

3.5灰色预测技术的研究和应用 (29)

4、系统仿真技术简介 (34)

4.1模型仿真技术 (34)

4.2系统开发平台 (35)

5、算例分析与结论 (36)

5.1算例分析 (36)

5.2气候温度突变对负荷预测的影响 (36)

5.2.1气候温度对负荷预测影响的处理原则 (36)

5.2.2 气候温度突变条件下的预测值例算 (36)

5.3结论 (42)

参考文献 (43)

引言

随着国民经济的发展和人民生活水平提高，电力己成为国民经济建设和人民生活中必不可缺少的重要能源，使得负荷预测越来越引起了人们的重视。正确的预测电力负荷，既是为了供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力，也是为了编制全国电力规划提供依据。因此，电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展，乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。负荷预测依其运用领域可分为：运转规划、电源开发及电力系统规划等三种，其不同应用领域所需负荷预测之内容亦不尽相同。因此，负荷预测的模式及其所使用的数学模式与公式，皆随各电力事业不同背景与环境的条件而有相当大的差异。

而电力市场的建立和发展，对短期负荷预测提出了更高的要求，一般而言短期（数小时至数周）负载预测是应用于负载管理、经济调度、发电预定、机组发电以及污染控制等之重要参考依据，短期负荷预测不再仅仅是EMS的关键部分，同时也是制定电力市场交易计划的基础。因此精确的短期负载预测，可以提供电力规划人员评估发电成本及供电可靠度的参考指标，即能避免限电危机以及电力能源的浪费。

1.负荷预测

1.1电力系统负荷预测

电力系统负荷预测包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测。最大负荷功率预测对于确定电力系统发电设备及输变电设备的容量是非常重要的。为了选择适当的机组类型和合理的电源结构以及确定燃料计划等, 还必须预测负荷

及电量。负荷曲线的预测可为研究电力系统的负荷峰值、抽水蓄能电站的容量以及发输电设备的协调运行提供数据支持。

1.2负荷预测的基本过程

负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据, 建立科学有效的预测模型, 采用有效的算法, 以历史数据为基础, 进行大量试验性研究, 总结经验,不断修正模型和算法, 以真实反映负荷变化的规律。其基本过程如下。

1.2.1调查和选择历史负荷数据资料

多方面调查收集资料, 包括电力企业内部资料和外部资料,从众多的资料中挑选出有用的一小部分, 即把资料浓缩到最小量。挑选资料时的标准要直接、可靠并且是最新的资料。如果资料的收集和选择得不好, 会直接影响负荷预测的质量。

1.2.2历史资料的整理

一般来说, 由于预测的质量不会超过所用资料的质量, 所以要对所收集的与负荷有关的统计资料进行审核和必要的加工整理, 以保证资料的质量,从而为保证预测质量打下基础。即要注意资料的完整无缺, 数字准确无误, 反映的都是正常状态下的水平, 资料中没有异常的“分离项”, 还要注意资料的补缺, 并对不可靠的资料加以核实调整。

1.2.3对负荷数据的预处理

在经过初步整理之后, 还要对所用资料进行数据分析预处理, 即对历史资料中的异常值平稳化以及缺失数据的补遗, 针对异常数据, 主要采用水平处理、垂直处理方法。数据的水平处理即在进行分析数据时, 将前后两个时间的负荷数据作为基准,设定待处理数据的最大变动范围, 当待处理数据超过这个范围, 就视为不良数据, 采用平均值的方法平稳其变化; 数据的垂直处理即在负荷数据预处理时考虑其24 h 的小周期, 即认为不同日期的同一时刻的负荷应该具有相似性, 同时刻的负荷值应维持在一定的范围内, 对于超出范围的不良数据修正为待处理数据的最近几天该时刻的负荷平均值。

1.2.4建立负荷预测模型

负荷预测模型是统计资料轨迹的概括, 预测模型是多种多样的, 因此, 对

于具体资料要选择恰当的预测模型, 这是负荷预测过程中至关重要的一步。当由于模型选择不当而造成预测误差过大时,就需要改换模型, 必要时, 还可同时采用几种数学模型进行运算, 以便对比、选择。在选择适当的预测技术后, 建立负荷预测数学模型, 进行预测工作。由于已掌握的发展变化规律,并不能代表将来的变化规律, 所以要对影响预测对象的新因素进行分析, 对预测模型进行恰当的修正后确定预测值。

1.3负荷预测的特点和原理

1.3.1负荷预测的特点

由于负荷预测是根据电力负荷的过去推测它的未来数值，所以负荷预测工作所研究的对象是不确定事件。只有不确定事件、随机事件，才需要人们采用适当的预测技术，推知负荷的发展趋势和可能达到的状况。这就使负荷预测具有以下明显的特点。

⑴不准确性:因为电力负荷未来的发展是不确定的，它要受到多种多样复杂因素的影响，而且各种影响因素也是发展变化的。人们对于这些发展变化有些能够预先估计，有些却很难事先预见到，加上一些临时变化的影响，因此就决定了预测结果的不准确性或不完全准确。

⑵条件性:各种负荷预测都是在一定的条件下作出的，对于条件而言，又可分为必然条件和假设条件两种。

⑶时间性:各种负荷预测都有一定的时间范围，因为负荷预测属于科学预测的范畴，因此，要求有比较确切的数量概念，往往需要指明预测的时间。

⑷多方案性:由于预测的不准确性和条件性，所以有时要对负荷在各种可能的发展情况下进行预测，就会得到各种条件下不同的负荷预测方案。

1.3.2负荷预测的原理

负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。电力系统短期负荷预测是指对电网未来某一天至一周的负荷进行预测。电网负荷由基本负荷、天气敏感负荷和随机负荷组成。

负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律，预计或判断其未来发展趋势和状况的活动，因此必须科学的总结出预测工作的基本原理，用于指导负荷预测

工作。

⑴可知性原理:也就是说，预测对象的发展规律，其未来的发展趋势和状况是可以为人们所认知的，客观世界是可以被认知的，人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结它的过去和现在推测其将来。这就是预测活动的基本原理。

⑵可能性原理:因为事物的发展变化是在内因和外因的共同作用下进行的，内因的变化及外因作用力大小不同，会使事物发展变化有多种可能性。所以，对某一具体指标的预测，往往是按照其发展变化的多种可能性，进行多方案预测的。

⑶连续性原理:又称惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续统一的过程，其未来发展是这个过程的延续。它强调了预测对象总是从过去到现在，再从现在发展到未来。电力系统的发展变化同样存在着惯性，如某些负荷指标会以原来的趋势和特性保持下来，延续下去。因此了解事物的过去和现在，并掌握其规律，就可以对未来的发展情况利用连续性原理进行预测。

⑷相似性原理:尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但一些事物发展之间还是存在着相似之处，人们可以利用这种相似性原理进行预测。在很多情况下，作为预测对象的一个事物，其现在的发展过程和发展状况可能与另一事物过状况相类似，人们就根据后一事物的己知发展过程和状况，来预测所预测对象的未来发展过程和状况，这就是相似性原理。

⑸反馈性原理:反馈就是利用输出返回到输入端，再调节输出结果。预测的反馈性原理实际上就是为了不断提高预测的准确性而进行的反馈调节。人们在预测活动实践中发现，当预测的结果和经过一段实践所得到的实际值之间存在着差距时，可利用这个差距，对远期预测值进行调节，以提高预测的准确性。

⑹系统性原理:预测对象是一个完整的系统，它本身有内在的系统，它与外界事物的联系又形成了它的外在系统，这些系统综合成一个完整的总系统，在预测中都要进行考虑。即预测对象的未来发展就是系统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间的相互作用和相互影响有关。系统性原理还强调系统整体最佳，只有系统整体最佳的预测，才有高质量的预测，才能为决策者提供最佳的预测方案。

1.4 电力负荷预测方法简介

电力负荷预测分为经典预测方法和现代预测方法。

1.4.1 经典预测方法

(1)趋势外推法

趋势外推法就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测。电力负荷虽然具有随机性和不确定性, 但在一定条件下, 仍存在着明显的变化趋势, 例如农业用电, 在气候条件变化较小的冬季, 日用电量相对稳定, 表现为较平稳的变化趋势。这种变化趋势可为线性或非线性、周期性或非周期性等。

(2)时间序列法

时间序列法是一种最为常见的短期负荷预测方法, 它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性, 去建立和估计产生实际序列的随机过程的模型, 然后用这些模型去进行预测。它利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性, 通过对历史数据时间序列的分析处理, 确定其基本特征和变化规律, 预测未来负荷。时间序列预测方法可分为确定型和随机型两类, 确定型时间序列作为模型残差用于估计预测区间的大小, 随机型时间序列预测模型可以看作一个线性滤波器。根据线性滤波器的特性, 时间序列可划为自回归(ar)、动平均(ma)、自回归——动平均(arma)、累计式自回归——动平均(arima)、传递函数(tf)几类模型, 其负荷预测过程一般分为模型识别、模型参数估计、模型检验、负荷预测、精度检验预测值修正5个阶段。

(3)回归分析法

回归分析法是根据负荷过去的历史资料, 建立可以分析的数学模型, 对未来的负荷进行预测。利用数理统计中的回归分析方法, 通过对变量的观测数据进行分析, 确定变量之间的相互关系, 从而实现预测。

1.4.2 现代负荷预测方法

20世纪80年代后期,一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到成功应用。其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。

(1)灰色数学理论

灰色数学理论是把负荷序列看作真实的系统输出,它是众多影响因子的综合

浅谈电力系统短期负荷预测

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/767450738.html, 浅谈电力系统短期负荷预测作者：李家龙王蒙谷心洋来源：《中国科技纵横》2017年第03期摘要：研究了气象因素（温度、湿度、降雨量等）对电力系统负荷的具体影响，结果表明：温度对预测结果影响最大。建立了指数平滑模型、动态神经网络模型对电力系统短期负荷进行预测，对两种预测模型的优缺点进行了比较。结果表明：三次指数平滑能很好的预测短期负荷的发展趋势，而动态神经网络模型有更高预测结果精度。最后通过算例进行了说明。关键词：电力系统；负荷预测；气象因素；预测模型中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）03-0171-02 1引言电力系统短期负荷预测，在国内都有相关的研究，如文献[1]构建了一种基于统计分析的负荷规律性评价方法。在此基础上，建立了预估负荷预报误差极限的分析方法。运用所提出的方法对负荷变化的规律性进行评价。文献[2]利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测，在保证有足够的训练样本的前提下，对预测模型进行合理分类，构造了相应于不同季节的周预测、日预测模型，文献[3]从不同角度对气象因素对电网负荷影响进行了深入的分析，介绍了国内外的研究现状，提出了气象因素对短期负荷预测影响分析的思路、方法和意义，讨论了常用电力负荷特性的分析方法，文献[4]短期负荷预测的“双周期加混沌”法是基于负荷记录数学性质的预测方法.为了进一步提高其预测精度而提出的三项改进。以上研究都没有深入研究气象因素对短期负荷预测的具体影响，给出较为直观的数字；研究表明，气象因素是影响短期负荷的主要因素，温度、风速、降雨量、等都对负荷产生一定程度的影响。气温是对负荷影响最大的气象因素。故各气象因素与负荷之间存在一定的相关性。本文讨论了象因素对短期负荷预测的具体影响，建立三次指数平滑模型和动态神经网络模型对负荷进行预测。 2 问题描述短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，提高负荷预测精度，是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。现代电力系统中，气象因素（温度、湿度、降雨量等）对电力系统负荷的影响愈显突出。考虑气象因素成为调度中心进一步改进负荷预测精度的主要手段之一。符号说明：最近几天t时刻的负荷平均值

负荷预测方法一

1、单耗法这个方法是根据预测期的产品产量（或产值）和用电单耗计算需要的用电量，即 A h ＝∑=n i 1Q i U i 式中 A h —某行业预测期的需电量； U i —各种产品（产值）用电单耗； Q i —各种产品产量（或产值）。当分别算出各行业的需用电量之后，把它们相加，就可以得到全部行业的需用电量。这个方法适用于工业比重大的系统。对于中近期负荷预测（中期负荷预测的前5年），此时，用户已有生产或建设计划，根据我国的多年经验，用单耗法是有效的。在已知某规划年的需电量后，可用年最大负荷利用小时数来预测年最大负荷，即 P n·max =T A n m ax 式中 P n·max —年最大负荷（MW ）； A n —年需用电量（k W·h ）； T max —年最大负荷利用小时数（h ）。各电力系统的年最大负荷利用小时数，可根据历史统计资料及今后用电结构变化情况分析确定。单耗法分产品单耗法和产值单耗法。采用单耗法预测负荷的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。单耗法可根据第一、第二、第三产业单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量(以下简称“单耗”) 进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划第一、第二、第三产业的综合单耗，然后根据国民经济和社会发展规划指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。单耗法的优点是方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。

电力负荷预测

中国农业大学毕业设计（论文）电力负荷的预测学院（系）：专业班级：学生姓名：指导教师：学位论文原创性声明

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摘要电力负荷预测是电力系统调度、用电、规划等管理部门的重要工作。短期电力负荷预测圭要用来预报未来几小时，一天至几天的电力负荷，它是能量管理系统的重要组成部分，在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。随着电力企业逐渐走向市场，对短期负荷预测提出了更高的精度要求。由于电力负荷受政治、气候、以及电力负荷自身状况等多种因素的影响，因此负荷预测是一项十分复杂的工作。本文首先分析了电力系统负荷的构成，阐述了国内外短期电力负荷预测的基本方法，并在此基础上对近一年来的负荷数据进行统计分析，重点介绍了数据预处理的方法、相似目的选取和灰色模型在短期电力负荷预测中的应用。关键词：短期负荷预测精度系统设计 Abstract Electrical load forecasting has important function in programming and dispatching department of power system．Short—term load forecasting,which major function is to forecast future power load several hours or several days 1ater,is the main part of the energy management system(EMS)．Meanwhile，It is important to the security and economical operation in modem power systems．Gone with the power Plant walking towards to the power market，load forecasting precision standard has become more and more strict． Because power load is influenced by multiple factors，such as politics，climate，self-status of the power load and so on,short-term load forecasting is a complex employment．Firstly，this paper analyses constitutes of the electrical load，and then introduces the basic method for short—term load forecasting at home and abroad．On the basis of these theories，this analyses load data in nearly one year,and then make emphases On the method of processing the history load data ，the selection of the similar day and the applying of the gray model in short-term load forecasting.At last,this paper shows the designing procedure of the power short-term load forecasting system and then proved the validity of the gray model method. Key words：short-term load forecasting precision system design

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理 1.1负荷预测及其分类 1.1.1负荷预测概念负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 1.1.2负荷预测的分类按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。

1.2负荷预测的基础数据处理 1.2.1负荷预测的基础数据基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整） 1.2.2数据处理为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 2.1经验技术预测方法 2.1.1专家预测法专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对

电力系统短期负荷预测方法综述

电力系统短期负荷预测方法综述本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述，就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。在目前的预测方法里，主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析，比较其不同预测方法的优点及不足的地方。并且提出了短期负荷预测的精度提升了，不仅在历史的数据上重视了其积累，还应重视在预测的模型选择上要合适，综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。标签：电力系统短期负荷预测电力负荷预测在能量的管理系统组成中是极为重要的部分，而短期电力负荷预测则是对几个小时后或是一天、几天的电力负荷值上进行预报。短期电力负荷预测不仅在电力系统安全以及经济的运作下提供了相关保障，还为市场的环境编排高度计划等打下了基础。不过在这个电力生产与消费的日趋市场化下，针对负荷预测的准确及可靠性上也有了更为高的要求，而且就电力系统管理与运行来讲其负荷预测逐渐成为了一个主要的研究领域。预测精度是决定短期负荷预测的作用大小的，所以在短期负荷预测方法研究的重点上是如何对预测精度进行提高。虽然短期负荷预测的研究历史已經很长远了，国内外的学者也对其在方法还有理论方面对于预测模型进行研究工作。当短期负荷出现因素太多的情况下，从而限制了预测方法的范围以及精度。下文针对短期的预测方法展开一个综合性的探析。在研究未来发展方向的同时也为实际情况下短期负荷的预测提供了一个基础。 1 基于短期负荷的预测特点对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点：①在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。②不同的负荷预测方法存在相应的条件性。③短期负荷预测在时间上各有不同。④预测的结果包含多方案性。短期负荷预测精度的影响因素：①以往历史数据。②自然天气情况。③其日期类型。④负荷预测模型。⑤相关社会事件等。 2 简述短期负荷预测方法短期负荷由于受到来自不同方向的因素影响，面临时间序列问题上其随机的过程表现的很不平稳，就算面临的影响因素包罗万象，不过在这些因素中都存在一个特点那就是有规律性。能够为实际预测打下基础，其短期负荷预测的方法大致分为四类。

基于BP神经网络的短期电力负荷预测

西安工业大学北方信息工程学院本科毕业设计（论文）题目：基于BP神经网络的短期电力负荷预测系别电子信息工程系专业电气工程及其自动化班级B070307 姓名宋亮学号B07030716 导师张荷芳焦灵侠 2011年6月

毕业设计（论文）任务书系别电子信息系专业电气工程自动化班 b070307 姓名宋亮学号 b07030716 1.毕业设计（论文）题目：基于bp 神经网络的短期电力负荷预测 2.题目背景和意义：电力系统是由电力网、电力用户组成，其作用就是对各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎标准要求的电能，以随时满足负荷要求。但是由于电力的生产与使用具有其特殊性，即电能是不能储存的。这就要求系统发出电力随时紧跟系统负荷的变化动态平衡，否则，就会影响供用电的质量。电力系统负荷预测因此发展起来，成为工程科学中重要的研究领域，是电力系统自动化中一项重要内容。在电力系统安排生产计划和实际运行的过程中，负荷预测起着十分重要的作用，主要表现在以下几个方面： (1)经济调度的主要依据。对电力系统来说，必须对用户提供可靠而经济的电能，以随时满足各类用户的要求，亦即满足用户的负荷需求，而在另一方面，又要考虑生产成本，由于电能不能大量储存，因此必须在确保系统安全的情况下尽量减少实时发电备用容量。(2)生产计划的要求。电力系统中，由于其可靠性的要求，各种发、供电设备都有确定的检修周期。(3)电力系统安全分析的基础。电力事故所造成经济损失和社会影响是巨大的，必须尽量避免。 3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：负荷预测并达到一定误差范围之内。 4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：电子系实验室 1-5周；开题，针对原理及应用、主要技术难点的收集资料，熟悉课题方案。 6-10周；完成方案论证，确定设计方案。 10-15周；利用Matlab 对系统做进一步的仿真分析 16-18周；完成所有的设计工作，整理资料，完成毕业论文，准备答辩。 5.毕业设计（论文）的工作量要求 400机时 ① 实验（时数）*或实习（天数）： 100天 ② 图纸（幅面和张数）*：A4×2 ③ 其他要求：论文：15000字以上；外文翻译：5000字以上指导教师签名：年月日学生签名：年月日系主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入册，一份教师自留。 2 带*项可根据学科特点选填。

电力负荷预测

电力负荷预测公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

电力网中的电力负荷预测（广西科技大学 **）摘要：电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以在保障电网的安全前提下，经济合理的安排电网内部发电机组的启停，合理安排机组检修计划，减少不必要的旋转备用容量，降低电网公司的运营成本，提高经济和社会效益。本文主要介绍了电力负荷预测的概念、步骤以及经常采用的负荷预测方法。关键字：负荷；预测；方法；步骤引言基于“十五”期间国民经济和电力工业的发展状况，在全国电力供需趋于平衡的前提下，我国“十一五”规划对电力工业发展坚持了“十五”期间制定的“可持续发展”的要求：电力工业发展方式要从数量速度型向质量效益型转变，从以供给导向为主转向以需求导向为主，优化电力资源配置。国家经贸委电力工业“十一五”规划中预测：“十一五”期间我国经济增长速度为年均8%左右，电力需求的平均增长速度为7%，到2009年全国发电装机容量将达到亿千瓦，（其中，水电占总容量%，火电占总容量%）国家电力公司电力工业“十一五”计划及2015年远景规划中预测：“十一五”期间我国GDP年均增长8%左右，电力需求的平均增长速度在%~%之间，到2009年全国发电装机容量将达到亿千瓦，全社会用电量将达到16200亿~16600亿千瓦时。但实际的情况是：截至2009年年底，全国发电装机容量达到亿千瓦，全国发电量达到亿千瓦时，全社会用电量为24689亿千瓦时。

1、电力负荷预测综述、电力负荷预测的意义电力用户是电力工业的服务对象，电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据。正确地预测电力负荷，既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。电力负荷预测工作既是电力规划工作的重要组成部分，也是电力规划的基础。全国性的电力负荷预测，为编制全国电力规划提供依据，它规定了全国电力工业的发展水平、发展速度、源动力资源的需求量，电力工业发展的资金需求量，以及电力工业发展对人力资源的需求量。收稿日期：2012-12-25 作者简介：***，本科，研究方向：电力负荷预测，E-mail：本文运用神经网络对某市某年某月某日进行电力负荷的短期预测，它为这一地区电力规划奠定了一定的基础，同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂，以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。因此，电力负荷预测是一项十分重要的工作，它对于保证电力工业的健康发展，乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义、电力负荷预测的定义电力负荷预测结果的准确与否直接电力负荷预测是指通过对电力系统负荷历史数据的分析和研究，运用统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对未来的负荷发展做出预先估计和推测。关系到电力投资的效益，供电的可靠性，用电需求的正常发展，以及社会的经济效益和社会效益。但要做到预测准确或较准确是很困难的，因为影响电力负荷预测的因素相当多，且由于各地区产业结构和人民生活水平不

电力系统短期负荷预测方法研究综述

电力系统短期负荷预测方法研究综述发表时间：2018-12-25T16:14:08.417Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：尹强 [导读] 摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。（国网四川省电力公司攀枝花供电公司四川攀枝花 617000）摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。而按照预测时间的长短，可将负荷预测模式分为长期，中期，短期和超短期。其中，短期负荷预测是电力系统稳定经济运行的基础，其预测结果将直接影响着电力系统控制过程的优良。因此关于短期负荷预测的精确性已逐步发展成为电力系统自动化领域中的一项重要研究课题。关键词：电力系统；短期负荷；预测方法一、负荷数据预处理历史负荷数据由于多种原因可能会造成部分数据的丢失或者数据异常，异常的历史负荷数据会对短期负荷预测结果造成很大的影响。因此，想要提高短期负荷预测结果的精确度，在进行预测前，需对负荷数据进行预处理。传统的数据预处理方法包括插值法和纵向比较法等，为了提高预测的精确度又提出了双向比较法、滤波法、切比雪夫不等式法等多种数据预处理新方法。文献提出了用Savitzky-Golay平滑滤波器去处理历史负荷数据，与其它平均方法相比，本方法保留了原始数据的分布特性。文献利用粗糙集理论的属性，在保证历史负荷和气象因数等属性的情况下，推导出的预测负荷值满足一定的精确度，剔除属性集中的冗余信息，简化了判断规则，并利用遗传算法的全局搜索能力，挖掘得到相对预测量的最小约简属性集作为预测模型的输入变量。二、短期电力负荷预测短期电力负荷预测的特点。电力负荷预测是根据电力负荷和其影响因素的历史数据，结合实际情况建立相关的模型，对未来用电负荷量进行科学预测。短期负荷更是具有以下明显的特点：预测结果的不确定性和随机性；由于各类负荷预测都是在特定的环境和具体的条件下进行的，因此其具有条件性；短期负荷预测在时间上都有一定的限制，所以具有时间性；由于预测结果的不准确性和条件性，加上外部因素的不确定性，因此预测结果具有多方案性。影响电力负荷预测精度的因素。在电力系统负荷预测的过程中，预测精度是最具有影响力的一个指标。过预测或欠预测均会对系统生产运行配送造成较为严重的后果。影响负荷的因素有很多，首要便是天气因素。而作为可估计的随机事件，气象预报本身不准确又会形成双重误差。再者，我国人口数量众多，贫富差距较大，因此随机负荷部分并非平稳的随机序列，反而有较大的不确定性。另外，一些特殊事件的随机发生也会使反映负荷的周期曲线产生较大的波动，使实际数据与影响因素之间的关系样本数难以确定。三、智能预测方法（一）专家系统法专家系统法是根据某一领域的专家知识和专家经验建立的一个计算机系统，并且该系统能够运用这些知识和经验对未来进行合理的预测。知识库、推理机、知识获取部分和解释部分是一个完整专家系统的主要组成部分。通过该系统，运行人员能够识别预测日的类型，考虑天气对负荷预测的影响。专家系统法的优点是能够综合考虑多个影响因素，由于是一个计算机系统，该系统具有较好的透明性和交互性，对所得出的结论，能解释其依据，便于运行人员检查和修改，而且预测结果的精确度很高，能很好的反映负荷实际情况。不足之处就是需要大量的历史负荷数据，而数据量增多会导致运算速度慢；同时该算法不具有自主学习能力和利用模糊知识处理相关问题的能力；并且该算法拥有很强的规则性，而规则本身不具有普遍适应性，所以该预测方法不具备普遍适用性。（二）人工神经网络法人工神经网络是模仿人脑神经网络进行学习和处理问题的非线性系统。它由若干个具有并行运算功能的神经元节点及连接它们的相应的权值构成，通过激励函数实现输入变量到输出变量之间的非线性映射。用历史负荷作为训练样本去建立适宜的网络结构，当训练的网络结构达到预测要求后，就用此网络作为负荷预测的预测模型。人工神经网络的优点是对预测模型的要求不高，对高度非线性对象非常适用，具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，拥有的特点是其它算法所不具备的。不足之处是有很慢的学习收敛速度，也有可能结果收敛到局部最小点，并且没有很好的知识表达能力，对调度人员经验中存在的模糊知识没有得到充分的利用，依据主观经验确定网络层数和神经元个数。把人工神经网络方法运用于风电功率短期预测中，以数值天气预报为基础，拥有良好的人机交互界面，与能量管理系统实现了完美的连接，预测结果拥有良好的精确度。组合的预测方法，把人工神经网络法和经验模式分解相结合，用经验模式分解的自适应性，分别对各个分量进行分析，准确的把握负荷变化特性和环境因素影响，最后采用与分量相匹配的人工神经网络法进行预测。用人工神经网络去预测负荷模型的方法，用人工神经网络对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测，分析了负荷模型与预测结果之间的灵敏度，以便了解它们之间的影响程度，去寻找提高精确度的方法。四、支持向量机支持向量机与神经网络类似，都是学习型的机制，但与神经网络不同，SVM使用的是数学方法和优化技术。其中支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点，该方法给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。应用SVM进行电力系统负荷预测具有精度高、速度快等优点，不足之处在于存贮需求量大，编程困难，实际应用较难。五、灰色模型法灰色模型法是一种针对含有未知且不确定因素的系统进行预测的方法。通过对部分已知信息的开发，生成并提取有用信息，从而对系统运行行为和其演化规律进行正确且有效的描述和监控。该方法可在数据缺失的情况下找出某个时间段内数据变化的规律，以此建立负荷预测模型。灰色模型法分为普通灰色系统模型和最优化灰色模型两种。普通灰色预测模型是一种指数增长模型，当电力负荷严格按指数规律持续增长时，此方法的优势得以凸显———其预测精度高、所需样本少、人工耗时短且计算量小，所得预测结果还可以进行检验。缺点是对于具有波动性较大的电力负荷预测误差较大，因此并不适用于实际情况。但最优化灰色模型可以把波动幅度较大的原始数据序列变换成规律性较强的成指数递增变化的序列，以此来适应灰色模型法所需条件，大大增加了适用范围和预测精度。灰色模型法能很好的适用于

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理负荷预测及其分类负荷预测概念负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。负荷预测的分类按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。负荷预测的基础数据处理负荷预测的基础数据基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整）

数据处理为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法经验技术预测方法专家预测法专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对面讨论问题，每个专家充分发表意见，并听取其他专家意见。小组法以书面形式独立发表个人见解，专家之间相互保密，最后综合给出预测结果。类比法类比法是将类似失误进行分析对比，通过已知事物对未知事物做出预测。例如选取国内外类似城市或地区为类比对象，参考该对象的发展轨迹对本地区作出预测。主观概率发请若干专家来估计某特定时间发生的主观概率，然后综合得出该时间的概率。经典技术预测方法单耗法通过某一工业产品的平均单位产皮用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电量。用电量A=国民生产总之或工农业总产值b*产值单耗g

电力系统短期负荷预测毕业设计

电力系统短期负荷预测毕业设计 1 。导言为电力负荷预测制定一个精确的模型对一个公用事业公司的运作和规划是必不可少的。负荷预测也可帮助电力事业来作出重大的决定，包括关于购买和发电，负荷开关，及基础设施的发展。负荷预测对能源供应国，国际团结，金融机构，和其他与会者，在发电，输电，配电，和市场都是非常重要的。负荷预测可分为三类：短期预测，这通常是由一小时到一周，中期预测，这通常是一个星期到一年，而长期预测是长于一年。对于公用事业公司来说，预测不同的时间跨度对于不同的业务是重要的，当然这些预测的本质也一样是不同的。例如，对于一个特定区域，我们可以预测第二天的负荷，准确性可达到1-3％。但是，我们无法预测下一年度的高峰负荷，因为准确的长期天气预报到目前为止还是不可行的。对于明年的高峰预测，我们可以根据历史上的气象观测来提供大概的负荷分布。也有可以根据业界惯例，预测所谓天气正常化负荷，它将代替平均每年最高的气候条件或者比这个给定地区平均最高的天气条件差一些。天气正常化负荷是对所谓的正常天气条件实施负荷计算，它是一定的时间内，历史高峰负荷的平均值。这一时期从一个有用的点到另一个，多数公司采取过去25-30年的数据。负荷预报对公用事业公司的运作和规划一直是重要的。甚至，由于能源工业的不合理规划，负荷预测变得更加重要.随着供应和需求的波动变化和能源价格上升的因素，在十年或以上，在繁忙情况，负荷预测是制定水电费非常重要的依据。短期负荷预测方法可以帮助估计负荷流动，并作出决定，可以防止超载。及时实施这样的决定可以改善网络的可靠性，并减少发生设备故障和停电的次数。负荷预测也是一个重要的比较评价标准，为市场上提供的各种先进的金融产品在能源方面的价格提供一个标准。在放松管制的经济下，基于长期预测的资本性支出的决定，比在那个加息有可能由资本开支项目决定的非开放的经济体系更加重要。大多数预测方法利用统计技术或人工智能算法，如回归，神经网络，模糊逻辑和专家系统。大致可分为两种方法，即所谓的最终用途法和计量经济学法，都已广泛用于中期和长期预测。在这些方法中包括所谓的同类天法，就像回归模型，时间序列，神经网络，统计学习算法，模糊逻辑，专家系统一样已被短期预报而开发。正如我们所见，大量的数学方法和思路已用于负荷预测。发展和改善适当的数学工具，将促使开发更准确的负荷预测技术。负荷预测的精度不仅取决于负荷预测技术，而且取决于预测天气的情况。气象预报是一个重要话题，也是外界对本章议论的内容。这里我们只是提了在发展计算机化的气象预报系统中的重大进展，其中包括由大学开发和支持的中尺度模式MM5。 2 重要因素预测短期负荷预测的几个因素应予以考虑，例如时间因素，气象数据，并尽可能了解客户等级。中期和长期预测应顾及历史负荷和天气数据，在家电领域不同类别的用户数目及其特点，包括年龄，经济和人口统计数据，以及他们的预测，家电销售数据，和其他因素都要予以考虑。时间因素，包括这一年里，一周的某一天，某一小时。在平日和周末，负荷之间有重大差别。平时的负载也可以有所不同。举例来说吧，在星期一和星期五，被周末隔开的两天，负荷是不同的。而且由周二到周四也可能有很大的不同。在今年夏天的时候尤为如此。假期比非假期更难预测，因为他们相对显得不规则。气象条件影响负荷。事实上，预测天气的参数是最重要的，在短期负荷预测.各种天气变数应考虑进来。温度和湿度是最常用的负荷预测因子。一个电力负荷预测调查表示，13个利用温度，而只有3个利用了温度和湿度，3个利用额外的气象参数，3个只用于负荷.在

浅析电力系统负荷预测方法

浅析电力系统负荷预测方法发表时间：2017-10-18T18:11:03.780Z 来源：《电力设备》2017年第15期作者：梅宇1 杨畅1 徐明虎2 陈斯斯1 王硕1 [导读] 摘要：电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。（1.国网辽宁省电力有限公司检修分公司辽宁锦州 121013；2.国网辽宁省电力有限公司技能培训中心辽宁锦州 121000）摘要：电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。负荷预测是目标网架规划的基础，提高负荷预测准确率，对电网发展的具有十分重要的意义。关键词：负荷预测；电力系统；方法探讨引言电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。目标网架是城市电网规划的基础，确定电网发展的方向和目标，是近期规划和中长期规划的重要依据。为了提高电网规划方案的可行性，必须将城市电网目标网架规划纳入城市整体规划。负荷预测是目标网架规划的基础，提高负荷预测准确率，对电网发展的具有十分重要的意义。一、电力系统负荷预测的特点 1、电力系统中的负荷一般分为城市的民用负荷、商业的负荷、农村的负荷、工业的负荷和其他的负荷等，不同类型的电力系统负荷会具有不同特点及规律。城市的民用负荷大多来自城市的居民家用电器的用电负荷，它有年年不断增长的趋势，并且随着季节的变化而变化，但民用的负荷还是和居民日常的生活及工作规律相关较为紧密。 2、商业的负荷，主要是指商业用电中的用电负荷，它覆盖的面积大，而且用电量增加的速度的平稳，商业的负荷同样也具有根据季节变化的波动特性。即使它在电力的负荷中占的比重不如工业负荷及民用负荷，但是商业负荷中的照明类的负荷占用了电力系统用电高峰时段。除此以外，商业部门因为商业行为会在节假日里会增加营业时间，因此成为节假日里影响电力负荷重要的因素之一。工业负荷是指用在工业生产的用电负荷，一般的工业负荷比重在用电负荷里构成中居于第一位，它不仅仅由工业里负荷端的使用情况决定（也包括负荷的利用情况、企业工作班制度等），而且它和各个行业的特性及季节里的因素都有非常密切的联系，一般的负荷还是比较稳定的。 3、农村的负荷是指农村里居民用电及农业里生产的用电。这类负荷和工业里的负荷相比较，受到季节等其他自然环境的影响非常大，它是由于农业生产特点来定性的，农业的用电负荷同时也受到农产品的品种、耕种特点的影响，但是就电网系统而言，因为农业的用电负荷的集中时间和城市的工业的负荷使用高峰时间有很大差别，所以对于提高电网的负荷率很有好处。从以上的分析可以发现电力的负荷特点是常常变化的，不仅按照小时变化、按日变化，而且还按周变化，按年变化，同时电力负荷又是以小时作为基本单位不断发生变化的，它具有很大的周期性，负荷的变化是个连续发展变化的过程，在正常的情况下，它不会产生大的跳跃，但是电力的负荷对于季节等因素是十分敏感的，在不同的季节，不同的地区的气候和温度的变化都将会对电力负荷造成十分重要的影响。 4、负荷预测目的是根据电力负荷的发展状况和水平，同时也确定各个供电公司计划的年供用总值，供用最大的电力负荷与规划的地区的总共负荷的发展水平，是由各规划的年用电负荷构成。它将为经济合理准确地安排各个电网内部的机组启停和检修，保持电网的运行安全和稳定性，电网发展的速度，电力的建设规模，电力工业的布局，能源资源的平衡，电力余缺的调剂和电网的资金以及人力资源需求和平衡等各个方面提供十分可靠的依据。二、负荷预测的方法及特点 1、单耗法按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。从我国的实际情况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。单耗法的优点是：方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。 2、趋势外推法当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y=f（t）。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳跃式变化；②假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。 3、弹性系数法 4、空间负荷密度法空间负荷预测是对规划区域内负荷的地理位置和数值大小进行的预测，它提供未来负荷的空间分布信息。只有确定了配电网供电区域内未来负荷的空间分布，才能对变电站的位置和容量，主干线的型号和路径，开关设备的装设以及它们的投入时间等决策变量进行规划。由于空间负荷预测涉及大量的空间信息，地理信息系可以为空间负荷预测的数据收集、处理和预测结果的表示提供一个良好的平台。将GIS 引入空间负荷预测，可以极大地减少数据收集量，是空间负荷预测方法实用化的必要步骤。针对国内土地使用的实际情况，在空间负荷预测中采用了分类分区法，该方法是在分类负荷总量预测的基础上，根据城市规划用地图，计算分类负荷平均密度；再由小区面积构成、小区负荷同时率及修正系数求得小区最终负荷。同时，就分类分区法在预测过程中存在的一些问题进行了恰当的处理和改进。针对己有负荷预测软件在数据收集、统计，模型、方法选用，结果处理等方面存在的问题，在将传统、实用的常规预测方法用计算机加以实现的同时，

电力负荷预测论文开题报告

电力负荷预测论文开题报告篇一：电气工程硕士论文开题报告材料二 xx大学研究生毕业（学位）论文开题报告一、文献综述二、选题背景及意义三、研究的主要内容四、工作的重点与难点，拟采取的解决方案五、论文工作量及进度六、论文预期成果及创新点七、完成论文拟阅读的主要文献篇二：开题报告-BP网络电力系统毕业设计（论文）材料之二（2）安徽工程大学机电学院本科毕业设计(论文)开题报告题目：基于改进BP网络的短期电力负荷预测系统设计

√实验研究□论文□课题类型：设计□学生姓名：郝义军学号：3072105334 专业班级：自动化2073 教学单位：电气工程学院指导教师：魏安静开题时间： XX年3月1日 XX年 3 月1日开题报告内容与要求一、毕业设计（论文）内容及研究意义（价值）设计内容： 1. 了解能量管理系统（EMS）的相关知识，确定预测目标、收集与整理资料。 2. 对电力系统短期负荷预测进行较为系统的研究。 3. 分析资料，比较并确定短期负荷预测方法。 4. 用MATLAB工具箱建立短期负荷预测模型。 5. 对短期负荷预测进行仿真研究。

6. 进行预测分析并完成论文。研究意义： 20世纪80年代后期，一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用。这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。电力系统发展到今天，已成为国民经济建设和人民生活中必不可少的重要环节。电力系统的作用是对各类用户尽可能经济地提供可靠持续并且具有良好质量的电能。用电力系统部门术语来说，就是要可靠、安全、经济地供电，满足负荷的要求。电能供应的中断、减少和低劣都将影响国民经济的各个部门。甚至造成严重的后果。负荷的大小与特征，无论是对于电力系统规划或者运行研究而言，都是极为重要的因素。所以，对负荷的变化和特点，有一个事先的估计，是电力系统规划与运行研究的重要内容。电力系统负荷预测理论就是因此而发展起来的，尤其在形成电力交易市场的过程中，负荷预测的研究更具有及其重要的意义。电能的特点之一是不能大量储存，即电能的生产、输送、分配、消费是同时进行的，所以系统内的可用发电容量，在正常运行条件下，应当在任何时候都能满足系统内负荷的要求。若发电容量不够，则应当采取必要的措施，来增加发电机组或从邻网输入必要的功率；反之，若发电量过

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法发表时间：2018-08-02T15:26:39.817Z 来源：《电力设备》2018年第11期作者：刘自伟[导读] 摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。（韶关新丰供电局广东新丰 511100）摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。随着经济的不断发展，珠三角的产业转移的趋势，电力设施配套建设已成为地区经济发展的关键。准确的电力负荷预测为电网规划提供强有力的依据，不仅可以获得巨大的社会效益，也可以获得巨大的经济效益。关键词：电网规划；负荷预测；预测方法 1 序言近年来，新丰经济的不断发展，珠三角的产业转移。为承接好珠三角产业转移，做好电力先行，准确地进行负荷预测十分重要。 2 负荷预测电网规划很重要的一步就是电网负荷预测，电网负荷预测是安排电网基本建设项目的依据，确定了规划时期内的负荷水平也就确定了电力发展的速度；中、长负荷预测用来初步电源规划，而近期预测用来进一步确定变电站的容量。负荷预测是从已知的经济、社会发展和电力需求情况出发，通过对历史数据的分析和研究，对电力需求作出预先的估计和推测。根据这些预测结果，可以针对性地采取技术措施，如进行可中断负荷控制，增添低谷用电设备、采用蓄冷蓄热技术等，改变电力需求在时序上的分布，将用户的电力需求从电网高峰消减、转移或增加电网低谷期的用电以期提高系统运行的经济性和可靠性，在规划的电力网中还可以减少新增装机容量和节省电力建设投资，从而降低预期的供电成本。负荷预测的方法很多，主要有：综合产值单耗法、弹性系数法、时间序列法、参数回归法、比例系数增长法和经济模型预测法。 3 方法简介 3.1原始资料 3.1.1某县配电网装变容量至2010年4月底，该县建有高压变电站4座，其中110kV变电站3座、200kV变电站1座：110kV变电总容量为430MV A。200kV变电总容量为360MV A，高压变电站总容量合计790MV A。表1 某县高压变电站统计表 3.2 综合产值单耗法 3.2.1综合产值单耗法单耗法是根据第一、二、三产业每单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划期的一、二、三产业的综合单耗，然后按国民经济和社会发展规划的指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。但在市场经济条件下，未来的产业单耗和经济发展指标都具有不确定性，对于中远期预测的准确性难以确定。 3.2.2计算过程根据原始资料的数据对该县未来的负荷进行预测，其过程如下：先算出2010-2016年国内生产总值，设国内生产总值为T 亿元亿元亿元亿元再算出2007-2009各年的综合单耗