电力系统短期负荷预测与调度技术研究

电力系统短期负荷预测与调度技术研究
随着工业化进程的加速以及能源需求的不断增长，电力系统的短期负荷
预测与调度技术成为了确保能源供应可靠性和经济性的关键环节。

电力系统
短期负荷预测与调度技术能够准确预测未来的电力负荷需求，并通过合理安
排电力生产和消费，实现电力系统的平衡和稳定运行。

本文将对电力系统短
期负荷预测与调度技术进行研究，探讨其原理、方法和应用。

一、电力系统短期负荷预测技术
1.1 自回归移动平均模型（ARIMA）
ARIMA模型是一种经典的时间序列模型，被广泛应用于电力负荷预测。

通过分析历史负荷数据的趋势、周期和残差，ARIMA模型可以建立负荷预
测的数学模型，进而进行未来时间段的负荷预测。

ARIMA模型的优点在于
简单易懂、能够捕捉到时间序列的非线性特征，但是对于数据的平稳性要求
较高。

1.2 支持向量机（SVM）
SVM是一种基于统计学习的负荷预测方法。

它通过将历史负荷数据映射
到高维特征空间，并找到一个最优超平面，将正负样本划分开来。

SVM模
型的优点在于可以处理非线性问题，能够较好地适应复杂的负荷变化规律。

1.3 人工神经网络（ANN）
ANN是一种模仿人脑神经细胞间相互连接的计算模型，能够学习和推断
模式。

在负荷预测中，ANN模型能够通过学习历史负荷数据的特征和规律，建立负荷预测模型，并通过网络层的连接权重调整来进行负荷预测。

ANN
模型的优点在于具有较强的非线性逼近能力和较好的稳定性，但是容易出现
过拟合问题，需要合理设置模型参数。

二、电力系统短期调度技术
2.1 电力负荷预测
电力负荷预测是短期调度的重要输入。

通过对未来电力负荷进行准确预测，能够为短期调度决策提供可靠的基础数据。

在负荷预测的基础上，短期
调度可以根据实时负荷情况和电力供应能力，合理安排发电机组的出力和负
荷侧的调度，以满足电力系统的供需平衡。

2.2 发电机组运行优化
电力系统短期调度还需要考虑发电机组的运行优化。

通过对发电机组的经济调度和出力控制，可以实现发电成本的最小化和电力系统的稳定输出。

而优化方法包括基于遗传算法、粒子群算法等的优化算法，能够找到最优的发电机组出力组合，并考虑到网络约束和供电可靠性要求。

2.3 负荷调度和调整
在电力系统短期调度中，还需要对负荷进行合理的调度和调整。

负荷调度主要包括分时段电价策略、峰谷电价差价策略等，通过引导用户调整用电行为，平衡负荷的峰值和谷值，减少系统压力。

而负荷调整则是指在短时间内根据系统实时运行情况进行负荷的临时调整，以保持系统的平稳运行。

三、电力系统短期负荷预测与调度技术的应用
电力系统短期负荷预测与调度技术在电力系统运行中起着重要作用。

首先，准确的负荷预测可以为发电计划提供可靠的依据，避免因负荷不平衡而导致的供电不稳定，提高供电可靠性。

其次，短期调度技术能够实现发电机组和负荷的经济调度，降低发电成本，提高电力系统的经济性。

此外，合理的负荷调度和调整能够引导用户合理用电，优化电力系统的负荷曲线，减少电力系统的运行风险。

综上所述，电力系统短期负荷预测与调度技术是电力系统运行中的关键环节。

通过不断改进和创新，利用各种预测模型和调度方法，可以实现电力系统的可靠运行和经济性。

未来，随着智能电网和可再生能源的发展，电力系统短期负荷预测与调度技术将迎来新的挑战和机遇，我们有必要进一步研究和应用这些技术，推动电力系统向更加智能、高效、可靠的方向发展。