负荷预测
电力系统规划-负荷预测
Yi a b( Xi X ) Na a Y
Q 0
b
( Xi X ) Yi a b( Xi X ) 0
( Xi X )i 0
可得b
Yi ( Xi X ) (Xi X )2
2. 回归估计
R平方系数估计—描述的是预测结果的可信性
Yi Y (Yi Yi ) (Yi Y ),两边平方求和后得
Xt
XtN N
X t 1
Xt
X t 1 N
1 N
Xt
(1
1 N
)
X
t
1
X t
X t 1
X t 1 ( X t X t 1)
预测值：X t 1 X t X t 1 ( X t X t 1)
Xt(Xt Xt)
• 1.4 最小二乘法
一. 线性函数
有一组观测值X1，X2，····， Xn，构造趋 势函数：
3）没有体现时间的权重
2.二次动平均：求出一组动平均数
二次动平均值：
X t
1 N
N 1
X t i
i0
2N 1 t n
构造函数，令 预测值：
an 2X n X n
bn
N
2
1
(
X
n
Xn)
X ni an bni
• 1.3 指数平滑法 有一组观测值X1，X2，····， Xn
Xt
X t 1
n
Q i2 (Yi a bti cti2 )2 i 1
使得 Q 0, Q 0, Q 0 a b c
N
ti
ti ti2
ti2 ti3
a b
Yi tiYi
ti2
ti3
ti4 c ti2Yi
电力系统中负荷预测模型的构建
电力系统中负荷预测模型的构建在现代社会，电力已经成为我们生活和生产中不可或缺的能源。
无论是家庭中的电器设备，还是工厂里的大型机器，都依赖于稳定可靠的电力供应。
而要实现电力的合理分配和有效利用，准确的负荷预测就显得至关重要。
负荷预测，简单来说，就是对未来某一时间段内电力系统的用电需求进行估计。
它不仅对于电力系统的规划、运行和调度有着重要的指导意义，也是保障电力系统安全稳定运行的关键环节之一。
电力系统的负荷具有很强的随机性和不确定性。
它受到多种因素的影响，包括季节变化、天气条件、节假日、经济活动、社会活动等等。
比如，在夏季高温天气，空调的使用量会大幅增加，导致电力负荷上升；在节假日，工厂停工、商业活动增多，负荷曲线也会与平日有所不同。
因此，构建一个准确有效的负荷预测模型，需要充分考虑这些影响因素，并对它们进行合理的量化和分析。
在构建负荷预测模型之前，首先需要收集大量的历史负荷数据。
这些数据通常包括每小时、每天、每月甚至每年的用电量记录。
同时，还需要收集与之相关的其他数据，如气温、湿度、风速、节假日信息等。
这些数据将作为模型的输入，用于训练和验证模型的性能。
常见的负荷预测方法可以大致分为传统方法和现代方法两大类。
传统方法主要包括时间序列法、回归分析法等。
时间序列法是基于历史负荷数据本身的时间序列特征进行预测，它假设未来的负荷变化会遵循过去的规律。
这种方法计算简单，但对于负荷变化较大的情况预测精度往往不高。
回归分析法则是通过建立负荷与其他影响因素之间的线性或非线性关系来进行预测。
它需要对影响因素进行准确的选择和量化，但在实际应用中，影响因素之间的关系往往非常复杂，难以准确建模。
随着计算机技术和数学理论的发展，现代的负荷预测方法不断涌现，如人工神经网络法、支持向量机法、模糊逻辑法等。
人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。
它具有强大的非线性映射能力和自学习能力，能够自动从大量的数据中提取特征和规律。
负荷预测
70000000 65000000 60000000 55000000 50000000 45000000 40000000 35000000 30000000
历史值 线性模型 指数模型1 指数模型2 对数模型 双曲模型1 双曲模型2
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
☆收集数年规划区域社会经济发展的有关历史数据资料 ☆收集预测期内规划区域社会经济发展的有关规定数据 资料 ☆对天气等环境因素与电力需求的变换进行相关性分析 ☆对社会经济发展的现状进行分析 ☆对预测期内社会经济发展的趋势及规划数据资料进行 分析 ☆电量数据、全社会用电量、分行业用电量、各分区用 电量 ☆电力负荷数据及负荷特性数据 ☆各类电源在建项目和预计投产时间 ☆区域内输配电网现状
72.15 90.26 100.03 116.36
64.24 66.47 78.98 94.07
73.16 75.83 76.47 73.43
34.86 44.§Þ Ì
1998Ã ê
1999Ã ê
2000Ã ê
2001Ã ê
200 150 100 50 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
二、按不同行业的负荷预测
1 不同行业的曲线特点 2 不同行业与总量预测的关系 3 典型工厂负荷预测 4 行业预测的误差
1 不同行业的负荷形状目标特点？
（1）地区供电负荷曲线和负荷特性统计表
北京地区夏季供电负荷特性参数 单位：万千瓦、%
最大 负荷 1998年 1999年 2000年 2001年 439.66 547.98 608.44 638.24 平均 负荷 367.31 455.54 510.57 519.89 峰谷差 187.9 214.95 267.59 298.74 负荷率 83.54 83.13 83.92 81.46 最小 负荷率 57.26 60.77 56.02 53.19
负荷预测
������������ − ������ + ������������������
������ =1 ������
2
=0
������������ − ������ + ������������������
������ =1
2
=0
������ = [
������ =1
未来负荷预测的发展方向大概有以下三方面： 一是要加强对历史数据的预处理， 尽可能 的挖掘负荷变化的规律性； 二是要不断研究改进负荷预测模型的参数估计方法， 找到最优的 数学算法，以提高负荷预测的精度和速度；三是在实践中，根据不同地区短期负荷的不同特 征及影响因素，灵活选用预测模型，并开发一套成熟、可靠、全面的负荷预测软件，建立基 于负荷预测的电力系统调度平台，使其在现代智能电网条件下安全、可靠、经济运行。
超短期预测 预测时间 1h 以内
短期预测 一天到一周
中期预测 月至年 确定机组运行方 式和设备大修计 划
长期预测 未来 3~5 年 及以上 电网改造和扩建 工作的远景规划
主要作用
安全监视、 预防性 制定发电计划： 安 控制和紧急状态 排日调度和周调 处理 度计划
二、短期负荷预测的方法 其中短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分, 它主要用于预报未来几小时、 1 天至几 天的电力负荷,对于调度部门的机组最优组合、 经济调度、 最优潮流而言, 尤其是对现在与将 来的电力市场有着重要的意义。负荷预测精度越高, 越有利于提高发电设备的利用率和经济 调度的有效性。 因电能发输配送设备的故障或者是负荷的随机变化， 使能源供应和需求情况 不断变化，电力成本也随之变化。短期负荷预测的意义不仅在于：为了使用户能够提前了解 到用电高峰和低谷的出现时间，合理安排用电；电网系统要求的安全范围内，经济合理安排 本电网中个发电机组的启动和停止，确保必需的旋转备用容量为最小成本；而且，当电力市 场打破垄断后， 电价是市场化竞争的最重要的体现， 而电价必须基于短期电力负荷预测才能 科学合理制定。 短期负荷预测的研究已有很长历史, 国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做 了大量的研究工作, 取得了很多卓有成效的进展。由于负荷的随机因素太多, 非线性极强, 而有些传统方法理论依据尚存在局限性等问题, 因此, 新理论和新技术的发展一直推动着短 期负荷预测的不断发展, 新的预测方法层出不穷。短期负荷预测的方法大致可分为两类：一 类是以时间序列法为代表的传统方法， 另一类是以人工神经网络法为代表的新型人工智能方 法。 传统方法中主要有时间序列法、 多元线性回归法及傅立叶展开法等。 传统方法比较成熟， 算法简单，速度快。然而，传统方法都是线性模型方法，因此在遇到本质非线性问题时就显
第1章 负荷预测
1.1 概述 一、负荷预测概念
在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、
自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统 地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度 要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值。 预测目标 电量（发电量、全社会电量、网供电量、各行业电量等）
用来确定发电设备的类型、需要的燃料
2. 回归估计
回归估计实际是回归模型的检验，描述的是预测结果的可信 性。检验的方法有线性假设显著性检验、相关系数检验（对 线性回归两者等价）、可决系数法（R2法）等。
可决系数法：
变量Y的总方差
2
Q＝ Yi Y ) ＝ Yi Yi Yi Y ) 2 （ （ (Yi Yi ) ( Yi Y ) 2 (Yi Yi )(Yi Y )
i
i
i
由 Q 0 b
a Y ( X i X ) Yi a b( X i X ) ( X i X ) i 0
( X X )2 0 ( X i X )Yi b i
b
Yi ( X i X ) ( X i X )2
2
1 N 2
(Yi Yi ) 2
i 1
对给定的预测点X 0 ,对应的预测值为Y 0， Y 0 a b( X 0 X ) Y b( X 0 X ) 如果样本数足够多， Y 0 N a bX 0 , 2 即， Y 0是以a b( X 0 X )为中心的概率 分布函数。
2 2
交叉项：
2 i (a b( X i X ) Y )
负荷预测名词解释
《电力市场分析内容深度要求》指标释义电力市场分析预测（原来所称的负荷预测）：指对电力市场需求、电力供应能力以及电力供需平衡现状进行分析，并对预测期的电力市场需求、电力供应能力以及电力供需平衡状况进行预测。
（从深度、广度上比原负荷预测深度加深，1）加深了对经济方面分析预测的要求，特别是与用电紧密相关的重点行业发展；2)增加了电力供应与供需平衡的章节）电力需求：是电力市场的重要组成部分，包括电量需求及负荷需求，电力需求分析包括对电量、负荷需求及负荷特性的分析。
电力需求预测：通过分析过去历年社会经济发展和电力消费实际状况、电力消费与国民经济发展的相关关系，分析预测期内国民经济和社会发展的规划和目标，从而对预测期内电力需求进行测算。
电力需求预测是编制电力行业规划和计划基础，也是电力企业编制企业规划和计划、投资项目和进行经营活动的基础。
电力需求与国民经济和社会发展紧密相关，只有深入细致地研究国家或地区国民经济和社会发展以及电力需求增长的变化及其特点，才有可能做好电力需求预测工作。
电力需求预测一般包括中长期电力需求预测、年度电力需求预测、短期电力需求预测等。
本次规划侧重于中长期预测。
今后将逐步加大年度电力需求和短期电力需求预测工作的力度。
组织从事市场预测工作的人员进行交流，提高市场预测工作的整体水平。
电力需求预测的内容包括：①需电量预测。
一般按照全社会和电网两个口径进行预测，主要包括全社会用电量；第一、二、三产业和居民生活用电电量；分行业（部门）需电量。
②最大电力负荷预测。
一般可以按照全社会、电网和统调口径进行预测，主要包括年最大负荷；分地区年最大负荷；以及分行业（部门）年最大负荷。
③负荷特性预测。
一般进行电网统调口径的典型日负荷曲线、典型周负荷曲线、月负荷曲线、年负荷曲线（含年持续负荷曲线）进行预测，一般还要对平均负荷率、最小负荷率、最大峰谷差、年最大负荷利用小时数等进行预测。
对于地区规划来说，一般用全部供电量口径更为适合。
电力系统负荷预测
神经网络法
数据要求
神经网络法需要具备一定量的历史负荷数 据，同时需要设置合适的网络结构和参数
。
简介
神经网络法是一种模拟人脑神经元 网络结构的预测方法，通过训练神 经网络模型，实现对未来负荷的预
测。
A
B
C
D
优缺点
神经网络法能够处理非线性关系和复杂模 式，预测准确性较高，但需要大量计算资 源和时间进行模型训练和验证。
将训练好的模型应用于未来数据进 行预测。
结果评估
对预测结果进行评估，分析误差和 不确定性，提出改进措施。
02
负荷预测的影响因素
经济因素01ຫໍສະໝຸດ 0203国内生产总值
电力负荷与国内生产总值 密切相关，随着国内生产 总值的增长，电力负荷也 会相应增加。
工业发展状况
工业是电力负荷的主要用 户，特别是重工业和制造 业的发展对电力负荷的增 加有显著影响。
03
负荷预测的方法
时间序列法
简介
数据要求
时间序列法是一种基于时间序列数据的预 测方法，通过分析历史负荷数据，预测未 来负荷趋势。
适用场景
时间序列法需要具备连续、准确的历史负 荷数据，数据质量对预测结果影响较大。
优缺点
适用于短期负荷预测，如日、小时级别预 测。
时间序列法简单易行，但受历史数据影响 较大，如历史数据存在异常或缺失，将影 响预测结果的准确性。
以提高负荷预测的准确性和鲁棒性。
THANK YOU
混合模型
将经典模型与深度学习模型进行 融合，以综合利用两种模型的优
点，提高预测精度。
模型评估指标
预测精度
常用的评估指标包括平 均绝对误差(MAE)、均 方根误差(RMSE)、平均 绝对百分比误差 (MAPE)等，用于评估 模型的准确性。
负荷预测知识点总结
负荷预测知识点总结一、负荷预测的意义1. 为电力系统调度决策提供依据。
电力系统的供需平衡是电力系统运行管理的核心问题，负荷预测为电力系统调度员提供了一定的预期，使其能够合理地安排电力生产和输送计划。
2. 为电力系统规划提供参考。
负荷预测可以帮助电力系统规划人员合理安排发电设备的建设规模和位置，以及输电线路的布局，并且能够提前发现负荷增长的趋势。
3. 为市场运营提供支持。
在电力市场化的运营模式下，负荷预测可以为电力市场交易提供可靠的依据，促进市场交易的稳定和有效。
二、负荷预测的方法1. 统计方法。
统计方法是最早被应用在负荷预测中的方法，主要包括回归分析、指数平滑法、时间序列分析等。
这些方法主要依赖历史负荷数据的变化规律来进行预测，相对简单、易操作，但对负荷变化的复杂性和非线性关系有一定局限性。
2. 专家系统方法。
专家系统方法主要是基于专家经验和知识来进行负荷预测，包括模糊逻辑、神经网络等。
这些方法能够克服统计方法的局限性，更好地捕捉复杂的负荷变化规律，但其建模和参数调整难度较大。
3. 物理模型方法。
物理模型方法是基于电力系统的物理特性对负荷进行建模和预测的方法，包括方程建模、系统辨识等。
这些方法能够更加精确地描述负荷的变化规律，但也需要更多的系统信息和计算资源。
4. 混合方法。
混合方法是将统计方法、专家系统方法和物理模型方法相结合，利用各自的优势来进行负荷预测的方法。
这些方法可以充分利用各种信息来源，提高预测的准确性和稳定性。
三、负荷预测的关键技术1. 数据采集与预处理。
负荷预测的关键在于获取准确的负荷数据，这需要对各种数据来源进行统一、标准的采集和预处理，包括历史负荷数据、天气数据、经济数据等。
2. 特征提取与选择。
在进行负荷预测时，需要对数据进行特征提取和选择，以便更好地描述数据的变化规律。
这需要充分挖掘数据的信息，选择合适的特征指标。
3. 建模与算法选择。
建模是进行负荷预测的核心环节，需要选择合适的建模方法和算法，以便更好地捕捉负荷的变化规律。
负荷预测名词解释
《电力市场分析内容深度要求》指标释义电力市场分析预测（原来所称的负荷预测）：指对电力市场需求、电力供应能力以及电力供需平衡现状进行分析，并对预测期的电力市场需求、电力供应能力以及电力供需平衡状况进行预测。
（从深度、广度上比原负荷预测深度加深，1）加深了对经济方面分析预测的要求，特别是与用电紧密相关的重点行业发展；2)增加了电力供应与供需平衡的章节）电力需求：是电力市场的重要组成部分，包括电量需求及负荷需求，电力需求分析包括对电量、负荷需求及负荷特性的分析。
电力需求预测：通过分析过去历年社会经济发展和电力消费实际状况、电力消费与国民经济发展的相关关系，分析预测期内国民经济和社会发展的规划和目标，从而对预测期内电力需求进行测算。
电力需求预测是编制电力行业规划和计划基础，也是电力企业编制企业规划和计划、投资项目和进行经营活动的基础。
电力需求与国民经济和社会发展紧密相关，只有深入细致地研究国家或地区国民经济和社会发展以及电力需求增长的变化及其特点，才有可能做好电力需求预测工作。
电力需求预测一般包括中长期电力需求预测、年度电力需求预测、短期电力需求预测等。
本次规划侧重于中长期预测。
今后将逐步加大年度电力需求和短期电力需求预测工作的力度。
组织从事市场预测工作的人员进行交流，提高市场预测工作的整体水平。
电力需求预测的内容包括：①需电量预测。
一般按照全社会和电网两个口径进行预测，主要包括全社会用电量；第一、二、三产业和居民生活用电电量；分行业（部门）需电量。
②最大电力负荷预测。
一般可以按照全社会、电网和统调口径进行预测，主要包括年最大负荷；分地区年最大负荷；以及分行业（部门）年最大负荷。
③负荷特性预测。
一般进行电网统调口径的典型日负荷曲线、典型周负荷曲线、月负荷曲线、年负荷曲线（含年持续负荷曲线）进行预测，一般还要对平均负荷率、最小负荷率、最大峰谷差、年最大负荷利用小时数等进行预测。
对于地区规划来说，一般用全部供电量口径更为适合。
负荷预测
负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求下，决定未来某特定时刻的负荷数值。
负荷预测包括两个方面的含义：一是对未来需求量的预测，二是对未来用气量的预测。
燃气负荷预测就是根据历史燃气负荷值，在满足一定精度的情况下决定未来某特定时刻的负荷值。
燃气负荷各预测方法概述及其特点分析时间序列法负荷的历史纪录总是构成一个时间序列。
时间序列指观察和记录到的一组按时间顺序排列的数据。
实际数据的时间序列，展示了研究对象在一定时期内的发展变化过程，可以分析和寻找出它的变化特征、趋势和发展规律的预测信息。
时间序列法用时间来替代影响负荷的因素，依据负荷过去的统计数据，通过曲线拟合和参数估计，找到其随时间变化的规律，选择适当的模型形式和模型参数以建立预测模型，利用模型进行预测，对模型预测值进行评估和修正得到预测结果目前时间序列法是处理随机序列的基本方法¨，具有以下优点：( 1 ) 原理成熟、应用简便；( 2 ) 所需历史数据少、工作量少。
( 3 ) 主要根据过去的负荷值及干扰值来推算未来的负荷，不需要相关因素的资料，因而在一些相关因素的预测值和某些常数难以得到时，是一种有效可行的办法。
时间序列法具有以下缺点：( 1 ) 对数据的要求较高；( 2 ) 用线性模型表达负荷之间非线性关系有一定局限性；( 3 ) 不能方便地考虑天气情况等对负荷有重要影响的相关因素，只致力于数据的拟合，对规律性的处理不足，只适用于负荷变化比较均匀的短期负荷预测的情况。
时间序列法都完全没有考虑到天气、社会活动等对负荷的影响，尤其是温度对负荷的影响，当气候骤变或有一些特殊的社会活动时，时间序列法存在着预测不精确的问题。
这主要由于该方法存在明显的滞后性，当最近的实际数据发生异常变化时，由于模型平滑作用，预测数据无法随之做出反应，采用A R MA法进行短期负荷预测研究应着眼于这方面。
负荷预测
【负荷预测概述】负荷预测是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据，其中负荷是指电力需求量（功率）或用电量；负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容，是能量管理系统(EMS)的一个重要模块。
[编辑本段]【负荷的构成与特点】电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等，不同类型的负荷具有不同的特点和规律。
城市民用负荷主要来自城市居民家用电器的用电负荷，它具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。
商业负荷，主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。
虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷，但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。
此外，商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间，从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。
工业负荷是指用于工业生产的用电，一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位，它不仅取决于工业用户的工作方式(包括设备利用情况、企业的工作班制等)，而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。
农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。
此类负荷与工业负荷相比，受气候、季节等自然条件的影响很大，这是由农业生产的特点所决定的。
农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯的影响，但就电网而言，由于农业用电负荷集中的时间与城市工业负荷高峰时间有差别，所以对提高电网负荷率有好处。
从以上分析可知电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变、按日变，而且按周变，按年变，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性，负荷变化是连续的过程，一般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的，不同的季节，不同地区的气候，以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。
37. 什么是能源管理中的负荷预测？
37. 什么是能源管理中的负荷预测？关键信息项：1、负荷预测的定义2、负荷预测的方法3、负荷预测的重要性4、负荷预测的影响因素5、负荷预测的精度评估6、负荷预测的应用场景11 负荷预测的定义负荷预测是指根据电力系统的历史数据、天气信息、经济活动等多种因素，对未来一定时间段内的电力负荷需求进行预估和推断的过程。
它是能源管理中的重要组成部分，为电力系统的规划、运行和控制提供基础数据和决策支持。
111 短期负荷预测通常是指对未来几小时、一天或几天的负荷进行预测，主要用于电力调度、机组组合等实时运行决策。
112 中期负荷预测一般涵盖未来几周、几个月甚至一年的时间段，对于电力系统的检修计划、燃料采购等具有重要意义。
113 长期负荷预测则是对未来数年甚至数十年的负荷进行预估，为电力系统的长远规划、电网扩建等提供战略指导。
12 负荷预测的方法121 传统方法包括时间序列法、回归分析法等。
时间序列法基于负荷的历史数据，通过建立数学模型来预测未来负荷；回归分析法则通过分析负荷与其他相关因素（如气温、经济指标等）之间的关系来进行预测。
122 人工智能方法近年来，随着人工智能技术的发展，诸如神经网络、支持向量机等方法在负荷预测中得到了广泛应用。
这些方法能够处理复杂的非线性关系，提高预测精度。
123 组合预测方法为了充分发挥不同预测方法的优势，常常采用组合预测的方式，将多种方法的预测结果进行综合，以获得更准确的预测结果。
13 负荷预测的重要性131 优化电力系统运行准确的负荷预测有助于合理安排发电计划，优化机组启停，提高电力系统的运行效率和经济性。
132 保障电力供应可靠性通过提前预测负荷需求，可以及时调整电力供应，避免出现电力短缺或过剩的情况，确保电力系统的稳定运行，提高供电可靠性。
133 降低运营成本合理的负荷预测能够减少不必要的备用容量，降低燃料消耗和运营成本。
134 促进能源规划和发展为电力基础设施的建设和扩建提供依据，有助于合理规划电源布局和电网架构，促进能源的可持续发展。
负荷预测方法一
负荷预测方法一-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One12 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 ＝∑=ni 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（kW·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。
负荷预测介绍
2.2、拟合优度指标
标准误差：对y值与模型估计值之间的离 差的一种度量。 其计算公式为：
ˆ y y n3
2
SE
可决系数：
ˆ y y 2 R 1 2 y y
2
R 2 0 意味着回归模型没有对y的变差做出
任何解释；
任何两个自变量之间的相关系数为：
r
x x y y x x y y
2
2
• 经验法则认为相关系数的绝对值小于0.75，或
者0.5，这两个自变量之间不存在多重共线性问 题。
• 若某两个自变量之间高度相关，就有必要把其
中的一个自变量从模型中删去。
3、非 线 性 回 归 预 测 法
2、负荷预测的分类
按提前时间可分为：
• • • •
超短期负荷预测（提前时间：几分钟-几个小时） 短期负荷预测（提前时间：一天-一周） 中期负荷预测（提前时间：几个月-几年） 长期负荷预测（提前时间：5年以上）
2、负荷预测的分类
按电量和功率分类
• 最大负荷预测 • 电量预测 • 负荷曲线预测（24点、96点）
R 2 1 意味着回归模型对y的全部变差做 出解释。
2.3 置信范围
置信区间的公式为：
ˆ t p SE 置信区间= y
其中 t p 是自由度为 n k 的 t 统计量数值表 中的数值, n 是观察值的个数， k 是包括因变量 在内的变量的个数。
2.4 自相关和多重共线性问题
自相关检验 ：
n
i i 1
D W
i2 n 2 i i 1
2
其中，
ˆi i yi y
负荷预测的名词解释
负荷预测的名词解释负荷预测是指通过分析历史数据和使用相关算法，来预测未来某一特定时期内的能源消耗或负荷需求。
负荷预测在能源领域起着重要作用，可用于电力系统调度、能源供应规划以及电网管理等方面。
本文将介绍负荷预测的基本概念、应用场景、挑战以及当前的发展状况。
首先，负荷预测的基本概念着重在对负荷的预测进行解释。
负荷是指特定时间范围内系统所消耗的能源量或电力需求。
这个量值会受多种因素的影响，包括季节、气候条件、经济活动和人口密度等。
负荷预测的目标是准确预测出未来某一特定时间段内的负荷水平，以便能源供应商能够做出相应的安排和调整。
其次，负荷预测的应用场景非常广泛，并且对各个层面的能源管理都具有重要意义。
对于电力系统调度而言，准确的负荷预测可以帮助调度员在合适的时间内调整电力供给，以满足用户的需求，并避免电力供应不足或过剩造成的问题。
在能源供应规划方面，负荷预测可以帮助制定长期的能源供应策略，以优化能源的生产和分配。
此外，对于电网管理而言，负荷预测可以帮助实现智能电网的建设，提高电网运行效率，并提供更好的能源管理服务。
然而，负荷预测也面临一些挑战和困难。
首先，负荷的变化受到多种因素的影响，如天气、节假日、经济波动等，这些因素的变动往往不易准确预测。
其次，能够收集和处理大量历史数据是进行负荷预测的前提，但有时缺乏充足的数据或者数据质量不佳，会影响预测的准确性。
此外，不同地区的能源消耗特点也存在差异，需要在负荷预测算法中进行合理的调整和修正。
目前，随着人工智能技术的发展，负荷预测也在得到不断的改进和创新。
传统的负荷预测方法主要基于统计学模型，如时间序列分析、回归分析和指数平滑等。
然而，这些方法往往对复杂的时间序列模式和非线性关系无法准确刻画。
因此，基于人工智能的负荷预测算法逐渐兴起，如人工神经网络、支持向量机和遗传算法等，这些算法能够更好地处理时间序列数据的复杂特征，并提高预测的准确性。
此外，在数据采集方面，随着智能电表和物联网技术的广泛应用，能够获取到更加丰富和精确的负荷数据，进一步提高了负荷预测的准确性和精度。
负荷预测工作总结
负荷预测工作总结
负荷预测是电力系统运行中非常重要的一项工作，它能够帮助电力系统运营商
合理安排发电计划，保障电网运行的稳定性和可靠性。
在过去的一段时间里，我参与了负荷预测工作，并且总结了一些经验和教训。
首先，准确的数据是负荷预测工作的基础。
我们需要收集和整理历史负荷数据，包括不同时间段和不同季节的负荷情况。
同时，还需要考虑到外部因素对负荷的影响，比如天气、节假日等。
只有在有了足够准确的数据基础上，我们才能进行有效的负荷预测。
其次，合适的预测模型也是至关重要的。
在负荷预测工作中，我们需要选择合
适的预测模型，比如时间序列模型、神经网络模型等。
不同的模型适用于不同的情况，我们需要根据实际情况进行选择。
同时，模型的参数调整和优化也是必不可少的工作，只有在模型的选择和参数调整上下功夫，才能得到准确的预测结果。
最后，及时的反馈和修正也是负荷预测工作中的重要环节。
一旦发现预测结果
与实际情况有偏差，我们需要及时进行分析和修正，找出问题所在，并且调整预测模型和参数。
只有在不断的反馈和修正中，我们才能不断提高负荷预测的准确性和可靠性。
总的来说，负荷预测工作需要我们有充分的数据基础、合适的预测模型以及及
时的反馈和修正。
只有在这些方面下功夫，我们才能提高负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统的稳定运行提供有力的支持。
希望在未来的工作中，我们能够不断总结经验，不断提高负荷预测的水平，为电力系统的发展做出更大的贡献。
电力系统中负荷预测模型的构建
电力系统中负荷预测模型的构建在当今高度依赖电力的社会中，电力系统的稳定运行至关重要。
而负荷预测作为电力系统规划、运行和控制的重要基础，其准确性直接影响着电力系统的安全性、可靠性和经济性。
负荷预测是指根据电力系统的历史负荷数据、气象数据、经济数据等相关信息，对未来某一时间段内的电力负荷进行预测。
通过准确的负荷预测，电力公司可以合理安排发电计划、优化电网运行方式、降低运营成本，从而提高电力系统的整体效率和服务质量。
电力系统负荷具有很强的随机性和不确定性，受到多种因素的影响。
这些因素大致可以分为三类：一是气象因素，如温度、湿度、风速等，不同的气象条件会导致用户的用电需求发生变化；二是时间因素，包括日、周、月、季节等周期性变化，以及节假日等特殊日期的影响；三是社会经济因素，如地区的经济发展水平、产业结构、人口增长等。
此外，突发事件如自然灾害、重大活动等也会对电力负荷产生较大的影响。
为了有效地预测电力负荷，构建合适的负荷预测模型是关键。
目前，常用的负荷预测模型主要包括传统的统计模型和现代的智能模型。
传统的统计模型主要包括线性回归模型、时间序列模型等。
线性回归模型通过建立负荷与相关影响因素之间的线性关系来进行预测。
这种模型简单直观，计算量小，但对于非线性关系的拟合能力较弱。
时间序列模型则是基于负荷数据本身的时间序列特征进行预测，如自回归移动平均（ARMA）模型、自回归积分滑动平均（ARIMA）模型等。
时间序列模型适用于具有平稳性和线性特征的负荷数据，但对于复杂的非线性和非平稳负荷数据，预测效果往往不太理想。
随着人工智能技术的发展，智能模型在电力负荷预测中得到了广泛应用。
常见的智能模型包括人工神经网络（ANN）模型、支持向量机（SVM）模型、决策树（DT）模型等。
人工神经网络模型具有强大的非线性拟合能力和自学习能力，可以自动从大量的数据中提取特征和规律。
支持向量机模型则通过寻找最优分类超平面来进行预测，对于小样本数据具有较好的泛化能力。
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什么是电力负荷预测？
电力负荷预测就是在正确的理论指导下，在调查研究掌握大量翔实资料的基础上，运用可靠的方法和手段对电力负荷的发展趋势作出科学合理的论断。
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。
电力负荷预测的特点：
即期预测：用于编制发电机的运行计划，确定旋转备用容量，控制检修机会、估计收入，计算燃料及购入电力的数量和费用。
（日或周）
短期预测：用于电厂经济运行，确定检修计划、确定电力系统间的交换功率，水里发电工程的水库和水文情况的估计，核电厂燃料棒的管理，以及确定燃料和够点的数量和费用。
（12-24个月）中期预测：输变电工程建设计划的根据，配电计划、电价研究及其他与电力发展有关的经济研究的基础。
（5-10年）
长期预测：用于战略规律，包括对发电能源资源的长远需求的估计，确定电力工业的战略目标，确定电力新科技发展及科技开发规划，以及长远电力发展对资金总量的需求估计。
（10-30年）
在电力、电量预测中，电量预测是基础，关系到电力建设的规模，也关系到能源资源的需求及平衡。
最大有功负荷极其发布：最大有功负荷的大小事确定电力系统装机规模的基础数据。
影响电力负荷变化的因素：
1、作息时间的影响（一般白天上班时间负荷较高，晚上和凌晨负荷达到最大值，深夜负荷时每天负荷的最低点，中午休息时间也往往出现负荷降低）附截图
此图为7月19、20日眉山全网功率总加，
实际气温：
19日35.2-23.9度，晴；20日35.6-23.7度，多云转阵雨。
2、生产工艺的影响（连续性生产（如冶金、化工等）电力负荷稳定，三班制机加工业除交接班负荷较小外，其他时间的负荷也很平稳。
一班制工业负荷集中在百叶，夜间负荷很小，日负荷很不均匀）
3、气候影响（气候的变化对电力负荷会产生很大的影响。
例如，
阴雨天白天的照明负荷增加，高温天气空调、电扇负荷上升。
气温是电力负荷的一个比较敏感的因素）
4、季节影响（不同季节负荷有明显的差别，排灌季节负荷增大，一般季节性影响使得负荷在年内呈现规律性的变化）下图为4月14日与7月14日眉山全网功率总加。
电力负荷曲线的特性指标及其计算方法
1、日负荷率γ及其年平均值
日负荷率是反映电力负荷在日内变化特性的参数。
我们将日平均负荷与日最大负荷之比值称为日负荷率，其定义式为
-日负荷率；
-日平均负荷，万kw等于日电量（或发电量）除以24h;
-日最大负荷，万kw;
-日负荷率；
-日平均负荷，万kw等于日电量（或发电量）除以24h;
-日最大负荷，万kw;
2、日最小负荷率β
日最小负荷率与日最大负荷之比称之为最小负荷率β，其定义式为
式中
-日最小负荷率；
-日最小负荷，万kW；
-日最大负荷，万KW；
3、月用电不平衡率σ及其在年内的平均值
月平均日电量与月最大日电量的比值称为月用电不平衡率σ，其定义
式为
-月用电不平衡率
-月平均日电量，万kWh；
-月最大日电量，万kWh；
年内各月的月用电不均衡率是不同的，即值在年内使变化的，将
表示月用电不均衡率在年内的平均变化程度，他等于全年月平均日用电量之和与全年月最大日用电量之和的比值，其定义式为
-年平均月用电不均衡率；
-月平均日用电量。
万kWh；
-月最大日电量，万kWh；
4、季（或年）用电不平衡率P及其平均值
将全年12月份的最大负荷的平均值及年最大负荷的比值称为季（或年）用电不平衡率P，其定义式为
式中P=季（或年）用电不均衡率；
-月最大负荷，万KW；
-年最大负荷，万KW；
由于每年只有一个年不均衡率P值，故
=P
5、年负荷率δ
将全年实际用电量与全年按最大负荷用电所需电量之比值称为年负荷率δ，其定义式为
式中
-年负荷率；
W-全年实际用电量，万kWh；
-全年最大负荷，万KW；
结合文件
1、考核：上报时间:12:00 考核比重20%
2、准确率：考核比重60%
3、重大检修、方式调整的汇报率10%
4、分析报告：10% 每月结束3日内（不包括节假日）将本月负荷
分析报告发送至董雪处汇总。
电力弹性系数预测方法
当电力负荷和国名经济指标的变化负荷式时，它们的增长率之比为一常数β，此常数β称为电力弹性系数。
当电力弹性系数是描述电力生产（发电负荷或发电量）增长速度与国民经济增长速度之间的关系时，称为电力生产弹性系数，其一般定义为
电力生产弹性系数=
弹性系数法预测电力负荷的关键及核心问题，是如何确定预测期的电力生产的弹性系数值。
应用弹性系数法预测电力负荷的前提条件，是必须预先知道预测期内国民经济发展的发展目标及其年平均增长速度，可以根据国家经济发展策略规划来确定。
单位耗电定额
产值单耗
1、综合产值单耗
统计口径范围内，全部用电量与国名生产总值之比，称为综合产值单耗。
不同国家、不同地区以及不同时期的产值单耗有明显差别，在负荷预测是应选择合适的产值单耗指标。
我国历史上有过工农总产值产值单耗指标，选择很少使用
2、分行业产值单耗
行业的划分根据负荷预测的对象来决定，一般电力负荷预测中行业划分为第一产业、第二产业、第三产业。
将某个红叶的用电量与相应的国民生产总值之比，称为改行业的产值单耗。
不同行业的产值单耗指标有很大的不同，同一行业不同地方、记忆不同时期的产值耗也不同，在负荷预测是，要正确确定产值单耗指标。
-全国（或地区）某一时段第i产业的产值单耗，kwh/元；
-全国（或地区）某一时段第i产业的的用电量，kwh；
-第i产业与上述同一时段的国民生产总值，元；
产量单耗
生产每单位某种产品所消耗的电能量，称为某产品的产量单耗，不同的产品有不同的单耗量纲。
-生产第j种商品的产量单耗，kwh/t;
-生产第j种商品的用电量，kwh；
-第j种商品的生产量，t。
不同产品的用电单耗不同，同一种产品不同地区、以及不同时间的用电单耗也不同，仅适用于近期（一般不超过5年）预测，《更远期的工业产品产量指标难以获得》在确定产量单耗指标时要谨慎处理。
影响产值（或产量）单耗的因素
产品结构、产业结构、节电措施、产品价格、生产条件；
时间序列
时间序列就是按照时间先后次序观测、统计、记录下来的某种指标的序列。
时间序列的特征：趋势变动（或长期变动趋势），季节变动，循环变动（周期变动），不规则变动。
趋势性。
某个变量由于受到某些因素持续地同性质的影响，其时间序列表现为持续的上升或下降的总变化趋势，其间变动幅度可能有时不
等，因而，这种变动趋势可能是线性的，也可能是非线性的。
季节性。
时间序列以一年为周期，随着自然季节的推移而呈现变化，在各年的一定季节出现高峰值，而在另外一个季节出现低估值。
这种时间徐磊的季节特征或因自然的原因引起。
周期性。
上述季节性变动时一种典型的周期性特征，它是以一年为周期发生周期性变化；另外，周期性还可能是以数年、月、日或数十年、月、日为周期而呈现变化，周期不固定，短期来观察周期性不明显，长期观察才能发现其规律性。
例如资本主义社会的经济危机一般以数十年为周期。
不规则性。
不规则性变动可分为突然性和随机性变动，突然性变动时由于目前难以预料的作用因素引起的，其规律性和概率性目前难以认识和推测，如自然灾害、战争等。
而随机性变动，即为概率性变动，是可以利用概率统计方法寻求概率分布规律或随机模型来进行描述的变动。
任何一个时间序列，可能同时具有以上几个特征，也可能是某几个特征的组合。
在预测技术中，将不规则变动一般视为烦扰，必须设法将其排除或过滤去掉，而将趋势性变动特征反映出来。
以预测时间序列的长期变化的主要趋势，必要时也应将季节性或周期性特征反映出来。
时间序列的分析和预测方法只是从这些因素的综合影响的最终结果，即指标本身分析、研究其发展变化趋势和规律，而不去追求其发展变化的内在原因及指标与各影响之间的因果关系。
只是从事物过去的变化规律、发展趋势延伸、外推出事物将来的规模及水平，这是一种“让历史告诉未来”的推测方法，故又称为历史延伸预测方法。
进行时间序列预测时，必须注意的一个关键性问题是可比性，包括时间方面的可比性和指标方面的可比性；
1、时间可比性。
时间序列的各个时期，时距的时间长短必须保持
一致。
若不一致，或缺失，应首先做必要的调整或计算（插值）处理。
2、指标可比性。
指标的内容（即指标统计口径）、计算方法、计量
单位、应该前后一致、可比。
时间序列预测，不需要考虑指标与各影响因素的横向联系，不需要利用其他任何数据和外部资料，计算简单，是一种简便易行、经济有效的预测方法。
时间序列中明显的趋势部分，可以用时间回归建立模型进行预测。
时间回归适宜时间时间t作为自变量，主要用到的有以下几种：
1、线性趋势：
2、指数趋势：
3、幂函数趋势：
4、二次趋势：。