2020年(电力行业)电力负荷预测

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电力负荷预测(毕业设计)解读

电力负荷预测(毕业设计)解读

引言电力系统短期负荷预测对未来1日至1周的负荷进行预测。

短期负荷预测是随着电力系统EMS的逐步发展而发展起来的,现已经成为EMS必不可少的一部分和为确保电力系统安全经济运行所必需的手段之一。

随着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,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。

电力系统负荷预测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。

短期负荷预测技术经过几十年的发展,人们提出了许多的预测方法。

现有的预测方法大体可以分为2类:经典的数学统计方法以及上世纪90年代兴起的各种人工智能方法。

经典的数学统计方法包括线性外推法、多元线性回归法、时间序列法和状态空间法等。

人工智能方法包括人工神经网络法、专家系统方法和模糊推理方法、小波分析等。

在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。

其中首先根据实际经验将一周的7天分为工作日(星期一到星期五)和休息日(星期六和星期天)等两种类型;然后建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数;最后通过最小二乘法预测日最大负荷和日最小负荷。

利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测,该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力和人工神经网络自学习、自适应的优点。

实际算例表明,这种方法应用在短期负荷预测方面有较高的精度。

1、电力负荷预测综述1.1、电力负荷预测的含义电力负荷有两方面的含义:一方面是指电力工业的服务对象,包括使用电力的部门、机关、企事业单位、工厂、农村、车间、学校以及各种各样的用电设备;另一方面是指上述各用电单位、用电部门或用电设备使用电力和电量的具体数量。

电力负荷预测与分析

电力负荷预测与分析

电力负荷预测与分析电力负荷预测与分析是电力系统运行中非常重要的一部分,也是现代物联网应用不可或缺的环节。

电力行业是我国国民经济的重要组成部分,稳定的电力运行对整个国家和社会都起着巨大的作用。

因此,科学的负荷预测和分析是电力系统运行的必要手段,也是推进能源转型升级的重要体现。

一、基础概念电力负荷预测是指根据历史数据和基础信息,利用统计、数学等方法来预测未来几日、几周、几个月的负荷用电情况,目的是为了保证电力系统的稳定运行和供需平衡。

电力系统负荷预测主要涉及到许多方面的因素,包括天气、季节、工业结构、生产方式等,因此,预测工作需要涉及到多学科知识的综合储备。

二、负荷预测方法1、时间序列法时间序列法是以时间为变量的统计模型,通过对历史、现有数据的分析和拟合,来预测未来电力负荷变化趋势。

该方法依赖于历史和现有数据的完整性和准确性,且对自然影响如节假日、气象(天气、温度、湿度等)等因素的响应能力较差,存在一定的局限性。

2、回归分析法回归分析法通过建立建立输入变量(天气、季节、工业结构、生产方式等)与输出变量(电力负荷用电量)的关系模型来预测未来负荷变化,该方法较好地解决了时间序列分析的诸多缺陷。

3、神经网络神经网络是一种人工神经元组成的模拟方法,通过对大量数据的学习与拟合来预测未来的电力负荷变化趋势。

神经网络模型的预测结果准确性较高,而且学习能力较强,可不断适应新的变化趋势。

三、应用案例负荷预测技术在电力行业中的应用非常广泛,如,在电力设备运行管理方面,通过对负荷趋势的分析来优化设备运行方案,保证电力系统的稳定运行。

在电力供应侧,通过负荷预测,可以启动备用电力源,保障供应的可靠性,在市场供销方面,负荷预测可帮助电力公司与用户更好地进行协调管理,提前与客户沟通,合理调度电源,降低电网负荷风险。

四、发展趋势随着社会经济的发展,电力负荷分布日益发生变化,新型能源的加入以及微网的普及,需要迎接新的技术和挑战,因此,电力负荷预测应逐步往多维度、多尺度、多时空方向迈进,尤其是需要加大对人工智能、大数据分析等技术的应用和推广,同步推动电力设施技术升级和优化,协调新能源、传统能源等能源形式间的协调发展。

《2024年电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》范文

《2024年电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》范文

《电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的持续提高,电力系统的稳定运行与高效管理成为了一个国家发展的重要支撑。

电力负荷预测作为电力系统管理的重要组成部分,对于提高能源利用效率、优化电力资源配置、减少电力损耗及满足社会电力需求具有十分重要的意义。

本文旨在全面梳理电力系统负荷预测的研究现状,探讨其发展趋势,以期为未来的研究提供参考。

二、电力系统负荷预测研究综述1. 传统预测方法传统的电力系统负荷预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、专家系统等。

时间序列分析通过分析历史负荷数据,建立数学模型,预测未来负荷。

回归分析则通过分析影响负荷的各种因素,建立回归方程进行预测。

专家系统则依靠专家经验与知识进行预测。

这些方法在一定的应用场景下具有其优势,但同时也存在预测精度不高、泛化能力不强等问题。

2. 现代预测方法随着人工智能技术的快速发展,越来越多的学者开始将人工智能技术应用于电力系统负荷预测。

其中,基于人工智能的预测方法如神经网络、支持向量机、深度学习等在电力负荷预测中取得了显著的成果。

这些方法能够有效地处理非线性、高维度的数据,具有较高的预测精度和泛化能力。

(1)神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法,其在电力负荷预测中具有广泛的应用。

通过训练神经网络模型,可以有效地捕捉电力负荷的时空特性、气候特性等影响因素,提高预测精度。

(2)支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,其通过寻找能够将数据集进行最佳分类的超平面来实现对数据的分类和预测。

在电力负荷预测中,支持向量机能够有效地处理高维度的数据,具有良好的泛化能力。

(3)深度学习深度学习是机器学习的一个分支,其通过构建多层神经网络来模拟人脑的复杂工作方式。

在电力负荷预测中,深度学习能够处理复杂、非线性的数据关系,具有较高的预测精度。

目前,深度学习在电力负荷预测中的应用已成为研究热点。

电力系统规划--电力系统负荷预测

电力系统规划--电力系统负荷预测

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S0
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最小二乘法
x2
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y
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4096
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6561
1.75
100
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10000
•电力系统负荷预测-电力负荷曲线(负荷特性)
• 周期性 • 趋势性 • 随机性(受温度、气候、产业结构、政治等因
素的影响) • 区域性、地域性
•电力系统负荷预测-电力负荷曲线(负荷特性)
•电力系统负荷预测-电力负荷曲线(时序负荷曲
线)
• 重庆电网春、夏季典型日负荷标幺曲线
•目的:用于调度部门制定电力系统日运行方式,例如机组启 停、经济运行和调峰措施等。
•能否根据散 点图,选择 一条曲线进 行模拟
最小二乘法
• 假定我们先选定函数φ (x)来逼近f(x),则两者之间的误差 愈小愈好。现在用δi表示近似函数在xi点的误差:
• 在一般情况下要使δi全都为零是不可能的。因此通常归结 为要求在各点绝对误差之和为最小。为了分析计算方便 ,可以进一步把问题转换为使各点误差的平方和为最小 :

电力负荷预测

电力负荷预测

电力负荷预测电力负荷预测的重要性与应用电力负荷预测是在电力行业中一项重要的数据科学技术,它可以对未来的电力消耗情况进行预测。

电力负荷预测可以通过对数据的分析和预测,使电力供应商可以更好地规划能源供应,便于稳定电网运行,减少对外购电的需求,并降低能源浪费率。

目前,随着人们对能源消耗的要求越来越高,电力负荷预测也越来越受到重视和关注。

电力负荷预测技术的应用已经非常普遍,应用最广泛的领域包括智能电网、储能系统以及可再生能源发电设备等。

在智能电网领域,电力负荷预测技术可以帮助用户预测未来的用电量情况,进而调整用电策略和计划,提高用电效率,减少能源浪费。

在储能系统领域,电力负荷预测技术可以通过预测未来的负荷情况,使储能设备可以在合适的时候进行充电或放电,提高储能系统效率。

在可再生能源发电设备领域,电力负荷预测技术可以通过预测未来的风能或太阳能发电量来规划发电系统的运营和电力输出,使电力供应更加稳定可靠。

电力负荷预测技术现有的局限性目前,电力负荷预测技术在实际应用过程中仍然存在一些局限性。

首先,电力负荷预测的准确性受到多种因素的影响,如天气、人口迁移、行业用电模式等。

因此,在对电力负荷进行预测时,需要考虑到这些因素。

其次,电力负荷预测技术需要使用大量的历史数据,并且需要适当的识别和处理数据中的异常值和噪音。

这些历史数据通常来自于多种来源,包括天气预测、交通量等,因此,处理历史数据和整合数据也是一个比较复杂和耗时的过程。

第三,电力负荷预测技术需要使用复杂的算法和模型,如传统的时间序列模型、机器学习算法等。

这些算法和模型需要人们有较强的数据处理和计算能力,并且需要不断进行优化和更新。

电力负荷预测技术未来发展趋势电力负荷预测技术的应用越来越广泛,未来的发展趋势也越来越值得关注和研究。

首先,未来的电力负荷预测技术会更加精确和实时,因为它们将使用更多的有效数据,并依靠更精确的算法和模型来进行精细的分析和预测。

其次,电力负荷预测技术将会借鉴其他行业创新工具和技术,如人工智能、云计算和物联网等,随着这些技术的发展,电力负荷预测将变得更加高效和准确。

城市空间规划中的电力负荷预测

城市空间规划中的电力负荷预测

城市空间规划中的电力负荷预测摘要电力专项空间规划是城市空间规划项目的子项目之一,旨在落实区域内变电站、电力线路等电力设施用地的远期规划。

在专项规划设计过程中,需要收集电网负荷数据以及城市规划指标,采用自然增长法、弹性系数法对中期发展负荷进行预测,采用空间饱和负荷法和人均饱和电量法对远期饱和负荷进行预测。

本文以广东某县级市为例,对其2020-2035年电力负荷进行了预测。

预测结果可信度较高,与电网建设经验一致,可以用于电力专项空间规划设计。

标签:城市空间规划负荷预测城市规划指标饱和负荷0引言电力专项空间规划是城市空间规划项目的子项目之一,制定未来15至20年规划周期内的电网方案,旨在配合空间规划项目统筹城市空间资源,落实区域内变电站、电力线路等电力设施用地的远期规划。

合理的电力规划方案,可以在规划期内较好地适应区域社会经济发展,持续、稳定地为城市供应充足、优质的电力,提高城市空间规划的整体质量。

1空间规划的负荷预测依据负荷预测是电力系统规划设计的基础。

根据负荷预测结果,规划设计可以拟定专项方案中变电站站点的布点位置、数量以及用地规模,作为后续搭建各电压等级目标网架的基础。

可靠的负荷预测可以使变电站布局、网络规划更加贴近实际,可以指导电网项目按时建设,保持电网网架在发展过程中保持结构完善,为电网运行营造良好的环境,是电力规划方案专业性和合理性的保证[1]。

电力专项空间规划以城市规划为核心,在专项规划设计过程中,需要收集电网负荷数据以及城市规划指标进行电力负荷预测[2]。

其中,电网负荷发展数据包括规划区域及分区电力需求的历史资料如全社会用电量、网供电量及相应负荷、用电结构等,也包含规划区域电力负荷特性的历史资料,如典型负荷曲线和负荷特性指标等。

城市规划指标,则包含如城市人口、国民生产总值、产业结构和政策等经济规划指标,以及城乡发展规划、土地利用性质及各类用地规模等土地规划指标。

2中期及远期负荷预测方法空间规划中期负荷按照电力规划水平年进行计算,采用自然增长法、弹性系数法对中期发展负荷进行预测[3]。

电力负荷预测的统计分析方法

电力负荷预测的统计分析方法

电力负荷预测的统计分析方法电力负荷预测的统计分析方法电力负荷预测是电力行业中非常重要的一项工作,能够准确地预测电力负荷的变化趋势,对于电力生产和分配的规划和调度至关重要。

在这篇文章中,我们将介绍一种常用的统计分析方法,以步骤的方式解释电力负荷预测的过程。

第一步:数据收集在进行电力负荷预测之前,首先需要收集大量的历史电力负荷数据。

这些数据包括每个时间段(可以是小时、天、周等)的电力负荷数值。

这些数据可以从电力系统的监测设备、电力公司的记录以及其他相关数据源中获取。

第二步:数据清洗与处理在收集到数据后,需要对数据进行清洗与处理,以确保数据的准确性和一致性。

这包括去除异常值、处理缺失值、处理重复数据等。

此外,还可以对数据进行平滑处理,以减少数据中的噪声,提高数据的可分析性。

第三步:数据分析与探索在完成数据清洗与处理后,可以进行数据分析与探索。

这一步骤可以帮助我们了解电力负荷数据的特征,发现数据中的趋势、季节性等模式。

常用的分析方法包括时间序列分析、回归分析、频谱分析等。

时间序列分析是一种常用的方法,可以用来研究时间序列数据之间的相互关系。

该方法可以识别时间序列中的趋势、季节性和周期性等模式,并根据这些模式进行预测。

回归分析则可以用来研究电力负荷与其他影响因素之间的关系,如天气、人口等。

频谱分析可以帮助我们了解电力负荷数据的频率分布情况,进而预测未来的负荷变化趋势。

第四步:模型建立与评估在完成数据分析与探索后,可以根据对数据的理解和分析结果建立预测模型。

常用的预测模型包括ARIMA模型、神经网络模型、支持向量回归模型等。

建立模型后,需要对模型进行评估,以确定模型的准确性和可靠性。

评估模型的指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等。

通过与真实数据进行对比,可以选择最优的模型。

第五步:预测与应用在完成模型的评估后,可以利用模型对未来的电力负荷进行预测。

预测结果可以用来进行电力生产和分配的规划和调度,以确保电力系统的稳定运行。

电力负荷预测

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本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。

本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

本学位论文属于1、保密囗,在年解密后适用本授权书2、不保密囗。

(请在以上相应方框内打“√”)作者签名:年月日导师签名:年月日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AbstractElectrical load forecasting has important function in programming anddispatching department of power system.Short—term load forecasting,which major function is to forecast future power load several hours or several days 1ater,is themain part of the energy management system(EMS).Meanwhile,It is important to the security and economical operation in modem power systems.Gone with the powerPlant 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 complexemployment.Firstly,this paper analyses constitutes of the electrical load,and then introduces the basic method for short—term load forecasting at home and abroad.Onthe 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目录第一章绪论1.1 研究的背景和意义1.1.1 课题背景随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高,社会对电力的需求量越来越大。

电力系统中的电力负荷预测

电力系统中的电力负荷预测

电力系统中的电力负荷预测电力负荷预测是电力系统中的重要环节,它可以帮助电力公司提前制定出合理的供电计划,保障用户的用电需求,并合理配置发电场站的产能。

同时,电力负荷预测还可以帮助电力公司充分利用现有的电力资源,降低电力的成本和节约能源。

因此,电力负荷预测不仅是电力系统中不可缺少的一部分,还是电力行业的重要研究方向之一。

电力负荷预测的意义电力负荷预测的重要性在于,它可以根据历史数据和未来趋势,预测用户的用电需求,制定出合理的供电计划,保障供电的可靠性、稳定性和安全性。

同时,电力负荷预测还可以帮助电力公司降低电力成本,提高电力的利用率,提高能源利用效率。

电力负荷预测方法电力负荷预测的方法可以分为基于时间序列分解的方法、基于神经网络的方法、基于支持向量机的方法和基于决策树的方法等。

时间序列分解法是通过将时间序列分解为趋势、季节和随机成分,从而实现对负荷的预测。

神经网络方法是通过对历史数据的学习和训练,建立一个预测模型,从而实现对未来负荷的预测。

支持向量机方法是通过将数据映射到高维空间,然后找到一个超平面,将样本分成两类,从而实现对未来负荷的预测。

决策树方法是通过将数据集分割成一些小的子集,然后按照某种准则遍历这些子集,从而实现对未来负荷的预测。

电力负荷预测的关键问题电力负荷预测的关键问题包括负荷的波动性、季节性和周期性,用户的用电行为和用电环境等。

其中,负荷的波动性是因为用户用电行为的不确定性,导致负荷的大小和分布不稳定。

季节性是由于不同季节的气温、湿度和光照条件不同,导致用户用电的需求也不同。

周期性是由于工作日和休息日的不同,导致用户用电的需求也有所不同。

用户的用电行为和用电环境主要包括用户的生活习惯、行业特征、经济状况等。

电力负荷预测的应用场景电力负荷预测的应用场景包括电力生产和电力配送两个方面。

在电力生产方面,电力公司可以根据负荷预测结果,合理配置发电场站的产能,从而达到最大限度地利用现有的电力资源,降低电力成本。

电力负荷预测的习题及答案

电力负荷预测的习题及答案

电力负荷预测的习题及答案电力负荷预测的习题及答案电力负荷预测是一个重要的领域,它对于电力行业的运营和规划起着至关重要的作用。

准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划,提高电力供应的效率和稳定性。

本文将通过一些习题来探讨电力负荷预测的相关问题,并提供相应的答案。

习题一:什么是电力负荷预测?答案:电力负荷预测是指通过对历史负荷数据和相关因素进行分析和建模,预测未来一段时间内的电力负荷水平。

这些相关因素包括季节性变化、天气状况、经济发展水平等。

电力负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电设备,确保电力供应的平稳和可靠。

习题二:电力负荷预测的方法有哪些?答案:电力负荷预测的方法主要分为基于统计学的方法和基于机器学习的方法两大类。

基于统计学的方法包括时间序列分析、回归分析等,它们基于历史负荷数据的趋势和周期性进行预测。

而基于机器学习的方法则利用大量的历史负荷数据和其他相关因素,通过建立复杂的模型来进行预测。

习题三:时间序列分析在电力负荷预测中的应用是什么?答案:时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法,它假设未来的负荷水平与过去的负荷水平有关。

时间序列分析通过分析历史负荷数据的趋势、季节性和周期性等特征,建立相应的模型来进行预测。

常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

习题四:机器学习在电力负荷预测中的应用是什么?答案:机器学习是一种通过让计算机从数据中学习和发现规律,从而进行预测和决策的方法。

在电力负荷预测中,机器学习可以利用大量的历史负荷数据和其他相关因素,通过建立复杂的模型来进行预测。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。

习题五:电力负荷预测中的天气因素有哪些?答案:天气因素对电力负荷预测有着重要的影响。

常见的天气因素包括温度、湿度、风速、日照时数等。

这些因素与人们的用电行为密切相关,例如在高温天气下,人们会使用空调等电器设备,导致负荷水平增加。

因此,在电力负荷预测中考虑天气因素是非常重要的。

电力负荷预测算法研究及应用

电力负荷预测算法研究及应用

电力负荷预测算法研究及应用随着社会的快速发展和工业化进程的加速推进,电力负荷的增长呈现出高速、大规模的趋势。

为了提高电力系统的效率和稳定性,准确预测电力负荷成为一项重要的任务。

因此,电力负荷预测算法的研究与应用成为电力行业的热门课题。

一、电力负荷预测算法的意义与目标电力负荷预测是指利用历史的电力负荷数据和相关的外部因素,通过建立数学模型和算法在未来一段时间内预测电力负荷的变化。

这项工作对于电力系统的运行、规划和调度具有重要意义。

首先,准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电能力和供应计划,以确保电力的稳定供应。

其次,合理的负荷预测可以优化电力系统的调度策略,提高供电质量和效率。

最后,电力负荷预测可以为电力市场的运营商提供重要的参考,促进电力市场的平稳运行。

因此,电力负荷预测算法的目标是寻求准确、高效、稳健的算法模型,以实现对未来电力负荷的准确预测。

二、常用的电力负荷预测算法1. 统计方法统计方法是电力负荷预测算法中最常用的一种方法。

根据历史负荷数据的分析和处理,建立合适的统计模型进行负荷预测。

常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析和灰色系统模型等。

时间序列分析是一种基于时间序列数据的统计方法。

该方法假设未来负荷值与历史负荷值有相关性,并通过拟合历史数据得到模型参数,进而进行预测。

常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、季节性自回归移动平均模型(SARMA)、指数平滑模型等。

回归分析是一种基于变量之间关系的统计方法。

该方法建立了电力负荷与一些影响因素之间的数学关系,并通过历史数据的回归分析,预测未来负荷值。

常用的回归方法包括线性回归、多元回归和逐步回归等。

灰色系统模型是一种基于少量数据的统计方法,适用于数据量较小或者数据分布不规律的情况。

该方法通过降低数据的维度,提取系统的信息,建立负荷预测模型。

常用的灰色模型包括GM(1,1)模型和GM(2,1)模型等。

2. 人工智能方法随着人工智能技术的快速发展,电力负荷预测算法也逐渐引入了人工智能方法。

电力负荷预测方法与应用

电力负荷预测方法与应用

电力负荷预测方法与应用一、概述电力工业是国民经济的基础工业。

随着我国产业结构完善和人民整体生活水平的改善,对电能的需求逐年加大,同时对电力质量的要求也越来越高,且由于电能生产和消费的同时性,对电网建设和布局提出了更高的要求。

电力负荷预测是电网规划建设的依据和基础。

随着电力工业在国民经济中扮演着越来越重要的角色,电力负荷的正确预测显得尤为重要。

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。

电力负荷预测结果的准确与否直接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同,各具体因素对电力负荷预测的敏感度是不一样的,因而电力负荷预测具模糊性。

回顾我国“十五”期间的预测情况与实际发展情况是很有意义的。

基于“九五”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,我国制定的“十五”规划对电力工业发展提出了“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“十五”规划中预测:“十五”期间我国经济增长速度为年均7%左右,电力需求的平均增长速度为5%,到2005年全国发电装机容量将达到3.9亿千瓦,全国发电量将达到17500亿千瓦时以上。

国家电力公司电力工业“十五”计划及2015年远景规划中预测:“十五”期间我国GDP年均增长7%左右,电力需求的平均增长速度在4.5%~5.0%之间,到2005年全国发电装机容量将达到3.65亿千瓦,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2005年年底,全国发电装机容量达到5.17亿千瓦,全国发电量达到24975.26亿千瓦时,全社会用电量为24689亿千瓦时。

2020年(电力行业)电力负荷预测

2020年(电力行业)电力负荷预测

(电力行业)电力负荷预测第一章电力负荷、预测简述第一节负荷预测概念和原理一、负荷预测概念负荷可指电力需求量或者用电量,而需求量是指能量的时间变化率,即功率。

也可以说,负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。

对用户来说,用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。

1.负荷按物理性能划分负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷。

(1)有功负荷:是把电能转换为其它能量,并在用电设备中真实消耗掉的能量,计算单位为(千瓦)。

(2)无功负荷:在电能输送和转换过程中,需建立磁场(变压器、电动机等)而消耗的功率。

仅完成电磁能量的相互转换,并不做功,在这个意义上称为“无功”,计算单位是。

2.负荷按电能的划分负荷按电能的产、供、销生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷。

(1)发电负荷:指某一时刻电网或发电厂的实际发电出力的总和,计算单位为。

(2)供电负荷:指供电地区内各发电厂发电负荷之和,减去发电及供热的厂用电负荷,加上从供电地区外输入的负荷,再减去向供电地区外输出的负荷,计算单位为kW。

(3)用电负荷:指地区供电负荷减去线路和变压器中的损耗后的负荷,计算单位为。

3.负荷按时间的划分负荷按时间分为年、月、日、时、分负荷。

4.售电量及用电量(1)售电量:是指电力企业售给用户(包括趸售户)的电量及供给本企业非电力生产(如修配厂用电)、基本建设、大修理和非生产部门(如食堂、宿舍)等所使用的电量。

(2)用电量:是指电网(或电力企业)的售电量与自备电厂自发、自用电和其售给附近用户的电量之和。

5.电量的划分电量可分为有功电量和无功电量。

(1)有功电量:是指有功负荷与时间的乘积。

有功电量可由电能表读出,也可由有功负荷的平均值乘以时间得出,有功电量的计算单位是。

(2)无功电量:是指无功负荷与时间的乘积。

无功电量可由无功电能表读出,也可由无功负荷的平均值乘以时间得出,无功电量的计算单位是。

6.负荷预测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,称为负荷预测。

浅析电力规划及负荷预测

浅析电力规划及负荷预测

浅析电力规划及负荷预测电力规划及负荷预测是电力行业中至关重要的两个环节,对于保障国家电力供应,提高电力利用效率具有重要意义。

本文将就电力规划及负荷预测进行浅析,阐述其重要性和方法。

一、电力规划电力规划是指依据国家的经济发展和电力需求,通过对电力资源的分析和合理配置,制定出未来一定时期内电力建设的布局和发展方向的一项战略性决策过程。

电力规划主要包括中长期规划和年度规划两个层面。

1. 中长期规划中长期规划是一项对未来10-15年内电力需求的趋势、全国电源结构和电力供应方式进行预测和分析的规划。

其主要任务是确定今后一段时期内电力总量、结构和供应方式的发展方向,保障电力供给的稳定和充足。

中长期规划信息量大、对未来的预测性强,需要考虑到多种因素的综合影响,包括国家经济发展水平、产业结构、电力需求特点、环境保护等诸多因素。

2. 年度规划年度规划是指在中长期规划的基础上,对当年电力建设投资、电力设备更新改造、电网规划等进行具体的细化和实施方案的制定。

年度规划的主要任务是根据中长期规划确定的目标,结合当年的实际情况和需要,对电力建设投资、电力设备更新改造、电网规划等进行详细的计划和安排。

年度规划信息量相对较小,但需要更具体的操作性和灵活性,更加注重具体的实施措施。

电力规划的核心是要保障电力供给的充足和稳定,因此在制定规划时需要充分考虑电力资源的可持续利用和环境保护。

规划还需要考虑到电力需求的差异性和变化性,进行灵活调整和预测。

二、负荷预测负荷预测是指利用数理统计方法和专业模型,对未来一段时间内电力需求的变化进行科学合理的预测。

负荷预测的准确性对于电力系统的运行和调度非常重要,它直接影响到电力供给的稳定和经济性。

1. 负荷预测的方法(1)经验法:经验法是基于历史数据和经验进行负荷预测。

通过对历史负荷数据的分析和总结,提取出一定的规律和特征,来预测未来的负荷变化趋势。

这种方法简便易行,但预测精度有限,适用于简单的预测场景。

电力系统负荷预测综述

电力系统负荷预测综述

文章编号:1004-289X(2020)01-0006-04电力系统负荷预测综述王栋(晋中市工人文化宫,山西晋中030600)摘要:本文对电力系统负荷的种类及几种常见的预测方法进行综述,将负荷预测的作用重要性进行突出,最后对负荷预测进行总结展望。

关键词:负荷预测;数学模型预测;人工智能分析预测中图分类号:TM71文献标识码:BThe Summary of Power System Load ForecastingWANG Dong(Jinzhong Workers'Cultural Palace,Jinzhong030600,China)Abstract:This paper summarizes the types of power system load and several common forecasting methods,high-lights the importance of load forecasting,and finally summarizes and prospects the load forecasting.Key words:load forecasting;mathematical model forecasting;artificial intelligence analysis and forecasting1引言电力工业是国家在能源领域的重大基础行业,也是国民经济的命脉。

经济要发展,电力是先行,电力行业的发展建设对国家各行业起到至关重要的作用[1]。

我国发电机装机容量在不断扩大,电网在不断发展建设,随之而来的便是电力负荷的变化越加复杂,所以对于电力负荷的预测研究越来越重要。

其中提高负荷的预测精度,对于制定发、送电计划、降低电力存储容量、避免重大事故、保障生产和生活的安全、经济以及社会效益等方面有重大的意义。

2负荷预测种类由于电力负荷预测工作既重要又复杂,所以从预测的不同目的和不同的时间长度,负荷预测可以分为4类[2]:超短期负荷预测、短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测。

电力负荷预测方法

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。

如何利用时序预测进行电力负荷预测(Ⅰ)

如何利用时序预测进行电力负荷预测(Ⅰ)

在现代社会中,电力负荷预测是电力行业中非常重要的一环。

通过准确的电力负荷预测,电力公司可以有效地调配资源,提高供电效率,降低成本,保障电力市场的稳定运行。

而如何利用时序预测进行电力负荷预测,成为了电力行业的研究和实践热点。

一、时序预测的基本概念时序预测是指根据历史数据的变化规律和趋势,对未来一段时间内的数值进行预测的方法。

在电力负荷预测中,时序预测可以通过分析历史电力负荷数据的变化规律,预测未来某一段时间内的电力负荷情况,为电力公司的运营和管理提供重要的参考依据。

二、时序预测的方法与模型在进行电力负荷预测时,可以采用多种时序预测的方法与模型。

常见的时序预测方法包括移动平均法、指数平滑法、灰色预测法、ARIMA模型等。

这些方法与模型都有各自的特点与适用范围,可以根据具体的情况选择合适的方法进行电力负荷预测。

1. 移动平均法移动平均法是一种简单的时序预测方法,其基本思想是取一定时间段内的平均值作为未来的预测值。

在电力负荷预测中,可以根据历史电力负荷数据的变化情况,选择合适的时间段进行移动平均,得到未来一段时间内的电力负荷预测值。

2. 指数平滑法指数平滑法是一种基于指数加权的时序预测方法,其核心是对历史数据进行加权平均,得到未来的预测值。

在电力负荷预测中,可以根据历史电力负荷数据的特点,选择合适的指数平滑方法进行预测。

3. 灰色预测法灰色预测法是一种基于灰色系统理论的时序预测方法,其特点是能够处理少量数据和不完整数据的预测问题。

在电力负荷预测中,可以根据电力负荷数据的特点,选择合适的灰色预测方法进行预测。

4. ARIMA模型ARIMA模型是一种广泛应用于时序预测领域的模型,其可以处理非平稳时间序列数据,并且具有较好的预测性能。

在电力负荷预测中,可以通过建立合适的ARIMA模型,对未来电力负荷进行准确的预测。

三、时序预测的应用与挑战时序预测在电力负荷预测中具有重要的应用价值,可以帮助电力公司合理安排资源,提高供电效率,降低成本。

电力负荷预测技术的研究进展

电力负荷预测技术的研究进展

电力负荷预测技术的研究进展在当今高度依赖电力的社会中,准确的电力负荷预测对于电力系统的规划、运行和管理至关重要。

它不仅有助于优化电力资源的分配,提高电力系统的稳定性和可靠性,还能降低发电成本,减少能源浪费。

随着科技的不断进步和数据的日益丰富,电力负荷预测技术也在不断发展和创新。

传统的电力负荷预测方法主要基于时间序列分析和回归分析。

时间序列分析通过对历史负荷数据的统计特征进行研究,建立数学模型来预测未来负荷。

例如,移动平均法和指数平滑法就是常见的时间序列预测方法。

这些方法简单直观,但对于复杂的负荷变化趋势和突发事件的适应性较差。

回归分析则是通过建立负荷与影响因素(如气温、日期类型、经济指标等)之间的线性或非线性关系来进行预测。

然而,这种方法往往需要对影响因素进行准确的量化和选择,且在处理多变量和非线性关系时存在一定的局限性。

近年来,随着人工智能技术的兴起,机器学习和深度学习方法在电力负荷预测中得到了广泛的应用。

机器学习方法如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等,能够自动从数据中学习特征和模式,具有较强的泛化能力。

例如,支持向量机通过寻找一个最优的超平面来对数据进行分类或回归预测,在处理小样本和非线性问题时表现出色。

深度学习方法,特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),在电力负荷预测中取得了显著的成果。

CNN 擅长处理图像和空间数据,通过卷积操作提取数据的局部特征。

在电力负荷预测中,可以将负荷数据看作二维图像,利用 CNN 来捕捉负荷的时空特征。

RNN 则适用于处理序列数据,能够记住历史信息。

LSTM 和 GRU作为改进的 RNN 结构,有效地解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题,能够更好地处理长序列数据。

它们可以对历史负荷数据进行长期依赖的建模,从而提高预测的准确性。

除了上述基于数据驱动的方法,组合预测技术也成为了研究的热点。

电力系统中的负荷预测与能源调度

电力系统中的负荷预测与能源调度

电力系统中的负荷预测与能源调度随着经济的发展和人民生活水平的提高,电力需求逐年增长。

然而,电力系统的供应与需求之间的平衡是一个复杂的挑战。

为了确保电网稳定运行并满足用户的需求,负荷预测和能源调度成为电力行业的重要任务。

负荷预测是指对未来某一时间段的用电负荷进行估计,以便电力系统运营者能够合理规划和调度发电设备。

准确的负荷预测可以帮助电力公司节约成本、降低供电风险并优化能源利用效率。

负荷预测的方法和技术多种多样,包括传统统计方法、机器学习方法和人工智能技术等。

传统的统计方法主要基于历史数据的分析和趋势推断,但由于电力系统的复杂性和随机性,这些方法的准确度有限。

相比之下,机器学习和人工智能技术可以通过对大量数据的学习和模式识别来提高预测的准确性。

例如,基于深度学习的神经网络模型可以对电力负荷进行复杂的非线性建模和预测,从而提高预测精度。

除了负荷预测,能源调度也是电力系统运营的关键环节。

能源调度是指根据负荷预测结果和实时电力市场情况,合理安排发电设备的出力和调度,以满足电力需求并优化电力系统的经济效益。

能源调度需要综合考虑电源的类型、产能、能源成本、环境影响等因素。

传统的能源调度方法主要基于经验和规则,但随着电力系统的复杂性和规模增大,这些方法已经不能满足实际需求。

因此,利用数学优化方法和智能算法来解决能源调度问题成为了研究的热点。

例如,线性规划、整数规划和遗传算法等方法可以通过数学建模和优化求解,找到一个最优的能源调度方案。

负荷预测和能源调度的准确性对电力系统的运行和管理至关重要。

准确的负荷预测可以帮助电力公司提前调整发电计划、采购适量的能源和调度维护工作,以减少供电风险和避免能源浪费。

合理的能源调度可以降低电力系统的运行成本、优化电力资源配置和提高供电可靠性。

因此,负荷预测和能源调度在电力行业中有着广泛的应用和重要的意义。

然而,负荷预测和能源调度仍然面临许多挑战和难题。

首先,电力系统是一个高度复杂和动态的系统,受到许多外部因素的影响,如天气、季节、经济状况等,这些因素的变化使得负荷预测和能源调度工作更加困难。

电力负荷预测与调度管理

电力负荷预测与调度管理

电力负荷预测与调度管理电力是现代社会不可或缺的能源之一,电力负荷的预测和调度管理对电力行业的稳定运行和经济发展至关重要。

随着电力行业的快速发展,不断涌现出一些新技术和新工具,例如人工智能、云计算等,为电力负荷预测和调度管理提供了更好的解决方案。

一、电力负荷预测1.1 前置技术电力负荷预测的核心是有效地收集和整理电力负荷数据。

传统的电力负荷数据统计通过手动操作,其效率和准确性有所限制。

而现在,随着大数据技术的发展,电力负荷数据可以通过自动采集和处理系统来实现。

例如,智能电表和传感器等设备可以实时检测和采集电力负荷数据,云平台可以对这些数据进行分析和预测。

1.2 基于统计分析的预测方法其中,常用的预测方法就是基于统计分析的预测方法。

在此方法中,预测模型的构建是关键步骤之一。

通常,人们会通过时间序列分析或回归分析等方法来选取适合的模型。

此外,也有一些机器学习算法可以用来进行电力负荷预测,例如神经网络、支持向量机和决策树等。

1.3 面临的挑战然而,电力负荷预测还有一些挑战。

由于气候因素、社会经济因素等因素的影响,电力负荷呈现出不确定性和变量性。

因此,预测模型的准确性和可靠性还有待完善。

此外,在数据收集和处理方面仍需进一步优化和自动化。

二、电力负荷调度管理2.1 前置技术电力负荷调度管理是指根据电力负荷预测结果进行电力生成、输送和分配等工作的技术和方法。

在此过程中,现代化的电力设备和工具可以大大提高电力调度管理的效率和可靠性。

例如,基于物联网的智能电表可以实现对电力负荷的实时监测和调度管理。

在电力设备制造和运行维护方面,也有一些先进技术出现。

例如,大型发电机的智能化制造和预防性维修等。

2.2 电力市场化背景下的电力负荷调度管理近年来,国内电力市场逐渐市场化。

在新形势下,电力负荷调度管理也需要适应市场化的趋势。

现代的电力市场需要高效的电力调度和运营管理,以保障电力市场的供需平衡和电力稳定运行。

此外,还需要加强电力调度和运营安全,保障电力设备和电力运行的稳定性和可靠性。

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(电力行业)电力负荷预测第一章电力负荷、预测简述第一节负荷预测概念和原理一、负荷预测概念负荷可指电力需求量或者用电量,而需求量是指能量的时间变化率,即功率。

也可以说,负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。

对用户来说,用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。

1.负荷按物理性能划分负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷。

(1)有功负荷:是把电能转换为其它能量,并在用电设备中真实消耗掉的能量,计算单位为(千瓦)。

(2)无功负荷:在电能输送和转换过程中,需建立磁场(变压器、电动机等)而消耗的功率。

仅完成电磁能量的相互转换,并不做功,在这个意义上称为“无功”,计算单位是。

2.负荷按电能的划分负荷按电能的产、供、销生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷。

(1)发电负荷:指某一时刻电网或发电厂的实际发电出力的总和,计算单位为。

(2)供电负荷:指供电地区内各发电厂发电负荷之和,减去发电及供热的厂用电负荷,加上从供电地区外输入的负荷,再减去向供电地区外输出的负荷,计算单位为kW。

(3)用电负荷:指地区供电负荷减去线路和变压器中的损耗后的负荷,计算单位为。

3.负荷按时间的划分负荷按时间分为年、月、日、时、分负荷。

4.售电量及用电量(1)售电量:是指电力企业售给用户(包括趸售户)的电量及供给本企业非电力生产(如修配厂用电)、基本建设、大修理和非生产部门(如食堂、宿舍)等所使用的电量。

(2)用电量:是指电网(或电力企业)的售电量与自备电厂自发、自用电和其售给附近用户的电量之和。

5.电量的划分电量可分为有功电量和无功电量。

(1)有功电量:是指有功负荷与时间的乘积。

有功电量可由电能表读出,也可由有功负荷的平均值乘以时间得出,有功电量的计算单位是。

(2)无功电量:是指无功负荷与时间的乘积。

无功电量可由无功电能表读出,也可由无功负荷的平均值乘以时间得出,无功电量的计算单位是。

6.负荷预测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,称为负荷预测。

二、影响负荷预测作用大小的因素负荷预测作用的大小,要看由于使用了预测结果所产生的收益,是否超出了所支出的费用,以及超出多少。

影响预测作用大小的因素是多方面的,主要有以下几项。

1.负荷预测费用的高低负荷预测费用包括设计和实行预测程序费,历史数据资料收集、整理、计算和储存费,资料使用费,资料更新费,人员技术培训费等。

2.负荷预测结果的准确性一般来说,准确性高的负荷预测比准确性低的预测作用更大。

但是,准确性高的预测方法往往是比较复杂的,这又与较大的费用支出相矛盾。

这就要看由于使用复杂预测技术手段所提高的预测准确性,给决策者带来的好处有多大,是否值得。

不同的负荷与电量预测对准确性的要求不同,长期的负荷预测甚至容许误差达到10%,而短期的日负荷预测的误差一般不能超过3%。

3.负荷预测的时效性所谓负荷预测的时效性指的是提出一项预测结果需要多少时间。

如能很快地得到预测结果,可使决策者有充分的时间改变决策,即预测的领先时间长,则预测作用大。

反之,如果迟迟拿不出预测结果,领先时间又很短,其作用也就大不了。

这一点对于电力系统在线超短期实时预测就更为重要了。

4.负荷预测所依据的历史资料其变动规律有无重大变化在利用历史资料进行外推负荷预测中,如果负荷的过去和现在的发展规律直接延伸到未来,没有什么重大的干扰和破坏,则可以加以模型化,利用已知的模型,类比现在,预测未来。

如果在预测期中发生了无法估计的重大事件(如气象的剧烈变化、严重灾害、国家政策的重大变化等),以致使负荷变化的正常规律被破坏,使原来持续上升或下降的资料发生转折,就会使预测失效。

这类负荷预测失实的情况不少,因为转折点是最难预测的。

三、负荷预测的特点由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值,所以,负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件。

1.不准确性因为电力负荷未来的发展是不肯定的,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。

2.条件性各种负荷预测都是在一定条件下作出的。

对于条件而言,又可分为必然条件和假设条件两种,如果负荷员真正掌握了电力负荷的本质规律,那么预测条件就是必然条件,所作出的预测往往是比较可靠的。

3.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,往往需要确切地指明预测的时间。

4.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情况下可能的发展状况进行预测,就会得到各种条件下不同的负荷预测方案。

四、负荷预测的基本原理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。

1.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知道的。

客观世界是可以被认识的,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未来。

这是人们进行预测活动的基本依据。

2.可能性原理因为事物的发展变化是在内因和外因共同作用下进行的。

内因的变化及外因作用力大不同,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。

3.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继续。

它强调了预测对象总是从过去发展到现在,再从现在发展到未来。

4.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,我们就利用这种相似性进行预测。

5.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是为了不断提高预测的准确性而进行的反馈调节。

6.系统性原理这个原理认为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。

第二节负荷预测基本程序对电力负荷进行科学预测,要有一个基本程序,就是要考虑预测工作怎样进行,分几个阶段,先做什么,后做什么。

只有把负荷预测工作的整个程序搞清楚,才能做好负荷预测工作。

根据所进行的电力负荷预测的实践活动,认为其基本程序如下。

一、确定负荷预测目的,制订预测计划负荷预测目的要明确具体,紧密联系电力工业实际需要,并拟订一个负荷预测工作计划。

在预测计划中要考虑的问题主要有:准备预测的时期,所需要的历史资料(按年、按季、按月、按周或按日),需要多少项资料,资料的来源和搜集资料的方法,预测的方法,预测工作完成时间,所需经费来源等等。

关于所需资料项数多少,说法不一。

有人主张外推预测的时期数不能超过历史资料的时期数,如设历史资料时期数,外推预测时期数,则有。

也有人认为,这种要求低估了短期预测所需项数和高估了长期预测所需项数,主张用计算。

按此式,如向前预测1期,则,,即需要4期历史资料;如向前预测4期,则需8期历史资料;如向前预测100期,就要用40期历史资料即可。

可见,用这个公式,照顾短期预测的需要,不利于长期预测。

实际上,根据长期的历史资料进行短期预测,要比根据短期的历史资料进行长期预测更可靠些,因为这样根据更充分些。

二、调查资料和选择资料要多方面调查收集资料,包括电力企业内部资料和外部资料,国民经济有关部门的资料,以及公开发表和未公开发表的资料,然后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。

挑选资料的标准,一要直接有关性,二要可靠性,三要最新性。

先把符合这三点的资料挑出来,加以深入研究,再收集其它资料。

收集统计资料是不容易的,尤其是在我国当前的情况下,各层次的资料往往不够完整,真实性也有问题,再加上保密问题尚未解决,就更增加了难度。

尤其是如果资料收集和选择的不好,会直接影响负荷预测的质量。

三、资料整理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,是保证预测质量所必须的。

可以说,预测的质量不会超过所用资料的质量,整理资料的目的是为了保证资料的质量,从而为保证预测质量打下基础。

1.衡量统计资料质量的标准衡量一个统计资料质量高低的标准,主要有以下几方面:(1)资料完整无缺,各期指标齐全;(2)数字准确无误,反映的都是正常(而不是反常)状态下的水平,资料中没有异常的“分离项”(outlier);(3)时间数列各值间有可比性。

此外,还有历史资料的表现形式是否适合需要,是否需要变换,以及计量单位是否规范化等问题也要注意。

2.资料的整理资料整理的主要内容有以下几项:(1)资料的补缺推算。

(2)对不可靠的资料加以核实调整。

(3)对时间数列中不可比资料加以调整。

四、对资料的初步分析在经过整理之后,还要对所用资料进行初步分析,包括以下几方面:(1)画出动态折线图或散点图,从图形中观察资料变动的轨迹,特别注意离群的点(异常值)和转折点,研究它是由偶然的,还是其他什么确定的原因所致。

(2)查明异常值的原因后,加以处理,对于异常值,常用的处理方法是,设负荷历史数据为,令,若,取;若,取。

从而使历史数据序列趋于平稳。

除此之外,也有用非平稳序列的平稳化代换方法和灰色系统的累加生成方法进行处理,这些技术将在后面讲到。

(3)计算一些统计量,如自相关系数,以进一步辨明资料轨迹的性质,为建立模型做准备,这些统计量将在后面介绍。

五、建立预测模型负荷预测模型是统计资料轨迹的概括,它反映的是经验资料内部结构的一般特征,与资料的具体结构并不完全吻合。

模型的具体化就是负荷预测公式,公式可以产出与观察数值相似结构的数值,这就是预测值。

负荷预测模型是多种多样的,以适用于不同结构的资料,因此,对一个具体资料,就有选择适当预测模型的问题。

正确选择预测模型在负荷预测中是非常关键性的一步。

六、综合分析,确定预测结果通过选择恰当的预测技术,建立负荷预测数学模型,进行预测运算得到的预测值。

若用其它方法得到的初步预测值,还要参照当前已经出现的各种可能性,以及新的趋势与发展进行综合分析、对比、判断推理和评价,最终对初步预测结果进行调整和修正。

这是因为从过去到现在的发展变化规律,不能说就是将来的变化规律。

所以要对影响预测对象的可能出现新情况进行分析,对预测模型进行适当的修正后确定预测值。

预测值的确定决不是通过某一、两个预测运算就能轻而易举取得的。

搞好预测需“重在分析、贵在方法、巧在应用”;负荷预测工作不仅是一种科学,而且是一种艺术,良好的综合判断能力是难于用简单的语言传授的,而是个人才能、经验与教训综合作用的效果。

七、编写预测报告,交付使用八、负荷预测管理第三节负荷预测误差分析一、产生误差原因产生预测误差的原因很多,主要有以下几个方面:(1)进行预测往往要用到数学模型,而数学模型大多只包括所研究现象的某些主要因素,很多次要的因素都被略去了。

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