配电网规划中电力负荷预测方法
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2电力负荷预测的问题
我国的经济发展由东向西，东部城市大多数已经发展的非常发达，如果预测这些地区的村庄、企业时，一些地方作为商业利用的部分，其自身在建筑设计的性能指标上具有非常大的差异，需要我们进行不同程度的考虑。但是考虑西部的现行城市的状况，在进行配电网的规划中对于预测电荷的密度以及测量的不同种类与规模都是需要不一样的相关标准。因此我们在进行配电规划中根据不同的实际需求进行预测，并且根据公式将其电力负荷值进行计算。在电力负荷的预测实践中存在一些问题，首先，商业负荷的问题主要是预测的场所不同，一般大型商场或者办公楼等建筑物自身具有不同的特点，因此，必须要充分的重视这些发展区域，通过一系列的办法将其利用规划设计指标进行加强，并且选择合适这个区域的电力负荷预测方法。其次，商店测试的问题。需要我们根据不同的相关产业规划来进行，从而保证电力负荷预测符合区域电力分布的预测结果。在一段时间内，如果没有什么大的变化，那么我们就可以用这些数据报告来进行各个工业用户的用电负荷容量计算，这些结果能够为我们的配电网规划提供一些有效的参考依据，从而保证配电网的分配规划合理和正确。
3.3指数平滑法
指数平滑法的基本原理是配电网规划中电力系统的历史数据相关指数进行有机组合，逐步完成对于电力负荷时间顺序未来值的直接预测。在该方法中，衰减可以直接体现远期数据对于预测结构的影响，如果衰减因子数值较大，则电力系统近期到远期数据的系数变化会明显加快，在一些比较极端的情况下，电力系统历史数据基本不会对电力负荷预测的结果产生影响。如果需要运用指数平滑法进行电力负荷预测，则应重点关注新的电力数据，数据的精准度越高，电力负荷预测结构也就越准确。
关键词：配电网规划；电力负荷；预测方法
1电力负荷预测的相关概念
负荷预测是电力调度的重要环节，也是我国社会电力贸易的重要参考依据，因此电力预测对于整个电力系统的规划和运行有着至关重要的作用。电力负荷预测方法的实质是，利用电力系统的实时数据和历史使用依据对未来的电力系统运行状况预测，进行预测的电力系统负荷一般是系统总有功负荷及系统中各节点的有功负荷与无功负荷。电力系统负荷预测的最终目的是提高电力系统负荷预测水平，同时确定各个供电区域的负荷发展水平，从而确定各规划年用电负荷构成。在实际的工作过程中，电力系统负荷预测方法可以分为确定性负荷预测方法和非确定性负荷预测方法。确定性负荷预测方法是通过方程的方式将历史电力负荷数据描述出来，电力负荷与时间变量之间有明确的函数关系。但是，随着用电系统的不断完善，电力负荷与时间变量之间的关系越来越复杂，在一定程度上限制了学者对其研究，有时不能用方程的方式来表现电力负荷与时间变量之间的关系。因此相关的专家和学者开始尝试将新的理论和方法应用到电力负荷预测工作中来，从而产生了通过类比对应关系进行推理预测的非确定性预测方法。
配电网规划中电力负荷预测方法
摘要：随着电气设备在人们生产生活中的大量普及，民众对城市配电网规划具有更高、更严格的要求。在具体的工作实践过程中，电力系统预测工作是配电网规划工作的重要环节，同时也是保障电网稳定可靠运行的重要前提，运用合理的电力负荷预测方法，保证预测结果的准确性和可靠性，对于配电网的规划建设而言是非常重要的。基于此，本文就配电网规划中电力负荷预测方法展开了论述。
3.2负荷密度法
在不同的配电功能分区中，根据用电量的大小差异，对于收取的用电费用也有所不同，因此，使得区域内的电力负荷预测变得非常困难。而我们为了能够确保这些区域的电力负荷预测的有效，保证预测结果的准确性，需要我们的电力部门将用电区域划分为商业区、工业区、住宅区等，然后根据不同的区域，对其用电的状况进行分析和预测的总体用电量。负荷密度法多应用于功能区规划相对明朗的地区，在具体的计算过程中，针对与功能区内的个别用户，可以有针对性的制定计算模型。
3.5人工神经网络法
人工神经网络法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的根本方法。在对电力系统负荷预测过程中，由于电力系统负荷可能会受到多种外界因素的影响，使电力负荷系统含有大部分的随机性和非线性关系，该类因素将对电力系统负荷预测的精准度产生极大的影响，因此，人工神经网络法在新的形势下被研发出来。人工神经网络法是通过将人工神经网络模型引入到电力系统负荷的预测中，使电力系统负荷预测方法形成全新的预测方法。在配电网规划中人工神经网络预测法的主要原理为，利用人工神经网络，采取电力系统负荷中的历史作为样本，根据样本和神经网络创建相应的神经网络结构，随后采用训练式算法对其进行训练，在满足一定程度上的精准度要求后，使用人工神经网络法对配电网规划中电力系统的负荷进行预算。
3.4专家预测法
专家预测法同样是电力负荷预测中一种非常有效的方法，主要是从实践中提取电力专家在电力系统事故处理中获得的感性认识，创建完善的专家数据库，在电力系统的运行过程中，对数据库进行更新和维护，确保数据库中的数据信息可以与电力系统的发展变化保持同步，达到模拟专家思维的效果，在这种情况下，对于电力负荷的预测可以利用计算机系统，达到与电力专家预测相同的效果。例如在某市大型发电厂预测电力系统负荷过程中，该电厂对配电网规划中电力系统负荷进行预测时采取了专家预测法，专家预测法的应用使该大型发电厂犹如诸多专家帮忙预测，使其预测出的电力系统负荷较为精准。
3配电网规划中电力负荷预测方法
3.1回归分析法
回归分析法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的首要方法。配电网规划中回归分析法预测电力系统负荷的主要原理为，回归分析法通过对以往电力历史负荷的数据进行分析和归纳，将电力负荷变化所产生的规律和相应的影响要素作为分析的主要依据，用以明确回归分析过程中所能够用到的回归方程式的参数，从而创建分析式的自变量和因变量之间的参数和模型，进而实现对电力系统负荷的有效预测。例如在某大型电力厂中对于配电网的规划便使用了回归分析法，通过电力工作人员对回归分析方程和自变量等的探究，对电力系统负荷的预测达到了较为精准的程度。
我国的经济发展由东向西，东部城市大多数已经发展的非常发达，如果预测这些地区的村庄、企业时，一些地方作为商业利用的部分，其自身在建筑设计的性能指标上具有非常大的差异，需要我们进行不同程度的考虑。但是考虑西部的现行城市的状况，在进行配电网的规划中对于预测电荷的密度以及测量的不同种类与规模都是需要不一样的相关标准。因此我们在进行配电规划中根据不同的实际需求进行预测，并且根据公式将其电力负荷值进行计算。在电力负荷的预测实践中存在一些问题，首先，商业负荷的问题主要是预测的场所不同，一般大型商场或者办公楼等建筑物自身具有不同的特点，因此，必须要充分的重视这些发展区域，通过一系列的办法将其利用规划设计指标进行加强，并且选择合适这个区域的电力负荷预测方法。其次，商店测试的问题。需要我们根据不同的相关产业规划来进行，从而保证电力负荷预测符合区域电力分布的预测结果。在一段时间内，如果没有什么大的变化，那么我们就可以用这些数据报告来进行各个工业用户的用电负荷容量计算，这些结果能够为我们的配电网规划提供一些有效的参考依据，从而保证配电网的分配规划合理和正确。
3.3指数平滑法
指数平滑法的基本原理是配电网规划中电力系统的历史数据相关指数进行有机组合，逐步完成对于电力负荷时间顺序未来值的直接预测。在该方法中，衰减可以直接体现远期数据对于预测结构的影响，如果衰减因子数值较大，则电力系统近期到远期数据的系数变化会明显加快，在一些比较极端的情况下，电力系统历史数据基本不会对电力负荷预测的结果产生影响。如果需要运用指数平滑法进行电力负荷预测，则应重点关注新的电力数据，数据的精准度越高，电力负荷预测结构也就越准确。
关键词：配电网规划；电力负荷；预测方法
1电力负荷预测的相关概念
负荷预测是电力调度的重要环节，也是我国社会电力贸易的重要参考依据，因此电力预测对于整个电力系统的规划和运行有着至关重要的作用。电力负荷预测方法的实质是，利用电力系统的实时数据和历史使用依据对未来的电力系统运行状况预测，进行预测的电力系统负荷一般是系统总有功负荷及系统中各节点的有功负荷与无功负荷。电力系统负荷预测的最终目的是提高电力系统负荷预测水平，同时确定各个供电区域的负荷发展水平，从而确定各规划年用电负荷构成。在实际的工作过程中，电力系统负荷预测方法可以分为确定性负荷预测方法和非确定性负荷预测方法。确定性负荷预测方法是通过方程的方式将历史电力负荷数据描述出来，电力负荷与时间变量之间有明确的函数关系。但是，随着用电系统的不断完善，电力负荷与时间变量之间的关系越来越复杂，在一定程度上限制了学者对其研究，有时不能用方程的方式来表现电力负荷与时间变量之间的关系。因此相关的专家和学者开始尝试将新的理论和方法应用到电力负荷预测工作中来，从而产生了通过类比对应关系进行推理预测的非确定性预测方法。
配电网规划中电力负荷预测方法
摘要：随着电气设备在人们生产生活中的大量普及，民众对城市配电网规划具有更高、更严格的要求。在具体的工作实践过程中，电力系统预测工作是配电网规划工作的重要环节，同时也是保障电网稳定可靠运行的重要前提，运用合理的电力负荷预测方法，保证预测结果的准确性和可靠性，对于配电网的规划建设而言是非常重要的。基于此，本文就配电网规划中电力负荷预测方法展开了论述。
3.2负荷密度法
在不同的配电功能分区中，根据用电量的大小差异，对于收取的用电费用也有所不同，因此，使得区域内的电力负荷预测变得非常困难。而我们为了能够确保这些区域的电力负荷预测的有效，保证预测结果的准确性，需要我们的电力部门将用电区域划分为商业区、工业区、住宅区等，然后根据不同的区域，对其用电的状况进行分析和预测的总体用电量。负荷密度法多应用于功能区规划相对明朗的地区，在具体的计算过程中，针对与功能区内的个别用户，可以有针对性的制定计算模型。
3.5人工神经网络法
人工神经网络法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的根本方法。在对电力系统负荷预测过程中，由于电力系统负荷可能会受到多种外界因素的影响，使电力负荷系统含有大部分的随机性和非线性关系，该类因素将对电力系统负荷预测的精准度产生极大的影响，因此，人工神经网络法在新的形势下被研发出来。人工神经网络法是通过将人工神经网络模型引入到电力系统负荷的预测中，使电力系统负荷预测方法形成全新的预测方法。在配电网规划中人工神经网络预测法的主要原理为，利用人工神经网络，采取电力系统负荷中的历史作为样本，根据样本和神经网络创建相应的神经网络结构，随后采用训练式算法对其进行训练，在满足一定程度上的精准度要求后，使用人工神经网络法对配电网规划中电力系统的负荷进行预算。
3.4专家预测法
专家预测法同样是电力负荷预测中一种非常有效的方法，主要是从实践中提取电力专家在电力系统事故处理中获得的感性认识，创建完善的专家数据库，在电力系统的运行过程中，对数据库进行更新和维护，确保数据库中的数据信息可以与电力系统的发展变化保持同步，达到模拟专家思维的效果，在这种情况下，对于电力负荷的预测可以利用计算机系统，达到与电力专家预测相同的效果。例如在某市大型发电厂预测电力系统负荷过程中，该电厂对配电网规划中电力系统负荷进行预测时采取了专家预测法，专家预测法的应用使该大型发电厂犹如诸多专家帮忙预测，使其预测出的电力系统负荷较为精准。
3配电网规划中电力负荷预测方法
3.1回归分析法
回归分析法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的首要方法。配电网规划中回归分析法预测电力系统负荷的主要原理为，回归分析法通过对以往电力历史负荷的数据进行分析和归纳，将电力负荷变化所产生的规律和相应的影响要素作为分析的主要依据，用以明确回归分析过程中所能够用到的回归方程式的参数，从而创建分析式的自变量和因变量之间的参数和模型，进而实现对电力系统负荷的有效预测。例如在某大型电力厂中对于配电网的规划便使用了回归分析法，通过电力工作人员对回归分析方程和自变量等的探究，对电力系统负荷的预测达到了较为精准的程度。