电力系统中长期负荷预测方法综述
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
电力系统中长期负荷预测方法综述
摘要:在电力系统中,中、长期负荷预测是电网规划中的基础性工作,它为电网规划提供了必不可少的基础数据,其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣,因此准确的中、长期负荷预测的准确性就显得尤为重要。
本文就目前电力系统中的经典预测方法、传统预测方法和现代预测方法做个一简单的介绍,对负荷预测方法的改进提供理论基础。
关键词:电力系统中长期负荷预测
1 概述
负荷预测中经常按时间期限进行分类,通常分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。
长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测,中期负荷预测指5年左右并以年为单位的预测。
它们的意义在于帮助决定新的发电机组的安装(包括装机容量大小、型式、地点和时间)与电网的规划、增容和改建,是电力规划部门的重要工作之一。
短期负荷预测是指一年之内以月为单位的负荷预测,还指以周、天、小时为单位的负荷预测,通常预测未来一个月度、未来一周、未来一天的负荷指标,也预测未来一天24h中的负荷。
其意义在于帮助确定燃料供应计划;可以经济合理地安排本网内各机组的启停,降低旋转储备容量;可以在保证正常用电的情况下合理安排机组检修计划。
超短期负荷预测指未来lh、未来0.5h甚至未来10min的预测。
其意义在于可对电网进行计算机在线控制,实现发电容量的合理调度,满足给定的运行要求,同时使发电成本最小。
2 电力系统负荷预测的特点和难点
作为预测问题,电力系统负荷预测的准确性是根本要求,但精确的负荷预测常常是不容易做到的,主要有如下几个困难:
1.理论上讲,电力负荷的大小受到国民经济发展水平、产业结构、国家宏观经济政策、气候、突发性事件等因素的影响,可以说,现代社会的绝大多数生产活动都会对电力负荷产生影响。
因此,我们不可能在预测的时候考虑到所有的相关因素,而只能提取若干因素加以考虑。
2.某些因素,即使知道它们会对负荷产生影响,然而要定量的准确描述它们的影响却非常困难;而且,这种影响往往是变化的,同样的外部作用在不同的时间,对负荷的影响是不同的;更重要的是,并不能够事先确切的掌握这些因素在未来时段的状态,有时候对这些因素的预测甚至比负荷预测更加复杂和困难。
3.实践证明,没有一种足够完善的理论方法能够适用于一切的情况,同一种方法应用在不同地区、不同时间,精度可能有着巨大的差异;因此,在对某地区电力系统进行负荷预测中,熟悉该地区(电力系统)状况的专家的经验是不可忽视的,而这种经验往往很难用精确的数学语言进行,因而也就很难在数学模型中进行考虑。
3 国内外中长期负荷预测的方法及其分析
3.1 经典预测方法
从严格意义上讲,负荷预测的经典技术并不是真正的负荷预测方法,它仅仅是依靠专家的经验或一些简单的变量之间的相关关系对未来负荷值做一个方向性的结论,预测精度较差。
主要有以下几种:
(1)分产业产值单耗法
单耗法即单位产品电耗法,是通过某一工业产品的平均单位产品用电量以及
该产品的产量,得到生产这种产品的总用电量。
单耗法需要作大量细致的统计调
查工作,近期预测效果较佳。
但实际中很难对所有产品较准确地求出其用电单耗,即使作,工作量也太大。
有时考虑用国民生产总值或工农业总产值b,结合其用
电量单耗(产值单耗)g,计算出用电量A=bg,这就是产值单耗法。
(2)电力消费弹性系数法
电力消费弹性系统是电量年平均增长率与国民生产总值年平均增长率之间的
比值,根据国民生产总值增长速度结合电力弹性系数和基准年的实际消费电量得
到规划期末的总用电量,同单耗法一样,电力弹性系统法需要做大量细致的统计
工作。
(3)人均电量指标换算法
人均电量指标换算法是指选取一个与本地区人文地理条件、经济发展状况以
及用电结构等方面相似的国内外地区作为比较对象,通过分析比较两地区过去和
现在的人均电量指标,得到本地区的人均电量预测值,再纬合人口分析得到总用
电量的预测值。
3.2 现代预测技术
(l)基于系统动力学的预测方法
系统动力学(system dynamies,简称SD),由MIT著名学者Jay W.Forrester
教授于1961年创立,是一门分析研究信息反馈系统的学科,也是一门认识和解
决系统问题交又的综合性的新学科。
其模型本质上是带时滞的一阶微分方程组。
这种方法在建模时借助于流图,其中流位变量、流率变量、辅助变量等都具有明
确的物理(经济)意义,是一种面向实际的建模方法。
在SD方法中关于社会济
系统的观察、建模以及结果分析是由人来完成,关于系统的动态过程的跟踪则由
计算机来完成。
系统动力学正是将人对事物有敏锐的观察力、富于创造力与想象
力的优势与计算机具有复杂运算的能力结合起来,有效发挥其各自优势的一种方法。
(2)人工神经网络方法
运用神经网络技术进行电力负荷预测,其优点是可以模拟人脑的智能化处理,对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能,具有信息记忆、自主学习、知
识推理和优化计算的特点,特别是其自学习和自适应功能是常规算法和专家算法
技术所不具备的。
因此,预测是人工神经网络的最有潜力的应用领域之一,有非
常广泛的前途。
由于人工神经网络适合于解决时间序列预测问题(尤其是平稳随
机过程的预测),在电力系统负荷预测中进行应用在理论上是可行的。
(3)模糊预测法
模糊预测方法用模糊理论及方法去综合分析电力负荷与各种因素之间的关系,化众多不确定信息为确定,以模糊矩阵来描述电力负荷需求量,用模糊集合论的
原理求解负荷变化规律,可以说它所表示的事物间的联系更近于实际,用它来解
决负荷预测问题是一种极有意义的探索。
其优点是预测结果可以预测区间及概率
形式提供,精确度较高。
其缺点是要求提供较多的历史数据,造成使用中的困难。
此方法尤适用于未来经济发展有很大不确定性的新开发区中、长期负荷预测。
目前,模糊预测方法主要有模糊线性回归法,模糊聚类识别法,模糊指数平滑法,
模糊相似优先比法和最大贴近度法。
(4)灰色预测法
灰色系统理论将一切随机变化量看作是在一定范围内变化的灰色量,常用累
加生成和累减生成的方法,将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据列。
用灰色模型(GM-Grey Model)的微分方程作为电力系统单一指标(如负荷)的预测时,求解微分方程的时间响应函数表达式即为所求的灰色预测模型,对模
型的精度和可信度进行校验并修正后,即可据此模型预测未来的负荷。
此法适用
于短、中、长三个时期的负荷预测。
4 结论
随着电力市场的发展中长期负荷预测的重要性日益显现,并且对负荷预测精
度的要求越来越高。
中长期负荷预测是电网规划的基础工作之一,是发展的将来发、输、配电设备的基础。
虽然传统的预测方法比较成熟,预测结果仍然具有一
定的参考价值,但要进一步提高预测精度,就需要对传统方法进行一些改进。
同
时随着现代科学技术的不断进步,理论研究的逐步深入,以灰色理论、专家系统
理论、模糊数学等为代表的新兴交叉学科理论的出现,也为负荷预测的飞速发展
提供了坚实的理论依据和数学基础。
相信中长期负荷预测的理论会越来越成熟,
预测的精度越来越高。
参考文献:
[1] 戴文进,付小科.电力系统负荷预测[J].世界科技研究与发展,2002,24(3):40-43.
[2] 牛东晓,曹树华,赵磊,张文文.电力负荷预测技术及其应用[M].北京:中国电力出社,1998.
[3] 李炜,李林.城市配电网规划的负荷预测[J].河南电力,1996,(l):
24-28.。