电力市场课程负荷预测
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• 1.基本原理 • 小波变换分析法具有良好的时频局部化特性, 通过不断调整一个聚焦过程尺度参数, 小波 变换可以聚焦于信号的局部结构, 能很好地 捕捉并放大突变信号。负荷信号通常表现为 以日、周、年等为周期的变化特性, 即各分 量均有不同的频率特性; 而各时刻的随机负 荷分量, 则可以看成随机时间序列, 反映到周 期性上, 可以以各种高频或者低频信号来表 示。负荷信号的变化过程具有连续频谱的特 性。
• 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。总的来说，电力负荷的特点是经常变化 的，如按小时变、日变、周变和年变，同时 负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大 的周期性，负荷变化是一个连续的过程，一 般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、 温度、天气、作息时间等是敏感的，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。
• 2电力系统中的时间序列
• 历史资料就是按照一定的时间间隔进行采样记录下 来的有序集合
10
回归分析法
• 按照负荷的历史资料，建立起相应的 数学模型，对未来的负荷纪念性预测 。采用统计学中回归分析法进行分析 变量、观测数据并最终预测出未来的 负荷值。
11
趋势外推预测法
• 根据对历史电力负荷的变化趋势的分 析，外推预测未来的负荷水平。电力 负荷具有随机性和不确定性，但是在 一定条件下，会反映出明显的变化趋 势，对这种趋势正确把握，就能预测 出未来电力负荷水平。
负荷预测
什么是负荷预测
• 负荷预测是电力系统调度的一个重要组成部 分，是电力交易的主要数据源，也是电力系 统经济运行的基础,任何时候,电力负荷预测 对电力系统规划和运行都极其重要。近几年 ，随着我国电力供需矛盾的突出集电力工业 市场化运营机制的推行，电力负荷预测的准 确度有待进一步提高。
2
负荷预测的分类
3
负荷的预测特点
• 1.不准确性
• 电力负荷的发展是不确定的，会受到电力市 场、天气状况等因素的影响，而且各种影响 因素也是发展变化的。人们对于这些发展变 化有些能够预先估计，有些却很难事先预见 到，加上一些临时发生变化的影响，就决定 了预测结果的不准确性或不完全准确性。
4
• 2.条件性
• 如果负荷人员真正掌握了电力负荷的本质规 律，其预测条件就是必然条件，所做出的预 测往往是比较可靠的。然而很多情况下负荷 的发展是不确定的，常采用一些假设条件。 因此，各种负荷预测都是在一定条件下做出 的。
8
专家系统修正法
• 任何知识库(涉及专家系统) 实际上都 是模仿专家思考问题并得出结论. 我们 研究的目标是建立一种负荷修正系统, 在天气突变等情况下,能有效地模仿有 经验的调度人员的知识、经验和推理 思维。
9
时间序列预测技术
• 1时间序列
• 一个随着变量f变化的量y(t)，记其在tl<tI…tN <…处 的观测值是y(t1)，y(t2)，…,y(tN),…,它们所组成的离 散有序集合
5
• 3.时间性
• 负荷预测属于科学预测的范负荷预测 方法可分为确定性负荷预测方法和不 确定性负荷预测方法。
6
确定性负荷预测方法
• 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，包括时间序列预测法 、回归分析法、经典技术预测法、趋 势外推预测法等。
7
小波预测分析法
12
灰色理论预测法
• 1.原理
• 灰色预测技术即是在灰色系统理论基础上，对含有不确定因 素的系统进行预测的方法
• 2什么是灰色理论
• 影响电力负荷的因素有很多，其中一些是可以确定 的，一些是不能确定的，因此可以把它看成是一个 灰色系统。在电力负荷预测中，灰色系统理论已经 得到了广泛的应用，灰色系统理论认为任何随机过 程都是在一定幅值范围、一定时区内变化的灰色量, 称随机过程为灰色过程。
18
模糊预测法
• 模糊预测技术是基于模糊理论，将已有的工 作的经验、历史的记录数据或将二者的综合 以规则的形式表达出来，并转换成可以在计 算机上运行的算法，进而完成各种工作任务。 相比人工神经网络，该方法能够比较明确地 描述专家的意图，处理电力系统中许多不精 确的、模糊的现象，还可以用于中长期负荷 预测；但其学习能力较弱，受人为因素的影 响较大。
15
二ຫໍສະໝຸດ Baidu模糊因素的线性回归法预测
• 1.基本原理
• 电力负荷预测有着很多的非确定性因素，将 某些影响较大的模糊因素引入到了经典的线 性回归方程中，并把该方法应用到某地的负 荷预测中，最后与经典线性回归模型作出比 较。
16
神经网络法
• 人工神经网络是模仿人脑神经网络进 行学习和处理问题的非线性系统。它 由若干个具有并行运算功能的神经元 节点及连接它们的相应的权值构成， 通过激励函数实现输入变量到输出变 量之间的非线性映射。
13
经典技术预测法
• 以各种经典的数学模型为基础来分析 电力系统中对电力系统未来的用电进 行估计和预测。这其中主要以物元分 析法和二级模糊因素线性法为代表。
14
物元分析方法
• 1.基本原理
• 利用负荷与三大产业的生产总值的历史数据 构造经典域和节域物元,应用物元分析中的 关联函数来建立电力负荷预测模型. • 2.步骤 • （1）确定经典域(2)确定节域(3)确定待评物 元（4）确定关联函数（5）判定待测样本的 p的所属类别
19
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17
神经网络原理
• 神经网络的最基本的组成部分是神经 元. 神经网络的处理单元可分为3种: 输 入单元、输出单元、隐含单元. 输入单 元是从外界环境接受信息; 输出单元则 是让神经网络系统对外界环境产生直 接的联系. 它从网络内部接受输入信息, 所产生的输出则只作用于神经网络系 统中的其他处理单元.
• 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。总的来说，电力负荷的特点是经常变化 的，如按小时变、日变、周变和年变，同时 负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大 的周期性，负荷变化是一个连续的过程，一 般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、 温度、天气、作息时间等是敏感的，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。
• 2电力系统中的时间序列
• 历史资料就是按照一定的时间间隔进行采样记录下 来的有序集合
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回归分析法
• 按照负荷的历史资料，建立起相应的 数学模型，对未来的负荷纪念性预测 。采用统计学中回归分析法进行分析 变量、观测数据并最终预测出未来的 负荷值。
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趋势外推预测法
• 根据对历史电力负荷的变化趋势的分 析，外推预测未来的负荷水平。电力 负荷具有随机性和不确定性，但是在 一定条件下，会反映出明显的变化趋 势，对这种趋势正确把握，就能预测 出未来电力负荷水平。
负荷预测
什么是负荷预测
• 负荷预测是电力系统调度的一个重要组成部 分，是电力交易的主要数据源，也是电力系 统经济运行的基础,任何时候,电力负荷预测 对电力系统规划和运行都极其重要。近几年 ，随着我国电力供需矛盾的突出集电力工业 市场化运营机制的推行，电力负荷预测的准 确度有待进一步提高。
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负荷预测的分类
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负荷的预测特点
• 1.不准确性
• 电力负荷的发展是不确定的，会受到电力市 场、天气状况等因素的影响，而且各种影响 因素也是发展变化的。人们对于这些发展变 化有些能够预先估计，有些却很难事先预见 到，加上一些临时发生变化的影响，就决定 了预测结果的不准确性或不完全准确性。
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• 2.条件性
• 如果负荷人员真正掌握了电力负荷的本质规 律，其预测条件就是必然条件，所做出的预 测往往是比较可靠的。然而很多情况下负荷 的发展是不确定的，常采用一些假设条件。 因此，各种负荷预测都是在一定条件下做出 的。
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专家系统修正法
• 任何知识库(涉及专家系统) 实际上都 是模仿专家思考问题并得出结论. 我们 研究的目标是建立一种负荷修正系统, 在天气突变等情况下,能有效地模仿有 经验的调度人员的知识、经验和推理 思维。
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时间序列预测技术
• 1时间序列
• 一个随着变量f变化的量y(t)，记其在tl<tI…tN <…处 的观测值是y(t1)，y(t2)，…,y(tN),…,它们所组成的离 散有序集合
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• 3.时间性
• 负荷预测属于科学预测的范负荷预测 方法可分为确定性负荷预测方法和不 确定性负荷预测方法。
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确定性负荷预测方法
• 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，包括时间序列预测法 、回归分析法、经典技术预测法、趋 势外推预测法等。
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小波预测分析法
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灰色理论预测法
• 1.原理
• 灰色预测技术即是在灰色系统理论基础上，对含有不确定因 素的系统进行预测的方法
• 2什么是灰色理论
• 影响电力负荷的因素有很多，其中一些是可以确定 的，一些是不能确定的，因此可以把它看成是一个 灰色系统。在电力负荷预测中，灰色系统理论已经 得到了广泛的应用，灰色系统理论认为任何随机过 程都是在一定幅值范围、一定时区内变化的灰色量, 称随机过程为灰色过程。
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模糊预测法
• 模糊预测技术是基于模糊理论，将已有的工 作的经验、历史的记录数据或将二者的综合 以规则的形式表达出来，并转换成可以在计 算机上运行的算法，进而完成各种工作任务。 相比人工神经网络，该方法能够比较明确地 描述专家的意图，处理电力系统中许多不精 确的、模糊的现象，还可以用于中长期负荷 预测；但其学习能力较弱，受人为因素的影 响较大。
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二ຫໍສະໝຸດ Baidu模糊因素的线性回归法预测
• 1.基本原理
• 电力负荷预测有着很多的非确定性因素，将 某些影响较大的模糊因素引入到了经典的线 性回归方程中，并把该方法应用到某地的负 荷预测中，最后与经典线性回归模型作出比 较。
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神经网络法
• 人工神经网络是模仿人脑神经网络进 行学习和处理问题的非线性系统。它 由若干个具有并行运算功能的神经元 节点及连接它们的相应的权值构成， 通过激励函数实现输入变量到输出变 量之间的非线性映射。
13
经典技术预测法
• 以各种经典的数学模型为基础来分析 电力系统中对电力系统未来的用电进 行估计和预测。这其中主要以物元分 析法和二级模糊因素线性法为代表。
14
物元分析方法
• 1.基本原理
• 利用负荷与三大产业的生产总值的历史数据 构造经典域和节域物元,应用物元分析中的 关联函数来建立电力负荷预测模型. • 2.步骤 • （1）确定经典域(2)确定节域(3)确定待评物 元（4）确定关联函数（5）判定待测样本的 p的所属类别
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神经网络原理
• 神经网络的最基本的组成部分是神经 元. 神经网络的处理单元可分为3种: 输 入单元、输出单元、隐含单元. 输入单 元是从外界环境接受信息; 输出单元则 是让神经网络系统对外界环境产生直 接的联系. 它从网络内部接受输入信息, 所产生的输出则只作用于神经网络系 统中的其他处理单元.