电力负荷预测方法

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电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究

电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究

电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究引言:在电力系统中,准确预测电力负荷对于实现稳定和可靠的电力供应至关重要。

电力负荷预测是指根据过去的用电数据和相关的环境和经济因素,预测未来一段时间(如天、周、月)内的电力负荷情况。

准确的负荷预测可以帮助电力公司优化电力调度,合理安排发电和输电,有效解决电力供需平衡问题,提高电网运行效率和经济性。

一、传统的电力负荷预测方法:1. 时间序列方法:时间序列方法是一种常用的负荷预测方法,其基本思想是通过分析负荷历史数据的变化趋势、周期性和规律性,预测未来的负荷情况。

常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型和季节性分解方法等。

这些方法适用于短期负荷预测,但对于长期预测效果不佳。

2. 统计回归方法:统计回归方法通过建立负荷与相关因素(如气温、湿度、日照等)之间的函数关系,进行负荷预测。

常用的统计回归方法包括多元线性回归分析、多元非线性回归分析和逐步回归分析等。

这些方法适用于中期和长期负荷预测,并且考虑了外部因素的影响,但要求提供大量的相关数据。

二、基于机器学习的电力负荷预测方法:1. 神经网络方法:神经网络方法通过构建具有多层隐含层的人工神经网络模型,通过学习历史数据中的模式和规律,进行负荷预测。

常用的神经网络方法包括BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。

这些方法适用于短期和中期负荷预测,可以更好地捕捉负荷的非线性关系。

2. 支持向量机方法:支持向量机方法通过将负荷预测问题转化为一个优化问题,通过寻找一个最优的超平面,将不同类别的样本分开。

常用的支持向量机方法包括线性支持向量机、非线性支持向量机和径向基函数支持向量机等。

这些方法适用于中期和长期负荷预测,并且具有较好的泛化能力。

3. 遗传算法方法:遗传算法方法通过模拟自然界的遗传和进化过程,寻找最优的解决方案。

常用的遗传算法方法包括基于交叉、变异和选择等操作的进化算法和遗传规划算法等。

这些方法适用于长期负荷预测,可以考虑多个因素之间的复杂关系。

电力系统中的电力负荷预测方法教程

电力系统中的电力负荷预测方法教程

电力系统中的电力负荷预测方法教程电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分,准确的负荷预测是保持电力系统的稳定运行、合理调度电力资源的关键。

在电力系统中,负荷预测的主要目标是预测未来一段时间内的电力负荷需求。

本文将介绍几种常用的电力负荷预测方法,包括传统的时间序列方法和基于机器学习的方法。

1. 时间序列方法时间序列方法是电力负荷预测中最常用的方法之一。

它基于历史负荷数据分析未来负荷的变化趋势。

时间序列方法需要建立模型来捕捉负荷数据的周期性和趋势性。

以下是一些常见的时间序列方法:1.1 移动平均法移动平均法是最简单的时间序列方法之一。

它通过计算每个时间点前几个时间点的负荷平均值来进行预测。

移动平均法适用于负荷呈现稳定的周期性变化的情况,但对于具有较大波动的负荷数据可能表现不佳。

1.2 指数平滑法指数平滑法是一种适用于具有趋势性的负荷数据的时间序列方法。

它根据历史数据的权重来预测未来负荷。

指数平滑法通过调整平滑系数来提高模型的准确性。

常见的指数平滑方法有简单指数平滑法和双指数平滑法。

1.3 季节分解法季节分解法是一种将负荷数据分解为趋势、季节和随机成分的方法。

该方法适用于数据存在明显的季节性变化的情况。

通过将负荷数据分解为不同的成分,可以更好地分析和预测负荷的未来变化。

2. 基于机器学习的方法随着机器学习算法的发展,越来越多的研究者开始将其应用于电力负荷预测领域。

相比于传统的时间序列方法,基于机器学习的方法可以更好地捕捉数据之间的非线性关系和复杂模式。

以下是一些常见的基于机器学习的方法:2.1 神经网络神经网络是基于人工智能领域的一种强大的模型,可用于负荷预测。

神经网络可以通过学习大量的历史负荷数据来预测未来负荷。

神经网络具有强大的适应性和非线性建模能力,但对于数据量较小的情况可能存在过拟合的问题。

2.2 支持向量机支持向量机是一种常用的机器学习算法,它可以通过寻找一个最优超平面来进行分类和回归问题。

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法
电力负荷预测方法包括以下几种:
1、统计模型法。

这种方法主要是采用统计学方法,利用历史数据进行分析,建立预测模型,然后预测未来的电力负荷。

常用的统计模型有回归分析、时间序列分析等。

2、神经网络模型法。

神经网络模型是一种基于人脑运算方式的模型,能够处理大量的异质性数据,并具有较强的非线性建模能力。

神经网络模型的预测能力很强,但需要大量的数据作为训练样本。

3、机器学习模型法。

机器学习模型是一种基于数据驱动的方法,通过学习历史数据中的模式,建立预测模型,进行未来的负荷预测。

常用的机器学习模型有支持向量机、决策树、随机森林等。

4、混合模型法。

混合模型是将多个预测模型结合起来,形成一个综合模型,进行负荷预测。

混合模型可以降低单一模型带来的误差,提高预测精度。

5、物理模型法。

物理模型是根据电力系统的物理性质、电力负荷的特征、能源供应等因素,通过建立数学模型,进行预测分析。

物理模型的预测能力较强,但模型建立需要考虑许多复杂的因素。

电力系统负荷预测方法

电力系统负荷预测方法

电力系统负荷预测方法电力系统负荷预测是电力系统运行中的一个重要环节,它的准确性直接关系到电力系统的稳定性和可靠性。

随着电力系统的发展和电力市场的竞争,负荷预测的准确性和实时性变得越来越重要。

本文将介绍一些常用的电力系统负荷预测方法。

1.时间序列方法时间序列方法是一种常见的负荷预测方法,它是通过对历史负荷数据进行统计分析和建模来预测未来的负荷。

时间序列方法的基本原理是假设负荷数据是一个随时间的随机变量,并且随时间的变化是有规律的。

因此,该方法需要有足够的历史数据,并且需要对历史数据进行分析,以确定负荷变化的规律和趋势。

其中,常用的时间序列方法包括ARIMA模型和季节性趋势模型。

2.数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过挖掘大量数据来发现数据中隐藏的规律和知识的方法。

在电力系统负荷预测中,数据挖掘方法主要包括神经网络、支持向量机、决策树和回归分析等。

这些方法通过对历史负荷数据建立模型,并通过模型来预测未来的负荷。

其中,神经网络是最常用的方法之一,它是一种模拟人类神经系统的计算模型,可以对非线性系统进行建模和预测。

3.统计回归方法统计回归方法是一种基于统计学原理的预测方法,它主要通过对历史负荷数据进行回归分析来预测未来的负荷。

在电力系统负荷预测中,常用的统计回归方法包括线性回归和多元回归。

线性回归是一种基于线性关系的预测方法,它假设负荷数据与时间之间存在线性关系,并通过对历史数据进行线性拟合来预测未来的负荷。

多元回归是一种基于多个自变量的预测方法,它假设负荷数据与多个因素之间存在关系,并通过对历史数据进行多元回归分析来预测未来的负荷。

4.混合方法混合方法是一种将多种预测方法组合在一起的方法,它可以利用不同方法的优势来提高预测准确性。

在电力系统负荷预测中,常用的混合方法包括ARIMA模型和神经网络模型的组合、支持向量机和神经网络模型的组合等。

这些方法通过将不同的预测方法组合起来,可以提高预测准确性和稳定性。

(完整版)电力负荷预测方法

(完整版)电力负荷预测方法

电力负荷预测方法朋友们大家好,很高兴与大家分享一下电力方面的知识。

本节摘要是: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。

确定性负荷预测方法是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。

不确定性预测方法基于类比对应等关系进行推理预测的,包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。

关键字:电力负荷预测方法...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。

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。

确定性负荷预测方法是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。

而为了解决实际电力负荷发展变化规律非常复杂不能用简单的显式数学方程来描述期间的对应和相关这一问题,许多专家学者经过不懈努力,把许多新的方法和理论引入到负荷预测中来,产生了一类基于类比对应等关系进行推理预测的不确定性预测方法。

包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。

<一> 确定性负荷预测方法一、时间序列预测法时间序列分析法利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性,通过对历史数据时间序列的分析处理,确定其基本特征和变化规律,预测未来负荷。

时间序列预测是依据电力负荷的历史数据建立一个时间序列的数学模型,通过时间序列的数学模型可以描述这个时间序列变换的规律性,同时在数学模型的基础上建立电力负荷预测的数学表达式,并对未来的负荷进行预测。

电力负荷时间序列预测方法主要包括自回归AR(p)模型、滑动平均MA(q)模型和自回归与滑动平均ARMA(p,q)模型等。

电力工程专项规划中的负荷预测方法

电力工程专项规划中的负荷预测方法

电力工程专项规划中的负荷预测方法摘要:负荷预测是电网规划中的基础工作,其精度的高低直接影响着电网规划质量的优劣。

负荷预测工作要求具有很强的科学性,需要大量反映客观规律性的科学数据,采用适应发展规律的科学方法,选用符合实际的科学参数,以现状年负荷水平为基础,预测未来年负荷。

关键词:城市规划;电力;负荷预测1.负荷预测方法负荷预测的方法经多年实践和积累已多达数十种,尽管负荷预测的方法有多种,但由于所需的数据难以得到或由于预测模型存在不适应性,针对某一具体规划区域而言,可供选择的预测方法并不多。

(1)比例系数增长法假定规划区今后的电力与过去有相同的增长率,用历史数据求出比例系数,按比例预测未来发展。

该方法的优点是:只需要历史数据、所需的数据量较少。

缺点是:如果负荷出现变动,会引起较大的误差。

(2)弹性系数法由规划区以往的用电量和国民生产总值分别求出它们的平均增长率、,从而求得电力弹性系数E=/,再用某种方法预测未来m年的弹性系数及国民生产总值的增长率,则可得电力需求增长率,从而可按比例系数增长预测法得出第m年的用电量。

弹性系数法是从宏观角度调控电力发展与国民经济发展之间的关系,是说明经济发展总趋势的指标,作为衡量电力发展是否适应国民经济发展的一个参数。

在经济结构调整时期,弹性系数变化较大,且难以预测,不宜作为预测电力需求量的方法。

该方法的优点是:计算公式简单,易于计算。

缺点是:电力需求与经济发展的关系存在不确定性,使得弹性系数法难以确定,预测结果出现较大误差。

(3)回归模型预测法根据过去负荷的历史资料,建立可以进行数学分析的数学模型,对未来的负荷进行预测。

从数学上看,就是用数理统计中的回归分析方法,即通过对变量的观测数据进行统计分析,确定变量之间的相互关系,从而实现预测的目的。

该方法的优点是:预测精度较高,适用于在中、短期预测使用。

缺点是:①规划水平年的工农业总产值很难详细统计;②用回归分析法只能测算出综合用电负荷的发展水平,无法测算出各供电区的负荷发展水平,也就无法进行具体的电网建设规划。

电力负荷预测常用算法

电力负荷预测常用算法

这样就得到原始数据序列 x (i) (i = 1, 2,L, N ) 的对历史数据 ˆ ˆ x x (0) 的拟合值(0) (i ) (i = 1, 2,L , N ) 及对未来的预测值 (i ) (i ≥ N + 1)
(0)
2012-1-6
6
谢谢大家! 谢谢大家!
电力负荷预测补充算法
一、平均增长率法 二、灰色预测法
2012-1-6
1
平均增长率法
假设年平均增长率为 k ,某年的用电量为 a,则经过 n年以后的用电量为
a (1 + k ) n
年的用电量为197Mkwh,1998年的用电 例 1:已知 : 已知1991年的用电量为 年的用电量为 , 年的用电 量为250Mkwh, 采用平均增长率法预测 量为 , 采用平均增长率法预测2003年的用电 年的用电 量。 首先, 解:首先,求平均增长率 k = (250 / 197)1/(1998−1991) − 1 = 0.0346 再求2003年的用电量 再求 年的用电量 250 × (1 + k ) ( 2003 −1998 ) = 296.38(M kw h)
X (0) = x (0) (1), x (0) (2),L , x (0) ( n)
2)对历史数据序列进行一次累加生成 )
x (1) ( j ) = ∑ x ( 0 ) (i ), j = 1, 2,L , n
i =1 j
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3
灰色预测法
3)建立相应的微分方程 ) 采用等时间间隔,将微商用差商代替, 采用等时间间隔,将微商用差商代替,并用两点的平均 值代替 x (1) ,有
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2012-1-6

电力系统负荷预测

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。

电力系统中的电力负荷预测方法

电力系统中的电力负荷预测方法

电力系统中的电力负荷预测方法电力负荷预测是电力系统运行和调度中至关重要的一项任务。

准确的电力负荷预测有助于实现电力系统的平衡和稳定运行,同时也可以优化电力资源的调配和运行成本。

本文将介绍一些电力系统中常用的电力负荷预测方法,并探讨它们的优缺点以及适用场景。

一、传统时间序列模型1. ARIMA模型ARIMA模型是一种广泛使用的时间序列分析方法。

它基于历史负荷数据,通过拟合自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)的线性组合来建立模型。

ARIMA模型常用于短期负荷预测,可以应对季节性和趋势性变化。

2. SARIMA模型SARIMA模型是ARIMA模型的拓展,增加了季节性调整。

在电力负荷预测中,许多季节性因素如节假日和天气条件都会影响负荷变化。

SARIMA模型可以更好地捕捉这些季节性影响,提高预测准确性。

二、机器学习方法1. 支持向量机(SVM)SVM是一种常用的机器学习方法,可以用于回归问题的负荷预测。

SVM通过将负荷数据映射到高维特征空间来寻找最优的超平面,从而进行负荷预测。

SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性,适用于不同场景中的负荷预测。

2. 神经网络模型神经网络模型是一种基于深度学习的负荷预测方法。

通过构建多层神经元之间的连接,并使用大量的负荷数据进行训练,神经网络模型可以捕捉到更复杂的负荷变化规律。

它在长期和短期负荷预测中表现出色,并能自动发现和适应新的负荷模式。

三、混合方法1. 组合模型组合模型是将多个预测模型进行集成的方法。

通过将不同模型的预测结果进行加权融合,组合模型可以综合利用各个模型的优势,提高预测精度。

常见的组合方法包括加权平均和模型堆叠。

2. 智能优化算法智能优化算法如遗传算法、粒子群算法等可以结合传统时间序列模型或机器学习模型,通过调整模型参数以求得更好的负荷预测结果。

这些算法能够全局搜索最优解,并且具有一定的自适应能力。

总结起来,电力负荷预测方法可以从传统的时间序列模型、机器学习方法和混合方法三个方面进行探讨。

电力系统负荷预测方法及特点

电力系统负荷预测方法及特点

电力系统负荷预测方法及特点1引言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。

负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平,同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平,确定各规划年用电负荷构成。

2负荷预测的方法及特点2.1单耗法按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。

单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。

采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。

从我国的实际情况来看,一般规律是产品单耗逐年上升,产值单耗逐年下降。

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。

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Ah=QiUi式中Ah—某行业预测期的需电量;Ui—各种产品(产值)用电单耗;Qi—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Pn•max=式中Pn•max —年最大负荷(MW);An—年需用电量(kW•h);Tmax—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。

2.2趋势外推法当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势,并且无明显的季节波动,又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时,就可以用时间t为自变量,时序数值y为因变量,建立趋势模型y=f(t)。

电力负荷预测

电力负荷预测

电力负荷预测
电力负荷预测是指对未来一段时间内的电力负荷进行预测分析,从而帮助能源供应商、电力系统运营商等做出合理的能源调度和运营决策。

电力负荷预测通常包括短期、中期和长期预测。

短期预测主要针对未来数小时至数天内的电力负荷进行预测,通常采用时间序列分析、回归分析等统计方法,结合历史负荷数据、天气数据等进行建模和预测。

中期预测主要针对未来数天至数周的电力负荷进行预测,除了考虑时间序列和回归分析外,还会考虑一些更复杂的因素,如经济发展、季节性变化等。

长期预测主要针对未来数月至数年的电力负荷进行预测,除了考虑时间序列和回归分析外,还会考虑更多的因素,如人口增长、城市发展规划等。

电力负荷预测对电力系统的运营和管理至关重要。

准确的预测可以帮助决策者合理安排发电计划和能源调度,避免供需不平衡,提高电力系统的稳定性和效率。

同时,电力负荷预测也对优化用能计划、提高能源利用效率有重要意义。

供电系统规划中的电力负荷预测方法

供电系统规划中的电力负荷预测方法

供电系统规划中的电力负荷预测方法一、引言电力负荷预测是供电系统规划中的重要环节,它对于电力系统的稳定运行和合理规划具有重要意义。

准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划、优化电网运行、提高电力供应的可靠性和效率。

本文将介绍供电系统规划中常用的电力负荷预测方法及其应用。

二、电力负荷预测方法1. 统计方法统计方法是最常用的电力负荷预测方法之一。

它基于历史负荷数据,通过对历史负荷数据进行分析和建模,以预测未来的负荷变化趋势。

常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析和灰色系统理论等。

时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法,它通过对历史负荷数据的观察和分析,建立负荷变化的数学模型,从而预测未来的负荷变化趋势。

常用的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和季节性分解法等。

回归分析是一种基于自变量和因变量之间关系的预测方法,它通过对历史负荷数据和相关因素数据的观察和分析,建立负荷与相关因素之间的数学模型,从而预测未来的负荷变化趋势。

常用的回归分析方法有线性回归分析和非线性回归分析等。

灰色系统理论是一种基于少量数据进行预测的方法,它通过对历史负荷数据的观察和分析,建立负荷变化的灰色模型,从而预测未来的负荷变化趋势。

灰色系统理论主要包括灰色关联分析和灰色预测模型等。

2. 人工智能方法人工智能方法是近年来在电力负荷预测中得到广泛应用的一类方法。

它基于大数据和机器学习技术,通过对历史负荷数据和相关因素数据的学习和分析,建立负荷预测模型,从而预测未来的负荷变化趋势。

常用的人工智能方法包括神经网络、支持向量机和遗传算法等。

神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型,它通过对历史负荷数据的学习和训练,建立负荷预测模型,从而预测未来的负荷变化趋势。

支持向量机是一种基于统计学习理论的预测方法,它通过对历史负荷数据和相关因素数据的学习和分析,建立负荷预测模型,从而预测未来的负荷变化趋势。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法,它通过对历史负荷数据和相关因素数据的学习和分析,优化负荷预测模型,从而预测未来的负荷变化趋势。

电力系统电力负荷与调度方法

电力系统电力负荷与调度方法

电力系统电力负荷与调度方法电力负荷与调度是电力系统中的一项重要工作,主要涉及到电力负荷的预测与实际调度。

合理的电力负荷调度可以保证电力系统的安全稳定运行,提高电力利用率。

本文将针对电力负荷与调度方法进行探讨。

一、电力负荷的预测电力负荷预测是电力系统中的一项重要工作,通过对负荷进行合理准确的预测,可以帮助电力部门做好供电计划,提前调配电力资源。

1. 统计方法统计方法是一种常用的电力负荷预测方法。

根据历史数据进行分析,通过对历史数据的整理和处理,可以得到负荷的规律性变化,从而预测未来的负荷情况。

统计方法在预测中的误差相对较大,但对于长期负荷的预测有一定的准确性。

2. 时间序列方法时间序列方法是电力负荷预测中的一种重要方法,它通过对时间序列数据进行建模和分析,来预测未来负荷的变化趋势。

常见的时间序列方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

3. 基于人工智能的方法随着人工智能的发展,越来越多的电力负荷预测方法开始应用人工智能技术。

例如,利用神经网络、支持向量机等算法,可以对电力负荷进行建模和预测,准确率相对较高。

二、电力负荷的调度方法电力负荷调度是指根据电力负荷的变化情况,合理调配电力资源,以保证电力系统的正常供电。

1. 基于容量的调度方法基于容量的调度方法是一种常用的调度方法,它根据电力负荷的大小,结合电力系统的容量情况,来制定供电计划。

通过合理调度电力资源,保证电力系统的可靠供电。

2. 基于价格的调度方法基于价格的调度方法是一种经济性较强的调度方法。

通过制定电力价格和电力市场规则,引导用户合理使用电力,以达到平衡供需的目的。

这种调度方法可以激励用户节约用电,降低电力系统的负荷。

3. 基于可再生能源的调度方法随着可再生能源的发展和应用,基于可再生能源的调度方法得到了广泛关注。

这种调度方法主要是将可再生能源与传统能源进行合理配置,以最大程度地利用可再生能源,减少对传统能源的依赖,实现电力系统的可持续发展。

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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。

2.确定性负荷预测方法2.1经验技术预测方法2.1.1专家预测法专家预测发分为专家会议发和专家小组法。

会议发通过召集专家开会,面对面讨论问题,每个专家充分发表意见,并听取其他专家意见。

小组法以书面形式独立发表个人见解,专家之间相互保密,最后综合给出预测结果。

2.1.2类比法类比法是将类似失误进行分析对比,通过已知事物对未知事物做出预测。

例如选取国内外类似城市或地区为类比对象,参考该对象的发展轨迹对本地区作出预测。

2.1.3主观概率发请若干专家来估计某特定时间发生的主观概率,然后综合得出该时间的概率。

2.2经典技术预测方法2.2.1单耗法通过某一工业产品的平均单位产皮用电量以及该产品的产量,得到生产这种产品的总用电量。

用电量A=国民生产总之或工农业总产值b*产值单耗g 2.2.2弹性系数法电力消费弹性系数是一定时期内电量的年平均增长率与国内生产总值的年平均增长率的比值,是观察一定时期内电力工业与国民经济发展适应程度的重要指标。

E=RRge (2-1)使用某种方法预测或确定未来一段时间的电力弹性系数E ∧,国内生产总值平均增长率为R g 。

根据式2-1计算未来一段时间的用电增长率为R R g e E ∧=。

再根据平均增长率法可以得到未来第i 期的预测电量为)1(0ie i R W W +=∧式中:W 0为预测基准年电量。

2.2.3负荷密度法从地区土地面积的平均电量出发,先预测未来某段时期的土地面积和单位面积用电密度,得到用电量预测值。

A=SDA:某地区的年用电量;S:该地区的人口数或建筑面积或土地面积; D :人均电量或用电密度。

2.2.4人均电量指标换算法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想似的国内外地区作为比较对象,通过分析比较两地区过去现在的人均电量指标,得到本地区的人均电量预测值,在结合人口分析得到总用电量的预测值。

2.2.5综合用电指标法根据区域规划用地及分类,结合规划部门考虑的分类占地面积、建筑面积、综合用电指标进行负荷预测。

此方法精确度高,但需要数据量大。

PS :其他经验与经典技术有:调查预测法、预警分析法、情景预测法、比例系数增长法、大用户综合分析法。

本节不再一一介绍。

2.3趋势外推预测法原理:基于负荷变化表现出的明显趋势,按照该趋势对未来负荷做出预测。

2.3.1水平趋势外推2.3.1.1全平均法在t (t ≤T )时刻,用t 期以前的全部数据作平均,即)...(121x x x t tt++=λ(2-2) λt作为未来的负荷预测数值,λtl T x =∧+ , 一般取l=1。

在第T 期有λtlT x =∧+,由2-2得 x x x t tt t t t 111+-=∧∧+ (2-3) (2-3)为循环式,有了新数据x t 后,下期(t+1期)预测值可由新数据及原预测值∧x t 的加权平均得到。

2.3.1.2一次滑动平均预测法实现“重近轻远的预测原则,通过对数据加以不等权,近期数据给予较大的权数,远期数据给予较小的权数,一次滑动平均法对近N 期加上等权N1,N 为跨度。

一次滑动平均序列为)...(121x x x Mt N t N t tN ++=+-+- (2-4)预测值取为M x tt =∧+1,不断取得新数据x t 时,进行向前一期的滚动预测M xtt =∧+1,得到第T 期,M x tT =∧+1。

2.3.1.3一次指数平滑预测法取定参数α, 0<α<1,初值s 0=x 1,便可计算指数平滑序列sx s t tt1)1(--+=αα (2-5)同前面一样,用t 期的平滑值s t 预测t+1期的电力负荷s x t t =∧+1。

2.3.2线性趋势预测法在t 时刻利用数据给出预测值lb a x t t t ∧∧∧++=1。

式中∧a t 为截距,∧b t 为斜率。

2.3.2.1二次滑动平均法对水平趋势做预测M t 应当与所平均的N 项的中间项即第21--N t 项相对应,因此用M t 作∧+x t 1存在滞后现象。

为补长一次滑动平均法存在的滞后现象,对一次滑动平均序列再做一次滑动平均。

仍取跨度为N ,二次滑动平均公式为 ) (1)2()1(2)1(1)2(t N t N t t M M M NM +++=+-+- (2-6))2()1(2t t tM M a-=∧(2-7))(2)2()1(t t tM M Nb-=∧(2-8)2.3.2.2二次指数平滑法二次指数平滑法类似二次滑动平均法,在一次指数平滑序列的基础上计算二次指数平滑序列)2(1)1()2()1(--+=t t t s s s αα (2-9))2()1(2t t ts s a-=∧(2-10))(1)2()1(ttts s b--=∧αα (2-11)2.3.3多项式趋势预测法2.3.3.1三次指数平滑预测法设数据序列{x t }具有二次多项式趋势,在二次指数平滑序列的基础上,再做三次指数平滑序列:)3(1)2()3()1(--+=t t t s s s αα (2-11)预测模型:2l l c b a x t t t t ∧∧∧∧++= (2-12) 其中:)3()2()1(33t t t t s s s a +-=∧(2-13)])34()45(2)56[()1(2)3()2()1(2t t t ts s s bααααα-+----=∧(2-14)]2[)1(2)3()2()1(22t t t t s s s c +--=∧αα (2-15)2.3.4增长趋势外推 2.3.4.1指数曲线模型建立预测模型btt aex =∧,只需确定参数a ,b 。

对两边取对数得bt Ina In x t +=∧,这表明'∧x t 具有线性增长趋势。

可以用线性趋势预测法度额定直线截距Ina 及斜率b ,得出预测模型t b T t T e a x =∧。

2.3.4.2非其次指数模型非其次指数模型或称修正n 只是模型指的是 bttae c x += (2-16)2.3.4.3龚帕兹模型龚帕兹系英国统计学家、数学家,以他命名的模型曲线是)(btaec te x+= (2-17)2.3.4.4逻辑斯谛模型1938年,由比利时数学家P . Fvehulst 提出,即bttarc x+=1 (2-18)2.4电力负荷回归模型预测法电力负荷回归模型预测技术就是根据负荷过去的历史资料,建立可以进行数学分析的数学模型,对未来的负荷进行预测,通过对变量的观测数据进行分析,确定变量之间的相关关系。

2.4.1一元线性回归模型一元线性回归模型可表述为ε++==bx a X S f y ),(。

式中 S:模型的参数向量,S=[a+b]T ;X:自变量,例如时间或对负荷产生重大影响的因素; y:因变量,如电力负荷;ε:服从正态分布N (0,2δ)的随机误差,又称随即干扰。

模型参数估计值:x b y a ∧∧-= (2-19)∑∑==∧---=ni ii ni ix y y x xb x 121)())(( (2-20)变量y 对x 的线性回归方程式,即预测方程为x b a y ∧∧∧+= (2-21)2.4.2多元线性回归模型电力负荷变化常受到多种因素的影响,这时根据历史资料研究研究负荷与相关因素的依赖关系就要用多元回归分析方法来解决。

多元线性回归模型可表述为 ∑=++==mi i i x a a X S f y 10),(ε (2-22)式中 ε~N (0,2δ)模型参数 A=[m a a a ...,10]T =(X ’X )-1X ’Y; Y=[y 1 ,y 2… y n ]; X=[ 1x 111x 21⋮x 311x 1n x 12x 22x 32x 2n …………x m1x m 2xm3x mm]2.4.3非线性回归模型非线性回归回归模型的自变量与因变量间存在的相关关系表现形式是非线性的,这类情形虽然在实际系统中最为多见,但是考虑到非线性回归模型的复杂性,因此常见的非线性模型主要指那些可以通过适当的变量代换,将非线性关系转化为线性关系来处理的模型,一般有:(1)双曲线模型:x ba y+=1; (2)幂函数曲线模型:b ax y =;(3)指数曲线模型:bx ae y =;(4)倒指数曲线模型:xbae y =;(5)S 形曲线模型:x be a y -+=1。

2.5时间序列预测法对某一个变量X (t )进行观察,对应一系列时刻t 1,t 2,…t n ,得到一组数x 1,x 2…x n ,称为离散时间序列,用来分析离散时间序列的方法称为时间序列法。

时间序列法并不考虑负荷与其他因素之间的因果关系,仅仅把电力负荷看做一组随时间变化的数列。

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