自下而上的负荷预测

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电力系统负荷预测

04
年负荷预测
根据历史年负荷数据，对未来一年的电力需求进行预测。
负荷预测的步骤
数据收集
收集历史负荷数据、天气数据、节假日信息等。
数据处理
对收集的数据进行清洗、整理，消除异常值和缺失值。
影响因素分析
分析天气、节假日、政策等因素对负荷的影响。
模型选择与建立
选择适合的预测模型，如时间序列分析、神经网络等，建立预测模型。
电价政策
电价政策也会影响电力负荷，如提高电价可以抑制电力浪费，从而降低电力负荷。
03
负荷预测的方法
Chapter
时间序列法
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。
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。
稳定性
评估预测模型在时间序列上的表现是否稳定，通常通过计算预测误差的方差或标准差来实现。
3
鲁棒性
评估预测模型对于异常数据或噪声数据的抵抗能力。
模型优化方法
数据预处理
对原始数据进行清洗、去噪、填充缺失值等处理，以提高预测模型的准确性。
超参数调优
通过调整模型的超参数（如学习率、迭代次数、隐藏层节点数等），以提
电力系统负荷预测
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目录
• 电力系统负荷预测概述 • 负荷预测的影响因素 • 负荷预测的方法 • 负荷预测的模型构建与优化 • 负荷预测的应用案例 • 负荷预测的未来发展趋势与挑战
01
电力系统负荷预测概述
Chapter
负荷预测的概念
01
负荷预测是指根据历史负荷数据，考虑天气、节假日、政策等因素，对未来电力需求进行预测。

负荷预测分析

负荷预测分析电力需求预测一、基本过程1、调查和选择历史负荷数据资料2、历史负荷资料的整理、分析3、通过历史负荷资料分析负荷特性4、负荷预测的方法1）预测电量（1）弹性系数法（2）产值单耗法（3）大用户用电量+其他用电量年平均递增率法2）预测负荷（1）最大负荷利用小时法（2）平均增长率法（3）回归模型法5、负荷预测得出结论二、分析内容1、国内生产总值增长率与电力负荷增长率的关系2、工业发展速度与电力负荷增长速度的关系3、人口增长与电力负荷增长速度的关系三、负荷预测的内容电力负荷一般分为民用负荷、商业负荷、工业负荷以及其他负荷。

负荷预测包括负荷电量、负荷曲线和最大负荷功率的预测。

负荷特点分析其实就是地区历史电量和负荷的增长趋势以及历史用电最大负荷情况。

四、预测方法电量和负荷的预测的准确程度取决于对历史资料统计的准确，对历史国民经济和用电情况的分析，以及未来经济结构和技术进步对电力需求的影响作出正确的估价。

1、电力弹性系数法预测电量采用这个方法首先要掌握今后国内生产总值的年平均增长速度，然后根据过去各阶段的电力弹性系数值，分析其变化趋势，选用适当的电力弹性系数（一般大于1）。

电力弹性系数=年用电量增长率（平均）/年GDP增长率（平均）。

通过分析数据能够得出一个合理的弹性系数推荐值。

注；经济结构成分的变化、GDP数据以及用电数据是否准确对于弹性系数的准确性有所影响。

2、产值单耗法预测电量单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。

根据第一、第二、第三产业单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。

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，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。

3、大用户用电量+其他用电量年平均递增率法对规划年度的大用户(含新增大用户)的需电量逐个进行调查核实，得出各个大用户需电量之和，再加上其他一般用户考虑自然增长率后的需电量，以及用电线损、净输出区外的电量，即为本地区的全部需电量。

电力负荷预测方法

x （2-3）为循环式，有了新数据后，下期（t+1 期）预测值可由新数据及原预 t
测值 xt 的加权平均得到。
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 1 ,N 为跨度。一 N
次滑动平均序列为
1.负荷预测分类和基础数据处理
负荷预测及其分类
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。
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。
[(6
5
)
s (1) t
2(5
4 )st(2)
(4
3 )st(3) ]
（2-13）（2-14）
c t
2 2(1 )2
[st(1)
2st(2)
st(3) ]
（2-15）
增长趋势外推指数曲线模型
x x 建立预测模型 aebt ，只需确定参数 a，b。对两边取对数得 In Ina bt ，
t
t
'
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。
经典技术预测方法
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
弹性系数法

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引言负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。

负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。

电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预测决定发电设备的类型（如调峰机组、基荷机组等）。

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。

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)°当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。

这就是趋势外推法。

应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳跃式变化；②假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。

选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。

外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。

趋势外推法的优点是：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。

2.3弹性系数法弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，根据国内生产总值的增长速度结合弹性系数得到规划期末的总用电量。

人力资源需求预测的常用方法是什么

人力资源需求预测的常用方法是什么一、定性预测方法1.管理评价法。

管理评价法，是预测企业人力资源需求最常用的一种主观预测法。

它是由高层管理者、部门经理和人力资源部专员等人员一起预测和判断企业在某段时间对人力资源的需求。

管理评价法可以分为自下而上的下级估计法和自上而下的上级估计法两种。

下级估计法是首先由基层管理人员根据其生产能力、员工流动等情况预测人员需求，然后向上级主管部门汇报。

上级估计法是由高层管理者根据组织发展目标和发展战略以及经营环境等的变化预测人员需求。

利用管理评价法预测人员需求的主要依据是：企业的目标、生产规模、市场需求、销售或者服务规模、人员配置及流动性等。

这种方法的主要缺点是：具有较强的主观性，受判断依据以及判断者经验的影响较大。

该方法通常用于中短期预测，并且在预测中将下级估计法和上级估计法结合起来运用。

2.现状预测法。

现状预测法是一种适用于短期预测的最简便的预测方法。

这种方法假定组织的员工总数与结构完全能适应预期的需求，管理者只需要安排适当的人员在适当的时间内去补缺即可，如替补晋升和跳槽者的工作岗位。

3.经验预测法。

经验预测法，是一种利用现有情报和资料，根据以往的经验，结合本企业的实际特点，对企业未来员工需求进行预测的一种简便易行的预测方法。

这种预测方法是基于人力资源的需求与某种次要因素之间存在某种关系的假设。

由于这种方法完全是依靠预测者的经验和能力，预测结果的准确性和精确度得不到保证，通常只能用于短期预测。

4.情景描述法。

情景描述法是企业的人力资源部门对组织未来的战略目标和相关因素进行假设性描述、分析和综合，并作出多种人力资源需求的备选方案，以此适应和应付环境与因素的变化。

情景描述法通常用于环境变化或者组织变革时的人力资源需求预测分析。

5.微观集成法。

使用微观集成法，是组织的各个部门根据自己单位、部门的需要预测将来某时期内对各种人员的需求量，人力资源管理的计划人员就可以把各部门的预测综合起来，形成总体预测方案。

电力系统中负荷预测模型的构建

电力系统中负荷预测模型的构建在现代社会，电力已经成为我们生活和生产中不可或缺的能源。

无论是家庭中的电器设备，还是工厂里的大型机器，都依赖于稳定可靠的电力供应。

而要实现电力的合理分配和有效利用，准确的负荷预测就显得至关重要。

负荷预测，简单来说，就是对未来某一时间段内电力系统的用电需求进行估计。

它不仅对于电力系统的规划、运行和调度有着重要的指导意义，也是保障电力系统安全稳定运行的关键环节之一。

电力系统的负荷具有很强的随机性和不确定性。

它受到多种因素的影响，包括季节变化、天气条件、节假日、经济活动、社会活动等等。

比如，在夏季高温天气，空调的使用量会大幅增加，导致电力负荷上升；在节假日，工厂停工、商业活动增多，负荷曲线也会与平日有所不同。

因此，构建一个准确有效的负荷预测模型，需要充分考虑这些影响因素，并对它们进行合理的量化和分析。

在构建负荷预测模型之前，首先需要收集大量的历史负荷数据。

这些数据通常包括每小时、每天、每月甚至每年的用电量记录。

同时，还需要收集与之相关的其他数据，如气温、湿度、风速、节假日信息等。

这些数据将作为模型的输入，用于训练和验证模型的性能。

常见的负荷预测方法可以大致分为传统方法和现代方法两大类。

传统方法主要包括时间序列法、回归分析法等。

时间序列法是基于历史负荷数据本身的时间序列特征进行预测，它假设未来的负荷变化会遵循过去的规律。

这种方法计算简单，但对于负荷变化较大的情况预测精度往往不高。

回归分析法则是通过建立负荷与其他影响因素之间的线性或非线性关系来进行预测。

它需要对影响因素进行准确的选择和量化，但在实际应用中，影响因素之间的关系往往非常复杂，难以准确建模。

随着计算机技术和数学理论的发展，现代的负荷预测方法不断涌现，如人工神经网络法、支持向量机法、模糊逻辑法等。

人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。

它具有强大的非线性映射能力和自学习能力，能够自动从大量的数据中提取特征和规律。

电力系统中的电力负荷预测与优化策略

电力系统中的电力负荷预测与优化策略电力负荷预测对于电力系统的安全运行和供需平衡至关重要。

通过准确预测电力负荷变化，电力系统能够合理调度发电设备和优化配电网络，以确保供电稳定和经济性。

本文将探讨电力负荷预测的方法和优化策略，并剖析其在电力系统中的重要性和应用。

一、电力负荷预测方法1. 统计预测法统计预测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，通过分析数据的趋势和季节性变化，预测未来的负荷需求。

常用的统计预测方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。

这些方法简单易行，适用于中短期负荷预测，但精度有待提高。

2. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于时间序列数据的预测方法。

它通过分析负荷数据的季节性、周期性和趋势性变化，构建时间序列模型来预测未来负荷需求。

常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。

时间序列分析法能够更好地考虑负荷数据的动态变化，提高预测精度。

3. 人工智能方法随着人工智能技术的发展，人工智能方法在电力负荷预测中得到了广泛应用。

神经网络、遗传算法和支持向量机等人工智能模型可以分析复杂的负荷数据关系，并预测未来负荷需求。

这些模型能够自适应地学习和调整参数，适应各种负荷变化规律，提高预测精度。

然而，这些方法需要大量的训练数据和计算资源，且模型复杂度较高，对算法的选择和参数的调整有一定挑战。

二、电力负荷优化策略1. 负荷平衡策略电力系统中，负荷平衡是实现供需平衡的关键。

负荷平衡策略旨在降低负荷波动，减少对发电设备的冲击，提高电力系统的稳定性和经济性。

常用的负荷平衡策略包括负荷均衡、负荷分段和负荷预测与调度等。

通过合理安排负荷的分布和负荷流动，电力系统能够更好地应对负荷变化和优化供电方案。

2. 发电设备调度策略发电设备调度策略是为了根据负荷需求，合理安排发电设备的运行方式和容量。

通过优化发电设备的调度方案，可以提高电力系统的运行效率和供电可靠性。

农村电网规划2_电力负荷预测

(3)用电增长的因素和规律分析：为了很好地掌握系统中用电增长的因素和规律，需要在充分调查研究的基础上，对以下内容进行分析： ① 能源变化的情况与电力负荷的关系； ② 国民生产总值增长率与电力负荷增长率的关系； ③ 工业生产发展速度与电力负荷增长速度的关系； ④ 设备投资、人口增长与电力负荷增长的关系； ⑤ 电力负荷的时间序列发展过程。此外，尚需研究经济政策、经济发展水平、人均收入变化、产业政策变化、产业结构调整、科技进步、节能措施、需求侧管理、电价、各类相关能源与电力的可转换性及其价格、气候等因素与电力需求水平和特性之间的影响，需分析研究电网的扩展和加强、城市电网改造、供电条件改善、农村电气化等对电力需求的影响。
数据处理的必要性
【必要性】历史数据的正确性直接影响到预测精度的高低。因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。
【意义】数据的前臵处理可使原始数据得到优化，降低算法的时间和空间复杂性，利于算法的最终实现。【基本要求】排除人为因素带来的错误及由于统计口径不同带来的误差。尽量减少“异常数据（历史上的突发事件或由于某些特殊
6）负荷预测的特点
【不准确性】电力负荷的未来发展受到复杂因素（如政治、经济、气象、预测技术）的影响，而且各种影响因素也是发展变化的。【条件性】各种负荷预测都是在一定条件下做出的。【时间性】负荷预测都有一定的时间范围。【多方案性】在一定精度范围内，采用不同的负荷预测方法，其结果不完全相同。
主要特性指标

负荷率 :测计时段内负荷曲线中平均功率与最大功率的比值，即 Pp

Pm a x

最小负荷率：测计时段内负荷曲线中最小功率与最大功率之比，即 Pm i n

能源系统中的负荷预测与调度算法设计

能源系统中的负荷预测与调度算法设计负荷预测与调度是能源系统中重要的技术，它能够有效地管理和分配能源资源，提高能源利用效率，并保障能源供应的可持续发展。

本文将介绍负荷预测与调度算法的设计原理和应用。

一、负荷预测算法设计负荷预测算法是指通过对过去的负荷数据进行分析和建模，预测出未来一段时间内的能源负荷情况。

以下是常用的负荷预测算法设计原则：1. 基于统计方法的负荷预测基于统计方法的负荷预测算法主要是通过对历史负荷数据的统计分析，寻找负荷变化的规律性。

常见的方法有时间序列模型（如ARIMA模型）、回归模型（如线性回归）和指数平滑模型等。

这些方法能够较好地预测相对平稳的负荷变化，但对于非平稳或具有突发特征的负荷变化效果较差。

2. 基于机器学习的负荷预测基于机器学习的负荷预测算法可以通过对大量历史负荷数据的学习，建立出负荷预测模型，并利用该模型对未知负荷进行预测。

常见的机器学习算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。

这些算法能够适应不同类型的负荷变化，但需要较多的训练数据和时间。

3. 基于深度学习的负荷预测近年来，深度学习技术在负荷预测中得到广泛应用。

深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动地学习负荷数据的特征表示，从而提高预测的准确性。

常见的深度学习模型有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。

这些模型具有强大的拟合能力和预测能力，但需要更多的计算资源和训练时间。

二、调度算法设计负荷调度算法是指根据负荷的预测情况，合理地调整能源供应和需求之间的平衡，实现能源资源的优化利用。

以下是常用的调度算法设计原则：1. 基于优化模型的负荷调度基于优化模型的负荷调度算法通过建立数学模型，将负荷需求与能源资源供应进行优化匹配。

常见的优化方法有线性规划（LP）、混合整数规划（MIP）和多目标规划等。

这些方法能够使能源系统实现经济性、可靠性和可持续性的平衡，但需要较高的计算复杂度和求解时间。

浅谈配网规划中负荷预测的几种方法

浅谈配网规划中负荷预测的几种方法负荷预测是电力系统中配网规划的重要组成部分，它对于合理规划电网设备和优化电网运行具有重要的意义。

本文将从时间序列分析、统计回归、人工神经网络和混合方法四个方面介绍负荷预测的几种方法。

一、时间序列分析时间序列分析是一种常用的负荷预测方法。

它通过对历史负荷数据进行分析，建立起负荷与时间的关系模型，从而预测未来一段时间内的负荷情况。

常见的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和季节性模型法等。

1.移动平均法移动平均法是一种简单的时间序列分析方法，它通过计算过去一段时间内负荷的平均值，并将这个平均值作为未来负荷的预测值。

移动平均法重视历史数据的平均趋势，适用于负荷变化比较平缓的情况。

2.指数平滑法指数平滑法是一种根据历史数据的加权平均值来预测未来负荷的方法。

它通过给历史数据设置不同的权重，将较大权重放在近期数据，较小权重放在远期数据，从而更加重视近期负荷数据的变化情况。

3.季节性模型法季节性模型法考虑到负荷的季节性变化，将负荷数据分为季节性和非季节性两个部分，并分别建立相应的模型。

季节性模型法通过对历史数据的季节性部分进行分析，得出未来负荷的季节性预测值，并与非季节性部分相加得出最终的负荷预测值。

二、统计回归统计回归是一种常用的负荷预测方法，它通过建立负荷与其他影响因素之间的关系模型，从而预测未来负荷情况。

常见的统计回归方法有简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等。

1.简单线性回归简单线性回归是一种最简单的回归分析方法，它假设负荷与单个影响因素之间的关系是线性的，通过拟合负荷与单个影响因素之间的散点图，得出拟合直线的斜率和截距，从而得出负荷与影响因素之间的线性关系。

2.多元线性回归多元线性回归是一种考虑多个影响因素的回归分析方法，它假设负荷与多个影响因素之间的关系是线性的，通过拟合负荷与多个影响因素之间的散点图，得出拟合平面的系数，从而得出负荷与影响因素之间的线性关系。

探讨自下而上的主动配电网负荷曲线化预测方法

探讨自下而上的主动配电网负荷曲线化预测方法发布时间：2022-01-21T01:31:54.131Z 来源：《现代电信科技》2021年第17期作者：郭梓熙黄红艳黄衍源吴岚[导读] 本篇文章主要从曲线化负荷预测基本概念和主动配电网曲线化负荷预测模型两方面进行分析，基于此，重点提出了地块水平负荷需求曲线预测方法、预测流程、算例和柔性负荷对需求曲线预测结果的影响四种方法，希望可以为相关人士带来帮助。

（国网安徽省电力有限公司来安县供电公司 239200）摘要：本篇文章主要从曲线化负荷预测基本概念和主动配电网曲线化负荷预测模型两方面进行分析，基于此，重点提出了地块水平负荷需求曲线预测方法、预测流程、算例和柔性负荷对需求曲线预测结果的影响四种方法，希望可以为相关人士带来帮助。

关键词：主动配电网；负荷曲线；预测方法引言：随着时代的发展，电子产品快速诞生，社会整体用电量快速提升，电网的负荷量大大增加，在用电高峰时刻容易产生很多用电问题，因此，应该加强对自上而下主动配电网负荷曲线化预测方法的研究。

一、曲线化负荷预测基本概念（一）刚性负荷根据用户的不同用电情况，主动配电网负荷分为刚性负荷和柔性负荷。

在刚性负荷中，根据每个用户用电可靠性的差异，可以使用传统的预测方法，将用户分为三个种类。

对于一、二级用电用户来说，其用电的可靠性较强，一般而言需要在固定时间稳定供电，不允许电网随意调节其用电时间，这种用电用户一般是医院、军事机关等地。

因此，电网无法将此地区的负荷进行调节，称之为刚性调节。

（二）柔性负荷相对于不可调节的刚性负荷来说，柔性负荷是可以被电网管理调控的。

在高峰时间，电网也可以通过调整柔性负荷的方法，降低电网的负荷压力。

在柔性负荷中，可以分为可转移负荷和可调节负荷两种[1]。

可转移负荷是指电力负荷可以在某一个时间段转移到另一个时间，降低用电压力。

可调整负荷是指通过签订相关合约或遵照相关的调节机制，可以转移某一个时间段的用电负荷。

规划引领,助推电网高质量发展

规划引领，助推电网高质量发展电网是公司建设枢纽型、平台型、共享型企业的物质基础，建设世界一流能源互联网的核心是建设世界一流的坚强智能电网。

老河口公司始终坚持发展是第一要务，坚持电网高质量发展理念，切实将精准投资作为提升电网发展质效的抓手，以供电可靠性为基础，以效率效益为中心，以创新创效为动力，推动电网规划工作再上新台阶。

因此，开展配电网网格化规划工作高度契合精准投资、精益管理的发展思路。

配电网网格化规划是一种全新的理念，网格化规划工作也是一项开创性的工作，需要在不断探索中前行。

自去年9月网格化规划工作全面启动以来，公司各部门和单位集思广益、攻关克难、形成了6个供电网格26个供电单元的成果体系，网格化规划蓝图初具雏形，公司规划队伍专业能力得到锻炼。

我公司在网格化规划中主要做到以下三个方面：（一）以目标为导向，深刻认识发展工作面临的形势一是地方经济发展对电网保障供电提出了更高的要求。

《汉江生态经济带发展规划》获国务院批准，襄阳市作为汉江流域中心城市的地位进一步加强，老河口市作为汉江流域的重要支点，面临重要发展机遇。

随着电力体制改革的深入推进，售电侧和增量配电业务放开，市场主体增加，竞争加剧。

公司需要超前布局电网，积极抢占电力市场，巩固市场份额。

二是国网公司改革新举措对公司电网规划及投资计划管理工作提出了更高目标要求。

国网公司提出要坚持高质量发展，从转变思想观念抓起，加快推动电网发展模式由重“规模、速度”向重“质量、效益”转变，提高投入产出效率。

这必将对公司电网规划及投资计划精准度提出更高的要求。

三是老河口电网发展不平衡不充分问题突出。

老河口电网“两头薄弱”“轻重载”“高、低电压”现象并存。

变电站出线间隔紧缺，短时间无法满足大量新能源上网及大用户专线建设要求。

部分输变电设施老化，抗自然灾害能力较差，35千伏电压等级一、二次设备状况问题突出。

城南新区及工业园区电源布点不足，电网建设滞后。

设备使用年限与设备质量问题不匹配，洪山嘴山区电网供电半径过长，抵御自然灾害能力不足。

电力负荷预测

电力负荷预测电力网中的电力负荷预测（广西科技大学**）摘要：电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以在保障电网的安全前提下，经济合理的安排电网内部发电机组的启停，合理安排机组检修计划，减少不必要的旋转备用容量，降低电网公司的运营成本，提高经济和社会效益。

本文主要介绍了电力负荷预测的概念、步骤以及经常采用的负荷预测方法。

关键字：负荷；预测；方法；步骤引言基于“十五”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“十一五”规划对电力工业发展坚持了“十五”期间制定的“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“十一五”规划中预测：“十一五”期间我国经济增长速度为年均8%左右，电力需求的平均增长速度为7%，到2009年全国发电装机容量将达到7.93亿千瓦，（其中，水电占总容量22.51%，火电占总容量74.60%）国家电力公司电力工业“十一五”计划及2015年远景规划中预测：“十一五”期间我国GDP年均增长8%左右，电力需求的平均增长速度在5.5%~6.0%之间，到2009年全国发电装机容量将达到7.93亿千瓦，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2009年年底，全国发电装机容量达到8.74亿千瓦，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。

1、电力负荷预测综述1.1、电力负荷预测的意义电力用户是电力工业的服务对象，电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据。

正确地预测电力负荷，既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。

电力负荷预测工作既是电力规划工作的重要组成部分，也是电力规划的基础。

全国性的电力负荷预测，为编制全国电力规划提供依据，它规定了全国电力工业的发展水平、发展速度、源动力资源的需求量，电力工业发展的资金需求量，以及电力工业发展对人力资源的需求量。

大型城市电网主配协同规划方法研究

大型城市电网主配协同规划方法研究摘要：随着城市大型电网负荷的快速增加和电网建设难度的加大，导致了地方电网负荷重、轻并存的问题出现。

为了协调不同电压水平的资源优势，有效解决电网发展中存在的问题，研究提出了一种主配电“自下而上”的负荷预测协调发展方法。

关键词：大型城市电网；主配协同；规划方法1 电网主配规划工作现状分析1.1负荷预测主配网协同不足导致站点预测结果精度不高，直接影响规划决策的合理性。

在宏观层面，结合经济发展趋势，全市最高负荷预测误差一般可控制在2%～3%左右，但是在微观层面，各110kV 主变和220kV 站点负荷预测误差较难控制，容易导致不满足“Ｎ－１”站点和线路预判不足。

其主要原因：一是配网规划单位（各区局）对10kV（含２０kV）及以下负荷报装信息的实用系数和释放过程较难把控，缺乏有效指引；二是配网规划单位（各区局）难以站在主网角度对新建和扩建110kV 项目10kV 出线调整近区负荷方案进行统筹优化，导致不满足“Ｎ－１”（含重载）和轻载问题并存，且站间10kV 出线调整负荷规模规划统筹不足；三是规划水平年考虑新增输变电工程接入对110kV“３Ｔ”网架结构影响较大，同时“３Ｔ”接线模式运行方式安排存在多样性，使运行方式安排预判不足导致上级220kV 站点负荷准确性受影响。

1.2不同电压层级规划项目统筹考虑不足这可能导致解决网格问题的延迟或资源的浪费。

对于某电网问题的解决，无论是通过新建或扩建从当前电压水平解决，还是通过出线优化和负荷调整从较低的电压水平解决，目前尚无相关的规划技术原则可供参考。

不同电压等级项目实施难度、项目工期、投资规模、解决问题程度等各有特点，需要对具体问题进行整体决策和协同考虑。

另外，由于主要配电网项目的实施和管理实体不同，管理层难以做出整体决策。

1.3主配网工程项目前期审查联动不足次优的解决方案可能导致资源的浪费。

输变电工程建设的难度日益成为制约规划方案实施的重要因素。

大同电力负荷预测新方法

大同电力负荷预测新方法摘要：负荷预测是电网规划、设计、调度、运行控制等工作的重要基础，是制定电力系统运行方式的重要依据，是电力系统安全、经济运行的前提和保障。

准确的负荷预测，可以保证社会的正常生产和生活，有效提高经济效益和社会效益。

因此，电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展，乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。

本文通过对负荷密度法和时间序列法相结合，针对中期负荷预测提出了一种新的电力负荷预测模型，并对大同市电力负荷进行了预测。

关键词：负荷预测负荷密度法时间序列法中图分类号：tm7 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2013）03（a）-0132-021 研究的目的和意义用电负荷是指电能用户的用电设备在某一时刻从电力系统取用的电功率的总和。

针对用电负荷的预测即为负荷预测。

负荷预测是电网规划、设计、调度、运行控制等工作的重要基础，是制定电力系统运行方式的重要依据，是电力系统安全、经济运行的前提和保障。

准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效提高经济效益和社会效益。

因此，电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展，乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义[1]。

长期以来，专家学者在电力负荷预测的理论和实践上展开了广泛的研究，按预测方法的参考体系来看，预测方法可以分为确定性预测法和非确定性预测法两类。

前者把电量和电力负荷用一个或一组方程来描述，电量和电力负荷与影响其变化的因素之间有着明确的对应关系。

这类方法常采用的模型多达几十种，如弹性系数法、时间序列法等。

非确定性预测法认为电力负荷的变化受众多模糊、不确定的因素影响，它不可能用精确的现实数学方法来描述，主要有灰色预测法、模糊预测法等[5]。

本文通过对负荷密度法和时间序列法相结合，针对中期负荷预测提出了一种新的电力负荷预测模型，并对大同市电力负荷进行了预测。

城市电网主配协同规划研究

２０２４０５／城市电网主配协同规划研究古　泉（无锡供电公司）摘　要：在电网技术全面发展背景下，电网运营与管理面临诸多挑战。

为满足现代城市复杂的供电需求，如何实现电网各层级、各专业的深度协同成为当务之急。

因此，本文通过对主配协同开展“自下而上”负荷预测，明确不同电压层级规划项目优选方法，最终完成专业联动、高效组织主配网项目评审，期望为实现城市电网的稳定、高效、可靠运行提供有力的技术支持。

关键词：城市电网；主配协同；三相短路；电压层级０　引言随着全球城市化的迅速发展，城市电网承载了巨大的用电负荷，同时也面临着诸多挑战。

传统的电网规划方法已经难以满足当前城市复杂、多元的供电需求。

在此背景下，“城市电网主配协同规划”逐渐成为行业焦点，旨在确保电网运行的稳定性、安全性和经济性。

通过主配网的深度协同和各专业之间的紧密联动，可以实现对电网资源的优化配置，确保电能的高效传输与可靠供应。

因此，本文研究的核心在于探讨如何在城市电网中实现不同电压层级、不同专业、不同主网之间的协同规划，从而为电网的健康、可持续发展提供有力的技术支撑。

１　主配协同开展“自下而上”负荷预测１１　存量与增量负荷预测城市电网主配协同规划日益成为电力系统研究的重点。

在该领域，“自下而上”的负荷预测方法具有对底层信息细致捕捉的特点，使得预测结果更为准确。

存量与增量负荷预测是该方法的关键组成部分。

存量负荷是指现有电网中已有的负荷，其预测可基于历史负荷数据采用线性回归模型，如公式（１）所示［１］。

Ｌｔ＝α＋βＬｔ－１＋εｔ（１）式中，Ｌｔ为ｔ时刻的存量负荷；α和β为回归系数；εｔ为随机误差项。

增量负荷则与社区规模、产业发展、城市化进程等多重因素相关，可采用多因子回归模型进行预测，如公式（２）所示。

ΔＬｔ＝γ＋∑ｎｉ＝１θｉＦｉ＋ζｔ（２）式中，ΔＬｔ为ｔ时刻的增量负荷；Ｆｉ代表影响增量负荷的第ｉ个因子；θｉ是相应的回归系数；ζｔ为随机误差项。

结合存量与增量负荷，可以得到总负荷预测公式，如式（３）所示。

你所不知道的负荷预测

你所不知道的负荷预测广东电力交易新规出现了偏差电量考核，并且月结月清，一下子令“负荷预测”四个字炙手可热。

那负荷预测是不是一个新鲜事物呢？其实负荷预测与系统平衡一样，是一个非常古老的话题。

就在发电厂的电量全部还依赖计划时，电网调度就是根据系统次日负荷预测，再结合风功率预测、联络线预测、火电开机和各家计划完成进度等等因素，制定出火电机组的日前计划。

到了日内实时运行时，根据超短期负荷预测和系统平衡情况，制定日内滚动计划。

相应的，在市场电量放开比例越来越大之后，调度计划就基本由交易来生成了。

到了日前，根据次日负荷预测的结果，系统平衡有困难时就靠日前市场来进行电能量和辅助服务的日前交易；进入日内，又根据超短期负荷预测和系统平衡所需进行电能量和辅助服务的日内实时交易。

以上两种负荷预测，在不同的市场阶段，均需更新完善。

不管是短期还是超短期负荷预测，在当今的电网运行中，都非常成熟且经典，准确度也相当高。

但这些都是建立在用电需求弹性几乎为零的计划电为主的市场模式下，而在市场交易占主流的模式下，可中断负荷、负荷侧调峰等新生事物则有望应运而生，电价对需求也就会产生影响，此时经典的负荷预测理论就需要针对这种影响作出一定的修正。

负荷预测到底有多少种呢？对发电企业或者未来大量涌现的售电公司分别能起到什么作业呢？且听笔者一一道来：负荷预测一般分为中长期、短期、超短期，而大家最为关心的与偏差电量考核相关的负荷预测和电网用电负荷预测又不完全一样。

超短期负荷预测可实现对未来4小时每5分钟的负荷预测，平均误差应小于1%（图迹手电目前的平均误差在0.6%左右），在未来的日内实时交易中，超短期负荷预测是市场需求的重要参考依据，再根据系统备用容量、风功率预测、光功率预测、水电核电以及联络线（省际也会有实时交易，图迹在西北五省的日内实时交易中提供了交易预测等重要算法模型）等情况作为市场供应的参考数据，再根据自身的生产实时变动成本，发电厂就可以作出有利于自身的报价决策。