中长期负荷预测方法综述1
电力系统中的负荷预测方法综述与展望
电力系统中的负荷预测方法综述与展望1. 引言电力系统的负荷预测是对未来一段时间内负荷需求的估计，对电力生产和供应的规划和调度起到至关重要的作用。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高运行效率，降低成本，同时也对电力系统的稳定运行和供需平衡起到关键作用。
因此，负荷预测的准确性和精度一直是电力行业的重要关注点。
2. 传统的负荷预测方法2.1 统计方法统计方法是最常用的负荷预测方法之一，其基本思想是通过对历史负荷数据进行分析、拟合和预测。
常见的统计方法包括回归分析、时间序列分析和指数平滑法。
这些方法适用于长期和短期负荷预测，具有简单、易操作、计算速度快等特点。
然而，由于统计方法没有考虑负荷数据之间的相互关系和复杂的非线性因素，导致其预测精度较低，在面对突发事件或季节性变化时不够准确。
2.2 物理方法物理方法基于电力系统的运行机理和负荷分布规律，通过建立数学模型来预测负荷需求。
常见的物理方法包括灰色系统理论、神经网络方法和支持向量机。
这些方法可以考虑负荷数据之间的关联性和非线性因素，提高了预测精度。
然而，物理方法需要准确地描述电力系统的物理特性和运行机理，对数据要求较高，计算复杂度较大。
3. 基于机器学习的负荷预测方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的负荷预测方法逐渐受到关注。
机器学习方法通过对大量历史负荷数据的学习和训练，可以从数据中提取出负荷需求的规律和特征，进而进行准确的负荷预测。
常见的基于机器学习的负荷预测方法包括决策树、随机森林、支持向量回归和深度学习等。
3.1 决策树决策树是一种基于树状结构的机器学习方法，根据特征值将数据集划分为不同的类别。
对于负荷预测问题，可以将历史负荷数据作为输入特征，负荷需求作为输出类别，构建负荷预测模型。
决策树方法具有简单、易理解、易实现的特点，但在处理大量数据和复杂关系时预测效果较差。
3.2 随机森林随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法，通过构建多个决策树模型并进行集成，提高了预测的准确性和鲁棒性。
电力系统中长期负荷预测方法综述
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。
电力系统中长期负荷预测方法综述
电力系统中长期负荷预测方法综述发表时间：2016-12-16T11:01:51.733Z 来源：《电力设备》2016年第20期作者：邱昌龙吴玮王禹然[导读] 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。
（国网铜陵供电公司铜陵市）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。
中长期负荷预测方法综述1
中长期负荷预测方法综述摘要:负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。
中长期负荷预测各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围,在实际预测工作中,必须根据实际情况,着重从预测目标、期限、精确度等诸多方面作出合理选择,寻求能获取所需精度的预测方法。
本文针对电力系统中长期电力负荷预测方法做出分析。
关键字：负荷预测、中长期负荷、负荷预测方法、负荷预测综述正文：负荷预测是从已知的电力需求出发,通过对历史数据的分析,并考虑政治、经济、气候等相关因素,对未来的用电需求做出估计和预测。
负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作。
对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重要的用。
电力系统负荷预测是电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，准确的负荷预测结果将意味着在满足供电质量要求的条件下对系统建设资金最大可能限度的利用和有限投资的最大社会经济效益的获得,负荷预测工作因而引起了人们的普遍关注随着电力系统的迅速发展尤其是我国电力工业市场化改革的推行负荷预测工作面临如何准确合理地考虑电力工业市场化后对实际电力负荷从大小到特性上的影响和给整个系统运行规划带来的变化的难题可以设想在强大的市场压力和竞争机制作用下适用于电力市场环境下的负荷预测理论和算法必将获得突破性研究成果随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对电量需求量以及电能质量的要求也越来越高。
、一、基于参数模型的中长期电力负荷预测方法1.趋势外推方法。
将已有的各年度的电力负荷看作一个时间序列,利用最小二乘拟合等方法寻求电力负荷与时间的函数关系,并利用这个函数关系预测以后年度的电力负荷。
趋势外推方法可以保证对历史数据的拟合是最好的,但不能保证外推效果的可靠性。
负荷预测方法文献综述
电力系统中传统负荷预测方法的文献综述负荷预测的核心问题就是预测的技术方法，或者说是预测数学模型。
随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论、技术得到了很大的发展，理论研究逐步深入，适合本地特点的预测程序、软件开始出现。
但不可否认的是，就目前而言，我国的电力系统负荷的预测技术还是比较落后的，相应的基于软件的技术还不能满足现代社会的需求，有待进一步提高。
传统的负荷预测方法如回归模型法，卡尔曼滤波法，时间序列法，灰色预测法，专家系统法，模糊理论法，神经网络法，小波分析法等。
这些传统的预测方法无论是哪种均具有不足和缺陷，随着对负荷预测的深入研究和广泛应用，传统的预测方法的应用越来越难以适应发展，逐渐形成了现代负荷预测方法。
文献【1】针对传统静态神经网络自适应能力差、收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了一种基于小波分析和Elman动态神经网络的中长期电力负荷预测方法,该算法通过对原始样本进行小波分解,将分解后的低频趋势信号和高频细节信号分别进行预测,在输出端再进行重构后得到预测曲线;然后就传统负荷预测问题中数据预处理环节的数据校验问题,提出了一种基于小波理论的奇异点检测法,该方法对原始样本进行一维离散小波分解,抽取一层高频细节信号进行分析,根据工程实践中设置的阈值,来检测有可能因为系统故障、人为失误导致的数据记录错误,为准确预测提供了保障。
文献【2】提出一种基于人工神经网络的电力负荷预测方法 ,该方法充分吸收了神经网络非线性逼近能力的优点。
在神经网络结构设计中充分考虑了电力负荷的特点 ,并用神经网络加权最小方差模型(NNWLS)对样本进行训练。
在实际预测中 ,该预测方法取得了比较高的的预测精度。
文献【3】针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测的精度。
李亮,中长期电力负荷预测系统文献综述
电力负荷预测文献综述随着国民经济的发展和人民生活水平的不断提高，电力已成为国民经济建设和人民生活中必不可少的重要能源，这使得负荷预测越来越引起人们的重视。
正确的电力负荷预测，既是为国民经济各部门及人民生活供应充足的电力，也是编制全国电力规划的依据。
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，从而促使电力研究者们不断地对电力负荷预测进行研究，追求精益求精的效果。
中长期电力负荷的变化是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的动态过程，规律性和周期性较差，传统的中长期电力负荷预测技术已难以适应发展的需要。
例如传统的弹性系数法其核心问题是确定预测（规划）期的电力弹性系数值。
该方法虽然简单、易于计算，但需做大量的统计调研工作。
另外影响电力弹性系数值的因素很多，主要有经济发展水平、业结构、科技及工艺水平、生活水平、电价水平及节电政策和措施等。
再如单耗法单耗法虽然方法简单，但需做大量细致的统计分析工作，且由于政治经济等因素的影响，对中、远期预测的准确性难以确定，因此该法仅对短期预测特别有效。
另一种常用的就是专家经验法顾名思义当对某一项目进行预测时，邀请这方面的专家，请他们根据自己的知识和经验，对过去发生和现在正在发生的情况做出直观的预测。
这种方法所得预测结果的准确性，完全依赖于专家的知识的丰富程度和预测经验的多少。
但当权威人士错误时，然导致预测结果的失误；另一缺点是少数专家发表了不正确的意见后，碍于面子不愿在会上修正自己的意见，从而造成意见难以集中造成对于地区的负荷预测可能不可靠，不完整或不切实际。
生活用电和其它用电四大类，将各类负荷分别进行预测，然后相加后乘同时系数得到这就是所谓的分类负荷预测法。
分类负荷预测的优点在于：在某一类负荷中，其增长趋势的不正常情况有分类负荷预测法分类负荷预测法一般将负荷划分为：工业用电、农业用电、可能被发现，并且由于各类负荷都得预测，因此总的负荷结果是比较明确的，缺点是统计信息的搜集工作较大较复杂。
中长期电力负荷预测研究综述
研究报告科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald25电力系统的长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期指5年左右并以年为单位的预测，中长期电力负荷预测的意义在于帮助决定新的发电、变电机组的安装与电网的规划、增容与扩建，是电力规划部门的重要工作之一，准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性，有效地降低发电成本，保证用电需求，增强供电可靠性，从而提高电力系统的经济效益和社会效益。
1 中长期负荷预测的概述电力负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，运用哲学、社会学、经济学、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，探索事务之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先估计和推测。
长期预测以年为预测时段，以用电负荷、用电量等的年度统计数据作为预测内容，主要受国民经济发展情况、人口、产值单耗、产业结构调整情况、电价政策等的影响，其目的是为合理安排电源和电网的建设进度提供宏观决策的依据。
中期预测以月为预测时段，以用电量、用电负荷等的月度统计数据作为预测内容，这些数据呈周期性增长，每年度的12个月具有相似的规律，其变化规律可分为月度量的年度发展序列和月度量的月度发展序列。
2 目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析2.1 传统预测方法1）回归分析预测法，根据回归分析涉及变量数分为单元、多元回归分析；根据自变量和因变量之间的函数形式，分为线性、非线性回归方程。
该方法简单便捷、外推性好，可以很好的预测出从未发生过的情况；但在历史数据残缺或存在较大误差的情况下，预测效果很不理想，针对复杂参数变化，缺乏自学习能力，无法及时进行负荷模型更新。
2）时间序列外推法，基本模型包括：自回归模型A R、动平均模型M A、自回归动平均模型A R M A。
此方法适用于负荷变化不大的情况，优点是：对历史数据量要求较低；缺点是：对历史数据准确性要求高，模型系数的计算较繁琐，用线性方程来近似表达一种非线性关系，无法参考天气因素的影响，无法保证精度。
中长期电力负荷预测方法的简述_黄桂华
中长期电力负荷预测方法的简述黄桂华 广东省深圳供电分公司(518001)1 负荷预测的概念和原理负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件和社会影响的条件下,研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定某特定时刻的负荷数值。
负荷预测根据规划目标年限分类,可分为长期预测(5～10年)和近期预测(5年内)。
负荷预测工作是根据电力负荷的发展规律,预计或判断其未来发展趋势和状况的活动。
这项活动基于以下的基本原理:(1) 可知性原理;(2) 可能性原理;(3) 连续性原理;(4) 相似性原理;(5) 反馈性原理;(6) 系统性原理。
2 目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析(1) 分产业产值单耗法:单耗法即单位产品耗电法,是通过某一单位产品的平均单位产品用电量以及该产品的产量,得到生产这种产品总产量的总用电量。
单耗法需要做大量细致的统计工作,但在实际工作中很难对产品较准确地求出其单耗,而且工作量也太大。
(2) 电力弹性系数法:电力弹性系统是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值,根据国内生产总值增长速度结合电力弹性系数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) 分区负荷密度法:负荷密度预测法是从地区土地面积(或建筑面积)的平均耗电量出发作预测。
一般,先预测未来某时期的土地面积(或建筑面积)和单位面积用电密度,再乘以面积得到用电量预测值,分区负荷预测法首先根据近年来的发展情况、经济发展目标以及电力规划目标将待预测区域划分成多个功能区,然后对每个功能区用负荷密度法进行预测,最后相加得到总的用电量预测值。
(4) 时间序列法:时间序列分析法是根据过去的负荷统计数据,找到其随时间变化的规律,建立时序模型,以推断未来负荷数值的方法,其基本假定是:过去的负荷变化规律会持续到将来,即未来是过去的延续。
(5) 相关分析法:相关分析法是寻找负荷与影响因素之间的因果关系,建立相关分析模型,通过对观察数据的统计分析和处理进行预测的方法。
李亮,中长期电力负荷预测系统文献综述
电力负荷预测文献综述随着国民经济的发展和人民生活水平的不断提高，电力已成为国民经济建设和人民生活中必不可少的重要能源，这使得负荷预测越来越引起人们的重视。
正确的电力负荷预测，既是为国民经济各部门及人民生活供应充足的电力，也是编制全国电力规划的依据。
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，从而促使电力研究者们不断地对电力负荷预测进行研究，追求精益求精的效果。
中长期电力负荷的变化是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的动态过程，规律性和周期性较差，传统的中长期电力负荷预测技术已难以适应发展的需要。
例如传统的弹性系数法其核心问题是确定预测（规划）期的电力弹性系数值。
该方法虽然简单、易于计算，但需做大量的统计调研工作。
另外影响电力弹性系数值的因素很多，主要有经济发展水平、业结构、科技及工艺水平、生活水平、电价水平及节电政策和措施等。
再如单耗法单耗法虽然方法简单，但需做大量细致的统计分析工作，且由于政治经济等因素的影响，对中、远期预测的准确性难以确定，因此该法仅对短期预测特别有效。
另一种常用的就是专家经验法顾名思义当对某一项目进行预测时，邀请这方面的专家，请他们根据自己的知识和经验，对过去发生和现在正在发生的情况做出直观的预测。
这种方法所得预测结果的准确性，完全依赖于专家的知识的丰富程度和预测经验的多少。
但当权威人士错误时，然导致预测结果的失误；另一缺点是少数专家发表了不正确的意见后，碍于面子不愿在会上修正自己的意见，从而造成意见难以集中造成对于地区的负荷预测可能不可靠，不完整或不切实际。
生活用电和其它用电四大类，将各类负荷分别进行预测，然后相加后乘同时系数得到这就是所谓的分类负荷预测法。
分类负荷预测的优点在于：在某一类负荷中，其增长趋势的不正常情况有分类负荷预测法分类负荷预测法一般将负荷划分为：工业用电、农业用电、可能被发现，并且由于各类负荷都得预测，因此总的负荷结果是比较明确的，缺点是统计信息的搜集工作较大较复杂。
电力系统中长期负荷预测方法综述
电力系统中长期负荷预测方法综述发表时间：2016-12-16T11:01:51.733Z 来源：《电力设备》2016年第20期作者：邱昌龙吴玮王禹然[导读] 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。
（国网铜陵供电公司铜陵市）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。
中长期电力负荷预测方法的简述及分析
中长期电力负荷预测方法的简述及分析【摘要】介绍负荷预测的概念及所依据的原理，简述了目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析了存在的问题，对一些新的现代负荷预测方法作了归纳说明。
【关键词】负荷预测预测方法发展动态1.引言在一定的规划期内，电力系统的负荷水平决定了其发展的规模与速度。
因此，中长期电力负荷预测的结果在一定程度上决定了未来规划期内电力系统的发展。
当前电力市场正在逐步由卖方市场转向买方市场，过去的以产定销将变成以销定产，生产计划和基建计划的安排都对中长期电力负荷预测提出了更高的要求。
本文在介绍电力负荷预测的概念和原理的基础上，把中长期电力负荷预测方法及现在使用的情况和发展趋势作一个简单的叙述和分析。
2.负荷预测的概念和原理负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然环境和社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的前提下，确定某特定时刻的负荷数值。
负荷预测根据规划目标年限分类，可分为长期预测(指未来10年到20年的负荷预测)、中期预测(指未来5到10年的负荷预测)和近期预测(指5年内的预测)。
负荷预测工作是根据电力负荷的发展规律，预计或判断其未来发展趋势和状况的活动。
这项活动基于以下的基本原理：(1)可知性原理作为预测的对象，负荷的发展规律、未来的发展趋势和状况是可以为人们所知道的。
人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结它的过去和现在而推测其未来。
(2)可能性原理事物的发展变化是内因和外因共同作用下的结果。
内因的变化及外因作用力大小不同，会使事物的发展变化有多种可能性。
所以对某一具体指标的预测往往是按照其发展变化的多样性，进行多方案预测。
(3)连续性原理又称惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续的过程。
其未来发展是这个过程的连续。
它强调了预测对象总是从过去发展到现在，再从现在发展到将来。
它认为事物发展变化过程中会将某些原有的特征保存下来，延续下去，电力系统的发展变化同样存在惯性，这种惯性是我们进行负荷预测的主要依据。
中长期电力负荷预测研究综述
中长期电力负荷预测研究综述作者：高丹丹高松涛来源：《科技创新导报》 2014年第7期高丹丹高松涛1.国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心北京10080;2.国家电网抚顺供电公司辽宁抚顺113008摘要：电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。
本文对电力负荷预测的概念及分类等问题进行了简要论述，重点分析了中长期负荷预测的特点、成熟方法，对中长期负荷预测方法进行了综述，并对负荷预测问题的研究方向提出了一些建议。
关键词：电力负荷；负荷预测；中长期负荷预测方法中图分类号：TM714文献标识码：A文章编号：1674-098X(2014)03(a)-0000-000引言电力系统的长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期指5年左右并以年为单位的预测，中长期电力负荷预测的意义在于帮助决定新的发电、变电机组的安装与电网的规划、增容与扩建，是电力规划部门的重要工作之一，准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性，有效地降低发电成本，保证用电需求，增强供电可靠性，从而提高电力系统的经济效益和社会效益。
1中长期负荷预测的概述电力负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，运用哲学、社会学、经济学、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，探索事务之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先估计和推测。
长期预测以年为预测时段，以用电负荷、用电量等的年度统计数据作为预测内容，主要受国民经济发展情况、人口、产值单耗、产业结构调整情况、电价政策等的影响，其目的是为合理安排电源和电网的建设进度提供宏观决策的依据。
中期预测以月为预测时段，以用电量、用电负荷等的月度统计数据作为预测内容，这些数据呈周期性增长，每年度的12个月具有相似的规律，其变化规律可分为月度量的年度发展序列和月度量的月度发展序列。
2 目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析2.1 传统预测方法1）回归分析预测法，根据回归分析涉及变量数分为单元、多元回归分析；根据自变量和因变量之间的函数形式，分为线性、非线性回归方程。
配电网中长期负荷预测方法综述
月 为 单 位 的 负荷 预 测 ， 指 以 周 、 、 时 作 ， 期 预 测 效 果 较 佳 ， 实际 中很 难 对 所 还 天 小 近 但 有 产 品 较 准 确 地 求 出其 用 电 单 耗 ， 使运 即 用该 方 法 ， 工 作 量 也 很 大 。 其
②比例系数增长法 。
指 导 意 义 ， 预 测 结 果 为 地 区 电 力 发 展 速 其
度 、 力建 设 规 模 、 电 电力 工业 布 局 以及 能 源
天２其
资 源 平 衡 等 提 供 可 靠 的依 据 ； 预 测 结 果 其
的 可 靠性 与准 确性 直 接 影 响 到 国民 经 济 的
发 展 和 人 民 的 日常 生 活 。
料 供 应 计 划 ， 运 行 中 的 电 厂 出 力要 求 提 对 出 预 测 ， 对 发 电 机 组 出 力 变 化 事 先 得 以 使 估 计 ， 以 经 济 合 理 地 安 排 本 网 内各 机 组 可 常用电的情况下合理 安排机组检修计划 。
比例系数增长法是假定今后 的电力负 荷 与过 去 具 有 相 同 的 增 长 比 例 ， 历 史数 用 据 求 出 比 例 系数 ， 比 例 预 测 未 来 的 负 荷 按
纽 ， 电力 系 统 的 重 要 组 成 部 分 ， 我 国 ， 是 在 配 电 网 的 网络 建 设 却 远 落 后 于 电源 建 设 ， 特 别 是 城 市 配 电 网 ， 全 国 很 多城 市 中都 在 存 在 供 电 卡 脖 子 ， 致 给 企 业 生 产 和 人 民 以
限 的不 同通 常 又 分 为 长 期 、 中期 、 期 和 超 单 耗 法 、 短 比例 系数 增长 法 等 。
有时 考 虑 用 国 民 经 济 生 产 总 值 或 工 农 计 算 出 用 电量 ， 就 是 产 值单 耗 法 。 这 计
电力系统中的负荷预测方法综述
电力系统中的负荷预测方法综述一、引言随着社会的发展和用电需求的日益增加，电力系统的负荷预测成为电力行业的重要研究领域。
通过准确地预测电力负荷，电力系统可以合理规划发电和输电方案，提高电力系统的运行效率，降低电力系统的运行成本。
本文将综述电力系统中常用的负荷预测方法，包括传统的统计方法和近年来兴起的机器学习方法。
二、传统的统计方法1.时间序列分析方法时间序列分析方法是最常用的负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据的趋势和季节性等特征，通过建立数学模型来预测未来的负荷。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和季节性分解法。
2.回归分析方法回归分析方法通过分析负荷与其他影响因素（如天气、经济发展水平等）之间的关系，以建立线性或非线性回归模型来预测负荷变化。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等。
3.灰色系统理论方法灰色系统理论是一种基于少样本数据的预测方法。
它通过建立灰色模型来描述负荷变化规律，然后进行参数估计和预测。
常见的灰色系统理论方法有灰色关联度法、GM(1,1)模型和灰色神经网络模型等。
三、机器学习方法1.人工神经网络方法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人脑神经细胞网络结构和功能的计算模型。
它通过训练神经网络模型来实现负荷预测。
常用的人工神经网络方法包括多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
2.支持向量机方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法。
它通过寻找最优超平面将数据进行分类或回归。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据和其他影响因素的数据，建立SVM模型进行负荷预测。
3.集成学习方法集成学习方法通过将多个基学习器的预测结果进行组合，来提高负荷预测的准确性和稳定性。
常用的集成学习方法有Bagging、Boosting和随机森林等。
中长期电力负荷预测方法综述
中长期电力负荷预测方法综述
付少杰;毛艺婷
【期刊名称】《商情》
【年(卷),期】2012(0)50
【摘要】中长期电力负荷预测是电力系统规划中的基础性工作,它为电网规划提供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.介绍了电力负荷预测概念和原理,并综述了现代中长期电力负荷预测的方法.
【总页数】1页(P157)
【作者】付少杰;毛艺婷
【作者单位】华北电力大学经济管理系;华北电力大学经济管理系
【正文语种】中文
【相关文献】
1.最优组合预测方法在中长期电力负荷预测中的应用 [J], 夏耀杰
2.贵阳地区中长期电力负荷预测方法研究 [J], 封芸;白熠
3.一种基于小波分析和Elman动态神经网络的中长期电力负荷预测方法 [J], 赵智勇;黄伟;尉扬
4.中长期电力负荷预测研究综述 [J], 高丹丹;高松涛
5.考虑关联因素的智能化中长期电力负荷预测方法 [J], 张志;杜延菱;崔慧军;汪洋;贺哲;赖晓文
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中长期电力负荷预测研究综述
１ １ ３ ０ ０ ８ ）
摘 要： 电力负 荷预测是电力系 统调度 ， 用电、 计划、 规划等管理部 门的重要 工作之一。 该文对 电力负 荷 预测的概念及分类等问题 进行 了简 要论 述， 重点分析了 中长期负 荷 预测的特点、 成 熟方法， 对中长期 负 荷预测方法进行了 综述， 并对 负 荷预测问题的研究方向提 出了 一些建议。 关键词 ： 电力负 荷 负 荷预 测 中 长期 负 荷预测方法 中图分类号 ： Ｔ Ｍ ７ １ ４ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号： １ ６ ７ ４ — ０ ９ ８ Ｘ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ （ ａ ） － ０ ０ ２ ５ － ０ １
电力 系统 的 长 期 负荷 预 测 一 般 指 ｌ ０ 年 论 ， 利用Ｇ Ｍ 模 型 群 实 现 电力 负荷 预 测 。 当
因素 不 确 定性 、 众多 因素 交互 作用 的结 果 以 预测前 提 ； 遵循 “ 近 大 远 小” 原则 ， 采 用 加
以 上 并 以 年 为单 位 的 预 测 ， 中期 指 ５ 年 左右 电 力负荷 呈 严格 指 数 增 长 时， 灰 色数 学 理论 及 对 预 测 专 家 经 验 和 意 见有 效分 析 利 用 的
首先 是 ， 组 合预 测 ， 但 组合 预 测 的 权 重
１ 中长 期负 荷 预 测 的概 述
ＦＵＺＺＹ预 测 没 有学 习能 力 ， 不 能 很 好 的适
电力负荷 预 测 是 指从 已知 的 电力 系统 、 应 不 断变 化 的 电力 系统 ， 因而精 度 比 较 差 。 ） 专家系统预测 法， 是 对不 可量 化 的 经 验 力 负 荷 预 测 和 分 析 的 软 件 包 ， 使 得 其 独 立 经 济、 社会、 气 象等 情 况 出发 ， 通 过 对 历史数 ２ 兼 容性 差 ， 造 成 软件 培 训 和 系统 维 护 据的分析 和研究 ， 运用哲学、 社 会学、 经济 进 行 转 化 的 一 种 方 法 。 其 优 点是 ： 能 汇 集 多 性 强 ， 最 大 限 度 地 利 用 专 的 困难 ， 基于Ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ／ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｅ ｔ 技 术 的发 学、 统计学、 数学、 计算 机 、 工 程技 术及 经验 个 专 家 的 知 识 和 经验 ， 资 料 与信 息 量 比较 多 ， 考 虑 的 结 展 ， 提 供了一 种 全 新 的实 现负 荷预 测 技 术 的 分 析 等定 性 定 量 的 方法 ， 探 索 事 务之 间的 内 家 的 能 力 ， 在 联 系和 发 展 变化 规 律 ， 对负荷发展做 出
配电网中长期负荷预测方法综述
科技资讯 ２０１０ ＮＯ．３２
ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
配电网中长期负荷预测方法综述
吴亮 （ 广东电网汕头供电局 广东汕头 ５ １ ５ ０ ４ １ ）
摘 要：中长期负荷预测是配电网规划的前提和基础，其准确性直接关系到规划方案的质量和配电网的安全经济运行；它也是实现电力系
１ 配电网负荷预测的分类 配电网负荷预测，按照其研究对象的
不同可分为负荷总量预测和空间负荷预 测。
（１）负荷总量预测是将整个规划地区的 电量或负荷作为预测对象，以预测区域历 史 电 量 、历 史 负 荷 以 及 一 些 经 济 因 素 为 依 据，预测结果是未来预测区域对电力的需 求量和电网的供电容量，它属于战略预测， 对预测区域供电电源点的确定和发电计划 具有重要的指导意义。
３ 配电网空间负荷预测综述 空间负荷预测方法主要分为两大类—
— 解 析 方 法 和 非 解 析 方 法 。非 解 析 方 法 是 更多地依靠规划人员的经验和主观判断来 决定负荷的大小和分布，虽然在一定程度 上缺乏必要的科学性，但可作为解析方法 的 辅 助 手 段 。解 析 方 法 是 运 用 数 学 工 具 分 析 小 区 的 各 项 原 始 数 据 （ 如 ： 历 史 负 荷 、相
参考文献 ［１］ 杨 期 余 ．配 电 网 络［Ｍ］． 北京： 中 国 电 力
出版社，１９９８． ［２］ 陈 章 潮 ， 唐 德 光 ． 城 市 电 网 规 划 与 改 造
动力与电气工程
［Ｍ］．北京：中国电力出版社，１９９８． ［３］ 牛 东 晓 ， 曹 树 华 ， 赵 磊 ， 等 ． 电 力 负 荷 预
科技资讯 ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
配电网中长期负荷预测方法综述
作者： 吴亮
作者机构： 广东电网汕头供电局,广东汕头515041
出版物刊名： 科技资讯
页码： 117-118页
年卷期： 2010年 第32期
主题词： 配电网规划 中长期负荷总量预测
摘要：中长期负荷预测是配电网规划的前提和基础,其准确性直接关系到规划方案的质量和配电网的安全经济运行;它也是实现电力系统管理现代化的重要内容之一。
配电网规划要求既要预测未来负荷的总量,又要预测未来负荷增长的位置,即中长期负荷总量预测和空间负荷预测,它们对合理地配电网规划具有重要的指导意义。
本文分析了各种配电网中长期负荷总量预测方法。
地区电网中长期负荷预测综述
地区电网中长期负荷预测综述摘要：本文系统的探讨了电力负荷预测的分类、特点及基本原理，并对目前用于电力负荷预测的方法进行了总结分析，主要分为经典预测方法、基于参数模型的预测方法及基于非参数模型的预测方法。
关键词：地区电网；中长期负荷预测1 国内外研究现状由于负荷预测的重要性，国内外的学者一直对其很重视，而负荷预测的技术也不断随着新技术方法的出现而提高，预测精度令人较为满意；但反过来也看出，目前负荷预测水平要想提高，明显受制于新技术、新方法以及新理论。
2 中长期电力负荷预测方法2.1 基于经验判断的经典预测方法经典预测方法就是根据专家经验和一些简单的变量间的相互关系对未来负荷值的确定。
主要的分析方法有单耗法、负荷密度法、趋势外推预测法和人均电量指标法等。
2.1.1单耗法：是根据产品的计划数量和用电单耗来推算出年用电量，一般比较适合用于手工业和部分农业的负荷预测。
预测时，主要利用各个年份的产值指标和主要产量指标，统计以往的各种产品的生产过程的单位产品耗电量和亿元产值耗电量，得出各种产品和产值的单耗值，然后再根据发展规划中的产量和产值指标进行单耗预测。
其优点是简单，短期内的预测精度好，但计算量大、准确性低。
2.1.2负荷密度法：是将预测区域划分为若干区域，对每一功能区选择一个负荷密度指标，根据计算公式预测地区的电力负荷需求量。
2.1.3趋势外推负荷预测法：是指电力负荷随时间的变化呈现出上升或下降趋势，若无明显的季节变化，可以用一条合适的函数曲线来反映这种变化趋势，自变量为时间，因变量为负荷值，建立模型为；只需在某个时刻将值赋予，经过简单的计算就能得到负荷值。
该方法的优点是历史数据运用较少，运算简单，缺点是一旦出现波动，预测精度大大降低，预测误差变大。
2.1.4人均电量指标法：是指选取一个与本地区地理条件、经济发展及用电结构相似的国内外地区作为比较对象，通过分析比较两地区的过去和人均用电量，得出本地区的人均用电量，再结合人口分析得出总的用电量，该方法简单易行，但缺乏可靠地预测依据，预测误差较大。
负荷预测方法一
负荷预测方法一(总1页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--2 1、单耗法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A h ＝∑=ni 1Q i U i式中 A h —某行业预测期的需电量；U i —各种产品（产值）用电单耗；Q i —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 P n·max =T A n max式中 P n·max —年最大负荷（MW ）；A n —年需用电量（k W·h ）；T max —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。
单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。
单耗法可根据第一、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。
预测时，通过对过去的单位产值耗电量(以下简称“单耗”) 进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划第一、第二、第三产业的综合单耗，然后根据国民经济和社会发展规划指标，按单耗进行预测。
单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。
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。
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中长期负荷预测方法综述
摘要:负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。
中长期负荷预测各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围,在实际预测工作中,必须根据实际情况,着重从预测目标、期限、精确度等诸多方面作出合理选择,寻求能获取所需精度的预测方法。
本文针对电力系统中长期电力负荷预测方法做出分析。
关键字：负荷预测、中长期负荷、负荷预测方法、负荷预测综述
正文：负荷预测是从已知的电力需求出发,通过对历史数据的分析,
并考虑政治、经济、气候等相关因素,对未来的用电需求做出估计和预测。
负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作。
对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重要的用。
电力系统负荷预测是电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，准确的负荷预测结果将意味着在满足供电质量要求的条件下对系统建设资金最大可能限度的利用和有限投资的最大社会经
济效益的获得,负荷预测工作因而引起了人们的普遍关注随着电力
系统的迅速发展尤其是我国电力工业市场化改革的推行负荷预测
工作面临如何准确合理地考虑电力工业市场化后对实际电力负荷从大小到特性上的影响和给整个系统运行规划带来的变化的难题可以
设想在强大的市场压力和竞争机制作用下适用于电力市场环境下
的负荷预测理论和算法必将获得突破性研究成果
随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对电量需求量以及电能质量的要求也越来越高。
、
一、基于参数模型的中长期电力负荷预测方法
1.趋势外推方法。
将已有的各年度的电力负荷看作一个时间序列,利用最小二乘拟合等方法寻求电力负荷与时间的函数关系,并利用这个函数关系预测以后年度的电力负荷。
趋势外推方法可以保证对历史数据的拟合是最好的,但不能保证外推效果的可靠性。
2.回归分析方法。
回归分析预测是电力系统负荷预测的一种常用方法,根据回归分析涉及变量的多少,可以分为单元回归分析和多元回归分析。
在回归分析中,随机变量是自变量,非随机变量是因变量,由给定的多组自变量和因变量资料究二者之间的关系,形成回归方程。
回归方程求得后,给定各自变量数值,就可求出因变量值。
回归方程根据自变量和因变量之间的函数形式,又可分为线性回归方程和非线性回归方程。
在负荷回归分析法方法简单、预测速度快、外推性好,对于历史预测问题中,回归方程的因变量一般是电力系统负荷,自变量是影
响电力系统负荷的各种因素,如经济、人口、气候等。
上未出现的情况有较好的预测性。
但它对数据的要求高,特别是历史数据残缺或存在较大误差的情况下,预测效果很不理想;用线性方法描述比较复杂
的非线性情况过于简单,而非线性回归分析模型的确定和参数估计较为复杂;考虑气象因素时只能考虑诸如温度、湿度等定量条件,不能比较详细地考虑到各种影响负荷的因素,缺乏自学习能力,负荷结构变化，模型不修正,难以得到较准确的预测结果。
3.指数平滑方法。
该方法是常用的预测方法之一,指数平滑法的基本思想是加权平均,选取一组时间上有序的历史数据一次指数平滑预测所有数据记录的个数。
对越近期的数据加权越大,这反映了近期数据对未来负荷影响更大这一实际情况,同时能通过平滑作用消除序列中的随机波动,尤其是那
些不符合统计规律的偶然性波动。
二、基于非参数模型的中长期电力负荷预测方法
1.灰色预测技术。
灰色系统理论是20世纪80年代由我国邓聚龙教授提出,用来解决信息不完备系统的数学方法。
它把模糊控制的观点和方法延伸到复杂的大系统中,将自动控制与运筹学的数学方法相结合,研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。
部分信息已知、部分信息未知的系统称为灰色系统。
它把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程。
对灰色量不是从统计规律的角度应用大样本进行研究,而是采用数据生成的方法,将杂乱无章的原始
数据整理成规律性强的生成序列再作研究。
GM ( 1, 1 )模型是最常用的一种灰色模型,它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的
模型,是作为电力负荷预测的一种有效的模型。
GM ( 1, 1 )模型是一种指数增长模型,当电力负荷呈严格指数增长时,从理论上已经证明,此方法具有预测精度高、所需样本数据少、计算简便和可检验等优点。
灰色预测技术的优点是要求数据少,不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验等。
缺点是当数据的离散程度越大,即数据灰度越大,则预测精度越差,不适合电力系统的长期若干年的预测。
真正具有意义的、精度较高的预测值,仅仅是最近一、两个数据,而其他更远的数据只反映长期规划性的预测。
对于具有波动性变化的电力负荷,采用GM (1, 1)模型其误差可能较大,难以满足实际需要。
2.神经网络方法。
运用神经网络技术进行电力负荷预测是近年兴起的又一新的预测方法。
人工神经网络具有大规模分布式并行处理、非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性。
常用的是误差反向传播算法 ( 又称BP法 ),只需提出一个简单的人工神经网络模型,就能
实现从输入到输出间非线性映射任何复杂函数关系。
因此,可将影响电力负荷最大的几种因素作为输入,得出预测结果。
神经网络方法没有显式表达,因此无法得知负荷的变化规律和影响因素，学习效果受样本量影响极大,因素变化需重新学习。
目前在中长期负荷预测中尚未达到实用水平。
3.优选组合预测技术。
实践证明,对于复杂多变量、非确定性、多
方案性的中长期负荷预测,单独使用定性预测或定量预测的方法显然是不够的,为了充分利用各个负荷预测模型的有用信息,提出了优选
组合预测方法。
优选组合预测技术成为目前中长期负荷预测方法的研究重点。
优选组合预测理论认为,对于同一个预测问题,多个不同的预测模型的线性组合,在一定条件下能够改善模型的拟合能力和提高预测精度,一是指将几种预测方法所得的预测结果选取适当的权重进行加权平均的预测方法;二是指在几种预测方法中进行比较,选择拟和优度最佳或标准差最小的预测模型作为最优模型进行预测。