电力系统规划--电力系统负荷预测(最小二乘法)
基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测
摘
要： 提 出了结合遗传算法 （ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， Ｇ Ａ） 和最小二乘支持 向量机（ Ｌ ｅ ａ ｓ ｔ Ｓ ｑ ｌ ｌ ａ ｒ ｅ ｓ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ￣Ｖ ㈤ｔ ｎ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ．
ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ — ｔ ｅ ｒ ｍ ｌ ｏ ａ ｄ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ
引 言
电力系 统负荷 预测 是 电力 系统调 度 、 用电 、 计划 、
目前 ， 神经 网络 在短 期 电力 负荷 中已经得 到 了广 泛 的应用 ， 但 由于神 经 网络本 身还 具有一 些难 以克 服 的缺 陷 。 如过拟合 、 收敛 速度慢 、 容易 陷入局 部极值 等 缺 点… 。 从 而使支 持 向量机 模 型得到 了广泛 的关注 。 文 献［ ２ 】 相继 将 回归 支 持 向量 机方 法 用 于 电力 系 统短 期
・
３ ８ ‘ （ 总０ ２ ｏ ｏ ）
基于最／ ＿ ＼ － 乘支持向量机的短期电力负荷预测
２ ０ １ ３ 年第 ３期
文章编号 ： １ ０ ０ ３ — ５ ８ ５ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ０ ３ ８ — ０ ４
基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测
曹 彦 ， 王 倩 ， 周 驰
Ｌ ｓ — Ｓ Ｖ Ｍ） 的短期 电力负荷预测。由于影响负荷预测因素的复杂性和最／ ｂ － － ． 乘支持 向量机参数选 择的不确定性 ， 提 了 采用遗传算法同时对 电力负荷训练样本进行特征提取和最小二乘支持 向量机的参数选择 ， 然后利用提取 出的数据序列
电力系统规划-负荷预测
Yi a b( Xi X ) Na a Y
Q 0
b
( Xi X ) Yi a b( Xi X ) 0
( Xi X )i 0
可得b
Yi ( Xi X ) (Xi X )2
2. 回归估计
R平方系数估计—描述的是预测结果的可信性
Yi Y (Yi Yi ) (Yi Y ),两边平方求和后得
Xt
XtN N
X t 1
Xt
X t 1 N
1 N
Xt
(1
1 N
)
X
t
1
X t
X t 1
X t 1 ( X t X t 1)
预测值：X t 1 X t X t 1 ( X t X t 1)
Xt(Xt Xt)
• 1.4 最小二乘法
一. 线性函数
有一组观测值X1，X2，····， Xn，构造趋 势函数：
3）没有体现时间的权重
2.二次动平均：求出一组动平均数
二次动平均值：
X t
1 N
N 1
X t i
i0
2N 1 t n
构造函数，令 预测值：
an 2X n X n
bn
N
2
1
(
X
n
Xn)
X ni an bni
• 1.3 指数平滑法 有一组观测值X1，X2，····， Xn
Xt
X t 1
n
Q i2 (Yi a bti cti2 )2 i 1
使得 Q 0, Q 0, Q 0 a b c
N
ti
ti ti2
ti2 ti3
a b
Yi tiYi
ti2
ti3
ti4 c ti2Yi
贝叶斯框架下最小二乘支持向量机的中长期电力负荷组合预测
ｆ ｍｅ ｒ ｓｐｏ ｏｅ ｒ ａ ｗｏｋ ｉ ｒｐ ｓｄ．Ｔｒｄｔ ｎ ｌ ｍｐｒｃｌ ｉ ｎｍｉ ｔ ｎ ｐｉｃｐｅｉ ｒｐａｅ ｙ ｔｅｐ ｎ ｉｌｓｏ ｔｕ ｔｒ ｓ ａ ｉｏ ａ ｅ ｉｉ ｓ ｍｉｉ ｚ ｉ ｒｎ ｉｌ ｅ ｌｃ ｂ ｈ ｒ ｃｐｅ ｆ ｒｃｕｅｒ ｋ ｉ ａｒｋ ａｏ ｓ ｄ ｉ ｓ ｉ
第 ３ ５卷第 ６ 期
２０ ０ ８年 １ 月 １
华 北 电 力 大 学 学 报
Ｊ ｕ ａ ｏ ｒｈＣｈｎ ｅｔｉ ｏ ｒＵｎｖｒｉ ｏ ｒ ｌ ｆＮｏｔ ｉａＥｌ ｒ Ｐ ｗｅ ｉｅｓ ｙ ｎ ｃ ｃ ｔ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ． １３ ， ６ Ｎｏ ． ０ ８ ｖ ，２ ０
贝 叶斯框 架 下最 小 二 乘支 持 向量 机 的 中长期 电力 负 荷 预 测 组合
牛 东晓 ，吕海涛，张云云
（ 华北电力大学 工商管理学院 ，北京 １２ ０ ） ０ ２６ 摘要：影 响中长期 负荷 变化的 因素较 多，单一预测模型很 难满足预测 需要 ，组合预测能够较好地 解决单一模 型的缺点 ，借鉴单一预 测模 型的优点 。提 出贝叶斯框架 下最小二 乘支持 向量机 （ ＳＳ Ｍ） 中长期 负荷组 合 Ｌ －Ｖ 预测模型 ，利用结构化 风险原 则代替经验风险最小化，挖掘各单一预测模型的信息 ，以单一模型 的预 测数 作 为组合预测输入样本 ，通过 贝叶斯后验理论确定最小二 乘支持 向量机参数 ，建立组合 预测模 型进 行预 测。通
ｃ ｍｂｎ ｔ ｎ ｍｅ ｈ ｆ ｄ ｔｎ ｅ ｍ ｄ ｆ ｒｃ ｓｉ ｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒｍａ ｈ ｎ ｉｈ ｎ ｔ ｅ Ｂ ｙ ｓ ｎ ｅ ｉ ｅ ｃ ｏ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｏ — ｇ ｔｒ ｂａ ｏ ｅ ａ ｔ ａ ｅ ｎ ｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃ ｏ ｃ ｉ ｅ ｗ ｔ ｉ ｈ ａ ｅ ｉ ｖｄ ｎ ｅ ｏ ｄ ｍｉ ｏ ｎ ａ
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
汇报人： 日期:
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。
电力系统中的负荷预测方法
电力系统中的负荷预测方法在当今社会，电力作为一种至关重要的能源形式，其稳定供应对于经济发展和人们的日常生活具有举足轻重的意义。
而电力系统中的负荷预测，作为电力规划、运行和调度的重要依据，对于确保电力系统的安全、可靠和经济运行起着关键作用。
那么，究竟有哪些方法可以用来进行电力系统的负荷预测呢？首先，我们来谈谈基于时间序列分析的方法。
这种方法把历史的负荷数据看作是一个随时间变化的序列，通过对这个序列的分析和建模来预测未来的负荷。
常见的时间序列模型有自回归移动平均（ARMA）模型和自回归积分移动平均（ARIMA）模型。
ARMA 模型假设当前的负荷值是过去若干个负荷值和随机干扰项的线性组合。
它通过对历史数据的统计分析，确定模型的参数，从而进行预测。
而 ARIMA 模型则是在 ARMA 模型的基础上，考虑了数据的非平稳性，通过对数据进行差分处理，使其变为平稳序列后再进行建模。
时间序列分析方法的优点是计算相对简单，对短期负荷预测往往能取得较好的效果。
但它也有局限性，比如对于负荷数据中的突变点和异常值比较敏感，而且对于外部因素的影响考虑不足。
接下来是回归分析方法。
这种方法试图建立负荷与各种影响因素之间的线性或非线性关系。
常见的影响因素包括气温、日期类型（工作日、周末、节假日等）、经济指标等。
通过收集大量的历史数据，运用统计方法确定回归方程的参数，从而可以根据给定的影响因素值来预测负荷。
多元线性回归是其中较为常见的一种形式。
它假设负荷与各个影响因素之间是线性关系。
但在实际情况中，这种线性关系往往并不准确，于是就有了非线性回归方法，如多项式回归、逻辑回归等。
回归分析方法的优点是能够清晰地展示负荷与影响因素之间的关系，预测结果具有一定的解释性。
然而，它需要准确地选择影响因素和建立合适的模型，否则可能导致预测误差较大。
再说说灰色预测方法。
灰色系统理论认为，部分信息已知、部分信息未知的系统可以被看作是灰色系统。
电力负荷系统就是这样一个灰色系统，因为我们虽然有一定的历史负荷数据，但对于未来的影响因素和变化趋势并不完全清楚。
电力系统规划总结
电力负荷及负荷预测一、电力负荷1、发电负荷：某一时候电网或发电厂的实际发电出力的总和；2、供电负荷：供电地区内各发电负荷之和加上供电区域输入的负荷减去厂用电负荷和向外供电（输出）的负荷。
3、用电负荷：地区供电负荷减去线损、变损后的负荷。
二、电力负荷预测包括：1、最大负荷功率预测（及峰值负荷功率预测）：确定未来发、输、变电设备的容量设置。
2、负荷电量预测：用于选择适当的机组类型和合理的电源结构以及确定燃料计划等。
3、负荷曲线预测：为研究电力系统的调峰问题、抽水蓄能电站的容量以及发输变电设备的协调运行提供原始数据。
⎪⎩⎪⎨⎧-→→→⎪⎩⎪⎨⎧-负荷率法典型的电量法、年最大负荷利用小时用同时率表示接相加是各用户最大负荷的直系统的综合最大负荷不、同时率法、典型负荷曲线叠加法负荷最大预测、负荷曲线法负荷率法、电量、直接预测法预测法荷功率最大负321 321三、负荷预测的方法：1、外推法：★假定未来的增长是过去增长模式的延续。
不适合长期预测。
★把历史的记录数据与某种趋势曲线相拟合。
★当电力负荷在相当长的时期内稳定增长时，外推法可得到满意的结果。
★主要寻求电力负荷随时间变化的趋势曲线，自变量为时间。
★如：趋势线法（最小二乘法）、灰色预测模型、指数平滑法、时间序列法等。
2、相关法（也称因果关系法）：★以电力负荷与选定的有关社会或经济因素的内在关系为基础。
强调规律性。
适合中、长期预测。
★寻求电力负荷随其它社会或经济因素变化的趋势曲线，自变量主要为经济增长率、产值、产量、人口等。
★如：回归分析法、经济计量模型、投入产出法、弹性系数法等。
3、各方法的特点★回归分析法步骤：①选择回归模型的类型；②计算回归方程的参数；③对回归模型进行显著性检验。
应用：线路单位长度投资、规模预测检验：相关系数γ 显著检验一元线性回归分析：⎪⎩⎪⎨⎧εεσεεεε++=无关与自变量、之间相互独立、各），（标准正态分布是一个随机变量且服从、应具有的特点：对剩余项、白噪音项）称随机干扰项（或回归i i i 2i i i i i i x 320N 1 bx a y ★指数平滑法：最常用的预测方法之一。
电力负荷预测模型的建立与精度评估方法
电力负荷预测模型的建立与精度评估方法随着电力系统的快速发展和电力需求的不断增长，准确预测电力负荷成为了电力行业和能源规划的关键问题。
电力负荷预测模型的建立和精度评估方法成为了研究热点，对于电力系统的稳定运行、经济调度和资源配置具有重要意义。
一、电力负荷预测模型的建立电力负荷预测模型是基于历史负荷数据和相关影响因素的统计学方法，通过建立合适的数学模型来预测未来一段时间内的电力负荷。
常用的电力负荷预测模型包括回归分析模型、时间序列模型和人工神经网络模型等。
1. 回归分析模型回归分析模型是一种常用的电力负荷预测方法，它基于历史负荷数据和相关影响因素之间的线性关系建立预测模型。
常见的回归分析模型包括线性回归模型和多元回归模型。
首先，根据历史负荷数据和影响因素数据进行数据预处理，包括数据清洗和特征提取等。
然后，建立回归方程，通过最小二乘法估计模型参数。
最后，利用建立的回归模型对未来一段时间的电力负荷进行预测。
2. 时间序列模型时间序列模型是一种基于时间趋势的电力负荷预测方法，它假设未来的负荷与过去的负荷存在某种规律和关系。
常用的时间序列模型包括移动平均模型、指数平滑模型和自回归移动平均模型等。
首先，对历史负荷数据进行平稳性检验，确保数据满足模型的基本假设。
然后，选择适当的时间序列模型，比如ARIMA模型。
最后，利用选定的模型对未来一段时间的电力负荷进行预测。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种基于机器学习的电力负荷预测方法，它通过构建多层神经网络模型来模拟人脑的神经元网络，实现非线性模型的建立和预测。
常用的人工神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络等。
首先，根据历史负荷数据和相关影响因素构建神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
然后，通过反向传播算法训练神经网络模型，不断调整权值和阈值以提高模型的预测性能。
最后，利用训练好的神经网络模型对未来一段时间的电力负荷进行预测。
二、精度评估方法电力负荷预测模型的精度评估是衡量模型预测性能的重要指标，常用的评估方法包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数等。
基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究的开题报告
基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究的开题报告一、研究背景及意义电力负荷预测在能源行业中占有重要的地位，对于电力系统的调度和管理具有重要的指导意义。
目前，研究人员采用各种方法对电力负荷进行预测，如时间序列、神经网络、支持向量机等方法，但在实际应用中，这些方法仍然存在一定的局限性。
为此，本文将基于最小二乘支持向量机的方法进行短期电力负荷预测，以提高预测的准确性和实用性。
二、研究目的与内容本文旨在探究基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法，具体内容包括以下几个方面：1.通过对数据进行预处理，降噪和缺失值填充，以提高数据的可靠性；2.采用最小二乘支持向量机对数据进行建模；3.通过对模型进行训练和测试，以验证该方法的准确性和实用性；4.对比该方法与其他电力负荷预测方法的优缺点，并提出改进措施。
三、研究方法及步骤1.数据预处理，包括降噪和缺失值填充；2.采用最小二乘支持向量机进行模型建模；3.对模型进行训练，并通过交叉验证法选择合适的参数；4.通过对测试数据的预测，并与实际数据进行对比，验证该方法的准确性和实用性；5.对比该方法与其他电力负荷预测方法的优缺点，并提出改进措施。
四、预期成果及意义通过本文的研究，预计可以得到以下成果：1.提出基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法；2.通过对数据进行预处理，提高预测的可靠性；3.验证该方法的准确性和实用性；4.对比该方法与其他电力负荷预测方法的优缺点，并提出改进措施；5.为电力系统的调度和管理提供有价值的参考依据。
五、研究进度安排1.熟悉相关领域的文献，制定研究方案：2周；2.收集电力负荷数据，进行预处理：2周；3.采用最小二乘支持向量机进行模型建模：4周；4.模型的训练和测试：4周；5.对比该方法与其他电力负荷预测方法的优缺点，并提出改进措施：4周；6.论文撰写和修改：4周。
六、参考文献1.张红. 支持向量机在电力负荷预测中的应用[J]. 科技资讯, 2011 (4): 153-154.2.李文俊. 基于MSE-SVM的短期负荷预测研究[J]. 电力系统及其自动化学报, 2015, 27(12): 75-81.3.林逢涛, 刘飞, 郭超, 等. 基于PSO-SVM的短期电力负荷预测研究[J]. 电力信息与通信技术, 2018, 3: 1-4.4.M. R. Gareta, P. Romero, P. M. Pardalos. A comparative study of time series methods for short-term traffic flow forecasting[J]. Studies in Computational Intelligence, 2012, 429: 117-128.。
电力系统自动化5 电力系统最小二乘法状态估计
输电线路
P23 U 2 P23 2
2U 2 G U 3 G cos 23 U 3 B sin 23 2 111.54 ( 0.0855) 111.54 ( 0.0855) 1 0 9.54 U 2U 3 ( G sin 23 B cos 23 ) 111.54 111.54 (0 0.4487 1) 5582
dh dX
令
H
第五章 电力系统运行的状态估计
第四节 电力系统最小二乘状态估计
得到电力系统最小二乘估计的矩阵形式
ˆ ) T R -1 [ Z h ( X )] 0 ˆ H (X v
—— n 个非线性方程，求解即可得状态变量的估计值
h1 x 1 h2 dh H x1 dX M hm x1
第五章 电力系统运行的状态估计
第五节 P-Q分解法状态估计
牛拉法求 X 的线性方程组为变系数（J 阵）
X i ( H R H ) H R [ Z h( X i )]
T -1 v T -1 v
1
PQ 分解法则通过对两组常系数线性方程组的求解分别得到 θ 和 U 。
U 0 H 1 R a H 1 θ i H 1 R a Z a - h a (θ i , U i )
1.电力系统最小二乘估计的矩阵形式
ˆ ˆ 目标：求估计值 X ，使测量读值与估计值 h ( X ) 的二乘值最小。
ˆ )]T R -1 [ Z h ( X )] ˆ J ( X ) [Z h(X v
即应使 可转化为
dJ ( X ) dX
ˆ xx
0
T
dh -1 ˆ R v [ Z h ( X )] 0 dX x xˆ
配电网负荷预测方法及算例应用【2024版】
可编辑修改精选全文完整版配电网负荷预测方法1 全网负荷预测（1）平均增长率法平均增长率法通过计算预测对象历史年时间序列数据的平均增长率，假定在规划期的各年中，预测对象仍按该平均增长率向前变化发展，从而得出预测对象各年的预测值。
预测步骤如下：1）使用t 年历史时间序列数据计算年均增长率αt 。
()1111t t t Y Y α-=-（1）2）根据历史规律测算规划期各年的预测值。
()01i ni t y y α=⨯+（2）式中：y 0——预测基准值；αt ——根据t 年历史数据计算的年均增长率； y i ——规划期第i 年的预测量； n i ——规划期第i 年对应的预测年限。
平均增长率法计算简单，应用较为广泛，可以用于预测电量、负荷、用电单耗、人均用电量、弹性系数等，主要用于近期预测。
（2）回归分析法回归分析法以时间为自变量，以预测对象作为因变量，建立一个相关性较好的数学方程，计算未来的预测量。
回归分析法按照回归方程，分为一元线性回归、指数回归、幂回归以及多项式回归等方法。
预测时，一般要求使用10年或10年以上的历史数据，选择最接近历史数据的曲线函数，才能建立较好的变化趋势。
以一元线性回归方程y = a + bx 为例，其中x 为自变量，y 为因变量，a 、b 为回归系数，介绍预测步骤如下：1）用最小二乘法估计一元线性回归方程中的回归系数a 和b 。
2i i i i i t y y t b t t t a y bt ⎧-=⎪-⎨⎪=-⎩∑∑∑∑（3）式中：t i ——年份计算编号；t ——各t i 之和的平均值；y i ——历史年第i 年因变量的值； y ——历史年因变量的平均数。
2）进行相关系数检验，判定系数R 2取值在0-1之间，R 2越接近1，表明回归方程对历史数据的拟合效果越好。
()()22121ˆni i n ii yy R yy ==-=-∑∑（4）式中：ˆi y——历史年第i 年的拟合值。
电力系统中的负荷预测算法
电力系统中的负荷预测算法电力系统的负荷预测算法在能源领域扮演着重要的角色。
准确的负荷预测可帮助电力公司更好地规划电力供应，提高运营效率，并降低运营成本。
本文将讨论电力系统中常见的负荷预测算法，并介绍它们的原理和优势。
一、简单移动平均法简单移动平均法是最常见的负荷预测算法之一。
该算法基于过去一段时间的负荷数据来预测未来的负荷趋势。
算法的原理很简单，即将过去若干个时间点的负荷数据求平均，然后将平均值作为未来时间点的负荷预测值。
该算法的优势在于简单易懂，计算速度快，适用于对负荷变化率不大的情况。
然而，它忽略了负荷数据的季节性变化和趋势性变化，因此在某些情况下预测结果可能不够准确。
二、指数平滑法指数平滑法是另一种常用的负荷预测算法。
该算法基于指数平滑模型，通过给予过去负荷数据不同的权重，来预测未来的负荷趋势。
指数平滑法的原理是：预测值等于上一个时间点的实际值与上一个时间点的预测值之间的加权平均。
通过权重的调整，可以使得算法对过去数据的依赖程度不同，更加适应不同数据变化的趋势。
该算法的优势在于能够捕捉数据的趋势性变化，并且较好地适应季节性变化。
然而，指数平滑法对于负荷的突变和异常值比较敏感，这在某些情况下可能导致预测结果的不准确。
三、ARIMA模型ARIMA（自回归综合移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，也是电力系统中负荷预测的重要算法之一。
该算法结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的特点，能够更准确地预测负荷的趋势。
ARIMA模型的原理是通过分析时间序列数据的自相关性和平稳性，建立数学模型，并利用该模型对未来的负荷进行预测。
ARIMA模型能够较好地适应负荷数据的季节性变化和趋势性变化。
该算法的优势在于能够对负荷数据的季节性变化进行较好的建模，并且对于突变和异常值有较好的鲁棒性。
然而，ARIMA模型的参数估计和模型选择比较复杂，需要较长的计算时间，且对数据的平稳性要求较高。
综上所述，电力系统中的负荷预测算法有多种选择，每种算法都有其适用的场景和优势。
电力系统多级负荷预测及其协调问题(约束最小二乘可信度)
解与关联协调模 型 相 同( 另 外#由 于 基 本 协 调 模 型 是关联协调模型的简化&$'#因此#基本协调模型 也 可
以 转 换 为 式 !$$所 示 的 形 式 ( 式!$$所 示 的 模 型 是 状 态 估 计 器 中 最 典 型 的
预测相对误差方 差 相 差 不 多( 这 种 情 况 下#基 本 协 调模型将类似于自上而下式协调 ( &!' 如果不对 各 预
测项的可信度作调 整#由 于 总 需 求 预 测 值 大 于 各 子
需求预 测 值 之 和#子 需 求 相 对 调 整 系 数 应 该 小 于
o"#所以在这种假 设 情 况 下#把 子 需 求 相 对 调 整 系 数限 制 在 不 小 于 o" 是 不 合 理 的#即 这 样 的 一 组 可 信度值不存在(
正 如 文 献 &"'所 指 出 的 #在 负 荷 预 测 中 总 需 求 和 子需求的对照几乎 无 处 不 在#预 测 问 题 呈 现 明 显 的 +多 维 多 级 ,特 征 ( 这 里 的 +多 维 多 级 ,包 括 多 个 时 间 周 期 %多 种 空 间 划 分 %多 个 行 政 级 别 %多 种 属 性 分 类 # 等 等( 姑 且 从 预 测 主 体 角 度 看#国 家 电 网%区 域 电 网%省网以及地区电 网 等 都 需 要 进 行 相 应 的 负 荷 预 测 #而 由 于 电 网 级 别 %负 荷 水 平 %负 荷 构 成 %负 荷 预 测 方法以及负荷预测 人 员 等 的 不 同#负 荷 预 测 精 度 不
基于Matlab语言的电力系统最小二乘法状态估计
基于Matlab语言的电力系统最小二乘法状态估计编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于Matlab语言的电力系统最小二乘状态估计算法学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：二〇一六年六月重庆邮电大学教务处制摘要随着电力系统的迅速发展，电力系统的结构和运行方式日趋复杂，电力系统调度中心的自动化水平正快速发展。
现代化的调度系统要求能迅速、准确而全面的掌握电力系统的实际运行状态，预测和分析系统的运行趋势，对运行中发生的各种问题提出对策，并提供下一步的运行对策。
从而保证电力系统运行的安全性和经济性。
目前，各级电网自动化系统已具备电网分析的高级功能。
在这些电网高层应用软件中，状态估计起着非常重要的作用，它可以提供更加丰富、准确合理的数据，为其它应用提供可靠的数据。
电力系统状态估计的内容包括：网络拓扑分析、网络可观测性分析、状态估计、状态估计潮流、不良数据检测和辨识等。
本文对状态估计算法进行了研究，采用最小二乘法进行状态估计计算，并结合IEEE标准算例进行了仿真分析，计算结果合理正确，表明该程序具有很好的实用性。
【关键词】电力系统、状态估计、最小二乘法前言随着电力系统的迅速发展，电力系统的结构和运行方式日趋复杂，电力系统调度中心的自动化水平也需要逐步由低级向高级发展。
现代化的调度系统要求能迅速、准确而全面地掌握电力系统的实际运行状态，预测和分析系统的运行趋势，对运行中发生的各种问题提出对策，并要提供下一步的决策。
从而保证电力系统运行的安全性和经济性。
在现代的调度系统中，计算机已经成为最重要的一环。
计算机的高级自动化功能主要体现在它所具备的程序的功能。
高级在线应用程序的特点是要对大量实时数据进行处理与分析，以确定电力系统的安全与经济运行状况，因此保证电力系统实时数据的质量是进一步提高计算机在线应用水平的关键。
为了建立可靠而完整的实时数据库，通常有两种途径：从硬件的途径可以增加量测设备和运动设备，并提高其精度、速度与可靠性；从软件的途径，可以采用现代的状态估计技术，对数据进行实时处理。
浅谈偏最小二阶乘法在负荷预测中的应用
③重复建模步骤②， 以Ｅ 取代 ， 取代 ， 以 用同样的方法
倒 ；一
经过长时间的研究与积累 ，目前对中长期电力负荷预测的研究 已经相当深入， 目前现行的研究中长期 电力负荷预测的方法有很多，
晶
（） ７
依此类推 ， 偏最 小二乘 回归的第④ 步至最后 ， 可用交叉有效性 而本文介绍的偏最小二阶乘法属于回归分析法的行列 ，目前在 电力 确 定 偏 最 ４ －乘 回 归 中成 分 的提 取 个数 ， 停 止 迭代 。 ， － 并 系统中长期的负荷预测中应用广泛 ， 下面将对此模型详细的介绍。 在得到成 分 ｔ ｍ＜Ａ， ＝秩（ ） 实施 关于 ｔ ｛ …￡ Ａ Ｘ） 后， 的回 …ｔ １偏 最 小 二乘 回 归法
Ｉ Ｉ Ｉ
分 ｔ后， ， 实施 和 ｙ对 ｔ的 回归分析 ， ， 如果精度满足要求 ， 则不再 计算 ： 否则 ， 用 被 ｔ解释后的残余信息 以及 ｌ被 ｔ解释后的残 利 ，
若记 如，＝ ，ｌ ∑ｔ ｊ ｌ． ． 则标 ＝ ｙ ｔ Ｉ ｒ －ｋ ＝ 、 ＝ ２－ ｝ 准化变 、 － 量Ｙ关
… 的数值 。 ② 从 中提取第～个主成分 ｈ Ｅｗ。其 中， 是 的第一主 ＝ ｏ， ， 轴， 即模 Ｉ』 １ 和 均 为标准化矩阵 ， 埘＝ ， 则
还 原 成 ｌ对 的 回 归方程 。 ，
１ 建模步骤 根据因变量个数 的不同 ，偏最／ －乘 回归分析 ． ２ ｂ－ 式｛１中， ． １ ２ ｋ表示 Ｙ关于 的回归系数 １ ） １（ ，…，） ３ｉ ＝ 可分为单 因变量偏最小二乘 回归分析和多 因变量偏最／ ＿ 回归 Ｊ－乘 ￣ １ 交又有效性分析 在上面 的分析 中可知 ，偏最小二乘 回归 ． ３ 分析 在中长期负荷预测过程 中， 需要预测的对象往往是 电量或负 方程 一般不需要选用全部成分进行 回归建模 ， 究竟应该选择多少个 荷等单一变量 ， 考虑到实用的需要 ， 下面仅给 出一种单 因变量偏最 成分为宜 ， 这可 以通过考虑增 加一个新的成 分后 ， 能否对模 型的预 小二乘回归模型的简化建模方法。 测功能有明显的改进来考虑。记 ｙ 为原始数据 ， ｌ ｉ ＹＩ ，是使用全部样 ①设 已知 因变量 ｙ和 ｋ个 白变量 ， 一 样本数为 ｍ形成 自 ， 本点并取 ｍ个成分回归建模后，第ｉ 个样本点的拟合值。ｙ１ ｉ 是 Ｉ－） ｆ 变量矩阵 ｘ－ 勋… 和 因变量 Ｙ 【 。矩 阵。将与进行标准化 － ， ／ ￣ ：ｙ 】 在建模 时删去样本点 ｉ ｍ个成分回归建模后 ， ， 取 再用此模型计算的 处理 ， 得到标准化后的 自变量矩 阵 和 因变量矩 阵 Ｆ。式《） ， ０ １中 辑
电力系统负荷预测
引言
负荷分类
预测内容
基本方法
预测评估
电力负荷预测的基本方法
•回归分析法
回归分析法是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释 变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。根据负荷过去的历史资料,建立可进行 数学分析的数学模型,回归模型有一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等回 归预测模型对未来的负荷进行预测。
引言
负荷分类
预测内容
基本方法
预测评估
电力负荷预测的基本方法
•3 电力系统负荷预测基本方法
用电（产值）单耗法
• 将预测期的产品产量(或产值)乘以用电单耗，可得所需要的用电量。适用于已有 生产或建设计划的中近期负荷预测。 •关键问题：确定适当的产品单耗或产值单耗。 •常用：三次产业产值（或增加值）单耗法+居民生活用电。（应用时应注意各年 度产值应归算至同一年度）。 三次产业需电量预测可根据各地的工业、农业布局、结构产业情况进一步细分， 如按八大类的单耗电量预测；对于用电比重大的二产业，可再细分冶金、石油化 工建材等。 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。
引言
负荷分类
预测内容
基本方法
预测评估
电力负荷预测的基本内容
•2.2 电力负荷特性和参数
•年平均日负荷率=全年各日负荷率的平均值 全年每月最大负荷日平均负荷之和 全年每月最大负荷日最大负荷之和
• 日最小负荷率β=日最小负荷 / 日最大负荷 • 最大负荷利用小时数=年发（用）电量 / 年最大负荷 • 日峰谷差=日最大负荷 - 日最小负荷 • 年最大峰谷差=日峰谷差的最大值
引言
电力系统短期负荷预测模型的构建与优化
电力系统短期负荷预测模型的构建与优化概述：电力系统短期负荷预测是指对未来一段时间（通常为数小时到数天）内的负荷进行预测，以实现电力系统的优化调度和能源管理。
准确的负荷预测可以提高电力系统的运行效率，降低供电成本，并且为可再生能源的大规模集成提供支持。
本文将介绍电力系统短期负荷预测模型的构建与优化方法，并讨论其在实际应用中的挑战和未来发展方向。
构建模型：回归模型是一种常用的预测方法，通过建立负荷与相关变量间的线性关系来进行预测。
常见的回归模型包括线性回归模型和多元回归模型。
线性回归模型假设负荷与相关变量存在线性关系，可以通过最小二乘法估计模型参数。
多元回归模型考虑多个相关变量对负荷的影响，可以提高预测的准确性。
时间序列模型是一种基于时间序列数据进行预测的方法，常见的时间序列模型包括ARIMA模型和季节性模型。
ARIMA模型可以捕捉数据中的趋势和周期性，并用来预测未来的负荷。
季节性模型考虑负荷的季节性变化，可以提高预测的准确性。
机器学习模型可以通过学习历史数据的模式和规律来进行预测。
常见的机器学习模型包括神经网络、支持向量回归和随机森林等。
神经网络模型通过多层神经元的连接来建模负荷与相关变量间的非线性关系。
支持向量回归模型通过寻找最优的超平面来建模负荷与相关变量间的非线性关系。
随机森林模型通过组合多个决策树来进行预测，可以提高预测的准确性。
优化模型：参数调整是指通过调整模型的参数来改善预测的效果。
例如，可以通过网格或遗传算法等方法来最优的参数组合。
特征选择是指从大量的相关变量中选择出对负荷预测有重要影响的变量。
常见的特征选择方法包括递归特征消除和LASSO回归等。
集成模型是指将多个基模型的预测结果进行组合，以提高预测的准确性和稳定性。
常见的集成模型包括加权平均法、堆叠法和投票法等。
加权平均法将多个基模型的预测结果按一定权重进行平均。
堆叠法通过训练一个元模型来组合多个基模型的预测结果。
投票法通过多数表决的方式来组合多个基模型的预测结果。
基于正交最小二乘法模糊模型的短期负荷预测
Ｋｅｗ ｒ ｓ ｙ ｏｄ ：
ｚ ｙｉｆ ｆｎ ｅｓ ｓ ｍ ；ｒｈ ｇ ｎ ｌ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｔｏ ｌａ ｏｅａｔ ｇ ｚ ｅｅ ｃ ｙ ｔ ｏｔ ｏ ｏ ａ ａ ｔ ｑ ａ ｅｍｅｈ ｄ； ｄＳ ｒｃ ｓ ｎ ｎ ｅ Ｚ ｏ ｉ
短期 负荷 预测是 电 力 系统 调 度和计 划 部 门安排 购 电计 划 和输 电方 案 的基础 ． 是 电网 安全 、 也 经济 运 行 的前 提． 着分时 电价 的市场化 营 运 。 随 高质 量 的短
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｈ ｒ ｅ ｍ ｏ ｄ ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｂ ｓ ｄ Ｏ１ａｆ ｚ ｙｍｏｄ ｌ ｆｔ ｅｏ ｔ ｏ ｏ ａ ｓｒ ｃ ： ｌｏ ｉ ｈ ｆ ｒｓ ｏ ｔｔｒ ｌａ ｏ ｅ ａ ｔ ａ ｅ １ ｕ ｚ ｎ ｅ ｈ ｒｈ ｇ ｎ ｌ ｏ
ａ ｃ ｍｐ ｉｈ ｄ Ｉ ｈ ｒ ｃ ｉａ ｘ ｍｐ ｅ ， ｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｆｔ ｉ ｍ ｅｈ ｄ ｉ ｉｈ ｒ ｔ ａ ｈ ｔｏ ｈ ｃ ０ ｌ ｅ ． ｎ ｔ ｅ Ｄ ａ ｔｃ ｌｅ ａ ｌｓ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｈ ｓ ｓ ｔ ｏ ｓｈｇ ｅ ｈ ｎ ｔ ａ ｆｔ ｅ ＲＢ ｅｈ ｄ ｂ ． ～ ０ ５ ． Ｉ ｌ ｓ ａ ｅ ｎｙ ｏ ｅ ｓ ｃ ｎ ｏ ｖ ｒ ｄ １ Ｔｈ ｒ ｆ ｒ ，ｉ Ｆ ｍ ｔｏ ｖ０ ３ ． ｔａｍｏ ｔｔ ｋ ｓｏ ｌ ｎ ｅ ｏ ｄ ｆ ｒｅ ｅ ｙ ｍｏ ｅ． ｅｅ ｏ ｅ ｔ ｈ ｓｗｉ ｅａ ｐ ｉａ ｉｉ ． ａ ｄ ｐ ｌ ｂ ｌ ｙ ｃ ｔ
基 于 正 交最 小 二 乘 法 模 糊 模 型 的短 期 负荷 预 测
赵 登 福 ，周 琳 申旭 辉 ， ，张讲 社 ，王锡 凡
（ １ 西安交通大学 电气工程 学院，？ ０ ４ ，西安；２ 西安交通 大学理学 院） １０ ９ ．
改进偏最小二乘法在中长期电力负荷预测中的应用
回归方法相比具有精度于高、稳健性好、实用性强 的优点。 =>?@ 用于建立多因变量与多自变量的模 型上，解决了许多以往用传统多元线性回归难以解
［#"］ 、 决的 问 题，目 前 普 遍 应 用 于 机 械、航 空 测 评 ［##］ ［#!］ 水力 、电力 等领域。但是传统的偏最小二乘
技术交流
?KI>> LMN@O =OF)@ !"#$ #$% ， &$’() #$*+,
改进偏最小二乘法在中长期电力负荷预测中的应用
李 翔#，唐 捷#，耿红杰!，谭 东9
（# : 广东电网公司韶关供电局，广东 韶关 ;#!"!<；! : 华南理工大学电力学院，广东 广州 ;#"&$"； 9 : 广东电网公司禅城供电局，广东 佛山 ;!<"""）
［!］ 法、比例系数法、回归分析法等 ，它们虽然运算
"
#7#
偏最小二乘法
偏最小二乘算法原理 偏 最 小 二 乘 回 归 方 法 （ =>?@： =,BC-,. >D,/C
简单，计算速度快，但是由于模型过于简单而无法 准确模拟复杂的电力负荷。随着智能化技术的发
［9*$］ 、 展，现代的预测技术主要包括：灰色预测法 ［;*&］ ［’］ 神经网络法 、支持向量机方法 、专家系统负 ［<］ 荷预测技术 等，这些方法虽然在实际中取得了较
! 1 * *) & ! ! 2! !
分 ! ! 和 " ! 应尽可能大地携带原数据的变异信息， 使得所提取的成分方差最大。为保证自变量与因变 量之间的相关性，在典型成分 ! ! 与 " ! 的提取过程 中，应使得典型成分之间的相关系数最大。这样， 在 # 和 $ 中提取的成分 ! ! 和 " ! ，不仅能最大程度 地携带 # 与 $ 的信息，而且保证了 ! ! 对 " ! 最强的 解释能力。提取第一个主成分 ! ! 后，实施 # 和 $ 对 ! ! 的回归分析，如果精度满足要求，则不再计 算；否则，利用 # 被 ! ! 解释后的残余信息以及 $ 被 ! ! 解释 后 的 残 余 信 息 进 行 第 二 主 成 分 的 提 取； 如此循环，直到满足精度要求。如果最终对 # 共 提取了 % 个成分 ! ! ， ! " … ! #，则 $ 对 # 的回归分析 即转化为 $ 对 ! ! ， ! " … ! # 的多元线性回归分析，而 主成分 ! ! ， ! " … ! # 均可由 # 线性表示，所以最后可 还原成 $ 对 # 的回归方程。 !$" 最小二乘法计算过程 由于中长期负荷预测中预测量是负荷，是单一 变量，此处仅给出单因变量多自变量的最小二乘法 的计算过程。设有 & 个自变量 ｛’ ! ， ’ " ，… ’ %｝和 单因变量 ( ，取 ) 个样本点观察，构成自变量与 因变量的数据表 # & ｛’ ! ， ’ " ，… ’ %｝ ’ ( %，和 $ & ［ (］ ’ ( !。 （!）将 # ， $ 进行标准化处理得到自变量矩阵 * ) 和因变量矩阵 +) ’! *+ & (! * & ’ *+ , ’ + ， - & !，"，…， & ； . & !，"，…， / ,+ (* , ( ， - & !，"，…， & ,（!）
电力系统规划
电力负荷曲线
负荷曲线的横坐标是时间，纵坐标一般是有功功率，因此通常的负荷曲线是 有功功同时还取用 无功功率。电力系统的调度不仅调度发电机的有功功率，有时还要调度发电机、 同步调相机及电容器等的无功功率，因此还有一个无功功率的负荷曲线。 电力系统中各类电力负荷随时间变化的曲线。是调度电力系统的电力和进行 电力系统规划的依据。负荷曲线的横坐标是时间，纵坐标一般是有功功率，因此 通常的负荷曲线是有功功率负荷曲线。 然而负荷从电力系统中取用的不仅是有功 功率，同时还取用无功功率。
最小二乘法与回归预测
最小二乘法的基本原则是：最优拟合直线应该使各点到直线的距离的和最小， 也可表述为距离的平方和最小。假定根据这一原理得到的 估计值为，则直 线可表示为y = t 。 应用回归分析法进行预测的关键，在于建立回归模型。事物之间相关关系呈 线性关系时，用线性回归解决，反之，事物之间相关关系不呈线性关系时，用非 线性回归解决。在线性回归中，解决两个事物（一个自变量，一个因变量）之间 的线性关系，用一元线性回归，解决多个事物（多个自变量，一个因变量）之间
1,1 ） 解上述微分方程，可以求得 GM（ 的预测模型为:
u u X (1) (i 1) X ( 0) (1) e ak a a
(k 0,1,2,)
以时间为序列的原始数据列是一个随机过程， 有时未必平稳， 所以要用数据累加， 得到新的数据序列。经过处理后的新序列，其随机性被弱化了。 该方法首先建立白化形式的微分方程， 根据历史统计数据用最小二乘原理解得参 数后，得到预测模型，按此模型就可进行预测。
关键词 电力负荷预测 电力负荷曲线 最小二乘法 灰色预测 模糊预测
空间预测
概述
电力系统负荷预测是在考虑一些重要的系统运行特性、增容决策和自然条件 下，利用一套系统的处理过去和未来负荷的方法，在一定精度意义下，决定未来 某特定时刻或某些特定时刻的负荷值。电力负荷预测是电力系统规划、运行不可 缺少的重要环节。 因此， 电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管 理是否走向现代化的显著标志之一。 电力负荷预测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。 电力负荷预测的意义 电力系统负荷预测是电力企业的重要工作之一。保持电网的安全稳定运行， 减少不必要的旋转容量储备， 合理安排机组检修计划，保障社会的正常生活和生 产，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益。因此，负荷预测工作的水平 已成为一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一。 1. 预测的分类 电力负荷预测一般包括最大负荷功率，负荷电量及负荷曲线的预测，这些预 测内容在规划设计中具有不同的作用。 （1）最大负荷功率预测（或称峰值负荷预测） ，主要用于确定电力系统未来 发电设备及输变电设备的容量设置。 （2）负荷电量预测，是对系统未来在电能总需求量的估计，用以选择机组 类型和合理的电源结构以及确定燃料计划等。 （3）负荷曲线的预测，可为研究电力系统的调峰问题，抽水蓄能电站的容 量以及发输变电设备的协调运行提供原始数据。 在制定现有电力系统的运行调度 计划时， 往往强调电力负荷随时间的变动情况，这时负荷曲线的预测就显得更加 重要。 如果按照预测的周期来划分， 电力负荷预测可以分为短期， 中期， 长期三种。 （1）短期预测。预测周期一般指在一年以内，可能是未来的 1h，一天，一 周或一年等，短期负荷预测，是用于制定运行规划的主要依据，例如确定现有电 力系统的运行方式、开停机计划、机组出力大小等。 （2）中期预测。预测周期一般为 5 年左右的时间，主要用于电力系统的发
11 电力系统规划--电力系统负荷预测(最小二乘法)
的关系： T
12 12
8760
(i ) av (i ) P m. max i 1 12
8760 8760
i 1 12
P
(i ) mav
P
i 1 12 i 1 12
i 1 i 1 12
(i ) m. max 12
(i ) max
12Pmax
例：某地区电力弹性系数根据地区以往数据，并结合 地区发展规划取1.05，GDP产值年平均增长率取15％， 1995年的用电量为20亿度，预测2001年的用电量。
A2001 A1995 (1 kg kt )n
20 (1 0.151.05)
6
＝48（亿 kWh）
优点：计算简单 缺点：预测结果精度不高，可用作远期规划粗线条的负荷 预测
S [ f ( x
j 1 n
m
m j ) a0 a1x j ...am x j ]
2
29
最小二乘法
• 我们按照通常的方法来求 S 对 a0,a1,…,am 的偏 导数，并使这些偏导数等于零。由此可以得 到m+1个方程式：
布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。
2
电力系统负荷预测-概述(预测概念及意义)
负荷预测意义
① 电力系统运行的基础和依据，预测准确与否直接
关系到能否为用户提供安全优质的电力供应以及 能否保证系统运行的经济性； ② 电力系统调度、运行的重要组成部分，为提供调 峰、抽水蓄能电站的容量、电力系统运行方式、
A2001 G2001Q2001
G1995 (1 0.10)6 Q1995 (1 0.02)6 125 1.106 0.16 (1 0.02)6
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日最大 负荷
Pd av
Pd m ax
日平均 负荷
av：average
0 1
d：day
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—日最小负荷率)
日最小负荷率
日最小负荷与日最大负荷之比
日最大 负荷
Pd min
Pd max
0 1
日最小 负荷
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—最大负荷利用小时数)
的发输变电容量的增长；供电可靠性差
电力系统负荷预测-概述(负荷预测的分类)
按预测时间(具有相对性，且不同单位的分类可能对应不同时间区间)： ① 长期负荷预测：10-30年，以年为单位的预测。用来制定电力工业的 战略、发展目标、长远电力发展的资金需求等； ② 中长期负荷预测： 5-10年，以年为单位的预测。用于电力系统规划 （包括发输电设备的扩建、退役和改建计划） ③ 中期负荷预测： 1-5年，为电力系统规划特别为配电网规划服务。 ④ 短期负荷预测：一年以内，日负荷预测最为多见，还有未来15分钟 的超短期负荷预测。
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(负荷特性)
• 周期性 • 趋势性 • 随机性(受温度、气候、产业结构、政治等因
素的影响) • 区域性、地域性
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(负荷特性)
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(时序负荷曲线)
1.1 1
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5
重庆电网春、夏季典型日负荷标幺曲线
夏季
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(持续负荷曲线)
目的：用于电力系统随机生产模拟、可靠性评估等。
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标)
小于最小负荷Pd.min 的部分称为基荷； 大于日平均负荷Pd.av 的部分为峰荷；中 间部分称为腰荷
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—日负荷率)
日负荷率
电力系统负荷预测-概述(预测概念及意义)
③ 电力规划部门必须预测规划期内负荷增长情况(数量及 地理分布)，才能确定未来增装的发电容量和输变电容 量。 (规划)
④ 负荷预测的精度直接影响投资和运行的合理性。 偏高：运行备用设置过多；设备安装过多，不能充
分利用；资金积压，经济性差。 偏低：运行备用设置过少；未来负荷增长大于规划
电力系统负荷预测-概述(负荷预测的基本步骤)
① 明确负荷预测的内容和要求 ② 调查并搜集历史资料 ③ 历史资料整理 ④ 对历史负荷数据的预处理 ⑤ 选取负荷预测模型 ⑥ 应用预测模型进行预测 ⑦ 预测结果分析评价 ⑧ 编写预测报告
电力系统负荷预测-概述(负荷预测的影响因素)
① 历史数据的不完整性 ② 未来不确定因素影响 ③ 气象影响 ④ 人工干预和政策影响 ⑤ 预测模型的局限性 ⑥ 预测人员的主观影响
年最大负荷利用小时数T和年负荷率δ
T
Pmax
全年发电量 年最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ负荷
P Pm ax
全年平均负 荷功率
PP ma xP P m8 a 8 x776 6 800 7 P 6 m0 a x8T76
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—年平均日负荷率)
年平均日负荷率
第i月最大负荷日 的最大负荷
12
电力系统规划
Power System Planning
电力系统负荷预测
电力系统负荷预测(主要内容)
➢概述 ➢电力负荷曲线 ➢中长期负荷电量预测 ➢最小二乘法(长期负荷预测) ➢指数平滑法(长期、短期负荷预测)
电力系统负荷预测-概述(什么是预测)
什么是预测？
股票预测 楼价预测 天气预测 销售预测 负荷预测
p (i) m av
i1 12 p (i) m max
i1
第i月最大负荷日的 日平均负荷 av：average
m：最大负荷日
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—月不均衡负荷率)
月不均衡负荷率：全月日平均发电量与月最大负荷日发电量之比
第i月的月不均衡 负荷率
(i)
av
i
(i)
max
主要工作：预测未来电力负荷的时间分布和空间分 布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。
电力系统负荷预测-概述(预测概念及意义)
负荷预测意义 ① 电力系统运行的基础和依据，预测准确与否直接 关系到能否为用户提供安全优质的电力供应以及 能否保证系统运行的经济性； ② 电力系统调度、运行的重要组成部分，为提供调 峰、抽水蓄能电站的容量、电力系统运行方式、 开停机计划和安排备用容量等提供依据；(运行)
┇
共同特征
通过对预测对 象历史数据的 分析和研究， 探索影响预测 对象的各因素 之间的内在联 系和发展变化 规律，对预测 对象未来发展 作出预先估计 和推测
电力系统负荷预测-概述(什么是负荷预测)
电力系统负荷预测-概述(预测概念及意义)
概念：从已知的用电需求出发，对未来的电力需求 量（功率）和用电量（电量）做出预测。
按预测内容： ① 最大负荷功率：确定未来需增加的发输变电设备的容量。 ② 负荷电量：确定未来机组类型和电源结构及燃料计划等。 ③ 负荷曲线 ：为研究调峰、确定抽水蓄能电站的容量提供原始数据。
电力系统负荷预测-概述(负荷预测方法的分类)
定性预测：根据人的直观思考、判断和经验积累进行预测。缺 点：误差大。优点：可利用人的经验，从而计入不能量化的因 素的影响。
定量预测：假设负荷及其相关因素可定量表达,负荷过去模式将 来仍然继续存在。 ✓ 外推法：通过寻找历史负荷数据中的负荷变化规律与特性， 将其变化模式外推到未来进行预测（如时间序列分析法） ✓ 相关法(因果分析法)：将负荷同各种社会和经济因素等联合 起来考虑，通过寻找负荷与影响其变化的相关因素之间的关 系或数学模型，来达到预测的目的(如回归分析法）。 优点：能清楚分析负荷变化与其它可测量因素之间的关 系。缺点：必须先预报天气、人口和经济等相关数据。
春季
目的：用于调度部门制定电力系统日运行方式，例如机组启停、 经济运行和调峰措施等。
0点15分 1点30分 2点45分 4点0分 5点15分 6点30分 7点45分 9点0分 10点15分 11点30分 12点45分 14点0分 15点15分 16点30分 17点45分 19点0分 20点15分 21点30分 22点45分 24点0分