县域电网负荷特性分析与短期负荷预测
《2024年短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》范文
《短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求持续增长。
为了确保电力系统的稳定运行和满足日益增长的电力需求，短期电力负荷预测显得尤为重要。
本文旨在探讨短期电力负荷预测的关键问题及相应的方法，以期为电力系统的规划、运行和维护提供有益的参考。
二、短期电力负荷预测的重要性短期电力负荷预测是指对未来较短时间内的电力需求进行预测，其重要性主要体现在以下几个方面：1. 电力系统稳定性：通过准确的负荷预测，可以合理安排电力生产和供应，确保电力系统的稳定运行。
2. 资源优化配置：根据预测结果，可以合理分配电力资源，提高资源利用效率。
3. 减少能源浪费：准确的负荷预测有助于减少因供需不匹配而造成的能源浪费。
三、短期电力负荷预测的关键问题在短期电力负荷预测过程中，存在以下几个关键问题：1. 数据质量与处理：数据是预测的基础，但实际中存在数据不完整、不准确等问题。
如何对数据进行清洗、补全和标准化是关键问题之一。
2. 模型选择与优化：选择合适的预测模型是提高预测精度的关键。
同时，如何根据实际数据特点对模型进行优化也是一个重要问题。
3. 影响因素分析：电力负荷受多种因素影响，如气候、节假日、经济状况等。
如何准确分析这些影响因素并纳入预测模型是另一个关键问题。
四、短期电力负荷预测方法针对上述关键问题，以下是几种常用的短期电力负荷预测方法：1. 时间序列分析方法：基于历史数据，通过建立时间序列模型进行预测。
常用的模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑法等。
2. 机器学习方法：利用机器学习算法对电力负荷进行预测。
常用的算法包括支持向量机、神经网络、集成学习等。
3. 组合预测方法：结合多种预测方法的优点，通过组合方式提高预测精度。
如将时间序列分析与机器学习方法相结合，充分利用两者的优势。
五、实例分析以某城市电力负荷预测为例，采用机器学习方法中的神经网络模型进行预测。
县级电网规划中负荷预测应用
五一妈妈带我去元宇宙幻境空间玩作文五一那天，妈妈带我去了一个特别好玩的地方——元宇宙幻境空间。
这个地方真是太神奇了，让我感受到了科技的魅力，也让我度过了一个难忘的五一假期。
早上，妈妈早早地叫醒我，说要带我去一个特别的地方。
我一听就激动得跳了起来，连早餐都没吃几口就跟着妈妈出门了。
到了那里，我才发现原来这是一个高科技的游乐场，里面有各种各样的游戏和设施，让人目不暇接。
我们先去了虚拟现实游戏区。
在那里，我戴上了一副特制的眼镜，立刻就被带入了一个全新的世界。
我看到了高耸入云的大楼、绚丽多彩的霓虹灯、还有那些奇特的小动物。
我感觉自己好像真的置身于那个世界之中，一切都那么真实，那么美好。
接着，我们又去了体感游戏区。
那里有一款叫做“飞天”的游戏，让人感觉自己就像在天上飞翔一样。
我穿上了游戏专用的衣服和鞋子，然后就开始了我的飞行之旅。
一开始我还有些紧张，但是随着游戏的进行，我越来越放松，最后甚至还学会了如何在空中翻滚和盘旋。
这可真是太刺激了！除了这些游戏之外，还有很多其他好玩的项目等着我们去探索。
比如那个叫做“时空穿梭”的项目，让人感觉自己好像穿越到了古代；还有那个叫做“海底探险”的项目，让人仿佛置身于大海之中......每一个项目都让我兴奋不已，让我感受到了科技带来的无限乐趣。
当天下午，我们还参加了一场特别的演出。
那是一个由机器人组成的乐队表演的音乐会。
他们不仅能演奏各种乐器，还能跳舞、唱歌，甚至还能和观众互动。
看着那些机器人们精彩的表演，我真的被他们的才华所折服了。
晚上回家的路上，我一直都在回味今天发生的一切。
我觉得这个世界真的很神奇，科技的力量真的是无穷无尽啊！希望以后还能有更多这样的机会去探索这个美丽的世界吧！。
县级电网短期负荷预测方案研究
县级 电 网作 为省 级 电力 市 场 的 基础 ， 短 期 负 其
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近年来 ， 东光县的工业用 电量年平均增长率达
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电量 的 ８ ， 电稳定 性 较 低 的 占 １ ， ５ 用 ５ 因此对 工
荷 预测精 度不但 关 系 到 本 地 区 的 用 电计 划 ， 且 直 而 接 影响 到上级 电 网管理部 门的 负荷预 测精 度和 日发 电计 划 。多 年 以来 ， 内外 学 者 提 出 了多种 短 期 负 国 荷 预测 方法 和模 型 ， 多 元 回归 法 、 分 析 法 、 如 谱 ＡＲ一 ＭＡ模 型法 、 人工 神经 网络 法 ， 采用综 合 模 型 以减少
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１ 负 荷 特 性 分 析
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试析县级电网规划负荷预测方法的探讨
大陆桥视野·２０１５年第２４期 151省级电网规划需要县级电网规划的支持，由此可见做好县级电网规划意义重大。
县级电网供电具有供电量小、范围小等特点，在对县级电网的预测应当在注意其自身具有特点的基础上，应用常规方案，完成预测。
一、负荷预测过程中资料的收集与整理的必要性负荷预测就是依据当地电网和国民经济相关的历史数据，以及未来一段时间当地发展规划的资料开展的。
就我国的用电实际情况来看，县级电网有关负荷资料的管理经常因为管理不当等原因，导致数据不完整，数据不准确，因此需要对资料进行详细整理和分析。
二、负荷预测方法探讨（一）行业产值单耗法通常来说，在一个城市ＧＤＰ排在第一的产业所站比例相对来说较大，但随着经济改革的层层深入，城市对外引进了多项项目，县市的产业机构将会发生变化，二、三产业的比例将会不提高。
县市中产业结构得到调整，各个产业的用电情况也会发生较大变化。
如果对负荷的预测通过总的ＧＤＰ单耗进行反映，则应用分行业产值单耗法是比较合理。
三次产业单耗值（ｋＷ•ｈ／元）及城乡居民生活用电的单耗值（ｋＷ•ｈ／人•年）未来一段时间的发展状况，可以参考该地区的历史发展情况进行判断。
例如，某开发区在未来一段发展过程中，将石油化工作为了开发区的第二产业，产值单耗与Ａ市情况相符，在借鉴Ａ市情况的基础上，考虑开发区自身的实际情况以及项目开发进展情况，对负荷逐年进行预测，实现对该产业未来电量需求的预测。
随着城市化建设脚步的逐渐加快，人们的家用电器将会逐渐增多，城市中居民的生活用电和第三产业用电量也会逐渐升高。
需要特别指出的是，在预测负荷时对该方法进行应用，由于在统计过程中很难从全县市相应的产值中将大用户的产值扣除，因此，对大用户的用电不需要额外记录。
（二）大用户与外推法相结合对于普通用户的县市负荷预测，可通过电网统计全社会用电量采用数理回归的方式对负荷进行外推预测。
此处，需要额外注意的是，如果县市的经济的发展迅速，县市的用电负荷的增加也会更快。
县级电网规划中负荷预测应用
县级电网规划中负荷预测应用近年来，我国的县域经济发展迅速，县级电力市场已经在我国电力市场中占有了一席之地。
而且随着人口的增长和生活条件的不断提高，县级电力市场将会成为一个巨大的电力消费市场。
但从目前实际情况来看，县级电网的供电规模小且其供电量也有限，使得县级电网的发展远远不如预期中发展的那么好。
本文将通过描写县级电网规划中负荷的一些规律特点及影响负荷变化的因素，进而对县级电网规划中负荷的预测与应用进行探讨。
标签：县级电网；负荷；预测；应用引言电网规划的基本原则就是：运用最少的建设成本，来保障各个地区所需要的最大电量。
而且，电网作为国家层面的基础建设，是跟当地经济能不能发展有着莫大的关系。
所以，当电网的规划足够科学和全面，那么第一可以在经济上得到最大的回报，第二就是让全国居民的用电问题得到解决，让人民受益。
而我要结合自身的观察和实际情况来对电网规划当中的技术问题进行研究和探讨。
1 电网负荷预测的重要作用目前，电网负荷预测在电网规划工作中非常重要，电网负荷预测的目的是由电网的目标所决定。
在电网建设的过程中，为明确输配系统的设备容量，预测负荷量，在电网规模及能源技术不断的进步下，电力的输出类型也越来越多，例如水利发电、风力发电等，新能源在环境安全上的优势较为明显，但是在发电控制上的可控性能较差，在电力系统的实际运行过程中，电能的生产以及运输等一系列的工作都是在同一时间内完成的，因此电网运行中对电源具有更高的要求，可以满足符合的各种动态变化，使电能的供应以及需求保持平衡，在保证电力质量的同时，提高新能源发电的经济效益。
2 负荷预测的发展伴随着电力市场的快速发展，负荷预测的重要性日益体现出来。
并且负荷预测的精度的要求也越来越精确严格。
与传统的预测方法不同的是，传统的预测方法相对于负荷预测的技术更加成熟，方法也比较完善，用传统预测方法预测的负荷结果也对我们进行预测起着参考作用，但是与负荷预测相比，其预测的精度远远不如负荷预测，因此就要对传统的预测方法进行改进。
电力系统中负荷特性与预测分析
电力系统中负荷特性与预测分析在当今高度依赖电力的社会中，电力系统的稳定运行至关重要。
而深入了解电力系统中的负荷特性以及进行准确的负荷预测分析，对于保障电力供应的可靠性、优化电力系统规划和运行具有极其重要的意义。
电力负荷特性是指电力用户在不同时间和条件下对电力的需求特点。
它受到多种因素的影响，包括但不限于季节变化、天气状况、经济活动、社会生活习惯等。
季节对负荷特性的影响十分显著。
在夏季，由于气温升高，空调制冷负荷大幅增加，导致电力需求急剧上升。
特别是在炎热的午后，居民和商业场所的空调使用达到高峰，使得电力负荷曲线出现明显的峰值。
而冬季，采暖负荷则成为主要的电力消耗因素，尤其是在寒冷的夜晚和清晨。
天气状况也会对负荷产生重要影响。
例如，在高温天气下，不仅空调负荷增加，工业生产中的降温设备也会加大电力消耗。
反之，在凉爽的天气中，电力负荷则相对较低。
降雨、降雪等天气变化也可能影响某些特定行业的生产活动，从而间接影响电力负荷。
经济活动的活跃度与电力负荷密切相关。
当经济繁荣时，工厂生产增加，商业活动频繁，用电量自然上升。
相反，经济衰退期间，电力需求往往会减少。
社会生活习惯同样是影响负荷特性的一个因素。
例如，节假日期间，居民的生活规律发生改变，用电量会出现与平日不同的分布。
又如，随着人们生活水平的提高，越来越多的家庭拥有多种电器设备，这也导致了日常电力负荷的增长。
了解了电力负荷的特性，接下来我们探讨一下负荷预测的重要性。
准确的负荷预测是电力系统规划、运行和控制的基础。
在电力系统规划方面，通过对未来负荷的预测，可以合理确定发电容量的增长需求，规划新的变电站和输电线路的建设，以满足不断增长的电力需求，避免出现供电不足或过度投资的情况。
对于电力系统的运行来说，负荷预测有助于优化电力调度。
根据预测的负荷曲线，电力调度部门可以提前安排发电计划，合理分配不同类型发电机组的出力，提高电力系统的运行效率和经济性。
在电力市场环境下，准确的负荷预测对于电力供应商和消费者都具有重要意义。
《2024年短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》范文
《短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》篇一一、引言在电力需求持续增长，电力系统日趋复杂的背景下，短期电力负荷预测显得尤为重要。
准确预测短期内的电力负荷变化，不仅对电力系统的稳定运行至关重要，还对提高能源利用效率、减少浪费以及应对突发情况具有重要意义。
本文旨在探讨短期电力负荷预测的关键问题，并分析当前主流的预测方法。
二、短期电力负荷预测的关键问题1. 数据质量与处理：准确的数据是预测的基础。
然而，在实际应用中，往往存在数据缺失、异常值、不准确等问题。
如何有效处理这些问题，提高数据的准确性和可靠性，是短期电力负荷预测的首要关键问题。
2. 影响因素的复杂性：电力负荷受多种因素影响，包括天气、季节、经济活动水平、政策等。
如何全面考虑这些因素，并建立合适的模型来反映这些因素与电力负荷之间的关系，是预测的又一关键问题。
3. 预测模型的适用性：不同的地区、不同的用电习惯和需求，需要不同的预测模型。
如何选择合适的模型，或开发新的模型来适应各种情况和需求，是提高预测精度的关键。
4. 实时性与更新性：随着时间的变化，电力负荷的规律也会发生变化。
如何实时更新模型，保证预测的实时性和准确性，是一个重要的挑战。
三、短期电力负荷预测的方法1. 传统统计方法：包括时间序列分析、回归分析等。
这些方法通过分析历史数据，建立数学模型来预测未来的电力负荷。
2. 机器学习方法：包括神经网络、支持向量机、决策树等。
这些方法可以通过学习大量的历史数据，发现数据中的规律和模式，从而进行准确的预测。
3. 人工智能与深度学习：随着人工智能和深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试使用这些技术进行电力负荷预测。
例如，通过构建复杂的神经网络模型，可以更好地处理非线性关系和复杂的影响因素。
4. 组合模型：为了提高预测的精度和稳定性，很多研究者开始尝试将多种方法进行组合，形成组合模型。
例如，可以先使用机器学习方法进行初步预测，然后使用传统统计方法进行修正。
县级电网规划中负荷预测应用
县级电网规划中负荷预测应用
负荷预测是电力系统运行中的重要环节，在县级电网规划中，负荷预测应用具有重要意义。
负荷预测可以为县级电网的规划提供基础数据和依据，对电网的建设和运营具有重要的指导和决策作用。
负荷预测是根据历史数据、环境因素、经济发展趋势等多种因素，通过建立合理的数学模型和算法，对未来一段时间内的负荷进行预测和估算。
负荷预测的准确度对电网的运行和管理十分关键，合理的负荷预测可以提高电网的供电质量和供电可靠性，减少供电短缺的可能性，优化电网的调度和运行。
1. 电网规划及升级：负荷预测可以对未来的电力需求量进行准确估算，为县级电网的规划和升级提供依据。
通过对规划区域的负荷进行长期、中期和短期的预测，可以确定电网扩建和改造的规模和时机，合理规划电网的容量和布局，满足未来电力需求。
3. 新能源规划和应用：负荷预测可以对未来的负荷变化和负荷曲线进行准确预测，为新能源的规划和应用提供依据。
通过对未来负荷的预测，可以合理规划新能源的装机容量和分布，优化新能源的接入和消纳方式，提高新能源的利用效率和经济性。
4. 能源供应安全与调度：负荷预测可以对未来的负荷变化进行准确预测，为能源供应的安全和调度提供依据。
通过对负荷预测的数据分析和比对，可以合理调整电网的供电能力和运行策略，保障电网的供电安全和稳定性，降低用电风险。
负荷预测在县级电网规划中具有重要的应用价值。
合理的负荷预测可以为电网规划和建设提供准确的数据支持，优化电网的调度和运行，提高电网的供电质量和供电可靠性，为经济社会的发展提供可靠的能源保障。
对县级电网负荷预计方法的分析
对县级电网负荷预计方法的分析摘要：通过对县级市用电负荷特点的介绍，分析工业用电、农业用电、市政生活及照明用电的规律及影响负荷变化的因素，提出提高负荷准确率的几种工作方法。
关键词：负荷预测电网应用1、前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。
其目的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。
县级电力市场在我国电力市场中占有重要地位，随着县城经济的发展，人口消费能力和生活条件的改善，县级电力市场将成为一个巨大的电力消费市场，制定县城电网发展规划变得十分重要。
而负荷预测是编制城市电网发展规划的基础，其准确与否直接关系到规划的质量。
2、电网负荷预测的方法的发展及趋势分析国内外关于电网负荷预测的研究已经出现了不同类型的预测方法，但是由于电力负荷本身所具有的非线性、时变性和不确定性，要通过清晰的数学方程来表达输入(历史年负荷值、负荷影响因素值)与输出(待预测年负荷值)之间的非线性关系尚在困难。
纵观已有的预测模型，虽然国内外都进行了大量理论和实验研究工作，发表了大量的相关的论文，也有部分的成果已经应用于工程实践中，但是主要的问题及发展趋势在于：(1)需要发展适合本地区的电网负荷预测模型。
这是由于负荷预测具有明显的时域及地域差异性，只适用于特定的时空状况，不具有普遍适应性和通用性。
(2)注重理论结合试验。
公开发表的预测方法的论文及资料非常多，但是其中很多是停留在仿真试验阶段，真正用于工程实践的非常少。
(3)注重中长期电网负荷的预测。
想比中长期负荷预测的研究，短期负荷预测技术比较成熟，这是因为中长期预测由于其时间跨度大，涉及问题范围宽，受国民经济发展、社会、环境、人文等多方面的因素影响大。
3、浏阳市用电负荷特点浏阳市是个县级城市，全市辖40个乡、镇、办事处，总人口为133万人。
县级电网规划中负荷预测应用
县级电网规划中负荷预测应用负荷预测是电网规划中一个重要的应用领域，它通过对电网负荷进行科学预测，可以帮助电网运营商合理规划电网设备、优化运行策略，确保电网的稳定运行和供电可靠性。
本文将对县级电网规划中负荷预测的应用进行详细介绍。
一、负荷预测的概念与意义负荷预测是指根据历史数据和相关变量，利用数学模型和算法，对未来一段时间内的电网负荷进行预测和预测分析的过程。
负荷预测主要包括短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测。
县级电网负荷预测的意义主要体现在以下几个方面：1. 电网规划：负荷预测可以为电网规划提供数据支持，有助于合理配置电网设备和优化布局，确保供电可靠性和安全性。
2. 运行调度：负荷预测可为电网运营提供准确的负荷变化趋势，帮助运营商合理调度发电机组和输电线路，提高电网的经济性和可靠性。
3. 发电计划：负荷预测可以为电厂提供负荷需求预测，有助于制定合理的发电计划，调整发电机组的出力，提高发电效率和经济性。
4. 新能源消纳：负荷预测可以对新能源消纳量进行合理预测，帮助电网运营商优化调度策略，提高新能源消纳能力，推动清洁能源的发展和利用。
二、县级电网负荷预测的方法与技术县级电网负荷预测的方法和技术主要包括统计模型、神经网络模型、时间序列模型和混合模型等。
1. 统计模型：统计模型是一种基于历史负荷数据的预测方法。
通过对历史数据进行分析和建模，可以揭示负荷的规律和趋势，从而预测未来的负荷变化。
常用的统计模型包括回归模型、灰色模型和指数平滑模型等。
2. 神经网络模型：神经网络模型是一种基于人工神经网络的负荷预测方法。
通过构建具有多层隐含层的网络结构，将负荷数据作为输入，通过网络学习和优化，得到负荷的预测结果。
神经网络模型具有较好的非线性拟合能力，能够更准确地预测负荷变化。
4. 混合模型：混合模型是一种将多种预测方法进行组合的负荷预测方法。
通过将多个模型的预测结果进行加权平均或集成，可以综合各种模型的优点，提高负荷预测的准确度和稳定性。
提高县级供电企业短期负荷预测精度的探究
第30卷 2008年1月 湖州师范学院学报Jo ur nal of Huzhou Teache rs College Vol.30J an.,2008提高县级供电企业短期负荷预测精度的探究3邵 俊(长兴县供电局,浙江长兴313100)摘 要:以长兴供电局负荷预测实际工作为例,通过对县级供电企业短期负荷预测方法的探究,提出了提高预测精度的几种措施,并在实际运行中取得了很好的效果,给电网运行带来了一定的安全和经济效益.关键词:电力负荷;短期负荷预测;预测方法中图分类号:TM715文献标识码:A文章编号:100921734(2008)S0201782091 负荷预测的意义和现状1.1 负荷预测的意义电力系统调度部门的重要工作之一是负荷预测.电力负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律,预计或判断其未来负荷发展趋势和状况的活动.正确地进行负荷预测,既是保证无条件供应国民经济各部门及人民生活用电的需要,也是电力工业自身健康发展的需要.负荷预测对电力系统的控制、运行和计划都是非常重要的,对电力市场下的商业化运营有实际的经济意义.电力负荷预测能提高负荷预测技术水平,有利于计划用电管理,有利于合理安排电网发电计划和机组检修计划,有利于制定合理的电源规划,有利于降低发电成本,有利于推进电力市场改革,提高电力系统的经济效益和社会效益.1.2 负荷预测的现状负荷预测根据目的不同可以分为超短期、短期、中期和长期四种.短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测,分别用于安排日调度计划和周调度计划.县级调度主要进行短期负荷预测工作.随着电网建设的不断发展,持续多年的用电紧张局面逐渐缓和,并即将成为历史,随之而来的电力市场建设被提上日程,负荷预测工作被提到新的高度.负荷预测准确率还是湖州电力局同业对标的一项重要指标.在同业对标中,负荷预测准确率的参考基准值为94%.负荷预测工作在长兴供电局开展已有数年的时间,虽然已经取得了一些经验,但是由于浙江省长兴供电局负荷波动较大等因素,因此该局的负荷预测难度很大,准确率也一直不太理想.2005年及以前年份的负荷预测准确率均未达到94%的参考基准值.2 分析和调查我们对2005年全年的负荷预测进行调查后发现,2005年全年的负荷预测准确率为92.83%,具体见表1.3收稿日期225作者简介邵俊,工程师,从事调度运行研究:2007122:.表1 2005年各月平均日负荷预测准确率月份2005年准确率/%是否达到参考基准值190.71没有达到289.13没有达到390.14没有达到492.39没有达到594.03达到694.46达到793.84没有达到894.47达到993.19没有达到1093.22没有达到1194.17达到1294.16达到平均92.83没有达到 2005年及以前年份,虽然部分月份勉强做到合格,但是就全年来说,负荷预测准确率始终没有达到参考基准值.2005年负荷预测没有达到参考基准值的月份共有7个月,我们对这7个月选取比较有典型的2月(含春节)、3月(冬转春)、7月(夏季高温)、9月(有台风)、10月(含国庆节)这5个月进行调查统计,统计结果见表2.表2 2、3、7、9、10月份负荷预测统计表预测率/%出现天数百分比是否达到参考基准值97.0以上10.6696.0～97.010.6695.0～96.03 1.9994.0～95.06 3.97达到93.0～94.03623.8492.0～93.03221.1991.0～92.02516.5690.0～91.02013.6889.0～90.07 4.6489.0以下2013.25没有达到合计151天100% 由表2可见,在参与调查的2005年负荷预测没有达到参考基准值的这5个月中,负荷预测率达到参考基准值即94%及以上的天数有11天,占7.28%;负荷预测率没有达到参考基准值即94%以下的天数有140天,占92.72%.可见,如何将负荷预测率没有达到参考基准值的天数减少,应该是我们负荷预测工作的重点.3 负荷预测准确率低的原因经过分析,我们找出了负荷预测准确率低的原因,主要有如下几方面:3 没有建立气象与负荷关系的资料库负荷预测最基本的做法是看天预测每年不同时期,气象与负荷的关系均有一些必然的联系以往的负荷预测工作往往重视天气,对记录每天的天气和气温变化显得有点忽视,由此在雨水较多或雷雨季节,9712008年 邵俊:提高县级供电企业短期负荷预测精度的探究.1..因手头缺乏资料,负荷预测没有参考值,只能凭经验来根据天气变化情况,粗略判断负荷的变化,预测次日的负荷准确度就显得不高.可见,建立温度升降和不同季节典型晴天、雨天等与负荷变化相关联的档案资料显得很有必要.3.2 没有建立节假日负荷变化的资料库由于节日,如春节、劳动节、国庆节因全社会生产及生活发生了比较大的改变,负荷的构成及波动往往会发生大变化.表3为我国目前7个主要节日及影响负荷预测准确率的天数以及2003～2005年的负荷预测准确率表.表3 7个节日和2003～2005年负荷准确率节日天数国家放假天数影响负荷预测准确率的天数2003年负荷预测准确率/%2004年负荷预测准确率/%2005年负荷预测准确率/%元旦135天,节日当天、节前、节后各两天90.5486.4790.28春节3725天,节前9天、节后16天,包括元宵节86.5982.4786.06清明105天,节日当天、节前、节后各两天87.1792.1993.61劳动节3710天,4月29日至5月8日78.0589.6190.52端午节105天,节日当天、节前、节后各两天91.6492.2193.56国庆节3710天,9月29日至10月8日82.6990.6892.87中秋节105天,节日当天、节前、节后各两天89.3094.9194.17合计132465天 调查表明,目前受7个主要节日影响,负荷预测准确率的天数竟然达65天之多,而且大部分日子没有达到参考基准值.可见节日负荷预测工作的好坏对所在月的负荷预测准确率影响很大.至于假日因素,由于双休日各生产单位的用电变化不等,电力部门很难弄清许多企业在双休日的生产情况.我们对2005年各月的工作日和假日负荷预测准确率进行了统计,结果见表4.表4 2005年各月的工作日和假日负荷预测准确率月份周一至周五平均/%周六、周日平均/%相差率/%191.8789.562.31289.2586.243.01390.3387.16 3.17492.9890.22 2.76596.2894.15 2.13696.1392.96 3.17794.7692.15 2.61895.4593.05 2.40994.8992.08 2.811094.7692.56 2.205333353平均36381湖州师范学院学报 第30卷119.792.4.0129.029.01 2.019.9291.292. 调查表明,2005年节假日的负荷预测准确率平均值要比工作日低2.63%,从而影响了整月的负荷预测准确率.3.3 没有建立与有调度关系的下级单位的联系制度县级调度作为我国五级调度的末端,有调度关系下级单位只是一些大用户和小火电.根据考核公式:网供负荷=地区负荷-小电厂出力,小火电的出力直接影响到网供负荷的变化,以浙江省长兴供电局为例,目前网供平均负荷为240MW ,按误差6%计算,负荷变化最大不得超过14MW ,而我县山鹰电厂装机容量就达50MW ,可见小火电对网供负荷的影响不容忽视.长兴县是浙江省确定的五大水泥熟料生产基地之一.长兴县现有水泥熟料生产能力1100万吨,水泥粉磨能力600万吨.长兴县用电规模大的水泥厂较多,如裕廊水泥厂正常负荷就达15MW 左右.一般情况下,如果供电企业不了解厂内设备检修、开停机和余热发电情况,就会增加负荷预测的难度.我们经查阅2005年全年的调度运行日志,发现负荷预测率没有达到参考基准值即94%以下的224天里,我们与大用户联系了2次,与小火电联系了4次,而绝大部分日子没有联系,因没能及时掌握大用户用电时间规律和负荷大小变换规律,影响了负荷预测准确率.4 措施及其实施4.1 建立气象与负荷关系资料库4.1.1 分析生活及照明用电与气温密切相关程度我们收集了2003～2005年的长兴天气情况及对应负荷情况,取2005年若干日子列表5.表5 2005年的天气情况及对应负荷情况日期当天最高气温/℃当天负荷最大值日期当天最高气温/℃当天负荷最大值6月10日24191.703月15日12178.206月18日25197.642月28日11183.366月15日27208.672月17日10188.506月29日29220.772月5日8199.437月11日31231.811月6日6211.207月9日32238.531月9日4223.457月13日33245.451月11日2234.407月10日34252.571月13日0247.057月12日35260.141月15日-1251.507月15日36267.431月16日-2254.02 由表6数据可分析出生活用电与气温的密切相关性.气温变化情况与长兴负荷变化情况关系见表6.表6 气温变化情况与长兴负荷变化情况气温变化情况长兴负荷变化情况气温24～32℃气温每升1℃,负荷增长3%左右气温上升至32℃以上负荷仍将持续增长,增长幅度在3%～5%左右气温为12℃以下时气温每下降1℃,负荷增长1%左右气温在零下1～3℃左右负荷将基本达到一个较稳定水平,不再受气温因素影响 由此可见,生活用电影响最大的因素是气温,而空调等电器的使用,频率最高点在气温零下1～3℃以下或32℃以上. 记录掌握天气晴雨变化对用电的影响我们收集记录了3年至今浙江省长兴地区的天气和对应负荷,着重分析了天下雨(晴阴→雨→晴阴)的负荷变化、天下雨(晴阴→雨→雨→晴阴)的负荷变化、3天及以上下雨(晴阴→雨→雨→雨→晴阴)1812008年 邵俊:提高县级供电企业短期负荷预测精度的探究4.1.22001//2////的负荷变化,并对这些数据加以分析,制成表格或曲线图,经常性地进行修改和补充,逐渐掌握这期间的规律,得出了如下结论:天雨对矿山用电负荷产生一定影响,如一场大雨会直接影响到建材行业中露天采矿的负荷,其他行业则影响不大.小到中雨天气负荷将在原有基础上下调1%;大雨天气则下调2%;雷阵雨天气对负荷变化最大,除了影响矿山用电外,还因线路故障导致负荷快速下降,但考虑到气象的准确性和其它不确定因素,所以进行折中考虑,对该时段负荷下调5%～8%左右;持续的阴雨天气除了会直接影响到建材行业中露天采矿的负荷,还因原材料供应跟不上的原因,会对极大部分的高能耗建材行业负荷产生很大影响.4.2 认真掌握节假日对用户用电影响的规律我们针对节假日负荷变化比较异常、用户用电规律难寻等困难,着重对以前节假日的历史实际负荷曲线进行分析,分析出假日负荷的大致变化趋势.取2005年各个节日负荷的变化趋势列表7.表7 2005年各个节日负荷的变化情况节日日期最高升降幅度/%最低升降幅度/%平均升降幅度/%元旦12月30日261/208.8/234.056/12月31日249.6-4.368196.4-5.939217.978-6.869 1月1日229.1-8.213184.1-6.263203.918-6.450 1月2日236.8 3.361177.3-3.694205.966 1.004 1月3日243 2.618185 4.343214.174 3.985春节农历12月21日196.5/121.9/162.069/农历12月22日186.5-5.089123.4 1.231153.55-5.256农历12月23日149.4-19.893107.3-13.047131.125-14.604农历12月24日146.2-2.14295.9-10.624119.463-8.894农历12月25日124.8-14.63778.8-17.831102.688-14.042农历12月26日108.3-13.22163.8-19.03680.701-21.411农历12月27日80-26.13151.1-19.90664.097-20.575农历12月28日82.3 2.87536.84-27.90657.469-10.341农历除夕81.1-1.45841.913.73555.298-3.778农历年初一71.1-12.33036.04-13.98649.149-11.120农历年初二73.1 2.81335.2-2.33149.3910.492农历年初三80.39.85036.67 4.17655.18211.725农历年初四85.2 6.10239.999.05458.956 6.839农历年初五88.8 4.22545.413.52863.077 6.990农历年初六107.120.60850.411.01378.93925.147农历年初七117.59.71165.429.76287.82811.261农历年初八123.2 4.85166.8 2.14196.0199.326农历年初九131.1 6.41263.9-4.341102.011 6.240农历年初十157.920.44278.422.692122.5820.164农历年十一174.710.640109.139.158145.34618.572农历年十二184.9 5.839125.615.124158.1558.813农历年十三195.6 5.787129.2 2.866164.064 3.736农历年十四192.6-1.534137.2 6.192167.226 1.927农历元宵节200.5 4.102147.77.653170.424 1.912农历年十六194.7-2.893139.5-5.552161.899-5.002清明前二天259/178.2/220.084/前一天271.5 4.826205.315.208233.438 6.068清明节65655533后一天5366363后二天363636281湖州师范学院学报 第30卷272.0.4021.7.29.844 2.7442.-.970209.2-.4129.127-0.299274.98.99209-0.0920.41-.24续表节日日期最高升降幅度/%最低升降幅度/%平均升降幅度/%劳动节4月29日213.4/164.4/190.234/4月30日212.9-0.234160.7-2.251184.984-2.7605月1日231.48.690185.415.370204.77410.6985月2日237.3 2.550185.90.270207.863 1.5085月3日247.2 4.172196.3 5.594215.804 3.8205月4日234.9-4.976170.7-13.041199.461-7.5735月5日221.9-5.534165.5-3.046191.645-3.9195月6日214.6-3.290168.8 1.994189.571-1.0825月7日217.6 1.398170.40.948193.089 1.8565月8日228.1 4.825175.7 3.110198.513 2.809端午节前二天191.6/149/172.8549/前一天201.8 5.324151.7 1.812174.7899 1.119当天174.2-13.677124-18.260149.4424-14.502后一天178.4 2.411121.9-1.694156.047 4.419后二天20313.789153.926.251179.38414.955国庆节9月29日231.9/167.9/202.88/9月30日223.7-3.536183.19.053200.341-1.25110月1日200.9-10.192164.8-9.995182.295-9.00810月2日210.3 4.679172.4 4.612191.383 4.98510月3日217.1 3.233171.6-0.464191.9850.31510月4日224.1 3.224179.8 4.779199.116 3.71410月5日219.2-2.187169.2-5.895190.855-4.14910月6日190.4-13.139140.1-17.199164.608-13.75210月7日211.310.977154.710.421183.66611.57810月8日218.2 3.265176.414.027194.033 5.644中秋节前二天224.1/179.8/199.116/前一天219.2-2.187169.2-5.895190.855-4.149当天190.4-13.139140.1-17.199164.608-13.752后一天211.310.977154.710.421183.66611.578后二天218.23.265176.414.027194.0335.644 注:升降幅度是指该日与上一日的比较.在综合分析了2003～2005年的数据后获得的结果是:影响负荷变化较大的节日依次为春节、中秋、端午、国庆、元旦、清明、五一.具体如下:(1)清明、五一节:当天负荷受节日因素变化影响较小.(2)国庆、元旦:当天负荷较前一天降幅在8%～10%左右,第二天或第三天负荷逐步恢复正常水平.(3)中秋节:节前一天较上一天降幅在3%～5%左右,当天负荷较上一天降幅在12%～15%左右,次日上升10%,第三天负荷恢复正常水平.(4)端午节:当天负荷较上一天降幅在12%～15%左右,次日上升在3%～5%左右,第三天负荷恢复正常水平.(5)春节:从农历的十二月二十一日开始负荷下降,下降降幅每天为10%左右,到除夕前二天负荷趋于平稳,其中年初一、年初二为负荷最低点,年初三开始负荷逐步上升,期间升降幅度在5%以内,年初四到元宵节前(十二、十三)上升的幅度为%～5%,至元宵节基本正常元宵节对负荷影响不大我们对双休日的负荷也进行了研究,剔除含节假日的双休日,选取分析3～5年约5周的数据3812008年 邵俊:提高县级供电企业短期负荷预测精度的探究101..2002000后发现:星期五至星期六、星期六至星期日的负荷逐日下降,星期六至星期日负荷下降的幅度有所放慢;星期一负荷回升,渐渐超过星期六和星期日的水平.进一步分析可以看出如下几方面:(1)星期五晚9时之后,下降负荷阶段较正常工作日慢,平均负荷比正常工作日高,这部分负荷在星期六和星期日也有一定程度的体现.这是因为经过一星期的紧张工作和学习后,周末晚上人们选择各种方式来放松自己,可称之为夜生活负荷.近几年出现的夜生活负荷将随着人们生活水平的提高和生活方式的变化而不断增加;(2)星期五至星期六、星期日负荷的降低标致着工厂和其他办公场所从工作日到休息日正常的下降,星期日下降的幅度较星期六小也是符合常理的;(3)一周的最低负荷往往出现在星期一的凌晨,这个最低负荷也往往是一星期中的最低负荷.这说明经过一周的工作学习以及周末两天的娱乐放松,星期日晚上人们都选择早睡,以准备下一周的紧张工作和学习;(4)工作日的7时有一个小高峰,这是人们忙于一天开始的一个灯峰,星期六、星期日这个灯峰消失;(5)星期一7时后的负荷曲线呈现工作日的正常变化.从以上分析可以看出,工作日至双休日负荷曲线的变化是与人们的生活习性息息相关的,这些规律可以用来推广到其他的休息日或节假日,用以指导从工作日到非工作日的负荷预测.4.3 加强对有调度关系的下级单位的管理和联系4.3.1 对小火电走访和沟通,与小火电定期联系2006年,长兴境内上网小火电只有一家山鹰电厂.2006年11月24日,我们专程对山鹰电厂进行了走访和沟通,达成如下共识:如果负荷预测需要,在保证完成上网电量的前提下,小火电积极配合我们进行发电出力的调整.4.3.2 对大用户走访和沟通,与大用户定期联系随着电力行政职能的脱钩,电力企业对大用户的生产用电情况很难掌握.为进一步搞好与大用户的沟通工作,及时掌握大用户的生产规律,我们在2006年10～11月间走遍了长兴境内所有的大用户,促成了双方彼此理解和支持,确保长兴县负荷维持在一个“可控、在控”的水平,实现了“双赢”.经过走访沟通,我们了解了大用户的负荷特点和变化趋势,大用户也提前将其重大负荷变化情况通知我们.5 结果和成效5.1 建立气象与负荷关系资料库的结果和成效建立气象与负荷变化相关联的档案资料很有作用,在进行负荷预测时,我们经常对负荷与气象资料进行分析统计,找出近期天气、温度、光照度对负荷曲线走势变化的影响规律,再根据天气预报准确地描绘负荷计划曲线.2006年8月底,长兴地区连续下了3天雨,我们根据收集到的气象与负荷变化相关联的档案资料进行了负荷预测,结果见表8.表8 长兴县8月气象与负荷预测准确率日期当日天气负荷预测准确率/%2006年8月24日晴95.232006年8月25日雨95.942006年8月26日雨94.262006年8月27日雨95.856年月日多云55 在连续阴雨天气的时候,我们原先的负荷预测准确率相对较低,现在均超过了参考基准值6年月日～月日,长兴地区气温很高,连续天晴天,我们充分考虑了气温因素,进行481湖州师范学院学报 第30卷2008289.1.20072781217了负荷预测,结果见表9.表9 长兴县7月27日～8月12日的天气情况与负荷预测准确率日期当日天气当日最高气温℃负荷预测准确率/%2006年7月27日晴3694.962006年7月28日晴3895.962006年7月29日晴3895.192006年7月30日晴3793.242006年7月31日晴3694.062006年8月1日晴3794.872006年8月2日晴3895.862006年8月3日晴3896.872006年8月4日晴3794.752006年8月5日晴3596.142006年8月6日晴3395.282006年8月7日晴3596.952006年8月8日晴3694.232006年8月9日晴3896.382006年8月10日晴3494.042006年8月11日晴3893.982006年8月12日晴3994.49平均36.6595.13 在持续高温期间,我们取得了负荷预测准确率平均为95.13%的好成绩.5.2 认真掌握节假日对用户用电影响规律的结果和成效经过研究近几年各个节日负荷的变化趋势数据库,我们初步掌握了节假日负荷的大致变化趋势.2006年国庆节期间,我们利用收集的节日负荷的变化趋势数据进行了预测,结果见表10.表10 节日负荷变化预测表日期2005年负荷预测准确率/%2006年负荷预测准确率/%10月1日94.0494.2110月2日91.9995.9210月3日90.7494.1510月4日93.2597.4010月5日92.1594.0810月6日91.8793.3110月7日93.2594.89平均92.8794.85 从表10可以看出,2006年国庆节期间负荷预测准确率达到94.85%,比2005年同期提高1.98%,并超过参考基准值.5.3 加强对有调度关系的下级单位的管理和联系的结果和成效我们随机查询2006年11月5日的调度运行日志,日志上列举了大用户电话报11月6日计划用电及变化趋势,见表11.2006年11月我们与各大用户共联系了154次.表11 11月6日计划用电及变化趋势大用户计划正常负荷计划变化趋势煤山众盛水泥厂10M W 19:00～21:00降负荷7.0MW 裕廊水泥厂5M W ～降负荷MW 小浦众盛水泥厂6MW ～降负荷MW 山鹰水泥厂M W～降负荷MW5812008年 邵俊:提高县级供电企业短期负荷预测精度的探究119:0021:00 4.017:0021:00 4.01018:0021:00 4.0 2006年9月28日-10月18日,小火电山鹰电厂计划将2#发电机检修,预计减少出力25MW ,我们在9月5日就得到了该厂的停机申请,此信息的提前获知对2006年国庆节的负荷预测帮助很大.6 结语通过全体成员的努力,2006年全年浙江省长兴供电局的负荷预测准确率达到94.421%,达到并超过了同业对标中负荷预测准确率94%的考核指标.由此可见,提高预测精度的几种措施在实际运行中起到了很好的效果,给长兴电网运行带来了一定的安全效益、经济效益和社会效益.实践证明,县级供电企业短期负荷预测工作十分重要,随着电力市场的发展,负荷预测的重要性也日益显现,并且对负荷预测精度的要求越来越高.我们相信,我们的负荷预测手段会越来越成熟,预测的精度会越来越高.参考文献:[1]朱东晓,曹树华,赵磊,等.电力负荷预测技术及其应用[M ].北京:中国电力出版社,1998.[2]康重庆,夏清,相年德,等.中长期日负荷曲线预测的研究[J ].电力系统自动化,1996,20(6):16～20.[3]汪峰,于尔铿,阎承山,等.基于因素影响的电力系统短期负荷预报方法的研究[J ].中国电机工程学报,1999,19(8):54～58.[4]谢宏,陈志业,牛东晓.短期电力负荷预测的数据主要成份分析[J ].电网技术,2000,24(1):43～46.681湖州师范学院学报 第30卷。
县级电网规划中负荷预测应用
县级电网规划中负荷预测应用随着经济社会的迅速发展，能源需求剧增，电力系统的规划和管理已经成为了电力行业发展所必须重视的方面。
虽然目前我国电力产业发展已经进入了一个崭新的时代，电力系统的传统规划和管理方式已经逐渐被智能化、数字化的新技术所代替，但是电力行业发展离不开精细化管理。
而精细化管理中的负荷预测又是其中的重要一环。
一、负荷预测的意义负荷预测是电力系统规划和管理中的一项重要任务。
它是指通过对历史用电量、未来发展规划、天气变化等多种因素进行分析，运用数学统计模型预测未来一段时期内电力系统的负荷变化趋势。
负荷预测为电力系统的安全、稳定运行提供了重要保障。
对于电力系统规划和管理来说，负荷预测的意义主要体现在以下几个方面：1、负荷预测可以为电力生产提供重要的参考依据。
通过预测未来一段时间内的负荷变化趋势，电力系统运营管理者可以根据负荷预测结果提前安排生产计划，避免因电量不足而带来的电力荒等问题。
3、负荷预测可以为电力系统规划提供科学依据。
通过负荷预测可以了解未来一段时间内的用电情况和用电结构变化情况，从而为电力系统的规划和建设提供科学依据。
根据预测时间的长短、预测对象的不同以及预测结果的精度要求，负荷预测方法和技术有很多种。
最常用的负荷预测方法有如下几种：1、时间序列模型（ARMA模型、ARIMA模型）时间序列模型是一种基于历史数据的负荷预测方法。
它通过对历史用电量的分析，得出未来一段时间内用电量的趋势和随机波动情况。
时间序列模型的优点在于可以提供较高的预测精度，但它对历史数据的处理比较复杂，对数据要求也比较苛刻。
2、灰色模型（GM模型）灰色模型是一种基于部分已知信息的负荷预测方法。
它通过对一个系统内部结构和运行机理的分析和把握，以及对未来所需的某些关键信息的感知和掌握，来进行预测。
与时间序列模型不同的是，灰色模型可以通过少数数据进行预测。
但是，其精度相对而言较低。
3、神经网络模型神经网络模型的优点在于具有很强的自学习能力。
近期负荷预测在县级电网规划中的实际应用
近期负荷预测在县级电网规划中的实际应用摘要：综述了负荷预测的两种方法，并对模型的使用及相应的数学公式进行了说明，再以宁蒗县县城核心区为例进行近期负荷预测，为今后该地区电网的远期负荷预测提供了参考。
关键词：负荷预测模型近期远期电网引言:在县级电网规划过程中，如何做到科学、高效的负荷预测对于电网建设有着重大的意义，是当前电网建设中重要的研究方向，具有明显的经济效益。
在县级电网规划过程中，常常会遇到电网覆盖范围小，供电量有限等问题，因此县级电网规划地负荷预测具有区域的独特性。
[1]1.负荷预测方法开展负荷预测工作需要基于现状负荷统计的准确性，近期大用户报装情况及政府规划建设用地等相关信息的收集完整性，才能较为准确的预测负荷未来的发展趋势，常用的负荷预测方法如下：1.1回归模型法按照所使用的数据分类基于回归分析的负荷预测方法可以分为自身外推法和相关分析法。
回归模型法是将统计数据之间建立函数关系（线性或非线性拟合），找到误差最小的函数，以此作为回归模型，在该函数上找到相应远期的负荷值。
1.2自下而上法以规划基准年（以下用N年代表）的负荷报装数据为基础，参考规划区的经济发展规划、重点区域规划及重大项目建设进度，采用自下而上的预测方法，首先预测各规划水平年公用配变及专用配变负荷值，再统计规划区负荷水平，公变负荷预测采用自然增长法，规划年负荷增长率通过分析历史年区域内负荷整体增长情况和区域内后期发展情况进行确定，专变负荷预测采用报装负荷法和年增长率相结合的预测方法。
计算方法：公用配变N+1年最高负荷＝公用配变N年最高负荷×（1＋自然增长率），自然增长率根据历史增长率及经济社会发展规划，设置高、中、低3个水平值。
专用配变N+1年最高负荷＝专用配变N年最高负荷×（1＋自然增长率）＋报装负荷×实用系数，自然增长率根据经济形势及产业发展情况，设置高、中、低3个水平值，结合用户报装的负荷性质，确定实用系数（例如：居民取值0.2、商业高端服务业密集区域0.3、普通工业0.4）。
县级供电企业应正确进行负荷预测
县级供电企业应正确进行负荷预测摘要：县级供电企业应正确进行负荷预测关键词：电力负荷预测现在，各级供电企业正在进行“十五”电网发展规划的编制工作，因为电网规划是各级供电企业的基建计划、供电计划与各项重要计划的基础，对供电企业的电网建设起着指导性的作用，所以电网发展规划的编制工作引起各级供电企业的高度重视。
但搞好电网发展规划的前提和关键则是首先正确进行负荷预测。
县级供电企业要想使预测的需电量和最大负荷尽可能地正确和接近实际，就必须进行深入细致的调查工作和采用正确的负荷预测方法。
1深入调查，弄清负荷增长点要正确进行负荷预测，首先要清楚负荷增长点在哪里，要调查县计划委员会和各乡镇计划管理部门，以取得本地区同一时期的国民经济发展规划，因为国民经济发展规划是负荷预测的重要参考，是用部门分析法(用电单耗法)和弹性系数等方法进行负荷预测的基础。
其次，就是要调查地方经济委员会，乡镇企业管理部门、水利部门等，以取得和各企业、各部门及农田水利的新建项目和改造项目的用电计划。
其三，就是要针对所掌握的规划期内的大型用电项目深入调查该项目所属企业和主管部门，以便取得该项目的进展情况，可行性以及所需负荷等更为详尽资料。
在进行上述详尽调查的基础上，要对所掌握的资料根据出资方的经济实力、产品前景等作出客观的判断，同时在统计需电量时，还要考虑一些不可预测的项目和因素。
2采用正确的预测方法由于电力工业的特点，负荷预测包括需电量预测和负荷预测。
预测方法大致可分为二类：即宏观方法和微观方法。
2.1微观方法详细地分析负荷的内容、用电结构，从构成它们要素的因果关系进行预测。
如：探讨产业用电中产业结构的变化和因技术革新和社会进步带来的各种产业类别的电力单耗的变化。
·居民生活用电按照家用电器的普及率及其单耗的变化，进行预测的方法。
如部门分析法(用电单耗法)即是微观预测方法。
2.2宏观方法对于全部负荷寻求出某种规律的预测方法。
比如：·和经济指标相关的外推法(回归法、年递增率法)；·电力弹性系数法；·综合分析法等即是宏观预测方法。
县级电网规划中负荷预测应用
县级电网规划中负荷预测应用负荷预测是县级电网规划中的重要应用之一，它通过对电力系统历史负荷数据的分析和建模，预测未来一段时间内的负荷情况，为电力系统的规划与运营提供科学依据。
在县级电网规划中，负荷预测主要用于以下几个方面的应用：1.发电容量规划：负荷预测可以帮助电力系统规划部门准确预测未来一段时间的负荷需求，根据负荷预测的结果，结合电力系统的供电能力，确定合理的发电容量规模。
这可以确保电力系统能够满足未来负荷的需求，避免因负荷过大或过小而导致的电力供应不足或浪费。
2.输配电网规划：负荷预测可以提供电力系统未来一段时间内的负荷分布情况，为输配电网的规划提供重要依据。
根据负荷预测的结果，可以合理规划输配电网的线路、变电站和配电设备等，以满足未来负荷的供应需求，并提高电力系统的运行效率。
3.电力调度与运营：负荷预测可以帮助电力调度中心做好电力调度与运营工作。
根据负荷预测的结果，电力调度中心可以合理安排发电计划，调度发电机组的运行，并根据负荷情况调整电网的运行方式，以保障电力系统的稳定运行和安全供电。
4.新能源利用规划：负荷预测可以为新能源的利用规划提供有力支撑。
新能源如风电、光电等的输出与电力系统的负荷需求之间存在一定的差异，负荷预测可以帮助确定新能源的开发容量与分布，有针对性地调整新能源发电计划，提高新能源的利用效率，并确保电力系统的稳定供电。
5.电力系统经济运行：负荷预测可以为电力系统的经济运行提供指导。
通过准确预测未来负荷的变化趋势，可以根据负荷预测结果制定相应的经济调度策略，合理安排电力系统的运行模式，降低电网的运行成本，提高电力系统的经济效益。
在县级电网规划中，负荷预测的准确性和可靠性对于电力系统的规划与运营具有重要的意义。
需要利用先进的数据分析和预测模型，结合电力系统的实际情况，进行精确的负荷预测，确保电力系统能够满足未来负荷的需求，提高电力系统的安全性、可靠性和经济性。
县级电网短期负荷预测方案研究
占 ８ ； 中生 产较 为稳定 的 大 中型企 业 比例 也在 逐 年上 升 ， Ｏ 其 占工业用 电量 的 ８ ， 电稳 定性 较低 的 占 ５ 用 １ 。因此对 工业用 电负荷 的预测是整 个 负荷预 测工作 的基础 。 ５
Ｏ ２ ．
文章 编 号 ： ０ ８ ３ ８ （ ０ ０ ０ １ ０ — ７ ２ ２ １ ） ２—０ ３ —０ ０６ ４
县 级 电 网 短 期 负 荷 预 测 方 案 研 究
沈 永 亮
（ 光 县 供 电有 限 责任 公 司 ， 东 河北 东 光 ０ １０ ） ６６ ０
摘 要 ： 析 了工 业 、 业 、 活 及 照 明 用 电 的 规 律 和 影 响 负 荷 变 化 的 主要 因 素 ， 出 了 县 级 局 提 高 负 荷 预测 准 确 率 的 几 种 方 分 农 生 提 法 ， 在实 践 中总 结 出科 学 预测 短 期 负 荷 的流 程 图 。 并 关键 词 ： 荷 分 析 ； 测 ； 负 预 短期 ； 法 ； 划 ； 本 程序 方 规 基
１ 负荷变 化大 。 ０ ５年 ４月 ， ） ２０ 网供最 大负荷 为 ９ ８Ｍｗ ， 最大 日供电 量 １ ６万 ｋ ・ ； 在春 节期间 网供 ９ ｗ ｈ但 最大 负荷仅 为 ４ ２ＭＷ ， 日网供电量仅 为 ９ ８万 ｋ ・ 。 Ｗ ｈ
２ 受工业产 品生 产的季 节性调整 和农 灌负荷 的影 响 ， ） 全年用 电起伏较 大 。 ３ 可调节 的发 电容量少 ， 际可调 小火 电机组 不到 ３Ｍｗ ， 负荷预 测工作 影响 比较小 。 ） 实 对
《2024年短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》范文
《短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和电力需求的日益增长，电力负荷预测成为了电力系统运行和管理的重要环节。
短期电力负荷预测，作为预测工作的重要部分，对于保障电力系统的稳定运行、提高电力设备利用效率、优化电力调度策略等具有重要意义。
本文旨在研究短期电力负荷预测的关键问题与方法，为电力系统的优化管理提供理论支持和实践指导。
二、短期电力负荷预测的关键问题1. 数据质量问题数据是短期电力负荷预测的基础，数据质量直接影响到预测的准确性和可靠性。
数据质量问题主要包括数据缺失、数据异常、数据不完整等。
这些问题的存在会导致预测模型无法准确反映电力负荷的实际情况，从而影响预测结果的准确性。
2. 预测模型选择问题预测模型是短期电力负荷预测的核心，模型选择是否合适直接影响到预测的效果。
目前，常用的预测模型包括时间序列模型、机器学习模型、深度学习模型等。
如何根据实际需求选择合适的预测模型，是短期电力负荷预测的关键问题之一。
3. 影响因素多样性问题电力负荷受多种因素影响，如气温、湿度、节假日、经济形势等。
这些因素的影响程度和方式各不相同，如何有效地考虑和利用这些因素，是短期电力负荷预测的另一个关键问题。
三、短期电力负荷预测的方法1. 数据预处理方法为了提高预测的准确性，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据填充、数据归一化等。
通过数据预处理，可以有效地解决数据质量问题，提高数据的可用性和可靠性。
2. 预测模型构建方法根据实际需求，选择合适的预测模型进行构建。
常用的预测模型包括时间序列模型、机器学习模型、深度学习模型等。
在构建模型时，需要考虑模型的复杂性、可解释性、泛化能力等因素。
3. 影响因素处理方法针对影响因素多样性问题，可以通过特征工程的方法，将影响因素转化为可用的特征，并纳入预测模型中。
特征工程包括特征选择、特征提取、特征降维等步骤。
通过特征工程，可以有效地利用影响因素信息，提高预测的准确性。
县级电网规划中负荷预测应用
县级电网规划中负荷预测应用随着中国乡村电网的不断发展，县级电网已经成为了一种非常重要的电力基础设施，并且已经得到了广泛的应用。
县级电网有着方便快捷、供电稳定、环境友好等优点，使得其得到了广泛的应用和发展。
然而，其也存在一些问题，如负荷预测不准确、供电不稳定等，这些问题直接影响了县级电网的运行质量和电力供应质量。
因此，正确预测电力负荷需求，并制定相应的规划是县级电网建设和运行的关键。
一、负荷预测的重要性负荷预测是电力系统中非常关键的环节，其直接影响到电力系统的运行和供电质量。
负荷预测不准确，将造成不必要的浪费，如供过于求等问题。
因此，准确的负荷预测对于电力系统的运行和规划具有非常重要的作用。
特别是对于县级电网而言，负荷预测尤为重要，因为它是电力系统的基础，而县级电网的发展也是乡村电网建设的关键。
二、负荷预测的影响因素1.天气因素：天气因子是影响电力负荷的主要因素之一。
暖冬和寒夏等气候变化会导致用电量的提高或降低。
2.经济因素：经济发展水平也是影响电力负荷的一个因素，尤其是供给侧改革和国家发展战略等因素，都会对能源市场造成重大的影响。
3.社会因素：社会因素对于电力负荷的影响也是非常大的。
人民生活水平的提高、新技术应用的普及等，皆会将电力负荷带入高峰期或低谷期。
1.传统统计方法：从历史数据中分析，预测未来的负荷需求，是一种常见的负荷预测方法。
根据历史记录，数据收集等方法进行对数据进行统计分析，得出负荷预测的结果。
2.时间序列分析法：时间序列的分析法也是一种较为普及的负荷预测方法。
它根据历史数据的特点来建立一个模型，通过对模型的预测得到负荷预测的结果。
此法需要比较精确的历史数据作为基础，以保证预测的准确性。
3.神经网络模型法：神经网络模型法是一种利用神经网络模型预测负荷的方法。
它能够自动地发现数据中存在的模式和规律，从而为负荷预测提供概率性的预测值，有效提高了负荷预测的准确性。
预测准确的负荷需求，对于县级电网的规划和建设具有非常大的指导意义。
负荷紧张期间电网短期负荷预测分析
负荷紧张期间电网短期负荷预测分析摘要: 电力系统短期负荷预测涉及到电力系统的日常运行和计划，是电力部门的一项重要工作。
预测结果的准确性对电力系统的安全、优质，经济运行具有重要意义。
而其中供电负荷紧张期间因供电负荷不足，工业负荷轮休错峰，使其供电负荷表现不同于正常的负荷表现，文章针对短期电力负荷变化的特性，在分析了电力负荷的构成特点和负荷值变化的原因基础上，充分考虑在负荷紧张期间，电力负荷变化的复杂性；将负荷突变值和平稳值采用平均值的方法求出接近的真实值，建立负荷短期预测模型，再输入历史负荷(常规)数据、天气状况的历史数据和负荷轮休预测数据，并针对节假日负荷预测的特点，得到负荷短期预测值。
希望能为本行业从事预测的人员提供参考。
关键词:电力系统；短期负荷预测；预测模型1前言电力系统负荷预测是对未来一段时间内的电力需求做出预先的估计和预测。
按预测时间的不同, 可以分为中长期负荷预测和短期负荷预测。
本文主要探讨短期负荷预测的方法。
而我国电力工业的快速发展，电网的管理亦更加现代化，电力系统负荷预测成为电力系统调度运行部门的一项重要的日常工作。
面对更趋多变的电力负荷变化规律，传统的以人为主的负荷预测方式难以适应需求。
供电企业的调度部门对负荷预测的准确性、实时性、可靠性及智能性都提出了更高的要求。
短期负荷预测系统的基本功能: 利用电网自动化系统的历史负荷数据,将影响负荷变化的不好量化、不确定因素进行统计、分析、评估，综合考虑到负荷预测中去,建立短期负荷预测的模型和算法。
短期负荷预测主要针对一年之内的负荷预测，包括按时刻、小时、日、周、月负荷预测等。
但在供电负荷紧张期间，对于国家法定节假日如元旦、春节、五一和国庆等，其负荷具有与正常日明显不同的变化规律，且节假日负荷数据量少，缺少充足有效的样本集，再加上供电负荷紧张，企业进行避峰，轮休错峰等措施，使工业生产负荷改变较大，使得以往预测方法的精度难以满足要求。
2电力负荷的构成电力负荷按用电属性可以分为工业负荷、农村负荷、市政民用负荷、交通运输负荷、其他负荷等。
县级供电企业电力系统负荷预测的综合分析与探讨
县级供电企业电力系统负荷预测的综合分析与探讨摘要：做好县级供电企业电力系统负荷预测的分析工作，有利于我们今后更好的提升供电企业的电力系统运行效果，这一点是毋庸置疑的，本文重点思考了县级供电企业电力系统负荷预测的方法和具体的措施，希望能够为今后的县级供电企业电力系统负荷预测工作带来参考。
关键词：县级供电企业；电力系统；负荷预测前言从目前县级供电企业电力系统负荷预测的工作来看，还存在许多需要改进的地方，预测的方法不够正确，预测的效果不佳等问题是我们要重点面对和应对的，因此，采取更好的预测形式势在必行。
1、电力系统负荷预测的特点电力系统中的负荷一般分为城市的民用负荷、商业的负荷、农村的负荷、工业的负荷和其他的负荷等，不同类型的电力系统负荷会具有不同特点及规律。
城市的民用负荷大多来自城市的居民家用电器的用电负荷，它有年年不断增长的趋势，并且随着季节的变化而变化，但民用的负荷还是和居民日常的生活及工作规律相关较为紧密。
商业的负荷，主要是指商业用电中的用电负荷，它覆盖的面积大，而且用电量增加的速度的平稳，商业的负荷同样也具有根据季节变化的波动特性。
即使它在电力的负荷中占的比重不如工业负荷及民用负荷，但是商业负荷中的照明类的负荷占用了电力系统用电高峰时段。
除此以外，商业部门因为商业行为会在节假日里会增加营业时间，因此成为节假日里影响电力负荷重要的因素之一。
工业负荷是指用在工业生产的用电负荷，一般的工业负荷比重在用电负荷里构成中居于第一位，它不仅仅由工业里负荷端的使用情况决定（也包括负荷的利用情况、企业工作班制度等），而且它和各个行业的特性及季节里的因素都有非常密切的联系，一般的负荷还是比较稳定的。
农村的负荷是指农村里居民用电及农业里生产的用电。
这类负荷和工业里的负荷相比较，受到季节等其他自然环境的影响非常大，它是由于农业生产特点来定性的，农业的用电负荷同时也受到农产品的品种、耕种特点的影响，但是就电网系统而言，因为农业的用电负荷的集中时间和城市的工业的负荷使用高峰时间有很大差别，所以对于提高电网的负荷率很有好处。
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县域电网负荷特性分析与短期负荷预测
发表时间：2017-12-25T10:43:58.337Z 来源：《电力设备》2017年第25期作者：莘燕[导读] 摘要：随着我国电力体制改革不断深入，负荷特性分析和负荷预测已成为电力企业生产经营和计划管理的一项重要内容。
（国网冀北电力有限公司张北县供电分公司河北张家口 076450）
摘要：随着我国电力体制改革不断深入，负荷特性分析和负荷预测已成为电力企业生产经营和计划管理的一项重要内容。
通过对负荷特性深入分析，可以摸清地区负荷状况，把握负荷变化规律和发展趋势，从而有效实施电力调度，并在大负荷期间制定相应的应急办法和风险管控措施。
电力负荷预测精度的提高对于经济优化地制定发电计划、最优制订电力现货和期货报价、电网控制经济运营、合理的电力调配计划、降低旋转储备容量以及进行电力市场需求分析等方面具有重要意义，具有直接而重大的经济和社会效益。
关键词：用电结构;负荷特性;负荷预测;相似日法
前言
本文通过对县域范围内的电网系统研究，就电力系统的负荷特性展开分析，希望通过对县域电网系统的研究可以更好地把握电网的运行情况，进一步促进县域电网系统的稳定发展。
1电网负荷的特性分析
1.1电力负荷的主要内容
电力负荷系统所指的概念是连接电力系统的所有用电设备的功率的总和。
电力系统是一个时变的系统，只有对电力系统时刻进行监控和管理，保证发电、供电和用电过程中的动态平衡，才可以保证生产生活的顺利进行，也一定程度上避免了系统故障所带来的损失。
因此就需要对电力系统的负荷特性做出分析，负荷分析所得的结果对电力系统企业有着很重大的参考意义和指导意义，可以进一步掌握电力系统的供求关系以及变化趋势，只有及时的掌握这些信息才可以改善负荷特性并进一步采取措施。
1.2电力负荷的组成和分类
电力负荷即指电能的时间变化率。
电力负荷由许多不同的负荷形态组成，例如发电、供电和用电负荷。
本文所分析的县域范围内的负荷特性分析是特指用电负荷，也就是在电网系统内所有用电用户所消耗的用电功率总和。
由于在不同的地区，受不同的因素影响就会有不同的电力负荷组成，例如受经济条件、气候条件的影响，甚至县域范围内的人口组成都会对其产生影响。
再者，同一地区的不同时期的电力系统的负荷也会有所不同，因其所具有的不同特性，便会导致这种差异性的产生，从而对负荷能力产生了一定的影响。
2影响负荷及负荷特性的主要因素
2.1电力供应侧(电网改造与配网改造等)的影响
电力供应侧，尤指电网改造与配网改造等也会对负荷及负荷特性产生影响。
线路严重老化，网架结构较为薄弱，使得许多用户的用电报装无法进行，电能营销中的卡脖子现象极为严重。
由于县域范围内的网改造速度较为缓慢，例如在送电工程的建设中，由于lOkV公用变压器数量严重不足而导致有电供不出这样的现象发生，并且电压质量差，直接影响到了电力需求侧的用电需求。
2.2电力需求侧的影响
县域范围内的电网系统在需求侧管理方面的手段较为落后，尽管在电锅炉、蓄能空调方面的优惠政策刚出台，但是在其他方面的优惠力度仍显不足，推广工作刚起步，但在这方面的工作仍不够完善，对于移峰填谷及用电负荷的影响潜力较大。
2.3县域范围内的装机容量对负荷增长的影响
据调查显示，尽管系统装机容量己经基本满足市场需要，但由于近几年国家对小电源政策的支持和扶持，县域范围内太阳能、风能入网数量逐年增加，由于这些小电源电网对自然环境的依赖比较高，这也对系统电网形成一定的威胁，比如每年的5-8月份是太阳能发电的最佳时期，而风能发电则集中在春秋季节，但是随着社会经济的不断发展，以及科技技术的不断改进和发展，目前县域范围内由于设备容量不足而造成的限电情况正在逐年减少。
2.4所在地区的气候条件
研究表明，气候条件的变化对月负荷特性的变化带来较大影响。
在县域范围内，由于地理位置的偏僻，相对于城市电网系统而言，整体气温会低于城市气温，因此也会带来负荷率的变化。
在县域范围内考虑到农业的用电量需求，不同的降水时节对用电量的需求也是不同的，例如在降水多的时节，灌溉用电量就会随之减少，相应的负荷率水平就会高于往常，如此一来峰谷差值也会低于往常。
不仅如此，对于不同地区的不同气候条件下的电网系统，在遇到偶然的灾害天气时电网系统的负荷率也会随之改变，给居民生活和供电企业带来一定的影响。
3短期负荷预测
3.1电力系统的负荷预测即寻找电力负荷与各种相关因素之间的内在联系，并通过这种调查对未来的电力负荷进行科学的预测。
并且，只有通过合理有效科学的预测，才可以很好地掌握好电力负荷的特点，并及时对电力负荷的特性进行了解掌握，一定程度上提高电力负荷的预测精准度。
由于电力负荷的变化总是会随着周遭环境因素进行改变，例如天气、居民的生活习惯和生活水平等等，再例如气候对农业带来的影响也会间接影响到电力的负荷特性。
因此，利用趋势外推技术可以根据未来以及过去和现在的连续发展，做出推测。
通过负荷特性分析，可以发现县域内居民用电和农业生产对全县负荷影响最大，居民负荷全年范围内的变化主要体现在冬季取暖和夏季降温，农业生产全年范围内的变化主要体现在春季耕种和夏季灌溉，农业生产用电量虽然只占总售电量的11%，但其用电时间集中、功率大，而且受环境因素影响极大，是导致全县出现最大负荷以及负荷剧烈波动的直接原因。
大工业用户少，且负荷十分稳定，但受国家政策、节假日和检修停电计划影响大。
所以负荷预测工作受到气象、经济、政策、计划等多重因素干扰。
3.2短期负荷预测方法
目前，短期预测方法很多，包括回归分析法、时间序列法、相似日法、指数平滑法、灰色预测法、专家系统法、人工神经网络法等等，其中相似日法由于其原理简单、应用简便、效果良好，在县公司层面得到广泛应用。
目前县公司对相似日的选择方式比较单一，其中一种典型的执行方式如下： (1)工作日负荷预测。
参照前一工作日的负荷曲线预测后一工作日的负荷曲线。
(2)周末负荷预测。
采用前一日或上周末的负荷曲线预测本周末的负荷曲线。
(3)特殊节假日负荷预测，比如除夕，参照前一年当天负荷来预测，并考虑负荷的增长情况进行调整。
这种相似日选择方式在负荷平稳时期准确度较高，但在春耕夏灌天气多变，或节假日负荷波动较大，规律性弱时，预测准确度较低。
（4）相似日选择
日负荷特性曲线有很多影响因素，如日期类型、气象、电价等，将这些因素组合形成一个向量用于描述某一天的日特征，日特征相同的两天负荷曲线相似，通过查找日特征相似度最高的日期为预测的相似日。
结语
综上所述，县域范围内电网系统的负荷特性分析是县域配电系统运行的基础，本文从电网负荷的根本出发，就县域范围的电网系统进行分析，并对电力负荷的内容以及组成进行展开描述，并对影响负荷特性的主要因素展开一一分析，就县域范围而言，对其主要负荷预测技术进行分析，期以在一定程度上提高负荷预测精准度，从而减少对居民生活的影响，以及县域电网系统的稳定健康发展。
参考文献
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[4]廖旎涣，胡智宏，马营营，等．电力系统短期负荷预测方法综述[J]．电力系统保护与控制，2011. 作者
莘燕，身份证号码：15262519850611xxxx。