负荷预测知识点总结
电力市场课程负荷预测
模糊预测法
• 模糊预测技术是基于模糊理论，将已有的工 作的经验、历史的记录数据或将二者的综合 以规则的形式表达出来，并转换成可以在计 算机上运行的算法，进而完成各种工作任务。 相比人工神经网络，该方法能够比较明确地 描述专家的意图，处理电力系统中许多不精 确的、模糊的现象，还可以用于中长期负荷 预测；但其学习能力较弱，受人为因素的影 响较大。
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• 电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、 商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负 荷等，不同类型的负荷具有不同的特点和规 律。总的来说，电力负荷的特点是经常变化 的，如按小时变、日变、周变和年变，同时 负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大 的周期性，负荷变化是一个连续的过程，一 般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、 温度、天气、作息时间等是敏感的，不同的 季节，不同地区的气候，以及温度的变化都 会对负荷造成明显的影响。
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经典技术预测法
• 以各种经典的数学模型为基础来分析 电力系统中对电力系统未来的用电进 行估计和预测。这其中主要以物元分 析法和二级模糊因素线性法为代表。
14物元Biblioteka 析方法• 1.基本原理• 利用负荷与三大产业的生产总值的历史数据 构造经典域和节域物元,应用物元分析中的 关联函数来建立电力负荷预测模型. • 2.步骤 • （1）确定经典域(2)确定节域(3)确定待评物 元（4）确定关联函数（5）判定待测样本的 p的所属类别
负荷预测
什么是负荷预测
• 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。
第一讲 电力负荷预测
第二部分 社会经济和电力供需现状分 析
一、收集资料的年限 1、年度的分析预测要收集至少连续3年逐月的数据资料 2、5年及中长期分析预测要收集至少连续5年逐月的数据 资料 二、收集经济和社会发展的数据资料包括
取平均值 p=1/n (x1+ x2+ … + xn) 若xi >p (1+20%), 取xi ＝p (1+20%)； 若xi <p (1- 20%), 取xi ＝p (1- 20%)； 从而使历史数据序列趋于平稳。 （2）剔除异常值、削减异常值。 （3）非平稳序列平稳化、灰色累加生成技术等。
电力负荷预测概念、分类与程序
第二部分 社会经济和电力供需现状分 析
5、各行业（部门）代表性企业的历年最大用电负荷、用电 ；量及电费（容量、电量）支出等。
6、电网各年最高负荷、年时序负荷曲线，年负荷曲线，月 负荷曲线、周负荷曲线、典型日负荷曲线及负荷特性等有 关资料。
收集与分析各行业（部门）及居民生活用电的年时序 负荷曲线，或者典型日负荷曲线、周负荷曲线、月负荷曲 线、年负荷曲线及日负荷率 、日最小负荷率 、月不均衡 系数 、季不均衡系数 、年负荷率 等。
电力负荷预测概念、分类与程序
第三部分 负荷预测程序
1、确定负荷预测目的，制定预测计划 2、调查资料和选择资料 3、资料整理 4、对资料的初步分析（预处理） 5、建立预测模型 6、综合分析，确定预测结果 7、编写预测报告，交付使用 8、负荷预测管理
电力负荷预测概念、分类与程序
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
70000000 65000000 60000000 55000000 50000000 45000000 40000000 35000000 30000000
历史值 线性模型 指数模型1 指数模型2 对数模型 双曲模型1 双曲模型2
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
☆收集数年规划区域社会经济发展的有关历史数据资料 ☆收集预测期内规划区域社会经济发展的有关规定数据 资料 ☆对天气等环境因素与电力需求的变换进行相关性分析 ☆对社会经济发展的现状进行分析 ☆对预测期内社会经济发展的趋势及规划数据资料进行 分析 ☆电量数据、全社会用电量、分行业用电量、各分区用 电量 ☆电力负荷数据及负荷特性数据 ☆各类电源在建项目和预计投产时间 ☆区域内输配电网现状
72.15 90.26 100.03 116.36
64.24 66.47 78.98 94.07
73.16 75.83 76.47 73.43
34.86 44.§Þ Ì
1998Ã ê
1999Ã ê
2000Ã ê
2001Ã ê
200 150 100 50 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
二、按不同行业的负荷预测
1 不同行业的曲线特点 2 不同行业与总量预测的关系 3 典型工厂负荷预测 4 行业预测的误差
1 不同行业的负荷形状目标特点？
（1）地区供电负荷曲线和负荷特性统计表
北京地区夏季供电负荷特性参数 单位：万千瓦、%
最大 负荷 1998年 1999年 2000年 2001年 439.66 547.98 608.44 638.24 平均 负荷 367.31 455.54 510.57 519.89 峰谷差 187.9 214.95 267.59 298.74 负荷率 83.54 83.13 83.92 81.46 最小 负荷率 57.26 60.77 56.02 53.19
负荷预测
������������ − ������ + ������������������
������ =1 ������
2
=0
������������ − ������ + ������������������
������ =1
2
=0
������ = [
������ =1
未来负荷预测的发展方向大概有以下三方面： 一是要加强对历史数据的预处理， 尽可能 的挖掘负荷变化的规律性； 二是要不断研究改进负荷预测模型的参数估计方法， 找到最优的 数学算法，以提高负荷预测的精度和速度；三是在实践中，根据不同地区短期负荷的不同特 征及影响因素，灵活选用预测模型，并开发一套成熟、可靠、全面的负荷预测软件，建立基 于负荷预测的电力系统调度平台，使其在现代智能电网条件下安全、可靠、经济运行。
超短期预测 预测时间 1h 以内
短期预测 一天到一周
中期预测 月至年 确定机组运行方 式和设备大修计 划
长期预测 未来 3~5 年 及以上 电网改造和扩建 工作的远景规划
主要作用
安全监视、 预防性 制定发电计划： 安 控制和紧急状态 排日调度和周调 处理 度计划
二、短期负荷预测的方法 其中短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分, 它主要用于预报未来几小时、 1 天至几 天的电力负荷,对于调度部门的机组最优组合、 经济调度、 最优潮流而言, 尤其是对现在与将 来的电力市场有着重要的意义。负荷预测精度越高, 越有利于提高发电设备的利用率和经济 调度的有效性。 因电能发输配送设备的故障或者是负荷的随机变化， 使能源供应和需求情况 不断变化，电力成本也随之变化。短期负荷预测的意义不仅在于：为了使用户能够提前了解 到用电高峰和低谷的出现时间，合理安排用电；电网系统要求的安全范围内，经济合理安排 本电网中个发电机组的启动和停止，确保必需的旋转备用容量为最小成本；而且，当电力市 场打破垄断后， 电价是市场化竞争的最重要的体现， 而电价必须基于短期电力负荷预测才能 科学合理制定。 短期负荷预测的研究已有很长历史, 国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做 了大量的研究工作, 取得了很多卓有成效的进展。由于负荷的随机因素太多, 非线性极强, 而有些传统方法理论依据尚存在局限性等问题, 因此, 新理论和新技术的发展一直推动着短 期负荷预测的不断发展, 新的预测方法层出不穷。短期负荷预测的方法大致可分为两类：一 类是以时间序列法为代表的传统方法， 另一类是以人工神经网络法为代表的新型人工智能方 法。 传统方法中主要有时间序列法、 多元线性回归法及傅立叶展开法等。 传统方法比较成熟， 算法简单，速度快。然而，传统方法都是线性模型方法，因此在遇到本质非线性问题时就显
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。
第三章 电力负荷的预测(配电网规划)
•
求解待定参数R
1 (1) (1) 1 2 {x (1) x (2)｝ 1 (1) (1) { x ( 2 ) x ( 3 ) ｝ 1 B 2 1 (1) (1) {x (n 1) x (n)｝ 1 2
n A E (1 % )
% %
• 3. 外推法
外推法是运用历年的时间系列数据加以延伸，来推算各目标 年的电量。 具 体 做 法是 ： 以 各 分类 电 y 量为因变量，以工农业产 yi 值、人均收入为自变量， 用曲线拟合或趋势曲线， 建立数学模型，反复计算， 进行预测。
五、回归预测法
• 回归预测常用的数学模型
一元线性回归数学模型 多元线性回归数学模型 指数函数的数学模型
y a bx
y a b1 x1 b2 x 2 bm x m
y aebx (b 0), y ae bx (b 0)
幂函数的数学模型
y ax b (b 0), y ax b (b 0)
五、灰色预测法
白色系统：包含已知信息的系统 黑色系统：包含未知信息的系统 灰色系统：既包含已知信息又包含末知信息
用灰色理论预测用电量的方法就称为灰色预测
灰色理论认为，一切随机样本量是在一定范围内变化的灰色量，将随机过 程看作是在一定幅区间和一定时区间变化的灰色过程。 对灰色量据过去及现在已知或非确知的信息，用数据生成的处理方法，将 原始数据化为规律较强的生成数列再进行研究。在原始数据较少的情况下， 通过累加增强确定性，使预测精度达到相当高的程度。
线性回归：当变量之间相关关系的统计规律呈线 性关系； 非线性回归：当变量之间相关关系的统计规律呈 非线性关系。
负荷预测知识点总结
负荷预测知识点总结一、负荷预测的意义1. 为电力系统调度决策提供依据。
电力系统的供需平衡是电力系统运行管理的核心问题，负荷预测为电力系统调度员提供了一定的预期，使其能够合理地安排电力生产和输送计划。
2. 为电力系统规划提供参考。
负荷预测可以帮助电力系统规划人员合理安排发电设备的建设规模和位置，以及输电线路的布局，并且能够提前发现负荷增长的趋势。
3. 为市场运营提供支持。
在电力市场化的运营模式下，负荷预测可以为电力市场交易提供可靠的依据，促进市场交易的稳定和有效。
二、负荷预测的方法1. 统计方法。
统计方法是最早被应用在负荷预测中的方法，主要包括回归分析、指数平滑法、时间序列分析等。
这些方法主要依赖历史负荷数据的变化规律来进行预测，相对简单、易操作，但对负荷变化的复杂性和非线性关系有一定局限性。
2. 专家系统方法。
专家系统方法主要是基于专家经验和知识来进行负荷预测，包括模糊逻辑、神经网络等。
这些方法能够克服统计方法的局限性，更好地捕捉复杂的负荷变化规律，但其建模和参数调整难度较大。
3. 物理模型方法。
物理模型方法是基于电力系统的物理特性对负荷进行建模和预测的方法，包括方程建模、系统辨识等。
这些方法能够更加精确地描述负荷的变化规律，但也需要更多的系统信息和计算资源。
4. 混合方法。
混合方法是将统计方法、专家系统方法和物理模型方法相结合，利用各自的优势来进行负荷预测的方法。
这些方法可以充分利用各种信息来源，提高预测的准确性和稳定性。
三、负荷预测的关键技术1. 数据采集与预处理。
负荷预测的关键在于获取准确的负荷数据，这需要对各种数据来源进行统一、标准的采集和预处理，包括历史负荷数据、天气数据、经济数据等。
2. 特征提取与选择。
在进行负荷预测时，需要对数据进行特征提取和选择，以便更好地描述数据的变化规律。
这需要充分挖掘数据的信息，选择合适的特征指标。
3. 建模与算法选择。
建模是进行负荷预测的核心环节，需要选择合适的建模方法和算法，以便更好地捕捉负荷的变化规律。
整理负荷预测知识点总结
负荷预测知识点总结20 年月日A4打印/ 可编辑UDC中华人民共和国国家标准P GB/ 50298 – 20XX风景名胜区总体规划规范Code for General Planning of National Park of China20XX– XX –XX 发布20XX – XX –01 实施中华人民共和国住房和城乡建设部联合发布中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局中华人民共和国国家标准风景名胜区总体规划规范Code for General Planning of National Park of ChinaGB/ 50298-20XX主编部门：中华人民共和国住房和城乡建设部批准部门：中华人民共和国住房和城乡建设部施行日期：20X X年X X月1日中国建筑工业出版社20X X北京工程建设标准局部修订公告第XXX 号关于国家标准《风景名胜区总体规划规范》的公告根据住房和城乡建设部《关于印发<2009年工程建设标准规范制订、修订计划>的通知》（建标[2009]88号）的要求，中国城市规划设计研究院会同有关单位对现行强制性国家标准《风景名胜区规划规范》（GB50298—1999）进行局部修订，我部组织有关单位对该规范局部修订的条文进行了会审，现予批准，编号为GB50298-201X，自201X年1月1日起施行。
该规范经此次修改的原条文规定同时废止。
中华人民共和国住房和城乡建设部201X年XX月XX日关于发布国家标准《风景名胜区规划规范》的通知建标[1999]267号根据国家计委《一九八九年工程建设标准定额制订修订计划>》（计综合[1989]30号文件附十）的要求，由建设部会同有关部门共同制定的《风景名胜区规划规范》，经有关部门会审，批准为强制性国家标准，编号为GB50298-1999，自2000年1月1日起施行。
本规范由建设部负责管理，中国城市规划设计研究院负责具体解释工作，建设部标准定额研究所组织中国建筑工业出版社出版发行。
负荷预测工作总结
负荷预测工作总结
负荷预测是电力系统运行中非常重要的一项工作，它能够帮助电力系统运营商
合理安排发电计划，保障电网运行的稳定性和可靠性。
在过去的一段时间里，我参与了负荷预测工作，并且总结了一些经验和教训。
首先，准确的数据是负荷预测工作的基础。
我们需要收集和整理历史负荷数据，包括不同时间段和不同季节的负荷情况。
同时，还需要考虑到外部因素对负荷的影响，比如天气、节假日等。
只有在有了足够准确的数据基础上，我们才能进行有效的负荷预测。
其次，合适的预测模型也是至关重要的。
在负荷预测工作中，我们需要选择合
适的预测模型，比如时间序列模型、神经网络模型等。
不同的模型适用于不同的情况，我们需要根据实际情况进行选择。
同时，模型的参数调整和优化也是必不可少的工作，只有在模型的选择和参数调整上下功夫，才能得到准确的预测结果。
最后，及时的反馈和修正也是负荷预测工作中的重要环节。
一旦发现预测结果
与实际情况有偏差，我们需要及时进行分析和修正，找出问题所在，并且调整预测模型和参数。
只有在不断的反馈和修正中，我们才能不断提高负荷预测的准确性和可靠性。
总的来说，负荷预测工作需要我们有充分的数据基础、合适的预测模型以及及
时的反馈和修正。
只有在这些方面下功夫，我们才能提高负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统的稳定运行提供有力的支持。
希望在未来的工作中，我们能够不断总结经验，不断提高负荷预测的水平，为电力系统的发展做出更大的贡献。
第二章 负荷预测13141
(1)
d n1 x1 a1 dt n1
(1)
an x1
(1)
b1 x2
(1)
b2 x3
(1)
bh1 xh
(1)
（6-43）
因为在预测中，提高阶次 n，预测精度提高并不明显，但相应的计算工 作量成倍增加，所以 n=1、h=1 的模型在电力负荷预测中应用较多，其 白化的微分方程 GM（1,1）表示为：
十三、时间序列预测
日前被广泛使用的时间序列负荷预测法有一阶自 回归、n阶自回归、回归与移动平均预测法。它们的 共同点在于从历史负荷数据的相戈关系出发，来预 测未来年的负荷。
（1）一阶自回归AR(1)
（2）n阶自回归AR(n)
电力负荷灰色预测技术 第五节 灰色系统预测法
灰色系统是针对黑色系统和白色系统而言的 白色系统：信息基本明确的系统 黑色系统：信息基本不明确的系统 灰色系统：信息部分明确，部分不明确的系统 电力系统：装机容量、输电线路参数等明确 人口增长、经济发展、气候不明确 方法： 利用已知的部分明确的信息， 通过形成必要的有限数列和微分方 程， 寻求各参数间的规律， 从而推导出不明确信息发展趋势的分析方法 一、灰色预测模型的建立（Grey Model，简称 GM） 1、模型类别的选择 GM（n,h）模型代表一个阶次为 n，变量个数为 h 的灰色模型，其白 化微分方程的一般形式为：
（6-46） （6-47）
(1)
YN [a (n) ( x1 ,2), a (n) ( x1 ,3),, a (n) ( x1 , N )]T
(1) (1)
因为 n=1，故有
YN [ x1 (2), x1 (3),, x1 ( N )]T
负荷预测工作总结
负荷预测工作总结
负荷预测工作是电力系统运行中至关重要的一环，它的准确性直接影响着电力系统的稳定运行和经济性。
在过去的一段时间里，我们团队进行了大量的负荷预测工作，并取得了一些成果和经验。
在这篇文章中，我将对我们的负荷预测工作进行总结和分析。
首先，我们深入研究了负荷预测的基本原理和方法，包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
我们发现不同的方法在不同的情况下都有其适用性，因此我们需要根据实际情况选择合适的方法进行预测。
其次，我们对历史数据进行了详细的分析和挖掘，包括负荷的季节性变化、日内变化和特殊事件对负荷的影响等。
通过对历史数据的深入分析，我们可以更好地理解负荷的规律和特点，从而提高预测的准确性。
另外，我们还建立了负荷预测的模型，并进行了模型的验证和调整。
我们发现模型的参数选择和调整对预测结果有着至关重要的影响，因此我们需要不断地对模型进行优化和改进。
最后，我们将负荷预测的结果与实际负荷进行了对比分析，并对预测结果的准确性进行了评估。
通过对比分析，我们可以及时发现预测结果的偏差和误差，并及时进行调整和改进。
总的来说，负荷预测工作是一项复杂而又重要的工作，需要我们不断地学习和实践。
通过这段时间的工作，我们不仅积累了丰富的经验，也发现了一些问题和挑战。
我们将继续努力，不断提高负荷预测的准确性和稳定性，为电力系统的安全稳定运行做出更大的贡献。
每日负荷预测工作总结
每日负荷预测工作总结
每日负荷预测是由一个中心站和安装在电力用户的假设干台终
端就组成了一个根本的电力负荷管理系统系统使用当地无委会批准
的一组频点，中心站电台采用高频点发射低频点接收的方式，终端机采用高频点接收，低频点发射的方式与之通信。
根本系统适用于地区和终端数量较小的系统。
随着终端数量的日益增多，系统巡测时间越来越长，一组频点已经不能满足系统要求，系统采用多频点模式，由于受到控制距离的远近、地形的影响等诸多因素的制约可以采用中继方式。
每日负荷预测工作内容：
1、远程自动抄表实现无论人在何处随时可抄用户的点表示数，解决了人工抄表所带来的错抄、估抄、漏抄等问题，提高了劳动生产率，也能杜绝窃电行为的发生，防止了供电企业的经济损失。
2、负荷电量分析、预测该系统不但能够采集用户的负荷、电量、电压、电流等各类用电数据，而且通过远程抄表功能实现电能表数据的实时或定时自动抄录，以上数据无论从多样性还是正确性均能满足负荷预测之需要。
3、防窃电技术和电压合格率监测窃电的最终反映就是电量的丧失，利用这一特性结合负荷管理装置便可以及时发现窃电行为。
电力负荷预测整理
名词解释1.负荷：是指电力需求量或者用电量，即广义负荷，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。
也可以说，负荷是发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。
电量是指负荷与时间的乘积。
2.有功负荷：是把电能转换为其他能量，并在用电设备中真是消耗掉的能量。
计算单位为千瓦。
3.无功负荷：在电能输送和转换过程中，需要建立磁场而消耗的功率。
它仅完成电磁能量的相互转换，并不做功，在这个意义上称为“无功”。
计算单位为千乏。
4.白色系统：信息完全已知的系统。
5.黑色系统：信息完全未知的系统。
6.灰色系统：部分信息已知，部分信息未知的系统。
简答题1.负荷预测的特点：不准确性，时间性，条件性，多方案性。
2.负荷预测的基本原理：可知性原理，相似性，可能性，反馈性，连续性，系统性。
3.产生误差的原因：构建的数学模型，预测方法的选择，资料的准确可靠性，意外事件的发生或情况的突变。
4.专家预测法：专家会议法；专家小组法（德尔菲法）：准备阶段，第一轮预测，反复预测，得出预测结果。
5.温特斯法：温特斯法是把具有线性趋势、季节变动和规则变动的时间序列进行因素分析，并与指数平滑法结合起来的季节预测方法。
温特斯法的步骤：（1）对一个历史数据判断它们是否存在季节性波动。
若存在，进一步确定季节性周期长度L（2）选定的值（3）计算初始值（4）计算各时期的值（5）按式子进行预测。
6.温特斯法的三个平滑方程式：7.直接弹性系数预测法：由以往的用电量和国民生产总之可分别求出它们的平均增长率，记为Ky和Kx，从而求得电力弹性系数E=Ky/Kx，如果以这种方法预测未来m年的弹性系数为，国民生产总值为，可得电力需求增长率为这样可有比例增长法得出第m年的用电量：8.水平趋势预测技术：一、全平均法：（1）直接式（2）循环式：（3）误差改正式：二、一次华东平均预测法：（1）预测公式：（2）循环式（误差改正式）：三、一次指数平滑预测法：（1）预测公式：（2）预测值计算：四、一次自适应系数预测法：9.线性趋势预测技术：包括二次滑动平均法、二次指数平滑法及二阶自适应系数预测法。
负荷预测
【负荷预测概述】负荷预测是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据，其中负荷是指电力需求量（功率）或用电量；负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容，是能量管理系统(EMS)的一个重要模块。
[编辑本段]【负荷的构成与特点】电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等，不同类型的负荷具有不同的特点和规律。
城市民用负荷主要来自城市居民家用电器的用电负荷，它具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。
商业负荷，主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。
虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷，但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。
此外，商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间，从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。
工业负荷是指用于工业生产的用电，一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位，它不仅取决于工业用户的工作方式(包括设备利用情况、企业的工作班制等)，而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。
农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。
此类负荷与工业负荷相比，受气候、季节等自然条件的影响很大，这是由农业生产的特点所决定的。
农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯的影响，但就电网而言，由于农业用电负荷集中的时间与城市工业负荷高峰时间有差别，所以对提高电网负荷率有好处。
从以上分析可知电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变、按日变，而且按周变，按年变，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性，负荷变化是连续的过程，一般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的，不同的季节，不同地区的气候，以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。
第二章电力负荷预测
年负荷曲线:每年每个月最大负荷变化状况。
1.05 1.00 0.95 0.90 0.85
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
负荷预测的定义
【定义】负荷预测是依据系统的运转特性、增容决策、自然条 件与社会影响等诸多要素，在满足一定精度要求的条件下，确 定未来某特定时辰的负荷数据，其中负荷是指电力需求量〔功 率〕或用电量。
在电力规划中，普遍运用的负荷概念是指国民经济全体 或部门对电力电量的消耗量的历史状况及未来的变化开展趋 向。
负荷目的、最高负荷、平均负荷、负荷
率
【负荷目的】 目前供电部门所分配的负荷目的，主要是指小时平均
的有功负荷目的， 而不是视在功率和无功功率。 【最高负荷】
电力负荷在某个时间距离内肯定出现一个最大值，称 为最高负荷。 【平均负荷】
=用电负荷+网损(线路和变压器损耗)+厂用电 国民经济行业用电：第一产业、第二产业、第三产业和居 民生活用电 第一产业：农、林、牧、渔、水利业 第二产业：工业和修建业 第三产业：国民经济行业用电中的其他剩余局部 一级负荷：中缀供电将形成人身伤亡，或在政治经济上有 严重损失的负荷； 二级负荷：中缀供电将影响重要用电单位的正常任务，或 将在政治经济上有较大损失的负荷； 三级负荷：不属于以上一级和二级的负荷。
电力负荷的时间序列开展进程。
此外，尚需研讨经济政策、经济开展水平、人均 支出变化、产业政策变化、产业结构调整、科技提高、 节能措施、需求侧管理、电价、各类相关动力与电力的 可转换性及其价钱、气候等要素与电力需求水平和特性 之间的影响，需剖析研讨电网的扩展和增强、城市电网 改造、供电条件改善、乡村电气化等对电力需求的影响。
在规划设计中负荷预测的内容
负荷计算知识点总结
负荷计算知识点总结一、概述负荷计算是电力系统设计中的重要环节，负荷计算的准确性直接关系到电网的可靠性和安全性。
负荷计算的主要目的是确定电力系统各部分的负荷需求，为系统的规划、设计、运行和维护提供准确可靠的数据。
负荷计算的主要内容包括负荷预测、负荷分布、负荷曲线分析和负荷特性研究等。
负荷预测是对未来一定时期内的负荷需求进行预测，包括短期负荷预测和长期负荷预测两种。
负荷分布是指负荷在电网中的分布情况，包括负荷点、负荷区和负荷中心等。
负荷曲线分析是对负荷随时间的变化规律进行分析，包括日负荷曲线、周负荷曲线和年负荷曲线等。
负荷特性研究是对负荷的性质和特点进行分析，包括负荷的峰谷特性、季节特性和地域特性等。
二、负荷预测1.短期负荷预测短期负荷预测是指对未来数小时至数天内的负荷需求进行预测。
短期负荷预测的主要方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络模型和灰色系统模型等。
时间序列分析是通过分析历史负荷数据的时间序列特征来进行预测，包括季节性、趋势性和周期性等。
回归分析是通过建立负荷与影响因素之间的数学关系来进行预测，包括天气因素、经济因素和社会因素等。
神经网络模型是利用神经元之间的连接权值和激活函数来模拟负荷与影响因素之间的非线性关系。
灰色系统模型是通过灰色系统理论来对不完全信息的系统进行建模和预测。
2.长期负荷预测长期负荷预测是指对未来数年至数十年内的负荷需求进行预测。
长期负荷预测的主要方法包括综合评估法、趋势分析法、经验推演法和系统动力学模型等。
综合评估法是通过综合考虑经济发展、能源政策、技术进步、人口增长和城市化等因素来进行预测。
趋势分析法是通过对历史负荷数据的趋势进行分析来进行预测，包括指数平滑法和趋势拟合法等。
经验推演法是通过对类似地区或类似行业的经验数据进行推演来进行预测。
系统动力学模型是通过对社会经济系统的结构和行为进行建模来进行预测。
三、负荷分布1.负荷点负荷点是指电网中负荷需求较大的用户点，通常包括工业企业、商业综合体、大型市政设施和重要公共建筑等。
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工程部-陈新建-负荷预测知识点总结一、基本概念1．负荷（1）定义负荷是指电力系统中，在某一时刻所承担的各类用电设备消费电功率的总和。
在负荷预测中一般进行的是年最大负荷预测，最大负荷—一年内整点负荷最大值。
电功率表示消耗电能的快慢，一个用电器功率的大小等于它在1秒内所消耗的电能。
电功率分为有功功率、无功功率和视在功率。
目前供电部门所分配的负荷指标，主要是指小时平均的有功功率指标，而不是视在功率和无功功率。
（2）负荷分类及特点➢按电力负荷所属行业划分(八大类)A．城乡居民生活用电负荷：主要为居民的家用电器，它具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。
B．国民经济行业用电负荷（农、林、牧、渔、水利业；工业；地质普查和勘探业；建筑业；交通运输业；商业、公共饮食业、宾馆、广告、物资供销和仓储业；其他事业）其中：工业负荷指用于工业生产的用电，一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位，它不仅取决于工业用户的工作方式，包括设备利用情况、企业的工作班制等，而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。
商业负荷主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。
但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。
此外，商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间，从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。
➢按不同用地性质划分工业用地负荷；居民生活用地；负荷商业金融用地负荷；行政办公用地负荷；交通运输用地负荷；文化娱乐用地负荷；教育科研用地负荷；其它部门用地负荷等➢按负载性质划分A．感性负荷：感性负荷指负载是线圈，一般常见的都是感性负载（如电机），需要消耗很多无功功率，因此需要进行补偿，以提高功率因数，降低线路损耗。
B．容性负荷：容性负荷指负载是电容。
产生无功功率，一般作为无功补偿设备使用。
➢按电压等级划分110kV用户负荷；35kV用户负荷；10kV用户负荷等➢按供电可靠性划分A．一类负荷：关系到国民经济的命脉及人民生命财产的安全，由于停电或突然停电造成的损失太大，故而这类用户是必须保证高度供电的可靠性。
B．三类负荷：类负荷在国民经济中的地位相比之下，不如一类用户重要，计划停电或事故停电虽然会造成较大的损失，但是这种损失是可以挽回的，一般情况下，电力系统至少要对这类用户提供中等程度的供电可靠性。
C．三类负荷：在国民经济中地位很低，与人民的生命财产安全并无关系,中断这类负荷的供电,带来的损失最小，因此，这类用户的供电可靠性是最低的。
➢按用户性质划分A．公网负荷；B．用户负荷➢按用电的部门属性划分A．工业用电：用电量大，用电比较稳定、均衡。
B．农业用电：季节性很强，用电在日内的变化相对较小，在月内、季度内和年度负荷不均衡C．交通运输用电：我国的交通运输用电比重较小，今后会有较大的增长，但用电比重不会有太大变化D．市政生活用电：目前我国市政生活用电不高，但今后随着日益现代化及生活水平的提高,市政生活用电的比重会有所上升。
➢按负荷的大小来划分：A．最大负荷：最大负荷也就是最高负荷或尖峰负荷B．平均负荷：平均负荷就是在一定观察统计时段内出现的负荷的平均值C．最小负荷：最小负荷又称为最低负荷或低谷负荷➢按电能的生产和销售过程：A．综合用电负荷：将工业、农业、邮电、交通、市政、商业以及城乡居民所消耗的功率相加，就得电力系统的综合用电负荷；B．供电负荷：综合用电负荷加网络损耗的功率就是系统中各发电厂应供应的功率，称为电力系统的供电负荷；C．发电负荷：供电负荷再加各发电厂本身消耗的功率，就是系统中各发电机应发的功率，称为电力系统的发电负荷。
（3）负荷特性及其构成很据电力负荷分类及各类负荷特点可知，电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变、按日变，而且按周变，按年变，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性，负荷变化是连续的过程，一般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的，不同的季节，不同地区的气候，以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。
以上特点决定了电力总负荷由以下四部分组成：基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量。
2．电量（1）定义电量是指在一段时间内，用电设备所需用电能的数量。
（2）分类及含义全社会用电量：在给定时间内在一区域内所有消耗电量的总和（包括自发自用部分）；网损耗电量：所有送电、变电和配电环节所损耗的电量，称为电力网的损耗电量；购电量：全社会用电量扣除自发自用电量即为购电量；售电量：购电量和网损之差即为售电量；供电量：在给定时间内，系统中所有发电厂总发电量同厂用电之差，称为供电量。
（3）电量增长规律电量的增长规律，可大致分为三种类型：E型电量—城市处于发展初、中级阶段的中小型城市，在预测期内，电量以近似指数规律增长，其年增长率比较大；G型电量—发展成熟的大型城市，其电量己经历过指数规律发展的阶段，在预测期内进入了一种具有饱和特性的发展阶段；S型电量—对一些初期用电量低，而发展又十分快的城市，在预测期内，负荷按一种S型曲线趋势增长。
3．年最大负荷利用小时数若以最大负荷来记，年用电量所能用的时间，计算公式为年用电量/最大负荷。
其反应一个地区负荷的平滑度，可以从侧面说明该地区负荷的同时率情况。
一般情况下，城市工业最大负荷利用小时数在6000小时、居民3000小时，商业3500小时。
二、负荷预测定义、意义及分类？1．负荷预测定义负荷预测是指在对地区长期调查分析的基础上，收集和积累本地区用电量和负荷的历史数据以及城市建设和各行各业发展的信息，综合考虑政治、经济、气候等相关因素，充分研究国民经济和社会发展各种相关因素与电力需求的关系，对规划区规划年电量、负荷进行预测。
2．负荷预测意义荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。
准确的负荷预测，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。
对于规划来讲负荷预测作为变电站选址、电网规划的基础，直接影响着设备选型、接线模式确定等。
3．负荷预测分类根据不同的预测目的，电力系统的负荷预测分为长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测和超短期负荷预测等四种。
一般说来，一小时以内的负荷预测为超短期负荷预测，用于安全监视、预防性控制和紧急状态处理；日负荷和周负荷预测为短期负荷预测，分别用于安排日调度计划和周调度计划，包括确定机组的起停、水火电的协调、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等；月至年的负荷预测为中期负荷预测，主要确定水库的运行方式和设备大修计划等；电源规划和发展时，需要数年至数十年的长期负荷预测。
在《城市电力网规划设计导则》中对负荷预测年限的规定为近期（0~5年），中期（10~15年），远期（20~30年）。
根据预测范围的不同，电力系统的负荷预测分为规划区全区负荷预测和规划区负荷分布预测。
三、负荷预测所需数据收集及注意事项？1．所需数据及收集部门历史电量负荷数据：计划部门，调度中心和运营部门市政类资料：规划局规划设计院，政府和统计部门调查数据：电力相关部门，市政规划相关部门和经验数据2．数据分析对于历史年电量负荷数据分析其历史年发展趋势，是否存在畸变数据，分析其畸变原因；同时各产业用电发展情况，对比地区产业结构情况进行分析；负荷特性分析等。
3．注意事项对收集到的数据应分析其统计口径是否一致，确定收集到的数据是哪类，比如负荷是否为年最大负荷，电量为全社会用电量还是供电量等，相关负荷指标数据等不易收集数据克参照其他地区进行。
四、负荷预测的方法有哪些？1．依据历史年电力电量数据采用的不同数学模型进行预测；2．是利用当地用地性质规划进行的负荷密度指标法；3．是依据电力电量相关的经济数据进行的相关系数法；4．是运用以上几种方法进行的综合预测法。
五、负荷预测的思路？首先是对规划区数据进行收集、分析，其中包含经济数据（历史年及地区规划）、电力电量数据、市政类类数据（规划区人口、各区块容积率等）和调查类数据；其次确定规划方法，通过对规划区数据的分析，针对地区特点选择合适的规划方法；再次进行规划区负荷预测，依据规划区数据采用确定的预测方法进行预测； 最后进行预测结果的校核，从横向、纵向分别进行对比校核。
六、预测结果的校核、参考指标的确定？对预测结果进行校核是一般分为两个方面的校核：首先是纵向校核，纵向校核指的是和规划地区历史年的发展相校核，分析预测结果与历史年数据的差异性，如增长率是否符合地区发展阶段，年最大负荷利用小时数是否和地区产业结构调整是否一致等；其次是横向校核，横向校核指将预测结果与其他地区（定位相似）的预测结果或者现状发展阶段进行比较。
预测方法附一、数学模型预测法根据数学模型的建模方式的不通，数学模型预测法分为时间序列模型、灰色系统模型、相关分析模型。
1．时间序列模型时间序列模型包含回归模型、指数平滑模型、移动平均模型等：（1）回归模型➢ 一元线性回归由于这些数据都是时间（或其它变量，例如温度）的函数，因此，若以X 表示负荷，则它作为时间（或其它变量）的线性函数，可表示为i i bt a X +=+i e其中，i X 是一个正态分布的随机变量，它的平均值是i a bt +（对时刻i t 来说），方差为x V ，而i e 是随机干扰，正是由于有这样的一个随机干扰，i X 才成为随机变量，a 与b 是待定系数，且与i X 无关。
对全过程来说，干扰总和为零。
假如观测的数据数目为N ，而X 在任何时刻i t 的估计值为t t X a bt ∧=+则残差为()X a bt t t --，而残差的平方和 21(,)()n t t i Q a b X a bt ==--∑所以，系数a 与b 的最佳值应当由Q(a , b)求极小值来获得，也就是令 (,)0Q a b a ∂=∂ ，(,)0Q a b b ∂=∂由这两个方程并在计算中加入简化可以得到t b X a ∧∧-= ，121()()()N t i N t i t t X X b t t ∧==--=-∑∑ 这里，X 是i X 的平均值。
t 是平均时间。
➢ 非线性回归在可能采用的拟和曲线中，绝大多数拟和曲线都需要应用非线性回归来获得。
某些非线性问题，可以通过变化成线性回归来处理。
将曲线模型经适当变换，化为线性模型，然后用最小二乘法原理求未知参数的估计值，就得到了所求的模拟曲线。
对于一些最典型的非线性回归方程，可以经过如下的变量变换成线性回归问题来分析。