电网负荷预测方法、设备及相关设备的制作方法
电力系统负荷预测方法分析及应用
电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤摘要：本⽂⾸先简要介绍了电⼒系统负荷预测的基本原理，然后系统地介绍和分析了⼏种主要的电⼒系统负荷预测的⽅法及其应⽤。
关键词：电⼒系统；负荷预测；基本原理1.引⾔负荷预测就是以已知的电⼒需求为出发点，详细分析电⼒的历史数据并综合考虑政治、⽓候、经济等⼀些相关的因素，对以后⽤电需求做出预测与估计。
负荷预测包含两⽅⾯，即预测未来的需求量和未来的⽤电量前者的预测可以决定发电、输电、配电系统容量的⼤⼩，⽤电量能够决定发电设备的类型。
负荷预测的⽬的是提供负荷发展的⽔平，通过分析，可以确定每个供电区、各规划年供⽤电量，规划地区总的负荷发展⽔平以及每⼀规划年⽤电负荷的构成等。
负荷预测是电⼒系统调度、规划、供电等管理部门的基础⼯作；准确、有效的负荷预测不仅可以合理安排电⽹内部机组的启停、保持电⽹安全稳定的运⾏，还可以减少⼀些不必要的储备容量，合理安排检修计划；从⽽保证了正常的⽣产，有利于经济效益和社会效益的提⾼。
2.电⼒系统负荷预测的原理通常来说预测电⼒系统负荷最直接最有效的⽅法是建⽴⼀个负荷模型，该模型有两层含义：⼀是负荷的时空特性，⼆是负荷电压和频率特性。
对于负荷的时空特性指的是随着时间与空间的不同分布，负荷的分布也会不同。
这种负荷模型往往是⽐较复杂的，研究⼈员通常是采⽤负荷时间曲线来描述这种特性。
这样负荷曲线以时间为依据，就可以分为⽇负荷、周负荷、季负荷以及年负荷；如果换成以时空⾓度为划分依据，则此曲钱⼜可分为系统、节点和⽤户三种负荷曲线；若按照负荷的性质来分，负荷曲线⼜可以分为⼯业、农业、市政以及⽣活负荷等。
在⼀般的安全运⾏的过程中，负荷模型指的就是未来时空特性，因此也可以将此作为负荷预测模型。
通常负荷预测模型包含的内容是⾮常⼴泛的，在运⾏的过程中不仅能进⾏短期或者实时的负荷预测，还能在规划电⼒系统时做长期的预测。
负荷的预测通常采⽤的是概率统计，有效地分析⼯具即为时间序列分析，由于是预测未来的负荷，所以会存在或多或少误差。
负荷预测方法
式 预测特点——数据基本单调变化、无周期性 影响因素——经济发展、人口、产业结构、电价政策 算法——外推、时间序列、灰色理论
不同周期负荷预测
中期——月负荷预测
预测对象——负荷/电量的月度统计数据 作用——月度检修计划、运行方式、水库调度 预测特点——线性、周期性 影响因素——大用户生产计划、产业结构、电价政策 算法——外推、时间序列、人工神经网络
指标要求
负荷预报月运行率 ≥ 96%（100%） 月负荷预报准确率
用电负荷高于1000万千瓦的电网，准确率≥ 97.5％（99%） 用电负荷高于500万千瓦的电网，准确率≥ 95.5％（97%） 用电负荷小于500万千瓦的电网，准确率≥ 94.5％（96%）
月最高（低）负荷预报准确率
用电负荷高于1000万千瓦的电网，准确率≥ 97.5％（99%） 用电负荷高于500万千瓦的电网，准确率≥ 95.5％（97%） 用电负荷小于500万千瓦的电网，准确率≥ 94.5％（96%）
相关因素
负荷构成 负荷随时间变化规律 气象变化的影响 负荷随机波动 负荷分区
负荷预测基本模型
Pl t BtW t StV t
Pl t ： 时刻 t 的总负荷； Bt ： 时刻 t 的基本负荷分量； Wt ： 时刻 t 的天气敏感负荷分量； St ： 时刻 t 的特别事件负荷分量； V t ： 时刻 t 的随机负荷。
性同其他因素（如：气象因素）的分析功能
历史负荷维护
通过鼠标修改负荷曲线 取SCADA历史库数据 按点维护 按区间维护 当日负荷维护
超短期负荷预测功能
预测未来1小时到几小时的负荷 结果提供给实时经济调度 AGC超前闭环控制 可扩展到当日24：00或24小时 为日内调度服务
基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型
基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型目录一、摘要 (1)二、内容概要 (1)三、背景及意义 (2)四、相关理论及技术 (3)4.1 配电网全域大数据 (4)4.2 负荷智能预测模型 (5)五、模型构建与实现 (6)5.1 数据预处理 (7)5.2 特征工程 (8)5.3 模型训练与验证 (9)5.4 模型优化与调整 (11)六、实证分析 (12)6.1 实验环境与参数设置 (13)6.2 实验结果展示 (15)6.3 结果分析 (16)七、模型应用与推广 (17)八、结论与展望 (18)一、摘要随着互联网+、大数据时代的到来，电力系统面临着日益严重的负荷预测挑战。
为了实现更精确、更高效的负荷预测，本文提出了一种基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型。
该模型通过整合配电网运行的实时数据、历史数据和天气数据等多源信息，结合先进的数据挖掘和机器学习技术，对未来一段时间内配电网的负荷情况进行预测。
二、内容概要本文档主要围绕“基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型”进行阐述。
通过综述相关领域的背景与研究现状，为后续模型介绍做好铺垫。
详细描述了模型的构建过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练与验证等关键步骤。
展示了模型在实际应用中的表现，并对其未来发展趋势进行了展望。
背景与意义：介绍了智能电网的发展趋势和负荷预测的重要性，指出了现有预测方法的不足之处，为本模型的提出提供了背景和动机。
相关研究综述：回顾了配电网大数据分析、负荷预测以及人工智能技术在相关领域的应用，为本研究提供了理论基础和研究思路。
模型构建：详细阐述了从数据预处理、特征提取到模型训练与验证的全过程，包括数据清洗、特征选择、模型构建、参数优化等关键步骤。
实证分析：通过实际案例展示了模型的预测效果，证明了本模型在配电网负荷预测中的有效性和可行性。
总结与展望：对本模型的特点、优势进行了总结，并指出了未来可能的研究方向和应用前景。
三、背景及意义随着互联网+、大数据时代的到来，电力系统正面临着日益严重的供需不平衡和能源浪费问题。
电力负荷预测精准度的研究
电力负荷预测精准度的研究摘要：在电力系统的整体经济性运行中，加强电力负荷预测，提高负荷预测精准度，是提高电网监测管理水平的有效途径。
负荷预测主要分为短期、中期和长期负荷预测。
基于此，对电力负荷预测精准度进行研究，以供参考。
关键词：负荷预测；精准度；电力系统；经济性运行引言在经济迅速发展的背景下，电力消耗大幅度增加。
准确的电力负荷预测可以帮助电力系统管理人员以科学和有效的方式管理电力使用情况，从而减少资源浪费和发电成本，并最大限度地优化现有和现有电网的能源分配根据历史上某个时间点的能量负荷数据预测未来负荷可视为一个时间序列预测问题。
目前，电力负荷预测的常用方法有灰色预测法、矢量机法、随机林业法、有限玻尔兹曼机法等。
1电力负荷预测概述为了准确预测电力负荷并采取适当行动，必须了解电力负荷预测的概念，这也是电力系统工作的一个重要组成部分。
根据工作目标和时间，负荷预测一般分为四类:(1)非常短期的预测；(2)短期预测；(3)中期预测；(4)长期预测。
不同的预测是在不同的阶段得出的，为预测电力系统经济运行的负荷创造了条件。
在这种情况下，短期预测是指对短期内电力状况和负荷能力的预测，通常可以在以小时为主要分割点的短期预测中实现，即能源使用的具体情况这种预测的最明显好处是，它有助于确保一段时间内的电力稳定，有效地控制电力质量，并有效地防止安全事故。
2电力负荷预测方法以及影响总能耗的负荷预测:比例因子的增长预测方法。
股权增加比率的估计依据是，将一个城市规划期间的能耗增加率与上一期间的数据进行比较，将历史数据与预测和预测未来能耗与该比率的比例系数进行比较。
二、弹性模量预测方法。
弹性系数的估计是根据能耗与上一期间国内生产平均增长率的比较，计算出弹性系数E = KX，以确定第一年能源需求负荷的增长率，从而计算出今后n年的弹性系数e和总收入率KX。
短期供电预测是以历史数据为基础的数学模型，预测短期内电力负荷的未来变化。
电力系统短期负荷具有不确定性和随机性质，使电力系统负荷预测具有四个主要特点:(1)预测结果不确定:负荷预测受许多复杂因素的影响，影响不断变化。
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。
电力系统的负荷预测与调度策略
电力系统的负荷预测与调度策略电力系统的负荷预测与调度策略是一个关键的问题，对电力系统的稳定运行和规划具有重要意义。
准确地预测负荷并制定合理的调度策略，可以保证电力系统的供需平衡，提高电网的可靠性和经济性。
一、负荷预测负荷预测是在一定时间范围内，根据过去的负荷数据和其他相关因素，预测未来某一时刻或某个时间段的电力负荷。
负荷预测的准确性直接影响电力系统的调度和供电安排。
1.1 数据预处理在进行负荷预测之前，需要对原始负荷数据进行预处理。
预处理的目的是消除数据中的异常值，平滑数据，去除季节性和趋势性等因素的影响，从而得到可靠的负荷数据。
1.2 常见的预测方法负荷预测涉及很多复杂的模型和算法，常见的负荷预测方法包括回归分析、时间序列分析、神经网络、支持向量机等。
这些方法都有各自的优缺点和适用范围。
回归分析是常用的负荷预测方法，通过建立负荷与相关因素之间的函数关系进行预测。
时间序列分析则是基于过去的负荷数据来预测未来的负荷，使用自回归、移动平均或指数平滑等方法。
神经网络模型则采用人工神经网络的方法，综合考虑多个因素对负荷进行预测。
支持向量机方法则通过构建最优超平面将数据进行分类，预测负荷的变化趋势。
1.3 模型评估预测模型的准确性需要进行评估。
常用的评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
评估结果将帮助决策者选择最合适的负荷预测模型。
二、调度策略基于负荷预测的结果，电力系统需要制定合理的调度策略，以实现供需平衡，提高电网的可靠性和经济性。
2.1 负荷平衡调度负荷平衡调度是指通过合理安排电力资源，使得电力系统的供需平衡，避免负荷过大或过小造成的问题。
调度员需要根据实时负荷情况和预测结果，合理地调整发电机组的运行方式和输出功率，及时采取别的措施来保持供电的稳定性。
2.2 电力市场调度电力市场调度是在电力市场运行机制下，根据市场供需关系和价格，对电力资源进行合理调度的过程。
通过电力市场调度，可以最大化社会效益，使电力供应商和需求方都能得到合理的收益。
基于智能算法的智慧电网电力负荷预测与优化
基于智能算法的智慧电网电力负荷预测与优化随着社会经济的发展和人们对能源需求的不断增长，电力负荷预测和优化成为智慧电网的重要研究领域。
智慧电网的目标是实现电网的智能化管理和高效运行，以提高电力系统的可靠性、稳定性和经济性。
而电力负荷预测和优化作为智慧电网的关键技术，可以通过合理预测和优化电力负荷，实现电网资源的有效利用和能源的节约。
在智慧电网中，电力负荷预测是实现电网智能化管理的基础。
根据历史负荷数据、天气因素以及其他相关因素，通过智能算法构建预测模型来预测未来一段时间内的负荷情况。
预测的准确性对电力系统的运行至关重要，因为预测误差较大可能导致电力系统的过负荷或供电不足，从而影响电力系统的稳定运行。
一种常见的智能算法应用于电力负荷预测的方法是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，可以通过学习历史数据的规律性，预测未来的电力负荷。
通过建立一个神经网络模型，利用历史数据对网络进行训练和优化，最终得到预测结果。
人工神经网络由于其强大的非线性逼近能力和灵活性，被广泛应用于电力负荷预测。
除了人工神经网络外，遗传算法也是智慧电网电力负荷预测中常用的智能算法。
遗传算法是一种仿生学计算方法，通过模拟自然的进化机制来搜索最优解。
在电力负荷预测中，遗传算法可以用来优化预测模型的结构和参数，提高预测准确性。
遗传算法通过不断迭代演化，根据适应度评价函数的指导，从初始种群中选择优秀个体进行交叉和变异，最终得到更优的预测模型。
此外，粒子群优化算法也是一种常用的智能算法应用于电力负荷预测的方法。
粒子群优化算法受到鸟群觅食行为的启发，通过模拟鸟群的行为来搜索最优解。
在电力负荷预测中，可以将预测模型的参数看作粒子的位置，根据适应度评价函数的指导，在搜索空间中寻找最优解。
通过不断迭代更新粒子的位置和速度，粒子群优化算法可以逐渐趋向于最优解，提高电力负荷预测的准确性。
配电网负荷预测方法及算例应用
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。
3）将式（2-10）得到的回归系数代入回归方程，预测规划期各年的值。
电力系统中的电力负荷预测与节能控制技术
电力系统中的电力负荷预测与节能控制技术电力是现代社会发展不可或缺的能源之一，而电力负荷的准确预测和节能控制技术则成为保障电力系统稳定运行和可持续发展的重要环节。
本文将重点探讨电力系统中的电力负荷预测与节能控制技术，包括其定义、目的、方法以及对电力系统运行的意义。
一、电力负荷预测的概念与意义电力负荷预测是指根据过去的用电数据和其他相关信息，通过建立数学模型、运用统计学和人工智能等方法，预测未来一段时间内的电力需求量。
其准确性对电力系统运行具有重要意义，主要包括以下几个方面：首先，电力负荷预测是电力系统规划和运行的基础。
通过准确预测电力负荷，电力系统可以合理安排发电设备的运行和调度，优化电力资源利用效率，提高供电可靠性。
其次，电力负荷预测有助于提升电力系统调度的精确性。
预测准确的电力负荷可以为调度员提供重要参考，帮助其制定合理的发电计划和电网调度策略，避免出现过载或供电不足等问题。
最后，电力负荷预测可以为用户提供参考和指导。
用户可以根据预测结果合理安排用电计划，以避免高峰时段用电过载，同时也可以引导用户采取节能措施，降低用电峰值，减少对电力系统的压力。
二、电力负荷预测的方法电力负荷预测主要依靠数学统计和人工智能等方法来实现。
以下介绍几种常见的电力负荷预测方法：1. 基于统计学的方法：该方法主要是通过对历史用电数据进行分析和建模，利用统计学原理进行未来负荷量的预测。
常用的统计学方法包括回归分析、时间序列分析等。
这些方法具有构建简单、计算速度快等特点，适用于负荷波动较小的情况。
2. 基于人工智能的方法：随着人工智能技术的不断发展，越来越多的研究开始采用人工智能方法来进行电力负荷预测。
其中，人工神经网络（ANN）是一种常用的方法，它模拟了人脑神经元的工作原理，能够学习和适应负荷变化的规律。
其他人工智能技术如遗传算法、模糊逻辑等也被广泛应用于电力负荷预测领域。
3. 基于数据挖掘的方法：数据挖掘是从大量数据中发现未知模式的过程，也被应用于电力负荷预测中。
电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化研究
电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化研究摘要：电力系统作为城市生命线工程的重要细成部分，对于维持城市生存功能发挥着重要作用。
随着社会现代化进程的加快，经济建设和国民生活对电能的依赖性越来越强，对电力的需求量越来越大，对供电质量与供电可靠性的要求越来越高，因此，实现电力系统的智能化控制，保证电力系统能够安全稳定经济运行，不仅有利于维系城市正常的生存功能，还有利于优化资源配置，缓解能源压力，具有重要的理论意义和工程价值。
鉴于此，本文主要分析电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化。
关键词：电力系统；短期负荷预测；经济调度1、负荷预测的分类负荷预测依据所预报时间段的长短，可划分为三种类型，即短期、中期与长期。
对于长期负荷预测而言，多指时间为5年或超过5年；中期负荷预测多指5年以下1年以上；短期符合则为几个月、几天、几小时甚至更短的时间。
为了能够获取更为准确且合理的预测结果，需合理考量如下问题：1.1、预测方法的多样性因负荷预测完成与某个特定（假设）的条件下，其中往往存有诸多难以确定的各项因素，如若对其预测选用单一方法完成，则最终结果往往存有偏差，难以令人满意，所以，需选择多种预测方法联合应用，且与本地区所存特点及现实情况相结合，开展全面、合理、系统化的分析工作，最终获取详实的预测结果。
1.2、统计分析的全面性需对各种相关资料进行科学、系统化研究与分析，客观的进行统计分析，此乃将预测工作做好的前提与基础。
1.3、基础资料的可靠性对大量准确、全面资料进行掌握与搜集，善于去除劣质资料，准确辨识那些不良数据，做到去伪存真。
2、短期负荷预测的研究方法2.1、传统预测方法（1）回归分析法回归分析法是负荷预测中最传统的方法之一，也是很常用的方法。
它根据历史负荷样本变化的规律和影响因素，寻找自变量和因变量之间的回归方程，从而确定模型的参数并进行预测。
整体上来看，该方法结构原理简单，预测速度快。
（2）趋势外推法趋势外推法认为事物的发展是渐变的，依据过去和现在的发展规律，可以预测出它的未来趋势和状态。
电力负荷预测理论与方法
电力负荷预测理论与方法电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的根底。
在当前电力发展迅速和供给紧张的情况下，合理地开展电力系统规划和运行极其重要。
1电力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。
城市民用负荷主要是城市居民的家用电器，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严密相关。
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、季节因素都有严密的联系，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异，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。
电力负荷的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。
电力负荷建设方案
-预防性维护：制定预防性维护计划，延长设备使用寿命。
-应急响应：建立应急响应机制，快速处理电网故障和突发事件。
-技术更新改造：跟踪电力技术发展，适时进行设备更新和技术改造。
5.合规性与法律支持
-政策遵循：确保方案符合国家电力政策、法律法规和行业标准。
第2篇
电力负荷建设方案
一、前言
鉴于我国经济社会发展对电力需求的持续增长，保障电力供应的稳定性、可靠性和经济性成为当务之急。本方案旨在通过系统分析和科学规划，提出一套全面、详尽的电力负荷建设方案，以支持电力系统的可持续发展。
二、目标定位
1.保障供电安全：确保电力供应满足经济社会发展需求，无断电、限电情况发生。
3.法律法规变化风险：密切关注法律法规动态，及时调整方案。
4.资金风险：积极争取政府支持，多渠道筹集资金。
六、总结
本方案旨在制定一套合法合规、科学合理的电力负荷建设方案，以满足日益增长的电力需求，提高供电质量。通过电力设施规划和建设、运行与维护、合法合规等方面的措施，确保项目顺利实施，为经济社会发展提供有力保障。在实施过程中，需密切关注风险因素，采取相应措施，确保项目取得预期效果。
2.电力设施规划
根据电力负荷预测结果，结合区域电网现状，合理规划电力设施，包括：
1)变电站：根据负荷密度和供电范围，确定变电站的容量、数量和位置。
2)输电线路：合理选择线路路径、导线截面和线路型式，确保输电能力。
3)配电网：优化配电网结构，提高供电可靠性。
4)储能设施：考虑新能源接入和调峰需求，规划储能设施布局。
2.提高能源效率：优化电力资源配置，降低线损，提升能源使用效率。
3.促进环境和谐：适应新能源发展，减少碳排放，支持绿色能源消费。
电力负荷预测方法与应用
电力负荷预测方法与应用一、概述电力工业是国民经济的基础工业。
随着我国产业结构完善和人民整体生活水平的改善，对电能的需求逐年加大，同时对电力质量的要求也越来越高，且由于电能生产和消费的同时性，对电网建设和布局提出了更高的要求。
电力负荷预测是电网规划建设的依据和基础。
随着电力工业在国民经济中扮演着越来越重要的角色，电力负荷的正确预测显得尤为重要。
电力负荷预测是指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。
电力负荷预测结果的准确与否直接关系到电力投资的效益，供电的可靠性，用电需求的正常发展，以及社会的经济效益和社会效益。
但要做到预测准确或较准确是很困难的，因为影响电力负荷预测的因素相当多，且由于各地区产业结构和人民生活水平不同，各具体因素对电力负荷预测的敏感度是不一样的，因而电力负荷预测具模糊性。
回顾我国“十五”期间的预测情况与实际发展情况是很有意义的。
基于“九五”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，我国制定的“十五”规划对电力工业发展提出了“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“十五”规划中预测：“十五”期间我国经济增长速度为年均7%左右，电力需求的平均增长速度为5%，到2005年全国发电装机容量将达到3.9亿千瓦，全国发电量将达到17500亿千瓦时以上。
国家电力公司电力工业“十五”计划及2015年远景规划中预测：“十五”期间我国GDP年均增长7%左右，电力需求的平均增长速度在4.5%~5.0%之间，到2005年全国发电装机容量将达到3.65亿千瓦，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2005年年底，全国发电装机容量达到5.17亿千瓦，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。
电网调度运行中的预控措施分析
电网调度运行中的预控措施分析电网调度运行中的预控措施是指在电网运行过程中，根据电力市场情况、电网负荷变化、电力设备运行状态等影响因素的预测和分析，提前采取一系列调控措施，以保证电网的安全可靠运行。
这些措施主要包括：1. 预测和调整负荷。
通过对负荷数据的统计和分析，准确预测未来一段时间内的负荷变化趋势，提前做好负荷调整准备。
根据负荷的特点，采取合理的负荷切除和负荷转移措施，确保电网的供需平衡。
2. 预测和调整电力市场交易。
根据电力市场的供需情况和价格变动趋势，预测未来一段时间内的市场交易情况，并及时进行交易调整。
在电力市场供应过剩时，采取降低电价、增加购电量等调控措施；在供应不足时，则采取提高电价、限制购电量等措施，以调整市场交易，保证电网的供需平衡和电力供应的稳定。
3. 预防和控制电网事故。
通过对电力设备运行状态的监测和分析，及时发现可能存在的故障隐患，并采取相应的维修和保护措施，防止电网事故的发生。
定期对设备进行巡检和维护，及时更换老化设备，加强对重要设备的监测和保护等。
4. 制定和调整应急预案。
根据电力市场和电网运行情况的变化，制定和调整相应的应急预案，以应对可能发生的突发事件和紧急情况。
制定针对大规模停电的应急处理方案，明确各部门的职责和行动步骤；制定应对极端恶劣天气的应急预案，确保电网的快速恢复和安全运行等。
5. 加强与其他部门的协调与合作。
电网调度运行涉及多个部门和单位的协作和合作，需要加强沟通和协调。
与电力公司、能源监管部门、气象部门、公安消防部门等建立密切的合作关系，及时共享信息和资源，共同制定和实施预控措施。
电网调度运行中的预控措施需要依靠科学的预测和分析方法，积累丰富的实践经验，加强与相关部门的合作，持续不断地完善和强化，以确保电网的安全、可靠、高效运行。
供电公司负荷监测制度范本
供电公司负荷监测制度范本一、总则为确保电网安全稳定运行，提高供电服务质量，满足客户用电需求，根据国家电力公司相关规定，制定本制度。
本制度适用于我公司对电网负荷的监测、分析、预测和管理等工作。
二、负荷监测1. 监测范围：我公司负责监测的电网范围包括市区、乡镇及特殊用电客户。
2. 监测内容：主要包括电网负荷、电压、电流、功率因数等参数。
3. 监测方式：采用实时监测、定时监测和特殊时期监测相结合的方式。
4. 监测设备：配置先进的负荷监测设备，确保监测数据准确可靠。
5. 监测人员：设立专门的负荷监测岗位，培训合格的监测人员，确保监测工作顺利进行。
三、负荷分析1. 分析目的：通过对负荷数据的分析，了解电网运行状况，为调度、规划、营销等部门提供决策依据。
2. 分析方法：采用统计分析、趋势分析、关联分析等方法，对负荷数据进行深入挖掘。
3. 分析周期：定期对负荷数据进行分析，特殊时期可根据需要进行实时分析。
4. 分析报告：编制负荷分析报告，及时向公司领导及相关部门汇报，并提出改进措施。
四、负荷预测1. 预测目的：为电力调度、电网规划、设备采购等提供准确的负荷预测数据。
2. 预测方法：结合历史负荷数据、天气情况、经济发展等因素，采用时间序列分析、回归分析等方法进行预测。
3. 预测周期：定期进行负荷预测，特殊时期可根据需要进行实时预测。
4. 预测结果：编制负荷预测报告，及时向公司领导及相关部门汇报。
五、负荷管理1. 管理措施：根据负荷监测、分析和预测结果，采取相应的管理措施，确保电网安全稳定运行。
2. 设备改造：针对负荷变化，及时调整电网设备容量，提高设备利用率。
3. 调度优化：根据负荷预测结果，优化电力调度，合理分配电力资源。
4. 客户服务：针对特殊负荷需求，提供个性化服务，协助客户合理使用电力。
六、制度保障1. 组织保障：成立负荷监测管理领导小组，明确各部门职责，确保工作落实。
2. 人员保障：加强对负荷监测人员的培训和考核，提高业务水平。
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本申请实施例公开了一种电网负荷预测方法、装置及相关设备，方法包括：采集历史负荷数据序列并进行预处理；利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集；将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值；叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。
上述方法充分考虑了不同外部敏感因素的影响，有效避免过拟合情况的发生，提高了复杂环境下负荷预测的精度，同时减少了负荷预测模型的输入特征数量，有助于提高负荷预测的效率，解决了由于干扰因素或负荷数据的随机性导致的预测精度低的技术问题。
权利要求书1.一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括：S1，采集历史负荷数据序列并进行预处理；S2，利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；S3，基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集；S4，将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值：S5，叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种电网负荷预测方法，其特征在于，步骤S3具体包括：S21，找出原始的历史负荷数据序列x(t)中所有局部极大值点和局部极小值点，然后用两条光滑的曲线将所有的极小值点与极大值点分别连接，形成x(t)的下包络线elow(t)和上包络线eup(t)；S22，计算上包络线eup(t)和下包络线elow(t)的平均值m1(t)，即S23，计算原始的历史负荷数据序列x(t)和包络线均值m1(t)的差值h1(t)，即h1(t)＝x(t)-m1(t)；S24，如果h1(t)满足IMF条件，那么h1(t)就是求得的第一个IMF分量；否则应将h1(t)视为原始的历史负荷数据序列，重复步骤S31至步骤S33，直到第k次迭代后的差值满足IMF条件成为第一个IMF分量，记为通过限定标准差SD来判断筛选过程是否停止，以此判断是否为IMF分量：其中为的上下包络线的平均值；S25，从历史负荷数据序列x(t)中将第一个IMF分量αIMF1分离出后，即可得到x(t)的剩余分量r1(t)，即r1(t)＝x(t)-αIMF1(t)；S26，将t1(t)作为新的历史负荷数据序列，再重复以上步骤，直到剩余分量的幅值比预设值小或残余分量变为单调函数或常数为止，即可得到x(t)的所有IMF分量和剩余分量。
3.根据权利要求1所述的一种电网负荷预测方法，其特征在于，步骤S4具体包括：计算获取各个分量与各个分量的影响因素的最大相关性，计算公式为：其中，xi为特征，表示各分量的影响因素；y表示各个分量；J为特征集，是特征xi的集合；|J|为特征集J中的特征的数量；D为特征集J中各特征xi与各个分量y之间互信息的均值；I(xi，y)为特征xi与各个分量y之间的互信息。
4.根据权利要求1所述的一种电网负荷预测方法，其特征在于，步骤S1具体包括：依据电力系统负荷曲线具有平滑性的特点，将异常点的上一个历史负荷数据与下一个历史负荷数据取平均值得到该点的负荷数据。
5.根据权利要求1所述的一种电网负荷预测方法，其特征在于，步骤S1之后，还包括：对历史负荷数据序列进行归一化转换处理，转换公式为其中yi为经归一化处理后的数据，xi 为经预处理后历史负荷数据中的最小值，xmax为经预处理后历史负荷数据中的最大值。
6.根据权利要求5所述的一种电网负荷预测方法，其特征在于，对历史负荷数据序列进行归一化转换处理之后，还包括：对经归一化转换处理的数据，用pdist函数求出各输入变量基于欧式距离的相似矩阵；使用linkage函数产生基于加权平均距离的聚类树；用cophenet函数评价聚类信息；用cluster函数进行聚类，并返回聚类列。
7.一种电网负荷预测装置，其特征在于，包括：预处理单元，用于采集历史负荷数据序列并进行预处理；分解单元，用于利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；提取单元，用于基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集；计算单元，用于将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值；叠加单元，用于叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。
8.一种电网负荷预测设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-6任一项所述的电网负荷预测方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-6任一项所述的电网负荷预测方法。
10.一种包括指令的计算机程序产品，其特征在于，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1-6任一项所述的电网负荷预测方法。
技术说明书一种电网负荷预测方法、装置及相关设备技术领域本申请涉及电网负荷预测技术领域，尤其涉及一种电网负荷预测方法、装置及相关设备。
背景技术负荷预测是电力系统安全稳定运行的重要依据，也是电力系统规划、计划和调度的一项基本工作。
随着智能电网技术的飞速发展，电力生产和消费更加市场化，负荷预测的实时结果数据将成为电力交易中最重要的数据之一，这就对负荷预测的准确性和实时性提出了更高的要求。
准确的负荷预测对于保证各经济实体的利益具有基础性的作用，电力系统各环节的运行规划都有赖于准确的负荷预测。
其中发电企业需要准确的负荷预测以避免其报价过低或者不能满发；输配电企业需要准确的负荷预测以保证各条线路输送的容量经济且安全；配售电企业需要负荷预测以准确地把握用户负荷的需求，及时反应市场的变化波动以提高自身的竞争力。
现有技术中所提出的预测方法分为传统算法和人工智能算法，配电网负荷受诸多随机因素干扰，尤其是气象因素对其造成了直接干扰。
对于这些干扰因素，传统预测方法既不能剔除干扰因素，也不能将其考虑到负荷预测的模型中去，因而达不到预测精度的要求。
人工智能算法(支持向量机、模糊神经网络等)在进行负荷预测时，可以将诸多干扰因素考虑进负荷模型中，但是配电网负荷是非线性数据，由于人工智能算法不能很好地处理非线性数据，在很大程度上降低了训练速度和精确度。
技术内容本申请实施例提供了一种的方法、相关设备以及系统，解决由于干扰因素或负荷数据的随机性导致的预测精度低的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括：S1，采集历史负荷数据序列并进行预处理；S2，利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；S3，基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集；S4，将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值；S5，叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。
优选的，步骤S3具体包括：S21，找出原始的历史负荷数据序列x(t)中所有局部极大值点和局部极小值点，然后用两条光滑的曲线将所有的极小值点与极大值点分别连接，形成x(t)的下包络线elow(t)和上包络线eup(t)；S22，计算上包络线eup(t)和下包络线elow(t)的平均值m1(t)，即S23，计算原始的历史负荷数据序列x(t)和包络线均值m1(t)的差值h1(t)，即h1(t)＝x(t)-m1(t)；S24，如果h1(t)满足IMF条件，那么h1(t)就是求得的第一个IMF分量；否则应将h1(t)视为原始的历史负荷数据序列，重复步骤S31至步骤S33，直到第k次迭代后的差值满足IMF条件成为第一个IMF分量，记为通过限定标准差SD来判断筛选过程是否停止，以此判断是否为IMF分量：其中为的上下包络线的平均值；S25，从历史负荷数据序列x(t)中将第一个IMF分量αIMF1分离出后，即可得到x(t)的剩余分量r1(t)，即r1(t)＝x(t)-αIMF1(t)；S26，将r1(t)作为新的历史负荷数据序列，再重复以上步骤，直到剩余分量的幅值比预设值小或残余分量变为单调函数或常数为止，即可得到x(t)的所有IMF分量和剩余分量。
优选的，步骤S4具体包括：计算获取各个分量与各个分量的影响因素的最大相关性，计算公式为：其中，xi为特征，表示各分量的影响因素；y表示各个分量；J为特征集，是特征xi的集合；|J|为特征集J中的特征的数量；D为特征集J中各特征xi与各个分量y之间互信息的均值；I(xi，y)为特征xi与各个分量y之间的互信息。
优选的，步骤S1具体包括：依据电力系统负荷曲线具有平滑性的特点，将异常点的上一个历史负荷数据与下一个历史负荷数据取平均值得到该点的负荷数据。
优选的，步骤S1之后，还包括：对历史负荷数据序列进行归一化转换处理，转换公式为其中yi为经归一化处理后的数据，xi 为经预处理后历史负荷数据中的最小值，xmax为经预处理后历史负荷数据中的最大值。
优选的，对历史负荷数据序列进行归一化转换处理之后，还包括：对经归一化转换处理的数据，用pdist函数求出各输入变量基于欧式距离的相似矩阵；使用linkage函数产生基于加权平均距离的聚类树；用cophenet函数评价聚类信息；用cluster函数进行聚类，并返回聚类列。
本申请第二方面提供一种电网负荷预测装置，包括：预处理单元，用于采集历史负荷数据序列并进行预处理；分解单元，用于利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；提取单元，用于基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集；计算单元，用于将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值；叠加单元，用于叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。
本申请第三方面提供一种电网负荷预测设备，所述设备包括处理器以及存储器：所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行如上述第一方面所述的电网负荷预测方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行如上述第一方面所述的电网负荷预测方法。
本申请第五方面提供一种包括指令的计算机程序产品，其特征在于，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述第一方面所述的电网负荷预测方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：本申请实施例中，提供了电网负荷预测方法，包括：采集历史负荷数据序列并进行预处理；利用经验模态分解方法将非平稳的历史负荷数据序列分解成具有不同特征尺度的平稳分量；基于特征选择算法从各个分量中提取最优输入特征集；将所述最优输入特征集输入到负荷预测模型中，计算得到各个分量的预测值；叠加各个分量的预测值得到最终的负荷预测结果。