电力负荷预测的常用计算方法与不同地区标共9页
几种电力负荷预测方法及其比较
或 ^x ( t + 1) = ^x ( t - 1) + α[ x ( t) - ^x ( t - 1) ]. 对于电力系统负荷预测 , 曲线越接近目前的情
况就应当越准确 , 而对于过去很久的数据 , 不必要 作很精确的拟合 , 类似惯性作用 。
文章编号 :10072290 X (2004) 0120017205
几Hale Waihona Puke 电力负荷预测方法及其比较V ol117 N o11 Fe b12004
吴熳红 , 杨继旺
(广东省广电集团有限公司 珠海供电分公司 , 广东 珠海 519000)
摘 要 : 介绍了趋势分析法 、回归分析法 、指数平滑法 、单耗法 、灰色模型法 、负荷密度法和弹性系数法等电 力负荷预测的方法 , 并以预测珠海市全社会年用电量为实例 , 在适用条件 、数据形式 、计算难度和适用时间等 方面对这几种预测方法进行了分析 、比较 。得出结论 : 回归分析法 、趋势分析法适用于大样本 , 且过去 、现在 和未来发展模式均一致的预测 , 灰色模型法适用于贫信息条件下的预测 ; 灰色系统理论采用生成数序列建模 , 回归分析法 、趋势分析法采用原始数据建模 , 指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值 的 ; 回归分析法和趋势分析法的计算相对简单 ; 单耗法 、指数平滑法 、灰色模型法较适宜近期预测 , 回归法 、 趋势分析法和改进型灰色模型较适于中 、长期预测 。 关键词 : 规划 ; 电力负荷预测 ; 方法 中图分类号 : TM715 文献标识码 : B
利用该模型曲线得到 2005 年和 2010 年的用电 量水平分别为 51083 TW h 和 81508 TW h 。
负荷预测分析
电力需求预测一、基本过程1、调查和选择历史负荷数据资料2、历史负荷资料的整理、分析3、通过历史负荷资料分析负荷特性4、负荷预测的方法1）预测电量（1）弹性系数法（2）产值单耗法（3）大用户用电量+其他用电量年平均递增率法2）预测负荷（1）最大负荷利用小时法（2）平均增长率法（3）回归模型法5、负荷预测得出结论二、分析内容1、国内生产总值增长率与电力负荷增长率的关系2、工业发展速度与电力负荷增长速度的关系3、人口增长与电力负荷增长速度的关系三、负荷预测的内容电力负荷一般分为民用负荷、商业负荷、工业负荷以及其他负荷。
负荷预测包括负荷电量、负荷曲线和最大负荷功率的预测。
负荷特点分析其实就是地区历史电量和负荷的增长趋势以及历史用电最大负荷情况。
四、预测方法电量和负荷的预测的准确程度取决于对历史资料统计的准确，对历史国民经济和用电情况的分析，以及未来经济结构和技术进步对电力需求的影响作出正确的估价。
1、电力弹性系数法预测电量采用这个方法首先要掌握今后国内生产总值的年平均增长速度，然后根据过去各阶段的电力弹性系数值，分析其变化趋势，选用适当的电力弹性系数（一般大于1）。
电力弹性系数=年用电量增长率（平均）/年GDP增长率（平均）。
通过分析数据能够得出一个合理的弹性系数推荐值。
注；经济结构成分的变化、GDP数据以及用电数据是否准确对于弹性系数的准确性有所影响。
2、产值单耗法预测电量单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。
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。
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，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。
3、大用户用电量+其他用电量年平均递增率法对规划年度的大用户(含新增大用户)的需电量逐个进行调查核实，得出各个大用户需电量之和，再加上其他一般用户考虑自然增长率后的需电量，以及用电线损、净输出区外的电量，即为本地区的全部需电量。
电力负荷预测的常用计算方法与不同地区标
广东省城乡规划设计研究院张仪兴在电力规划设计工作中，首先遇到的是采用什么方法和标准预测计算电力负荷的问题。
电力负荷预测与计算是两个不同层面的概念，既有差别也有联系。
前者侧重供电负荷的估算，影响因素多，精确度较低些，属宏观估算。
后者计算方法成熟，计算技术数据较详细，计算结果较准确。
要做好负荷预测，首先要了解影响负荷的主要因素。
电力负荷并非固定不变，它与经济发展水平、人民生活水平、城市化进程有关，也与地区资源状况、能源结构、产业结构、经济发展战略和科技发展水平有关。
负荷预测的结果，并非一成不变，它随时间动态变化，存在时间差、地区差和发展差，要及时调整适应变化。
在工程设计中，当不定因素较多，无法确定负荷计算参数的选用时，也可简化计算，采用负荷预测的方法，如小区详规和总图设计既可用负荷计算法，也可用负荷预测法估算负荷。
1 负荷预测的常用计算方法电力负荷预测方法很多，常用的计算方法大致分为两类，一类是从预测电量入手，再换算为用电负荷，如综合用电水平法、单耗法、增长率法和电力弹性系数法；另一类是直接预测用电负荷的负荷密度法，它又分为按单位用地面积负荷密度和单位建筑面积负荷密度两类。
下面简述这些方法的主要特点和应用范围。
1.1综合用电水平法根据各规划期的年人均用电量和人口数来推算其用电量。
式中 PL --用电负荷；Wa --年人均用电量，kW·hP--规划期人口数；T--年综合最大利用小时数。
人均用电指标的确定，应按当地实际用电情况和发展需求而定，可采用类比法（横向比较法）确定适合本地区的标准。
这种方法较适合于预测规划近期(1～5年)和中期（6～10年）的用电负荷（远期为11～20年，下同）。
1.2 单耗法根据产品（或产量）用电单耗和数量推算其用电量。
式中 Wn--产品（或产量）用电单耗；N--产品（或产量）数；T--年综合最大利用小时数。
应注意各行业单耗指标的动态变化，它可能随科技进步、生产力的提高和节能技术的发展而降低单耗，也会随产业结构的调整或产品改变而改变。
电力系统负荷预测方法
电力系统负荷预测方法电力系统负荷预测是电力系统运行中的一个重要环节，它的准确性直接关系到电力系统的稳定性和可靠性。
随着电力系统的发展和电力市场的竞争，负荷预测的准确性和实时性变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的电力系统负荷预测方法。
1.时间序列方法时间序列方法是一种常见的负荷预测方法，它是通过对历史负荷数据进行统计分析和建模来预测未来的负荷。
时间序列方法的基本原理是假设负荷数据是一个随时间的随机变量，并且随时间的变化是有规律的。
因此，该方法需要有足够的历史数据，并且需要对历史数据进行分析，以确定负荷变化的规律和趋势。
其中，常用的时间序列方法包括ARIMA模型和季节性趋势模型。
2.数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过挖掘大量数据来发现数据中隐藏的规律和知识的方法。
在电力系统负荷预测中，数据挖掘方法主要包括神经网络、支持向量机、决策树和回归分析等。
这些方法通过对历史负荷数据建立模型，并通过模型来预测未来的负荷。
其中，神经网络是最常用的方法之一，它是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以对非线性系统进行建模和预测。
3.统计回归方法统计回归方法是一种基于统计学原理的预测方法，它主要通过对历史负荷数据进行回归分析来预测未来的负荷。
在电力系统负荷预测中，常用的统计回归方法包括线性回归和多元回归。
线性回归是一种基于线性关系的预测方法，它假设负荷数据与时间之间存在线性关系，并通过对历史数据进行线性拟合来预测未来的负荷。
多元回归是一种基于多个自变量的预测方法，它假设负荷数据与多个因素之间存在关系，并通过对历史数据进行多元回归分析来预测未来的负荷。
4.混合方法混合方法是一种将多种预测方法组合在一起的方法，它可以利用不同方法的优势来提高预测准确性。
在电力系统负荷预测中，常用的混合方法包括ARIMA模型和神经网络模型的组合、支持向量机和神经网络模型的组合等。
这些方法通过将不同的预测方法组合起来，可以提高预测准确性和稳定性。
电力负荷预测
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负荷特性和参数
日最大(小)负荷=每日24个整点负荷中的最大(小)值; 日平均负荷=日发(用)电量/24小时; 年平均负荷=全年8760小时负荷的平均值(或全年各日平均负荷的平均值); 日负荷率γ =日平均负荷/日最大负荷; 年负荷率δ =全年平均日电量/年最大负荷; 年平均日负荷率=全年各日负荷率的平均值(或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=日最大负荷与最小负荷之差; 年最大峰谷差=全年各日峰谷差的最大值;
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(3)用电增长的因素和规律分析： 为了很好地掌握系统中用电增长的因素和规律，需要在充分调查研 究的基础上，对以下内容进行分析： 能源变化的情况与电力负荷的关系； 国民生产总值增长率与电力负荷增长率的关系； 工业生产发展速度与电力负荷增长速度的关系； 设备投资、人口增长与电力负荷增长的关系； 电力负荷的时间序列发展过程。 此外，尚需研究经济政策、经济发展水平、人均收入变化、产业政 策变化、产业结构调整、科技进步、节能措施、需求侧管理、电价、各 类相关能源与电力的可转换性及其价格、气候等因素与电力需求水平和 特性之间的影响，需分析研究电网的扩展和加强、城市电网改造、供电 条件改善、农村电气化等对电力需求的影响。
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负荷预测的特点
【不准确性】 电力负荷的未来发展受到复杂因素（如政治、经济、气象、预 测技术）的影响，而且各种影响因素也是发展变化的。 【条件性】 各种负荷预测都是在一定条件下做出的。 【时间性】 负荷预测都有一定的时间范围。 【多方案性】 在一定精度范围内，采用不同的负荷预测方法，其结果不完全 相同。
计算负荷的方法
计算负荷的方法在电力系统中，负荷是指电力系统所需的电能。
计算负荷是电力系统规划和运行中的重要工作，合理的负荷计算可以为电力系统的设计和运行提供重要依据。
下面将介绍一些常用的计算负荷的方法。
首先，最常见的计算负荷的方法是基于历史数据的统计分析。
通过对历史负荷数据的分析，可以得到负荷的日、月、年等周期性变化规律，以及负荷的峰值、谷值等特点。
这种方法可以为电力系统的负荷预测提供依据，为电力系统的规划和运行提供参考。
其次，还可以采用负荷曲线法来计算负荷。
负荷曲线是指在一定时间范围内，按照负荷大小的顺序排列的曲线，通过绘制负荷曲线，可以直观地了解负荷的变化规律。
利用负荷曲线，可以进行负荷分段、负荷平滑等操作，为电力系统的规划和运行提供依据。
另外，还可以采用负荷率法来计算负荷。
负荷率是指实际负荷与额定负荷之比，通过对负荷率的计算，可以了解电力系统的负荷利用率，从而为电力系统的规划和运行提供参考。
此外，还可以采用负荷预测法来计算负荷。
负荷预测是指通过对负荷变化规律的分析，利用数学统计方法和模型来进行负荷的预测。
通过负荷预测，可以为电力系统的规划和运行提供预测性的依据，提高电力系统的运行效率和经济性。
最后，还可以采用负荷抽样法来计算负荷。
负荷抽样是指在一定时间范围内，对负荷进行抽样观测，通过对抽样数据的分析，可以得到负荷的变化规律和特点。
通过负荷抽样，可以为电力系统的规划和运行提供实时的负荷数据，为电力系统的运行调度提供依据。
综上所述，计算负荷的方法有多种，可以根据实际情况选择合适的方法进行负荷计算，为电力系统的规划和运行提供科学依据。
希望以上内容能够对大家有所帮助，谢谢阅读！。
电力系统中的负荷预测算法与模型构建
电力系统中的负荷预测算法与模型构建随着工业化和城市化的快速发展，电力需求也不断增长。
为了满足日益增长的电力需求，电力系统必须能够准确预测未来的负荷，以便进行合理的发电规划和运行调度。
本文将介绍电力系统中常用的负荷预测算法和模型构建方法，并探讨它们的优缺点。
1. 基于统计方法的负荷预测算法基于统计方法的负荷预测算法是使用历史负荷数据进行预测的一种方法。
常用的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法。
移动平均法是一种简单的算法，它通过计算历史负荷数据的平均值来进行预测。
然而，这种方法没有考虑到负荷数据的趋势和季节性变化，因此在长期预测上效果较差。
指数平滑法是一种常见的算法，它通过加权计算历史负荷数据的平均值来进行预测。
这种方法考虑了近期数据的权重，能够较好地预测短期变化，但对于长期趋势的预测效果有限。
回归分析法是一种使用回归模型进行预测的方法。
它根据历史负荷数据和其他影响因素的关系，建立了一个数学模型来进行预测。
这种方法能够较好地考虑到各种因素对负荷的影响，预测精度相对较高。
2. 基于机器学习的负荷预测算法随着机器学习技术的快速发展，越来越多的电力系统开始采用基于机器学习的负荷预测算法。
基于机器学习的负荷预测算法可以通过训练模型来学习历史负荷数据和其他影响因素之间的复杂关系，从而实现更准确的负荷预测。
常用的基于机器学习的负荷预测算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
支持向量机是一种监督学习算法，它通过构造一个最优划分超平面来进行分类或回归。
在负荷预测中，支持向量机可以通过训练模型来学习历史负荷数据和其他影响因素之间的关系，并进行未来负荷的预测。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的算法。
它通过建立具有多个神经元的网络结构来进行学习和预测。
在负荷预测中，人工神经网络可以通过训练模型来学习历史负荷数据和其他影响因素之间的复杂关系，并进行准确的负荷预测。
决策树是一种基于树形结构的分类和回归算法。
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。
电力负荷预测.doc
第一章电力负荷、预测简述第一节负荷预测概念和原理一、负荷预测概念负荷可指电力需求量或者用电量，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。
也可以说，负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。
对用户来说，用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。
1．负荷按物理性能划分负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷。
（1）有功负荷：是把电能转换为其它能量，并在用电设备中真实消耗掉的能量，计算单位为kW（千瓦）。
（2）无功负荷：在电能输送和转换过程中，需建立磁场（变压器、电动机等）而消耗的功率。
仅完成k。
电磁能量的相互转换，并不做功，在这个意义上称为“无功”，计算单位是var2．负荷按电能的划分负荷按电能的产、供、销生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷。
（1）发电负荷：指某一时刻电网或发电厂的实际发电出力的总和，计算单位为kW。
（2）供电负荷：指供电地区内各发电厂发电负荷之和，减去发电及供热的厂用电负荷，加上从供电地区外输入的负荷，再减去向供电地区外输出的负荷，计算单位为kW。
（3）用电负荷：指地区供电负荷减去线路和变压器中的损耗后的负荷，计算单位为kW。
3．负荷按时间的划分负荷按时间分为年、月、日、时、分负荷。
4．售电量及用电量（1）售电量：是指电力企业售给用户（包括趸售户）的电量及供给本企业非电力生产（如修配厂用电）、基本建设、大修理和非生产部门（如食堂、宿舍）等所使用的电量。
（2）用电量：是指电网（或电力企业）的售电量与自备电厂自发、自用电和其售给附近用户的电量之和。
5．电量的划分电量可分为有功电量和无功电量。
（1）有功电量：是指有功负荷与时间的乘积。
有功电量可由电能表读出，也可由有功负荷的平均值乘以时间得出，有功电量的计算单位是kW h⋅。
（2）无功电量：是指无功负荷与时间的乘积。
无功电量可由无功电能表读出，也可由无功负荷的平均k h⋅。
值乘以时间得出，无功电量的计算单位是var6．负荷预测在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值，称为负荷预测。
电力工程设计规划中的负荷计算方法
电力工程设计规划中的负荷计算方法电力工程设计规划是确保电力系统能够满足用户需求的重要环节。
而负荷计算作为电力工程设计规划的基础，对于预测未来负荷、确定设备容量等方面至关重要。
本文将介绍电力工程设计规划中常用的负荷计算方法。
Ⅰ. 前言负荷计算是电力工程设计规划中的基础环节之一，它能够帮助电力系统规划师了解用户用电需求，并合理确定电力设备的容量和规模。
负荷计算方法的准确性对于电力系统的运行稳定性和经济性至关重要。
Ⅱ. 负荷计算方法根据电力工程设计规划的具体需求和所拥有的数据，可以采用以下几种负荷计算方法：1. 统计法统计法是最常用的负荷计算方法之一。
它基于历史数据和现有负荷曲线，通过统计分析进行负荷预测。
统计法可以分为趋势法和平均法两种：（1）趋势法趋势法是通过分析历史负荷数据的增长趋势，利用数学模型进行负荷预测。
常用的数学模型有线性模型和指数模型。
线性模型适用于负荷增长稳定的情况，指数模型适用于负荷增长呈指数上升的情况。
（2）平均法平均法是通过对历史负荷数据的平均值进行计算，得出负荷预测结果。
平均法适用于负荷波动较小、变化较为平稳的情况，但在负荷波动较大的情况下会导致预测精度不高。
2. 负荷模型法负荷模型法是根据电力系统的特点和用户用电规律，通过建立负荷模型来进行负荷计算。
常用的负荷模型有分时段负荷模型、负荷曲线模型以及负荷曲线与特殊负荷模型相结合等。
3. 标准法标准法是根据国家、行业或地区的标准，综合考虑人口数量、建筑面积、用电设备种类等因素，进行负荷计算。
标准法适用于没有历史负荷数据和相关专业知识的情况下，能够给出相对准确的负荷估计。
4. 经验法经验法是根据经验和专业知识进行负荷计算。
它基于设计师多年的实践经验，结合相关行业的规范和标准，给出合理的负荷预测。
经验法适用于小型电力工程设计规划或紧急情况下的负荷计算。
（本节字数：450）Ⅲ. 负荷计算步骤无论采用何种负荷计算方法，都需要按照以下步骤进行负荷计算：1. 收集数据收集包括历史负荷数据、用户数据、设备安装容量等各种与负荷计算相关的数据。
精选供配电系统的负荷计算资料(2024版)
二. 工厂用电设备的工作制
三. 负荷曲线及有关物理量
给哆鼓邯它盯曳捕麓蹲瓢脑读削敝倡棍根亦跺搬巍载窒韦隧忠悉磊敏锹勃供配电系统的负荷计算供配电系统的负荷计算
一、负荷的基本概念
学习内容： 1. 什么是负荷？ 为什么负荷计算？ 负荷计算内容 4. 电力负荷的类型
恶律拘嗡斤管涸黄到惺眼豌风尧焊圭紫旋拌砌秧隶停甄活柞烙吩电观社法供配电系统的负荷计算供配电系统的负荷计算
平均负荷Pav和年平均负荷
平均负荷就是负荷在一定时间t内平均消耗的功率
年平均负荷就是全年工厂负荷消耗的总功率除全年总小时数。
Wa表示全年实际消耗的电能
时间t内消耗的电能为Wt
俏淑徒磕王娶丰职蝎趟夯绞胶夜涅酣闪凉颈剥临秆毡臼熄弦板芯档捞连译供配电系统的负荷计算供配电系统的负荷计算
电镀的作用：防止腐蚀，增加美观，提高零件的耐磨性或导电性等，如镀铜、镀铬。
电镀设备
友侨霜跳边锯兢遂浮苑追迅坑属粤称烯谎兔妊裤翰舌望滋矽候攒肆卑溜扁供配电系统的负荷计算供配电系统的负荷计算
电热设备
电热设备的工作特点是： （1）工作方式为长期连续工作方式。 （2）电力装置一般属二级或三级负荷。 （3）功率因数都较高，小型的电热设备可达到1。
6、与负荷曲线及其计算的物理量Fra bibliotek一班制工厂Tmax约为1800～3000h，两班制工厂Tmax约为3500～4800h, 三班制工厂Tmax约为5000～7000h，居民用户Tmax约为1200～2800h。
它与工厂的生产班制有关
帮栓峦痢丛庐航事珍即琼努依沟豹口损寨俏课助琵烟辐镭鸿狱食恢腑苟郑供配电系统的负荷计算供配电系统的负荷计算
4. 电力负荷的类型
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。
第3章 电力负荷预测(打印版)
电力负荷预测的基本方法
电力负荷预测的基本方法
例：90 年代，某省非物质生产部门（包括客运业、公 用事业及居民服务业，金融保险业、文教卫生科研事业
和行政机关等） 电力消费量， 八五期间按年均增长率 18% 计，九五期间按年均增长率 20%计，以 1990 年的 8.83 亿 kW ⋅ h 为起点，1995 年非物质生产部门电力需求为
负荷预测的特点
负荷预测基本概念
负荷曲线
负荷预测基本概念
由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数 值，所以，负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件。 1．不准确性 电力负荷未来的发展是不肯定的，受到多种复杂因素的影响。 2．条件性 各种负荷预测都是在一定条件下作出的。条件又可分为必然 条件和假设条件两种，如果真正掌握了电力负荷的本质规律，那 么预测条件就是必然条件，所作出的预测往往是比较可靠的。 3．时间性 需要确切地指明预测的时间。 4．多方案性 由于预测的不准确性和条件性，所以有时要对负荷在各种情 况下可能的发展状况进行预测，就会得到各种条件下不同的负荷 预测方案。
KW =
βW = m− n
第m年电量Wm −1 第n年电量Wn
电量增长率β w 国民生产总值增长率β A
（∵ Wm = Wn (1 + β w ) m − n ）
负荷增长的特性及其分类
负荷增长的特性及其分类
用电单耗
反应的是单位产值消耗的电量。
功率特性指标
负荷率：平均负荷与最大负荷的比值 日负荷率：反映电力负荷在日内变化特性的参数。 日负荷率 γj=
¾ 负荷按物理性能划分为有功负荷和无功负荷。 ¾ 负荷按时间分为年、月、日、时、分负荷。
负荷预测基本概念
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。
浅谈配网规划中负荷预测的几种方法
浅谈配网规划中负荷预测的几种方法负荷预测是电力系统中配网规划的重要组成部分，它对于合理规划电网设备和优化电网运行具有重要的意义。
本文将从时间序列分析、统计回归、人工神经网络和混合方法四个方面介绍负荷预测的几种方法。
一、时间序列分析时间序列分析是一种常用的负荷预测方法。
它通过对历史负荷数据进行分析，建立起负荷与时间的关系模型，从而预测未来一段时间内的负荷情况。
常见的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和季节性模型法等。
1.移动平均法移动平均法是一种简单的时间序列分析方法，它通过计算过去一段时间内负荷的平均值，并将这个平均值作为未来负荷的预测值。
移动平均法重视历史数据的平均趋势，适用于负荷变化比较平缓的情况。
2.指数平滑法指数平滑法是一种根据历史数据的加权平均值来预测未来负荷的方法。
它通过给历史数据设置不同的权重，将较大权重放在近期数据，较小权重放在远期数据，从而更加重视近期负荷数据的变化情况。
3.季节性模型法季节性模型法考虑到负荷的季节性变化，将负荷数据分为季节性和非季节性两个部分，并分别建立相应的模型。
季节性模型法通过对历史数据的季节性部分进行分析，得出未来负荷的季节性预测值，并与非季节性部分相加得出最终的负荷预测值。
二、统计回归统计回归是一种常用的负荷预测方法，它通过建立负荷与其他影响因素之间的关系模型，从而预测未来负荷情况。
常见的统计回归方法有简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等。
1.简单线性回归简单线性回归是一种最简单的回归分析方法，它假设负荷与单个影响因素之间的关系是线性的，通过拟合负荷与单个影响因素之间的散点图，得出拟合直线的斜率和截距，从而得出负荷与影响因素之间的线性关系。
2.多元线性回归多元线性回归是一种考虑多个影响因素的回归分析方法，它假设负荷与多个影响因素之间的关系是线性的，通过拟合负荷与多个影响因素之间的散点图，得出拟合平面的系数，从而得出负荷与影响因素之间的线性关系。
电力系统中的负荷预测方法与准确率评估
电力系统中的负荷预测方法与准确率评估电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，负荷预测在电力系统运行与规划中扮演着重要角色。
准确的负荷预测可以帮助电力系统运营商合理安排发电方式、优化电力供应链、提高能源利用效率、稳定电力系统运行。
本文将介绍电力系统中常用的负荷预测方法，并探讨如何评估负荷预测方法的准确率。
一、传统方法1.基于统计模型的负荷预测方法基于统计模型的负荷预测方法是传统的负荷预测方法之一。
该方法利用历史负荷数据，通过统计学方法建立预测模型，并利用该模型预测未来的负荷。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
这些模型通过分析历史负荷数据中的趋势、周期性等特征来预测未来的负荷。
然而，由于电力系统负荷受多种因素的影响，基于统计模型的负荷预测方法在预测准确性上存在一定的局限性。
2.基于神经网络的负荷预测方法神经网络是一种常用的负荷预测方法，其主要思想是通过模拟人脑神经元的连接和传递机制来建立预测模型。
神经网络通过多层次的神经元相互连接，可以从输入层到输出层实现负荷预测的功能。
该方法具有较强的非线性建模能力，可以识别和捕捉输入数据中的复杂模式和关联关系。
然而，神经网络需要大量的训练数据来优化模型参数，且模型的训练时间较长，对计算资源要求较高。
二、基于机器学习的负荷预测方法1.支持向量机（SVM）方法支持向量机是一种常见的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据的特征，将负荷进行分类并进行预测。
SVM方法通过最大化分类边界来寻找最优的超平面，从而提高负荷预测的准确性。
该方法具有较强的泛化能力，适用于负荷预测中存在多个影响因素的情况。
2.随机森林（Random Forest）方法随机森林是一种集成学习方法，在负荷预测中具有较好的性能。
随机森林通过构建多个决策树，并通过集成这些决策树的结果来进行负荷预测。
每个决策树通过随机选择样本和特征来建立，从而减少过拟合风险。
负荷预测方法二
2、电力弹性系数法电力弹性系数kt 是指年用电量（或年最大负荷）的年平均增长率k zch （%）与（%）国内生产总值（GDP ）年平均增长率k gzch （%）的比值，即 kt=k k gzchzch电力弹性系数是一个宏观指标，可用作远期规划粗线条的负荷预测。
采用这个方法首先要掌握今后国内生产总值的年平均增长速度，然后根据过去各阶段的电力弹性系数值，分析其变化趋势，选用适当的电力弹性系数（一般大于1）。
由于电力弹性系数与各省、各地区的国民经济结构及发展有关，各省及地区需对本省、本地区的电力弹性系数资料进行统计分析，找出适合于本省、本地区的电力弹性系数发展趋势。
有了弹性系数及国内生产总值的年平均增长率，就可以计算规划年份所需用的电量，即 A m =A 0(l ＋ k t k gzch )n式中 A m —预测期末的需用电量（或年最大负荷）； A 0 —预测期初的需用电量（或年最大负荷）； k t —电力弹性系数；k gzch —国内生产总值的年平均增长率； n —计算期的年数。
电力弹性系数也分为电力生产弹性系数和电力消费弹性系数，前者与装机容量或发电量的增长速度有关，后者与用电量的增长速度有关。
电力弹性系数，一般是指以电量为基础来计算的，即用发电量或用电量的发展速度（增长率）除以国民经济增长速度得出的。
国民经济增长速度过去常采用工农业总产值或国民收入的增长速度来计算，后为了与国际接轨，采用国民生产总值的增长速度来计算，近年来又采用国民生产总值的增长速度来计算。
由于电力不能储备，因此不仅要满足电量的要求，还要满足容量的要求，所以应当有以发供电设备容量为基础计算的电力弹性系数。
在不缺电的情况下，这两个弹性系数应当是一致的，但是在缺电特别是严重缺电和的条件下，这两个弹性系数是不一致的。
在缺电的条件下，计算以容量为基础的电力弹性系数比计算以电量为基础的电力弹性系数更为重要。
另一方面，以容量为基础的电力弹性系数所要考虑的因素也要比以电量计算考虑得多一些，一是要考虑还欠账，以保证电力系统有足够的备用容量；二是要考虑降低过高的发供电设备利用小时数；三是要考虑国民经济计划超额和提前完成的因素。
电力负荷预测的算法与模型研究
电力负荷预测的算法与模型研究随着经济的发展和人口的增长，电力需求也在不断增加。
在现代社会中，电力供应已经成为人们生产生活中不可或缺的一部分。
为确保全社会用电的稳定供应，各国都加大了电力行业的投资，同时也不断对电力负荷进行研究和预测。
电力负荷预测就是预测未来一段时间内电力负荷的变化趋势，从而让电力公司能更好地规划电力生产。
关于电力负荷预测，人们进行了多年的研究，开发了许多不同的负荷预测算法和模型。
一、电力负荷预测常用的算法1. 线性回归模型线性回归模型是一种比较简单的算法，通过对历史数据进行分析，建立电力负荷与时间的关系模型，预测未来的电力负荷。
这种模型的优点是计算速度快，而且计算效果比较可靠。
但是，这种模型只适用于简单的负荷变化。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人类大脑神经元运行原理的模型。
它可以对大量的历史电力负荷数据进行学习，通过模拟人类的记忆能力，预测未来的电力负荷。
神经网络模型的优点是具有较好的预测效果，但其缺点是需要大量的历史数据进行训练，并且训练过程可能比较耗时。
3. 支持向量机模型支持向量机是一种基于统计学习理论的分类模型，可以较好地处理少量的高维数据。
支持向量机模型是将输入数据映射到高维空间中，通过在高维空间中寻找最优的超平面，进行电力负荷的预测。
支持向量机模型的优点是可以处理较为复杂的负荷变化，但是其缺点是需要大量的计算资源。
二、电力负荷预测模型的建立1. 数据收集与准备首先，需要收集历史电力负荷数据和相关的气象数据，如气温、湿度等。
在这一步中需要注意的是，数据的准确性和完整性对后续预测的效果有很大的影响。
2. 数据分析与处理在数据收集后，需要对数据进行分析和处理。
这个步骤包括数据的清洗、特征提取、特征分析等。
在这一步中，需要对特征进行选择和优化，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型建立与训练在数据处理后，需要根据自身需求选择合适的算法进行模型建立和训练。
在模型的构建和训练中，需要对模型的参数进行调优，以提高模型的准确性和稳定性。
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广东省城乡规划设计研究院张仪兴
在电力规划设计工作中，首先遇到的是采用什么方法和标准预测计算电力负荷的问题。
电力负荷预测与计算是两个不同层面的概念，既有差别也有联系。
前者侧重供电负荷的估算，影响因素多，精确度较低些，属宏观估算。
后者计算方法成熟，计算技术数据较详细，计算结果较准确。
要做好负荷预测，首先要了解影响负荷的主要因素。
电力负荷并非固定不变，它与经济发展水平、人民生活水平、城市化进程有关，也与地区资源状况、能源结构、产业结构、经济发展战略和科技发展水平有关。
负荷预测的结果，并非一成不变，它随时间动态变化，存在时间差、地区差和发展差，要及时调整适应变化。
在工程设计中，当不定因素较多，无法确定负荷计算参数的选用时，也可简化计算，采用负荷预测的方法，如小区详规和总图设计既可用负荷计算法，也可用负荷预测法估算负荷。
1 负荷预测的常用计算方法
电力负荷预测方法很多，常用的计算方法大致分为两类，一类是从预测电量入手，再换算为用电负荷，如综合用电水平法、单耗法、增长率法和电力弹性系数法；另一类是直接预测用电负荷的负荷密度法，它又分为按单位用地面积负荷密度和单位建筑面积负荷密度两类。
下面简述这些方法的主要特点和应用范围。
1.1综合用电水平法
根据各规划期的年人均用电量和人口数来推算其用电量。
式中 PL --用电负荷；
Wa --年人均用电量，kW·h
P--规划期人口数；
T--年综合最大利用小时数。
人均用电指标的确定，应按当地实际用电情况和发展需求而定，可采用类比法（横向比较法）确定适合本地区的标准。
这种方法较适合于预测规划近期(1～5年)和中期（6～10年）的用电负荷（远期为11～20年，下同）。
1.2 单耗法
根据产品（或产量）用电单耗和数量推算其用电量。
式中 Wn--产品（或产量）用电单耗；
N--产品（或产量）数；
T--年综合最大利用小时数。
应注意各行业单耗指标的动态变化，它可能随科技进步、生产力的提高和节能技术的发展而降低单耗，也会随产业结构的调整或产品改变而改变。
这种方法适用于预测计算规划近期和中期的用电负荷。
1.3 增长率法
它是外推法的一种，以时间为自变量，以用电量为因变量，按历年用电的增长率来估算今后用电的年增长率，并把历年的用电的增长数加以延伸来推算各规划期的用电数。
PL = EL（1+ge）n
式中 EL--已知某年的用电量；
ge--预计规划期年平均用电增长率；
n--预测规划的年数。
这种方法适用于预测规划近期、中期和远期各期负荷。
1.4 电力弹性系数法
电力弹性系数为用电的年平均增长率与工农业生产总值（或国民经济生产总值）的年平均增长率的比值。
式中 Ke--电力弹性系数；
ge--用电年平均增长率；
gd--工农业生产总值（或国民经济生产总值）年平均增长率。
一般在经济起飞阶段电力弹性系数应较高些，当经济发展趋于平稳后，电力弹性系数接近1，即两者增长率同步，由发展初期大于1，一般为1.3渐降至1左右。
因此如已知经济增长率gd，可按发展情况确定大于1的Ke值，再求出ge值（ge=Kegd），然后按增长率法计算出所需负荷。
这种方法适用于校核规划中期、远期的预测负荷。
1.5 负荷密度法
这种方法通常指的是单位建设用地面积的用电负荷。
P1=d1S1
式中 d1--负荷密度，MW/km2；
S1--用地面积，km2。
这种方法适用于预测各功能分区的用电负荷，也适用于开发新区的用电负荷。
1.6 分类用电综合指标
这种方法也是属于负荷密度的范畴，是按分类用地的单位建筑面积的用电负荷。
P1=d2S2
式中 d2--综合用电指标，W/m2；
S2--建筑面积，m2。
这种方法适用于控制性详规、修建性详规和总图方案或初步设计的负荷预测计算，也可用于经济开发区新区负荷预测。
此法在使用时与一般电力负荷计算相同，应计入分类需用系数和总同期系数。
上述6种方法预测的结果为用电负荷。
在规划城市电网供电负荷时还应计入容载比，并考虑电力平衡以保证电网的供电能力和稳定。
35～110kv容载比为1.8～2.1，220kv为1.6～1.9，500kv为1.4～1.5。
2 综合用电水平与负荷密度标准
综合用电水平的高低反映一个国家或地区的经济发展水平和人民生活水平的重要标志之一。
世界各国经济发展的不平衡性，存在着三类不同世界，其综合用电水平差距甚大。
一个国家或地区的经济发展也同样存在先进、后进之别，也可划分三类（或五类）标准，较符合实际。
我国在社会主义现代化的进程中，经济发展追赶发达国家。
广东地区要在2019年全省基本实现现代化，为此，我们把西方七国80年代人均用电水平、亚洲地区"四小龙"90年代发展水平与广东部分有代表城市进行比较，见表1～表3。
表1 西方七国80年代人均用电量
kWh/(人·a)
表2 亚洲部分国家和地区人均用电量
kWh/(人·a)
从上述3表中可以看出，我国经济发展较快的广东省与西方发达国家之间的差距是很明显的，大约为15～20年左右，与亚洲地区"四小龙"的差距约10～15年左右。
我们根据广东全省经济发展的基本情况和10年后基本实现社会主义现代化的目标，推荐广东省三类地区城市人均用电水平和负荷度标准见表4。
在表中所列的三类地区中，每一类仍然存在较大的差异，在低一类地区中有的城市可能比高一类地区中的某些城市发展还快，标准也会高些，因此要结合本地区实际情况确定符合实际的标准。
3 分类建筑综合用电指标
在规划设计工作中，对小区的控制性详规、修建性详规或总图的方案设计与初步设计，其用电负荷预测与用电负荷计算已没有多大区别，其实修建性详规已相当
于总图（小区）的初步设计（或扩大初步设计），因此无论详规或工程总图设计均可采用分类建筑综合用电指标计算用电负荷。
用电负荷预测或用电负荷计算均应根据本地的经济发展和用电需求选择合理标准。
经过我们多年对广东各地供用电情况的统计和分析，按广东的经济发展状况和用电需求，推荐其综合用电指标见表5。
4 合理采用标准
用电指标与经济发展、科技进步和人民生活水平有密切关系。
我国幅员广阔，差别明显，东西南北中，发展各不同，全国采用同一技术标准或指标，有的适宜，有的则脱离实际。
差异是存在的，确定本地区标准，应注意以下几点：
4.1 用电指标的动态变化
技术标准都有一定的时间性，并非固定不变，随着科技进步、产业结构的调整、节能技术与节能产品的发展、人民生活水平的提高，用电指标应分阶段制订和及时调整，以适应实际变化和需要。
4.2 指标要适宜
现代化并非高能耗、高指标，更不是用电越多越现代化。
经济增长已逐步由过去的增量型转向增值型，由能耗型转向技术节能型。
高科技和信息产业的迅速发展，改变了以往的经济模式，也改变了用电指标。
西方发达国家十分重视节能和效益，如商厦照明的用电只有20W/m2左右，比我国各地的标准都低得多。
当经济技术发展到一定水平，用电指标趋于平稳饱和，甚至略呈下降趋势。
4.3 不宜盲目攀比高标准
在制订本地区标准时，借鉴国外、境外先进经验无可厚非。
学香港、赶西方要因地制宜，切合实际。
以为赶超一个国家或地区，什么指标都要超，是不切实际的。
以香港为例，它的高标准有其特殊性，它是一个国际大都市，是公认的国际性商贸中心、旅游购物中心、金融证券中心和交通航空中心，外驻机构多，流动人口大，人均用电高，弹丸之地，负荷密度大也是很自然的。
广东有的城市前阶段盲目赶超以至失调，不得不限上网、限发电，造成资源积压浪费。
发展是渐进的，过分超前造成超前浪费是不可取的。
4.4负荷预测计算的科学性
用电负荷的预测和计算都是在继承国内外已有的方法成果的基础上加以发展，如果没有科学根据和客观实际需要，不宜随意改变。
近年，广东地区某些部门根据自身需要完全否定我国以往用电负荷的成熟计算方法，采用简单的权力加法，即规定一般住宅6kW户、高级住宅10kW/户、别墅15kW/户、如户数分别为60、50、40，总用电1460kW，规定选用变压器为2×800kv·A。
这样规定计算和选用变压器，充其量只有半载，这种宁大勿小的做法即使部门得利，造成空载损耗增大，资源积压浪费是不可取的。
表3 广东分类地区部分城市人均用电量 kWh/(人·a)
表4 广东分类地区城市人均用电水平与负荷密度标准
注：1、在每一类地区中，经济基础较好，发展较快，或人口密度1万人/km2时，可取上限值，相对较差者，可取下限值。
2、基础较好的城市，可视实际发展情况提高一类或半类标准（如汕头市可按一类标准，韶关市可按二类标准）。
3、镇级建制的小市镇应根据经济发展状况和用电需求，一般宜按所在地区标准乘0.7～0.9的修正系数。
表5 分类建筑综合用电指标 W/m2
续表
注：1、除S、U类按用地面积计，其余均按建筑面积计，且计入了空调用电。
无空调用电可扣减40%～50%.
2、计算负荷时，应分类计入需用系数和计入总同期系数。
3、住宅也可按户计算，普通3～4kW/户、中级5～6kW/户、高级和别墅7～10kW/户。