基于统计综合法的电力负荷建模方法研究
电力负荷建模及其应用的研究
电力负荷建模及其应用的研究1绪论1.1电力负荷建模的重要意义1.1.1电力负荷模型在电力系统规划和运行控制中的重要意义在研究运行中的电力系统行为时，由于安全运行的限制以及运行状态控制的困难等原因，采用直接在实际系统上进行各种实验的方法通常是不可行的。
对于规划中的系统，因为系统并没有真正建立起来，也不可能依靠在实际系统上进行实验来预测系统的特性和寻求改进系统性能的途径。
在这种情况下，数字仿真以其经济、方便等优点，为系统的研究、分析、决策、设计等提供了一种先进的手段。
电力系统各元件的数学模型及由其构成的全系统数学模型是数字仿真的基础，其准确与否直接影响着仿真的结果和以仿真结果为基础的决策方案，进而关系到决策方案实施所产生的经济效益和社会效益。
长期以来，人们对于电力系统四大模型中的发电机、调速系统、励磁系统在行为机理和现场实测方面进行了深入研究，提出了适应不同仿真精度要求的数学模型。
而对于作为电力系统中重要元件之一的负荷模型，研究力度历来是不够的，在目前电力系统仿真计算中，使用的负荷模型也是比较粗糙的。
这种粗糙的负荷模型与精确的发电机、调速系统、励磁系统很不协调。
从总体上讲，负荷模型的精确度成为了整个电力系统仿真计算中提高精度的瓶颈，使得其它元件模型的精确性难以发挥其应有的作用，从而降低了系统仿真分析的可信程度，并且会造成过于悲观或乐观的分析结果，给电力的生产与发展带来巨大的损失。
比如，若负荷模型不准确导致乐观的分析结果，则在规划设计方面将会导致系统结构、反事故措施方面投入资金不足，从而产生不合理的系统规划方案，给以后的系统运行造成不便，带来许多运行限制，在运行方面将导致系统运行于危险的临界状态或疏于防范而造成事故:若负荷特性描述的不准确而产生悲观的分析结果，则在规划设计方面将会因不必要的加强系统结构和反事故措施而投入过多的资金，造成浪费，在运行方面采取过分保守的策略而限制了功率传输的极限，使设备得不到充分的利用。
电力系统中的电力统计分析与负荷预测技术研究
电力系统中的电力统计分析与负荷预测技术研究近年来，随着电力需求的不断增长和能源形势的严峻，电力系统中的电力统计分析和负荷预测变得日益重要。
电力统计分析和负荷预测技术的研究可以帮助电力系统运营商有效地规划电力供应，并提高电力系统的稳定性、可靠性和经济性。
本文将重点探讨电力系统中的电力统计分析与负荷预测技术，并介绍当前的研究进展和存在的问题。
一、电力统计分析技术的研究电力统计分析技术是电力系统中重要的一项工具，它可以从历史数据中提取有关电力消费的统计特征，为负荷预测提供基础数据支持。
电力统计分析技术主要包括以下几个方面的内容：1. 数据收集与处理：电力统计分析的第一步是收集和整理历史电力数据，包括用电量、时间、天气等相关信息。
数据的质量和完整性对于统计分析结果的准确性至关重要。
因此，需要使用合适的数据收集和处理技术来确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化与分析：电力统计数据往往是大量的数字，难以直观地理解和分析，因此需要将数据进行可视化处理。
数据可视化技术可以将复杂的统计数据以图形或图表的形式展示出来，使人们更容易理解和分析数据。
数据分析技术可以根据历史数据的特征提取规律，如季节性变化、周日变化、节假日等，为负荷预测提供依据。
3. 数据建模与预测：电力统计分析的最终目的是为负荷预测提供准确的预测结果。
数据建模技术可以利用历史数据建立数学或统计模型，如回归模型、时间序列模型等，来预测未来的用电量。
预测结果的准确性取决于选择合适的模型和参数，以及数据的准确性和完整性。
二、负荷预测技术的研究负荷预测技术是电力系统中的关键技术之一，它主要通过借助历史数据和预测模型来预测未来的负荷需求。
负荷预测技术可以帮助电力系统运营商制定合理的电力调度计划，提高电力系统的供需平衡和运行效率。
负荷预测技术的研究主要包括以下几个方面的内容：1. 负荷模式建立：负荷模式是负荷预测的基础，它可以通过分析历史负荷数据的特征和规律来建立。
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。
统计综合法负荷建模中的调查方法及应用_王琦
统计综合法负荷建模中的调查方法及应用_王琦第34卷第2期电网技术V ol. 34 No. 2 2010年2月Power System Technology Feb. 2010 文章编号：1000-3673（2010）02-0104-05 中图分类号：TM 714 文献标志码：A 学科代码：470·4051统计综合法负荷建模中的调查方法及应用王琦1，张文朝1，汤涌1，赵兵1，邱丽萍1，高洵2，邵广惠3，熊卫红4，史可琴5（1．中国电力科学研究院，北京市海淀区100192；2．华北电网有限公司，北京市宣武区 100053；3．东北电网有限公司，辽宁省沈阳市110006；4．华中电网有限公司，湖北省武汉市 430077；5．西北电网有限公司，陕西省西安市 710048）A New Load Survey Method and Its Application in Component Based Load ModelingWANG Qi1, ZHANG Wen-chao1, TANG Yong1, ZHAO Bing1, QIU Li-ping1,GAO Xun2, SHAO Guang-hui3, XIONG Wei-hong4, SHI Ke-qin5(1. China Electric Power Research Institute, Haidian District, Beijing 100192, China; 2. North China Grid Co., Ltd., Xuanwu District, Beijing 100053, China; 3. Northeast China Grid Co., Ltd., Shenyang 110006, Liaoning Province, China; 4. Central China Grid Co., Ltd., Wuhan 430077, Hubei Province, China; 5. Northwest China Grid Co., Ltd., Xi’an 710048, Shaanxi Provine, China) ABSTRACT: A new load survey method, which combines load screening on all substations with detailed investigation of typical substations, for synthesis load modeling (SLM) is presented. Firstly, the main process of load survey is described; then the classification indices based on load characteristics and theprinciple of load `classification are expounded in detail, on this basis the census table of load characteristics is drawn up and both sources of survey data and objects to be surveyed are decided; and then, the statistical analysis on load characteristic data from general survey is performed and by use of the results of survey and statistics the 220kV substations, i.e., the load nodes, are classified. Taking the regionality of substation locations into account, the principle to select typical substations, in which the load constituents and types are considered, is proposed, and according to the proposed principle typical substations for each kinds of loads are chosen, and the detailed census forms for these typical loads are designed. Using the proposed method, the survey with higher accuracy can be achieved under relatively low survey complexity. The proposed load survey method is successfully applied in Central China Power Grid, North China Power Grid, Northwest China Power Grid and Northeast China Power Grid.KEY WORDS: load modeling; substation; investigation and statistics; load classification摘要：介绍了统计综合法建模中的一种新的负荷调查方法，该方法结合了对所有变电站的负荷普查及对典型变电站的详细调查。
电力系统中的电力负荷预测模型研究
电力系统中的电力负荷预测模型研究随着电力需求的不断增长，电力负荷预测在电力系统运行和规划中起着至关重要的作用。
准确的负荷预测可以帮助电力系统运营商优化发电计划、合理安排输电线路，并提高电网安全和可靠性。
因此，电力负荷预测模型的研究变得至关重要。
本文将重点介绍几种常见的电力负荷预测模型及其应用。
1. 统计模型统计模型是最常见和传统的电力负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据，通过统计学方法建立数学模型来预测未来的负荷需求。
常用的统计模型包括时间序列分析、回归分析和相关分析等。
时间序列分析是最常用的统计模型之一，通过分析负荷数据的趋势和季节性变化，预测未来负荷的发展趋势。
回归分析则是通过建立负荷与不同影响因素之间的关系模型，进行负荷的预测。
相关分析则是通过分析负荷与其他变量之间的相关性，预测未来负荷的变化。
2. 人工神经网络模型人工神经网络模型是近年来兴起的一种负荷预测方法。
它模仿人类大脑的工作原理，通过建立多层网络和神经元之间的连接关系，实现对复杂非线性问题的建模和预测。
人工神经网络模型具有自学习能力和适应性，可以通过训练学习历史负荷数据的模式和规律，以预测未来负荷。
其中，前馈神经网络和循环神经网络是常用的人工神经网络模型。
前馈神经网络是一种单向传递信号的网络，适用于输入和输出之间的映射问题。
循环神经网络则是具有反馈连接的网络，可以处理时间序列数据，适用于具有时序性的负荷预测问题。
3. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的预测模型。
该模型通过将输入数据映射到高维特征空间中，在该空间中找到一个最优的超平面，用于对输入数据进行分类和回归。
支持向量机模型在负荷预测中可以通过训练历史负荷数据和其他影响因素之间的关系，找到最佳的划分界面，以实现未来负荷的预测。
支持向量机模型适用于样本数量较少、特征空间较大的问题，并且具有较好的泛化能力。
4. 混合模型混合模型是将多种预测方法进行组合使用的一种负荷预测方法。
电力负荷预测模型及其优化算法研究
电力负荷预测模型及其优化算法研究近年来，随着社会经济的发展和人们生活水平的不断提高，电力需求也日益增加。
而为了保证电力系统的稳定运行，预测电力负荷变化成为了电力系统运营管理的重要工作之一。
因此，研究电力负荷预测模型及其优化算法具有重要的理论意义和实际应用价值。
一、电力负荷预测模型的研究1.统计模型统计模型是一种将历史数据作为分析对象的预测方法，其主要应用于短期和中期电力负荷预测。
其中最常用的统计模型是时间序列模型。
时间序列模型主要有ARIMA模型和GARCH模型两种。
ARIMA模型是基于时间序列模型的时间序列预测方法，它将历史数据作为分析对象，通过分析数据集中的各种规律和趋势，预测未来的负荷变化情况。
而GARCH模型则是一种通用的时间序列预测模型，它能够有效地预测负荷的峰谷波动情况。
2.人工神经网络模型人工神经网络模型是指利用类似于人类神经元网络的方法，来模拟出一种具有“自学习”能力的预测模型。
与传统的统计模型相比，人工神经网络模型更能够适应高维度和非线性数据的特点，因此在电力负荷预测领域也取得了广泛的应用。
3.混沌理论模型混沌理论模型是指通过研究动态系统的混沌现象，探索电力负荷预测中可能存在的混沌现象，并利用这些现象建立起预测模型。
混沌理论模型主要包括倍频提取法、相空间重构法和离线索引法等。
其中，倍频提取法主要通过计算系统的倍频信号，来推测未来的负荷变化；相空间重构法则是利用非线性动态系统理论中的关键工具——相空间，来对电力负荷进行预测；离线索引法则是通过建立大量的离线数据索引，在预测时获取与历史数据集合的最相似数据，从而对未来负荷变化做出预测。
二、电力负荷预测算法的优化1.高斯混合模型算法高斯混合模型算法是一种利用聚类算法和概率模型来进行电力负荷预测的方法。
该算法的核心是通过建立高斯混合模型，对负荷数据进行分段处理，并建立相应的概率分布函数。
在预测时，通过计算每个分段的概率分布函数，来预测负荷的变化。
统计综合法电力系统负荷建模平台的开发的开题报告
统计综合法电力系统负荷建模平台的开发的开题报告一、选题背景随着电力系统的发展，系统运行越来越复杂，发电能力和供电量也不断增加。
然而，如何合理地规划电力系统的负荷，提高系统运行效率和稳定性，是电力系统发展的关键问题。
目前，电力系统负荷的建模方法与工具已经成为电力系统规划和运行的重要工具之一。
因此，本文将基于统计综合法，开发一款电力系统负荷建模平台。
二、选题意义1. 提高电力系统规划的准确性电力系统规划需要针对充足的负荷，进行规划和建设。
通过建立电力系统的负荷建模平台，可以更好地预测电力系统未来的负荷需求，提高电力系统规划的准确性。
2. 优化电力系统的运行通过建立电力系统的负荷建模平台，可以分析电力系统运行过程中的负荷变化，优化电力系统的运行。
3. 帮助节能减排通过建立电力系统的负荷建模平台，可以更好地预测电力系统未来的负荷需求，不仅可以协助电力系统规划和运行，同时也可以帮助节能减排，降低能源消耗和环境污染。
三、研究内容本文针对电力系统负荷建模问题，以统计综合法为基础，开发一款电力系统负荷建模平台。
具体包括以下几个方面：1. 数据预处理利用数据挖掘、统计学等方法，对电网运行中的数据进行预处理。
2. 数据分析采用回归分析、时间序列分析等统计分析方法，对电网负荷需求进行分析和预测。
3. 模型构建利用Python语言建立电网负荷预测模型，结合机器学习、神经网络等技术，建立多元回归模型和ARIMA模型，实现电网负荷的预测和预警。
4. 系统开发基于Python语言和PyQt框架，开发一款交互式电力系统负荷建模平台，满足用户对电网运行数据的可视化、分析和预测的需求。
四、论文目标1. 建立基于统计综合法的电力系统负荷预测模型，提高电力系统负荷预测的准确性。
2. 开发一款交互式电力系统负荷建模平台，满足用户对电网运行数据的可视化、分析和预测的需求，并提高电力系统的运行效率和稳定性。
五、论文进度安排时间节点 | 计划内容--- | ---2021年6月 | 题目选定、开题报告撰写2021年7月~8月 | 调研和论文撰写2021年9月~12月 | 数据预处理、数据分析和模型构建2022年1月~4月 | 系统开发和测试2022年5月~8月 | 论文撰写和提交六、论文的创新点1. 采用统计综合法，并结合机器学习、神经网络等技术，建立多元回归模型和ARIMA模型，提高电力系统负荷预测的准确性。
基于综合模型的电力系统中长期负荷预测方法研究
Ａ ＝ Ｄ ／ ∑Ｄ ， ｉ ＝ １ ， ２ ， …， ｎ ， （ ５ ）
Ｅ＝ ｌ
对于时间序列 Ｙ ， Ｙ ： ， …， Ｙ ， 要求预测 Ｙ 川。 信息
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３一 Ｏ ２— ０ １
式中： Ｄ 为 第 个 模型的 误 差 平方和， Ｄ ：∑ （ ｙ —
１ ． １ 单 一模型 法
式中： ａ ｉ 为平 滑系数 。
１ ． １ ． ３ 增 长速度 法
对于一个平稳 的历史数据序列 ， 可以计算其相
邻 时 间间隔 的增 长 速 度 ， 如果 这 一 增长 速 度 的 变化 较 有规律 ， 则可 以对 这一速 度序列 进行 外推预 测 ， 从
而 得到未 来 时刻段 的速度 ， 用 于进 行数 据 的预 是 电力 系统 规 划 、 运 行 不可 缺 少 的 重要 环节 。负 荷预 测 的准 确 性 对 电 网 的安 全 、 经 济
的时效性要 求预测量 多 应 由全部 历史数据 Ｙ ，
Ｙ ： ， …， Ｙ 的加权 平 均值 构 成 ， 而 且 一般 要 求 权 值 应 随着 数据离 预测 期越 来 越 远 而逐 渐 减 小 ， 即应 有 如
元 线 性 回归 法 中将 历 史 年份 的人 均 Ｇ Ｄ Ｐ作
为 自 变 量 ，用 电 量 作 为 因 变 量 Ｙ ，系 数 。 为 ３ ４ ． １ ４ １ ８ ， ６为 ０ ． ０ ０ ３ ８ 。 则 回归方 程为
Ｙ ＝３ ４ ． １ ４ １ ８＋０ ． ０ ０ ３ ８ ｘ。 （ ７ ）
预测值是对历史数据的加权平均值 ， 并且近期数据
的权 重 比较 大 ， 远期数 据 的权 重 比较小 。 因此 ， 对接 近 目前 时刻 的数 据拟 合得 较为准 确 。
分析统计综合法电力系统负荷建模平台的开发
来表 示 。其 有 着 物 理 意 义 明 确 、 容 易理 解 的优 点 ， 但 也 有 着 在
某 些特 殊 情 况 下 难 以 获得 简明 模 型 参 数 的 缺 点 。 由 于 系统 中 用 电设 备 的 数 量 过 于 庞 大 ， 为 了 更好 的 掌握 系统 的 动 态特 性 ，
的流程 图
负搿构成统计 总体负荷模爨 ｝
这 两种 形 态 ． 所 以通 过 一 定手 段 列 出其 特 性 的解 析 式 ， 这 就 是
我 们 将 在 文 中重 点 讨论 的 负荷 模 型 。 对 于静 态特 性 ， 我们可 以 通过代数方程来描述 ． 而静 态特 性 则 需要 通 过 微 分 方程 、 差 分
电 力 系统 负荷 建模 平 台 的 开 发 这 个 问题 进 行 深入 研 究 ，统 计
综合 法 具 有 较 为 突 出 的优 点 ， 比如 物 理 概 念 明 确 、 信 息准确 、
动 情 况 下 的 负荷 行 为 表 现 ， 其 代 数 方 程 表 达 式如 下 ：
Ｐ ＝ Ｐ（ Ｕ， ｆ ， ｄ） （ １ ）
２ ． １ 常 用静 态负荷 模 型
静 态特 性 指 的 是 当电 网频 率和 电 压 发 生缓 慢 变 化 时 ， 负
综 合 负荷 建模 能 够很 好 的 完成 负荷 特 性 的调 查 管理 ，建模 的
方法 有 很 多种 ． 在这篇文章里 ， 我 们将 主要 针 对 统计 综合 法在 荷 相 对应 表 现 出的 行 为 特 性 。作 为 电 网正 常 运 行 或 受较 小扰
我 们 将 系统 低 压 侧 的 典 型 负荷 特 性 通 过 一 定 的 归并 综 合 法合
并 为 综合 模 型 。通 过 对 模 型 集 结 的 不 断 实验 总结 ， 提 出 了三种
电力负荷预测模型与优化方法研究
电力负荷预测模型与优化方法研究电力负荷预测在能源规划和电力系统运营中起着重要的作用。
准确地预测电力负荷可以帮助电力公司合理安排发电设备的运行，提高电力系统的可靠性和效率。
本文将探讨电力负荷预测的模型与优化方法，并介绍其中的关键技术和应用。
一、电力负荷预测模型1. 统计模型：统计模型是最常用的电力负荷预测方法之一。
该模型利用历史电力负荷数据进行建模和预测，通常包括平滑法、回归分析、时间序列分析等。
平滑法通过对历史数据进行平滑处理，消除噪声和季节性变化，得到趋势。
回归分析方法则通过建立负荷与一系列相关因素的数学关系，如气温、日照时间、人口等，进行预测。
时间序列分析方法基于数据的自相关性，通过建立ARIMA模型进行预测。
2. 人工神经网络模型：人工神经网络模型模拟了人脑神经网络的工作原理，通过训练网络模型来实现负荷预测。
该模型可以适应非线性关系，并具有较强的泛化能力。
常见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。
这些模型的性能不仅取决于网络结构的选择，还与输入数据的特征提取和预处理密切相关。
3. 支持向量机模型：支持向量机模型是一种常用的机器学习方法，可用于电力负荷预测。
该模型通过构建最优超平面来实现二分类或多分类问题。
在负荷预测中，支持向量机模型可将历史负荷数据映射到高维特征空间，从而实现负荷的准确预测。
支持向量机模型通过引入核函数来处理非线性问题，如径向基函数和多项式核函数。
二、电力负荷优化方法1. 负荷调度优化：负荷调度优化是指在保证电力供应的前提下，合理调配各种发电资源，以提高电力系统的效率和经济性。
在电力负荷预测的基础上，利用优化算法可以对发电单元的出力进行优化，如利用遗传算法、粒子群优化等。
这些算法通过对发电调度方案进行迭代和优化，考虑运行成本、发电能力约束、环境影响等因素，以实现系统最优负荷分配。
2. 电力负荷调节优化：电力负荷调节优化是指在实时调度过程中，根据实际负荷需求对发电设备进行优化调节。
电力系统负荷模型的算法研究
电力系统负荷模型的算法研究电力系统负荷建模是电力系统中公认的世界难题，电力负荷对电力系统的稳定运行具有重要影响。
随着研究人员对电力负荷的深入研究，负荷的数学模型已变得较为成熟，但由于负荷本身的复杂性使得模型参数的获取变得较为困难，而参数的准确程度又直接影响了负荷模型的有效性，因此研究负荷模型的参数辨识具有十分重要的意义。
本文首先介绍了电力系统负荷可以分为静态负荷和动态负荷两类。
此后从统计综合法负荷建模的基础开始，介绍了统计综合法负荷建模的基本原理和基本过程。
然后在这的基础上，较为详细地阐述了电力系统负荷建模的基础理论以及方法，其中包括系统的辨识理论及其辨识方法，负荷模型的分类以及各类负荷模型参数辨识的具体方法。
为了验证负荷建模方法的可行性，使用MATLAB进行实际仿真。
总结出两种方法的优缺点，并对每种方法的缺点提出了改进措施。
目录1绪论 (1)1.1电力负荷建模的重要性及研究意义 (1)1.2电力负荷建模的发展历程以及研究现状 (1)1.3电力负荷建模的基本方法 (1)1.4本文主要工作 (2)2电力系统负荷模型的分类 (3)2.1静态负荷模型 (3)2.2动态负荷模型 (3)3统计综合法负荷建模 (5)3.1统计综合法的基本知识 (5)3.2静态负荷模型的统计综合法 (6)3.3动态负荷模型的统计综合法 (7)3.4统计综合法负荷建模的优缺点 (9)3.5本章小结 (9)4总体测辨法负荷建模 (10)4.1总体测辨法负荷建模的基本知识 (10)4.2参数辨识算法研究 (10)4.3综合负荷模型的参数辨识 (12)4.4使用matlab进行总体测辨法负荷建模 (13)4.5总体测辨法负荷建模的优缺点 (18)4.6 本章小结 (19)5总结 (21)1 绪论1.1 电力负荷建模的重要性及研究意义电力负荷会消耗电能，电力负荷在电力系统的分析中有着很重要的地位[1]。
当研究电力系统时，如果模型选的不恰当则会使计算结果与实际结果差距很大，尤其模型的选择会对电力系统的动态结果产生影响，也会对电力系统本身的分析与安全有一定的影响。
电力系统负荷预测的时间序列建模方法
电力系统负荷预测的时间序列建模方法随着电力需求的不断增长和电力市场的发展，准确预测电力系统的负荷变化成为电力行业管理和运营的重要课题。
时间序列建模方法在电力负荷预测中被广泛应用，其基于历史负荷数据的模式识别和趋势预测能力使其成为研究和实践中的关键技术。
时间序列建模方法可分为基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于统计的方法包括传统的回归分析、指数平滑法和自回归移动平均模型(ARMA)，这些方法都是基于历史数据的平稳性和相关性假设来进行负荷预测，模型简单易理解，但对于复杂的负荷变化难以准确预测。
基于机器学习的方法则通过对大量历史数据的学习和模式识别，构建复杂的非线性模型来预测负荷变化。
常用的机器学习方法包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和深度学习模型等。
人工神经网络模型是基于生物神经元的计算模型，其通过输入节点、隐藏节点和输出节点之间的连接关系来模拟人脑的信息处理过程。
通过对历史数据进行训练，人工神经网络模型可以学习到数据的非线性特征和复杂关系，从而实现电力负荷的准确预测。
然而，人工神经网络模型在训练过程中需要大量的数据和计算资源，并且模型的结构和参数选择也对预测结果具有重要影响。
支持向量机是一种基于统计学习理论的方法，其通过将输入空间映射到高维特征空间，并在特征空间中构造一个最优超平面来实现数据的分类和回归。
支持向量机模型通过引入核函数来处理非线性问题，具有较好的预测性能和泛化能力。
然而，支持向量机模型的参数调节和核函数选择也是一个挑战，同时模型的训练时间较长。
深度学习模型是近年来兴起的一种机器学习方法，其通过多层神经网络的堆叠来实现对复杂模式和抽象特征的学习。
深度学习模型在图像和语音识别等领域取得了显著的成果，同时在电力负荷预测中也表现出良好的预测能力。
深度学习模型通过自动学习数据的特征表示和模式识别，无需手动设计特征，减少了人工干预的程度。
然而，深度学习模型对于数据量的要求较高，同时模型的训练时间和计算资源也较大。
电力负荷建模的在线统计综合法_陈谦
电力负荷建模的在线统计综合法陈 谦1,黄文英2,李 成1,方朝雄2,赵红嘎2,施雄华1,鞠 平1(1.河海大学电气工程学院,江苏省南京市210098;2.福建电力调度通信中心,福建省福州市350003)摘要:常规的负荷建模统计综合法工作量较大,精确性不够,无法考虑负荷随时间变化的特性。
文中提出充分利用营销部门负荷控制系统采集的用户侧功率信息和能量管理系统(EM S )提供的变电站功率信息,结合经过简化的抽样人工调查统计,实现负荷建模的在线统计综合。
由于负荷控制系统和EMS 对用户基本资料与实际用电情况可自动更新,因此,负荷模型参数可以实现动态、长效管理。
给出了在福建电网安兜变电站实际应用的结果。
关键词:负荷控制建模;在线统计综合法;负荷控制系统;抽样调查中图分类号:TM 714收稿日期:2007-04-18;修回日期:2007-09-02。
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2004CB217901);国家自然科学基金重大项目(50595412)。
0 引言时至今日,研究人员已提出了不少负荷建模方法[1-15]。
其中,统计综合法[1-6,12-13]的基本思想是将负荷看成个别用户的集合,先将这些用户的电器分类,并确定各种类型电器的平均特性,然后统计出各类电器所占的比重,最后综合得出总体的负荷模型。
美国电力科学研究院(EPRI )联合开发的LOADS YN 软件体现了其典型成果[1]。
统计综合法的优点是物理模型比较清晰、概念明确,便于人们定性了解负荷特性。
但是,常规的统计综合法也有不少缺点,包括:①调查所得负荷容量与实际负荷功率并不一致,因为存在同时率的问题,并非所有设备都是同时24h 投入使用的,因此,需要进行分时段调查统计;②随着时间的推移,实际负荷功率、负荷构成以及网络结构都可能发生变化,如果对负荷进行一次调查统计建模工作后就想一劳永逸,是难以达到准确度要求的。
当然,实际系统结构和负荷构成的变化也是逐步、缓慢的,因此,需要在线调用各种数据,进行负荷模型参数的定期(例如按照季节)更新,达到负荷建模长效动态管理的目的;③对用户和设备分类繁多,调查工作需花费大量人力物力。
电力系统负荷建模方法研究
电力系统负荷建模方法研究作者：黄树深来源：《科技探索》2013年第08期摘要：高压母线上的综合负荷由许多动态用电设备和静态用电设备，以及输配电网络和并联补偿电容等构成，这些设备分散在一定的区域内，与高压母线的电气距离各不相同，其特性和运行状态各异，而且负荷的构成和运行状态随时间气候等因素变化而改变，不同地区的负荷也有很大差异，这些因素使得建模非常困难。
上世纪七十年代以来的大量研究使负荷建模取得了一定的进展，但离问题的解决仍有一定的距离，大量的研究结果表明，负荷特性对电力系统仿真结果有重要影响，这表现在不同的负荷特性对电力系统的暂态稳定、电压稳定等具有不同程度的影响，在临界情况下，计算结果可能发生质的变化，因此电力负荷建模是一项很复杂的工作。
关键词：电力系统负荷建模研究电力系统的特点是电能不能大量的储存，正常运行时电能的生产、传输、消耗要求保持动态平衡，系统的各个组成部分通过电气的联系而联结成为一个整体，系统中任何一个元件发生故障可以瞬间波及全网，从而可能对系统的安全运行带来负面影响，甚至可能造成系统不稳定，因此可能造成严重的经济损失和社会影响，为此保证电力系统安全可靠运行是电力系统规划和运行的首要任务。
1.电力负荷建模的总体原则1.1可用性原则电力负荷建模具有时变性、随机性、分布性、多样性、非连续性等特点，多年来虽然人们做了大量努力，但要对所有负荷点、所有时间点建立精确模型可能是不现实的。
虽然不能做到定量完全精确，但至少要做到定性正确。
所以，在目前只能考虑建立可用的负荷模型，对该模型的最基本的要求是能够反映负荷的实际本质特征。
1.2实用性原则电力负荷建模的目的当然是为了应用。
这就要求模型在能够反映负荷本质的前提下要尽量简单，最好与现有电力系统计算程序能够衔接。
同时要求方法也要尽量简单，最好少做系统性的大规模试验尤其是稳定试验。
1.3针对性原则美国等国家进行了大量实际负荷参数的研究，给出了推荐参数。
电力系统中的电力负荷预测模型评估方法研究
电力系统中的电力负荷预测模型评估方法研究1. 引言电力负荷预测在电力系统的运行和规划中起着关键作用。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电和供应能源，以提高电力系统的效率和稳定性。
在电力负荷预测中，模型的准确性是关键因素之一。
本文将探讨电力负荷预测模型评估的方法，以提高预测的准确性和可靠性。
2. 电力负荷预测模型电力负荷预测模型是通过历史数据和相关变量来预测未来的负荷需求。
常见的模型包括基于统计方法、机器学习算法以及时间序列分析等。
统计方法包括回归分析、指数平滑法等，机器学习算法包括人工神经网络、支持向量机等，时间序列分析包括ARIMA、GARCH等。
这些模型都有各自的优缺点，因此需要进行评估和选择。
3. 评估指标评估电力负荷预测模型的准确性需要考虑多个指标。
常用的指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、平均绝对误差（MAE）等。
RMSE是表示预测结果与实际值之间差异的标准差，MAPE表示预测误差在整体上的平均百分比，而MAE则是预测误差的平均绝对值。
4. 数据处理在进行模型评估之前，需要对原始数据进行处理。
数据处理包括数据清洗、数据平滑和数据归一化等。
数据清洗是将原始数据中的异常值和噪声进行剔除或修正，以保证数据的准确性和一致性。
数据平滑是将数据中的波动和噪声进行平滑处理，以减少预测误差。
数据归一化是将数据按照一定的规则和比例进行缩放，以便于不同特征之间的比较和模型的建立。
5. 交叉验证交叉验证是评估模型性能的一种方法，它通过将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的预测能力。
常见的交叉验证方法包括留出法、K折交叉验证和自助法等。
留出法将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练，而测试集用于评估模型的性能。
K折交叉验证将数据集划分为K个子集，其中K-1个子集用于训练，剩余的一个子集用于测试，重复K次以得到更准确的评估结果。
自助法则是通过有放回的抽样来构建多个训练集和测试集，以评估模型的性能表现。
一种电力负荷数字统计智能综合的建模方法[发明专利]
![一种电力负荷数字统计智能综合的建模方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/799ad2119e314332386893d6.png)
专利名称：一种电力负荷数字统计智能综合的建模方法专利类型：发明专利
发明人：赵剑锋,董坤,刘伟成,虞悦,曹武,刘康礼
申请号：CN202010193524.2
申请日：20200318
公开号：CN111428355A
公开日：
20200717
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种电力负荷数字统计智能综合的建模方法，其中包括非侵入式负荷监测技术，该技术利用电能计量装置采集用电负荷信息，使用深度学习与强化学习等技术，对用户用电负荷进行辨识、分类，形成基于数据的负荷元件模型及参数，并计算出单一负荷元件消耗能量占总体消耗能量的比例。
将负荷元件模型和能耗占比组合成负荷模型汇总到母线节点上，采用数字统计智能综合等方法，获取负荷元件类型、参数和占比等数据。
之后，生产对抗网络等深度学习算法框架，生成电力负荷模型及其准确性校验的负荷判别模型。
本专利提出电力负荷的数字统计智能综合建模方法，具有在线运行实时建模的潜力。
申请人：东南大学
地址：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号
国籍：CN
代理机构：南京众联专利代理有限公司
代理人：杜静静
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电力系统中的电力负荷特性建模与预测
电力系统中的电力负荷特性建模与预测概述随着电力系统的不断发展和扩张，合理而准确地建模和预测电力负荷特性对电力系统的运行和规划具有重要意义。
本文将探讨电力负荷特性的建模与预测方法，以及这些方法的应用场景和挑战。
一、电力负荷特性的建模方法1.1 统计模型统计模型是最常用的电力负荷特性建模方法之一。
其中，回归分析是应用最广泛的统计模型之一。
通过回归分析，可以分析与电力负荷相关的各种因素，并通过建立数学模型来预测未来的负荷。
1.2 人工神经网络模型人工神经网络模型模拟人类神经系统的结构和功能，能够对非线性和复杂的电力负荷特性进行建模和预测。
这种方法具有灵活性和适应性强的特点，但其训练时间和计算成本较高。
1.3 物理模型物理模型是基于电力系统的物理原理建立的模型。
通过考虑电力系统中的各种元件和特性，物理模型能够准确地描述电力负荷的行为和特性。
然而，由于电力系统的复杂性，物理模型的建立和求解过程较为困难。
二、电力负荷特性的预测方法2.1 基于时间序列的预测方法基于时间序列的预测方法是一种常用的电力负荷预测方法。
通过分析历史负荷数据，找出其规律和趋势，并将其应用于未来的负荷预测。
这种方法不需要考虑负荷的具体原因和机制，适用于简单和稳定的负荷场景。
2.2 基于统计模型的预测方法基于统计模型的预测方法是使用已知的统计模型对未来的电力负荷进行预测。
通过对历史数据进行分析和建模，可以得到负荷与各种因素之间的关系，并预测未来负荷的变化趋势。
2.3 基于机器学习的预测方法基于机器学习的预测方法通过对历史数据的学习和模式识别，构建具有预测能力的模型。
这种方法可以适应负荷特性的动态变化，并能够处理大规模和高维度的负荷数据。
三、电力负荷特性建模与预测的应用场景3.1 电力系统规划电力负荷特性的准确建模和预测对电力系统的规划具有重要意义。
通过了解未来的负荷变化趋势和特点，可以合理规划电力系统的容量和配置，以确保供电的可靠性和经济性。
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基于统计综合法的电力负荷建模方法研究
摘要:统计综合法是电力系统综合负荷的一种重要的建模方法,其基本思想是将负
荷看成个别用户的集合,先将这些用户的元件分类,并确定各种类型元件的平均特性,然后统计出各类元件所占的比重,最后综合得出总体的负荷模型。
由于该方法
物理概念清晰,在负荷构成特性的基础信息准确、完整的前提下实现简单,因而受
到一定程度的重视。
关键词:统计综合法;电力系统;负荷建模
1负荷模型的相关概念
在电力系统运行过程中,当系统受到扰动时,这个暂态过程中各个负荷点的电压、频率都会出现一定的变化,相应的各类负荷获取的功率也会发生一定的变化,在这
种情况下,我们提出了负荷特性这一概念,即负荷功率随着电压、频率的变化而发
生变化的特性。
通过进一步研究发现,负荷特性主要有两种形态,分别是动态特性
和静态特性。
为了更好的描述负荷的这两种形态,所以通过一定手段列出其特性
的解析式,这就是我们将在文中重点讨论的负荷模型。
对于静态特性,我们可以通
过代数方程来描述,而静态特性则需要通过微分方程、差分方程和状态方程来描述。
负荷模型依据其描述的特性,主要分为静态负荷模型、机理动态模型、和非机理动
态模型。
其中静态负荷模型能够反映负荷有功、无功功率随着系统频率和电压变
化而发生的变化;机理动态负荷模型则是以物理和电学等一些基本定律作为基础,
通过对负荷各种平衡关系的分析,通过列出相关方程式而得到的模型;而非机理模
型指的是在系统辨识理论发展过程中,通过对大量具体的动态系统建模进行概括总
结得到的一种数学模型,该模型能够很好的对动态系统进行描述。
2统计综合法负荷建模理论基础
2.1综合负荷的静态模型
电力系统仿真计算中,将变电站母线或线路供电的所有用户的集合称为综合负荷。
综合负荷从电网吸收的功率随母线电压和系统频率而变化的关系称为综合负
荷特性,描述此特性的数学方程即负荷静态模型。
常用的有多项式模型和幂函数模
型两种形式,本文以幂函数模型为例进行简单描述。
幂函数模型的基本形式为式中:U为实际运行电压;U0为无扰动时的正常运行电压,一般取额定电压
UN;f0为无扰动时的正常运行频率,一般取系统额定频率即工频50 Hz;P、Q为实际
有功功率和无功功率;P0、Q0为对应于U0、f0或(UN,fN)时的负荷功率,即电压和
频率为额定值时的功率;pu、qu、pf和qf为静态特性参数。
2.2统计综合法负荷建模过程
统计综合法电力负荷建模过程如图1所示。
图1所示的建模过程中,在相关调查统计信息完整的前提下,需要解决的关键问题有典型用户选取、行业特性综合和变电站特性综合。
2.2.1 典型用户的选取
首先按照行业分类,根据实践经验在每个行业中选取若干个能够反映该行业生
产特征的被调查用户进行调查,然后通过模糊聚类的方法把实际并不典型的用户除去,将调查得到的用户分型聚类。
2.2.2 行业综合用户的元件比例计算
为了确定行业负荷结构,采用按容量加权平均的方法计算该行业综合用户的元
件比例。
设每个典型用户有n类元件(用电设备),则有
式中:Kj表示j类元件在该行业中的容量比例;kij表示第i个典型用户的第j类
元件的容量比例;Pi表示第i个典型用户的元件总容量, 表示该行业典型用户总的
负荷容量。
2.2.3 行业综合用户负荷特性参数计算
一旦行业用户的负荷结构即元件种类及相应的比例确定,且已知元件的平均特性,即可建立该行业的综合负荷模型。
具体算法如下。
假定该行业有n类用电设备,其中第i种用电设备的功率为Pi、Qi,静态特征系数为pui、qui、pfi、qfi,则第i类
用电设备的特性为
该行业总的负荷功率为
从而求得
3 数据库的构建
在前面的篇幅里,我们对统计综合法负荷建模的一些问题进行了一定的了解,这些知识是建模平台构建的理论基础,而平台的构建还要基于统计资料,其完整和准
确与否将会直接影响模型平台的应用。
所以数据库的构建也是平台构建过程中的
重点。
通过数据库的构建,能够实现对负荷特性数据的有效管理,为了实现这一目的,就需要对数据的来源和特点进行要求,保证其满足一定的基本原则。
为了保证
数据的可靠性,对于数据库的构建有如下几点要求,分别是:(1)层次、类型不相同的
负荷特性数据必须规定相应的格式模版;(2)能够实现数据的自动引导入库;(3)便于
数据查询、添加和修改;(4)当底层数据发生变化时,与其存在关联的上层数据应当
能够自动修复;(5)数据库内的数据模块能实现与负荷建模平台通信的方便与快捷。
按照数据库的功能,其结构主要分为原始数据库、应用数据库和模型数据库三部分。
4负荷建模平台的实现
上面我们对于统计综合法负荷建模的流程等问题进行了了解,该负荷建模的成
立是建立在基础信息准确完整的基础上,为了将这种建模更好的应用与生产实际中,同时对负荷特性数据进行高效的分析、管理应用,我们开发一种统计综合法电力系
统负荷建模平台。
4.1 基本设计原则
设计负荷建模平台的目的是使工作、研究人员能够快捷的管理负荷特性数据、快速建模、有效的对系统综合负荷特性进行把握,同时能够方便的实现更新、维护
和操作。
为了达到这些要求,在设计过程中需要遵循下面几个原则,分别是模块化、可扩展性、操作人性化、建模可靠性高、工作流程自动化。
4.2 平台构建的基本思路
构建平台的目的是要将统计综合负荷建模理论方法有效地应用于实际工程所
需的综合负荷建模,用软件平台的方式快速高效完成不同层次的负荷特性综合。
对
全网范围内的负荷进行基于 Internet 网络的负荷构成特性数据调查,将调查数据集
总后集中管理,应用先进的负荷分类和建模方法得出精确的电网综合负荷模型是本
文的主导设计思想。
4.3 模型平台实现的任务功能
根据需求分析,统计综合法负荷建模平台必须实现完成四大任务:①获得准确、
完整的负荷构成特性数据;②将分散的负荷构成特性数据进行集总管理,实现海量冗余数据的清洗和挖掘;③确定精选行业的负荷特性参数信息;④确定典型变电站负荷特性参数。
结束语
本文开发的统计综合法电力系统负荷建模平台,解决了负荷特性数据分散、复杂,处理效率低的难题,实现了统计综合法负荷建模的基本功能,减轻了统计综合负荷建模的工作负担,有利于推动统计综合法负荷建模的发展和工程应用。
平台功能完整、扩展性强、运行可靠、操作维护简便,充分体现了数据库技术和可视化软件技术的优越性,并且具有较好的兼容性。
实际运行考验表明,它是统计综合法负荷建模走向实用化的有效技术手段。