电力负荷预测技术及其的的应用

T 1 T
ˆ a ˆ u u ( 0) ˆk ˆ (k 1) x (1) e x ˆ ˆ a a
(1)
(k 0,1,2)
ˆ ( 0) (k 1) x ˆ (1) (k 1) x ˆ (1) (k ) x ˆ a u ( 0) ˆ (1) e ˆk (1 e ) x ˆ a
第二章 经验与经典负荷预测技术
四、单耗法
即单位产品电耗法，是通过某一工业产品的平均单位 产品用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总 用电量。 A=b• g A: 用电量
A
b: 产品产量
g: 产品的单位耗电量
b g
i i 1
n
i
A
ˆg b
i i 1
n
i
第二章 经验与经典负荷预测技术
b x
两边取自然对数，得lny=lna+b/x 1 u , v ln y, 记A ln a 则倒指数曲线方程变为直线方程 令 x v=A+bu
ˆ A ˆ ，又有 a ˆ 和b ˆ e，因 仿幂函数曲线的作法，可得参数估计算 A ˆ 此可得出 b ˆ a ˆe x y
其他类型的曲线方程均可作适当的变量代换化为直线方程， 不再赘述。
三、负荷预测的特点 1、不准确性 3、时间性 2、条件性 4、多方案性 四、负荷预测的基本原理 1、可知性原理 4、相似性原理 2、可能性原理 5、反馈性原理 3、连续性原理 6、系统性原理
1.2电力负荷预测的分类
一、国民经济行业用电分类 农林牧渔水利业 工业－－制造业、采掘业 其他事业－－ 房地产、公共事业、卫生、体育、文化、教育、机关 城乡居民用电－－城镇居民生活用电、乡村居民生活用电 地质普查和勘探业 建筑业 交通运输邮电通信业 商业
第五章电力负荷灰色预测技术
四、灰色累加生成技术 1、累加生成
记x(0)为原始数列 x(0)=[x(0)(k) | k=1,2,…,n] 记生成数列为x(1) x(1)=[x(1)(k) | k=1,2,…,n] =[x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)] 如果x(1)与x(0)之间满足下述关系
ˆ a ˆxb y
ˆ
第四章 电力负荷回归预测技术
4.6指数曲线
y aebx (a 0)
y b>0 b<0
y
0
x
0
x
第四章 电力负荷回归预测技术
4.7倒指数曲线
y ae (a 0)
y y
b x
b>0
b<0
0
x
0
x
第四章 电力负荷回归预测技术
倒指wk.baidu.com曲线
y ae (a 0)
一、负荷 在此指广义负荷，包括负荷与电量。 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。 电量是指负荷与时间的乘积。 二、负荷预测
考虑系统运行特性、增容决策、自然与社会影响条件下， 利用数学方法研究负荷变化规律 ，在一定精度下，确定 未来某特定时刻或某特定时间的负荷数值。
1.1 电力负荷预测的基本概念
（2）平均绝对误差
1 MAE n

1 | Ei | n i 1
n
ˆ | | Y Y
i i i 1
n
1.6电力负荷预测的误差分析
（3）均方误差
1 MSE n

i 1
n
1 E n
2 i
ˆ) (Y Y
i i i 1
n
2
（4）均方根误差
1 RMSE n

i1
n
1 E n
大 1 4 7
中 2 5 8
小 3 6 9
1.6电力负荷预测的误差分析
1、产生误差的原因 （1）主要因素建模、次要因素忽略。 （2）选择预测方法是否合适。 （3）资料是否准确可靠。
（4）意外事件的发生或情况的突然变化。
1.6电力负荷预测的误差分析
2、预测误差分析 （1）绝对误差与相对误差
ˆ E YY e ˆ YY 100% Y
ˆ b ˆa ˆ 1/ y x
第四章 电力负荷回归预测技术
4.5幂函数曲线
y ax b (x 0, a 0)
y y
b>1
b=1
b<-1
b=-1
-1<b<0
0<b<1 0 x 0 x
第四章 电力负荷回归预测技术
幂函数曲线
y ax b (x 0, a 0)
先将函数表达式两端取常用对数，得 lgy=lga+blgx 再作变换，令u=lgx,v=lgy。记A=lga，则幂函数曲线方 程就变为直线方程 v=A+bu 利用观测值（xi，yi)可计算出（ui，vi），i=1,2,…,n。 ˆ ˆ ，又有 a ˆ 和b ˆ 10A ， 对u和v利用线性公式计算出估计值 A 因此可得出
电力负荷预测技术及其应用
第一章 电力负荷预测概论
一、适用人员 电力系统调度、用电、计划、规划、农电、 信息、管理、营销等部门的人员。 二、研究意义 有利于制定最经济合理的系统发电计划、检 修计划和购煤计划；有利于降低发电成本和购 电成本；有利于竞价上网，推进电力市场改革 ；有利于计划用电管理，掌握需求变化情况,搞 好电力市场营销；有利于制定合理的电源、电 网规划；有利于电网的稳定运行；有利于提高 电力系统的经济效益和社会效益。
1 1 1
x ( 0 ) ( 2) (0) x (3) Yn (0) x ( n)
a A u
第五章电力负荷灰色预测技术
五、灰色预测模型
ˆ a A (B B) B Yn ˆ u
2 i
ˆ) (Y Y
i i i1
n
2
（5）标准误差
ˆ )2 (Yi Y i SY nm (i 1,2, n )
第二章 经验与经典负荷预测技术
一、专家预测法
1、专家会议法
2、Delphi方法 （1）准备阶段 （2）第一轮预测 （3）反复预测 （4）统计方法的预测结果
第二章 经验与经典负荷预测技术
k
x
(1)
(k ) [ x ( 0 ) (i )]
i 1
第五章电力负荷灰色预测技术
2、累减还原 x(0)(k+1)=x(1)(k+1)-x(1)(k)
第五章电力负荷灰色预测技术
五、灰色预测模型
dx (1) ax (1) u dt
Yn=BA
1 (1) [ x (1) x (1) (2) 2 1 [ x (1) (2) x (1) (3) B 2 1 [ x (1) (n 1) x (1) (n ) 2
回归曲线有六种：双曲线、幂函数曲线、指数曲线、
倒指数曲线、对数曲线、S型曲线。
第四章 电力负荷回归预测技术
4.4双曲线
1 b a y x
y y
a>0 b<0 a>0 b>0 0
x
0
x
第四章 电力负荷回归预测技术
双曲线
1 b a y x
作变量代换u=1/x，v=1/y，这样双曲线方程就 变为直线方程 v=a+bu 利用观测值（xi，yi），按ui=1/xi，vi=1/yi可以计算 出（ui，vi）。因此对于u和v可利用线性公式计算 ˆ ，因此可得出 ˆ, b 出参数估计值 a
五、负荷密度预测法
从某地区人口或土地面积的平均耗电量出发作预测。 A=s• d A: 某地区的年（月）用电量 s: 该地区的人口数（或建筑面积、土地面积） d: 平均每人（或每平方米建筑面积，每公顷土地面积） 的用电量，称为用电密度。
第二章 经验与经典负荷预测技术
六、比例系数增长预测法
假定今后的电力负荷与过去有相同的增长比例， 用历史数据求出比例系数，按比例预测未来发展。
第四章 电力负荷回归预测技术
4.8对数曲线
y a b lg x ( x 0)
y
y
b>0 b<0
0
x
0
x
第四章 电力负荷回归预测技术
4.9 S型曲线
y 1 a be x
y
1 a
0
x
第五章 电力负荷灰色预测技术
一、灰色系统理论介绍 1、白色系统 信息完全已知的系统。 2、黑色系统 信息完全未知的系统。 3、灰色系统 部分信息已知、部分信息未知的系统。 4、白色与灰色系统的区别 系统中各因素之间是否有确定的关系。
ˆ a
(k 0,1,2,)
第六章电力负荷预测技术的新发展
一、优选组合预测概念
1、将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重 进行加权平均的一种预测方法； 2、在几种预测方法中进行比较，选择拟合优度最佳或 标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测。 组合预测方法是建立在最大信息利用的基础上，它集 结多种单一模型所包含的信息，进行最优组合。通过组 合预测可达到改善预测结果的目的。
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。
1.5预处理中的模糊分类器方法
2、模糊分类器
天气雨量状况(横) 天气温度状况(纵) 高 中 低
Am K mn 1 100% An
A l An (1 K)l m
第二章 经验与经典负荷预测技术
七、电力弹性系数预测法
电力弹性系数是用电量的相对变化率与国民生产总值的 相对变化率之比。
E＝Ky / Kx
Ky: 用电量的平均增长率； Kx: 国民生产总值的平均增长率；
第五章电力负荷灰色预测技术
二、灰色系统理论的研究内容 1、系统分析 2、系统模型的建立 3、灰色预测 4、灰色决策 5、灰色控制
第五章电力负荷灰色预测技术
三、与灰色预测对比回归预测技术的缺点 1、要求大样本量； 2、要求样本有较好的分布规律和确定的发展趋势； 3、计算工作量大； 4、不同的变化规律要用不同的回归预测模型。 5、可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象。
1.3电力负荷预测的基本程序
负荷预测基本程序
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
1.4电力负荷预测的预处理技术
1、异常值处理技术 （1）设负荷历史数据为 x1, x2, … , xn, 取平均值 p=1/n (x1+ x2+ … + xn)
第一章 电力负荷预测概论
负荷预测的基本概念 负荷预测分类 负荷预测基本程序 优选组合预测技术 专家系统预测技术 神经网络预测技术
负荷预测误差分析
经验与经典预测技术 灰色预测技术
负荷预测软件演示
情景预测技术 数据挖掘中预测技术
1.1 电力负荷预测的基本概念
1.2电力负荷预测的分类
二、负荷预测分类 1、负荷预测按时间分类 长期：10年以上并以年为单位。 中期： 5年左右并以年为单位。 短期： 1年以内并以日、月、 周、季为单位。 2、负荷预测按行业分类 八大行业负荷预测。 专项负荷预测：第一、二、三产业。 3、负荷预测按特性分类 最高负荷、最低负荷、平均负荷、负荷 峰谷差、高峰负荷平均、低谷负荷平均、全 网负荷、母线负荷等。
E : 电力弹性系数。
若已知 E 和 Kx，则可得到 Ky＝E • Kx， 则可得到用电量预测值 Am= A0( 1+ Ky )m, A0 基年的用电量。
第三章 电力负荷趋势外推预测技术
3.1 水平趋势预测技术 3.2 线性趋势预测技术 3.3多项式趋势预测技术 3.4季节型趋势预测技术 3.5增长趋势预测技术
二、类比法 对类似事物作对比分析，通过已知事物对未知 事物或新事物作出预测。
三、主观概率预测法
（1）概率：一个事件发生的可能性大小的度量。 （2）客观概率：通过实验得到的概率。 （3）主观概率：靠经验、感觉和印象得到的概率。 （4）主观概率预测法：由若干专家来估计某特定 事件发生的概率，然后综合得出该事件的概率。
第四章 电力负荷回归预测技术
4.1一元线性回归预测技术
y=a+bX
y
ˆ b
( x x )( y
i i 1 n i i 1
n
i
y)
2
· ·
0
(x x)
· ·
·
·
· ·
x
ˆx ˆ yb a
第四章 电力负荷回归预测技术
4.2多元线性回归预测技术
y = b0 + b1 X1 + ••• + bn Xn 4.3一元非线性回归预测技术 自变量和因变量之间如果存在着曲线形式的关 系，则要考虑使用非线性回归技术，常用的非线性