负荷预测模型的建立及基于回归分析法的负荷预测

对 电力市场 的分析与预测的主要内容 是对 电力负 荷 的预测 。它关 系着 者 电网的安全 、稳 定与经 济运
行 。 同时，也 是电力 系统发 展规划 的基础 性工 作 。
式中： （ 、．ｆ、 （ 、 （ 、Ｖｔ ｆ ＝） ） ｖ ｆ ｆ （分别为时 （ ） ） ）
刻ｔ 的系统总负荷及其正常负荷分量 、气象敏 感负荷 分量、特殊事件 负荷分量 、随机负荷分量。
荷 ； 为过 去 日负荷 的天 数 。 （ 气 象敏 感 负荷 分量 二） 系列气象 因素 ，如温 度、湿 度、风力、阴晴等
一
（ 即模型输 出量）及 与预测量相关的决定因素 （ 为 称 模型输入量 ）。一般情 况下我们假设任一时刻电力系 统 的负荷 都可 以由正常负荷 分量 、气象 敏感 负荷 分 量 、特 殊事件负荷 分量、随机负荷分 量４ 个独立成 分 的线性组合而成，即：
三 、 结 语
本文 以内江市 隆昌地区 电网的用电量、历 史负荷
数据为例进行分析 ，根据经济发展情况及负荷 组成情 况 ，发现在短期数据 中，负荷呈现周期性的平稳增长
公 司 内江 电业 局 助 理 工程 师 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向 ： 网调 硕 研 电
度、 电路 系统 自动化 。
域性 。
正常负荷分量 Ⅳ（） ，与天气、温 度无关 ，但对于不
同的预测周期 ，它具有不同的变化规律 。在超短期负
荷预测 中，Ⅳ（） ｆ一般采用线 性函数 ，甚至为常函数；
在短期负荷预测中，Ｕ ｔ （ 一般呈周期性变化，采用周 ）
期函数 ，而在 中长期负荷预测 中，Ⅳ（ 仍然呈周 期性 ｆ ）
负荷预测模型 的建立及基于 回归分析 法 的负荷预测
王 芳 芳
（ 川 省 电 力公 司 内江 电业 局 ， 川 内江 ６ １０ 四 四 ４ ０ ０）
摘要 ： 文章介 绍 了几种 不 同负荷 特性 的 定义及预 测模 型 。根 据 负荷预 测的基 本步骤 ，结合 某地 区电 网历 史数 据 实际情 况分析研 究 ，限 于同一 季节 中 ，温 差 变化 不大 时 ，在超 短期 预测 中选择 出一 种一元 线性 预测 回 归模 型 。应 用 于算例分析 ，最终得到 预测 结果 ，精 度较 高 ，说 明 了该 方法 的 实用性 和有 效性 。 关键词 ：负荷预测模 型 ； 短期 负荷预 测 ；一元线 性 回归法 ； 准 离差检 验 超 标 中 图分 类号 ： Ｍ７ ５ Ｔ １ 文 献标识 码 ： Ａ 文章编 号 ： ０ ９ ２ ７ ２ １ ） ４ ０ ５ － ３ １ ０ — ３ ４（ ０ ３ — ０ ６ ０ １
式 中 ：ａ 为线 性方 程 的截 距与 斜率 ； 为误 、ｂ
长 ，周期 内平均负荷的规律 是线性上升 的。利用这一 性质采用回归分析法进行研究并建立 回归预测模型 ， 采用标准离差检验，其误差值满足要求 。
一
周期变化负荷分量ｅｔ， （ ）
（＝喜 ｒ （ ） ）
…； （ ４）
’
、
负荷预测模型
电力负荷预测模型 的建立 ，就是确定负荷预测值
式 中： 为时刻 ，通 常取 ｌ 、３ 、２ ……２ 小 时 ； ４ （ 为过去第 ｉ ， ） 天第 ｔ 时的负荷变 化系数 ； （为过 小 ， ） 去第 ｉ 天第 ｔ 小时 的负荷 ； ４为过去第 ｉ 天的 日平均 负
（ 责任编 辑 ： 陈
倩）
５ Ｏ中闺 纛竣 ８ 高 旨 书
２ 型 也 体 现 了 “ 大 近 小 ” 的 规 远
解 ：根据公式 （２ １ ）可求出系数ｂ ：
＾＝ ～
：
律 ，实例计算结果表 明在某一时间段 内此预测方法简
ｔ ｌ ＝
薹 ｔ ！ ｔ ＝ ＝ ｌ ｔ ： 型
土 ｒ 三 、
＝二—二二 ——二 二 ＿ 二二 ＝ ０７１ 二二 ＝二二—
不同，不 同地 区电网可采用其他预测模 型或 是几种组
（一 ， ）
ｘ６７ ４． － ０
４９
合 预测 模 型来 预 测 。对 其 结 果 也 可采 用 不 同 的方 法 来 检 验 。 此本 文 所 介 绍 的预 测 方 法 仅 是 其 中 之 一 ， 仅
在求出参数ａ 后 ，回归模型就建立好 了，根据 、ｂ Ｙ＝ａ ｂ 可计算 出负荷 与实际数据 由较好 的拟合度， ， ＋ｔ
即：
［ 李翔 ， ４ 】 高山， 陈昊．基于 变机 构协整理论的 中长期电力负
荷 预 测模 型 Ｉ． 电网技 术 ，０ ７３ ９． Ｊ ］ ２０ ，１（ ）
＝ — 一 ：．７ ０ｆ 三 ÷ ～： — ００ ：．ｏ ： Ｔ ０／ ｕｒ ５ ・ … ／
只 ×６ ７ ４． ０
表 １历史 负荷 值
ｔ １ ５５ ２ ２ ５５ ９ ３ ５ ６５ ４ ５６ ８ ５ ５７ ．７ ６ ５ ９５ ７ ５． ９ ８ ６ ０１
型 ，周期 内平均负荷 的规律 是线性上升 的。其用 电量 急剧变化不大 ，故采用 回归分析法进行研究 。在某个 短 时刻里 ，确定影响其变化的一个或 多个 因素 ，建立
一
【】 汪峰 ， 尔铿 ， ２ 于 阎承 山， 等．基 于因素影响 的电力系统短 期 负荷预测方法的研 究
（ ８
］Ｚ， ＝ － Ｙ， （ｙ压 － ）
Ｊ（ｏ 。＋。。 ｓ 。ｓ 。： 。 ９。， 。＋。。 。 。， 。ｚ 。 。） × 。。 －。＋。 ＋ｏ 。ｓ 。 ＋。 。 。 ． ｏ＋ ＋ ｚ
由于 该 值 为 Ｏ７ ．％＜１ ， 一般 认 为 超 短 期预 测误 差 ％
ｆ 史德 明， ５ 】 李林川， 宋健 文，基于灰 色预 测和神 经网络 的电
力系统 负荷预测 ｔ．电网技术 ，０ １２ １ ｌ １ ］ ２０ ，５（２
不应超过１ ％，因此本次预测精度更高，满足要求。
作者简介 ： 王芳芳（９２ ， ， 内江人 ， 川省 电力 １８一） 四川 女 四
变化，但增长趋势 明显 ，故采用线性变化 和周期变化
函 数共 同描述 ，即 ：
Ｎ（ ＝ ｆ ｅｔ ｔ （ ・ （ ） ） ）
其 中： （ 为线性变化负荷分量 ， ｆ ）
（） ａ ６＋ ｔ＝ ＋ ｆ ．
差。
（） ２
（） ３
本文根据 内江市隆昌地 区的经济发展情况及负荷
组 成情 况 ，在 短 期 数 据 中 ， 负荷 呈现 周 期 性 的平 稳 增
供探讨。下一步 的研究方 向致力于对众多影响因素和 中长期负荷的关系进行细致深入 的分析 ，从而使预测 结果更加具有可信度。◇
但还必须进行数理统计和经济意义 的检验 。通常按标
准 离 差法 检 验 ， 公式 为 ：
√ （一）
其中Ｙ ＝ ＋ ｔ ｌ 口 ｂ ； 取表１ 中数值 。
（） １ ３
社 ，０ ７ ２０．
参考文献 ［ 刘继春 ， １ 】 等．电力市场运 营系统 【 ．北京： Ｍ】 中国电力出版
故∑（ 只 （ ～ ） （ ｙ … （ ） 一 ） 一２ ＋ …＋ ＝。 ＋ ） 一
所 以将 、 值带入公式 （ ３ １ ）中可得：
（ ） 常 负荷 分量 一 正
对符合预测的准确性研究 ，是 电力调度系统中极 为重 要 的课题 。而负荷 需求又受诸多因素的影响，如地 区 经 济发展 水平 、能源 供应方 式 、用 电结构 、电价水 平 、天气 变化 、需求 侧 管理政策 等 ，从而使 电力 负 荷 变化 呈非 平稳 的随机过 程 。常用 的电力系 统 负荷 预 测方 法包 括灰色 预测法 、人 工神经 网络 等 。但 是 没 有一 种方 法能确保 在所 有情 况下都 能得 到满意 的 结果。因为地区不 同，其经济 发展特 点等具体情况不 同 ，故 采用 单一预测 模 型的预 测精度 具有 明显 的地
都与气象敏感 负荷分量密切相关 。我们在建立气象敏
（＝ ｆ （ ＋ ｆ ｆ ｆ Ⅳ（＋ ｆ （＋ （ ） ） ） ） ）
５ Ｉ 中 高 术 ＿ ２ ｛ ２ ６ 盘 阖 新技 合业 ０ ｛ Ｉ
（） １
感 负荷模型时 ，考虑温 度与湿度被是最重要 的影响 因
模 型 做计 算 。
００ ３ ４
中国电机工程学报 ，９９ １ １９ ，９
【ｊ雷绍 兰， ３ ３ 孙才新， 周涑 ， 等．基 于径向基神经 网络和 自适应
神经模糊 系统的电力系统短期 负荷预测方法 Ｕ．中国电 】 机工程学报 ，０ ５２ ２ ） ２ ０ ，５（ ２ ．
该 Ｓ 越 小越 好 。 值
同时还 需检验 Ｓ 实际值 的平均值 的 比值 ， 与
．
０
单 实用 ，采用标准离差检验 ，其 误差 值满足要求 。但 实际电力 负荷预测 中，由于预测发展变化 的规律复杂
多样 ， 时 间长 短 不 同 ，根 据预 测 范 围不 同 ，影 响 因 素
８ ｔ一 ｔ ｌ ｌ
然 后 求 出系 数 ａ ：
ａ ＝
ｔ ＝ｌ
８ ０ Ｘ２ ４—３ ６