负荷预测方法一

1、单耗法

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，即

A h ＝∑=n

i 1Q i U i

式中 A h —某行业预测期的需电量；

U i —各种产品（产值）用电单耗；

Q i —各种产品产量（或产值）。

当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。对于中近期负荷预测（中期负荷预测的前5年），此时，用户已有生产或建设计划，根据我国的多年经验，用单耗法是有效的。

在已知某规划年的需电量后，可用年最大负荷利用小时数来预测年最大负荷，即 P n·max =T A n m ax

式中 P n·max —年最大负荷（MW ）；

A n —年需用电量（k W·h ）；

T max —年最大负荷利用小时数（h ）。 各电力系统的年最大负荷利用小时数，可根据历史统计资料及今后用电结构变化情况分析确定。

单耗法分产品单耗法和产值单耗法。采用单耗法预测负荷的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。

单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。

单耗法可根据第一、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。预测时，通过对过去的单位产值耗电量(以下简称“单耗”) 进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划第一、第二、第三产业的综合单耗，然后根据国民经济和社会发展规划指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。

单耗法的优点是方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。

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。 比较我国“十五”期间电力工业发展中发电装机容量、发电量与全社会用电量等参数的预测值与实际值，可以发现我国“十五”电力规划中全国发电装机容量、发电量和全社会用电量的误差分别高达33%、43%和50%，这还是在2002年下半年至2005年间严重限电情况下发生的值，实际的电力需求值比这还高很多，也即误差比这还要高的多。这直接导致了自2002年6月以来的全国电力供需严重紧缺状态，直至“十五”末期电力供需形势总体来说仍然处于紧张状态，2005年曾在一季度拉闸限电省份达创纪录的26个，最大限负荷达3400万千瓦。而“十五”期间的严重缺电，不仅成为影响国民经济快速发展的“瓶颈”，其隐性损失更是不可估量：

电力负荷预测的理论和方法

电力负荷预测的理论和方法 作者：中国电力资料网文章来源：本站原创更新时间：2008年06月24日我要评论(0) 内容预览 负荷预测的理论和方法很多，各式各样，在许多书籍和文章中都有详尽的阐述，限于篇幅，这里只作简明扼要的介绍。并给出各种负荷预测方法的优缺点、所需数据和结果比较。 一、概述 电力工业的发展一方面直接制约着国民经济和社会的发展，另一方面电力工业的发展也依赖于社会对电力的需求。电力系统的作用就是对各类用户提供尽可能经济可靠而合乎标准要求的电能，以随时满足各类用户的要求，用电力系统的术语来说，就是满足负荷要求。所以正确的电力负荷预测既可以为国民经济的发展提供充足的电力，也可以为电力系统自身的发展提供帮助，特别是对于电力系统规划而言，准确的负荷预测是整个规划工作的基础和前提。 近年来由于我国电力事业发展十分迅速，电力负荷预测的研究越来越得到了各个方面的重视，并已成为现代电力系统科学中一个重要的研究领域。所谓电力负荷预测就是指对未来时刻的电力需求进行预测，它包括两个方面的含义，即： 由于受到各种社会、经济、环境等不确定性因素的影响，从本质上来讲电力负荷是不可控的，因此进行完全准确的负荷预测是十分困难的。多年来经过国内外学术界和工程界的不懈努力和研究，通过对不同负荷特性的研究和处理，以及各种方法在实际中的应用，目前电力负荷预测技术已日趋成熟，并已取得了十分重大的成就和效果，在电力系统的规划、运行等方面发挥了不可缺少的作用，获得了良好的经济效益和社会效益。 二、电力网络的负荷分类及其特性 由于电力网络中的负荷是各种各样的，而总的负荷预测值常常是各种不同类型负荷预测的总和，所以进行电力负荷预测的前提是对电力负荷的特性进行深入分析和研究。一般电力负荷可以分为城市民用负荷、商业负荷、工业负荷以及其它负荷，但为了预测的精确，各地往往把负荷分为更细的8类或10余类。以下对各种不同的电力负荷及其特性进行分析和说明： （1）城市民用负荷：主要是城市居民负荷，它具有经常的年增长以及明显的季节性波动特点，而居民负荷的季节性变化在很多的情况下，直接影响系统峰值负荷的季节性变化，特别是随着空调装置、电冰箱等敏感于气候的家用电器日益广泛地使用，居民负荷变化对系统峰值负荷变化的影响越来越大。 （2）商业负荷：它也具有季节性变动的特性，这种变化主要是由于商业部门越来越广泛地采用空调、电风扇、制冷设备等敏感于气候的电器所致，并且这种变化趋势正在增长。 （3）工业负荷：一般将它看作是受气候影响较小的基础负荷，即使是对气候因素较敏感的工业也可以事先掌握。工业

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理 1.1负荷预测及其分类 1.1.1负荷预测概念 负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 1.1.2负荷预测的分类 按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。 确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。 不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。 空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。

1.2负荷预测的基础数据处理 1.2.1负荷预测的基础数据 基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整） 1.2.2数据处理 为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 2.1经验技术预测方法 2.1.1专家预测法 专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对

电力负荷预测的要求

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。 电力负荷预测包括两方面的含义，即用以指安装在国家机关、企业、居民等用户处的各种用电设备，也可用以描述上述用电设备所消耗的电力电量的数值。 电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作。从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测以及对负荷曲线的预测。其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。 电力负荷预测的影响因素 在电力负荷预测中，很多因素不同程度地影响着电力荷的预测值。有些因素因自然而变化，比如气象。有些因按地区条件产生差异，如工农业发展速度;有些因素是无估计的重大事件，如严重灾害等，并且各个因素对负荷的响可能是不一样的，而且同一因素的不同水平对负荷的影也是不同的[1]。 1.气象因素的影响，很多负荷预测数学模型都引入了气象部门提供的气象预报信息，包括温湿度、雨量等在内的气象因素都会直接影响负荷波动，尤其在居民负荷占据较高比例的地区，这种影响更大。 2.节假日及特殊条件的影响，较之正常工作日，一般节假日的负荷都会明显降低，以春节为例，春节期间的负荷曲线一般会出现大幅度的下降变形，而其变化周期也大致与假日周期吻合。 3.大工业用户突发事件的影响对于大工业用户装接容量占用电负荷较高的地区，大工业用户在负荷预测偏差中起到的影响作用也比较大。 4.负荷特性分析和预测方法的影响目前，由于很多地区在负荷种类结构以及变化因素上的统计分析工作不够深入系统，导致在需要历史数据进行对照时无法展开工作，对于负荷特性和相关变化规律的总结也就无从谈起。 5.管理与政策的影响负荷预测是一项技术含量很高的工作，然而负荷预测工作在很多地区还没有得到足够的重视，基础工作薄弱，考核标准过于宽松，与大用户的信息沟通不畅，大用户的用电缺乏计划性和有序性；预测人员缺乏良好的综合素质、较高的分析能力和丰富的运行经验，不适应高标准工作的要求。

电力系统负荷预测

摘要 负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟 方法，分析了负荷预测问题的各种解决方案，并指出未来的主要研 究方向。根据国内电力系统负荷预测的实践和国外的经验，对我国 开展电力系统负荷预测工作提出了一些建议。 关键词：电力系统；负荷预测；模型；参数辨识 第一章引言 负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。电力 需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预 测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。 负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。 第二章负荷预测的方法及特点 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。对于未来负荷预测误差所产生的原因主要是一些不确定的因素与负荷变化的规律不一致，如某些自然灾害可能会导致停电，这样负荷曲线就会在事故时段出现一些突变。此时就不能依靠负荷预测模型所得出得结果了，因为有人的干预。但是也不能因为有不确定因素的存在就全盘否定负荷预测模型计算得出的结果，大多数情况下还是比较准确的。

负荷预测方法一

1、单耗法 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，即 A h ＝∑=n i 1Q i U i 式中 A h —某行业预测期的需电量； U i —各种产品（产值）用电单耗； Q i —各种产品产量（或产值）。 当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。对于中近期负荷预测（中期负荷预测的前5年），此时，用户已有生产或建设计划，根据我国的多年经验，用单耗法是有效的。 在已知某规划年的需电量后，可用年最大负荷利用小时数来预测年最大负荷，即 P n·max =T A n m ax 式中 P n·max —年最大负荷（MW ）； A n —年需用电量（k W·h ）； T max —年最大负荷利用小时数（h ）。 各电力系统的年最大负荷利用小时数，可根据历史统计资料及今后用电结构变化情况分析确定。 单耗法分产品单耗法和产值单耗法。采用单耗法预测负荷的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。 单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。 单耗法可根据第一、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。预测时，通过对过去的单位产值耗电量(以下简称“单耗”) 进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划第一、第二、第三产业的综合单耗，然后根据国民经济和社会发展规划指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。 单耗法的优点是方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理 负荷预测及其分类 负荷预测概念 负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 负荷预测的分类 按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。 确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。 不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。 空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。 负荷预测的基础数据处理 负荷预测的基础数据 基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整）

数据处理 为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 经验技术预测方法 专家预测法 专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对面讨论问题，每个专家充分发表意见，并听取其他专家意见。小组法以书面形式独立发表个人见解，专家之间相互保密，最后综合给出预测结果。 类比法 类比法是将类似失误进行分析对比，通过已知事物对未知事物做出预测。例如选取国内外类似城市或地区为类比对象，参考该对象的发展轨迹对本地区作出预测。 主观概率发 请若干专家来估计某特定时间发生的主观概率，然后综合得出该时间的概率。 经典技术预测方法 单耗法 通过某一工业产品的平均单位产皮用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电量。 用电量A=国民生产总之或工农业总产值b*产值单耗g

电力系统负荷预测的综合模型

电力系统负荷预测重要的组成部分就是序列量，其中序列量包含最大负荷数值以及电量数值等成分，当前得到社会各界广泛认可的是采用多样性的方法完成序列量的预测。首先要设定具体的条件，然后在该条件下进行一定的假定，然后通过单一的方法对包含的多个不确定因素进行分析，由于采用的方法较为单一，因此最后得到的参数与理想数值存在较大差别，因此需要进行修正，通常采用的是多种方法进行预测分析。实验过程中，采用不同的研究方法得到的分析结果也是不同的，各个数据之间具有较大的差异[32]，那种预测结果最为接近真实情况，与预测人员的经验以及日常积累的常识等存在密切联系，此外还要综合考虑国家各项能源政策以及产业结构之间的关系，根据当地的经济发展状况，使用综合方法，对相关的数据进行分析预测，然后完成对比分析，从而得到最终的参数。还有一种常用的负荷预测模型是加权处理，使用多种方法完成历史序列等数据的分析和预测，通过一定的方式完成权重的设置，最后对获得的数据进行综合判断出来，得到最终分析数据。 首先，针对使用到的序列预测方法，做如下定义： 定义1：有关预测、推理及拟合序列： 当获得某一物理量后，在要求的历史时间段范围内如n t ≤≤1的取值分别为 n x x x ,,,21 对于未知时段N t n ≤≤+1范围内进行预测分析，可以得到如下预测公式： N n t t S f x t 2,1),,(?== 其中，预测模型的参数向量的数值用S 表示，例如当预测模型为线性状态时， 则有：T t b a S t b a t t S f x ],[,),,(?=?+==有 此时可以计算得到各个时段的预测数值大小，分别为N n n x x x x x ?,?,?,,?,?121 +，此时会将序列n x x x ,,,21 称为原始数列，n x x x ?,,?,?21 为原始数列的预测序列，在未来的某个时段得到的相对应的子虚列N n x x ?,?1 +称为原始序列的推理数列。相应 的拟合时段主要指的是时段n t ≤≤1这一段范围，推理时段主要指的是时段N t n ≤≤+1这一段范围。 定义2：拟合残差、方差以及协方差 采用m 种方法对原始数列的数值n x x x ,,,21 进行预测分析，其中的第i 中预 测方法对原始序列的拟合序列为n x x x ?,,?,?21 ，因此能够得到有关拟合残差的数值 大小：

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法 发表时间：2018-08-02T15:26:39.817Z 来源：《电力设备》2018年第11期作者：刘自伟[导读] 摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。（韶关新丰供电局广东新丰 511100） 摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。随着经济的不断发展，珠三角的产业转移的趋势，电力设施配套建设已成为地区经济发展的关键。准确的电力负荷预测为电网规划提供强有力的依据，不仅可以获得巨大的社会效益，也可以获得巨大的经济效益。 关键词：电网规划；负荷预测；预测方法 1 序言 近年来，新丰经济的不断发展，珠三角的产业转移。为承接好珠三角产业转移，做好电力先行，准确地进行负荷预测十分重要。 2 负荷预测 电网规划很重要的一步就是电网负荷预测，电网负荷预测是安排电网基本建设项目的依据，确定了规划时期内的负荷水平也就确定了电力发展的速度；中、长负荷预测用来初步电源规划，而近期预测用来进一步确定变电站的容量。负荷预测是从已知的经济、社会发展和电力需求情况出发，通过对历史数据的分析和研究，对电力需求作出预先的估计和推测。根据这些预测结果，可以针对性地采取技术措施，如进行可中断负荷控制，增添低谷用电设备、采用蓄冷蓄热技术等，改变电力需求在时序上的分布，将用户的电力需求从电网高峰消减、转移或增加电网低谷期的用电以期提高系统运行的经济性和可靠性，在规划的电力网中还可以减少新增装机容量和节省电力建设投资，从而降低预期的供电成本。负荷预测的方法很多，主要有：综合产值单耗法、弹性系数法、时间序列法、参数回归法、比例系数增长法和经济模型预测法。 3 方法简介 3.1原始资料 3.1.1某县配电网装变容量 至2010年4月底，该县建有高压变电站4座，其中110kV变电站3座、200kV变电站1座：110kV变电总容量为430MV A。200kV变电总容量为360MV A，高压变电站总容量合计790MV A。 表1 某县高压变电站统计表 3.2 综合产值单耗法 3.2.1综合产值单耗法 单耗法是根据第一、二、三产业每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。预测时，通过对过去的单位产值耗电量进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划期的一、二、三产业的综合单耗，然后按国民经济和社会发展规划的指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。但在市场经济条件下，未来的产业单耗和经济发展指标都具有不确定性，对于中远期预测的准确性难以确定。 3.2.2计算过程 根据原始资料的数据对该县未来的负荷进行预测，其过程如下：先算出2010-2016年国内生产总值，设国内生产总值为T 亿元 亿元 亿元 亿元 再算出2007-2009各年的综合单耗

中长期负荷预测方法综述1

中长期负荷预测方法综述 摘要:负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。 中长期负荷预测各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围,在实际预测工作中,必须根据实际情况,着重从预测目标、期限、精确度等诸多方面作出合理选择,寻求能获取所需精度的预测方法。本文针对电力系统中长期电力负荷预测方法做出分析。 关键字：负荷预测、中长期负荷、负荷预测方法、负荷预测综述 正文：负荷预测是从已知的电力需求出发,通过对历史数据的分析, 并考虑政治、经济、气候等相关因素,对未来的用电需求做出估计和预测。负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作。对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重要的用。 电力系统负荷预测是电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，准确的负荷预测结果将意味着在满足供电质量要求的条件下对系统建设资金最大可能限度的利用和有限投资的最大社会经 济效益的获得,负荷预测工作因而引起了人们的普遍关注随着电力 系统的迅速发展尤其是我国电力工业市场化改革的推行负荷预测 工作面临如何准确合理地考虑电力工业市场化后对实际电力负荷从大小到特性上的影响和给整个系统运行规划带来的变化的难题可以

设想在强大的市场压力和竞争机制作用下适用于电力市场环境下 的负荷预测理论和算法必将获得突破性研究成果 随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对电量需求量以及电能质量的要求也越来越高。、 一、基于参数模型的中长期电力负荷预测方法 1.趋势外推方法。将已有的各年度的电力负荷看作一个时间序列,利用最小二乘拟合等方法寻求电力负荷与时间的函数关系,并利用这个函数关系预测以后年度的电力负荷。趋势外推方法可以保证对历史数据的拟合是最好的,但不能保证外推效果的可靠性。 2.回归分析方法。回归分析预测是电力系统负荷预测的一种常用方法,根据回归分析涉及变量的多少,可以分为单元回归分析和多元回归分析。在回归分析中,随机变量是自变量,非随机变量是因变量,由给定的多组自变量和因变量资料究二者之间的关系,形成回归方程。回归方程求得后,给定各自变量数值,就可求出因变量值。回归方程根据自变量和因变量之间的函数形式,又可分为线性回归方程和非线性回归方程。在负荷回归分析法方法简单、预测速度快、外推性好,对于历史预测问题中,回归方程的因变量一般是电力系统负荷,自变量是影 响电力系统负荷的各种因素,如经济、人口、气候等。上未出现的情况有较好的预测性。但它对数据的要求高,特别是历史数据残缺或存在较大误差的情况下,预测效果很不理想;用线性方法描述比较复杂

负荷预测知识点总结

工程部-陈新建-负荷预测知识点总结 一、基本概念 1．负荷 （1）定义 负荷是指电力系统中，在某一时刻所承担的各类用电设备消费电功率的总和。在负荷预测中一般进行的是年最大负荷预测，最大负荷—一年内整点负荷最大值。电功率表示消耗电能的快慢，一个用电器功率的大小等于它在1秒内所消耗的电能。电功率分为有功功率、无功功率和视在功率。目前供电部门所分配的负荷指标，主要是指小时平均的有功功率指标，而不是视在功率和无功功率。 （2）负荷分类及特点 按电力负荷所属行业划分(八大类) A．城乡居民生活用电负荷：主要为居民的家用电器，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紧密相关。 B．国民经济行业用电负荷（农、林、牧、渔、水利业；工业；地质普查和勘探业；建筑业；交通运输业；商业、公共饮食业、宾馆、广告、物资供销和仓储业；其他事业） 其中：工业负荷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、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。 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。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。 按不同用地性质划分 工业用地负荷；居民生活用地；负荷商业金融用地负荷；行政办公用地负荷；交通运输用地负荷；文化娱乐用地负荷；教育科研用地负荷；其它部门用地负荷等

电力系统负荷预测报告材料

一．数据预处理 1.题中给出了三个地区的一个整年的负荷值，细分到一天96个点的数据。经过 数据预览后发现部分点数据遗失，部分数据可能存在较大误差，因此需要一个数据预处理程序对数据进行预处理，平滑不符合要求的数据点。 2.经资料预览后决定选取A地区从8月开始的98天的数据作为原始预测数据， 预测之后30天负荷值。这样选取基于两方面考虑：一是选取三个月及一个季度的值已经具有较大的代表性；二是11月份的负荷值已知，便于与预测出负荷值相比较，进行误差分析，以辨别建立的模型好坏。 3.应用Excel 选出98天数据，导入matlab中。编写数据预处理程序，其思想 简述如下：对于数据遗失点，即数据为0点，采用相邻两天的同一时刻的平均值来作为原始资料，若无相邻两天的资料，则采用相邻一天的数据值。对于数据误差较大的点，认为前后两天绝对值差大于6为误差点（6大概为单点负荷的15%），此处处理需基于一个假设，即第一日的96数据点数据为基准值。经实际预测数据认为此方法可行。 二．采用灰色理论预测 具体使用灰色GM（1，1）模型对数据进行预测 第一部分：模型的建立 1.经分析讨论后，认为灰色GM（1，1）模型具有所需建模样本数量少，计 算简单，可检验，利于编写程序进行计算等优点，因此采用此模型进行建模预测。 2.对预处理后的数据变换成行，进行1-AGO累加得到如下数据（为便于观 察此处给出描点得到的曲线）

3. 依据灰色预测步骤建立累加矩阵B 及常数相向量Y 。 4. 利用最小二乘法求出灰系数。 5. 对累加数据进行计算。 6. 累减还原得到预测值。 7. 对数据进行后验差检验，得到后验差比值C 及小误差概率P 以验证建立模型是否可行。 第二部分：模型的改进 1. 由于灰建模过程中的参数采用最小二乘法。最小二乘估计是使残差平方和取得最小值时的最优解，可以保证解的无偏性，适合对数据进行一次性处理，且计算简单。但是它求得的只是一个局部最优解，并非在任何情况下都能满足要求，最小二乘法有解的条件是B B T 矩阵非奇异（B B T 行列式数值大于零），显然B B T 是实对称阵。在实际计算中会出现矩阵接近于奇异（行列式数值接近于零），即所谓“病态”情况。由此导致参数估计结果不稳定，不可信，这必然导致灰预测公式的不稳定，不可信，从而使得预测结果不稳定，不可信。实际计算中得到的灰参数为[-0.0000 5 2.8550 ];导致最终预测值偏大，不可采用，得到后验差比值C=0.9954，小误差概率P= 0.5028。 2. 考虑到以上情况，考虑对GM （1，1）模型进行改进。首先对数据进行单位化，而后平滑数据，使数据之间的离散度减小。但由于输入的数据量过大，最终得到的结果依旧不理想。 3. 再次查阅相关数据，提出新的改进方法，建立残差灰色预测模型。将上文中得到的灰色预测值与原值的差求出，作为残差数列，对残差数列的子数列（本例中选择奇数项）重新建立GM （1，1）模型，求出残差预测数列对)1(')0(^+k e 作为)1()0(^+k x 的修正模型可得 )1()0(^+k x =（1-a e -）[)0(x (1)-a u ]ak e -+δ(k-i)(1-'a e -)[-)1()0(e ''a u ]''k a e - 其中δ(k-i)= i=n-n’ 4. 应用残差灰色预测模型后，数据的误差大为减小C= 0.5903 P= 0.7542 第三部分：模型进一步改进空间以及GM （1，1）弊端 1. 残差灰色预测模型部分可加入神经网络对预测值进行修正，使得预测值更加逼近真实值 2. GM （1，1）模型并不适用于大数据量的离散数据预测，在第三部分中提出 的三种改进方法的作用下，才可达到勉强合格的标准。 1（k ≥i ） 0（k ＜i ）

(完整版)电力负荷预测方法

电力负荷预测方法 朋友们大家好，很高兴与大家分享一下电力方面的知识。本节摘要是：负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。不确定性预测方法基于类比对应等关系进行推理预测的，包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。 关键字：电力负荷预测方法... 负荷预测是电力系统调度的一个重要组成部分，是电力交易的主要数据源，也是电力系统经济运行的基础,任何时候,电力负荷预测对电力系统规划和运行都极其重要。近几年，随着我国电力供需矛盾的突出集电力工业市场化运营机制的推行，电力负荷预测的准确度有待进一步提高。 负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。 确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。

而为了解决实际电力负荷发展变化规律非常复杂不能用简单的显式数学方程来描述期间的对应和相关这一问题，许多专家学者经过不懈努力，把许多新的方法和理论引入到负荷预测中来，产生了一类基于类比对应等关系进行推理预测的不确定性预测方法。包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。 <一> 确定性负荷预测方法 一、时间序列预测法 时间序列分析法利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性，通过对历史数据时间序列的分析处理，确定其基本特征和变化规律，预测未来负荷。 时间序列预测是依据电力负荷的历史数据建立一个时间序列的数学模型，通过时间序列的数学模型可以描述这个时间序列变换的规律性，同时在数学模型的基础上建立电力负荷预测的数学表达式，并对未来的负荷进行预测。电力负荷时间序列预测方法主要包括自回归AR（p）模型、滑动平均MA（q）模型和自回归与滑动平均ARMA（p，q）模型等。 按照处理方法不同，时间序列法分为确定时间序列分析法和随机时间序列分析法。时间序列模型的缺点在于不能充分利用对负荷性能有很大影响的气候信息和其他因素，导致了预报的不准

对于短期负荷预测的方法及其应用

对于短期负荷预测的方法及其应用 摘要：目前短期负荷预测方法通过利用最新的历史负荷数据，可以预测当日当前时刻以后若干小时的未知负荷，其预测精度明显高于常规的短期负荷预测。为满足电力市场实时交易对负荷预测的新要求，将这种方法应用于修改历史负荷坏数据和补足当日未知负荷数据，以协助提高短期负荷预测的准确度。 关键词：电力系统负荷预测数据 短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算。短期负荷预测结果准确与否，对系统运行的经济性、安全性有很大影响。 对于任何负荷预测系统，要提高预测的准确度，需要具备两个条件：第一，良好的预测基础；第二，充足的参考信息。在电力领域，对于常规的短期负荷预测系统，这两个条件体现为：首先，给负荷预测系统提供充足的、完整而且准确的历史数据样本；其次，在预测过程中充分的引入最新的负荷相关信息。 一短期负荷预测的方法 短期预测的基本思想是：利用预测时刻以前的历史负荷数据，用几种不同的方法做预预测，可以预测该时刻以前的系统负荷，根据各方法的预测精度确定这些方法在综合模型中的权重；利用这一权重，使用昨天及以前的历史负荷数据，做今天预测时刻后的全日未知负荷的预测。由于利用了预测时刻以前的最新的负荷信息，因此，用这种方法大大提高了负荷预测的精度。 短期负荷预测方法的关键是：以当日已经发生的负荷的变化模式作为全日未知负荷变化规律的参考，在此基础上预测出未知的负荷值。其隐含的原理是：对于同一日，在一天内的天气等负荷敏感因素不发生突变的情况下，其全日负荷的变化模式不会发生突变。 下面用这个方法解决限制短期负荷预测准确度提高的两个问题。 二修正历史负荷坏数据 历史实况负荷数据是负荷预测系统建立算法模型的基础，其数据质量的好坏直接影响负荷预测准确度。历史负荷中的坏数据需要处理。 传统的短期负荷预测方法一般凭靠人工经验完成这些坏数据的修正，或采用简单的辨识、平滑方式处理坏数据，这些方式均有很大的局限性，其效果也不理想。 采用短期负荷预测方法对历史坏数据点进行修正，具有简单有效、适应性好、准确度高的特点。

电力系统负荷预测论文

电力系统负荷预测论文 摘要：负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益，负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。该文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点，并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。 关键词：电力系统负荷预测电力市场建设规划 1引言 电力系统负荷预测是指从电力负荷自身的变化情况以及经济、气象等因素的影响规律出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，以未来的经济、气象等因素的发展趋势为依据，对电力需求作出预先的估计和推测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小； 电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。 负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。 2负荷预测的方法及特点 2.1单耗法 按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。从我国的实际情况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。单耗法的优点是：方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。 2.2趋势外推法 当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y＝f(t)。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。 应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳跃式变化；②假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。 外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。 2.3弹性系数法

(完整版)电力负荷预测综述

电力工程信号处理 课程报告 电力负荷预测方法分析 院系：能源与动力工程学院 专业：电力系统及其自动化 指导老师王瑞霞老师 学号： 115108000887 姓名：于杏 日期： 2016.01.17

目录 1. 绪论 (2) 1.1电力负荷预测研究意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 2. 电力负荷预测 (3) 2.1 电力负荷的研究背景 (4) 2.2 电力负荷的构成及特点 (4) 2.3 电力负荷的一般步骤 (4) 2.4 电力负荷预测方法 (5) 2.4.1 回归模型预测法 (5) 2.4.2 时间序列预测方法 (5) 2.4.3 人工神经网络法 (6) 2.4.4 灰色预测法 (6) 2.4.5 专家系统法 (6) 2.4.6 模糊数学法 (7) 2.4.7 小波分析法 (7) 2.5电力负荷预测方法分析与比较 (8) 3．总结 (8) 参考文献 (9)

摘要 电力负荷预测对电力系统规划和运行极其重要。准确的负荷预测是实现规划方案科学性和正确性的保证，也是保证电网可靠供电，优质运行的一项前瞻性工作。 本文先对介绍电力负荷预测的意义和发展概况，然后着重列举了回归模型预测法、模糊数学预测法、小波分析法等七种预测方法，并分别指出了优缺点，在此基础上分析了他们的不同及适用情况。以便于在选择出更为合适的电力预测方法的基础上，得到更为理想的预测结果。 关键词：电力负荷，电力系统，方法 Abstract Power load forecasting of power system planning and operation is extremely important. The accuracy of the load forecasting ensures the planning scheme to be scientific .It is also a prospective work to guarantee the reliability and economic operation of power. This article introduces the meaning and the developing situation of power load forecasting firstly, and then emphatically enumerates seven kinds of forecast methods, such as the regression model prediction method, fuzzy prediction method, the wavelet analysis method，etc. At the end,the article points out the advantages and disadvantages respectively, on the basis of the analysis of their different and applicable conditions. The article is useful in choosing a more appropriate power prediction methd, on the basis of which, better prediction results are obtained. Keywords: power load, the power system,method

电力负荷预测方法浅析

电力负荷预测方法浅析 发表时间：2017-11-01T12:06:24.003Z 来源：《电力设备》2017年第16期作者：李俊辉 [导读] 摘要：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基础。在当前电力发展迅速和供应紧张的情况下，合理地进行电力系统规划和运行及其重要。 （广东电网有限责任公司东莞供电局计划发展部广东东莞 523122） 摘要：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基础。在当前电力发展迅速和供应紧张的情况下，合理地进行电力系统规划和运行及其重要。 关键词：负荷预测；建立；模型；构成 1 电力负荷预测综述 负荷预测的前提是充分考虑关键系统参数、自然环境、社会政策和增容决策等条件，探索出一套能够科学处理过往数据、有效预测未来数据的数学算法，并保证预测结果只在小范围内波动，确定某些特殊时刻的负荷值。根据预测期限，负荷预测分为超短期预测、短期预测、中期预测和长期预测。 2 负荷预测的内容与分类 电力系统负荷预测包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测。最大负荷功率预测对于确定电力系统发电设备及输变电设备的容量是非常重要的。为了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，还必须预测负荷及电量。负荷曲线的预测可为研究电力系统的峰值，抽水蓄能电站的容量以及发输电设备的协调运行提供数据支持。 负荷预测根据目的的不同可以分为超短期、短期、中期和长期：①超短期负荷预测是指未来1h以内的负荷预测，在安全监视下，需要5~10s或1~5min的预测值，预防性控制和紧急状态处理需要10min至1h的预测值。②短期负荷预测是指日负荷负荷预测和周负荷预测，分别安排日调度计划和周调度计划，包括确定机组起停、水火电协调、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等，对短期预测，需充分研究电网负荷变化规律，分析负荷变化相关因子，特别是天气因素、日类型等和短期负荷变化的关系。③中期负荷预测是指月至年的负荷预测，主要是确定机组运行方式和设备大修计划等。④长期负荷预测是指未来3~5年甚至更长时间段内的负荷预测，主要是电网规划部门根据国民经济的发展和电力负荷的需要，所作的电网改造和扩建工作的远景规划。对中、长期负荷预测，要特别研究国民经济发展、国家政策等的影响。 3电力负荷预测方法综述 传统的电力负荷测试的方法有很多，应用起来比较复杂，相关的技术人员应该根据实际的需要，结合该技术的局限性和优质特性进行综合的考量，最终选择合适的方法，下面对各种常用的方法，进行简单的阐述。 3.1电力弹性预测法 电力弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值。电力弹性系数法的优点是能较好地把握电力负荷增长的趋势及范围，但是由于近年来产业结构的调整，使得弹性系数意义在淡化，相关的数据出现较大的波动现象，所以该种方法更适合于中长期负荷预测，短期的符合预测数据部可靠。 3.2灰色预测法 该种预测方法是上个世纪我国的首创测试法。自从研发以来，取得了良好的实践应用效果。灰色系统把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程。灰色预测技术的优点是要求数据少，不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验等。缺点是当数据的离散程度越大，预测精度越差，不适合电力系统的长期若干年的预测。 3.3模糊预测法 该方法基于模糊理论，先行分析过往的工作经验、历史数据，以一种规则的形式呈现出来，并抽象出可在计算机上运行的机读代码，进而展开各种计算工作。模糊预测法能够很明确地描述专家意图，对电力系统中不规则现象进行描述，很适用于中长期电力负荷预测；但模糊预测法学习能力差，极易受到人工干扰。模糊理论应用于电力负荷预测时，有三种常见数学模型，即：指数平滑过渡法、线性回归法、聚类预测法，三种数学模型各有千秋，它们的预测精度都很高，相比传统算法测量误差也小得多。有研究表明，基于最佳聚类F选优法的改进型模糊聚类电力负荷预测算法，在计算年度用电量时，预测结果很准确。有部门基于该算法对增城地区2005年和2010年的年度用电量进行预测，结果与实际测量相差不大。神经网络与模糊逻辑算法组合使用，相比单一神经网络算法，充分利用了神经网络强大的学习功能，又洗去了模糊逻辑主观经验方面的劣势，考虑了温度变化和节假期对系统负荷的影响，能够提高负荷预测结果准确度，特别是对周末和节假期负荷预测很有效。也有学者通过RBF试图寻找负荷变化的一般规律，结合模糊理论计算负荷尖峰值和低估值，一定程度上解决了负荷影响因素不明确的问题。该方法充分利用了神经网络和模糊推理理论在处理不确定参数方面的独到之处，很好地改善了预测精度。 3.4数据挖掘 顾名思义，数据挖掘就是从浩如烟海的数据中挖掘出隐含信息，并尽力将其表述为直观易懂的形式。在处理大数据、剔除冗余信息方面优势很大。决策树、神经网络、关联规则、聚类分析、统计学模糊集、粗糙集在各领域的数据挖掘工作中得到了重要应用。有人根据数据挖掘过程中时间序列的相似性原理，研究电力负荷预测方法，获得了很好的应用效果。基于最优区间划分和单调递减阈值函数聚类法，结合KOHONEN网绘制负荷变化曲线，修正死区数据。也有学者利用数据挖掘技术的结果作为向量机训练样本，减少了数据处理规模，提高了预测速度和运算精度。 3.5 电网负荷预测新技术 趋势外推预测技术。电力的使用情况具有随机性和不确定性的特点，但电力负荷也有着明显的变化。根据不同行业用电量负荷的发展规律，制定相应的策略，结合趋势外推的预测技术对电网负荷进行预测，可以得到比较好的效果。趋势外推预测技术是根据现有的信息进行归纳总结，从事物的共性方面进行探讨和延伸，来得到预测的结果。趋势外推预测方法包括有线性趋势预测、二次曲线趋势预测、多项式趋势预测、累计趋势预测、对数趋势预测等。使用趋势外推方法进行预测处理，只需要运用历史数据就可以，不需要专业的方法，操作方便简捷，易于实现。然而如果电网负荷在变动的情况下使用外推技术进行预测，会出现较大的误差，对电网负荷预测的准确性带来影