電力負荷預測課件

1、29 七月 20221第二章電力負荷預測第1頁，共95頁。電力負荷預測的基本概念電力負荷的定義電力負荷的分類負荷曲線和參數(shù) 負荷預測的定義負荷預測的意義負荷預測的特點第2頁，共95頁。 在電力規(guī)劃中，普遍運用的負荷概念是指國民經(jīng)濟全體或部門對電力電量的消耗量的歷史狀況及未來的變化開展趨向。電力負荷的定義 在電力系統(tǒng)中，電氣設備所需用的電功率稱為電力負荷或電力。 由于電功率分為視在功率、有功功率和無功功率， 普通用電流表示的負荷，實踐上是對應視在功率而言。 電力負荷有兩方面的含義：電力工業(yè)的效勞對象，包括運用電力的部門、機關、企事業(yè)單位、工廠、鄉(xiāng)村、車間、學校以及各種各樣的用電設備；上述各用電單

2、位、部門或設備運用電力和電量的詳細數(shù)量。第3頁，共95頁。負荷目的、最高負荷、平均負荷、負荷率【負荷目的】 目前供電部門所分配的負荷目的，主要是指小時平均的有功負荷目的， 而不是視在功率和無功功率?！咀罡哓摵伞?電力負荷在某個時間距離內(nèi)肯定出現(xiàn)一個最大值，稱為最高負荷。【平均負荷】 在某一段時間范圍內(nèi)電力負荷的平均值， 稱為平均負荷?！矩摵陕省?平均有功負荷與最高負荷的比率，稱為負荷率。調(diào)整負荷，提高負荷率，不只運用電單位的用電到達經(jīng)濟合理， 而且也為整個電網(wǎng)的平安經(jīng)濟運轉(zhuǎn)發(fā)明了條件。 第4頁，共95頁。電力負荷的分類1、按物理功用分類 有功負荷、無功負荷2、按電能的消費、供應和銷售進程分類

3、發(fā)電負荷、供電負荷、用電負荷3、按負荷在電力系統(tǒng)中的散布分類 變電所負荷、分區(qū)負荷、全系統(tǒng)負荷4、按負荷的重要性分類 一級負荷、二級負荷、三級負荷5、按所屬行業(yè)分類 國民經(jīng)濟行業(yè)用電、城鄉(xiāng)居民生活用電第5頁，共95頁。用電負荷=系統(tǒng)內(nèi)各用戶在某一時辰所耗用電力的總和供電負荷=用電負荷+網(wǎng)損(線路和變壓器損耗)發(fā)電負荷=供電負荷+發(fā)電廠廠用負荷 =用電負荷+網(wǎng)損(線路和變壓器損耗)+廠用電國民經(jīng)濟行業(yè)用電：第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和居民生活用電第一產(chǎn)業(yè)：農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)第二產(chǎn)業(yè)：工業(yè)和修建業(yè)第三產(chǎn)業(yè)：國民經(jīng)濟行業(yè)用電中的其他剩余局部一級負荷：中綴供電將形成人身傷亡，或在政治經(jīng)濟上有嚴重

4、損失的負荷；二級負荷：中綴供電將影響重要用電單位的正常任務，或?qū)⒃谡谓?jīng)濟上有較大損失的負荷；三級負荷：不屬于以上一級和二級的負荷。第6頁，共95頁。負荷特性和參數(shù)日最大(小)負荷=每日24個整點負荷中的最大(小)值;日平均負荷=日發(fā)(用)電量/24小時;年平均負荷=全年8760小時負荷的平均值(或全年各日平均負荷的平均值);日負荷率=日平均負荷/日最大負荷;年負荷率=全年平均日電量/年最大負荷;年平均日負荷率=全年各日負荷率的平均值(或全年每月最大負荷日平均負荷之和/全年每月最大負荷日最大負荷之和);日最小負荷率=日最小負荷/日最大負荷;年最大負荷應用小時數(shù)=年發(fā)(用)電量/年最大負荷;日峰

5、谷差=日最大負荷與最小負荷之差;年最大峰谷差=全年各日峰谷差的最大值;第7頁，共95頁。主要特性目的負荷率 :測計時段內(nèi)負荷曲線中平均功率與最大功率的比值， 即 最小負荷率 ：測計時段內(nèi)負荷曲線中最小功率與最大功率之比，即最大負荷應用率 ：等于該年最大負荷應用小時數(shù)除以全年小時數(shù)。 =Tzd/8760第8頁，共95頁。常用負荷曲線日負荷曲線:一天內(nèi)每小時(整點時辰)負荷的變化狀況。第9頁，共95頁。周負荷曲線:一周內(nèi)每天最大負荷的變化狀況。第10頁，共95頁。年繼續(xù)負荷曲線:將全年(8760)每小時負荷按大小排隊,并作出的曲線。第11頁，共95頁。年負荷曲線:每年每個月最大負荷變化狀況。第12

6、頁，共95頁。負荷預測的定義【定義】負荷預測是依據(jù)系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)特性、增容決策、自然條件與社會影響等諸多要素，在滿足一定精度要求的條件下，確定未來某特定時辰的負荷數(shù)據(jù)，其中負荷是指電力需求量功率或用電量?！緦ο蟆控摵深A測是從預測對象來看，電力負荷預測包括對未來電力需求量功率的預測、對未來用電量能量的預測、對負荷曲線的預測?！疚恢谩侩娏ω摵深A測是電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要組成局部，也是電力系統(tǒng)經(jīng)濟運轉(zhuǎn)的基礎，它是電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度中的一項重要內(nèi)容，是能量管理系統(tǒng)(EMS)的一個重要模塊?！拘Ч侩S著我國電力供需矛盾的突出，社會開展速度的不時加快和信息量的收縮，電力負荷預測的準確度變得愈加困難。第13頁，共95

7、頁。【用途】基于準確的負荷預測可以：經(jīng)濟合理的布置電力系統(tǒng)外部發(fā)電機組的啟停堅持電網(wǎng)運轉(zhuǎn)的平安動搖性增加不用要的旋轉(zhuǎn)儲藏容量合理布置機組檢修方案堅持社會的正常消費和生活有效降低發(fā)電本錢提高經(jīng)濟效益和社會效益負荷預測的意義【意義】 預測未來電力負荷的時間散布和空間散布，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運轉(zhuǎn)提供牢靠的決策依據(jù)。第14頁，共95頁?！静粶蚀_性】 電力負荷的未來開展遭到復雜要素如政治、經(jīng)濟、氣候、預測技術的影響，而且各種影響要素也是開展變化的?！緱l件性】 各種負荷預測都是在一定條件下做出的?！緯r間性】 負荷預測都有一定的時間范圍?！径喾桨感浴?在一定精度范圍內(nèi)，采用不同的負荷預測方法，其結果不完全相反

8、。負荷預測的特點第15頁，共95頁。1按時間分類按電網(wǎng)規(guī)劃的時間范圍劃分長期負荷預測（1030年）：用于戰(zhàn)略規(guī)劃，包括對發(fā)電能源資源的長遠需求的估計，確定電力工業(yè)的戰(zhàn)略目標中期負荷預測（510年）：與電力工程項目的建設周期相適應，對電網(wǎng)的規(guī)劃、增容和改建工作至關重要短期負荷預測（15年）：對電力系統(tǒng)規(guī)劃，特別是配電網(wǎng)的規(guī)劃服務負荷預測的分類第16頁，共95頁。按電網(wǎng)調(diào)度部門的時間范圍劃分超短期負荷預測（未來1h以內(nèi) ），用于編制發(fā)電機的運行計劃，確定旋轉(zhuǎn)備用容量，控制檢修計劃，估計收入，計算燃料以及購入電量的數(shù)量和費用。短期負荷預測（2448小時內(nèi)），用于水火電分配、水火協(xié)調(diào)、經(jīng)濟調(diào)度和功率交

9、換。使用對象是編制調(diào)度計劃的工程師中期負荷預測（時間跨度在一周至一月內(nèi)），用于水庫調(diào)度、機組檢修、交換計劃和燃料計劃。使用對象是編制中長期運行計劃的工程師長期負荷預測（單位：年），用于電源和電網(wǎng)的發(fā)展計劃，需數(shù)年的負荷值。使用對象：規(guī)劃工程師。第17頁，共95頁。超短期負荷預測指未來1h以內(nèi)的負荷預測，其中：用于電能質(zhì)量控制需求510s的負荷預測值在平安監(jiān)視形狀下，需求15min的預測值預防性控制和緊急形狀處置需求10min至1h的預測值。第18頁，共95頁。（2）按行業(yè)分類城市民用負荷預測商業(yè)負荷預測工業(yè)負荷預測農(nóng)村負荷預測其他負荷預測（3）按特性分類最高負荷、最低負荷平均負荷全網(wǎng)負荷負荷峰

10、谷差母線負荷第19頁，共95頁。在規(guī)劃設計中負荷預測的內(nèi)容 負荷預測包括電量需求預測和最大負荷預測。 在規(guī)劃設計中，應完成以下5個方面的內(nèi)容：(1)電量需求預測：應包括以下內(nèi)容：各年(或水平年)需電量；各年(或水平年)一、二、三產(chǎn)業(yè)和居民生活需電量；各年(或水平年)分局部、分行業(yè)需電量；各年(或水平年)按經(jīng)濟區(qū)域、行政區(qū)域或供電區(qū)需電量。(2)電力負荷預測：應包括以下內(nèi)容：各年(或水平年)最大負荷；各年(或水平年)代表月份的日負荷曲線、周負荷曲線；各年(或水平年)年繼續(xù)負荷曲線、年負荷曲線；各年(或水平年)的負荷特性和參數(shù)，如平均負荷率、最小負荷率、最大峰谷差、最大負荷應用小時數(shù)等。第20頁，

11、共95頁。(3)用電增長的要素和規(guī)律剖析： 為了很好地掌握系統(tǒng)中用電增長的要素和規(guī)律，需求在充沛調(diào)查研討的基礎上，對以下內(nèi)容停止剖析：動力變化的狀況與電力負荷的關系；國民消費總值增長率與電力負荷增長率的關系；工業(yè)消費開展速度與電力負荷增長速度的關系；設備投資、人口增長與電力負荷增長的關系；電力負荷的時間序列開展進程。 此外，尚需研討經(jīng)濟政策、經(jīng)濟開展水平、人均支出變化、產(chǎn)業(yè)政策變化、產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整、科技提高、節(jié)能措施、需求側管理、電價、各類相關動力與電力的可轉(zhuǎn)換性及其價錢、氣候等要素與電力需求水平和特性之間的影響，需剖析研討電網(wǎng)的擴展和增強、城市電網(wǎng)改造、供電條件改善、鄉(xiāng)村電氣化等對電力需求的影

12、響。第21頁，共95頁。(4)電力電量、負荷特性、缺電狀況剖析： 除了對上述要素剖析以外，SDGJ 601988電力系統(tǒng)設計內(nèi)容深度規(guī)則應對以下內(nèi)容停止剖析：剖析地域電力電量消費水平及其構成；地域總的電力電量消費與工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的比例關系；過去5-10年電力電量增長速度；對負荷特性、缺電狀況做必要的剖析和描畫。(5)設計負荷水平確實定： 對電力系統(tǒng)規(guī)劃審議確定的負荷水平，特別是設計水平年的負荷水平停止以下剖析和核算并報有關單位認可，即作為本設計的負荷水平。與本地域過去的電力電量增長率停止對比；與國度計委和主管部門對全國或?qū)Ρ镜赜虻难b機和發(fā)電量預測和控制數(shù)停止剖析對比；說明與地域電力部門的預測負荷和

13、電量能否分歧；對負荷的主要組成、散布狀況和開展趨向作必要的描畫；必要時還應依據(jù)關鍵性用戶樹立方案及其主要產(chǎn)品產(chǎn)量對預測負荷停止剖析評價。第22頁，共95頁。確定負荷預測的目的(緊密聯(lián)系實際需要)收集負荷預測需要的資料資料整理對收集資料的初步分析建立預測模型綜合分析，確定預測結果編寫預測說明負荷預測的基本順序 負荷預測任務的關鍵在于搜集少量的歷史數(shù)據(jù)，樹立迷信有效的預測模型，采用有效的算法，以歷史數(shù)據(jù)為基礎，停止少量實驗性研討，總結閱歷，不時修正模型和算法，以真正反映負荷變化規(guī)律。第23頁，共95頁。負荷預測需搜集的資料，普通包括：城市總體規(guī)劃中有關人口、用地、動力等以及各功用分區(qū)的規(guī)劃改造和開

14、展規(guī)劃。統(tǒng)計部門及氣候部門等提供的有關歷史數(shù)據(jù)和預測信息。電力系統(tǒng)規(guī)劃中電力、電量的平衡，電源規(guī)劃等有關資料。全市及各分區(qū)歷年用電量，高峰用電和負荷典型日負荷曲線，電網(wǎng)潮流圖。各級電壓變電所的負荷記載和典型負荷曲線、功率因數(shù)。當電源及供電網(wǎng)才干缺乏時，應依據(jù)有關資料預算出潛在負荷的狀況。資料整理 ：普通來說，由于預測的質(zhì)量不會超越所用資料的質(zhì)量，所以要對所搜集的與負荷有關的統(tǒng)計資料停止審核和必要的加工整理，來保證資料的質(zhì)量，從而為保證預測質(zhì)量打下基礎，即要留意資料的完整無損，數(shù)字準確無誤，反映的都是正常形狀下的水平，資料中沒有異常的分別項，還要留意資料的補缺，并對不牢靠的資料加以核實調(diào)整。 第

15、24頁，共95頁。初步剖析：包括畫出靜態(tài)折線圖或散點圖，觀察變化的軌跡；計算一些統(tǒng)計量；查明異動的緣由并加以處置。樹立預測模型是統(tǒng)計資料軌跡的概括，預測模型是多種多樣的，因此，關于詳細資料要選擇恰當?shù)念A測模型，這是負荷預測進程中至關重要的一步。當由于模型選擇不當而形成預測誤差過大時，就需求改換模型，必要時，還可同時采用幾種數(shù)學模型停止運算，以便對比、選擇。在選擇適當?shù)念A測技術后，樹立負荷預測數(shù)學模型，停止預測任務。綜合剖析：由于從已掌握的開展變化規(guī)律，并不能代表未來的變化規(guī)律，所以要對影響預測對象的新要素停止剖析，對預測模型停止恰當?shù)男拚蟠_定預測值。選擇適當?shù)念A測技術運算失掉預測值，參照以后

16、的各種能夠性，對新的趨向和開展綜合剖析，對初步預測停止調(diào)整和修正。編寫預測說明：對取得這些結果的預測條件、假定、限制要素等狀況停止詳細的說明。第25頁，共95頁。電力負荷預測的數(shù)據(jù)處置技術數(shù)據(jù)處置的必要性數(shù)據(jù)處置的基本內(nèi)容負荷數(shù)據(jù)的預處置第26頁，共95頁。【必要性】歷史數(shù)據(jù)的正確性直接影響到預測精度的上下。因此需求對歷史數(shù)據(jù)停止合理性剖析，去偽存真。【意義】數(shù)據(jù)的前置處置可使原始數(shù)據(jù)失掉優(yōu)化，降低算法的時間和空間復雜性，利于算法的最終完成?！净疽蟆?掃除人為要素帶來的錯誤及由于統(tǒng)計口徑不同帶來的誤差。 盡量增加異常數(shù)據(jù)歷史上的突發(fā)事情或由于某些特殊緣由會對統(tǒng)計數(shù)據(jù)帶來嚴重的影響。數(shù)據(jù)處置

17、的必要性第27頁，共95頁。1數(shù)據(jù)補全：可運用人工填寫空值、運用最能夠的值填充、運用一個全局常量填充等方法。2數(shù)據(jù)噪聲處置：由于數(shù)據(jù)錄入或測量儀表等緣由能夠使數(shù)據(jù)存在較大的偏向，為了保證預測模型的有效性，必需對異常數(shù)據(jù)停止相關處置，常用的方法有分箱、聚類、回歸、計算機和人工反省結合四類方法。3負荷數(shù)據(jù)預處置：對歷史負荷數(shù)據(jù)資料中的異常值的顛簸化以及缺失數(shù)據(jù)的補遺。主要采用水平處置、垂直處置方法。 數(shù)據(jù)處置的基本內(nèi)容第28頁，共95頁。負荷數(shù)據(jù)的預處置 在經(jīng)過初步整理之后，還要對所用資料停止數(shù)據(jù)剖析預處置，即對歷史資料中的異常值的顛簸化以及缺失數(shù)據(jù)的補遺，針對異常數(shù)據(jù)，主要采用水平處置、垂直處置

18、方法。 數(shù)據(jù)的水平處置：在停止剖析數(shù)據(jù)時，將前后兩個時間的負荷數(shù)據(jù)作為基準，設定待處置數(shù)據(jù)的最大變化范圍，當待處置數(shù)據(jù)超越這個范圍，就視為不良數(shù)據(jù)，采用平均值的方法顛簸其變化；數(shù)據(jù)的垂直處置：在負荷數(shù)據(jù)預處置時思索其24h的小周期，即以為不同日期的同一時辰的負荷應該具有相似性，同時辰的負荷值應維持在一定的范圍內(nèi)，關于超出范圍的不良數(shù)據(jù)，修正為待處置數(shù)據(jù)的最近幾天該時辰的負荷平均值。 第29頁，共95頁。 國度電網(wǎng)公司于2000年停止了調(diào)研剖析，論述了以后和今后一段時間對我國電力負荷開展發(fā)生影響的主要要素。從基本上可歸結為：經(jīng)濟、時間、氣候和隨機攪擾四類。詳細如下：經(jīng)濟開展水平、結構調(diào)整的影響；

19、國民支出水平、消費觀念的改動；氣候的影響；電價分時電價，可中綴電價的影響；管理措施削峰填谷的影響；政策要素如環(huán)保要求的影響。影響電力負荷預測的要素第30頁，共95頁。確定性負荷預測方法 確定性負荷預測方法是把電力負荷預測用一個或一組方程來描畫，電力負荷與變量之間有明白的逐一對應關系。 確定性負荷預測方法又分為：閱歷預測法經(jīng)典預測法相關剖析法指數(shù)平滑法等。第31頁，共95頁。 電力負荷的閱歷預測法主要依托專家的判別，不樹立數(shù)學模型，用于針對電力負荷變化給出方向性的結論。閱歷預測法專家預測法: 專家會議法：經(jīng)過召集專家休會面對面的討論效果,其主要缺陷是參與人數(shù)有限,威望者的意見能夠影響到其他人的意

20、見。 專家小組法：專家們經(jīng)過書面方式獨立的宣布看法，并給專家重新思索、修正原先意見的時機，最后失掉預測結果。類比法：事物停止對比剖析,經(jīng)過事物對未知的事物做出預測客觀概率法：請假定干專家來估量某特定事情發(fā)作的客觀概率,綜合得出該事情的概率第32頁，共95頁。用電單耗法電力彈性系數(shù)法負荷密度法綜合用電水平法人均電量目的換算法分部門法回歸剖析法時間序列法 經(jīng)典預測法第33頁，共95頁。用電單耗法 依據(jù)產(chǎn)品或產(chǎn)值用電單耗和產(chǎn)品產(chǎn)量或產(chǎn)值來推算電量，是預測有單耗目的的工業(yè)和局部農(nóng)業(yè)用電量的一種直接有效的方法。所需求的用電量A=預測期的產(chǎn)品產(chǎn)量G(或產(chǎn)值)用電單耗量Q，即A=QG。適用于已有消費或樹立方

21、案的中近期負荷預測。第34頁，共95頁。電力彈性系數(shù)法電力彈性系數(shù)kdt:在某一時期內(nèi)用電量的平均年增長率kzch與同時期國際消費總值 (GDP)平均年增長率kgzch的比值。電力彈性系數(shù)的定義：優(yōu)點：計算復雜。缺陷：預測結果準確度不高，可用作遠期規(guī)劃粗線條的負荷預測。第35頁，共95頁。假定國際消費總值和需電量均按比例正常增長，那么需電量為：其中， 規(guī)劃期年末需電量； 規(guī)劃期始基準年的需電量； 國際消費總值的年平均增長率； 計算期的年數(shù)?！纠?】某地域電力彈性系數(shù)依據(jù)地域以往數(shù)據(jù)，并結合地域開展規(guī)劃取為1.05.GDP產(chǎn)值年平均增長率為15%，2003年的用電量為20億度，預測2020年的用

22、電量。 解：A2020=A20031+kgzchkzchn =201+0.151.056 =48億kWh第36頁，共95頁。負荷密度法 負荷密度d是指每平方公里土空中積上的平均負荷數(shù)值。參照城市開展規(guī)劃、人口規(guī)劃、居民支出水平增長狀況，來測算城鄉(xiāng)負荷水平。 計算公式：P=Sd式中：P某地域年綜合負荷； S該地域土空中積； d平均每平方公里負荷密度。第37頁，共95頁?！纠?】下表為1987年我國某些大城市負荷密度kW/km2，但北京市在規(guī)劃城市負荷水平時，對四環(huán)以內(nèi)負荷密度按4050MW/km2、四環(huán)以外至規(guī)劃郊區(qū)邊緣負荷密度按10 MW/km2、郊區(qū)外那么按0.190.32 MW/km2停止

23、規(guī)劃和設計。城市全市市區(qū)市中心北京126.71733.02832.0沈陽98.3218.452829.8上海6957.0廣州73.0526.505217.0重慶37.21195.03553.0天津137.6222.24620.9珠海50.672.0673.1武漢120.254329.0第38頁，共95頁。綜合用電水平法 綜合用電水平法：依照預測的人口數(shù)及每人平均耗電量來預測居民總用電量。綜合用電水平法和負荷密度法都是用來預測城鄉(xiāng)居民生活用電的方法。第39頁，共95頁。人均電量目的換算法 選取一個與本地域人文天文條件、經(jīng)濟開展等各方面相似的國際外地域作為比擬對象，經(jīng)過火析比擬兩地過去和如今的人均

24、電量目的失掉本地域的人均電量預測值，再結合人口剖析失掉總用電量的預測值。第40頁，共95頁。分部門法 區(qū)分對生活用電和產(chǎn)業(yè)用電停止預測，二者相加失掉總需求電量的預測。優(yōu)點：思索了各部門對負荷的影響，精度高。缺陷：數(shù)據(jù)量需求大。 第41頁，共95頁?；貧w剖析法 它應用數(shù)理統(tǒng)計原理，對少量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)停止數(shù)學處置，并確定用電量與某些自變量之間的相關關系，樹立一個相關性較好的數(shù)學形式即回歸方程，并加以外推又稱外推法，用以預測今后的用電量?；貧w剖析法包括一元線性、多元線性和非線性回歸法。依據(jù)歷史數(shù)據(jù)，選擇最接近的曲線函數(shù)，再用最小二乘法(或其他方法)求解出回歸系數(shù)，并樹立回歸方程，然后再用相關系數(shù)檢驗，

25、以為合格后，那么回歸方程是有意義的，并可算出回歸方程的規(guī)范偏向，做出回歸方程所預測結果的可信度。從實際上講，任何回歸方程只適用于原來觀測數(shù)據(jù)的變化范圍內(nèi)，而不適于外推，但在實踐運用中總在適當范圍內(nèi)外推。第42頁，共95頁。回歸模型預測技術【要點】 依據(jù)負荷過去的歷史資料 樹立可以停止數(shù)學剖析的數(shù)學模型 對未來的負荷停止預測 包括線性回歸和非線性回歸 依據(jù)散點圖來判別模型的大致類型從數(shù)學上看，就是用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸剖析方法。第43頁，共95頁。一元線性回歸用一元線性回歸模型停止預測的普通步驟：對n組樣本觀察數(shù)據(jù) 設立模型式中 都是不依賴于x的未知參數(shù)， 是隨機誤差。第44頁，共95頁。2、用最小

26、二乘法得估量參數(shù) ，從而得y對x的線性回歸方程 。【參數(shù)估量方法】：兩變量x，y的n對實驗值，即樣本 。滿足做殘差平方和第45頁，共95頁。選取參數(shù) 使 到達最小。令：解方程組失掉的不是 的真值，而是他們的估量值，所以用 替代 。第46頁，共95頁。第47頁，共95頁。3、對模型做假定檢驗，確認模型的適用價值。4、對給定的預測點 ，在一定的置信度 下，求出對應的觀測值 的預測置信區(qū)間，并指明預測的規(guī)范偏向。 由概率論的知識可知在此狀況下， 的置信區(qū)間為實際上，預測置信區(qū)間越小，預測準確性越低，假定增大預測置信區(qū)間，那么預測結果的適用價值有時又隨之降低。第48頁，共95頁。 假定未來的增長是過去

27、增長形式的繼續(xù)，依據(jù)過去的統(tǒng)計資料停止外推，以預測未來狀況的方法稱為外推法。普通要用十年或十年以上的歷史數(shù)據(jù)，才干比擬準確。普通按時間序列趨向停止，外推法預測的數(shù)學模型有三種：直線型：y=a+bt，適用于逐年增減量大致相反。指數(shù)型：y=abt，適用于每年的增減率大致相反。拋物線型：y=a+bt+t2，適用于每年增減量之間相差數(shù)大致相反。以最小二乘法趨向線配合的方法準確率較高。 以直線型：y=a+bt為例，常數(shù)a，b確實定：外推法第49頁，共95頁。其中：n所用歷史資料時間的期數(shù)； 預測量過去在歷史資料上歷史的各期實踐數(shù)值， 為其平均量； 歷史年代的序列量， 為其平均值。第50頁，共95頁。 【

28、例3】 假定用電量每年變化率大致相反，開展趨向接近于指數(shù)曲線，那么數(shù)學模型為 。方程兩邊配對數(shù)： ;令：用最小二乘法有：那么：第51頁，共95頁?！纠?】某地域用電逐年增長，其中19952005年用電量如下表所示，預測2006年本地域的用電量。年份時間序列ti 用電量（百萬kWh）1995-526025-13001996-428016-11201997-33109-9301998-23204-6401999-13321-332200004200020011455145520022472494420033481914432004450516202020055580252900合計04415110

29、3440第52頁，共95頁。解：由上表可得有關參數(shù)：第53頁，共95頁。故可得外推法方程：由此可得2006年該地域預測用電量：第54頁，共95頁。時間序列法 依據(jù)歷史統(tǒng)計資料，總結出電力負荷開展水平與時間先后順序的關系，即把時間序列作為一個隨機變量序列，用概率統(tǒng)計的方法，盡能夠增加偶然要素的影響，得出電力負荷隨時間序列所反映出來的開展方向與趨向，并停止外推以預測未來負荷開展的水平。復雜平均法、加權平均法和移動平均法等都屬于時間序列法。第55頁，共95頁。時間序列法是一種最為罕見的短期負荷預測方法，它是針對整個觀測序列出現(xiàn)出的某種隨機進程的特性，去樹立和估量發(fā)生實踐序列的隨機進程的模型，然后用這

30、些模型去停止預測。它應用了電力負荷變化的慣性特征和時間上的延續(xù)性，經(jīng)過對歷史數(shù)據(jù)時間序列的剖析處置，確定其基本特征和變化規(guī)律，預測未來負荷。 時間序列預測方法可分為確定型和隨機性兩類，確定型時間序列作為模型殘差用于估量預測區(qū)間的大小。隨機型時間序列預測模型可以看作一個線性濾波器。依據(jù)線性濾波器的特性，時間序列可劃為自回歸(AR)、動平均(MA)、自回歸-動平均(ARMA)、累計式自回歸-動平均(ARIMA)、傳遞函數(shù)(TF)幾類模型，其負荷預測進程普通分為模型識別、模型參數(shù)估量、模型檢驗、負荷預測、精度檢驗預測值修正5個階段。第56頁，共95頁。最大負荷值傳統(tǒng)的預測方法當規(guī)劃期的負荷需用電量后

31、，普通可用最大負荷應用小時數(shù)法、同時率法預測最大負荷值。(1)最大負荷應用小時法 最大負荷=預測需電量/年最大負荷應用小時數(shù) 年最大負荷應用小時數(shù)：參考歷史統(tǒng)計值及經(jīng)負荷特性剖析后確定。(2)同時率法 綜合用電最大負荷=供電地域的最大負荷之和同時率K 最大發(fā)電負荷=綜合用電最大負荷+系統(tǒng)的線損和廠用電 用所求各供電地域的最大負荷之和乘以同時率K，失掉整個系統(tǒng)的綜合用電最高負荷，再加上整個系統(tǒng)的線損和廠用電后，就可以求得整個系統(tǒng)的最大發(fā)電負荷。 這是由于各用戶的最大值不能夠在同一時辰出現(xiàn)，普通同時率的大小與電力用戶的多少、各用戶的用電特點等有關。每個系統(tǒng)應依據(jù)實踐統(tǒng)計資料確定。第57頁，共95頁

32、。指數(shù)平滑預測法指數(shù)平滑法是確定性的時間序列剖析技術。第58頁，共95頁。指數(shù)平滑預測法一次指數(shù)平滑預測法【預測公式】選定參數(shù) ，初值 ，便可計算指數(shù)平滑序列用t期的平滑值 預測t+1期的電力負荷 。特別的 ，這就是一次指數(shù)平滑預測法。由上式可得第59頁，共95頁。 的加權平均。權系數(shù)為上述權系數(shù)之和為1。第60頁，共95頁?！绢A測值計算】用預測值替代平滑值得預測遞推公式或 前式稱為直接式，后式稱為誤差矯正式。用上述公式作預測時，遇到兩個效果，一是確定初值 ，二是 的取值。【初值確定】當t較大或 接近1時，初值 的權系數(shù)很小，末項可疏忽不計，所以 的選取并不十分重要，普通取 或 。第61頁，共

33、95頁。當數(shù)據(jù)較少且 偏小時，初值 的選取對預測結果影響較大，可經(jīng)過火析預測誤差取到較為合理的初值。 【 的取值】剖析遞推公式可知，假定數(shù)據(jù)序列動搖較大，為了在預測中反響這種動搖，應突出新數(shù)據(jù) 的作用，或強化誤差修正項，要用較大的 值，如取 。反之取較小的 值。第62頁，共95頁。不確定性負荷預測方法 20世紀80年代前期，一些基于新興學科實際的現(xiàn)代預測方法逐漸失掉了成功運用。這其中主要有灰色數(shù)學實際、專家系統(tǒng)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡實際、模糊預測實際等。 這些方法用于處置不確定型效果時，又稱不確定性負荷預測方法。第63頁，共95頁。不確定性負荷預測方法灰色預測法專家系統(tǒng)預測法神經(jīng)網(wǎng)絡預測法小波剖析預測

34、技術模糊預測法其他預測方法預測方法比擬【緣由】實踐電力負荷開展變化規(guī)律十分復雜，為了處置這一實踐效果，發(fā)生了一類基于類比對應等關系停止推理預測的不確定性預測方法。第64頁，共95頁。 灰色預測法灰色預測法是以灰色系統(tǒng)實際為基礎的負荷預測方法?；疑到y(tǒng)實際是由黑箱完全未知的信息白箱完全的信息灰箱局部的信息實際拓展而來的。電力系統(tǒng)自身具有灰色系統(tǒng)的基本特征?；疑到y(tǒng)模型具有要求負荷數(shù)據(jù)少、不思索散布規(guī)律、運算方便的優(yōu)點，但數(shù)據(jù)團圓度大時，或許用于時間跨度長的中臨時預測時，預測精度清楚減低。第65頁，共95頁。灰色系統(tǒng)實際的中心是灰色靜態(tài)建模Grey Dynamic Model，GM，其思想是直接將

35、時間序列轉(zhuǎn)化為微分方程。目前在電力負荷預測中經(jīng)常采用的靜態(tài)模型是GM1，1、GM1，n等模型。其樹立方法如下：將電力負荷視為在一定范圍內(nèi)變化的灰色量生成灰色序列量累加生成灰色模型，使灰變白不同生成方式的數(shù)據(jù)修改、取舍，以提高精度累加還原數(shù)據(jù)，得到預測值第66頁，共95頁?；疑A測模型簡介設原始數(shù)列 ， ，t=1，2，n，對它一次累加構成新的數(shù)列用一階累加生成樹立GM1，1模型，其微分方程第67頁，共95頁。解得預測模型為其中經(jīng)累減恢復得第68頁，共95頁。專家系統(tǒng)預測法 專家系統(tǒng)預測法是關于數(shù)據(jù)庫里寄存的過去幾年的負荷數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)等停止細致的剖析，聚集有閱歷的負荷預測人員的知識，提取有關規(guī)那

36、么。借助專家系統(tǒng)，負荷預測人員能識別預測日所屬的類型，思索天氣要素對負荷預測的影響，依照一定的推理停止負荷預測。 第69頁，共95頁。專家系統(tǒng)預測技術 基于知識的順序設計方法樹立起來的計算機系統(tǒng)先階段主要表現(xiàn)為計算機軟件系統(tǒng) 它擁有某個特殊范圍內(nèi)專家的知識和閱歷 能像專家那樣運用這些知識，經(jīng)過推理，在那個范圍內(nèi)做出智能決策。 一個完整的專家系統(tǒng)包括：知識庫、推理機、綜合數(shù)據(jù)庫、解釋機、知識獲取局部、接受界面。第70頁，共95頁。知識庫內(nèi)容包括： 基于城網(wǎng)所在地用電水平類型判別的知識； 基于電力遠景開展參照體的知識； 基于彈性系數(shù)法的知識； 基于慣性的知識； 基于綜合目的法的知識； 基于行業(yè)用電

37、比重的知識； 基于數(shù)學模型預測精度等級的知識。第71頁，共95頁。完成方法第72頁，共95頁。神經(jīng)網(wǎng)絡預測法 神經(jīng)網(wǎng)絡預測法是應用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習功用，讓計算機學習包括在歷史負荷數(shù)據(jù)中的映射關系，再應用這種映射關系預測未來負荷。由于該方法具有很強的魯棒性、記憶才干、非線性映射才干以及弱小的自學習才干，因此有很大的運用市場，但其缺陷是學習收斂速度慢，能夠收斂到局部最小點；并且知識表達困難，難以充沛應用調(diào)度人員閱歷中存在的模糊知識。第73頁，共95頁。神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術【優(yōu)點】 可以模擬人腦的智能化處置 對少量非結構性、非準確性規(guī)律具有自順應功用 具有信息記憶、自主學習、知識推理和優(yōu)化計算的特點其自學

38、習和自順應功用是慣例算法和專家系統(tǒng)技術所不具有的。提出一個復雜的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，就能完成從輸入到輸入間非線性映射任何復雜函數(shù)關系?！矩摵深A測輸入】當天的天氣溫度、天氣陰沉度能見度、風向風力、峰谷負荷及相關負荷等第74頁，共95頁。神經(jīng)網(wǎng)絡模型：一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型分為三層：輸入層、輸入層和中間層隱含層。神經(jīng)網(wǎng)絡結構表示圖第75頁，共95頁。BP學習算法 BP算法：誤差反向傳達算法。 參與了隱含層，使輸入到輸入間可以映射任何函數(shù)關系。 BP網(wǎng)絡的學習，由四個進程組成。輸入形式由輸入層經(jīng)中間層向輸入層方向形式順序傳達網(wǎng)絡的希望輸入與網(wǎng)絡實踐輸入之差的誤差信號，由輸入層經(jīng)中間層向輸入層逐層停止

39、修正銜接權的誤差逆序傳達由形式順序傳達 與誤差逆序傳達的反絕交替停止的網(wǎng)絡學習記憶訓練進程，使得網(wǎng)絡趨向收斂第76頁，共95頁。小波剖析預測技術【數(shù)學基礎】泛函剖析、數(shù)值剖析、Fourier剖析、樣條剖析、諧和剖析等。 小波基本實際定義函數(shù) 假定滿足如下允許性條件那么函數(shù) 稱為一個小波，也稱基小波。定義對函數(shù) ，假定滿足如下動搖性條件其中A、B為滿足條件 的2個常數(shù)，那么把函數(shù) 稱為一個二進小波。第77頁，共95頁。小波剖析在電力負荷預測中的運用【特點】一種時域頻域剖析方法在時域和頻域上同時具有良好的局部化性質(zhì)能依據(jù)信號頻率上下自動調(diào)理采樣的疏密，容易捕捉和剖析微弱信號以及信號、圖像的恣意粗大

40、局部?！緝?yōu)于傳統(tǒng)的Fourier剖析的之處】對不同的頻率成分采用逐漸精細的采樣步長，從而可聚焦到信號的恣意細節(jié)對奇特信號很敏感，能很好的處置微弱或突變的信號，將信號轉(zhuǎn)化成小波系數(shù)，從而能方便的加以處置、貯存、傳遞、剖析或被用于重建原始信號。第78頁，共95頁。 模糊預測法以模糊數(shù)學為工具的負荷預測方法。它是近幾年比擬搶手的研討方向。 【方法】針對不確定或不完整、模糊性較大的數(shù)據(jù)，以附屬函數(shù)描畫事物間的附屬、相關關系。模糊系統(tǒng)關于恣意一個非線性延續(xù)函數(shù)，就是找出一類附屬函數(shù)，一種推理規(guī)那么，一個解模糊方法，使得設計出的模糊系統(tǒng)可以恣意迫近這個非線性函數(shù)。 模糊負荷預測法第79頁，共95頁。 短期

41、負荷預測還有一些其它方法，例如：混沌預測法模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測法:模糊實際和神經(jīng)網(wǎng)絡的無機結合；支持向量機類預測方法包括支持向量機(SVM)和最小二乘支持向量機(LSSVM；組合模型預測方法可分為傳統(tǒng)組合方法和智能組合方法等?！緝?yōu)勢】能很好地處置負荷預測進程中的非線性效果, 能樹立比傳統(tǒng)方法更準確描畫負荷成因的模型。其他預測方法第80頁，共95頁。確定性預測方法預測方法優(yōu)點缺點適用范圍自身外推法需要數(shù)據(jù)少負荷本身無外推的本質(zhì)即不能自解釋時會導致誤預測周期較短的負荷預測相關分析法可清楚得到負荷增長趨勢與其他可測量因素之間的關系需較多相關社會經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，實際預測困難負荷模式變化較大，預測周期較長指數(shù)

42、平滑法簡單、快速精度差預測量大、周期短時間序列法考慮了負荷行為及主要相關因素的隨機影響依靠人的經(jīng)驗識別比較困難短期負荷預測回歸分析法預測過程簡單，技術成熟線性回歸預測精度低，非線性過程復雜，開銷大中期負荷預測第81頁，共95頁。不確定性預測方法預測方法優(yōu)點缺點適用范圍模糊預測法結果可以以預測區(qū)間、概率的形式給出，精度高需要較多的歷史數(shù)據(jù)未來社會經(jīng)濟發(fā)展有很大不確定性專家系統(tǒng)法經(jīng)驗知識與統(tǒng)計方法的結合，克服了單一方法的片面性經(jīng)驗提煉困難，知識庫形成難異常負荷模型預測神經(jīng)網(wǎng)絡法對大量非結構性、非精確性規(guī)律有自學習的能力樣本訓練時間和通用性上存在問題平穩(wěn)時間序列、短期負荷預測混沌預測利用電力負荷本身

43、好規(guī)律，需要數(shù)據(jù)少，精度高相空間的重建中時滯及嵌入維數(shù)短期，超短期負荷預測小波分析法對奇異信號敏感，方便對原信號的處理存儲分析和重建計算復雜短期負荷預測預測方法的比擬第82頁，共95頁。負荷預測的綜合評價綜合評價的必要性增加負荷預測誤差的措施算例剖析第83頁，共95頁。 預測誤差用以權衡一個預測模型的運用效果，務必使其處于可接受的范圍內(nèi)。普通來說，短期預測誤差不應超越3%，中期預測誤差不應超越5%，臨時預測誤差不應超越15%?！绢A測誤差構成的緣由】1數(shù)學模型大少數(shù)只包括一些主要要素，主要要素往往被疏忽了，與實踐負荷之間存在誤差。2負荷所受的影響是千變?nèi)f化的，停止預測的目的和要求也是多種多樣的，

44、預測方法假定選擇不當，也會形成誤差。3預測需用到少量資料，各項資料并不能都保證牢靠。4某種不測事情的發(fā)作也會形成預測誤差。綜合評價的必要性第84頁，共95頁。1相對誤差與相對誤差。 設Y表示實踐值， 表示預測值。 為相對誤差， 為相對誤差。 2平均相對誤差。式中 ：MAE平均相對誤差； 第i個預測值與實踐值的相對誤差； 第i個實踐負荷值； 第i個預測負荷值?！绢A測誤差剖析目的】第85頁，共95頁。3均方誤差。4均方根誤差。5后驗差檢驗。 以殘差為基礎，依據(jù)各時辰殘差相對值的大小，思索殘差較小的點出現(xiàn)的概率，計算得出后驗差比值及小概率誤差，從而對預測模型停止評價。第86頁，共95頁。6規(guī)范誤差。式中 ： 預測規(guī)范誤差； n歷史負荷數(shù)據(jù)個數(shù)； m自在度，即變量的個數(shù)，自變量和 因變 量個數(shù)的總和。第87頁