电力系统短期负荷预测毕业设计

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1、电力系统短期负荷预测毕业设计1。导言为电力负荷预测制定一个精确的模型对一个公用事业公司的运作和规划是必不可少的。负荷预测也可帮助电力事业来作出重大的决定，包括关于购买和发电，负荷开关，及基础设施的发展。负荷预测对能源供应国，国际团结，金融机构，和其他与会者，在发电，输电，配电，和市场都是非常重要的。负荷预测可分为三类：短期预测，这通常是由一小时到一周，中期预测，这通常是一个星期到一年，而长期预测是长于一年。对于公用事业公司来说，预测不同的时间跨度对于不同的业务是重要的，当然这些预测的本质也一样是不同的。例如，对于一个特定区域，我

2、们可以预测第二天的负荷，准确性可达到1-3％。但是，我们无法预测下一年度的高峰负荷，因为准确的长期天气预报到目前为止还是不可行的。对于明年的高峰预测，我们可以根据历史上的气象观测来提供大概的负荷分布。也有可以根据业界惯例，预测所谓天气正常化负荷，它将代替平均每年最高的气候条件或者比这个给定地区平均最高的天气条件差一些。天气正常化负荷是对所谓的正常天气条件实施负荷计算，它是一定的时间内，历史高峰负荷的平均值。这一时期从一个有用的点到另一个，多数公司采取过去25-30年的数据。负荷预报对公用事业公司的运作和规划一直是重要的。甚至，由

3、于能源工业的不合理规划，负荷预测变得更加重要.随着供应和需求的波动变化和能源价格上升的因素，在十年或以上，在繁忙情况，负荷预测是制定水电费非常重要的依据。短期负荷预测方法可以帮助估计负荷流动，并作出决定，可以防止超载。及时实施这样的决定可以改善网络的可靠性，并减少发生设备故障和停电的次数。负荷预测也是一个重要的比较评价标准，为市场上提供的各种先进的金融产品在能源方面的价格提供一个标准。在放松管制的经济下，基于长期预测的资本性支出的决定，比在那个加息有可能由资本开支项目决定的非开放的经济体系更加重要。大多数预测方法利用统计技术或人

4、工智能算法，如回归，神经网络，模糊逻辑和专家系统。大致可分为两种方法，即所谓的最终用途法和计量经济学法，都已广泛用于中期和长期预测。在这些方法中包括所谓的同类天法，就像回归模型，时间序列，神经网络，统计学习算法，模糊逻辑，专家系统一样已被短期预报而开发。正如我们所见，大量的数学方法和思路已用于负荷预测。发展和改善适当的数学工具，将促使开发更准确的负荷预测技术。负荷预测的精度不仅取决于负荷预测技术，而且取决于预测天气的情况。气象预报是一个重要话题，也是外界对本章议论的内容。这里我们只是提了在发展计算机化的气象预报系统中的重大进展，

5、其中包括由大学开发和支持的中尺度模式MM5。2重要因素预测短期负荷预测的几个因素应予以考虑，例如时间因素，气象数据，并尽可能了解客户等级。中期和长期预测应顾及历史负荷和天气数据，在家电领域不同类别的用户数目及其特点，包括年龄，经济和人口统计数据，以及他们的预测，家电销售数据，和其他因素都要予以考虑。时间因素，包括这一年里，一周的某一天，某一小时。在平日和周末，负荷之间有重大差别。平时的负载也可以有所不同。举例来说吧，在星期一和星期五，被周末隔开的两天，负荷是不同的。而且由周二到周四也可能有很大的不同。在今年夏天的时候尤为如此。假

6、期比非假期更难预测，因为他们相对显得不规则。气象条件影响负荷。事实上，预测天气的参数是最重要的，在短期负荷预测.各种天气变数应考虑进来。温度和湿度是最常用的负荷预测因子。一个电力负荷预测调查表示，13个利用温度，而只有3个利用了温度和湿度，3个利用额外的气象参数，3个只用于负荷.51在以上列举的天气变数中，两种复合天气变函数，thi（温度，湿度指数）和wci（风寒冷指数），已广泛用于公用事业公司。thi是衡量酷暑的热度，而相反wci是衡量冬季冷度。大部分电力客户提供服务的类型不同，如住宅，商业及工业生产等对不同类别的客户，电力的

7、使用模式不同，对同一个阶层的客户是一样。因此，大部分公用事业按阶级基础区分负荷是否为一类。3。预测方法在过去的几十年中，一些预报方法已经开发出来。有两个方法，即所谓的最终用途法和计量经济学法，它们都已广泛用于中期和长期预测，而且采取了多种方式，其中包括所谓的同类天法，像各回归模型，时间序列，神经网络，专家系统，模糊逻辑，统计学习算法都是用于短期预测的。开发，改进，并深入调查适当的数学工具，将促使发展更准确的负荷预测技术.统计办法通常需要一个数学模型来表示。负荷由于功能不同的因素，如时间，天气，以及顾客阶层。共有两个重要的类别，如

8、数学模型，分别是：加模型和乘法模型。他们对是否为负荷总和（添加剂）的一些组件或产品（乘）的若干因素各有不同的预测.例如，Chen等。介绍了一种添加剂的模式，采取的形式为预测负荷作为函数的四个组成部分：L=Ln+Lw+Ls+Lr,其中L是总负荷，LN代表"正常"的