支持向量回归建模方式视角下短期电力负载预测分析

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1、支持向量回归建模方式视角下短期电力负载预测分析第一章绪论1.1课题研究背景及意义电力行业经过多年来的不断发展和变革，在实现自身政企分开、厂网分离的同时，为国家、社会的发展做出了应有的贡献。随着科技的进步，电力企业进入了新的发展阶段，面对中国经济和发展的需要，电力的新一轮改革建设智能电网已拉开了序幕。智能电网的建设提高了电网科技含量，提高了能源综合利用率，提高了电网供电可靠性，促进了节能减排、新能源利用及资源优化配置。一直以来，电力系统负荷预测都是电力研究的一个重要组成部分。通过负荷预测，电力企业可以及时掌握负荷的发展趋

2、势，从而能够合理经济的安排调度调控、机组启停、检修计划等，从而降低发电成本，使电网在预定的安全及稳定条件下运行，切实节约能源，更好地践行低碳经济，产生更大经济效益，促进智能电网的建设和发展。一般来说，电力负荷预测按照预测周期的不同，可分为超短期、短期、中期和长期预测。超短期预测是指未来一小时以内的负荷预测；中期负荷预测主要是对月至年的负荷进行预测；长期负荷预测是指对未来3～5年或者是更长时间段内的负荷进行预测；而短期负荷预测通常是指日负荷预测和周负荷预测，即以小时、日、周、月为单位，对未来某一天、一周、一个月内的负荷进

3、行预测，它主要用于安排日调度计划和周调度计划、机组启停、负荷经济分配、设备检修等，是保证电网安全经济运行和实现科学管理调度的基础。精确度较高的短期负荷预测可以使未来的电网运行情况更加合理，同时也有助于发电容量的合理调度，确保电网安全、稳定、优质、经济的运行，从而达到经济发展与生态环境保护的双赢。所以，一般的电力企业对短期负荷预测比较重视，其基础性工作中就包括了周预测、月预测和年度预测。近年来，贵州某市辖经济开发区在国家政策的扶持下迅速崛起，区内多个工业园区的建立、房地产开发的兴起，推动着辖区内供电量的飞速增长，这对区内

4、的短期负荷预测提出了新的要求。以前，区内的短期负荷预测大多凭借专家经验法等基于经验的简单推算。随着科学技术的不断发展及计算机技术广泛应用于电力行业，电力调度系统、电能量系统、需求系统的开发利用，都为电网的实时监测和负荷相关数据的记录存档提供了坚实的科学基础，也为短期负荷预测提供了准确的信息支撑。2因此，在技术保障和实际运行数据支撑下，本文旨在寻找更加科学有效的短期电力负荷预测方法，以期改变惯有的经验预测法，提高该地区负荷预测精确度。1.2电力负荷预测基本概念电力系统负荷预测是指从电力负荷自身的变化情况、天气因素、季节以

5、及社会影响等因素出发，在满足一定精度要求的条件下，通过对历史数据的分析和研究，以未来的经济、气象等因素的发展趋势为依据，寻找出负荷变化和各种因素之间的内在联系及发展变化规律，以确定未来某特定时刻的负荷数据。与所有的预测相同，电力负荷预测主要遵循以下基本原理：（1）可知性：未来在过去和现在的基础上是可预知的。（2）可能性：事物未来的发展存在着各种可能性。因此，只能对其可能性进行预测。（3）可控制性：事物的未来发展是可以控制和干预的。（4）系统性：预测的对象必须在时间上是连续的。在了解了预测的基本原理后，就要对电力系统进行

6、简要的分析，以便掌握其特点，并针对其特殊性总结出影响它发展变化的因素。通常来说，一个电力系统是由城市用电负荷、商业负荷、工业负荷、农村负荷及其他负荷等所构成的，电力负荷预测的结果也就是这些各种不同种类负荷预测结果的总和。城市用电负荷主要是指城市居民生活用电。近年来，随着经济的不断发展，它具有逐年增长的趋势，以及明显的季节波动性特点，而且城市用电负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。商业负荷，主要是指第三产业中商业、服务业等的照明、空调、动力等用电负荷。通常情况下，它的用电增长平稳并也具有季节波动性的特性。虽

7、然在用电构成中，商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和居民生活用电负荷，但商业负荷中的照明类负荷占据电力系统高峰时段且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。工业负荷是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、社会经济发展都有紧密的联系，一般情况下，此类负荷是比较稳定的。农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。此类负荷与工业负荷相比，受气候、季节等自然因素的影响很

8、大，这是由农业生产的特点所决定的。农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯影响。第二章混沌时间序列预测由于短期电力负荷是受天气、经济等影响的较为复杂的非线性系统，所以，随时间变化的电力负荷多呈混沌特性。因此，研究混沌特性时间序列预测方法有助于理解短期电力负荷预测。本章首先介绍了支持向量回归算法原理，然后，考察了该方法对混沌时间序列预测