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1、电力系统年最大负荷概率预测第16卷第6期2004年12月电力系统及其自动化ProceedingsoftheCSU—EPSAVo1.16NO.6Dec.2004电力系统年最大负荷概率预测卫志农,滕俊,王丹,唐智育,何南强,孟远景,程鹏(1.河海大学电气工程学院,南京210098;2.河南省电力公司,郑州450052)摘要:概率预测已经在气象,地震预测等领域中成功应用.提出将概率预测的方法用于负荷预测领域.在深入研究年最大负荷与温度关系的基础上建立了概率预测模型,模型有较高的预测精度,并已形成实用化应
2、用软件,软件已在河南省正式使用,使用效果好.关键词:年最大负荷;概率预测;灰色预测;气候因素中图分类号:TM715文献标识码:A文章编号:1003—8930(2004)060064—04ProbabilisticForecastingforAnnualPeakLoadofPowerSystemsWEIZhi—nong,TENGJun,WANGDan,TANGZhi—yu.,HENan—qiang,MENGYuan—jing.,CHENGPeng(1.SchoolofElectricalEngine
3、ering,HehaiUniversity,Nanjing210098,China;2.HenanPowerCompany,Zhengzhou450052,China)Abstract:ProbabilisticforecasthasbeensuccessfullyappliedtOweatherandearthquakeforecast,SOitalsocanbeappliedtOloadforecast.Thispaperthoroughlyresearchestheeffectofairte
4、mperatureonannualpeakload,andonthebasisofwhich,theprobabilisticforecastingmodelofannualpeakloadisestablished.Themodelhashighprecision.ApracticalsoftwarehasbeenformedandappliedtOHenanPowerSystem,wheretheforecastingeffectisgood.Keywords:annualpeakload;p
5、robabilisticforecasting;greyforecasting;climatefactor1前言负荷预测是从已知的用电需求和对此有影响的经济,气象等因素情况出发,探索用电负荷与主要影响因素之间的内在联系和发展变化规律,对未来用电需求作出预测.年最大负荷预测属于中期预测的一种,它对于电网新的发电机组安装与电网增容和改建有着重大的意义.目前,已经有很多方法用于解决这一预测问题,主要预测方法有:采用时间序列模型预测(趋势移动平均法,指数平滑法,趋势模型外推法,灰色预测法和神经网络法),根
6、据增长率的中位数预测,根据最大负荷利用小时数预测,同时率法和负荷系数法.].以上这些方法中给出的预测值往往精度较低,预测结果一般只是给出预测的单个数值.年最大负荷的预测有很强的不确定性,仅仅通过预测单个数收稿日期:2003—10—22;修回日期:2004一O1—12值作为结果,其模糊性太强.由于人们生活条件的改善,空调等家用电器的数量急剧增加,使得负荷受气候的影响越来越大,负荷的趋势性变化越来越弱,而随机性波动越来越强,上述预测方法已经难以满足预测的精度要求.本文在原有年最大负荷预测技术的基础上,
7、考虑气候因素对年最大负荷的影响,建立新的预测模型,给出的预测结果是一个负荷范围,并能相应地给出其负荷范围的概率指标.由于地区的不同,气候因素对年最大负荷的影响模式也会有所不同,因此模型的建立上可能也会有变化,此模型是结合河南的实际系统建立的,并进行了预测测试,结果是令人满意的.2影响年最大负荷的主要因素按照对年最大负荷造成的影响分类,主要因素可以分为两种:1)使负荷趋势性变化的因素,如政2004年第6期卫志农等:电力系统年最大负荷概率预测?65?治,经济发展和社会发展等;2)使负荷随机性变化的因素
8、,如气温,降雨和重大事件等.其中,随机因素是较难把握的一种因素.根据河南省的实际情况,对于年最大负荷,气候的变化对其影响最大,而其中气温的影响占主要部分,其他气候因素,如降雨,日照等在气温上都有间接的反映,经过相关性分析,最高气温与负荷的相关性最强,因此最高气温成为本文考虑的主要随机因素.3年最大负荷概率预测模型年最大负荷预测方法一般可归类为两种:一种不分解负荷,直接进行曲线拟合,比如灰色预测法,趋势模型外推法等;另一种是将负荷按照三个产业或者更加详细的用电性质分类,分别预测出各类
