基于多元线性回归模型的中长期电力负荷预测

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1、基于多元线性回归模型的中长期电力负荷预测魏天琪徐州树人中学摘要:电力系统屮长期负荷预测是电力生产部门的重要工作2—,对电力系统安全稳定运行具有重要意义。本文采用多元线性回归算法,建立了中长期电力负荷预测模型,并以江苏省年度电力负荷数据为例进行仿真计算,结果显示预测精度较为准确,证明模型的有效性,关键词:电力系统;中长期负荷预测;多元线性回归;作者简介:魏天琪(2000—),男,江苏省徐州市树人中学高二在读学生,研究方向:电力系统及其自动化。1.电力负荷1.1电力负荷的分类1.1.1按物理性能划分电力负荷按物理性能可以分为两种:有功负荷和无功负荷。有功负荷是真实消耗掉的能量;无功负

2、荷则是在电能输送和转换过程中建立磁场而消耗的功率,它并不做功。1.1.2按电能的划分电力负荷根据电能的生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷。发电负荷指电网或发电厂的实际发电出力;供电负荷指的是某地区内部发电负荷减去厂用电负荷再加上从地区外输入的负荷,再减去向地区外输出的负荷。用电负荷指地区供电负荷减去线路和变压器的损耗后的负荷值。1.1.3按供电可靠性划分供电可靠性能够将电力负荷划分为儿个级别:一级负荷、二级负荷、三级负荷等。一级负荷如果中断供电将造成人身伤亡,或造成大型设备不可逆损坏,或对国民经济带来巨大损失。二级负荷如果中断供电将造成较人经济损失、影响重要单位的正常工作或

3、公共场所秩序混乱。三级负荷指除一、二级负荷外的其他负荷,如果中断供电造成影响较小。1.1.4按用途分类按照电能的用途,电力负荷可以分为城市居民负荷、商业负荷、工业负荷、农业负荷、其他负荷等。城市居民负荷指居民的家用生活负荷;商业负荷指用于商业的生产、照明等负荷;工业用电负荷指企业等用于工业生产的负荷;农业负荷指从事农业活动需要的电力负荷。1.2电力负荷的特点电力工业的产品即电能无法长期大量储存,电力的牛产和消费必须同时进行。电力负荷主要有以下特点:(1)电力负荷具有连续性。电力负荷不能突变,无论增长或降低必须渐变,表现为负荷曲线连续变化、没有奇点。(2)电力负荷具有实时变化性。负

4、荷数据不是恒定不变的,由于各种因素能够对负荷造成影响,所以其随吋处在变化之中。(3)电力负荷具有周期性。电力负荷对于季节、温度、天气是十分敏感的,会根据它们的变化而变化,所以从某种程度上体现出连续的相同的变化,呈现成一种周期性。2・中长期电力负荷预测2.1中长期电力负荷预测的概念负荷预测指的是在充分考虑某些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下,研究或使用一套处理过去与未来负荷的数学方法,在满足精度要求的前提下,确定未来某一特定时刻的负荷数值的过程[1]O根据预测周期的不同,电力负荷预测可以分为长期电力负荷预测、中期电力负荷预测、短期电力负荷预测和超短期电力负荷

5、预测:长期电力负荷对应年度预测。它能提供电源、电网规划的基础数据,确定电力设备年度检修计划、运行方式等。影响它的众多因素有国民经济发展情况、人口、产值单耗、产业结构调整情况、电价政策等。中期电力负荷对应刀度预测。它可以安排刀度检修计划、运行方式、水库调度计划、电煤计划。其影响因素为大用户牛产计划、气象条件、产业结构调整情况、电价政策等。短期电力负荷对应口预测。它可以安排口开停机计划、发电计划等。主要影响因素有气象因素(温度、湿度、降雨等)、电价等。超短期电力负荷预测对应小时预测。它可以用于实时安全分析、实施经济调度等。变化波动一般较大。2.2中长期电力负荷预测的意义电力系统能够为

6、各种用户尽可能地提供可靠性高、质量良好和持续的电能。可是系统的发电和负荷必须保持实时动态平衡,否则轻则供电质量下降,重则危及系统的安全稳定。所以,准确预测电力负荷的变化,才能止确地安排机组启停和检修、制定发电计划、合理分配电量。(1)电力负荷预测能够为电力规划提供数据,帮助制定电网发展计划,还能够为电网投资提供参考依据。电力负荷预测是电力系统规划、调度、运行的基本工作,准确的负荷预测能够为电力短期调度以及长期规划提供有效的依据。(2)电力系统在运营过程中难免会岀现机器损坏、报废的现象,运用电力负荷预测就可以对其进行一定的提前判断,并能够有序的有层次性的安排检修、调整。电力负荷预测

7、则是电力系统屮安排检修计划的基础。(3)由于电力负荷预测具有一定提前性,能够对电力系统的负荷进行事前预估,所以电力负荷预测能够极大程度上对电力生产、备用起到有效的协调,这种协调能够节省备用容量、有效降低电力生产成本。(4)我国正在逐步实现电力市场化。在电力进入市场化运行后,电力负荷预测的本质实际上是对电力市场需求的预测。在市场的供需下,任何拉闸限电等违反用电合同的行为都必须支付经济赔偿,因此在电力企业减少成本,提高盈利,走向市场的广阔背景下,电力负荷预测成为关键。2.3中长期电力

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