浅议电力负荷预测方法-论文.pdf

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1、理论广角2014年6月(中)浅议电力负荷预测方法王亚芳(国网铅山县供电有限责任公司，江西铅山334500)摘要：电力工业与国民经济发展和人民生活水平提高息息相关，电力负荷的稳定增长是电力工业健康发展的重要指标。作为电力规划工作的重要组成部分，电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡，地区或电网间的电力余缺调剂，以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据，保证社会的正常生产和生活，带来经济效益和社会效益。关键词：电力；负荷预测；方法一、电力负荷预测的内容与分类本身就是一个耗时的过程，并且某些复杂的预测期

2、的电力弹性系数成为这种方法的关1．电力系统负荷预测内容。电力系统因素，如天气因素，即使知道其对负荷的影键。电力弹性系数法的优点是能较好地把握负荷预测包括最大负荷功率、负荷电量及负响，但要准确定量地确定他们对负荷地区的电力负荷增长的趋势及范围，但是由于近年荷曲线的预测。最大负荷功率预测对于确定影响也是很难的。专家系统预测法适用于来产业结构的调整，使得弹性系数意义在淡电力系统发电设备及输变电设备的容量是中、长期负荷预测。化，具体地区弹性系数波动太大，因此目前非常重要的。为了选择适当的机组类型和合2．趋势外推法。当电力负荷依时间变更倾向于以弹性系数法作为中长

3、期负荷预理的电源结构以及确定燃料计划等，还必须化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显测结果校核的一种手段。预测负荷及电量。负荷曲线的预测可为研究的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线6．回归分析法。回归预测是根据负荷电力系统的峰值，抽水蓄能电站的容量以及反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自过去的历史资料，建立可以进行数学分析的发输电设备的协调运行提供数据支持。变量，时序数值Y为因变量，建立趋势模型数学模型。用数理统计中的回归分析方法对2．电力系统负荷预测分类。负荷预测Y=f(I)。当有理由相信这种趋势能够延伸到变量的观测数据统计分析，从而实现对未来根

4、据目的的不同可以分为超短期、短期、中未来时。赋予变量t所需要的值，可以得到的负荷进行预测。回归模型有一元线性回期和长期。超短期负荷预测是指未来1h以相应时刻的时间序列未来值。归、多元线性回归、非线性回归等回归预测内的负荷预测，在安全监视下，需要5-10s3．灰色预测法。灰色系统理论自8O年模型。其中，线性回归用于中期负荷预测。或1—5min的预测值，预防性控制和紧急状代由我国学者提出以来，已在各个领域得到7．时间序列法。就是根据负荷的历史态处理需要10min至1h的预测值。短期负广泛应用。特别是在电力负荷预测中取得了资料，设法建立一个数学模型，用这个数

5、学荷预测是指日负荷负荷预测和周负荷预测，一定的成绩，它是自动控制科学和运筹数学模型一方面来描述电力负荷这个随机变量分别安排日调度计划和周调度计划，包括确方法相结合的一门新理论，它为系统研究提变化过程的统计规律性；另一方面在该数学定机组起停、水火电协调、联络线交换功率、供了新的科学方法和数学手段。部分信息已模型的基础上再确立负荷预测的数学表达负荷经济分配、水库调度和设备检修等，对知、部分信息未知的系统称为灰色系统。灰式，对未来的负荷进行预测。短期预测，需充分研究电网负荷变化规律，色数学理论是把负荷序列看作一真实的系三、结束语分析负荷变化相关因子，特别是天

6、气因素、统输出，它是众多影响因子的综合作用的结随着电力市场的发展，负荷预测的重要Et类型等和短期负荷变化的关系。中期负荷果。这些众多因子的未知性和不确定性，成性日益显现，并且对负荷预测精度的要求越预测是指月至年的负荷预测，主要是确定机为系统的灰色特性。灰色系统理论把负荷序来越高。由于影响地区电网负荷预测的因素组运行方式和设备大修计划等。长期负荷预列通过生成变换，使其变化为有规律的生成太多，依靠单一的预测方法难以取得良好的测是指未来3～5年甚至更长时间段内的负荷数列再建模，用于负荷预测。效果，因此需要针对项目实际应用情况正确预测，主要是电网规划部门根据国

7、民经济的4．神经网络法。神经网络理论是利用的结合多种单项预测方法。降低预测结果对发展和电力负荷的需要，所作的电网改造和神经网络的学习功能，让计算机学习包含在某个较差预测方法的敏感程度，进而可以提扩建工作的远景规划。对中、长期负荷预测，历史负荷数据中的映射关系，再利用这种映高地区电网负荷预测的精度和准确度。传统要特别研究国民经济发展、国家政策等的影射关系预测未来负荷。由于该方法具有很强的预测方法比较成熟，预测结果具有一定的响。的逻辑性、记忆能力，非线性映射能力以及参考价值，但要进一步提高预测精度，就需二、电力负荷预测的常用方法强大的自学习能力，因此有很大

8、的应用市要对传统方法进行一些改进，同时随着现代1．专家系统法。专家系统预测法是对场，但其缺点是