典型日负荷曲线预测的一种简单方法.pdf

2 0 0 6年 4月 第 3 4卷 第 2 期 ( 总第 1 8 3期 ) 吉 林 电 力 J i l i n El e c t r i c P o we r Ap r 20 0 6 Vo 1 3 4 No 2 ( S e r No 1 8 3 ) 典型 E t 负荷 曲线预测的一种简单方法 A S i mpl e M e t ho d o f Ty pi c a l Da y Loa d Cur v e Fo r e c a s t i ng 肖建华 ， 王锐凤 ， 温春 楠 ， 田武慧。 ， 宫 俊 ( 1 东北 电力 大 学， 吉林 吉林 1 3 2 0 1 2 ； 2 吉林 石 油集 团公 司热 电厂 ， 吉 林 松 原 1 3 8 0 0 0 ； 3 河南小浪底建管局水利发 电厂， 河南 洛阳4 5 4 6 8 1 ； 4 天津市电力公司 天津 3 0 0 0 0 0 ) 摘 要 ： 在介绍 负荷预测方 法的基础上 ， 通过 分析 日负荷曲线 ， 得 出 日负荷 率与 日负荷 曲线 的内在规 律， 提 出了一 种简单实用 的典 型 日负荷 曲线预测 的新方 法 ， 此方 法不用复 杂的数学方 法和模型 ， 通 过实例计算 ， 表 明该 方法简便 有效 。 关键词 ： 典型 日负荷 曲线 ； 负荷预测 ； 电力 系统规划 ； 日负荷率 Abs t r a c t- Bas e d on t he i n t r odu c t i on o f me t ho ds on l o a d f or e c a s t i n g， t hi s pa p er an a l y z e d d a y l o a d c ur ve a n d got t he i nt r i ns i c r e gu l a r p a t t er n of t he da i l y l oa d r at i o an d t he da i l y l oa d c ur v e。p r o po s e d a s i mpl e an d p r a g m a t i c me t ho d of t yp i c al d a y c ur ve f or e c a s t i n g Thi s me t ho d n e e d c o m p l e x a l gor i t hm an d mod e l n o mor e Thi s me t hod i s va l i d by c a l c ul a t i on o f ex a m p l e s Ke y wo r d s ： t y p i c a l d a y l o a d c u r v e do a d f o r e c a s t i n g； p o we r s y s t e m p l a n n i n g； d a i l y l o a d r a t i o 中图分类号 ： TM7 1 5 文献标识码 ： A 文章编号 ： 1 0 0 9 5 3 0 6 ( 2 0 0 6 ) 0 2 0 0 1 4 0 4 负荷预测是 电力系统规划的基础 ， 其 内容包括 需 电量 预 测 、 最大 负荷 预测 与 负荷 曲线 预测 。 负 荷 曲 线预测在电力系统工程实践 中扮演着重要的角色 。 这是 因为 ， 日负荷 曲线是在时序 负荷 曲线下进行电 力系统生产模 拟 的基础 ，系统 内各机组 带负荷 位 置、 系 统调峰容量是否足够以及互联 系统错峰效益 的大小等，都取决于 日负荷 曲线 的形状 。在电力系 统运 行 中 ， 负荷 曲线 的模 拟 和 预 测 对 于 实 时调 度 以 及未 来 电力 市场 中的报 价也 是 十分必 要 的 。 1 负荷 预测 的方法 由于负荷 曲线在电力 系统 中的重要作用 ， 近年 来 国内外有很多技术和方法用到负荷曲线研究与预 测 中 。 文献 1 提 出 了一种基 于 用 电结 构分 析 的 日负 荷曲线预测方法 ，并用灰色系统理论方法对 中长期 负荷 曲线进 行 了研究 与预测 。文献 2 3 在文 献 1 的基础 上进行了中长期负荷曲线 和多 日负荷曲 线预测。文献 4 6 用神经网络的方法对第二 日负 荷 曲线进 行 了预 测 。神经 网络 方 法很 好 地解 决 了电 力负荷 与影响因素之间的非线性关 系， 但对于 中长 期 负荷 曲线 预测而 言， 其预 测结 果和精 度都 不够 理 想 。 上述预测方法都有其适用性和局限性 ， 本文针 对其存在的问题与不足 ， 在保证预测精度的前提下 ， 对 日负荷率进行了研究并得出其规律 ， 据此提出了 日负荷 曲线 的预测的新方法 ， 所用方法简单 ， 不用复 杂 的数学模 型， 在实际应用中简单方便。 日负荷曲线通常以 日负荷率 和 日最小负荷率 等特征参数来表征。 在电力系统的规划和运行中， 利 用 常 规 的预 测 方法 ， 可 以较 为 准 确 地 获得 预 测 日 负荷 曲线 的特征参数 和 。本文是在假定未来 日 负荷曲线特征参数 、 已知的条件下， 根据电力系 统负荷 曲线 自身的特点， 分析出 日负荷率与待预测 日负荷曲线和历史 日负荷 曲线 内在关系的基础上获 得 待预 测 日的 负荷 曲线 。 2 日负荷 曲线 的分析 电力系统负荷曲线有其 内在的规律性 ， 合理的 分析负荷曲线 自身的规律是进行负荷曲线预测的基 础 。例如 同年 同月 中各 日曲线 形状 接 近 ， 不 同年 份 收稿 日期 ： 2 0 0 5 1 2 - 0 9 作者简 介 ： 肖建华( 1 9 7 9 一) ， 男， 硕士研 究生， 研 究方 向为电力市场、 负荷预 测。 1 4 维普资讯 2 0 0 6年 4月 第 3 4卷 第 2期( 总第 1 8 3期) 吉 林 电 力 J i l i n El e c t r i c P o we r Ap r 2 00 6 Vo 1 3 4 No 2( S e r No 1 8 3 ) 相同月份的典型 日负荷曲线形状相似 。如图 1所示 某地区连续 3年冬季典型 日日负荷 曲线图( 绝对值 图) ， 从图 1中可以发现这 3条曲线形状相似， 变化 规律一致。 去除负荷 自然增长的因素， 其相对值 曲线 如图 2所示。 本文除特殊说明外 ， 研究的负荷曲线都 是相对值负荷曲线 。 从图 2可以看出， 曲线基本是重 合 的， 这说 明典型 日的负荷 曲线非常相似。实际上 ， 电力系统 中同年同季 度中各 日负荷 曲线形状接近 ， 不同年份相同月份 中各 日负荷 曲线形状相似。 日负荷 曲线可用 y和 等特征参数来描述 ， 而 y和 等特征参数可 以反映 曲线的特点与形状 、 社 会用电结构、 各部 门分班用电情况 ， 并 由此而得 出日 峰谷差率( 1 一 ) 。在 已知 日峰荷的情况下 ， 便能根 据 F t 负荷 曲线特征参数求得 E t 最小负荷 、 E t 峰谷差 等参数 。 这些参数对实时调度、 合理安排调峰容量是 非 常重 要 的 。 0 一 持续负荷曲线 ， 可以看 出： 在 y相等条件下， 不同 日 峰荷值所得出的 日负荷曲线只是上下平移且相似的 规律 。本文即按此规律进行 日负荷曲线预测 。 3 5 0 0 3 ， 0 0 0 2 ， 5 0 0 2 0 0 0 0 1 ， 5 o o 屯 1 0 o 0 5 o o O 1 3 5 7 9 1 1 1 3 1 5 1 7 1 9 21 2 3 2 5 ， h 图 3 日负荷持续 曲线 2 ， o o 一系列1一系列2一系 3 预测 日特征参数 y 、 的获得 2 ， o o o 1 5 o o 1 o o o O 1 3 5 7 9 l l 1 3 1 5 1 7 1 9 21 2 3 2 5 ， l1 图 1某地 区连续 3年冬季典 型 日日负荷 曲线 1 2 0， 系列 1 _ -系列2且 _ 系列3 1 3 5 7 9 ll 1 3 1 5 1 7 1 9 2 1 2 3 2 5 t 11 图 2 某地 区冬季 典型 日负荷百分 比曲线 在实际研究 中发现 ， 相 似 日负荷 曲线 ， 只要 y 相等 ， 则 日负荷曲线相似 ， 曲线之间的关系只是上下 平移的关系 ， 如图 3所示。 图 3是用绝对值画出的 日 采用常规的回归分析、 动平均法、 指数平滑法等 手段 ， 显然可 以预测未来的 y 、 值 。 本文据文献 1 提 出基于用 电结构分析 的预测方法 ， 对多种方法 的 预测结果进行综合分析， 可设置各方法的权重进行 加权综合 ， 得出最终的特征参数预测值 。 用电结构分 析 的预测 结果 应取 较 大权 重 。 设预测样本起始、 终止年份分别为 y 、 y。 ， 规划 期 起始 、 终止 年份分别 为 y 。 、 y ( y 。 一Y +1 ) 。记 Y y ,m 为 年 m 月 日负荷率和最小负荷率 。与国 民经济结构的分类相对应 ， 设可 以将用 电负荷分为 N 类 ( 如 按 产业 途 径 可 分 为一 、 二 、 三产 用 电 和居 民 生活用电， 则 一4 ) ， 记 E 为第 i 类用电负荷在 Y 年 m 月 的 用 电量 ， E 为 全 社 会 电量 ， 满 足 E 一 N 1 E 对 于 历 史 年 份 ， 即 y。 Y Y 。时 ， E 及 y 均 已知 ； 规 划 年份 的 E 可 以通 过 电量 预 测得出 ， 相应特征参数预测方法如下 ： 用 E 。 对 E 进行 标 幺化 处 理 ， 有 ： E S 一E E ， y j ， Y ( 1 ) 满足 ： E 一 1 ， y Y Y ( 2 ) i= l 以月份为分类标准 ， 对第 m 月可建立如下的多 元 线性 相关 模 型 ： N ( E X fr ) ) 一 Y Y Y z ( 3 ) = l 1 5 维普资讯 2 0 0 6年 4月 第 3 4卷 第 2期 ( 总 第 1 8 3期 ) 吉 林 电 力 J i l i n El e c t r i c P o we r Apr 2 00 6 Vo 1 3 4 No 2( S e r NO 1 8 3 ) f - a , y m x 盘 ) 一 Y Y Y 。 ( 4 ) ，= 1 其中 x 、 x 分别为第 类用电负荷与 日负荷 率、 最小负荷率的相关系数 。 当历史年份较多 ， 即 y 一y +1 时 ， 可通过 最小 二乘 法 求 出 ( 3 ) 、 ( 4 ) 两 式 的 解 ， 记 为 x 、 x ， 从而未来年份的 日特征参数可由下式计算 ： y 一 ( E S x ) ， Y 。 Y Y ( 5 ) = 1 一 ( E 0 x ) ， Y 。 Y Y ( 6 ) 4 典型 日负荷 曲线 的预测 下面讨论在 已知 日负荷特征参数的前 提下， 如 何获得预测 日的负荷 曲线 。在进行 日负荷 曲线预测 之前必须根据历史数据建立不同季节相似 日的 y和 日负荷曲线数据库系统。本文数据库系统 的建立是 按季节分为春、 夏、 秋 、 冬 4个时间段 ， 其 中每个时段 又详细地分成工作 日、 非工作 日以及节假 日等相似 系统 。 完成 了此数据库 的建立后 ， 便可在已求得待预 测 日的特征参数 y 、 的情况下 ， 预测典型 日负荷 曲 线 。其实现框图如图 4所示。 16 图 4 典型 日负荷 曲线预 测实现框图 在数据库 中搜索 时， 可根据误 差 的允许范 围， 认为 y 一 ， y 。 + 区间内的数值都与待预测 日 的 y 近似相等， 根据设定不同的步长 可以得出不 同精 度 的 y ， 预 测 时可 根据 实 际 精度 的需 要 设 定不 同的步长。在实际预测时， 可设定一计数器 N， 根据 不 同的步长 在 y 一 ， y + 上可能得到几个不同 的 日负荷率 y ， 从 而得 到几条待 预测 日负荷 曲线 ， 这些待预测 日曲线在实 际应用 中都有重要参考 价 值 。 同时也可能出现搜索不到满足精度要求 的 y ， 出 现此情况则需要用 另外一种方法 ， 选取基准 曲线通 过修正的方法来获得待预测 日负荷曲线。 应用上述方法 ， 在建立合理的的数据库系统后 ， 可进行年负荷 曲线 的预测。 5 研究算例 为验证本文提 出典型 日负荷曲线 预测方法的有 效性和实用性 ， 下面举例进行说明。 根据本文 3中所 提方法， 求出待预测 日的日特征参数 y 、 。 已知某电网 1 9 8 5 2 0 0 1年冬季典型 日负荷 曲 线 ， 其负荷率数据见表 1 。 根据文中所提方法求得该 电网 2 0 0 2年 冬 季典 型 日 日负荷 率 为 0 8 2 2 4 0 。 设 一0 0 0 0 1 ， 一0 0 0 5 ， 由程序搜索可得与待预测 日相 近 的 日负荷 率 y 一0 8 2 3 O l ， 此 值 为表 1中 2 0 0 1年负荷率值 ， 即预测结果是 以 2 0 0 1年冬季典 型 日曲线为基准， 从而求得 2 0 0 2年冬季典型 日负荷 曲线 ， 其预测结果如表 2所示 ， 预测曲线与实际曲线 的平均 绝 对误 差 为 1 3 5 7 1 ， 取 得 了满 意效 果 。 6 结论 本文提出的方法可以有效地进行典 型 日负荷曲 线的预测 ， 此方法具有一定的实用性 ， 但也有一定的 局限性 ， 需 要进一步完善 。 a 通过实践研究得出了在相似 日中 日负荷率 y 相等的条件下 ， 不同峰值 的负荷 曲线 相似且是上下 平 移 的内在 规律 。 b 提 出的典型 日负荷 曲线预测方法计算简单 ， 便于实际操作 ， 计算结果与实际数据相 比， 误差在能 够接受 的范围之内。 C 数据库 系统 的建立对本文 的精度影 响较大 ， 如何建立一个完善的数据库系统仍是一个值得待研 究 的课题 。 维普资讯 2 0 0 6年 4月 吉 林 电 力 Ap r 。 2 0 0 6 第 3 4卷第 2期( 总第 1 8 3期) J i l i n E l e c t r i c P o we r Vo 1 3 4 No 2( S e r No 1 8 3 ) 表 2 日负荷 曲线预测结果 时刻 预测 实际 相对误差 时刻 预测 实际 相对误差 1： 00 0 65 6 4 0 66 7 7 1 6 92 4 1 3： 0 0 0 81 5 5 0 81 8 7 0 39 0 9 2： 00 0 64 8 6 0 6 60 9 1 8 61 1 1 4： 0 0 0 84 4 6 0 83 4 3 1 23 4 6 3： O0 0 64 8 8 0 66 0 7 1 8 01 1 1 5： 0 0 0 84 4 9 0 83 8 8 07 27 2 4： 00 0 663 8 0 67 3 7 1 46 9 5 1 6： 0 0 09 0 0 5 0 91 1 7 1 2 28 5 5： O0 07 14 1 0 71 7 3 0 44 6 1 1 7： 0 0 09 8 4 9 0 99 1 5 0 66 5 7 6： 00 07 8 8 9 0 76 9 7 24 9 4 5 1 8： O 0 1 00 0 0 1 0 00 0 0 0 00 0 7： 00 0 832 4 0 83 5 9 0 41 8 7 1 9： 0 0 09 74 8 0 96 8 1 06 92 1 8： O0 0 827 4 0 80 9 8 2 1 73 4 2 0： 0 0 09 75 0 0 94 2 1 3 4 9 2 2 9： 00 0 842 5 0 83 7 8 05 61 0 2 1： 0 0 08 91 8 0 90 0 3 0 94 4 1 1 0： 0 0 0 8 82 2 0 86 9 3 1 4 84 0 2 2： 00 0 8 22 2 0 825 5 0 39 9 8 1 1： O 0 0 8 99 1 0 89 5 2 0 4 35 7 2 3： 00 07 38 9 0 765 3 3 44 9 6 1 2： O0 0 8 64 8 0 855 3 1 11 0 7 2 4： 00 0 6 85 3 07 09 4 3 3 97 2 参考 文献 ： 5 1 康重 庆 ， 夏 清 ， 相年德 等 中长期 日负荷 曲线 预测 的 研究 J 电力系统 自动化 ， 1 9 9 6 ， 2 0 ( 6 ) ： 1 6 2 0 2 赖敏 日负荷 曲线 的二 次修正 预测方 法 ( J 3 华 中 电 6 力 ， 2 0 0 4 ， 1 7 ( 2 ) ： 5 7 ( 3 3 赵儆 ， 康 重庆 ， 葛 睿 ， 沈瑜 ， 夏 清 电力市 场 中 多 日负 曲线 的预测 J 电力系统 自动 化设 备 ， 2 0 0 2 ， 2 2 ( 9 )： 31 33 I To mo n o b u