（热能工程专业论文）上海电网中期负荷预测研究.pdf

圭望奎望查堂堡主兰垡鲨苎塑墨一 上海电网中期负荷预测研究 摘要 f 正确地分析当前及近期电网电力供需形势和预测今后发展趋势， 是关系到电力工业发展的重大问题。上海近几年随着经济高速发展， 人民生活水平不断提高，电力负荷增长很快，同时用电结构发生了巨 大变化，第三产业用电比重不断上升，居民用电迅速增长，峰谷差增 大的趋势日益明显。正确预测出上海电网负荷的发展趋势，对于决定 未来上海电网装机容量、增容和改建、调峰策略的选取具有重要意义r 厂一 本论文首先对中期负荷预测的方法进行了研究；其次对上海全社 会用电量及产业用电进行了预测：然后对上海电网峰、谷负荷及峰谷 差负荷进行了预测：最后介绍了负荷预测系统的设计。 佐对负荷预测方法研究的过程中，发现基于灰色系统理论的 g m c l ，1 ) 模型存在着弱点，它隐含要求原始数据列保持恒定的增长率， 这种情况在实际的负荷预测中较为少见。我们提出了非线性灰色预测 模型，该模型能有效的适应系统加速或减速增长的情况，具有模型适 用性强的特点。同时g m ( 1 ，1 ) 模型还有另外一个弱点，当原始数据列 发生上下波动情况时，预测精度也不高。因此提出了等维灰数递推模 型，该模型在充分利用已知信息的同时，不断补充新的信息，能增加 灰平面的白色度，从而提高预测的精度。 在对上海用电量的预狈, j j r - j ，研究了上海电网供需形势、电力消费 结构的变化、用电需求与社会经济之间的关系。一方面由于用电需求 和经济有十分紧密的关系，因此可采用回归模型预测；另一方面由于 上海产业结构的调整，全社会用电量和产业用电量几乎都出现了加速 或减速增长的趋势，因此又用非线性灰色模型进行了预测，取得了较 好的预测效果。 在对峰谷负荷进行预测时，研究了上海电网的峰谷负荷现状、 负荷特性。由于电网的峰、谷、峰谷差负荷受气候影响较大，历史 数据中出现不按规律的变化的情况较多，数据经常会发生上下波 ，。_， ，j 1 。，。 ，u i 。，女t t + “ i 圭塑銮望奎兰堡主堂垡丝壅旦墨一 动。传统的灰色g m ( 1 ，1 ) 模型精度不是很高，我们将改进了的等维 灰数递推模型应用于峰、谷负荷和峰谷差负荷的预测，也取得了一 定的效果。 论文最后介绍了编制的负荷预测系统。传统的c l i e n t s e r v e r 结构 可扩充性、可复用性不是很好，因此采用了基于组件和m t s 的 w i n d o w sd n a 结构。该结构使系统能够象“搭积木”一样“装配” 应用程序，软件的可扩充性得到了极大的提高。基于组件的d n a 技 术作为最新的计算机技术，在电力系统中目前应用的还很少，我们的 工作对将该技术引入到电力系统做出了有益的尝试j ， 关键词：负荷预测，灰色系统，非线性灰色模型，等维灰数递推模型， 分布式网间应用程序 h 一f 曩芦一一 1 ，、j ， 。 。i i 瀛l 袅纛锺。，i ! 轰蠡馥女；i 。；国溢裔黼l i i 溢 戳。麓? f【t1li， 占生奎望查竺堡主兰堡堡皇塑兰一 m e d i u m t e r m l o a df o r e c a s t i n g r e s e a r c h 0 f s h a n g h a i s p o w e rn e t w o r k a b s t r a c t h o wt oa n a l y z et h es i t u a t i o no ft h ep o w e r ss u p p l ya n dr e q u i r e m e n t c u r r e n t l y o rf u t u r e c o r r e c t l y i s v e r yi m p o r t a n t t ot h ed e v e l o p m e n to f e l e c t r i c p o w e ri n d u s t r y w i t h t h e h i g hd e v e l o p m e n t o f s h a n g h a i s e c o n o m y a n d p e o p l e sl i v i n g s t a n d a r d t h e p o w e rc o n s u m p t i o n i s i n c r e a s i n gr a p i d l y m e a n w h i l e ，t h ec o n f i g u r a t i o no fp o w e rc o n s u m p t i o n h a sa g r e a tc h a n g e t h ep r o p o r t i o n o ft h e t e r t i a r yi n d u s t r y s a n d r e s i d e n t i a l p o w e rc o n s u m p t i o n a r e i n c r e a s i n g s o q u i c k l y t h a tt h e d i f f e r e n c eb e t w e e n p e a ka n dv a l l e yl o a di si n c r e a s i n gy e a ra f t e ry e a r s o h o wt of o r e c a s t i n gt h el o a dc o r r e c t l yh a sag r e a ts i g n i f i c a t i o nt od e c i d e t h e p o w e rn e t w o r k sc a p a c i t y ，r e b u i l d i n g ，a n d t h e r i g h ts t r a t e g y o f a d j u s t i n g t h ep e a kl o a df o rs h a n g h a i f i r s t l y , t h i sp a p e r r e s e a r c h e st h em e t h o do fm e d i u m t e r m1 0 a d f o r e c a s t i n g s e c o n d l y , t h i sp a p e rf o r e c a s t ss h a n g h a i so v e r a l la n de a c h i n d u s t r y sp o w e rc o n s u m p t i o n t h i r d l y , s h a n g h a i sp e a k ，v a l l e yl o a da n d t h ed i f f e r e n c eb e t w e e nt h ep e a ka n dv a l l e yl o a da r ef o r e c a s t e d a tl a s t ， t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h ed e s i g no fl o a df o r e c a s t i n gs y s t e m w h e n r e s e a r c h i n g t h em e t h o do f f o r e c a s t i n g ，w ef i n dt h a tt h eg m ( 1 ，i ) m o d e le s t a b l i s h e di nt h ef o u n d a t i o no fg r e ys y s t e mt h e o r yh a ss o m e l i m i t s f i r s ti t o n l ya p p l i e s t ot h es i t u a t i o nt h a tt h e i n c r e a s i n g r a t eo f p r i m a r ya r r a yi sm u c h m o r e u n v a r y i n g s ow eb r i n gf o r w a r d am e t h o do f n o n l i n e a r g r e ym o d e l t h i s m o d e lc a l l a d a p t t h es i t u a t i o nt h a tt h e i n c r e a s i n g r a t eo ft h ep r i m a r ya r r a yi s c h a n g i n ga n d h a sah i g h l ya d a p t i v e 1 1 1 ， 圭童銮望盔堂堡圭兰丝丝苎 塑里 s p e c i a l i t y o t h e r w i s e ，t h ef o r e c a s t i n gp r e c i s eo f t h eo m o ，1 ) m o d e lw i l l b el o ww h e nt h ep r i m a r yd a t af l u c t u a t e s s ow ep r o p o s et h em e t h o do f e q u a ld i m e n s i o nn e w i n f o r m a t i o ng r e ym o d e l t h i sm o d e lc a ni n c r e a s e t h ew h i t ed e g r e eo f g r e yp l a n eb yr e n e w i n gt h ei n f o r m a t i o nw h e nu s i n g t h ek n o w ni n f o r m a t i o nf u l l ya n de n h a n c et h e f o r e c a s t i n gp r e c i s e ， i nt h ep a r to f p o w e rc o n s u m p t i o nf o r e c a s t i n g ，t h i sp a p e r r e s e a r c ht h e s u p p l ya n dr e q u i r e m e n ts i t u a t i o n ，t h ev a r i e t yo fp o w e rc o n s u m p t i o n s c o n f i g u r a t i o n a n dt h e r e l a t i o n s h i p o ft h e p o w e rc o n s u m p t i o n a n d e c o n o m y s i n c et h ep o w e rc o n s u m p t i o na n dt h ee c o n o m y h a v ei m p o r t a n t r e l a t i o n ，w ec a na d a p tt h er e g r e s s i v em o d e lt of o r e c a s t o nt h eo t h e rh a n d ， t h eo v e r a l la n da l m o s te a c hi n d u s t r y sp o w e r c o n s u m p t i o na c c e l e r a t e so r d e c e l e r a t e s ，s ot h en o n l i n e a rg r e ym o d e li sm o r e a d a p t i v e s i n c et h ep e a k ，v a l l e yl o a da r ea f f e c t e db yt e m p e r a t u r eo b v i o u s t h e p r i m a r y d a t ao f t e nf l u c t u a t e s w e a d a p t t h e e q u a l d i m e n s i o nn e w i n f o r m a t i o ng r e ym o d e lt of o r e c a s t t h i sm o d e lh a ss o m e e f f e c t a tl a s t ，t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h el o a df o r e c a s t i n gs y s t e m b e c a u s et h e t r a d i t i o n a ls t r u c t u r eb a s e do nc l i e n t s e r v e rh a sl o w e x p a n s i o n ，w ea d a p t t h ew i n d o w sd n as t r u c t u r e b a s e do n c o m p o n e n t a n dm t s t h i s s t r u c t u r ec a nm a k es y s t e mt oa s s e m b l et h e a p p l i c a t i o np r o g r a me a s i l y s u c ha s f i x i n gt h eb u i l d i n gb l o c k i th i g h l ye n h a n c e st h ea b i l i t yo ft h e s y s t e m se x p a n s i o n t h ed n a t e c h n o l o g y i s r a r e l ya p p l i e d i n p o w e r s y s t e m ，o u rw o r km a k e sab e n e f i c i a lt r yt oi n t r o d u c ei ti n t ot h ee l e c t r i c s y s t e m k e yw o r d s ：l o a d f o r e c a s t i n g ，g r e ys y s t e m ，n o n l i n e a rg r e ys y s t e m ， e q u a ld i m e n s i o nn e wi n f o r m a t i o ng r e ym o d e l ，d n a ( d i s t r i b u t e di n t e r n e t a p p l i c a t i o n ) 轰露蒸蒸寥一 上海交通大学硕士学位论文主要符号说明 9 绋 q f o ( p ，n p 一1 ) 0 0 一p 一1 ) d 1 4 g 0 a ( 1 ) z ( o j c r ( k ) p ( 七) 占 s ? s ： c p 8 主要符号说明 v i i 总变差平方和 回归离差平方和 残差平方和 显著水平盯下，临界f 检验统计量 显著水平盯下，临界f 检验统计量 序列算子 一次累加生成 o 的一次累减生成 级比 光滑比 残差平均 历史数据方差 残差方差 后验差比值 小误差概率 非线性灰色模型指数 原始数据的变化率 1 1 课题背景 第一章绪论 如何正确地分析当前及近期电网电力供需形势和预测今后发展趋势，是关系 到电力工业发展的重大问题，也是对今后经济发展有重大影响的课题。 系统内的可用发电容量，在正常运行条件下，应当在任何时候都能满足系统 内负荷的要求。假如系统内发电容量不够，则应采取措旎来增加发电容量，如建 电厂或从邻网输入必要的容量：反之如果发电容量过剩，则也应采取措施，如选 取停机或向邻网输出多余的功率。因此，对供电部门来讲，未来电网变化的趋势 与特点，是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的信息。同时，电力工业的 发展关系到我国能源、机械、交通运输、原材料等行业的发展，对人民生活水平 的提高和第三产业的发展也有影响。 据国家电力调度通信中心统计，1 9 9 0 年以来，多数电网的高峰负荷增长幅度 在1 0 左右甚至更高，而低谷负荷的增长幅度则维持在5 甚至更低( 1 9 9 7 年 春节期间，个别电网甚至出现了低谷负荷同比负增长的现象) 。以1 9 9 6 年为例， 全国主要电网的峰谷差情况如表1 1 所示。 表1 1全国主要电网平均峰谷差占最高负荷的比例 主要电网 华北东北华东华中西北 山东 最高负茼( m w ) 2 3 9 4 0 2 0 1 6 02 8 0 5 0i7 1 9 0 8 9 5 0 9 8 3 0 平均峰谷差( m w ) 5 2 7 0 6 4 0 07 4 2 04 2 7 0 2 4 1 03 2 8 0 平均峰谷差占最高负荷 2 2 3 2 2 6 2 5 2 7 3 3 比例( ) 上述数据表明，全国各地方电网的峰谷差占最高负荷的百分比在2 2 3 3 之 间。其中以传统重工业为重点的东北地区不仅负荷基数大，而且峰谷差达到了最 高负荷的3 2 ：经济较为发达，用电负荷最高的华东地区峰谷差也达到了2 6 。 上海电网年平均峰谷差占最高峰负荷的比例见图1 一l ，9 6 9 9 的比例都要高 于2 5 ，日负荷率持续偏低。同时年最高峰负荷的增长速度要高于年最低谷负荷 的增长速度，见图1 2 。可见上海的峰谷差负荷有日益增大的趋势，白天f 或傍晚) 尖峰负荷过高、深夜低谷负荷很低的现象也将随之日益突出，致使系统电力无法 ； 占童銮望查堂堡主堂堡鲨壅兰三兰l 竺丝一 得到有效地利用的情况越来越严重。 图卜1 上海年平均峰谷差占最高负荷的比例 f i g 1 - it h ea v e r a g ep e a k v a l l e yd i f f e r e n c e o f s h a n g h a i sp o w e rn e t w o r ki np r o p o r t i o n t ot h em a x i m u ml o a d 图卜2 上海年最高峰负荷、最低谷负荷增长率 f i g 1 2t h eg r o w t hr a t eo f a n n u a l m a x i m u mp e a ka n dm i n i m u mv a l l e y l o a di ns h a n g h a i 像上海这样经济发展迅速的城市，电网峰谷差日益增大的主要原因在于近年 柬用电结构发生了巨大变化。突出表现为第三产业用电比重不断上升，居民用电 迅速增长，供电负荷率逐年下降，峰谷差逐年加大。如上海用电构成中口j ，二产 用电所占比例：1 9 9 0 年为8 4 0 4 ，1 9 9 4 年为8 0 1 3 ，1 9 9 8 年降为7 2 5 0 ，下 降极为迅速；居民生活用电的比例：1 9 9 0 年为5 4 5 ，1 9 9 4 年为7 0 4 ，1 9 9 8 年上升为9 4 6 ：而第三产业用电的比例：1 9 9 0 年为7 9 8 ，1 9 9 4 年为1 0 4 2 ， 1 9 9 8 年以达到1 5 8 7 。居民生活用电和第三产业用电快速增长趋势十分明显。 二产用电比重相对减少，居民生活、商业用电的迅速增长，此消彼长，造成了上 海电网峰谷差越来越大。 由于峰谷差迅速加大，以及以往对有关问题重视和研究不够，造成了电力规 划中一方面不得不根据最高负荷的增长增加装机，另一方面为了满足调峰的需 要，不得不高成本建设一批调峰电源，这就导致发电设备利用小时的下降和由还 本付息所致的电价上升。尽管上海电网的装机水平在不断提高，投产的都是大机 组，虽然一定程度上缓解了高峰负荷的要求，但是为了满足大机组的最小技术出 力，也相应提高了电网低谷时刻的调谷难度，因此上海电网的调峰形势还是十分 严峻。此外，由于无功补偿容量不足和调峰准备工作不够，低谷时也常常引起电 能质量和电网稳定水平的下降。不同程度地影响了生产、科研、和日常生活列电 力持续供应和电能水平的要求，也影响着上海电力工业自身的持续发展。 由此可见，很有必要对电网负荷进行预测。准确的预测，可以经济合理地安 2 ； 土壅銮望奎兰堡主兰篁丝壅笙二至堕鱼 排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储 备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，提高经济效益和 社会效益。负荷预测的结果，还可以有利于决定未来装机容量的大小、地点和时 间，决定电网的增容和改建，决定电网的建设和发展。 本课题是与上海电力局合作的上海电网调峰对策研究项目的子课题。主要通 过对上海用电侧负荷的调研统计，再考虑上海市五年发展规划，预测上海电网未 来五年的全社会用电需求量、产业用电量和峰、谷负荷及峰谷差负荷的发展趋势， 给上海电力发展的合理构成及五年后调峰对策的选取提供可信的数据。 1 2 国内外研究综述 电力负荷预测是电网规划和决策的前提和基础，预测的准确与否直接关系到 能否为用户提供安全优质的电力供应以及能否保证系统运行的经济性，因此选择 合适的负荷预测模型及方法对最大限度的提高预测精度具有重要意义。 负荷预测技术已有很多，有简单的经典负荷预测技术，还有实用的回归分析 法、灰色系统法、模糊理论法、人工神经网络法。这些方法都有其适用条件及优 缺点，很难说有哪一种方法绝对优越其它方法。 1 2 1 经典负荷预测技术 1 2 1 1 单耗法 单耗法即单位产品电耗法，是通过某一工业产品的平均单位用电量以及该产 品的产量，得到生产这种产品的总用电量。一个地区的工业生产用电，可按照行 业划分为若干部门，再对每个部门统计出主要产品的单位产品耗电量，知道了每 种产品的产量，就可得到各种工业产品的用电量。 文献【3 】就四川的轻工业、重工业、农业、建筑业、商业和交通运输邮电业6 个物质生产部门，求得了1 9 8 5 1 9 9 5 年间的各部门产值单耗，预测了1 9 9 5 2 0 0 0 年的产值单耗，并预测了产值，从而得到了用电量预测值。 单耗法需要做大量细致的统计调查工作，近期预测效果较佳。但实际上很难 对所有产品较准确的求出其用电单耗，即使作，工作量也太大。 圭查窭望查兰旦主兰垡堡苎 兰二兰i 塑竺一 1 2 1 2 弹性系数法 电力弹性系数是全社会用电量的增长率与国内生产总值g d p 增长率之比。 知道了电力弹性系数和g d p 的增长率，就可求出总用电量。 文献 4 认为在采用电力弹性系数计算时，由于全社会用电量包含了各产业的 用电量和居民生活用电量这两类性质完全不同的用电量，这是电力弹性系数难以 于确反映电力增长与g d p 增长之间关系的主要原因。他提出了产业电力弹性系 数和产值单耗比的概念，根据国民经济发展规划或城市发展规划定出各个产业的 增长率，通过预测产值单耗比的变化来预测产值弹性系数。再用弹性系数法对各 个产业及居民生活用电进行预测，将得到的结果汇总就可得到总用电量。 电力弹性系数作为一个从宏观角度反映和把握电力发展与国民经济发展关 系的指标是有意义的，但用它来预测未来的负荷，它的数学表达式将全社会用电 量增长率和g d p 增长率之间复杂的关系简化成了一种简单的线性函数关系，显 然与实际有较大差别。 1 , 2 2 买用负荷预测技术 经典负荷预测技术是将电力需求作为一个整体，根据某个单一的指标进行预 测，方法虽然简单，但较为笼统，且很难反映现代经济、政治、气候等条件的影 响。因此这些方法在实际的预测课题体中用的不是很多。 对实际的负荷预测，几十年来各种可能的算法均在负荷预测课题上试验过 了，目前实用的方法主要有回归分析法、时间序列法、人工神经网络法、灰色系 统法、模糊预测法。各种算法都有一定的适用场合，没有一个算法适用于各种负 荷预测模型而精度比其他算法都高。实际可以采取试验比较法，利用某一电网的 历史数据确定该电网的最有效算法；而在精度一致的条件下，当然选择较为简单 的算法。 1 2 2 1 回归分析法 一般来说，电力负荷同其所在地的经济、政治、气候等因素常存在某种因果 关系。这种因果关系往往无法用精确的数学表达式来描述，只有通过对大量观察 数据的统计处理，才能找到它们之间的关系和规律。回归分析法就是通过对观察 数据的统计分析和处理，寻找负荷与影响因素的因果关系，建立回归模型进行预 测。 回归模型有一元线性回归、多元回归、非线性回归等回归预测模型。在中长 4 。蠡。l i 。，囊。盛蠢羹巍；嚣鑫二d 。& 巍。；，。i 。i 建i 女氟i 鏊燃澎耋鑫，二 圭塑銮望盔堂堕主堂竺堡奎曼二兰堕堡一 期负荷预测中，回归模型得到了广泛的应用。 文献5 1 中根据市区供电局的各行业电力负荷历史数据，对上海的用电量进行 了中长期的预测。他们考虑到各类负荷的变化趋势相差较大，故采用分类负荷预 测的方法，即将负荷分为第一产业、第二产业、第三产业和居民用电负荷分别预 测，总负荷由预测得到的4 类数据和得到。他们对历史数据分析后，认y , j 第一产 业负荷、第三产业负荷和居民用电负荷均呈单调上升趋势，对它们用线性模型、 指数模型、灰色模型均能得到较好的结果。最后，他们对第一产业采用线性模型， 第三产业和居民用电用线性模型和灰色模型的组合。由于第二产业负荷呈现振荡 性的变化，采用正弦函数模型。对4 类负荷数据求和，得到总负荷的预报。 文献【6 】认为国民生产总值g d p ，价格和气温( 最高气温) 对电力需求影响 最大，采用了这三个因素作为外生变量来建立回归模型预测电力需求。 回归分析法是基于概率统计的，要求数据越多越好，或者说它是建立在大样 本的基础上的。事实上，即使有了大样本量也不一定能找到规律，即使有了统计 规律也不一定是典型的，而非典型的过程( 如非平稳，非高斯分布，非白噪音等) 是难以处理的。 优点：回归分析法模型参数的估计较成熟、预测过程较简单。 缺点：需要大量的统计数据、要求数据有典型的统计规律和确定的发展趋势； 计算工作量大、对于负荷模式比较复杂的过程预测精度不大。 1 2 2 2 灰色系统方法 灰色系统理论【7 9 1 由我国学者提出来后，在各个领域得到广泛的应用 1 0 - 1 2 】。该 理论也适用于中长期负荷预测，特别是基于灰色理论的g m ( i ，1 ) 模型在电力系统 中得到了极为广泛的使用。 由于概率统计追求大样本量，必须先知道分布规律、发展趋势，时间序列法 只致力于数据拟合、对规律性的处理不足。灰色预测技术，可在数据不多的情况 下找出某个时期内起作用的规律，从而建立负荷预测的模型。 目前，提高灰色g m ( 1 ，1 ) 模型精度主要集中在下述三个方面。 第一种是对原始序列进行变换，增加离散数据光滑度再进行预测陋1 6 】。其中 文献 1 3 】较为典型，作者在预测一产用电量时由于原始数据不够光滑，分别采用 指数加权、对数变换、开方变换等方法改变原始数据列，然后再预测。文献f 1 6 对波动较大的原始数据列，采用了指数平滑法，引入了两个可调参数，从而扩大 了厌色预测理论的适用范围。 一一_ t i # 尊- f 一= r 一 。琏l ，。：遴蕊；蕊煞滋。蒜潼 圭塑銮望查兰堡主兰垡丝兰 笙二皇量堡一 第二种是修正模型系数，进行动态预测。文献 1 8 提出了灰色递推预测法。 该方法的特点是将g m ( 1 ，1 ) 模型中的参数a 、u 视为随时间变化的变量，根据a 、 “随时间t 的变化趋势，自? - j j y s j a 、f , 进行预测，进而对原始序列进行预测，可 以得到各预测点的最佳预测结果。文献 1 9 认为g m ( 1 ，1 ) 模型的背景值的均值生 成是出于某种平均的考虑，从严格数学意义上并不成立，作者采用了一维迭代搜 索的方法来找最佳的背景生成值。 第三种是采用残差修正。文献【2 0 认为当g m ( 1 ，1 ) 模型的预测精度不符合要 求时，可将残差序列建立g m ( 1 ，1 ) 模型，然后对原有模型进行修正，以提高精度。 文献 2 1 1 提出了适当减少原始数据量，以及在原有g m ( 1 ，1 ) 模型的基础上应用残 差模型等方法来提高灰色模型的预测精度，并通过试算得出了累加次数增多会导 致g m ( 1 ，】) 模型预测误差值增大，因此不宜增加累加次数的结论。 灰色系统模型优点：对原始数据分布没有要求、要求的历史数据量少、计算 简单。 缺点：原始数据的波动情况如上下波动、单一数据突变部会使模型精度降低。 1 2 2 2 模糊预测技术 在电力负荷预测中，基于模糊数学的聚类分析正在被逐渐应用。电力系统中， 长期负荷的变化要受到很多因素制约，而这种制约关系往往很难定量描述，传统 的预测方法，如线性回归法、时间序列法常常是直接建立数学表达式对环境因素 和负荷之间的关系加以描述，不符合实际。 “物以类聚”，分类是许多学科领域的重要内容。所谓聚类分析2 2 1 就是应用 数学手段，特别是数理统计中多元分析的工具来确定样品的亲疏关系，从而客观 的分型划类。由于事物本身都有模糊性，因此把模糊数学方法引入聚类分析，就 能使分类更合实际。 文献 2 3 ，2 4 1 l 式n 从环境因素对负荷影响的不确定性出发，采用模糊理论对 中长期的负荷做出预测。模糊指数平滑法以用电量历史数据作为原始数据；模糊 线性回归法和模糊聚类分析以人口、农业排灌面积、工业总产值、农业总产值、 国民生产总值作为相关环境因素，前者以环境因素为相关变量，以用电量为待测 变量，而后者是以环境因素的增长率为相关变量，以用电量增长率为待测变量。 效果都好于相应的传统方法。 在空i b 】负荷预测中，由于负荷发展和变化的情况比较复杂，在传统的负荷预 测方法得到的结果。在负荷的大小和地理分布上都存在较大偏差，文献 2 5 ，2 6 1 6 ，s二 ；虮4 一、。 囊蕊蠹，蠢“i 矗。建。搋溢溶潼潼黝蕊_ ：。 圭塑奎望查兰堡主堂垡堡苎蔓二重堡堡 认为可采用人工神经网络对居民用电的负荷密度进行聚类分析，然后采用模糊隶 属函数分析法，对各类负荷进行分类简化并求出最适应与待测小区的环境因素的 负荷。 文献 2 7 认为电力系统负荷变化规律同环境影响的关系很难用一个数学模型 来表达，它通过对相关历史数据进行了加工处理，提炼出负荷变化的若干重点型 模式，进而又影响负荷变化的相关因素的未来状态去判定未来负荷变化属于哪种 模式，从而达到了负荷预测的目的。 应该说模糊方法在电力系统负荷预测中很有应用前景的，但是它也有一个弱 点，就是对数据量有一定的要求。比如在模糊聚类分析中，如果对历史数据样本 分类分得越细，显然预测的精度越好；反之历史数据不多的话，分类就很困难， 有可能只分为一类或二类，预测精度还不如简单模型。 1 2 2 3 人工神经网络技术 运用神经网络技术进行电力负荷预测，是刚刚兴起的又一新的研究方法，其 优点是可以模仿人脑的智能化处理，对大量非结构性、非精确性规律具有自适应 功能，具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点【2 引。 文献 2 9 】采用了b p 模型对电力系统的负荷进行了预测，研究了不同特征量 预测不同的负荷。第一种是利用预测日当天的三个温度参数( 即最高、最低和平 均温度) 预测当天的峰负荷；第二种是利用这三个温度参数预测当天的总负荷； 第三种是利用预测小时前两个小时的负荷和( 平均) 温度以及预测小时的( 预测) 温度来预测该小时的负荷。由于未对样本数据作适当的预处理，训练时间相当长。 文献 3 0 提出了b p 模型的自适应训练算法，该算法适于解决样本数据不太 平稳时b p 模型的训练问题且速度快，应用于短期负荷预测时较标准的b p 算法 有效。 神经网络技术虽然在短期负荷预测中已达到了实用化，文献 3 1 】认为在对不 确定的信息上，神经网络还存在不足，他们采用混沌理论对电力负荷的复杂时间 序列进行分析，得出了该时间序列属于混沌序列的结论，并提出了新的神经网络 学习算法一混沌算法。该算法中的克服了前馈神经网络的b p 学习算法所存在的 本质问题，使神经网络训练的收敛型好、速度快、误差小。 神经网络目前主要应用于短期负荷预测，也有人将人工神经网络技术应用于 中期负荷预测，如文献 3 2 】采用启发式算法来改进b p 算法的收敛时间，预测了 年峰负荷。但总的来说，在中期负荷预测中采用的还是较少，文献 3 3 1 认为这主 7 上海交通大学硕士学位论文 第一章绪论 要是由于人工神经网络适用于解决平稳随机过程的预测，而短期负荷变化可认为 是一个平稳的随机过程：中长期负荷预测与国家或地区的政治、经济政策密切相 关，通常会有大的转折，不是一个平稳过程，因此不大适合。 1 3 论文研究内容及主要贡献 本论文研究内容主要分为四个部分。 第一部分对中期负荷预测的方法进行了研究；第二部分研究了上海电网供需 形势、电力消费结构的变化，并对上海全社会用电量及产业用电进行了预测；第 三部分对上海电网负荷现状和电力负荷特性进行了研究，并对上海电网的峰、谷 负荷及峰谷差负荷进行了预测；第四部分介绍了负荷预测系统的设计。 论文主要贡献： ( 1 ) 首次提出了非线性灰色模型。有效解决了灰色g m ( 1 ，1 ) 模型要求原始数据 列有较为稳定的增长率的弱点，能适应系统加速或减速增长的情况，具有模型适 用性强的特点。将该模型应用于年用电量的预测中，取得了令人满意的效果。 ( 2 ) 提出了等维灰数递推模型。充分利用了新息，能一定程度上解决由于原始 数据列发生上下波动而导致的预测精度不高。在峰、谷负荷和峰谷差负荷预测中， 由于负荷突变的情况很常见，因此我们将该模型应用于预测。计算结果表明，该 模型一定程度上提高了负荷预测精度。 ( 3 ) 开发了基于w i n d o w sd n a 结构的负荷预测程序。传统基于c l i e n t s e r v e r 结构的系统可扩充性、可复用性不是很好，而基于w i n d o w sd n a 结构f 微软在 w i n d o w s2 0 0 0 中提出的最新技术) 的负荷预测系统具有易扩充性、易维护的特 点。目前w i n d o w sd n a 技术在负荷预测中应用得还很少，我们的工作对将该计 算机的最前沿技术引入电力系统作出了有益的探索。 。盛i 夏蕊蕊蕊函誊 圭查奎望查堂堕主堂焦堡苎 塑三兰皇旦璺塑望型查鲨竺壅一 第二章电网负荷预测方法研究 2 1 负荷预测原理 2 1 1 负荷预测概念 负荷预测是指在充分考虑一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，研究和利用一套系统地处理过去和未来负荷的数学方法，在 满足一定精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值。包括用电量预测 和功率预测。 现代的电力系统十分庞大，由无数个电气元件组成，发电机组有千万台，用 户分布在整个供电区，要使电能能达到“产销”的动态平衡，必须对用电量 进行预测，按用户的需求来编制发电机机组的开停计划，只有这样才能保证可靠 地供电，也只有这样才能达到电力系统的经济运行。为此目的负荷预测称为短期 负荷预测，时间跨度为2 4 3 6 h 。 负荷预测也是电力系统建设的依据，每年新装多少容量的发电机组，造多少 容量的变电所、增减多少公里的输配电线路以及如何分布等，都必须与该地区的 经济、社会发展和人民生活水平的提高相适应，不然就可能产生电力不足而制约 该地区的经济文化发展。在改革开放以来，电力成为吸引外资的重要条件，但电 力建设投资过早，会使过剩的电力设备不能发挥作用、不能产生经济效益，对一 个发展中国家来说应该避免这种情况出现，这也是编制电力系统规划的目的所 在。电网规划的目标是编制一个安全可靠，适应能力强，结构合理，能满足城市 和农村经济、社会发展和生活用电需要的电网网架，实现这个目标的第一步就是 要做好负荷预测。为了远景电网规划而作的负荷预测称为长期预钡t l ( 1 0 2 0 年或 更长一些时间) ，为了中期电网规划而作的预测称为中期预测( 5 1 0 年) 。 电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化 的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电 力负荷预测问题的解决已经成为我们面l 临的重要而艰巨的任务。 圭童銮望查兰堡主堂垡鲨奎 墨三童皇里墨堕堡型查鎏里塑一 2 1 2 负荷预测特点 由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值，所以，负荷 预测工作所研究的对象是不肯定事件。只有不肯定时间、随机事件，才需要人们 采用适当的预测技术，推知负荷的发展趋势和可能达到的状况。这就使负荷预测 具有以下显著的特点。 ( 1 1 不准确性 因为电力负荷未来的发展是不肯定的，它要受到多种多样复杂因素的影响， 而且各种影响因素也是发展变化的。人们对于这些发展变化有些能够预先估计， 有些却很难事先预见到，加上一些临时情况发生变化的影响，因此就决定了预测 结果的不准确性或不完全准确性。 ( 2 ) 条件性 各种负荷预测都是在一定条件下做出的，对于条件而言，又可分为必然条件 和假设条件两种，如果负荷预报员真正掌握了电力负荷的本质规律，那么预测条 件就是必然条件，所做出的预测往往是比较可靠的。而在很多情况下，由于负荷 未来发展的不肯定性，所以就需要一些假设条件。当然，这些假设条件不能毫无 根据的凭空假设，而应根据研究分析，综合各种情况而得来。给预测结果加以一 定的前提条件，更有利于用电部门使用预测结果。 ( 3 ) 时间性 各种负荷预测都有定的时间范围，因为负荷预测属于科学预测的范畴，因 此，要求有比较确切的数量概念，往往需要确切地指明预测的时间。 ( 4 ) 多方案性 由于预测的不准确性和条件性，所以有时要对负荷在各种情况下可能的发展 情况进行预测，就会得到各种条件下不同的负荷预测方案。 2 1 3 负荷预测基本原理 负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律，预计或判断其未来发展趋势 和状况的活动，因此必须科学的总结出预测工作的基本原理【3 4 】，用于指导负荷 预测工作。 ( 1 ) 可知性原理 预测对象的发展规律，其未来的发展趋势和状况是可以为人们所知道的。客 观世界是可以被认识的，人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结 1 0 j 嚣。誓1 。_ 一添菇纛蕊慕一k 旌：ln 、。，运i 篡澄瀣蕊虢纛 圭塑銮丝查兰堡主兰壁堡苎 茎三兰皇旦壅煎塑! ! 查鲨堑塞 一 它的过去和现在推测其未来。这是人们进行预测活动的基本依据。 f 2 ) 可能性原理 因为事物的发展变化是内因和外因共同作用下进行的。内因的变化及外因作 用力大小不同，会使事物发展变化有多种可能性。所以，对某一具体指标的预测， 往往是按照其发展变化的多种可能性，进行多方案的预测。 f 3 ) 连续性原理 又称惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续统一的过程，其未来发展是 这个过程的继续。它强调了预测对象总是从过去发展到现在，再从现在发展到未 来。它认为事物发展变化过程中会将某些原有的特征保持下来，延续下去。电力 系统的发展变化同样存在着惯性，如某些负荷指标会以原有的趋势和变化率发展 下去。这种惯性正是我们进行负荷预测的主要依据。因此，了解事物的过去和现 在，并掌握其变化规律，就可以对其未来的发展情况利用连续性原理进行预测。 ( 4 ) 相似性原理 尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但一些事物发展之间还是存在相 似之处，人们就利用这种相似性进行预测。在很多情况下，作为预测对象的一个 事物，其现在的发展过程和发展状况可能与另一事物过去一定阶段的发展过程和 发展状况相类似，人们就根据后一事物的已知发展过程和状况，来预测所预测对 象的未来发展过程和状况。这就是相似性原理。 ( 4 ) 系统性原理 该原理认为预测对象是一个完整的系统，它本身有内在的系统，它与外界事 物的联系又形成了它的外在系统。这些系统综合成一个完整的总系统，都要进行 考虑。即预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展 与它的各个组成部分和影响因素之间的相互作用和相互影响密切相关。系统性原 理还强调系统整体最佳，只有系统整体最佳的预测，才是最高质量的预测，才能 为决策者提供最佳的预测方案。 2 2 中期负荷预测方法研究 经典负荷预测技术将电力需求作为一个整体，根据某个单一的指标进行预 测，方法虽然简单，但较为笼统。时间序列预测技术对广义平稳的随机序列建立 随机过程模型，并用它进行负荷预测，它的缺点是没有考虑负荷变化的因素，只 圭童窒望查兰堡主兰垡堡壅 笙三兰皇塑墨堑堡型查堡婴窒 一 适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况。人工神经网络主要应用于短期负荷 预测。由于我们收集的历史数据有限，采用模糊聚类分析来分类也有困难。因此 在对上海中期负荷预测中，主要采用回归模型和灰色模型来预测，下面就对这两 种技术进行介绍。 2 2 1 电力负荷回归模型预测技术 电力负荷回归模型预测技术就是根据负荷过去的历史资料，建立可以进行数 学分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。从数学上来看，就是用数理统计中 的回归分析方法，即通过对变量的观测数据进行统计分析，确定变量之间的相关 关系，从而实现预测的目的。回归预测包括一元线性回归、多元线性