（电气工程专业论文）电力负荷预测方法的研究.pdf

l o np o w e rl o a d a t h e s i ss u b m i 慨dt o s o u t h e a s tu n i v e r s i 够 f o r 曲a c a d e r n i cd e 孕e eo fm a s t e ro f e n 百n e e r i n g b y h u a n g y o n 争g a o s u p e r v is e db vs u p e r v ls e db v p r o l u s c h o o lo fe l e c 仃i c a le n 百n e e r i n g s o u t h e a s tu 茄v e r s i t y m a r c h ，2 0 1 0 打 肿14砖 脚1胛y l 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我 一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：茎查莶 日期： z 力l 口7 i 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印 件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括 以电子信息形式刊登) 论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布( 包括以电 子信息形式刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名：煎导师签名：趾日期： 尘竺! ! ：型岁 摘要 摘要 电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以经济合理地安排 电网内部发电机组的起停，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，有效地降低发电成本，提高经济 效益和社会效益。 电力负荷预测分为中长期和短期负荷预测，本文主要对月度电量预测和夏季积温效 应及日最大负荷预测进行了研究。 由于月度用电量具有增长性趋势和季节波动性趋势，这使得月度用电量具有复杂的 非线性变化特征，本文采用了基于小波分析和灰色模型的预测方法，同时结合移位修正 法对受春节影响的一二月份电量进行修正，建立月度电量预测模型。经实例分析表明该 方法具有较好的适用性和可行性。 随着经济的发展和人民生活水平的提高，空调负荷的比重逐步增加，导致电力负 荷对气象因素敏感程度的增加。在夏季，长期持续高温天气会引起负荷变化的积温效应， 它对负荷预测的精度有着重要的影响，本文对积温效应的表现、产生做了重点研究，同 时采用温度修正的方法将积温效应引入到预测模型中，以此建立了一种基于r b f 神经网 络的预测模型，通过算例分析，该方法能有效的提高预测精度。 关键词：负荷预测；月电量；小波分析；灰色理论；积温效应；r b f 神经网络 l a b s t r a c t a b s t r a c t p o w e rl o a d 南r e c a s t i n gi so mo ft 1 1 c i m 印n a n tw o d ( o f t h ee l e c 仃i c i t yd e p a r t m e n t t h c a c c u r a t e 两r e c a s t i n gr e s u l t sc a nb eu s e dt 0a r r a n 萨p o w e rg e n e r a t i n gu n i t sa n dr e a s 0n a _ b l e 嬲n 萨m e m s 白ru n i tm a i n t e m f l c ep l a na n dt 0 眦i i n t a i ns e c m i t ya n ds t a b i l i t yo fp o w e r 妒订 叩e m t i o na n dr e d u c eu n m c e s s a q 舳t i d n r e s e r v cc 印a ci t y hc a ne n s u 豫r 瓶lp d t i o n a n di 溉o fs o c i e t xe 位c t i v e l yr e d 眦m ge l e c t r i c i t yc o s t s ，i r l c r e a s ee c o m i ce 硒c i e n c ya n d s o ci a lb e n e f i 协 hi sd i v i d e di n t 0l o n 乎t e r mp o w e rb a df o r e c a s t m ga n ds h d r t - t e r ml o a d 南r e c a s t m g ，t h i s a n i c l ef o c 懈e so nt h em o m h l ye l e c t r i c i t yd e m a l l d 如r e c a s t i n ga n ds u m m e ra c c u m u l a t i v e 锄呷e r a t u 陀e 僚c ta n dt h ed a i l ym a x i m u ml o a d 佑r e c a s t i n gi ss t u di e d s i n c et h e 脚m h l ye l e c t r i ci t yc o n s u 呷t i o nw i t h 印叭h 仃e n d sa 1 1 ds e a s o m lf i u c t m t i o 倦 j i lt i e n d sw h i c hm a k e st h e m o l l t h l ye l e c t r i c i t yc o n s u m p t i o nw i t hc o n 甲l e xn o n - l i n e a r v a r i a t i o n t h i sp a p e r 懈e sw a v e l e ta m l ) ，s i sa n dg m yt h c o 巧t 0e s t a b l i s h t h e 旬r e c a s t m g n d d e i ，a n dc o 嘣b i n e dw t ht h es h i rb yt h ea n n d m e n ta c tt 0a n n dt h er e s u k sw h i c hi s i r n p a c t i 甜b yc h i n e s en e w 札t h cc a s ea m l y s i ss h o w st h a tt h i s n t h o dh 弱g d o d 印p l k a b i l i t ya n df e a 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ta m l y s i s ；g r a yt h e or ) ，；r a d n lb a s i s 如n c t b nm 咖d ( i i 目录 目录 摘要i a b s t r a c t 目录i i i 第一章绪论l 1 1 负荷预测的概念和意义l 1 2 负荷预测的分类与特点。2 1 2 1 负荷预测的内容及分类2 1 2 2 负荷预测的特点3 1 3 负荷预测的原理3 1 3 1 负荷预测的基本原理。3 1 3 2 建立预测模型的基本原则4 1 4 负荷预测的基本要求及步骤5 1 4 1 负荷预测的基本要求5 1 4 2 负荷预测的基本步骤。6 1 5 本文的主要工作。7 第二章负荷预测常用方法概述8 2 1 负荷预测经验技术与经典技术8 2 1 1 专家预测法8 2 1 2 类比法8 2 1 3 单耗法9 2 1 4 负荷密度法9 2 1 5 比例系数增长法1 0 2 2 基于时序趋势外推的预测技术1 0 2 2 1 动平均法1 0 2 2 2 指数平滑法1 1 2 2 3 季节型趋势预测技术1 2 2 2 4 增长趋势预测技术1 4 2 3 回归模型预测方法1 5 2 3 1 一元线性回归分析一15 2 3 2 多元线性回归分析1 6 2 3 3 可化为线性的一元非线性回归分析1 6 2 4 灰色预测理论l7 l i i 目录 2 4 1 灰色理论概述17 2 4 2 灰色序列生成18 2 4 3 灰色g m ( 1 ，1 ) 模型。1 9 2 5 时间序列预测技术2 0 2 5 1 时间序列的概念2 0 2 5 2 时间序列的线性模型2 l 2 5 3 线性模型的自相关函数和偏相关函数2 2 2 6 人工神经网络2 3 2 6 1b p 神经网络2 3 2 6 2r b f 神经网络2 4 2 7 小波分析方法2 6 2 7 1 小波基本理论2 6 2 7 2 多分辨率分析2 7 2 7 3 小波分解和小波重构算法。2 7 第三章月度负荷预测的研究3 l 3 1 月用电量预测的特点分析3 l 3 2 基于小波分析和灰色模型的月电量预测方法3 4 3 2 1 长期趋势项的求取。3 4 3 2 2 季节变化系数的求取。3 5 3 2 3 预测方法的实现步骤3 6 3 3 一二月份电量预测的修正方法。3 6 3 4 考虑春节影响因素的月电量预测模型3 8 3 5 算例分析3 9 3 6 本章小结4 4 第四章夏季积温效应及日最大负荷预测问题的研究4 5 4 1 夏季日最大负荷与温度的关系。4 5 4 2 积温效应的研究4 7 4 2 1 积温效应的表现。4 7 4 2 2 积温效应的特点。4 8 4 2 3 考虑积温效应的温度修正4 9 4 3 考虑积温效应的夏季日最大负荷预测模型5 l 4 4 算例分析5 2 4 5 本章小结5 3 第五章总结与展望5 4 致谢5 1 ； i v 目录 参考文献。5 6 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文。5 9 v l 第一章绪论 1 1 负荷预测的概念和意义 第一章绪论 负荷可指电力需求量或用电量，而需求量是指能量的时间变化率，即发电厂、供电 地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷；而对用户来说，用电负荷是指连接在电网的 用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。电力系统的任务是给广大用户不间断 的提供优质电能，满足各类负荷的需求【1 1 。 电力系统负荷预测【2 卅是根据电力负荷、经济、社会、气象等的历史数据，探索电 力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响，寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在 联系，从而对未来的电力负荷进行科学的预测。 电力系统在逐步发展、完善过程中，负荷预测己成为能量管理系统( e m s ) 中一项独 立的内容；在当前电力系统市场化的必然趋势下，负荷预测已成为电力市场交易管理系 统中必不可少的一部分。在实际应用中，电力系统不同组成部分对负荷预测的范围和精 度有所不同。因此研究负荷预测的范畴和影响因素及负荷特性对提高预测精度及负荷预 测的发展有重要的意义。 电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以经济合理地安排 电网内部发电机组的起停，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，有效地降低发电成本，提高经济 效益和社会效益。 负荷预测问题涉及电力系统规划和设计，电力系统运行的经济型、可靠性和安全性、 电力市场交易等各个方面，它已成为现代化电力系统运行和管理中的一个重要研究领 域。电力系统的主要任务是为各类用户提供经济、可靠和高质量的电能，应随时满足用 户的负荷需求量与负荷特性的要求。为此，在电力系统规划设计、运行管理和电力市场 交易中，必须对负荷需求量的变化与负荷特性有一个准确的预测。这就是人们不断研究 并发展的电力系统负荷预测理论的重要原因。 负荷预测的结果，有利于决定未来新的发电机组的安排，决定装机容量的大小、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。 电力负荷预测，在电力进入市场化运行后，其实质上是对电力市场需求的预测。电 力供需瞬时平衡的特点决定了电力行业的预测比其他行业更加紧迫，人们越来越来认识 到，做好电力负荷预测工作是实现电网安全、经济运行的重要保障。传统的负荷预测是 电力系统中规划、计划、用电、调度等部门的基础工作，其重要性早已被人们所认识。 在电力工业市场化的过程中，负荷预测又成为市场交易、市场营销等部门的核心业务之 一。 因此，电力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 东南大学硕士学位论文 ； 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临的重要而又艰巨的任务。 系统内的可用发电容量是在正常情况下，应当在任何时候都能满足电力负荷正常运 行的。如系统内容量不足，就要事先并上一些备用机组或从相邻网内输入必要的功率， 否则势必造成用户停电，给国民经济造成巨大的损失。反之，系统容量过剩，为了满足 负荷水平的要求，也会使机组在不经济的条件下运行，增加发电煤耗和供电成本，从而 浪费大量的一次能源。另外，发电功率过剩还会造成系统频率和电压过高，影响电能质 量和输变电设备的绝缘水平，间接地增加维护和检修费用。因此，未来电网内负荷变化 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基本信息之一。 1 2 负荷预测的分类与特点 。 1 2 1 负荷预测的内容及分类 l 电力系统负荷预测的内容可分为电量预测( 如全社会电量、网供电量、。各行业电量、 各产业电量等) 和电力预测( 如最大负荷、最小负荷、峰谷差、负荷率、负荷曲线等) 两大类【2 】。考虑到国民经济与社会发展是电力系统负荷预测的依据，一些综合指标( 如 电力弹性系数、产业单耗等) 是某些预测方法的基础参数，则可以从不同统计口径列出 如下的预测内容： ； ( 1 ) 年度预测：国民经济发展的预测或结果获取( g n p 及产业产值、人口等) ； 综合指标预测( 电力弹性系数、产值单耗、人均用电量、人均生活用电量、年最大负 荷利用小时数) ；年度电量预测( 网供电量、售电量、全社会用电量、各产业电量、 八大行业电量及小行业电量等) ；年度电力预测( 最大负荷、平均负荷、最小负荷、 年代表峰谷差负荷率最小负荷率等) ；年负荷曲线预测。 ( 2 ) 月度预测：月度参数的预测或结果获取( 月最高温度、月平均最高温度、 月最低温度、月平均最低温度、降雨量、拉闸限电情况等) ；月度电量预测( 网供电 量、售电量、全社会用电量、各产业电量、各行业电量) ；月度电力预测( 最大负荷、 平均负荷、最小负荷、月代表峰谷差负荷率最小负荷率) ；月典型负荷特性预测， 包括各月典型工作日、典型周六负荷曲线、典型周日负荷曲线、各月特殊日( 最大最 小负荷日、最大最小电量日、最大最小峰谷差日) 负荷曲线。 ( 3 ) 日度预测：正常日( 工作日休息日) 负荷曲线，可进行逐日负荷曲线预测， 一般是一周以内每天的负荷曲线预测，每日的负荷曲线由2 4 、4 8 、9 6 或2 8 8 点组成； 各典型节假日( 元旦、春节、五一、十一等) 负荷曲线。 ( 4 ) 时分预测：进行超短期负荷预测，一般以卜3 0 m i n 为预测周期，预测后续1 到几个小时内的负荷变化。 负荷预测的分类是一个有争议的问题，在传统的负荷预测中，从应用的广泛性来区 分，按照预测期限的不同，可分为长期预测、中期预测、短期预测、超短期预测。 2 第一苹绪论 1 2 2 负荷预测的特点 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 研究对象是不肯定事件、随机事件，需要采用适当的预测技术和模型，推出负荷的发展 趋势和可能达到的状况【4 1 。负荷预测具有如下的特点。 ( 1 ) 负荷预测的不准确性 预测学本身就是一个研究不确定问题的理论与方法，在当今科学界，也是一个新的、 正在探索的领域，因此，其预测的结果应是一个概率的值。电力负荷未来发展是不肯定 的，它要受到多种多样复杂因素的影响，而且各种因素也是发展变化的。这就决定了预 测结果的不准确性或不完全准确性。 ( 2 ) 负荷预测的条件性 负荷预测的预测过程是一个由历史向未来递推的过程，是在一定条件下做出的。条 件可分为必然条件和假设条件两种。可靠的负荷预测往往依赖于电力负荷预测的本质规 律，这种预测条件就是必然条件。在很多情况下，由于负荷未来发展的随机性，需要一 些假设条件，给出的负荷预测结果都是基于这种假设的前提。如果负荷的过去和现在的 发展直接延伸到未来，没有什么重大的干扰和破坏，或完整的记录了这些突发事件，并 将这些历史数据模型化来类比现在、预测未来。但是如果在预测其中发生了无法估计的 重大事件( 如气象的剧烈变化，突发事故，国家政策变化等) ，以至于负荷变化的正常 规律被破坏使预测失效。这种类型的负荷预测的在实际应用中并不少见，这种转折点是 最难预测的。如果历史数据中含有类似的事件，预测的趋势就比较好定。因此要尽量保 证负荷预测历史数据的完整性。 ( 3 ) 负荷预测的时间性 各种负荷预测都有一定的时间范围，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，往往需要确切的指明预测的时间。 ( 4 ) 负荷预测的多方案性 负荷预测的机理是一个数学建模的过程，而不同的数学模型的使用条件是有一定的 限制的，不是万能的，如果不注意各数学模型的使用条件，一味地输入相应的值去计算， 其预测的结果误差肯定很大。所以需要考虑不同的负荷条件建立模型。 1 3 负荷预测的原理 1 3 1 负荷预测的基本原理 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，因此必须科学地总结出预测工作的基本原理，用于指导负荷预测工作。 ( 1 ) 可知性原理 也就是说，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，而且可以通过总结它的 东南大学硕士学位论文 过去和现在预测其未来。这是人们进行预测活动的基本依据。 ( 2 ) 可能性原理 因为事物的发展变化是在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，进行多方案预测的。 ( 3 ) 可控性原理 事物未来的发展史可以控制和干预的。预测的动机即在于，将所预测的未来信息反 馈至现在，从而做出决策，以调整和控制未来的行动。 ( 4 ) 系统性原理 一般预测对象在时间上是连续的，预测将来必须先己知过去和现在。 1 3 2 建立预测模型的基本原则 负荷预测中的模型、方法是依据下述基本原则建立起来的： ( 1 ) 延续性原则，或称为惯性定理、连贯原则。可以说，没有一种事物的发展会 与其过去的行为失去联系。设想在各种因素没有改变的情况下，电力需求也不可能随意 变动。否则，电力需求的预测就没有任何规律性可循，预测理论也就没有了立根之本。 这表明，预测的历史行为中已经包含了许多信息，其中包括其他影响因素对其的作用效 果。 ( 2 ) 类推原则，或称为相似性原则。许多事物之间的发展变化上常有类似的地方。 因此，可以把先发展事物的变化过程类推到后发展的事物上去，从而对后者做出预测。 例如，研究国外前几年的变化规律，可能对我国近似的发展预测有着重要的作用；通过 某种抽样调查，研究了某个局部或小范围的发展变化规律，也可以类推到整体和大范围 的发展中去。此外，在相同的背景下，预测量会体现出与历史量相同的规律。 可见，在预测活动中，可以而且应该根据预测对象与类似已知事物发展状况进行类 比，更可以与其历史发展规律进行类比，从而推知对象的未来发展规律。电力系统中也 经常使用这种技术。 ( 3 ) 相关原则。 任何事物的发展变化都不是孤立的，都与其他事物之间存在相互的联系，因此有着 相互的影响，其中最重要的是因果关系。例如，电力系统受到经济发展、天气变化等因 素的影响。这种事物发展变化过程中的相互联系就是相关性。基于相关原则，产生了相 关预测技术。 ( 4 ) 概率推断原则，或称为统计规律性原则。预测量的历史行为中必然包含着一 定的随机因素，同时，也由于我们无法确切判断各类相关因素对预测对象的量化影响， 从而给预测带来很大的困难。因此，我们只能分析预测对象所呈现的某种统计规律性， 需要预测人员对具有不确定性结果的预测对象提出较为确定的结论，这就要应用概率推 断原则。预测量的这种统计规律性事应用概率论与数理统计的理论和方法进行预测的基 4 第一章绪论 础。 ( 5 ) 反馈原则。预测实际上就是利用预测对象过去和现在的信息对未来的行为做 出估计，因此必须依赖于信息的搜索。可信的信息搜集越多，越有可能做出好预测。但 是，即使如此，预测的偏差也不可能完全消除，预测误差的大小和正负号表明了预测模 型和实际情况的偏离程度。据此，可以利用预测误差所反映出来的一些信息，对模型和 参数进行修正，尽量使模型符合实际情况，从而在以后的预测中减小误差。 以上负荷预测的基本原则，是保证预测技术科学性的前提条件，也是直接产生预测 技术的基础，由此衍生出来多种多样的预测方法。 1 4 负荷预测的基本要求及步骤 1 4 1 负荷预测的基本要求 要做好负荷预测，需要满足以下几个方面的要求： ( 1 ) 基础资料的合理性。负荷预测的目的是得到合理、可信的预测结果，负荷预 测的核心是根据预测对象的历史资料，建立数学模型来表述其发展变化规律。因此，要 做好负荷预测，需要搜集和掌握大量全面、准确的资料，并且进行必要的分析和整理， 这是进行电力负荷预测的基础。 ( 2 ) 历史数据的可用性。如果各种渠道所取得的数据互相矛盾，就要对历史数据 进行合理性分析与取舍，去“伪 存“真”。“伪”产生的原因主要有：认为因素造成的 错误( 如录入错误) ，统计口径不同带来的误差，“异常数据”的存在给正常隶属序列带 来较大的随机干扰，影响预测体系的预测精度，如果“异常数据”过大甚至会误导预测 体系的预测结果，因此必须排除由于“异常数据的存在带来的不良影响。 ( 3 ) 统计分析的全面性。对于大量的历史资料，要进行客观而全面的统计分析。 预测工作者应该从客观情况出发，本着实事求是的原则，反复研究和分析历史发展的内 在规律性，为预测工作打好基础。 ( 4 ) 预测手段的先进性。包含两层意思，一是预测工具的先进性，由于数据量很 大，可采用计算机进行各种统计分析及预测工作，预测人员可以从繁杂的大量计算中解 脱出来，二是预测理论的先进性，可以不断发展和应用新的预测理论与方法，借鉴其他 领域预测工作中的成功经验，使电力负荷预测达到一个较高的水平。 ( 5 ) 预测方法的适应性。预测量发展变化的自然规律复杂多样，因此要求预测方 法所具有的适应性包括： 1 ) 由于电力系统负荷预测是在一定的假设条件下进行，其中包含了许多不确定因 素，采用单一的方法进行预测，很难取得令人满意的结果。预测方法能适应预测量发展 变化规律的多样性，即要求预测系统建立完备的预测模型库，这是建立负荷预测软件系 统的基础。 2 ) 各个预测模型需要进行参数的合理估计，并根据预测效果不断进行自适应调整， 东南大学硕士学位论文 以期达到更好的预测效果。 3 ) 在多种预测模型得到的不同规律的基础上，进行合理的综合分析、优化组合， 得到最接近与该预测项的历史规律、可靠性好、预测精度高的综合模型。 1 。4 。2 负荷预测的基本步骤 对电力负荷进行科学预测，根据所进行的电力负荷预测的实践活动，一般分为以下 几个步骤： ( 1 ) 预测目标和预测内容的确定。不同级别的电网对预测内容的详尽程度有不同 的要求，同一地区在不同时期对预测内容的要求也不尽相同，因此应确定合理、可行的 预测内容。在确定预测内容时需要考虑的主要问题有：准备预测的时期，所需要的历史 资料，需要多少项资料，资料的来源和搜集资料的方法，预测的方法，预测工作完成时 间，所需的经费来源等等。 ( 2 ) 相关历史资料的收集。根据预测内容的具体要求，广泛搜集所需的有关资料。 资料的收集应当尽可能全面、系统、连贯、准确。除了电力系统负荷数据以外，还应收 集经济、天气等影响负荷变化的一些历史数据。挑选历史资料的标准，一要直接有关性， 二要可靠性，三要最新性。 ( 3 ) 基础资料的分析。在对大量的资料进行全面分析之后，选择其中有代表性的、 真实程度和可用程度高的有关资料作为预测的基础资料。对基础资料进行必要的分析和 整理，对资料中的异常数据进行分析，做出取舍或修正。 ( 4 ) 电力系统相关因素数据的预测或获取。电力系统不是孤立的系统，它受到经 济发展、天气变化等因素的影响。可以从相关部门获取对其相关因素未来变化规律的预 测结果，作为电力系统负荷预测的基础数据。在必要时，电力系统有关人员还可以尝试 进行相关因素的预测。 ( 5 ) 预测模型和方法的选择和舍取。根据所确定的预测内容，并考虑本地区实际 情况和资料的可利用程度，选择适合的预测模型。正确选择预测模型在负荷预测中是关 键性的一步，有时候由于模型的选择不当，会造成预测误差过大，这时就需要更换模型。 必要时，可同时采用几种数学模型进行运算，以便进行对比、选择。如果具有一个庞大 的预测方法库，则需要适当判断，进行模型的取舍。 ( 6 ) 建模。对预测对象进行客观、详细的分析，根据历史数据的发展情况，并考 虑本地区的实际情况和资料的可利用程度，根据所确定的模型集，选择建立合理的数学 模型。一般来说，这个步骤可以选取一些成熟的模型。 ( 7 ) 数据预测处理。如果有必要，可以按所选择的数学模型，用合理的方法对实 际数据进行预处理。这个步骤在某些预测模型中是必要的，例如灰色预测中的“生成” 处理，还有些模型中需要对历史数据进行平滑处理。 ( 8 ) 模型参数辨识。预测模型一旦建立，即可根据实际数据求取模型的参数。 ( 9 ) 评价模型，检验模型显著性。根据假设检验原理，判断模型是否适合。如果 6 第一章绪论 模型不够适合，则舍弃该模型，更换另外的预测模型，重新进行步骤( 6 ) ( 8 ) 。 ( 1 0 ) 应用预测模型进行预测。根据所确定的模型以及所求取的模型参数，对未来 时段的行为做出预测。 ( 11 ) 预测结果的综合分析与评价。选择多种预测模型进行上述的预测过程。然后 对多种方法的预测结果进行比较和综合分析，判定各种方法的预测结果的优劣程度，并 对多种方法的预测结果进行比较和综合分析，实现综合预测模型；可以根据预测人员的 经验和常识判断，对结果进行适当修正，得到最终的预测结果。 1 5 本文的主要工作 负荷预测理论包含内容广泛，本文主要研究了其中的月度预测和日负荷预测等相关 问题，其中月度预测主要以月度用电量预测为主要内容进行研究，分析了月电量的变化 特点以及传统方法的不足，提出了一种基于小波分析和灰色模型的月电量预测方法，并 且针对一二月电量预测精度不高的问题，结合移位修正法进行修正，通过算例验证该方 法的有效性和可行性。日负荷预测部分主要研究了夏季积温效应及日最大负荷预测问 题，重点研究了积温效应的表现形式、特点和它对夏季日最大负荷的影响，并在模型中 通过温度修正的方法来反映积温效应的影响，最后利用r b f 神经网络建立日最大负荷 预测模型。本论文的主要框架如下： 第一章：绪论 主要介绍了电力负荷预测的的基本内容，如其概念、意义、分类、特点以及建立负 荷预测的基本原理和要求等，同时介绍本文的主要工作。 第二章：负荷预测常用方法概述 主要介绍了电力负荷的常用预测方法及其原理，主要有负荷预测经验技术与经典技 术、基于时序趋势外推的预测技术、回归模型、灰色理论、时间序列技术、人工神经网 络和小波分析方法等。 第三章：月度负荷预测的研究 主要研究月度用电量预测问题，分析了月电量的变化特点，提出了一种基于小波分 析和灰色模型的月电量预测模型，并且结合移位修正法对一二月预测电量进行修正，将 该方法与其他常用月电量预测方法进行比较，通过实例验证该方法的有效性和适用性。 第四章：夏季积温效应及日负荷预测问题的研究 本文简要分析了夏季日最大负荷的特性，重点研究了积温效应的表现形式、特点和 它对夏季日最大负荷的影响，在建模时考虑积温效应的影响，采用修正温度的方法来提 高其预测精度，通过实例验证该方法的有效性。 第五章：总结与展望 对论文已完成的工作做出总结，对后续需要进行的工作提出建议。 7 东南大学硕士学位论文 第二章负荷预测常用方法概述 2 1 负荷预测经验技术与经典技术 经验预测方法主要依靠专家或专家组的判断，不是依靠数量模型。目的不是弄清电 力负荷变化的轨迹和结构，而是给出一个方向性的结论，当然预测结果也可能是数值型 的。 2 1 1 专家预测法 专家预测法【6 0 】分为专家会议法和专家小组法。专家会议法通过召集专家开会，面 对面的讨论问题，每个专家能充分发表意见，并听取其他专家的意见。这种方法的主要 缺点在于：参加会议的人数有限，影响代表性；权威者的意见可能起到主导作用，并影 响其他人的意见。因此，专家会议法得出的结论有可能不能集中所有专家的正确看法。 专家小组法则可以避免这些问题，专家们不通过会议形式，而是以书面形式独立的发表 个人见解，专家之间相互保密，经过多次反复，给专家以重新考虑并修改原先意见的机 会，最后综合给出预测结果。 专家小组预测法的步骤如下： 第一步，准备阶段：确定专家组成员，他们应该对电力预测问题具有专家级水平， 并热心回答问题；拟定准备提出的问题，问题应该简明扼要，便于专家做出简洁明确的 回答；搜集专家们可能要用到的资料。 第二步，第一轮预测：把所提出的问题以及必需的资料分送给各位专家，请他们按 要求回答问题，并注明回收日期，以便及时收回材料和答案。 第三步，反复预测：把专家首次的预测意见加以综合，归纳出集中不同的方案，再 次分送给各位专家复议，并请他们在比较自己的意见和别人的基础上，确定是否修改自 己的意见，然后收集判断意见，再进行归纳分析。这样反复进行三到五次便可以将专家 们的意见归于统一。 第四步，得出预测结果：对最后一次专家意见，用统计方法进行分析，得出最后的 预测结果。 专家小组预测法克服了专家会议法的不足，节约了专家们的时间和行程费用，有利 于专家们安排时间、解决问题。 2 1 2 类比法 类比法是对类似事物作对比分析，通过已知事物对未知事物或新事物做出预测【7 1 。 例如，要新建一个经济开发区，从动工兴建到正常运作，逐年的电量需求是一个新事物， 需要在规划设计时做出预测，以便统筹安排。由于没有历史数据，不可能进行模型预测， 这种情况下，采用类比法是有效的。找一个已建成的经济开发区，与待建开发区进行比 第二章负荷预测常用方法概述 较，找出它们的共同点，利用相似和比例关系，对待建开发区的电量需求做出预测，注 意它们的不同之处，由此可以对预测结果进行调整。又如，借助甲国到达国民生产总值 时的电力需求，研究乙国的情况，推测出乙国到达同一国民生产总值时的电力需求。 在用类比法的时候，用于比较的两个事物对研究的问题要具有相似的主要特征，这 是比较的基础。两事物之间的差异要区别处理，有的可以忽略。还有的可用于对预测做 出个别调整或系统调整。 2 1 3 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产品用电量以及该产品 的产量，得到生产这种产品的总用电量，计算公式是： 彳= 6 9 ( 2 1 ) 式中：彳：用电量； 6 ：产品产量； g ：产品的单位耗电量。 一个地区的工业产品用电，可以按照行业划分为若干部门，再对每个部门统计出主 要产品的单位耗电量，知道了每种产品的产量包，就可得到n 种工业产品总用电量： 么= 岛蜀( 2 2 ) 用于预测时，可以用未来某时段的产品产量预测值6 ，代替公式中的包， 耗仍然使用现在值蜀，用电量预测公式为： 五：窆骞岛 j 皇l 如果单位产品电耗发生变化， 耗作出预测磊，再带入上式得 多：兰阮 单位产品电 ( 2 3 ) 先用某种方法( 如回归方法) 对该产品的单位产品电 单耗法需要做大量细致的统计调查准备工作，近期预测效果比较好。但是， 很难对所有产品都较准确的求出其用电单耗，而且工作量也非常大。 2 1 4 负荷密度法 ( 2 4 ) 实际中 负荷密度预测法是从某地区人口或土地面积的平均耗电量出发，对用电量进行预 测，计算公式是： 彳= 驭 ( 2 5 ) 式中：彳：某地区的年( 月) 用电量： s ：该地区的人口数( 或建筑面积、土地面积) ； 东南大学硕士学位论文 d ：平均每人( 或每平方米建筑面积，每公顷土地面积) 的用电量，称为用 电密度。 在进行预测时，首先预测出未来某时期的人口数量f 和人均用电量孑，未来用电量 预测公式相应的变为j ：i 孑。将人口数量换成建筑面积或土地面积，按单位面积计算 用电密度，其预测公式完全类似。 2 1 5 比例系数增长法 比例系数增长法假定今后的电力负荷与过去的电力负荷有相同的增长比例，用历史 数据求出比例系数，按比例预测未来的发展。 设第所年的用电量为以后形厅，第刀年的用电量为4 七形厅，则从第疗年至第研年 ( ” 聊) 的用电量为： 4 = 4 ，( 1 + k ) 卜” ( 2 7 ) 2 2 基于时序趋势外推的预测技术 电力负荷的变化一方面有其不确定性，如气候的变化、意外事故的发生等造成对电 力负荷的随机干扰；另一方面，在一定条件下，电力负荷存在着明显的变化趋势。一旦 找到了负荷的变化趋势，按照该变化趋势就能对未来的负荷情况作出判断并进行预测， 这就是趋势外推预测技术。趋势外推预测技术的特点是作趋势外推，但不对其中的随机 成分进行统计处理，因此是简单实用的预测方法。 2 2 1 动平均法 对历史数据加以不同的权重，近期数据给予较大的权数，远期数据则给以较小的权 数，以便强化近期数据的作用，弱化远期数据的影响。动平均法是对一组时间序列数据 进行某种意义上的算术平均值计算，并以此为依据进行预测，包括一次动平均法、加权 平均法和二次动平均法等。 ( 1 ) 一次动平均法 所谓一次动平均法，就是取时间序列的个观测值予以平均，并依次滑动，直至将 数据处理完毕，得到一个平均值序列。 对于时间序列m ，乃，一次动平均计算公式为： 蚪) - 业学( f 1 ( 2 - 8 ) 式中，m 。1 为第f 期的一次动平均值；为动平均的项数( 或称步长) 。 第二章负荷预测常用方法概述 一般情况下，如果时间序列没有明显的周期变化和趋势变化， 平均值作为第，+ 1 期的预测值，即 虬= 钟) - 或+ 专以一只州) 可用第f 期的一次动 ( 2 - 9 ) 一次动平均法的预测能力只有一期。 ( 2 ) 二次动平均法 一次动平均只适用于下一步的预测，而不适用于以后若干步的预测，而且一次动平 均可能会引起预测数据的滞后，因此，为了补偿一次动平均所造成的滞后，一般采用二 次动平均法进行预测，且预测期数不宜过长。所谓二次动平均法，就是将一次动平均序 列再进行一次动平均。其计算公式为： m ：丝! 丝：丝k ( 2 1 0 ) 当时间序列具有线性增加或线性减少的发展趋势时，如果用动平均法进行预测，就 会出现滞后偏差，表现为：对于线性增加的时间序列，预测值偏低，而对于线性减少的 时间序列，则预测值偏高。为了消除偏差的影响，可在一次、二次动平均的基础上，建 立线性趋势模型来进行预测： 只+ r2 口，+ q f ( 2 1 1 ) 式中：，为当前期；f 为预测超前期； 色为截距，幺= 2 膨n m 但； 骞为斜率，毒2 焉鲁( 叫一m 2 ) 。 二次动平均法具有多期的预测能力。 2 2 2 指数平滑法 指数平滑法是一种序列分析法，其拟合值或预测值是对历史数据的加权算术平均 值，并且近期数据权重大，远期数据权重小，因此对于接近目前时刻的数据拟合得较为 精确。 对于时间序列