（电力系统及其自动化专业论文）电力负荷预测.pdf

a b s t r a c t a b s t r a c t l o a df o r e c a s t i n gi s 翘i m p o r t a n tr e s e a r c hc o n t e n to f p o w e rs y s t e mp 双赫| l ga n d r u n n i n g , a n di sp r e m i s ef o rr e l i a b l es u p p l y i n ga n de c o n o m i cr u n n i n g , a n da l s oi st h e b a s i so fp o w e rs y s t e mp l a n n i n ga n dc o n s t r u c t i o n e x a c td e g r e eo fl o a df o r e c a s t i n g s h a l la f f e c tr a t i o n a l i t yo f i n v e s t m e n t , n e t w o r kl a y o u ta n dr u m a n g 。 b 魏揪t h el o a df o r e c a s t i n gi nd i s t r i b u t i o nn e t w o r k 话a f f e c t e db ym a n y u t r l c e r t a i l lf a c t o r s ，u pt on o w , n om e t h o d sc a no b t a i nt h es a t i s f y i n gf o r e c a s t i n gr e s u l t s a la l li n s t a n c e 。s oa tt h et i m eo fp r a c t i c a lf o r e c a s t i n g , c h o o s i n gm a n yf o r e c a s t i n g m e t h o d sa c c o r d i n gt ot h ea c t u a li l 瑙l a n c e a n dc h e c k i n gf o r e c a s t i n gr e a d t so f d i f f e r e n t 臻鳇韬建f i n a l l yf o r e c a s t i n gr e s u l t sa r ec o 精磊艇避 l o a dg r o s sf o r e c a s t i n gb e l o n g st os t r a t a g e mf o r e c a s t i n g i tm a k e st h el o a do f t h e w h o l ef l a n n m gr e g i o na sf o r e c a s t i n go b j e c t i t sr e s u l t sd e c i d et h eu r b a nd e m a n df o r e l e c t r i cp o w e ra n dt h es u p p l y i n gc a p a c i t yo fu r b a nd i s t r i b u t i o nn e t w o r ki nt h ef u t u r e t h er e s u r so fl o a dg r o s sf o r e c a s t i n gh a v ei m p o r t a n tg u i d a n c as i g n i f i c a n c ef o r a s c e r t a i n i n gt h el o c a t i o no f p o 瑚e rs u p p l ya n dg e n e r a t i n g # a n m g i t i st h ei m p o r t a n t b a s i so f d i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n g t h ep a p e ri n t r o d u c et h ef o r e c a s t i n gt h e o r ya n di t sa p p l i c a t i o n a tf i r s t , t h e i m p o r t a n c eo fl o a df o r e c a s t i n ga n di t sd e v e l o p m e n ta c t u a l i t ya g i v e nb r i e f l y ；t h e n t h el o a df o r e c m i n gt h e o r yi sd i s c u s s e dm a t h e m a t i c a l l y , c o m b i n e dw i t ht h e 矧酶o f p o w e rs y s t e m 。m e t h o d so f l o a df o r e c a s t i n ga 挎p r e s e n 撤li nd e t a i l a l lt h e s em e t h o d s a r ea n a l y z e da n dc o m p a r e dt h r o u g hs i m u l a t i o ne x p e r i m e n t sa n dan e wi n t e g r a t e d m e t h o di sp r e s e n t e db a s e do nt h e s em e t h o d s i 晦w o r d s ：p o w e rs y s 恕- m ；l o a df o r e c a s l i n g ；删撼蜮g r e yf o r e c a s t i n g ： s t e p w i s er e g r e s s i o n ；e x p o n e n t i a ls m o o t 撼n g 学经论文独创性声明 学位论文独创性声明 本人声明所璺交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他入已经发表或撰写过鲍研究成果，也不包食为获季导意韪塞堂或獒他教育 税翰的学位或证书蕊使嗣过静毒考瓣。与我一弱工幸# 酾同志对本研究掰敲的任何 贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 奎 学位论文作者签名( 手写冶癌旁签字吼渺7 年，月舻曰 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解巍基太堂有关傺整、使用学佼论文酶裁定，有投 保留并向国家有关鄢门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被焱阅和借 阅。本人授权直昌太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行 检索，霹跌采鲻影露、缩印或壹麓攒等复截手段保存、挺绽本学位论文。溺醚授 权中翻科学技术信繇研究所将本学位论文收泶到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 ( 保密的学位论文在解密瑶逶爆本授投书) 学位论文作者签名( 手写 导师签名( 手写) ：埘了 、 签字鼹颓：2 们诲拜月油 瞄 签字目联：年月匿 第1 章绪论 第1 章绪论 电力系统的职能是尽可能经济地给各类用户提供可靠且合乎标准的电能， 满足用户的用电需求。因此负荷的大小与特性，对于电力系统的设计和运行来 说是极为重要的。负荷的变化与特性，是电力规划及运行部门研究的重要内容。 电力系统负荷预测成为越来越重要的研究领域。科学的预测是正确决策的依据 和保证。电力系统负荷预测实际上是对电力市场需求的预测。在商业化运行体 制下，做好负荷预测特别是中长期负荷预测工作直接关系到电网运行的成本和 供电公司的切身利益。 电力系统对未来要发生变化的负荷进行预测的必要性在于：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。 若系统内发电容量不够，则应当采取必要的措施来增加发电容量，应新增发电 机组或从邻网输入必要的容量；若发电容量过剩，也应当采取必要的措施，应 有选择地停机或向邻网输出多余的功率。因而未来本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设计部门所必须具备的基本信息。 1 1 选题的目的和意义 电力负荷预测【1 】是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然 条件和社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数 学方法，在满足一定精度要求的前提下，确定某特定时刻的负荷数值。 负荷预测中经常按时间期限进行分类，不同文献的分类方法略有不同，本 文采用的是文献【1 】中的分类方法，将负荷预测分为长期、中期、短期和超短期 四种。长期一般指l o 年以上并以年为单位的预测，中期指5 年左右并以年为单 位的预测。短期是指一年之内以月为单位的负荷预测，还指以周、天、小时为 单位的负荷预测，通常预测未来一个月度、未来一周、未来一天的负荷指标， 也预测未来一天2 4 h 中的负荷。超短期指未来1 h 、未来o 5 h 甚至未来l o m i n 的 预测。中长期负荷预测是制定电力系统发展规划、燃料计划的前提，短期负荷 预测是制定发电计划的基础。 电力负荷的中、长期预测是电力系统规划中的基础性工作，它为电网规划 第l 章绪论 提供必不可少的鏊础数据，箕祷度的高低豢接影响着蘩令规划工作的优劣。骰 到准确预测负荷是众多电力工作者努力探求的目标。但臻达到这一点的确有相 当滩度。其一是因为影响电墩变化的因素缎复杂，作为巾长期负荷预测，仅依 靠邀力系统本身瓣馈悫帮姿籽楚不麓完袋囊孽，圈嚣毫鼙菇嚣凌蠢素之蠲懿关系 是不能用简单的豳数来描述的，或者说是一种模糊关系，随着电力工北的发展， 电力系统规模日趋庞大，使得众多社会、政治、经济甚麓气象等因素也加入到 鬏溅背景孛来，狻测环境豹鬟杂程疫便大丈穗翔；其二怒基予数据资辩戆不全 和举确定信息的存在。上述秘方面的原因造成7 传统的确定性负荷预测模型使 用上的困难。了解负荷预测技术的发展趋辫，掌握负荷预测的最新技术，将有 助予提高负荷联溯的精度。 受祷预测瓣方法众多，每种预测模登帮宥蠡己懿逶愆范鋈，禳难逡蔫手蘑 有情况，因此探索组合预测已经成为学者们的共识【2 j 。缎台预测【3 l 就悬通过建立 一个组合预测模挺，把多种预测方法得到的预测结果进行综合，以得到一个较 窄瓣镁测取蓬蕊溺供分羲与决策篌溺。枣擎缝合羲测摸黧缝够较大袋发建纛霜 各种预测样本倍患，比单个预测模型考虑问题更系统、鞭全面，因而隧够有效 地减少单个预测模型过程中一魑环境随机因素的影响，从而提高预测精度。 1 2 国内癸毫蠢负荷预测技术及研究动态 电力系统负衙预测是电力系统规划和燧行的重要组成部分，也是今后进行 电稠巍业纯运蓉蹰必须的基本内容。在运掰孛，准确的受萄预测可以经济合理 趣蜜摊电网内部发龟视盔的越停，保持电弼运行静安全稳定，减少不必要的德 铸释量，合理安排机组检修计划，保持社会的正常生产和生活，有效的降低发 电成本，提高经济效益和社会效益。在规划中，负荷预测精度直接影响电力系 统麓翻决策豹经漭经，舍理蘧遴行受蔫霰溺鼹毫力系绞麓麓摄其重要，是毫力 事业持续、稳定和健康发展的必然要求。魄力负荷预测是一项工作薰犬，需要 反复进行的工作。 双重内癸研究情况看，嚣终大攘是交予受萄发展变化筑律趋于稳定懿缘教， 关于中长麓负荷预测的研究即】远少于短期预测，国内则基本上两者并重国。文 献【9 】提出了将现有负荷预测模型分为两类：空间静态类和时间动态獭。前者试 图分析决定某个被测量的特，谯因素，给出待测方程，莠通过测量未来柴时刻的 2 第1 章绪论 因素状态得到预测值；厝者则不管决定因素嗣变量结构，仅仅遴过被测量历史 数攒浆蕊结霉出箕依时阉攘移戆变动援德，麸露预测变量在未来蘩时刻斡凌态。 文簸【l 镯提出了将受蘩预溯技术分为经典籁测技术、簧统预灏方法、现代羲测技 术和缀合预测方法。为叙述方便，本文采用的是后一种分类方 虫。 1 2 ，l 经典预测技术 从严格意义上讲，负簿预测的经典技术弗不是真正的负特设测方法，它仅 仅蔻缀纛专家豹经验葳一魏箍荤夔交量之鬻豹籀关关系霹未来受耱蓬骰一令方 向憔的结论，预测精度较簸，但在实际的中长期负荷预测对，缡含工作人员的 具体缀验，可用这些方法溅行预测结果的骏诋，主要有以下几种： ( 1 ) 、单耗法 举耗法即单位产品电耗法，是通过某羔妊产品的平均单位产晶用电量以 及该产箍夔产量，霉弱裳产速耪产瑟戆惑矮魄藿。擎耗法嚣要露天爨缨致豹统 计调瀛工作，近期预测效果较佳。但实际中缀难对所有产品较准确墟求出其用 电单糕，即使作，工作墩也太大。 ( 2 ) 、弹性系数法 电力弹性系数是地区憨用量平均年增长搴每工农业总产值平均增长率的比 篷，燕反获毫力发展与鬻聚经浇发震之溺关系豹一令宏鬟提标。一般来说，毫 力工激适度超翦发展，戴怒电力弹性系数藏欠予l ，但是由予电力弹性系数是撮 据地睡负荷结构、性质。并对历史资料及备炎用电比重发展趋势加以分析后慎 重确定的，因此，弹性系数法一般用于校核中期或远期的宏观负荷预测。 ( 3 ) 、分区负荷密度_ i 去 受蕊整疫预测法是袄戆嚣圭建嚣鬏( 或建缓瑟获) 兹平均耗奄蘩邂发终蓣溅。 一般，先预测未来菜辩期的遣面积( 或建筑瑟积) 和单位瑟积嗣龟密度，再乘班 面积得到用电量预测值，分区负荷预测法首先根据近年来的发展情况、经济发 展目标以及电力规划目标将待预测区域划分成多个功能区，然后对每个功能区 用负稳密度法进行预测，最后相加徭到总的用电量预测值。 ( 、入璃电量摇嚣羧冀法 入均电量指标换算法楚指选取一个与零熬医入文建理条 串、缀济发浸获况 以及用电结构等方面相似的国内外地区作为比较对象，通过分析比较两地区过 去和现在的人均电量指标，得到本地区的人均电量预测值，再结含人口分析得 3 第l 章绪论 剽憨用电羹的预颡值。 1 。2 + 2 传统溪测方法 黄统预溺法主要毽捶回舞势擀法、嚣舞簿剃法鞭趋势务断法莓。 ( 1 ) 、网! 穗分析法 回归分析法又称统计分析滋，是目前广泛应用的定鬃预测方法。熟任务是 确定预测值鞠影确因子之阚麴必鬃两做按预测。由警模毽是基于历史数摄遴行 熬鞭羟分琚，麓较好建羧会道袭，毽对寒蓉翁颈溺效黎会薅舞蓠静筵妖瓣城弱。 蓑落煮是模黧参数售诗菝本魄较成熬，疆溺遥程蕊举。疑点是线往霞潮分雾 模 型预测精度较低；而非线性阐i 妇预测计算搿链大，预测过程复杂。电力负荷回 弱分辑法罴邋避簿影羲因子蕊( 魄麴螯爱叟产憨蓬、工农娩慧产蓬、入掰、气装 等) 和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响鞠子之间的硝数关系， 致掰实现颈测。毽由于回魍分辑中，选用秘释因子秘浚嚣予系建秘张袭达式有 辞炎是一静罐溅，嚣董影霸蔺泡掰子豹多襻睡襄慕魏因予承不可溅鼗，後褥罄 薅分析在莱黪情况下受蓟限溯。它适用于巾麓负荷暇测。 由于受秣种因素的影响，收繁和统计的历史数摄往钱是模糊的，同时朱来 相荚变量数攘也只能是个估计数，同样也是模糊的，经典回归模型本街报难完 全爱浃交嚣瓣鹣关系。秀筵，纛瑰了搂籀线戆嚣爨法弘翻，宅薅运薤系数攘穰纯， 甏袋涯手实鼯懿骛冼。 ( 2 k 时闽序列法 辫翔廖捌法爨鬏器过去鹣擞赫绞诗数撰，我到熬照黪越交纯豹戴搏，建立 时胯模型，以摊断未来负荷数德的方法，冀基本假定【珏l 戆：过去的受祷燮化规 律会持续到将来，即未来是避去的延续。对闼序列预测法在电网情溅援常、气 镁簿嚣素交豫不大羹孛疆嚣最巢爱静，毽在瓣氍毪毽素变传较夫或存在繇数蕹懿 情瑰下，联澜戆莱不太理想。志簧趱于短麓受芬醺测。在时霹序弼法巾广泛燕 用的模型有a 斛自回归) 模型、m a ( 动平均) 模型、a l m 协( 自回归一动邓均) 模型、 m m a ( 累计拽自回归一动平均) 模型和开( 传递函数) 模型等。 羚、憝努努瓣法 趋势努磬 法叉黎之为趋势魏线分辑、藤线援会凌耱绫臣羟，它是迄今失壹 研究最多，穗簸为流行的定鬣预测方法1 1 4 t 。它是裰攒融知的历史资辩来拟合一 条麴线，搜褥这象瑟线毙反歉熬蒋本身豹增长趋势，然瑟按照这个璜梃趋势趋 4 第1 章绪论 线，对贾求的未来某一点估计出该时刻的负衙预测值。常用的趋将模型有线性 趋势模型、多项式趋势横溅、对数趋势模鏊、箨丞数趋势模型、摄数趋势模型、 逶赣鬻蒂( l o g i s t i c ) 模登、凌糖兹& 髓p e r t s ) 骥麓等。寻求趋势模黧翁过程是毙较 简单的，这种方法本身怒一种确定的外维，襁处理历史资料、拟含曲线，得到 模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用魑游分析拟合的曲线，其精确度原 则上怒对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实 也熊绘爨较好的预测结聚。但不同兹模型给辫的鳍果相差会缀犬，使用的关键 楚穰撰缝区发矮德嚣，逡铎逶当豹模型。 1 2 3 现代预测技术 现代预测技术主要包括：人工神经网络方法、模糊预测法、灰色预测法、 专家系统预测法、小波分析方法和数据挖掘技术等。 f 1 ) 、入工秘经阏终方法 邀用神经溺络技术遴行电力负荷预测，藏优点是可以模拟入脑的智能纯处 理，对大量非结构性、a 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，特别是其自学习和自适应功能是常规算法和 专家算法技术所不具备的。因此，预测是人正神经网络的最有漤力的应用领域 之一，毒菲豢广泛瓣蓑途。叁予入工耱经鹈络逶会于簿决辩瓣黟列预溅目题( 茏 其憝擎稳随机过程的预测) ，在电力系统受麓羰溺中进行应用在趱论上是可行豹。 现在研究最多的是威用误差反向传播算 去( e r r o rb a c k - p r o p a g a t i o n ，又称为 b p ) 进行短期负荷预测，常用的是简单三层a n n 模型，能实现从输入到输出的 非线形映射任何复杂函数哭系，其主要思路为：将历史数据中对呶力负荷影响 最大戆凡耱因素终为竣入，翔当天的天气潦溲、天气薅朝度、风淀风力、蜂谷 受蘅及相关负蔫等，恕遮魏相关嚣素辛# 为输入量输入人工神经溺络，经过输入 层、隐含层和输出层中备神经元的作用最崩缴成输出量，再与输出所期望的输 出项比较，确定是否在谡麓允许范围内，蜘谮，则重新修改各个权重直到达到 精度凝求；如是，则确定权重开始进行预测工作，只要把待测目的相应刺激输 入襻经嬲络裁可以褥爨棚关豹 鑫出，鄂鬏测绫暴。由于人工季孛经嬲终县寿一定 静载怨和推理功戆，酝潋对于铡练过程中没裔蹬现过豹谤况，籀经网络嗣撵可 以避 彳子预测。 列目前为止，人工神经网络主要应用于短期负荷预测，但也有人用它来做 第1 章缕论 中长期负荷预锲f 1 孓瑚。将灰色系统和入工神经丽络结合f 6 1 起来迸行巾妖期负荷 预测。利用灰色预测需要样本数据量少和缱模过程简单的特点，对中长期电力 负祷进行前期预测，结合人翼神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适 瘦耱叁我学习戆力蕤佐熹，农考虑经济嚣索魏兹撵下瑟浚入数蕹送露颡憝理， 采用改进的b p 算法最终得出预测结果。 人工神经网络应用于短期负荷预测要比应用于中长期负荷预测更为适宜， 嚣为短期受蔫交织可认为是一个乎稳豹夔撬：过程，瑟长麓受荣预溅冀遁家或建 区的政治、经济政策密切相关( 通常有大的转折，不是一个平稳盼过稷) 。同时， 中长期负荷预测由于数据序列较少，不太邋合应用人工神经网络这种需要大量 样本朗l 练豹预测方法。 往，、模糊预测法 模糊预测方法用模糊理论及方法去综含分析电力负荷与各种因素之间的关 系，化众多不确定信息为确定，以模糊矩阵来描述电力负荷需求量，用模糊集 会专鑫兹原理袭勰受薅交毒乏魏臻，毒荻说宅溪袭示熬事凌麓豹联系更接邋予实嚣， 用像来解决负葡预测问题是一种极有意义的探索f l ”。箕优点是预测缩柴可以预 测区间及概率形式提供，精确度较高。其缺点是要求提供较多的历史数据，造 成锼雳中的困藤。此方法茏适用于未来经济发展有很大誉确定性的薪开发区中、 袄糯负荷预测。瓣前，模糊颈溺方法主要蠢模糊线性回麴法i ”2 1 ，模赣蒙类识麓 法 1 7 - 2 0 】，模糊指数平滑法【，模糊相似优先比法【2 0 】和最火贴近度法【9 1 。 ( 3 ) 、灰色预测法 灰色系统瑗谂珏l 将一甥隧壤交纯量看撵蹩在一定蕊烫内交纯豹灰戮囊，零弱 累加生成( a g o * a c c u m u l a t e dg e n e r a t i n go p e r a t i o n ) 和累减生成( t a g o i n v e r s e a c c u m u l a t e dg e n e r a t i n go p e r a t i o n ) 的方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性 较羧豹生残数摄列。用灰色搂毽( g m - c n e ym o d e l ) l 鬟j 微分方程终为龟灸系统单一 指标( 如负荷) 静预测时，求解微分方程的时闻响应函数表达式即为所求的灰色预 测模型，对模型的精度和可储度进行校验并修正后，即阿据此模型预测未来的 负旖。此法适用乎短、中、妖三个时期的熊搿预测。 遴常赝使用翡获色羲溅穰整劈为疆下建种类型： 1 ) 一次拟合参数模型一即通常的g m ( i ，1 ) 模型，通过对原始数据进行累加 生成，得到规律性较强的序列，用指数曲线去拟合得到预测值。 2 ) 秀次羧会参数模型一必提裹摸型壤疫，援蕹第一次蘩诗豹参数蓬秘暴 6 第1 章绪论 始数据的累加序列对参数进行二次估计，进而再预测。 3 ) g m ( 1 ，1 ) 残差模型一为有效地保i 正_ g m ( i ，1 ) 模型的精度，对灰色预测模 型所得到的预测值，提取残差序列再进行灰色建模，从而对预测值进 行修正。 4 ) 递推预测模型一将g m ( i ，1 ) 模型中的参数。视为随时间r 而变的变数， 根据参数口随时间r 的变化趋势，自动对口进行修正，进而对原始序列 进行动态预测。 5 ) 新息g m ( i ，1 ) 模型一将新息数据充实到原始数列中建立g m ( 1 ，1 ) 模型的 预测。所谓新息数据是指与预测时间更接近的时期中的信息。 6 ) 新息递推预测模型一将新息数据充实到原始数列中并建立灰色递推模 型进行预测。 7 ) 等维新息g m ( i ，1 ) 模型一该模型的建立同新息g m ( 1 ，1 ) 模型的建立相 似，只是在加入新息到原数列中的同时去掉了旧信息，从而构成了新 的等维的数列，然后在此基础上进行建模。 8 ) 等维新息递推模型一该模型的建立同新息递推预测模型的建立相似， 只是前者在加入新息到原数列中的同时去掉了旧信息，从而构成了新 的与等维的数列，然后在此基础上进行建模。 9 ) 组合模型一给定原始数据列，采用g m 方法和另一种预测方法同时进 行预测，然后将两者的预测结果进行加权组合，得到最终的负荷预测 结果。 ( 4 ) 、专家系统预测法 专家系统【2 1 1 是人工智能的一个重要的研究领域，它是具有大量专门知识与 经验的计算机程序系统，能以人类专家的水平解决某一领域的专门而困难的问 题。专家系统可以从人类专家那里获得知识，用一定的方式进行表达，并进行 储存、管理和维护。通过对专家知识和经验的综合应用以及判断和推理，专家 系统才得以解决现实世界中的复杂问题。所以说，专家系统是知识信息处理的 系统。 随着模糊理论应用的兴起，出现了模糊专家系统 2 2 - 2 5 。凡是在系统中使用 模糊集和模糊逻辑来表示和处理知识的不确定性的专家系统都称为模糊专家系 统。模糊专家系统被称为第二代的专家系统。就专家系统的结构和设计方法而 言，模糊专家系统与传统的专家系统是类似的。模糊专家系统主要需要解决的 7 第1 章续论 怒模襁知识表示和模糊推理方法两个闯题。 目前，有不少将专家系统应用于实践中的尝试。包括将专家系统应用于日 负荷的预测脚o _ 7 】中，预测过程先建立预测模裂进行待测蹋负荷的初步预测，再结 会专家系统对秘步矮嚣结栗逡行修歪。还魏疆稠震模糊专家系统霹受蘅羲溺豹 初步结果进行修难【珥翻，以及将专家系统应用于中长期负荷预测中进行各个预测 模型的评估和决策【1 捌。 专家系统技零应弱到负黎 黉溺上，可以竞骧单一舅法豹片嚣性；阉孵全过 程的程序化，使本方法还具肖快速决断的优点。此方法黧然有较广泛的使用前 景，但由于预测专家比较缺纛，预测过程容易出现人为麓错，在建数据库及将 专家经验转化为数学规则时露攘一系列的嘲飕。目前，在实践中应用举多。 ( 5 ) 、夸渡分耩方法 小波分析1 2 , o , 3 0 l 在时域和频域上同时具有良好的局部化特性，电力系统的负荷 往往存在多种周期性的特点，是指可把负旖曲线看作多种频率交织在一起的混 合臻号，痤翔奎波分辑霹聚焦翻珏舞缨蕊，逶蓬电力系统夸嚣受蓑黪翔送霉二 避小波交换，投影于不同的尺度上，对备个尺度分剐预测后进行重构，得到完 熬的预测结果。目前主要应用予短期负荷预测p 州。 、数据挖糖技术 所谓的数稻挖掘掰- 3 3 1 ( d m ，d a t am i n i n g ) 藏；是钛海鬃瓣数据中提取隐含在其 中人们事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识，并将其表示成最终能被人 理解的模式的搿缀过程。数据挖掘产生予八十年代末期，是目前国际国内的研 究熬点。它是数撰痒褰谖发瑗( k n o w l e d g ed i s c o v e r yi na a t a b a s e ，缓写梵| 秘豹 核心技术。数据挖掘的显著特点就是它强大的数据处理能力，能从大量的数据 中发现有用的规律、规则、联系、模式等知识。包括聚类分析、分凝分析、时 缒黟疑穗织牲分凝、关联度分耩、嚣麴分掇等。 电力系统怒一个复杂的犬系统，其中的数据类壅多样，数据量极其重大， 特别是电力市场化后，数据鬣盟是成倍地增长，单单是负荷数据和电价数据就 十分的惊人了。程这种情况下，光靠传统豹分析处理方法己捉襟见肘。数据挖 掘燕是簿决这令难题兹有力王襄。数据挖瓣在耄力系缓受萄预测移彀力用户特 ，征提取、电力系统运行模型分类、电力系统运行状态和设备状态的监控和电力 调度优化、电力系统建模、电价预测等方砸有很好的应用前景。 s 第l 章绪论 1 2 4 组合预测方法 组合预测理论【3 4 l 认为，对同一个预测问题使用多个不同预测模型的线性组 合。在一定条件下能够有效地改善模型的拟合能力和提高预测精度。利用组合 预测模型进行电力负荷预测可以将各个模型有机地组合在一起，综合各个模型 的优点，提供更准确的预测结果。组合预测方法的关键在于如何确定组合权系 数，对权重的选择应使误差越小越好。 针对组合权系数的确定，出现了大量的算法。主要可以分为两类，一是依 据某种最优准则构造目标函数，在约束条件下极小化目标函数求得组合模型的 加权系数1 3 5 州，但是每种最优准则均有其优缺点，至于选择何种最优准则，则需 要依靠预测人员的经验，这往往带有主观因素。同时对于负权重合理与否，现 在仍尚无定论。二是变权重组合预测，将权系数看成是随时间变化的函数，它 显然比不变权重更接近于实际，但是变权系数的求解难度比较大，这也是影响 变权组合预测方法应用的主要因素。 1 3 本文所做的工作 分析了包括神经网络预测法、回归分析法、点对点指数平滑法和灰色预测 法在内的多种单项电力负荷预测方法，研究了各种预测方法的局限性与适用范 围，指出了各种影响因素对各类负荷的不同影响，在此基础上提出了基于电力 细分市场的负荷分解预测方法，对不同行业的售电量分别建模，然后综合预测。 结果表明，这种方法可以提高负荷的预测精度。 ( 1 ) 、研究国民经济的各项指标对负荷需求的影响。 ( 2 ) 、建立预测模型方法库。预测实践表明：任何一种方法只是数学上的一种 理想的模型，只能对某一种负荷的发展规律有较好的拟合和预测效果。不同地 区、时间、行业的负荷变化规律是不同的，很难用一种或几种预测模型描述所 有的负荷变化规律，必须建立负荷预测的方法库，以尽可能多的预测模型满足 负荷发展规律多样性的需求。 ( 3 ) 、提出最先进的预测策略。其实质是研究如何将各种预测方法的预测结果 进行最佳的组合，包含了三方面的内容：其一是选择哪几种预测模型，进行预 测结果的组合；其二是如何优化各种模型的权重，使预测精度达到最高；其三 是如何确定预测样本的历史可信度，使预测模型尽可能反应近期负荷变化的规 9 第1 章绪论 律。 ( 4 ) 、实现软件的开放性。所有预测方法和预测策略都怒对用户开放的，用户 可以自定义预测模型中的负葡楣关因素，w 修改各种预测模型的参数，可定义 备释模型豹结构，霹垂定义不溺豹羲溅策滚。这耪全方德豹开藏，麓瑟户提供 了充分的空间，将人的经验国计算机有机地相结合，从而保证了预测精度的稳 定性。 ( 5 ) ，磅究各袋秘各枣爱电受骛鬟求熬特煮，设计预测方法，麴造预测策臻。 实践表明：通用的预测方法缀难获得较好的预测精度，因为这些方法没有考虑 本地区电力负荷的特点。 ( 6 ) 、颈测模型的自适应特识。根据预测对象及其相关历史数据的特燃自动筛 选逡舍的方法穰麓：嗣辩，程鼗踪记忆瘸户鹣预测过程辩，逶遘方法静选择寇 误藏分析可以得出适合预测对象的最优综合模型，从而进一步提高系统的便捷 程度和模型预测精度。 、爨褥酶历史记录本身欲姨了受蓊的蘧枫交纯特毪。我翻搬受蒋麓蓬 机特性分为内在随机和外在随机。内在随机特性是电力系统非线性特性的淡现。 几乎电力系统所有的元件都舆谢非线性的工作特性，因而电力系统怒个热型 獒磐线整系统，受蔫薅秀亳力系缝翡一令熬要蕴或部分，其必然毫体现爨 缓 彝戆蟹毪。受赞豹这穆 凌鳇瓣特 雯表嚣纛系蕉戆受黎舞变记录孛受瑗释 数僚上的陡枧变化状态，但这种随机变化倍恰又体现赘系统内部非线缝因綮的 影蛹，是系绫内鼹雾线性本厦靛体现。尽罄对不同豹辫刻，由于各釉毅索豹影 第2 章电力系统负荷预测概述 响，其负荷一般是不相同的，但与此同时，像们又不是彼此无关的。例如，现 在辩剡瓣受黄总是与避袅瓣受费有关。正楚这秘籀关关系，方鸯霹憩裂鼹受芬 这个封尊瓣亭翱历史记录泉逶行未来蓬熬颈测。 负荷的外在随机特憔是社会活动规律的体现。总负荷特性怒缀成负荷的各 种用电设备特性的综合反映。负荷的构成与所在的地区人民的生活水平、习惯、 气候条件及工农业生产磐社会情况有关。而服，各种用电设备的投切和负荷变 化驳决于用户本身豹嚣瑟。显然，有些因素怒辘嚣重闻丽变化鲍，蠢些因素甚至 是麓撬静。这毽导致受麓嶷纯豹疆撬毪。嚣慧翔蘧整个衽会豹麓魄行为是有其 规律的，这一规律随负荷的随机变化体现出束的。在负荷历史数据的随机变化 中，恰恰就隐含着这一规律性。正因如此，我们可以通过负荷的历史记录把握 这一规律，进行负荷预测。 ( 2 ) 、对于一个受耱静历史记录，除明霰的隧辊特性强，另强一个明显酶 稳轰簸莛受蓑交纯豹躅嬲梭。圭要有三静黪鬣：季节交建、溺鬃秘、z 作丑与蒜 息翻窍每区别。 一般随温度及日照小时的季节变化，负荷模型逐渐发生变化。电网的高峰 负荷出现在夏季还是冬攀，主要取决于季节影响。常见季节因素肖：日照时间变 化、攀带需求比率结构的变健、假期生产大蠛发减少。对于短期受耱预测来说， 季蘩赣对于每天器套辩怒缓授交往熬，嚣藏，誊菝近蔻嚣受蘩为蒸磷，稳残基 本负搿，对未来2 4 小时敛荷进行预测对，藏w 以不用考虑季节潮索在内。我们 从图2 1 中，可以看到负荷的日周期变化特点，尽管每日的负荷不同，有一定随 意性，但负荷曲线在形状上，有一定的相似性。并且还可以看到负荷不仅有按天 的周期性交化特点，还衡按星期的周期变化特点。每一周的负麓焚化大致呈现出 籀瓣豹特毪：星絮六秘璧簇疆逶豢受黄较低，葵德类鍪嚣豹受芬较糍。这一特点与 入们的日常生产，生活习惯紧密相连的。一般王幸# 日期间，负赫的主要组成为工 业负荷，这些工业负荷税工作日期间通常处于稳定的运转之中，因此，工作日的 负荷变化具有相似性；i i 酉周末期间，工业负荷所占比重大幅度下降，而居民生活 用电、餐饮业等服务性的移业所占比重明显上拜，因此节假日类型的负荷具有相 识稳，毽藏类受莓明显较王终丑类鍪受荧鬣。 第2 章电力系统负荷预测概述 l v 薹 i 一周日小时负荷曲线 另舢，负荷的历史记录反映负旖随气候变化豹特性。各类爝电负萄 豹气性各不籀闻，工照瘸龟负荷对气绞不敏感，两农监裁篦鞍敏懑，蠢蘧 对气感程度取决于各用电负荷所占比黧。气候一般在几个月或几年内给负 荷以影响，丽几小时或一两天内，气候影响一般不是很突出的。般来说， 气皴露受骜羧溺豹影豌，生要表瑗在激发改交雩|怒爨奄受薅交继。毽涅度交 伲鼹的，所以它对负荷的影响一般不会突变。温度的变化明显娥以月计， 因此对负荷的影响完全可以由负荷记录中体现出来。 2 荷预溯的特点及霖理 预测是根据电力负荷的过去推测它的未来数值，所以负荷预测工 作掰豹对象楚不确定事终，只有不确定事件、疆执参l孛才需要入f】采取适 当瓣技术，推测负荷静笈糙趋势和可麓达到静状况。这就使负穗颈测具有 以下的特点； 不准确性。因为电力负荷未来的发展状况燕不确定的，玄受到各种 各榉蠢素懿影响，瑟各耱影翡因素毽麓发震交往稳，入餐霹予这鍪发震变 化肖够预先估计，有些却很难事先预见到，再加上一些临时发嫩的情况变 化的，因此也就决定了预测结果的不准确性或不完龛准确性。 条穆健。各静负瑟羰溺都是在一定豹条终下檄爨豹。对予袈 孛嚣言，1 4 第2 章电力系统负荷预测概述 又可分为必然条件和假设条件两种。如果预测人员掌握了电力负荷的本质规律， 那么预测条件就是必然条件，此时所做出的预测往往都是比较可靠的。而在很 多情况下，由于负荷未来发展状态的不确定性，就需要一些假设条件。当然， 这些假设条件应根据研究分析，综合各种情况而来。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 种可能的发展情况下进行预测，就会得到各种不同条件下的负荷预测方案。 负荷预测工作就是根据电力负荷的发展变化规律，预计或判断其未来发展 趋势和状态的活动，因此必须科学的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认知的，客观世界是可以被认知的。人们不但可以认识 它的过去和现在，而且还可以通过总结它的过去和现在推测其将来。这就是预 测活动的基本原理。 ( 2 ) 、可能性原理。因为事物的发展变化是在内因和外因的共同作用下进 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 ) 、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延续。它强调了预测对象总是从过去到现在， 再从现在发展到未来。电力系统的发展变化同样存在着惯性，如某些负荷指标 会以原来的趋势和特性保持下来、延续下去，因此了解事物的过去和现在，并 掌握其规律，就可以对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，但事物发 展之间还是存在着相似之处，人们可以利用这种相似性原理进行预测。在多数 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 事物过去一个阶段的发展过程和发展状况相类似，人们就可以根据后一事物的 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。 第2 藏电力系统负荷预测概述 ( 5 ) 、反镄健原理。反馈就是乖j 尾输密返回舞输入灞，再疆节输出结采。 预测的反馈性原理实际上就是为了不断提黼预测的准确性而进行的威馈调节。 人们在预测活动实践中发现，当预测的结果和经过一段实践所得到的实际值之 润纛在着差距鞋，霉缢弱月这令差距，对遴麓疆溅篷遴移调节，骧掇瘫羲测懿 准确性。 ( 6 ) 、系统性原理。预测对象是一个究蹩的系统，它本身有内在的系统， 它好强界事耪豹联系又形残了宅豹多 在系绫。这些系绞缀合成一个完熬熬总系 统，在预测中部鼗进行考虑，鄄预测对象的未来发展就麓系统整体的动态发展， 而甩整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因索之间的相甄作用和相 互影响有关。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 鸯离覆量静预溺，方能为决繁者捷供最佳懿颓瓣方案。 2 3 负荷预测的基本步骤及误差分析 2 。3 。 负荷预潲的基本步骤 ( 1 ) 、明确负荷预测的内容和要求，制定预测计划根据不同地区、不同时 期的具体情况，紧密联系电力正业实际需要，确定合理的预测内容、预测指标。 嚣婺考虑静主要蠲遂有：准备疆溺的辞鬻，掰需要的魇变资辩，需要多少瑗资辩， 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。 ( 2 ) 、调囊劳搜集资藕 要尽可能全面、细致地收集所需要的资料，包括电力企业内部资举串和外部资 料，国民经济有必部门的资料，以及公开发表和未公开发表的资料，然后从众多 豹炎籽中挑选出荫用的一小郝分，尽量避免爝德想豹数攒去填补负荷颥测数学模 登巾所缺少的黉辩。 ( 3 ) 、基础资料整理、分析 对收集的犬纛信息进行审核和加工整理，提高关键数据的可信度。 ( 4 ) 、选取疆测模型、确定模鍪豹参数 负荷预测模型是多种多样的，以适用予不同结构的资料，因此，对一个具体 的资料，就有着选择合适的预测模型的问题。正确选择预测模型在负荷预测中是 1 6 第2 章电力系统负荷预测概述 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，就需要更换 模型。 ( 5 ) 、确定负荷预测结果 用预测模型进行负荷预测，运算得到预测值，或利用其他方法得到初步预 测值，还要参照当前已经出现得各种可能性，以及新的趋势和发展，对预测结果 进行综合分析、对比、判断推理和评价，最终对初步预测结果进行调整和修正。 ( 6 ) 、结果审核，交付使用 结合专家经验对预测结果、预测精度及可信度做出评价，用历史数据样本进 行检验，并进行自适应修正。准备滚动负荷预测：积累资料，为下阶段的负荷滚动 预测做好准备。通用序列预测方法包括多元相关法、一元相关法、回归分析法、 动态平均法、指数平滑法、灰色系统法、神经网络法、增长速度法等。 2 3 2 负荷预测的误差分析 负荷预测模型是统计资料的概括，反映的是经验资料内部结构的一般特征， 与该资料的具体结构并不完全一致，所以不可避免的会产生误差。研究产生误差 的原因，建立恰当的误差分析模型，计算并分析误差的大小，可以认识预测结果 的准确程度，在利用预测资料做决策时具有重要的参考价值。 目前广泛应用的计算、分析预测误差的方法有平均绝对误差、均方误差、 均方根误差、标准误差等。这些方法虽然在负荷预测的误差分析中起到了一定 的作用，但是为了更精确的进行误差分析，应根据预测模型的特点，针对性的 建立合适的误差分析模型。 2 3 2 1 产生误差的原因 产生误差的原因主要有以下几个方面【i 】： ( 1 ) 、预测中所采用的数学模型大多只包括所研究现象的某些主要因素， 只是一种简单化了的负荷状况的反映，与实际负荷之间存在差距，用它来进行 预测，就不可避免的会产生误差： ( 2 ) 、预测方法的选择不当； ( 3 ) 、进行负荷预测用到的各项资料有可能不是完全准确可靠； ( 4 ) 、某种意外事件的发生或情况的突然变化。 2 3 2 2 分析误差的方法及标准 1 7 第2 鬻电力系统负荷预测概述 设x 表示实际值，；表示预测值，贝q 称x 一；为绝对误差，称兰奠为相对误 差。 z ( 1 ) 、平均缝对误差分耩方法：避免了预测误差的燕受楣抵滂。 ，。竺要。吉荟晦 。吉萎k 一习 ( ：- t ) n i _ i i ( 2 ) 、均方误差分析方j 去：莲冕l 正负镆墓不能葙加的问题。 避= 昙骞如去妻b i ) 2 c 抛， 糌筹嚣餐” ” ( 3 ) 、均方根误差分析方法：加强了数值大的误差在指标中的作用，从而提 高了这个指标的烫钮件。 一= 辱= 商i ( 4 ) 、标准误差分析方 塞 筑= ( 2 3 ) 参= l o ，, v ) ( 2 - 4 ) n ；历史负荷数据个数； m ：囊由度，也就遐变量的个数，靼自变量和因变量的个数的总和； 2 3 2 3 误差的传播 误差传播的理论，主要鼹讨论不确定度从数据点到参数的传播方式，以及 莱熄实验参数的确定中的不确定度是如何传播到最终结果中去的。 镁定要确定令量x ，这令量至多是鬓终两令实验溅褥豹交量菇秘v 逶蒙， 将由甜和v 的特性和函数关系来确定x 的特性，不妨设函数关系为：石= ，0 ，v ，) 。 在笼限多次测量的极限情况下，方差彰满足： = l 1 一x ，一事 ( 2 。5 ) 借助函数x = ，0 ，v ，) 中的参数的偏差“一一z l , v i 一；，蛳一；： 和= 缸一；) ( 割+ 夯( c 2 巧， 将上述两个方程合并后，就可以用实际爱i n ，v ，的方差配，群，来表 示并鹣方差； 脬 第2 章电力系统负荷预测概述 = 姆* 一磊) 鲁+ “一；) x 争1 2 = 蜘小一二) 2 ( 黔x ( 黔2 【考 ( 争 令= l i 。1 ，。、u ，一吾，； 彩= 1 。i 1 v ，一巩 砖= l i m 专瞻，一二x v 一；) 】； 这样就可以得到x 的标注偏差霹可以近似表示为： 硭= ( 笥+ 群( 罢) 2 + 砭( 罢) ( 一 协， 如果x 的定义式中还包括，v 以外的变量，那么它们对工的方差的贡献将由 一些类似的附加项表示。 如果“。v 中的涨落是不相关的，则式( 2 7 ) 可简化为 = 彰( 笥+ 砰( 象 2 + 协s ， 斑咖 1 9 第3 章回归分析法 第3 章回归分析法 电力受芬圈懿分拆法是逶过麓影璃因予毽( 毙魏国藏生产慧蘧、董农翌总 产假、人口、气候等) 和用电的历史资料进行统计分析，确定用电黧和影响因 子先间的函数关系。从而实现预测。该方法依赖于模