（电力系统及其自动化专业论文）电网规划中长期负荷预测技术的研究.pdf

r e s e a r c ho nt e c h n i q u e so fm e d i u ma n dl o n gt e r ml o a df o r e c a s t i n gf o r p o w e rg r i dp l a n n i n g b y m a ol i f a n b e ( c h i n at h r e eg o r g e su n i v e r s i t y ) 2 0 0 5 m s ( h u n a nu n i v e r s i t y ) 2 0 0 8 ad i s s e r t a t i o ns u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o r t h ed e g r e eo f d o c t o ro fe n g i n e e r i n g a u t o m a t i o no fe l e c t r i cp o w e rs y s t e m i n t h e g r a d u a t es c h o o l h u n a nu n i v e r s i t y s u p e r v i s o r p r o f e s s o ry a o j i a n g a n g m a r c h ，2 0 1 1 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得 的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个 人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承 担。 作者签名： 彩昼俨 日期：矽年j 月，7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和 借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“) 作者签名： 导师签名： 日期：渺，年f 月7 日 日期：弘，1 年r 月，7 日 博 ：学位论文 摘要 电网规划是电网建设的依托，负荷预测是电网规划的基础，研究电网规划中 长期负荷预测技术具有重要的实用价值和理论意义。本文在分析中长期负荷预测 特点、内容及预测步骤的基础上，结合当前研究现状，对目前研究中存在的问题 进行阐述。围绕中长期负荷预测工作中数据预处理、线性回归局限性、冗余信息 分量剔除、负荷预测模型筛选、组合预测建模新思路及预测结果协调等问题展开 分析与研究，具体工作如下： 由于中长期负荷预测的小样本特点，在规划基础资料的收集与整理过程中， 个别历史样本的缺失或异常将对预测模型的效果产生重要的影响。针对传统异常 数据辨识和缺失数据填补方法的不足，提出了基于t 2 椭圆图的异常数据识别和基 于最小二乘支持向量机的缺失数据填补方法，并通过稳健回归减小负荷异常对模 型预测精度的影响，改善传统电网规划中异常数据辨识与缺失数据填补效果。 通过多元线性回归建立中长期负荷预测模型时，变量之间的多重相关将严重 破坏预测模型的稳健性。针对电网规划负荷样本个数较少及自变量存在多重相关 性时，难以有效地通过多元回归分析建立预测模型的问题，引入偏最小二乘回归 分析理论，并详细推导了该算法的简化建模步骤，以改良传统回归分析在负荷预 测工作中的适用范围。 针对通过偏最小二乘回归建立中长期负荷预测模型时，因模型成分对变量系 统的解释能力不均衡而影响预测精度的问题，将一种改进后的正交信号修正法与 偏最小二乘回归相结合，去除冗余正交信息，在有限成分中最大限度提高成分解 释能力，提高负荷预测模型预测精度。 剔除可靠性不高、冗余、效果较差的预测模型，是提高中长期负荷组合预测 精度的有效途径之一。针对目前负荷预测模型筛选手段匮乏的问题，提出一套预 测模型筛选步骤，从预测模型协整检验、最优组合存在判定和冗余模型检验三方 面对各负荷预测模型进行筛选，并结合电网规划实际情况，分析了各筛选环节的 优先性。 实际负荷预测工作中，每种预测模型的精度均随时间而改变，而传统组合预 测中权系数的分配依赖预测方法，以致模型不能很好反映负荷发展变化规律。针 对于此，提出了基于诱导有序几何加权平均算子和加权马尔可夫链的新型组合预 测模型。根据每种单项预测模型在各年份上预测精度的高低顺序对其赋权，摆脱 了权重对各预测方法的依赖，实现组合预测模型中权系数与拟合精度在任一时点 上的相关性，并通过加权马尔可夫链定性推测出预测年份上各单项预测方法的预 n 电刚规划中k 期负荷预测技术的研究 测精度状态，确定其在预测年份的权系数进而预测。 负荷协调问题广泛存在于负荷预测工作中，围绕电网规划中普遍存在1 维2 级协调问题及2 维2 级协调问题，提出了一种负荷预测结果协调思路。在协调过 程中，以全局相对修正量平方和最小为前提，在最小化修正的同时，实现总需求 与子需求预测结果的统一。 关键词：中长期负荷预测；异常数据；缺失数据；偏最l j 、- - 乘；正交信号修正； 模型筛选；组合预测；负荷协调 i l l 博十学位论文 a b s t r a c t p o w e rg r i dp l a n n i n gi st h eb a s i so fp o w e rg r i dc o n s t r u c t i o n ，l o a df o r e c a s t i n gi s t h eb a s i sf o rp o w e rg r i dp l a n n i n g ，s ot h er e s e a r c ho nt e c h n i q u e so fm e d i u ma n dl o n g t e r ml o a df o r e c a s t i n gf o rp o w e rg r i d p l a n n i n gh a si m p o r t a n tp r a c t i c a lv a l u ea n d t h e o r e t i c a l s i g n i f i c a n c e t h i sp a p e rb a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c s ，c o n t e n ta n d p r e d i c t i o ns t e p so fm e d i u ma n dl o n gt e r ml o a df o r e c a s t i n g ，c o m b i n e dw i t ht h e r e s e a r c hc u r r e n ts t a t u s ，d e s c r i b e st h ep r o b l e mo fl o a df o r e c a s t i n gs t u d yn o w a d a y s w o r ka r o u n dm e d i u ma n dl o n gt e r ml o a d f o r e c a s t i n gd a t ap r e p r o c e s s i n g ，l i n e a r r e g r e s s i o nl i m i t a t i o n ，r e m o v i n gt h er e d u n d a n ti n f o r m a t i o n c o m p o n e n t ，l o a d f o r e c a s t i n gm o d e ls e l e c t i o n ，n e wc o m b i n a t i o nm o d e la n dc o o r d i n a t i o no ff o r e c a s t i n g r e s u l ti sd i s c u s s e d a sas m a l ls a m p l eo fm e d i u ma n dl o n gt e r ml o a df o r e c a s t i n g ，i nt h ep r o c e s so f b a s i cd a t ac o l l e c t i o na n ds o r t i n g ，s o m em i s s i n go ra b n o r m a ls a m p l e sw i l lh a v eam a j o r i m p a c tt ot h ee f f e c to ff o r e c a s tm o d e t oi m p r o v et h et r a d i t i o n a lm e t h o do fa b n o r m a l d a t ai d e n t i f i c a t i o na n dm i s s i n gd a t af i l l i n g ，t h i sp a p e rp r o p o s e sa g r a p hb a s e do nt 2 e l l i p s et oi d e n t i f ya b n o r m a ld a t aa n ds u p p o r tv e c t o rm a c h i n em e t h o dt of i l lt h e m i s s i n gd a t a , b e s i d e s ，r e d u c en e g a t i v ee f f e c to fa b n o r m a ld a t at h r o u g ht h er o b u s t 噜 r e g r e s s i o n w h e nm e d i u ma n d l o n g t e r ml o a d f o r e c a s t i n gm o d e le s t a b l i s h e dt h r o u g h m u l t i p l el i n e a rr e g r e s s i o n ，t h em u l t i p l ec o r r e l a t i o n sb e t w e e nv a r i a b l e sw i l ls e r i o u s l y u n d e r m i n et h es t a b i l i t yo fp r e d i c t i o nm o d e l s t oi m p r o v et r a d i t i o n a ll i n e a rr e g r e s s i o n m o d e l i n gi n e f f i c i e n t l yi ns i t u a t i o no fl e s ss a m p l e so rm u l t i p l ec o r r e l a t i o n ，t h i sp a p e r i n t r o d u c e st h ef u n d a m e n t a lt e n e t sa n dd e t a i l e dc a l c u l a t i n g s t e p so fp a r t i a ll e a s ts q u a r e m e t h o dt oa m e l i o r a t et h ew o r ks c o p eo fl i n e a rr e g r e s s i o ni nm e d i u ma n dl o n gt e r m l o a df o r e c a s t i n gp r o c e s s t od e c r e a s en e g a t i v ee f f e c to fc o m p o n e n t si m b a l a n c e e x p l a n a t o r ya b i l i t yt o v a r i a b l es y s t e ma sl o a df o r e c a s t i n gm o d e lb u i l tt h r o u g hp a r t i a ll e a s ts q u a r er e g r e s s i o n ， t h ev i e ww h i c hc o m b i n e dp a r t i a ll e a s ts q u a r em e t h o dw i t ht h ei m p r o v e do r t h o g o n a l s i g n a lc o r r e c t i o nw a sp r o p o s e d t h em e t h o dc a ni m p r o v ef o r e c a s t i n ga c c u r a c yo f p a r t i a l l e a s ts q u a r e r e g r e s s i o ne f f e c t i v e l yw i t he l i m i n a t i n gr e d u n d a n to r t h o g o n a l i n f o r m a t i o na n di n c r e a s e i n gt h ee x p l a n a t o r ya b i l i t yo fm o d e l sc o m p o n e n tu n d e rt h e l i m i t e dc o m p o n e n t sc o n d i t i o n i ti sae f f e c t i v ew a yt oi m p r o v em e d i u ma n d l o n gt e r mf o r e c a s t i n gw i t he x c l u d i n g i v 、 ，幸 电网规划中k 期负衍颅测技术的研究 u n r e l i a b l e ，r e d u n d a n t ，l e s se f f e c t i v ef o r e c a s t i n gm o d e lb e f o r ec o m b i n a t i o n f o rt h e l a c ko ff i l t e r i n gm e t h o d ，af o r e c a s t i n gm o d e ls e l e c t i o ns t e p ，t h r o u g ht h r e ea s p e c t s c o i n t e g r a t i o nt e s t ，o p t i m a lc o m b i n a t i o nd e t e r m i n i n ga n dr e d u n d a n c yt e s ti sp r o p o s e d c o n t a c tw i t ht h ea c t u a ls i t u a t i o no fp o w e rg r i dp l a n n i n g ，t h ep r i o r i t yo ft h ef i l t e r i n g p r o c e s si sa n a l y z e d i na c t u a ll o a df o r e c a s t i n gw o r k ，t h ea c c u r a c yo fe a c hf o r e c a s tm o d e lc h a n g ew i t h t i m ew h i l et r a d i t i o n a lc o m b i n a t i o nm e t h o d so fm e d i u ma n dl o n gt e r ml o a df o r e c a s t i n g ， t h ew e i g h tc o e f f i c i e n ti s d e p e n d e n to nt h ep r e d i c t i o nm e t h o d s ，s ot h em o d e lc a nn o t r e f l e c tt h ec h a n g e so fl o a dd e v e l o p m e n t t h e r e f o r e ，an e wc o m b i n a t i o nm o d e lb a s e d o ni n d u c e do r d e r e dw e i g h t e dg e o m e t r ya v e r a g i n go p e r a t o ra n do r d e r e d w e i g h t e d m a r k o vc h a i ni sp r o p o s e d a c c o r d i n gt ot h el e v e lo fa c c u r a c y , t h i sm o d e la s s i g n st h e w e i g h t t oe a c hi n d i v i d u a lm e t h o dt oa c h i e v et h ec o r r e l a t i o nb e t w e e n w e i g h t c o e f f i c i e n ta n df i t t i n ga c c u r a c yi na n yt i m ep o i n t s i n c eo r d e r e dw e i g h t e dm a r k o v c h a i nh a sq u a l i t a t i v e l yf o r e c a s t e dt h ea c c u r a c yo fe a c hm e t h o do ft h et a r g e ty e a r , t h e w e i g h tc o e f f i c i e n tc a nb ed e t e r m i n e df o rf o r e c a s t i n g f o r e c a s t i n gr e s u l tc o o r d i n a t i o ne x i s t si nl o a df o r e c a s t i n gt a s kw i d e l y t h i sp a p e r p r o p o s e sac o o r d i n a t i o no p i n i o nf o rd i m e n s i o n1l e v e l2o rd i m e n s i o n2l e v e l2 m e d i u ma n d l o n g t e r ml o a d f o r e c a s t i n g r e s u l tc o o r d i n a t i o n s i t u a t i o n i nt h e c o o r d i n a t i o np r o c e s s ，t h eo p i n i o nv i e w st h eg l o b a ls q u a r es u mo fr e l a t i v ec o r r e c t i o n a st a r g e t ，a c h i e v et h et o t a ld e m a n da n ds u bd e m a n du n i f i e dw h i l et h ea m e n d m e n t m i n i m i z i n g 。 k e yw o r d s ：m e d i u ma n dl o n gt e r ml o a df o r e c a s t i n g ；a b n o r m a ld a t a ；d a t a m i s s i n g ；p a r t i a l l e a s t s q u a r e ；o r t h o g o n a ls i g n a lc o r r e c t i o n ； c o m b i n a t i o nf o r e c a s t i n g ；l o a dc o o r d i n a t i o n v 博i j 学位论文 目录 学位论文版权使用授权书l 摘j 瑟l l a b s t r a c t i v 目蜀鼍v l 插图索引x 附表索引x l 第1 章绪论1 1 1 课题的研究背景和意义1 1 2 电网规划中长期负荷预测特点、内容及步骤1 1 2 1 中长期负荷预测特点1 1 2 2 中长期负荷预测主要内容2 1 2 3 中长期负荷预测步骤5 1 3 中长期负荷预测研究现状6 1 3 1 研究现状分析6 1 3 2 研究存在的问题9 1 4 本文主要研究内容及创新点1 0 1 4 1 主要研究内容1 0 1 4 2 主要创新点1 1 第2 章中长期负荷预测异常数据辨识与缺失数据处理1 2 2 1 异常数据辨识1 2 2 1 1 异常数据概念及形成原因。1 2 2 1 2 传统异常数据辨识方式。1 2 2 1 3 异常数据辨识基本思想1 3 2 1 4 基于t 2 椭圆图的异常数据查找1 4 2 1 5 基于稳健回归分析的异常数据处理1 5 2 1 6 异常数据辨识算例。1 5 2 2 缺失数据处理1 9 2 2 1 缺失数据概念及形成原因1 9 2 2 2 缺失数据传统处理方式1 9 2 2 3 基于最小二乘支持向量机的缺失数据填充思路2 0 2 2 4 最小二乘支持向量机的原理2 0 2 2 5 缺失数据处理算例2 1 v i 电网规划中 = 期负衙预测技术的研究 2 3 本章小结2 3 第3 章基于偏最, j 、- - 乘回归分析的中长期负荷预测2 4 3 1 引言2 4 3 2 多元线性回归模型2 4 3 2 1 回归模型的数学表达2 4 3 2 2 回归系数的估计。2 4 3 3 多重相关性的含义2 5 3 4 多重相关性形成的基本原因2 6 3 5 多重相关性的诊断2 6 3 6 多重相关性的危害2 6 3 7 处理多重相关的方法2 7 3 7 1 偏f 检验2 8 3 7 2 前向选择变量法2 9 3 7 3 后向删除变量法2 9 3 7 4 逐步回归法2 9 3 7 5 变量筛选方法的缺陷2 9 3 8 偏最小二乘回归分析模型3 0 3 8 1 主成分分析。3 0 3 8 2 典型相关分析3 1 3 8 3 偏最小二乘回归3 1 3 8 4 基于偏最小二乘回归分析的中长期负荷预测算例3 4 3 9 本章小结4 3 第4 章正交信号修正法对负荷预测的修正处理4 4 4 1 问题的提出。4 4 4 2 正交信号修正法4 4 4 2 1 正交信号修正法的基本思想及实现步骤4 4 4 2 2 改进的正交信号修正法一4 5 4 3 基于正交信号修正法偏最小二乘回归的中长期负荷预测算例4 6 4 3 1 原始数据。4 6 4 3 2p l s 回归模型4 8 4 3 3 利用o s c 对数据进行预处理4 8 4 - 3 - 3 建立o s c p l s 预测模型51 4 3 4 相关系数分析。5 3 4 3 5 成分解释能力分析5 3 4 3 6 成分分析5 4 v h 博i j 学位论文 4 3 7 预测结果分析5 6 4 4 本章小结5 7 第5 章中长期负荷预测中预测模型筛选策略5 8 5 1 引言5 8 5 2 预测模型协整性筛选5 8 5 2 1 协整基本概念。5 8 5 2 2 平稳性检验5 9 5 2 3 协整检验6 0 5 3 预测模型最优组合存在判定及筛选6 0 5 4 预测模型冗余性筛选6 2 5 5 预测模型筛选步骤6 3 5 6 算例分析6 4 5 6 1 原始数据：6 4 5 6 2 平稳性检验6 4 5 6 3 协整检验“6 5 5 6 4 最优组合存在检验6 6 5 6 5 冗余性检验6 6 5 6 6 筛选优先性考虑6 6 5 7 本章小结一6 7 第6 章中长期负荷预测中组合预测模型新方法6 8 6 1 弓i 言。6 8 6 2 传统中长期电力负荷组合预测模型分析6 8 6 3 新型中长期电力组合预测模型6 9 6 3 1i o w g a 定义6 9 6 3 2 加权马尔可夫链一6 9 6 3 3 组合预测模型的建模思路及步骤7 0 6 4 组合预测模型分析7 2 6 4 1 新型组合预测模型与传统组合模型的关系7 2 6 4 2i o w g a 算子的特点7 2 6 5 算例分析。7 3 6 5 1 原始数据7 3 6 5 2 建立单项预测模型及各组合预测模型7 3 6 5 3 预测效果分析7 5 6 6 本章小结7 7 第7 章中长期负荷预测协调思路7 8 v i i i 乜网j = ! l ! 划中k 期负荷预测技术的研究 7 1 电网规划中负荷预测的不均衡现象7 8 7 2 不均衡现象原因剖析7 8 7 3 协调基本理论7 9 7 3 1 负荷预测协调定义7 9 7 3 2 负荷预测协调问题类别7 9 7 41 维2 级负荷预测协调问题7 9 7 4 1 问题表述7 9 7 4 2 协调思路8 0 7 4 3 算例分析8 1 7 52 维2 级负荷预测协调问题8 2 7 5 1 问题表述8 2 7 5 2 协调思路一8 3 7 5 3 算例分析8 5 7 6 本章小结8 8 结论与展望8 9 参考文献。9 1 附录a 攻读学位期间所发表的学术论文1 0 1 附录b 攻读学位期间参与的科研项目与科研成果。1 0 2 j 1 9 i ：谢1 0 3 i x 博 j 学位论文 图 图 图 图 图2 1 图2 2 图2 3 图2 4 图3 1 图3 2 图3 3 图4 1 图4 2 图4 3 图5 1 图6 1 图6 2 插图索引 某城区夏季典型日负荷特性3 某城区冬季典型日负荷特性3 某城区历年最大负荷利用小时数3 电网规划中长期负荷预测步骤。6 两种情况下的负荷异常数据( 左为情况1 ，右为情况2 ) 1 2 传统电网规划中负荷异常辨识方法示例1 3 原始历史数据的t 2 椭圆图1 7 核实后历史数据的t 2 椭圆图。1 8 t d u l 平面图4 0 t 2 u 2 平面图4 0 实际值拟合值比较图4 2 未修正t l u 1 平面图5 5 经过o s c l 次修正后t l u 1 平面图。5 6 经过o s c 2 次修正后t 1 u l 平面图5 6 预测模型筛选流程。6 3 组合预测模型流程图7 2 各组合预测模型拟合效果图7 5 x 电网规划中长期负荷预测技术的研究 附表索引 表1 1某省负荷历史数据汇总样式2 表1 2 某省分年度全社会用电量预测结果4 表1 3某省各地市分年度全社会用电量预测结果4 表1 4 某省分年度最大负荷预测结果4 表1 5 某省各地市分年度最大负荷预测结果5 表2 1湖南省某县1 9 9 0 2 0 0 5 年社会经济指标及全社会用电量1 6 表2 2 主成分计算结果1 6 表2 3各历史样本对主成份u l 、u 2 的a c r 1 7 表2 4t 2 椭圆图与传统方法的辨识效果1 8 表2 5 基于最小二乘回归模型和与稳健回归模型1 9 表2 6 湖南省某市1 9 9 6 2 0 0 5 年社会经济指标及全社会用电量2 2 表2 7 采用l s s v m 得到的拟合结果2 2 表3 1湖南省某地区1 9 9 0 年一 2 0 0 1 年社会经济指标及全社会用电量3 4 表3 2 全社会用电量与影响因素的相关系数3 4 表3 3自变量膨胀系数v i f 诊断3 5 表3 4 成分解释能力分析3 8 表3 5 变量投影重要性指标。3 9 表3 6 成分t l , t 2 与n 1 ，u 2 的计算结果表4 0 表3 7回归方程拟合质量分析4 1 表3 82 0 0 2 年地区社会经济指标。4 2 表3 9 三种模型预测结果4 2 表4 1 湖南某地区1 9 9 0 年 - 2 0 0 1 年社会经济指标及全社会用电量4 7 表4 2自变量膨胀系数诊断4 7 表4 3 全社会用电量与影响因素的相关系数4 8 表4 4 经过o s c1 次修正后的自变量数据4 9 表4 5经过o s c2 次修正后的自变量数据5 0 表4 6 修正前后原始数据因变量与自变量的相关系数。5 3 表4 7 修正前后模型成分的解释能力5 4 表4 8 修正前后模型成分分析5 5 表4 93 种模型预测结果5 6 表5 1多预测模型对华东某地区负荷预测结果。6 4 x l 博 ：学位论文 表5 2 平稳性检验结果一6 5 表5 3各模型残差平稳性检验结果6 5 表6 13 种预测模型1 9 9 0 2 0 0 1 年全社会用电量拟合结果7 3 表6 2 三种组合预测模型表达式7 4 表6 3组合预测模型1 9 9 0 2 0 0 1 年全社会用电量拟合结果7 5 表6 4 各步长马尔可夫链的权重7 6 表6 52 0 0 2 2 0 0 4 年各单项预测模型的预测精度状态排序结果。7 6 表6 62 0 0 2 n 2 0 0 4 年各单项预测模型预测结果7 6 表6 72 0 0 2 - - 2 0 0 4 年各组合预测模型预测结果7 7 表7 11 维2 级负荷预测协调问题表述8 0 表7 2 湖南某市负荷预测结果8 1 表7 3湖南某市负荷预测协调结果。8 2 表7 42 维2 级负荷预测协调问题表述8 3 表7 5湖南某市负荷预测结果8 5 表7 6 湖南省某市负荷预测协调结果8 7 x 博卜学位论文 第1 章绪论 1 1 课题的研究背景和意义 在经济迅速增长的今天，电网建设与社会经济增长之间的矛盾日益突出【。 供电能力不足、电网结构不合理、可靠性不高以及电能质量问题等一直是困扰电 网运营的结症所在，也是电网发展前进的推动力。电网规划是电网建设的重要依 托及先决条件【1 _ 9 1 ，其规划质量将严重影响电网安全稳定运营。近几年来，国家 电网公司和南方电网公司对规划工作高度重视，明确指出各级电力部门需严格把 关、逐步提高电网规划水平，以期利用有限资金，最大限度改善电网运营环境。 中长期负荷预测是电网规划的基础 1 0 _ 1 3 j ，其重要性不仅体现在电网现状分 析、电力需求预测等规划过程中，而且对电力电量平衡、主变定容选址、网架规 划等环节具有重要的理论支撑作用。可以说，中长期负荷预测贯串于规划工作始 终，预测水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。 准确、可靠的中长期负荷预测是提高电网规划水平的重要前提，科学、实用 的电网规划是电网建设的先决条件，安全、稳定、坚强的电网环境是社会经济快 速发展的重要保障，可以设想，在以后的电网规划编制过程中，必然对负荷预测 水平提出更高的要求，因此，研究电网规划中长期负荷预测技术具有重要的实用 价值和理论意义。 1 2 电网规划中长期负荷预测特点、内容及步骤 1 2 1 中长期负荷预测特点 以年为预测单位，为远景电网规划而作的负荷预测称为长期负荷预测( 1 0 2 0 年或者更长) ，为中期电网规划而作的负荷预测称为中期负荷预测( 1 - 5 年) 。 电网规划中长期负荷预测除具有电力负荷预测共性外，还具有其自身特点。 ( 1 ) 预测样本量较少，在预测模型的选择上有一定的局限性。电网规划中通 常完整的负荷样本量很少超过1 5 年，大部分1 0 1 5 年左右，甚至是少于1 0 年， 因此，在选择中长期负荷预测模型时，宜尽量回避对样本数据量要求较高的预测 模型，充分挖掘小样本历史资料中蕴藏的负荷发展变化规律。 ( 2 ) 预测时间跨度大，间隔至少为一年，所以，中长期负荷预测主要与长期 性影响因素( 如产业结构调整) 相关，短期因素( 如降雨量等) 对此类负荷影响 较小，因此，电网规划中应积极收集政府部门有关经济社会发展规划等相关资料， 正确把握经济社会发展动向，以指导负荷预测工作。 电网规划中长期负荷预测技术的研究 ( 3 ) 预测影响因素较多，包括国家方针、经济发展、土