（电机与电器专业论文）电力系统短期负荷预测及其应用系统.pdf

a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fp o w e rs y s t e m sa n de l e c t r i c i t ym a r k e t ，t h em a n a g e m e n to fm o d e m p o w e r n e t w o r k sb e c o m e sm o r ea n dm o r ec o m p l e t e t h ea p p l i c a t i o no fe m s ( e n e r g ym a n a g e m e n ts y s t e m ) h a s b e e nw i d e l ya p p l i e d s h o r t - t e r ml o a df o r e c a s t i n g ( s t l f ) s y s t e mi s a l l i m p o r t a n tm o d u l eo fe m sa n d c r i t i c a lc o m p o n e n to fe l e c t r i c i t ym a r k e to p e r a t i o ns y s t e m s t u d y i n gt h e o r ya n da l g o r i t h m so fs t l fa n d e m p l o y i n g a l le f f e c t i v ea n da p p l i c a b l es t l fs y s t e ma r cb e c o m i n ga ni m p o r t a n tt a s k t h ea l g o r i t h m so f s t l fa n di t sa p p l i c a t i o ns o f t w a r es y s t e ma r es t u d i e de l e m e n t a r i l yi nt h i sp a p e r a c c o r d i n gt oc h a r a c t e r i s t i c so fs 孔f ，t h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ( a n n ) m o d e li s i n t r o d u c e dt o s t l f i t b r i n g s f o r w a r dan e wm o d e lb a s e do nr e s o u r c e d i s t r i b u t i n gn e t w o r k ( r a n ) ，w h o s e c h a r a c t e r i s t i c sa n dm o d e l i n gc o u r s ea r ed i s c u s s e dt h o r o u g h l y t h em o d e li sf i r s ta p p l i e do nt h ed o m a i no f s t l fa n di sv a l i d a t e dw i t hah i g hp r e c i s i o nb ya c t u a le x a m p l e s ，e x p e r ts y s t e mi si n t r o d u c e dt om o d i f yt h e r e s u l t so f r a na n dh a sa h i g h e rp r e c i s i o n i nt h et h i n go f f l u c t u a t i o no f w e a t h e r a c c o r d i n g t ot h e p r a c t i c a l d e m a n d so fe l e c t r i c d e p a r t m e n t ，a w h o l es t l fs y s t e mb a s e do n d i s p a t c h i n ga u t o m a t i o ns y s t e m f o rd i s t r i c t p o w e rn e t w o r k s i s s u c c e s s f u l l yd e v e l o p e d ，t h es y s t e m i n t e g r a t i n gw i t hd i s p a t c h i n ga u t o m a t i o ns y s t e mh a sa d v a n t a g eo fr e a l - t i m e ，e c o n o m ya n dp r a c t i c a l i t y c l i e n t s e r v e rm o d ei su s e di nt h es y s t e m m ss q ls e r v e rw i t hs a f e t ya n ds t a b i l i t yi s e m p l o y e da s b a c k g r o a n dd a t a b a s ep l a t f o r m c o r ep r o g r a ma n dg u ia r ed e v e l o p e db yc + + b u i l d e r w h i c hi sa no o p a n dv i s u a lp r o g r a m m i n gt o o l ， m u l t i p l em e t h o d s ，s u c ha sl e a s tm e a ns q u a r e s ，l i n e a rr e g r e s s i o n ，t i m es e r i e s ，s i m i l a rd a y ，a r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r k sa n dt h e i rc o m b i n a t i o na r ei n t e g r a t e di nt h es t l f s y s t e m m e t h o dl i b r a r yi sc o m i n gi n t o b e i n g a b u n d a n tf o r e c a s t i n gm o d e l sa n dm e t h o d o l o g i e sa r ep r o v i d e dt ov a l i d a t ed i f f e r e n tf o r e c a s t i n g r e s u l t s i th a sb e e np r o v e db yp r a c t i c a ld a t at h a tt h i ss y s t e mc a nc o m m e n d a b l ys a t i s f yd e m a n d so fl o a d f o r e c a s t i n go fd i s t r i c tp o w e rn e t w o r k sp l a n n i n g ，a n dc a np r e s e n ta c c u r a t ef u t u r el o a dm a g n i t u d e sa n d i n c r e a s e p l a n n e r s w o r ke f f i c i e n c y ，w i t h f r i e n d l y m a n m a c h i n e i n t e r f a c e s ，c o n v e n i e n ta c c e s s e sa n d c o m p l e t eg r a p h i c a lf u n c t i o n s k e y w o r d s ：s h o r t 。t e r ml o a df o r e c a s t i n g ，d i s p a t c h i n ga u t o m a t i o ns y s t e m ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ， e x p e r ts y s t e m 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。 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，可阻采用影印、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( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研 究生院办理。 研究生签名： 趁丛1 日期：2 垂：主：! 乙 k 第一章绪论 l 。1 引言 第一章绪论 电力系统是由电力网和电力用户组成，其作用是尽可能经济地为各类用户提供可靠且合乎 标准要求的电能，最基本也是最重要的是要满足负荷要求。由于电能的生产、输送、分配和消 费是同时完成的，难以大量储存，这就要求系统发电出力随时紧跟系统负荷的变化以达到动态 平衡，否则就会影响供用电的质量，重则危及电力系统的安全与稳定。因此，电力系统负荷预 测己成为电力系统中的项重要课题也是电力系统自动化领域中的一项重要内容。 随着全球电力市场化大趋势的到来，电力行业逐渐由垄断经营走向竞争。世界各国纷纷通 过电力市场化解除长期以来由于垄断经营而渐渐失去活力的电力企业，电力市场化在电力工业 内部引入竞争机制的同时也给电力系统各部门赋予了新的任务，负荷预测成为电力交易中重 要的数据源，为电力公司制定发电计划、检修计划、电价报价及电网规划提供依据，其准确性 直接影响到电力企业的经济效益，由此对电力负荷预测的科学性和准确性提出了更高的要求， 如何使预测手段及预测结果满足电力市场经济化的发展要求，又为预测人员提出了新的课题。 为了适应电网管理现代化、科学化的要求，有必要深入研究新形势下负荷预测的理论与方 法，开发出功能齐全、预测精度高、可靠性好、运行速度块、人机界面友好、操作方便的负荷 预测软件，使计算机技术在电力系统负荷预测中发挥更加重要的作用。 本论文针对电力部门的实际需要，开发了一套功能较完善的基于地区级电网调度自动化平 台的短期负荷预测系统并以一实际电网为基础数据进行了实例运算，预测结果表明该系统能 够满足地区电网调度部门的短期负荷预测的精度要求，预测结果合理，系统界面友好、操作方 便、图形功能强大。它的应用不仅在很大程度上可以降低调度部门运行人员的劳动强度，而且 可以较为准确地对地区级电网进行短期负荷预测，为电力部门提供可靠的科学决策依据。 1 2 电力负荷预测的任务和意义 1 2 1 电力负荷预测的任务 电力系统负荷预测是指从已知的经济、社会发展和电力系统需求出发，考虑政治、经济、 气候等相关因素，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展规律，以未 来经跻和社会发展情况的预测结果为依据，对未来的电力需求做出估计和预测。 近年来，大面积停电多是由于非预计负荷而引起的，由于切负荷不果断而扩大。我国旋转 备用的比例较大负荷预测的落后带来巨大的经济浪费。1 9 9 6 年，我国的发电装机容量和发电 量跃居世界第二位，n 2 0 0 0 年，我国的装机容量突破3 亿千瓦的台阶，进入了世界电力生产和消 费大国的行列，国民经济和社会发展对电力的需求基本满足，负荷预测的重要性越来越突出。 另外，我国开始的电力市场化改革，也对负荷预测提出了更高的要求。以往我国对中长期负荷 预测研究得较多，对短期负荷预测研究得较少，而日负荷曲线预测的研究就更为少见。如何实 现准确可靠的短期负荷预测，已经成为一个普遍性的难题。 目前，我国大多数地区电网的短期负荷预测都是由调度人员人工通过寻找相似日直观地预 测，这就很大程度上依赖于调度人员的经验，且一般仅限于提前一天预测，因此迫切需要一个 能自动提前一天或一周预测系统负荷的负荷预测系统，以满足经济调度和机组调停的需要，重 要的是这一系统应具有规范化的预测过程。减少对运行人员经验的依赖性，能够适用了= - 不同系 东南大学硕士学位论文 统并满足精度要求。 在科技进步推动产业迅猛发展的今天，只有充分利用最先进的科学预测理论，并应用最先 进的计算机技术将其实现，才能完善负荷预测的功能，满足市场的要求。在信息技术日新月异、 信息产业规模化的时代，结合科学理论，合理应用计算机技术，是传统的电力行业革新的契机。 对于电力系统负荷预测这一项电力系统中重要的基础技术来说，应用信息技术提高自身技术的 含金量适应新的市场需求是迫在眉睫的任务。 1 2 2 电力负荷预测的意义 电力用户是电力工业的服务对象，电力负荷的不断增长是电力工业发展的动力。地区电网 的负荷预测，是地区电网内的电力规划之基础它为地区电网的电力发展速度、电力建设规模、 电力工业布局、能源资源平衡，以及地区范围内资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。 因此，电力负荷预测是项非常重要的工作，对于保证电力工业的健康发展，乃至这个国民经 济的发展均起十分重要的意义。 电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础，对一个电力系统而言，提高电 网运行的安全性和经济性，改善电能质量，都依赖于准确的负荷预测。因此，负荷预测的关键 是提高准确度。此外，从发展的角度来看，负荷预测也是我国实现电力市场的必备条件，具有 重要的理论意义和实用价值。 随着电力的商品化和市场化，电力负荷预测的准确性对电力系统安全、经济运行和国民经 济发展具有重要的意义。预测负荷不足，可能会导致用电紧张、用电质量和系统安全性下降， 需要由费用高的峰值机组来补偿负荷不足或者从相邻电网买入较高价的电量；相反，预测负荷 过量，则可能导致过多的旋转备用，使得运行费用增加，造成投资浪费和资金效益低下。准确 的负荷预测，可以经济合理的安排电网内部机组的启停，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，保证社会的正常生活和生产活动，从而提高经 济效益和社会效益。早在1 9 8 5 年英国的一份研究报告表明：英国电力负荷预测的误差每增加一 个百分点，每年的经济损失就达一千万英镑 5 2 1 。 短期负荷预测在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用，是自量管理系统( e n e r g y m a n a g e m e n ts y s t e m ，简称e m s ) 的一个重要模块，也是电力市场技术支持系统的重要组成部分， 其预测水平已经成为衡量一个电力企业是否走向现代化的显著标志之一。对电力应用如机组最 优组合、经济调度、最优潮流而言，它是非常有用的基础工具，同时也是调度部门每日必需进 行的重要工作之一。 1 3 负荷预测的发展和研究现状 我国对负荷预测的重视程度经历了一个较长的认识过程：1 9 7 0 年以来，我国持续面临缺电 局面由于控制用电、控制报装等客观原因，拉闸限电现象严重，同时在计划体制下，负荷预 测工作没有受到应有的重视，造成负荷预测的准确度不高，并且对新方法的应用力度不够。进 入“九五”以后，随着我国电力市场供需矛盾缓解以及用电结构的变化，拉闸限电明显减少，电 力需求增长开始明显放慢，逐步由卖方市场进入了买方市场，局部地区供大于求，甚至出现了 供电负增长，电力发展由资源约束转向了需求约束。1 9 9 8 年，全社会用电同比增长只有2 8 ， 1 9 9 9 年，用电增长呈恢复态势，主要是由于工业用电的强劲恢复。但在2 0 0 3 年，随着我国经济 的迅猛发展，出现近年来罕见的缺电现象，在市场机制下，对负荷预测的重要性和迫切性提到 了新的高度，同时也对负荷预测的精度提出了更高的要求【1 ”。 由于电力系统短期负荷预测在电力系统调度自动化系统中的重要地位，所以一直是工程技 术人员的研究重点之一。在长期的实践中，为了找到使用方便、计算精度高、计算速度快的预 测方法，国内外许多学者对负荷预测问题进行了深入广泛的研究，相继提出了很多种有效的预 2 第一章绪论 测方法【1 1 2 1 “l 。 目前，用于短期负荷预测方法很多，常用的方法主要有时间序列预测法、回归分析法、最 小二乘法、指数平滑法等，这些方法将在第三章中进行分析讨论。 近年来，预测理论技术取得了长足的进步，负荷预测的新技术层出不穷，综合起来主要有： 灰色预测法、专家系统预测技术、小波分析预测技术、模糊预测技术、混沌理论预测技术、神 经网络预测技术、组合优化算法等。 1 ) 灰色系统理论i l ”( g r e y t h e o r y ) 灰色系统理论是在8 0 年代由我国学者邓聚龙教授提出以来，已在各个领域得到广泛应用。 灰色系统理论将一切随机变化量看作是在一定范围内变化的灰色量，常用累加生成和累减生成 的方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据列用灰色模型( g r e ym o d e l 简 称g m ) 的微分方程作为电力系统单指标( 如负荷) 的预测时求解微分方程的时间响应函数表达 式，即为所求的灰色预测模型，对模型的精度和可信度进行校验并修正后，即可据此模型预测 未来的负荷，此法适用于短、中、长三个时期的负荷预测。 从理论上讲，可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指 数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标，由于灰色系统理论呈指数( 增长或者递减) 变 化的模型其预测精度与被预测对象的变化规律密切相关，当原始数据波动情况如上下连续波 动、指数波动、倍数波动时，预测的精度就差，不宜使用灰色预测模型。 2 ) 专家系统【l 】( e x p e r ts y s t e m ) 专家系统是一个应用基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统，它拥有某个特殊领 域专家的知识和经验，并能像专家那样运用这些知识，通过推理，在该领域内做出智能决策。 从本质上来看，专家系统是有许多收集的规则组成。清楚地表示了知识和结果。一个完善的专 家系统通常由知识库、推理机、数据库、知识获取部分、解释部分共五个部分组成，其中知识 库和推理机是专家系统的核心，是不可缺少的组成部分。知识库是用来存储专家知识和经验的 地方：推理机则是一组智能程序，用来实现推理的方法和推理过程的控制策略；数据库仅是计 算机中规定的一部分空间用来存放用户提供的事实和推理过程中的某些中间信息：知识获取 部分用来使智能系统直接从领域专家那里获取知识或自动修改、补充完善系统中的知识数据和 规则。建立一个专家系统最困难的是知识获取部分。 将专家系统技术用于负荷预测时能对所收集整理的常规的预测模型运一进行评估决策， 对于突发性事件引起的负荷变化，由调度人员经验发展而来的负荷预测专家系统可以避开复杂 的数值计算，快速地做出最佳预测结果，避免了人工推理的繁琐和人为差错的出现，克服以往 用单一模型进行预测的片面性缺陷。 然而，把专家的知识和经验等精确地表达并转化为一系列规则往往是很困难的，而且建立 专家系统的工作量要比一般预报算法大得多。专家系统法需要对一段时间的数据进行精确的分 析，从而得出各种可能引起负荷变化的因素，其分析本身就是一个耗时的过程，并且对于某些 复杂的因素，通用性较差，缺乏学习能力和自适应推理能力，如天气因素，要准确定量地确定 它们对负荷的影响，也是很困难的事。 专家系统是对人类不可量化的经验进行转化的一种较好的方法，若能将它与其它方法有机 的结合起来，构成预测系统，将可得到较满意的结果。 3 ) 小波分析法i l 1 1 ”( w a v e l e t ) 小波分析是上个世纪数学研究中的最杰出的代表。它吸取了现代分析学中的泛函分析、数 值分析、f o u r i e r 分析、样条分析、调和分析等众多分支的精华，包罗了它们的特色，受到了科 学界、工程界的广泛关注，并且在信号处理、图像处理、模式识别、地震预报等十几个学科领 域得到应用。在负荷预测中，通过选择合适的小波，对不同性质的负荷进行分类，从而可以针 对某种性质的负荷，根据其规律采用相应的预测方法，对分解出的序列分别进行预测，再将预 测得到的序列进行重构，得到负荷的预测结果。 由于重构可能造成误差的累加，因此对各小波系数序列的预测精度要求较高，也增加了模 东南大学硕士学位论文 型的复杂性。小波分析以其独特的分析方法，为负荷预测提供了一个新的思想，随着技术的发 展，小波分析方法会有很好的应用前景。 4 ) 模糊集理论h “惮j ( f u z z ys e t ) 模糊集理论是1 9 6 5 年由美国加州大学伯克来分校l a z a d e h 教授提出的，利用模糊性原理 解狭实际工程问题，并且制定了模糊集合概念作为定量描述模糊事物的基本数学模型。模糊集 理论是介于逻辑计算和数值计算之间的一种数学工具，形式上利用规则进行逻辑推理，但其逻 辑取值可以在0 与1 之间连续变化采用数值的方法进行处理。由于模糊集理论适合描述广泛 存在的不确定性，同时具有强大的非线性映射能力，能够在任意精度上一致逼近任何定义在一 个致密集上的非线性函数，并且能够从大量的数据中提取它们的相似性，这些特点正是进行短 期负荷预测所需要的而其它方法所欠缺的优势所在。 近年来模糊集理论在电力系统中的应用也得到了飞速发展。模糊集合理论便作为一门崭 新的学科显示出强大的生命力。从实际应用来看，单纯的模糊方法对于负荷预测，精度往往不 尽如人意，这主要是由于模糊理论缺乏学习能力，这一点对不断变化的电力负荷来说，是极其 不利的。 5 ) 混沌理论 a 0 0 1 】【3 2 】( c h a o s t h e o r y ) 自1 9 6 3 年l o r e n z 首次提出“蝴蝶效应”( 即对初始条件的敏感性) 以来，人们对混沌学进行 了深入的研究。无论是在生物学、物理、化学、数学领域，还是在天文学、经济学等领域尤 其是在天气预报方面，混沌学都得到了广泛的应用。混沌学并非是无序和紊乱，它是非线性系 统所产生的复杂的不规则行为，研究的是无序中的有序。近年来，国内外许多学者将非线性变 化的混沌理论引入电力系统负荷预测中来，提出了一系列的方法，显示了较好的效果。 6 ) 人工神经网络法口1 埘”1 ( a r i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) 人工神经网络是通过对人脑或者生物神经系统的结构模拟来实现预测的，具有非线性、自 组织、自适应、太规模并行处理等优点，是目前使用较多的一种方法。 人工神经网络具有任意逼近非线性函数的特性，负荷曲线是与诸多因素有关的一个非线性 函数，用人工神经网络对负荷历史数据进行拟合，是抽取和逼近负荷曲线进行负荷预测的有效 方法。人工神经网络的优点在于它具有模拟多变量而不需要对输入变量作复杂的相关假定，不 要求知道输入输出变量间的函数关系，只要通过对输入输出数据的训练，获得输入输出之间的 映射关系，从而进行负荷预测。 人工神经网络法被认为是一种非常有效的负荷预测技术，在国内外已经取得了许多成功的 应用实例，本论文主要针对其在短期负荷预测中的应用进行讨论。 7 ) 组合优化预测法【”j l 驯 组合优化预测有两类概念：一是指将几种预测方法所得的预测结果选取适当的权重进行加 权平均，二是指在几种预测方法中进行比较选择拟合优度最佳或标准离差最小的预测模型进行 预测。组合预测方法是建立在最大信息利用的基础上，它最优组合了多种单一模型所包含的信 息，可以同时考虑不同模型各自的优点，提高预测的精度。在多数情况下，通过组合各种预测 方法可以达到改善预测的目的。 组合优化预测法，在建立模型时同样也受到两方面的限制：一个是不可能将所有在未来起 作用的因素全包含在模型中，另一个是很难确定众多参数之问的精确关系，所以其预测的精度 提高很受限制。 负荷预测方法从简单到复杂。从单一模型到多模型的组合预测，从只考虑历史负荷到考虑 各种影响负荷变化的因素，从传统的统计学和时间序列法发展到现代的人工智能预测技术，预 测技术得到了长足的发展和进步，预测精度也有大幅度的提高，但总的看来，目前尚无一个固 定的方法可以适用于一切负荷预测问题，并保证优于其它方法。在实际应用中，要对负荷实际 变化规律及影响因素做细致的分析。可以采用试验比较的方法，利用某一电网的历史数据确定 该电网最有效的算法。在电力工业发达的英国、法国等都是应用了上百种方法来解决负荷预测 问题的1 9 t 。 4 釜二量堑塑 一一 目前，研究负荷预测偏重于将各种算法的优点结合，从而提高预测的精度，比如将模糊和 专家系统【7 1 相结合，将神经网络与小波理论 z s l 相结合，将神经网络和模糊算法【2 4 】相结合等等， 这些算法在预测的精度上有一定的提高，但同时也增加了负荷模型的复杂性。 在当前电力市场日趋成熟的形势下，随着科学技术日新月异的发展以及计算机技术迅猛发 展，尤其是人工智能技术的不断发展成熟，非线性预测理论得到了长足进步，应及时地将其它 领域的最新进展应用到负荷预测中来。使负荷预测方法适用范围更广、实用性更强、预测时间 更短、精度更高。 1 4 本论文的主要工作 1 4 1 课题的内容 本论文针对电力部门的实际需要，开发了一套功能较完善的基于地区级电网调度自动化平 台的短期负荷预测系统，该系统遵循国调中心地区电网调度自动化系统应用软件基本功能实 用化要求及验收细则( 试行) 的设计要求，采用客户机，服务器( c l i e n t s e r v e r ) 模式，利用m s s q l s e r v e r 作为后台数据库，是一套基于w i n d o w s n t 的企业i n l r a n e 【系统，遵循开放化开发标 准，对第三方软件提供了良好的支持。 本文开发的短期负荷预测软件是在w i n d o w s 操作系统基础上，以地区电网调度自动化系统 支持软件平台为开发平台，以c + + b u i l d e r 开发核心程序和人机界面，运行于工作站的客户端程 序。服务器端程序保证了系统运行的实时性，负责网络联通性测试、断线自动处理和采集负荷 实时数据的工作。 本文以江苏省某地区9 6 点的负荷数据为研究对象，研制了基于地区电网的短期负荷预测系 统，研究的前提是已知预测地区的历史负荷数据，预测第二天日9 6 点或一周1 6 8 点的负荷值。 1 4 2 本论文的主要工作 本文的具体工作除了查阅国内外文献、进行实际调研、收集数据等工作之外，主要分为两 部分：电力系统短期负荷预测算法的理论研究和基于调度自动化系统的短期负荷预测系统软件 的开发。 1 ) 短期负荷预测算法的研究 ( 1 ) 较为详细地介绍几种的短期负荷预测模型：指数平滑法、时间序列法、回归分析法、 最小二乘法、相似日算法和组合算法，并将它们应用于某地区9 6 点日负荷预测，并对预测结果 作了分析比较。 ( 2 ) 将人工神经网络引入短期负荷预测，针对目前在负荷预测领域中应用最为广泛的误差 反向传播( b a c k p r o p a g a t i o n ，简称b p ) 模型的多层感知器网络存在的局限性，提出基于基于资 源分配网络( r e s o u r c e - a l l o c a t i n g n e t w o r k ，简称r a n ) 的短期负荷预测模型，并用于地区电网 的短期负荷预测。可以有效的解决b p 算法的训练时间长、局部最小等问题，预测结果表明此模 型具有较高的预测丰青度。 ( 3 ) 针对地区电网系统总负荷波动大，以及历史数据不充分，在考虑专家经验的基础上， 提出了专家系统的负荷修正方法，尤其是在天气突变的情况下，可以进一步提高预测精度。 2 ) 基于调度自动化系统的短期负荷预测系统软件的开发 ( 1 ) 在对系统进行详细的需求分析和功能分析的基础上，完成系统的总体设计，提供方便 的人机交互方式，实现各功能模块的协调一致，统一运行。 ( 2 ) 结合负荷预测系统的特点对系统的数据结构和数据流进行分析，进行合理细致的数 5 东南大学硕士学位论文 据库规划设计，提供了层次清楚、含义明确的数据库设计方案，并完成系统的数据库设计。 ( 3 ) 完成本系统的负荷预测模块、历史负荷数据模块、实时负荷数据模块、气象信息模块、 考核模块和数据库接口模块的设计。 ( 4 ) 分析地区电网负荷规律，为调度员提供多种方便灵活的负荷修正方法，使负荷修正成 为一项直观方便的操作。 ( 5 ) 分别在负荷波动平缓的4 月份和负荷波动剧烈的9 月份使用本系统进行测试，并对各 种算法进行分析，预测结果表明，本系统满足实用化要求。 1 4 3 课题的研发工作步骤 依据本课题的内容要求，课题主要工作按如下步骤进行； ( 1 ) 原始数据搜集 收集的数据主要包括历史负荷数据和影响负荷情况的相关因素数据。 ( 2 ) 数据的整理、分析 收集到的数据难免有错误和缺漏，需对收集到的资料进行整理和校核，首先根据一定原则 对负荷数据进行处理，剔除或更正错误数据，对缺漏的数据进行弥补。结合获取的相关资料分 析各地区负荷特性和变化规律。 ( 3 ) 短期负荷预测建模 对获取的负荷历史数据，依据各预测方法的特点进行建模，比较各方法的适用性。 ( 4 ) 软件总体设计 根据系统不同功能将程序分为不同模块，考虑各模块间的联系设计全局变量、公用子过程 等。 ( 5 ) 数据库设计 考虑数据问的联系及程序对数据的存储特点，设计出运行效率高、操作方便的数据库结构。 ( 6 ) 完成程序代码 完成各功能模块程序设计，编写代码， ( 7 ) 编写文档，交付使用 根据负荷预测系统的内容、实现方法， 并实现联机调试，同时进一步完善系统功能。 编写软件的说明文档，供调度运行人员参考。 6 东南大学硕士学位论文 2 1 引言 第二章短期负荷预测的分析 任何生产活动都需要首先作好计划，并在实际中不断地对计划进行调整，这些计划都是基于对 未来的了解，提前作好预测工作。电力生产也不例外，由于电能的特殊性，即生产、输送、分配、 消费是同时进行的，电力难以贮存，或者说贮存能力极小而代价高昂，相比于系统总负荷微乎其微。 在正常运行情况下，系统内的可用发电容量，应该在任何时候都能满足系统内负荷的需求，应该是 用多少就生产多少。用电负荷随时都在变化，而且我国多数电网在日、周、年的周期内负荷的峰谷 差是逐年增加的【1 “，即将每年的最大负荷增长曲线和最小负荷增长曲线放在同一个坐标系下，呈喇 叭状，如图2 1 所示。 一 图2 1 负荷蜂备差变化 芷 针对这种负荷变化情况，电力生产的调节能力也要增加，当负荷变化范围较小时，调节发电机 的出力即可；当负荷变化范围较大时只有启停机组才行。当然对于负荷的逐年增长，要适时地新 增新的发电机组才不至于拉闸限电。电力系统负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提， 可以说要掌握电力生产的主动权必先做好负荷预测。 在进行负荷预测之前，首先要对所预测地区的负荷的变化规律、特性以及影响因素进行分析。 只有充分了解掌握负荷的特点、变化规律，才能建立符合实际情况的预测模型。 负荷模型有两方面的涵义：一是指负荷的电压及频率特性，一般可以表示成频率和电压的非线 性函数，在潮流计算分析中大多考虑这种模型：另一种是指负荷的时空特性，负荷随时间和空间的 分布，即在不同时刻不同地点，负荷是不同的。负荷的时空分布特性要比负荷的电压频率特性要复 杂，常常需要用负荷的时间曲线来描述这种特性，也称负荷预测模型。 电力系统负荷是一个周期性和随机性很强的系统，与社会、经济、政治、气象等众多的因素存 在着极为复杂的关系。一方面，电力负荷按一定的趋势规律地变化；另一方面，负荷受众多因素的 影响，随时发生无规律的变化波动。在进行预测时，针对负荷变化的这些特点，既要充分分析、掌 握并利用其规律性。又要兼顾各种因素的影响。 2 2 负荷预测的分类 不同的用电单位和部门，以及不同的用电设备，它们对电力的需求量、用电方式有着明显的区 别。在电力规划中作电力负荷预测时，以及在综合用电统计时，不可能也没有必要对每一个用电单 位的用电特点及用电需求进行分析预测，而是采用不同的分类方法，将地理区域内的电力负荷分成 若干类，然后分门别类的进行分析研究和预测其变化趋势，晟后，在分类预测的基础上，采用综合 7 查堕查兰堡主堂焦堡苎； 一一 技术进行综合研究和预测，即可得到电力负荷预测的结果。 我国电力行业采用过很多种分类方法，不同的研究目的采用不同的分类方法。电力规划中常采 用的分类方法是按用电部门的属性划分和按负荷预测的时间长短划分。 2 2 1 按用电部门的属性分类 一般来说，负荷预测可咀分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其它负荷。 不同类型的负荷有不同的变化规律：随着家用电器的普及，城市居民负荷增长率提高、季节波动增 大，且系统峰荷受气温影响越来越大：商业负荷影响晚尖峰，而且随季节而变化；工业负荷受气象 影响较小，但大企业成份下降，使夜间低谷增长缓慢；农村负荷季节变化强，且与降水情况关系密 切。 进入9 0 年代初期，为适应我国国民经济结构的变化，并与国际惯例接轨，按国民经济统计分类 方法分为：第一产业( 主要是农业) 、第二产业( 主要是指工业) 、第三产业( 除第一、第二产业以 外的其它产业) 用电和居民生活用电4 大类。 分析负荷的结构及其影响因素对提高负荷预测的准确性至关重要，尤其是针对突发性重大事件。 这是一种电力规划及电力工业统计中常用的分类方法一般用于中、长期负荷预测。 2 2 2 按负荷预测周期的时间长短分类 般来说，系统负荷预测按时间划分可分为超短期、短期、中期和长期负荷预测，超短期负荷 预测用予质量控制，需5 1 0 秒的负荷值，用于安全监视需1 5 分钟的负荷值，用于预防控制和紧 急状态处理需1 0 6 0 分钟的负荷值，使用对象是调度员：短期负荷预测主要用于水火电分配、水火 协调、经济调度和功率交换，需要1 日1 周的负荷值，使用对象是编制调度计划的工程师：中期 负荷预测主要用于水库调度、机组检修、交换计划和燃料计划，需1 月1 年的负荷值，使用对象 是编制中长期运行计划的工程师；长期负荷预测用于电源和电网的发展，需数年至数十年的负荷值， 使用对象是规划工程师。 2 2 3 负荷预测各部分的作用及关系 随着电力市场运营的建立，负荷预测在电力系统中的作用及地位有所改变，负荷预测系统成为 电力市场技术支持系统的重要组成部分，为期货交易管理系统和调度决策支持系统提供数据，电力 市场运营同时也赋予了各类负荷预测新的作用。表2 1 列出各负荷预测周期的意义图2 2 则给出了与 其它应用软件的关系。 衰2 1 各类负荷预测的作用比较 预澍类型强灏焉期意义 超短期数分数小时a g c 、安全监视、状态估计 短期日周机组、水电、交换计划，发电厂报价系统 中期月年期货交易水库、检修、燃料计划 长期数年几十年电源、电网规划 在电力市场技术支持系统中，长期、中期负荷预测是系统适应性评估的主要依据，而短期和超 短期负荷预测的数据又是电力市场技术支持系统核心模块、调度决策支持系统的主要数据源，本论 文主要研究的是短期负荷预测。 第二章短期负荷预测的分析 2 3 负荷预测的特性分析 圈2 2 与其它软件的关系 负荷预测是根据电力负荷的历史值和现在来推测它的未来值，只要是预测就存在不确定性，所 以负荷预测工作研究的是不确定事件。只有不确定的、随机的事件，才需要人们采用合适的预测技 术，推出负荷的发展趋势和可能的情况。 要实现对系统负荷预测，必须对系统过去的负荷资料进行分析。总体上负荷受社会经济、天 气状况等影响较大，存在复杂的非线性关系，同时又具有丰富的随机变化因素因而负荷具有不可 控制性；另一方面，负荷具有按天、周、年的周期性变化规律，因而又具有可预测性。 随着工农业生产的发展和社会生活水平的提高，电力负荷具有不断增长的趋势。在某些时期由 于某些企业的投停产、机组的启停、大型设备的加载等随机因素将引起电力负荷发生随机变化。另 外，一些特殊事件( 如大型政治事件、大型体育活动、拉闸限电、大型机组故障、特殊气候等) 也将引 起电力负荷的特殊变化。 因此，在进行电力系统的短期负荷预测时，针对负荷变化的这些特点既要充分分析、掌握并利 用其规律性、又要兼顾各种因素的影响。通过对较长时期的系统负荷历史记录进行分析，针对各种 因素对系统负荷的影响，任意时刻的系统总负荷一般可假设为以下四个独立成分的线性组合【j j ： ( r ) = b ( r ) 十( f ) + s ( t ) + 矿o ) ( 2 1 ) 式中，u t ) 为t 时刻的系统总负荷，b ( t ) 为t 时刻的基本正常负荷分量，w ( o 为t 时刻的天气敏感负荷 分量，s ( t ) 为t 时刻的特别事件负荷分量，v ( o 为t 时刻的随机负荷分量。 针对每种成分的特性分别进行分析，然后在预测模型中分别考虑各种成分如何处理。 2 4 影响负荷预测精度的因素及误差分析 由于负荷预测是一种对未来负荷的估算，不可避免地，它与客观实际还是存在着一定的差距， 这个差距就是预测误差。研究产生误差的原因，计算并分析误差的大小，不但可以认识预测结果的 准确程度，从而在利用预测资料做出决策时具有重要的参考价值，同时对于改进负荷预测工作，检 验和选用恰当的预测方法等方面也有很大的帮助。 2 4 1 影响负荷预测精度的因素 通过对负荷特性的分析，负荷预测的精度主要受以下几方面的影响： ( 1 ) 影响负荷的天气因素很多，影响程度又随用户类别而异，进行负荷预测的模型大多只包括研 究对象的主要因素，而忽略了很多次要的因素，这样的模型只是一种简化的反映，作为可估计的随 机事件，气象预报本身不准确又会造成双重误差： ( 2 ) 进行负荷预测所需的大量历史资料并不能保证其准确可靠，这也必然会带来预测误差； ( 3 ) 特殊事件的不确定性将造成负荷预测的较大误差，这类事件在我国特别多： 9 东南大学硕士学位论文 ( 4 ) 反映负荷的周期性、趋势性以及与影响因素之间的关系的样本数难以确定； ( 5 ) 随机负荷部分并非平稳的随机序列： ( 6 ) 大电网( 网、省级) 负荷变化有较强的统计规律性，预测结果较准确。而地区级电网的统计规 律不甚明显，不能稳定地指导负荷预测。 2 4 2 负荷预测的误差分析 负荷预测最重要的指标是精度，在明了预测误差产生的原因之后，可以对预测模型或预测技术 加以改进，同时还要对预测误差进行计算分析，进而可以检验所选的预测模型。 本论文主要研究的是短期负荷预测中的日负荷预测，计算日负荷预测的误差的方法和指标很多， 较为常用的有： 1 ) 绝对误差和相对误差 t ，古 设y 和p 分别表示实际值和预测值，则称y p 为绝对误差，称! 为相对误差。这是一种直 观的误差表示方法在电力系统中是一种常用的误差考核指标。 2 ) 平均绝对误差和平均相对误差 删e = 专和= 专社一引 a a r e ：上 n 总 ( 2 3 ) ( 2 4 ) 式中：m a e 平均绝对误差：a 4 r e 平均相对误差： e 第i 点的预测值和实际值的绝对误差； r 第i 点的实际负荷值；r 第i 点的预测负荷实际值； l 一日负荷预测总点数，如2 4 点或9 6 点。 由于预测误差有正有负，为了避免正负相抵消，故取误差的绝对值，然后再计算其进行平均值。 3 ) 均方误差 墙e = 专喜曰= 万1 善n ( z 叠) 2 ( ：- 5 ) 式中：m s e 均方差，其它符号同前。 均方误差是预测误差平方和的平均值，避免了正负误差不能相加的问题，是误差分析中的综合 指标之一。 4 ) 均方根误差 r m s e = 骚= 骶磊 式中：见船均方根误差，其它符号同前。 5 ) 日负荷预测准确率 n i c e r a t e = ( 一辱 1 0 0 0 ( 2 6 ) ( 2 7 ) 第二章短期负荷预测的分析 式中：f 凹r 口f b 日负荷预测准确率，其它符号同前。 6 ) 合格翠 合格率考核就是对日负荷预测运点进行合格判断，当某一点的相对误差大于合格判别依据( 如： 5 ) ，则该点为不合格点，否则为合格点。 鳓g r a t e = 笔警枷慨 ， 式中：e f 培r 口f e 合格率。 按照国家电力调度通信中心颁布的负荷预测技术考核指标，本文采用相对误差、最大负荷、最 小负荷的误差作为考核依据，这也是和地区电网调度部门的实际要求一致的，这样调度员可以直观、 明了地对预测结果进行判断。 2 5 江苏省某地区负荷分析 该地区位于长江之滨，为新兴的开发城市，总面积1 6 0 0 平方公里，2 0 0 2 年度一、二、三产业 比例为1 0 7 ：5 8 2 ：3 1 1 形成了以外向为主导、工业为主体、三大产业协调发展的格局。 该地区国民经济发展较快，地区经济形势良好，使得用电量一直保持较快的增长速度。区内拥 有5 0 万伏变电站一座，2 2 万伏变电站两座，1 1 万伏变电站十座，电力供应充足。用电负荷达3 0 0 m w t 近五年来，完成新一轮电网发展规划，汤山1 l o 千伏、殷巷2 2 0 千伏二期等输变电工程，完成了农 村电网改造。为了保证城市建设与经济发展的需要，五年内将新建一座5 0 0 千伏变电站和扩建2 2 0 千伏输变电工程，以保障地区的发展用电。 电网负荷的特点是：每年除春节期间有一个负荷低谷外，全年负荷还呈现两峰两谷的变化趋势。 每年年初负荷慢慢下降，3 月底出现第一个负荷低谷，春夏之交开始迅速爬升，8 月中旬出现全年负 荷高峰，然后开始下降。大约在9 月末和1 0 月初出现第二个负荷低谷，之后立即开始上升，至1 2 月达到第二个负荷峰值。一天内整点负荷也按两峰三谷的趋势变化，一般在凌晨3 至4