（电力电子与电力传动专业论文）短期电力负荷预测方法研究与系统设计.pdf

浙江大学硕士学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 a b s t r a c t e l e c t r i c a ll o a d f o r e c a s t i n g h a s i m p o r t a l l tf u n c t i o ni np m g m m m i n ga i l d d i s p a t c h i n gd e p a n m e mo fp o w e rs y s t e m s h o n t e n l ll o a df o r e c a s t i n w h i c hm a j o r f h c t i o ni st of l o r e c a s tf u t u r ep o w e rl o a ds e v e r a lh o u r so rs e v e m ld a y s1 a t e r i st h e m a i np a r to ft 1 1 ee n e r g ym 锄a g e m e n ts y s t e m ( e m s ) m e a l l w h i l e ，i ti si m p o n a n tt ot 1 1 e s e c 面t ya 1 1 de c o n o m i c a lo p e r a t i o ni nm o d e mp o w e rs y s t e m s g o n e 埘t ht l l ep o w e r p l a n tw a i k i n gt o w a r d st o 廿l ep o 、c rm a r k e t ，l o a df o r e c a s t i n gp r e c i s i o ns t a n d a r dh a s b e c o m em o r a n dm o i es 埘c t b e c a u s ep o w e rl o a di s 瑚u e n c e db ym u l t i p l ef a c t o r s ，s u c ha sp o l i t i c s ，c l i m a t e ， s e l f - s t a t u so f 也ep o w e rl o a da i l ds oo 玛s h o n - t e ml o a df o r e c a s t i n gi sac o m p l e x e m p l o y m e n t f i f s t l y ，t l l i sp a p e ra i l a l y s e sc o n s t i t u t e so ft 圭l ee k c t r i c a ll o a d ，a 1 1 dt 1 1 e n i n t r o d u c e st 1 1 eb a s i cm e t h o df o rs h o r t t e n nl o a df o r e c a s t i n ga th o m ca n da b r o a d o n t l l eb a s i so f m e s et h e o r i e s ，t l l i sp a p c f 锄a 王y s e sl o a dd a t ai nn e a d yo n ey e a ro f j j 觚i n 臣 a n dn l e nm a k ee m p h 船e so n 血em e t l l o do fp r e p r o c e s s i n gt l l e1 l i s t o r yl o a dd a t a ，t l l e s c 】e c t j o no ft h es i m i 】a rd a ya i 】dt h ea p p 】y i n go f 也eg r a ym o d e lj ns h o f t l e n n 】0 a d f o r e c a s t 协g a tl a s t ，t h i sp a p e rs h o w st 1 1 ed e s i g n i n gp r o c e d u r co f t l l ep o w e rs h o n _ t e m l o a df o r e c a s t i n gs y s t e ma n d 也e np r o v e dt l l ev a l i d i 可o f 也eg r a ym o d e lm e t h o d k e yw o r d s ： s h o r t t e ml o a df o r e c a s t 协g p r e c i s i o n s y s t e md e s i 印 第2 页共6 4 页 浙江大学硕上学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 第一章绪论 1 1 课题研究背景和意义 1 1 1 课题背景 电力系统的作用是为各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎质量标准要求 的电能，以随时满足各类用户的需求。电力的基本特性就是难以大量存储，因而 要求电力系统负荷变化保持动态平衡。自0 3 年入夏以来，浙江省内大部分地区 出现了电力供应紧张的局面，因而不得不在某些时段进行拉闸限电。分析大面积 “电荒”的原因，除了由于装机容量不足之外，电力规划中预测的用电量增速远 远低于实际增速而导致用电缺口也是一个重要因素。因而，电力系统负荷预测技 术应当引起足够重视。 当前，世界范围内的电力工业正经历着重大变革，即在传统的垄断管理体制 中引入竞争机制，促使电力企业走向市场【1 j ： 在计划经济体制下，一般以刚性预测为主，不考虑弹性，尤其是电力需求的 价格弹性；以外推预测为主，不进行市场调查；以主观预测为主，许多预测方法 中较少考虑其他因素的影响。如果发现预测的偏差较大，机组的出力不满足要求， 将在实时运行过程中尽可能通过调度手段加以调整。 在市场环境下，负荷预测的误差直接影响购电计划合同的履行。例如，臼前 市场中预测负荷偏低，将导致在实时市场上购买昂贵的高峰电力；日前市场中预 测负荷偏高，将导致更多的机组在日前的预测调度计划中组合进来，由此需要支 付过多的容量成本和启停费用。 电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划和规划等管理部门的重要工作， 电力系统的负荷预测水平是衡量电力系统管理现代化的重要标志。近年来，随着 我国市场经济的不断完善，电力企业也逐渐由计划方式过渡到了市场方式，准确 的负荷预测可以为电力企业制定购电和售电方案提供基础，从而保证保企业运行 方案真正反应负荷的变化趋势，确保电网安全经济运行，有效降低发电成本，提 高经济效益和社会效益。研究表明，对某个装机容量为l o g w 的系统，预测误 第4 页共6 4 页 浙江大学硕十学位论文 短期电力负荷预聊4 方法研究与系统设计 差降低1 ，可节省年运行费用1 6 0 万美元。随着计算机在电力系统中的日益普 及和电力系统自动化水平的不断提高，负荷预测的精度也相应有所改进，并逐步 实用化。负荷预测的结果已成为经济调度和推行电力市场的必要基础。 1 1 2 负荷预测特征及意义 负荷预测就是在考虑些重要因素( 如系统运行特性、增容决策、自然条件 与社会影响) 的条件下，研究或利用一套系统地处理过去和未来负荷的数学方法， 在满足一定精度的前提下，研究某未来特定时刻的负荷数值。 负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量( 功率) 的预测和未来用电量( 能 量) 的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电 能预测决定发电设备的类型( 如调峰机组、基荷机组等) 。通常所指的负荷预测 是指对电力需求量的预测。 负荷预测在经历了开始、应用和发展各阶段直到今天，形成了现代负荷预测 的分析思路、预测方法和技术等较为成熟的负荷预测经验和现代化的负荷预测发 展方向，形成了现代负荷预测的特征。它具有如下几个明显的特征【2 l ： 1 预测定量化 当前的电力行业面对“短、频、快”的信息时代，对未来的负荷预测要求有 确切的数量和时间的概念。另外，定量化的负荷预测越来越借助于数据方法，这 是信息时代决定的准确量化的要求。 2 面向数据分析 随着信息时代的到来，数据通信和采集手段的现代化，使得负荷信息量增多； 同时，数学模型首先要求初始的信息数据必须正确，这使得必须首先对历史数据 的可靠性和正确性进行必要的分析和处理，然后再进行使用。 3 定量与定性预测结合 由于电力负荷预测的复杂性，当预测结果与实际情况接近时，定量预测可以 有良好的效果；当预测结果与实际差别较大而所用的模型方法又不准确时，就必 须对负荷预测做定性分析。 4 动态特征 动态特征指的是预测的短期化、经常化和模型自适应化。预测期越短，精度 第5 页共6 4 页 浙江大学硕十学位论文 短期电力负荷顶测方法研究与系统设计 越高，越有利于模型的动态特征。模型的动态特征可以不断吸收新的信息数据， 及时发现预测方法或模型的不足之处并加以调整。 5 非线性 现代负荷预测的一个基本问题是对非线性动态复杂系统的探索。负荷预测系 统中包含大量的元素，呈现多层次结构，内部互相关联，与外部环境互相制约， 形成开放性系统。这种情况下的输入输出之间并不满足许多一般方法中的线性关 系，此时一般运用综合模型，采用两种以上的预测方法进行优化处理，或者借助 于能够实现复杂非线性映射的神经网络。 6 智能化 智能化的预测技术包括两方面的内容：一是预测方法选取的智能化；二是预 测过程实现的计算机软件化。智能化也是目前预测技术研究的前沿课题。 以上这些负荷预测的特征，指明了负荷预测的发展和应用方向，为负荷预测 的深入研究提供了依据和基础。 电力负荷预测按预测时间的长短，可以分为四类： 超短期负荷预测。主要对未来1 h ，未来o 5 h 甚至未来1 0 m 洒的负荷进行 预测，它主要用于对电网进行计算机在线控制，实现发电容量的合理调度，节省 发电成本。 短期负荷预测。主要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，通常是指预测未来一周、未来一天的负荷。它的意义在 于经济合理地安排本网内各机组的启停，同时保证在正常用电的情况下合理安排 机组检修计划。 中期负荷预测。主要指未来几周或未来几个月的负荷预测。它主要用于 安排月度检修计划、运行方式、水库调度计划、电煤计划。 长期负荷预测。指未来一年或几年的负荷预测。它的作用在于电网规划 部门根据国民经济的发展和电力负荷的需求，对电网改造和扩建工作做出远景规 划。 本文主要对短期电力负荷预测做研究。短期负荷预测在计划体制与市场经济 下有如下不同： a 负荷规律。计划体制下由于装机容量不足，电力需求的急剧增长导致电 第6 页共6 4 页 浙江大学顿士学位论立 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 力供应紧张，被迫采取计划用电，此时的负荷特性是不真实的。而电力市场时期 采取鼓励用电政策，负荷的自然特性得到充分反映，有利于研究其内在规律。 b 负荷预测周期。计划体制下的负荷预测一般周期为1 小时，即全天2 4 点， 它是对未来计划执行同的负荷情况进行预测；而市场经济时期一般预测周期为 1 5 分钟，全天9 6 点。 c 发布时间。计划体制下一般于每天下午4 ：0 0 左右做出次同的预测结果； 而市场经济时期一般要求当天早上1 1 ：0 0 之前提交预测结果。 电力市场运营的目的是在保证电网安全的基础上降低全网的购电费用，因此 对负荷预测的精度要求极高，预测的时间越短，精度要求越高。一般来说，短期 日负荷预测的误差不能超过3 。 电力系统短期负荷预测是项非常复杂的工作，其预测精度是衡量电力系统 负荷预测指标中最重要的一条，并且是一切模型与算法追求的目标。短期负荷预 测精度主要受到以下几种因素的影响： ( 1 ) 经济因素。主要影响负荷的增长和下降趋势，周期较长，一般超过半个月。 ( 2 ) 时间因素。休息曰的负荷水平低于工作日，重大节假日则更有明显的幅度 下降和曲线变化，各个季节间也有不同。 ( 3 ) 气象因素。温度是影响短期负荷的主要因素，湿度，风速，降雨量及人体 舒适度也会对负荷预测结果产生影响，尤其在夏季更加明显。 ( 4 ) 电力市场环境下，电价也对负荷变化产生影响。一般情况下，晚上的电价 低于白天，因而某些地区甚至可能出现晚高峰大于早高峰的情况。 ( 5 ) 随机因素。引起负荷随机变化的因素还有很多，比如大负荷用户的用电调 整或重大的政治经济活动等。 为了准确的预测市场对电力这一商品的需求，当前世界各个电力公司和供电 公司都在积极进行满足电力要求的短期负荷预测研究。从以上的比较也可以看 出，电力市场运营对短期负荷预测提出了更高、更严格的要求，准确的电力系统 负荷预测具有很大的经济效益，必须进行深入研究。 第7 页共6 4 页 浙江大学硕上学位论文短期电力负荷预测方法研究与系统设计 1 2 本文的主要工作 负荷预测模型随地区和气象条件而异，如何选择适合本地区的短期负荷预测 方法，提高负荷预测精度问题一直是困扰调度人员的一大难题。本文是作者在开 发“嘉兴市短期电力负荷预测系统”的过程中完成的，主要做了如下工作： 1 短期电力负荷预测是电力市场运营条件下编排调度计划、供电计划和交易计 划的基础。本文对其重要性做了定位。 2 本文通过对嘉兴市现有的历史负荷数据和气象数据的分析，研究了当前国内 外的各种短期负荷预测方法，提出了一种简单实用的适合嘉兴市短期负荷预 测的模型。 3 对负荷预测过程中的另外两个重点：数据预处理和相似日选取进行了研究和 分析。 4 简单介绍了“嘉兴市短期电力负荷预测系统”的设计和实现过程。 第8 页共“页 浙江大学硕士学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统没计 第二章电力系统短期负荷预测概述 随着我国电力系统的发展，电网管理的日趋现代化，负荷预测问题的研究龅 越来越引起人们的注意，并已成为现代电力系统学科中一个重要的领域。整个社 会是一个复杂的整体，每个用户的要求各不相同，因此整个社会的用电需求既有 一定的统计规律性，又具有大量的随机影响因素，具有不确定性。对电力系统的 负荷变化，如果事先有一个比较准确的估计，对提高电力系统的规划水平和提高 电力系统运行的安全性、经济性、可靠性，提高电网的供电质量，有着重要的现 实意义。因此，在实践中，无论是制定电力系统规划或是实现电力系统运行自动 化，进行相应的负荷预测都是必不可少的。 2 1 负荷预测国内外发展现状 1 负荷预测的起源和发展 负荷预测的起源可以追溯到二十世纪二十年代初。当时电力系统规模小，因 此负荷预测的思想没有引起人们的重视。但是六十年代中期的几次系统瓦解事 故，将电力系统的安全分析提上了日程。同时，世界各国的经济迅猛发展，对电 力的需求量越来越大，对电能质量的要求越来越高，从而带动电力系统迅速发展 壮大，从这时候开始，负荷预测获得了初步的发展。 从二十世纪六，七十年代到现在，负荷预测可以大致划分为两个阶段： 第一阶段( 二十世纪六、七十年代到八十年代末) 是使用传统负荷预测技术 的阶段，这一阶段基本沿袭了经济领域的预测技术。采用的方法大致可以分为两 种类型，一是时间序列法，另一种是回归分析法。时间序列法是通过对预测对象 的历史观测数据时间序列的分析处理，来研究其发展过程的基本特征和变化 规律，并据此预测未来行为的方法。电力系统的负荷变动同样具有惯性，在时间 上具有连续性，因而时间序列法成为早期传统负荷预测技术中的主要方法，并且 是现代各种预测方法的基础。时间序列法分为确定型时序法和随机型时序法，前 者包括时间序列平滑法、趋势外推法和季节变动法等；后者包括马尔科夫法口。】 和b o x j e n k i n g 法等。回归分析法属于相关法预测，它通过建立某些变量与负荷 之间的因果关系而获得预测负荷。由于电力负荷的变化受到很多相关因素的影 第9 页共h 黄 浙江大学硕上学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 响，所以采用回归分析法进行负荷预测是自然的想法和可行的途径。 由于影响因素的多样性、突发性和随机性，造成传统的负荷预测误差大，在 扰动情况下不具备鲁棒性，对节假曰等特殊负荷模型的预测效果差，无法满足实 用化的精度要求。 第二阶段( 二十世纪九十年代到现在) ，随着计算机技术的日新月异，人工 智能( a r t 语c i a li m e l l i g e n c e ) 技术的兴起，负荷预测迅速进入了使用智能化负荷 预测技术的阶段。专家系统( e x p e r ts y s t e m ) 、人工神经网络( a n m c i a ln e u m l n e t 、o r k ) 和模糊逻辑系统( f u z z yl o g i c ) 【6 】代表着当今人工智能技术的三大分 支，它们都在负荷预测领域逐步得到应用。同时，灰色系统理论( g r e ys y s t c m 1 1 1 e o r y ) 、非线性系统理论( n o l l l i n e a rs y s t e mn e o r y ) 、小波分析理论( w a v e l e t a n a l y s i st h e o r y ) 等技术方法1 1 4 1 叼被提出。 2 我国在电力系统负荷预测领域的进展 从国内外研究情况看，国外大概是由于其负荷发展变化规律趋于稳定的缘 故，中长期负荷预测的研究远远少于短期预测，国内则基本上两者并重。随着社 会主义市场经济体制改革的深入发展，电力工业以增强活力、提高效益、改善服 务为目的的市场化改革已经成为必然趋势。我国于1 9 9 8 年开始了电力工业市场 化改革。近年来，随着我国电力市场改革的深入开展，负荷预测的研究取得了长 足进展，几乎每个实行电力市场的区网，其电力市场技术支持系统都有负荷预测 模块( 虽然在0 3 年下半年到0 4 年期间由于电力供应紧张，此模块曾一度中断) 。 山东省采用线性外推和神经网络相结合的方法【1 9 】，福建省开发了电力需求预 测程序【2 0 】，广西电网调度中心与长沙电力学院合作开发适合于广西电网的短 期负荷预测应用软件1 2 ，采用a i u m a 模型，g m ( 1 ，1 ) 模型、改进的g m ( 1 ，1 ) 模 犁。 2 2 负荷预测的特点及原理 由于负荷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 所研究的对象是不确定事件，只有不确定事件、随机事件才需要人们采取适当的 预测技术，推测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明 显的特点： 第1 0 页共“页 浙江大学硕上学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 1 不准确性。因为电力负荷未来的发展状况是不确定的，它受到各种各样复 杂因素的影响，而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，再加上一些临时发生的情况变化的影响， 因此也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定的条件下做出的。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 测工作睇“。 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。 可9 2 性原理。因为事物的发展变化是在内因和外医的共圆作用下进行的，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，进行多方案预澳4 的。 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。 第1 1 页共6 4 熨 浙江人学硕十学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 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。 反馈性原理。反馈就是利用输出返回到输入端，再调节输出结果。预测的反馈 性原理实际上就是为了不断提高预测的准确性而进行的反馈调节。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间存在着差距 时，可以利用这个差距，对远期预测值进行调节，以提高预测的准确性。 系统性原理。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，在预测中 都要进行考虑，即预测对象的未来发展就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，才有高质量的预测， 才能为决策者提供最佳的预测方案。 2 3 电力系统短期负荷特性分析 在电力系统在逐步发展完善过程中，负荷预测已成为能量管理系统( e m s ) 中 一项独立的内容。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，因此研究负荷变化的内在规律和负荷特性、影响负荷变化的各种相 关因素，对提高预测精度及负荷预测的发展有重要的意义。 2 3 1 电力系统负荷分类 电力系统负荷按照使用范围大致可以分为：民用负荷、工业负荷、商业负荷、 农业负荷等。不同类型的负荷具有不同的特点和规律。 民用负荷，主要指城市居民用电负荷，包括夏季的降温设备、冬季的取暖设 备以及其他家用电器的负荷。近年来，随着我国人民生活水平的提高，民用负荷 在整个电力负荷中所占的比例越来越大，尤其在冬季和夏季，由于敏感予气候变 化的家用电器( 电炉、电热器、空调、电风扇、电冰箱等) 的日益广泛应用，使 第t 2 页共“页 浙江大学硕| 学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 得民用负荷变化对系统峰值的影响越来越大。此类负荷通常具有年增长性及明显 的季节波动和r 变化等特点。 工业负荷，主要指各厂矿进行工业生产的用电负荷。通常情况下，它所占的 比重最大，且由工业生产的规律决定：晚间的负荷较轻而白天的负荷较重：工作 日的负荷重而节假日的负荷轻。工业负荷相对来说比较稳定，较少受到天气等因 素的影响。 商业负荷，主要是指商业行业的照明、空调、动力等负荷，一般所占的比重 较小，它同样具有季节性变化和日变化的特点。另外，在节假日由于商业行业增 加营业时间，而工业负荷相对减少，商业负荷成为节假日期间影响电力负荷的重 要因素。 农业负荷，主要是指城镇以外的农村居民用电和农业生产用电，它受季节影 响较大，对降水量、天气等自然因素的变化十分敏感。比如，春季是农业灌溉负 荷最大的季节，降雨信息就成为预测农业负荷的主导因素；如果发生旱涝灾害， 农业负荷也会显著增加。此外，对于拥有许多水电厂的大电网来说，农业负荷还 随着丰水期和枯水期的变化而变化。 数据分析表明，电力系统峰值负荷往往是由于季节性的极端气候造成的。比 如，在夏季的高温延续期，各种空调装置、电风扇、制冷设备等降防暑降温设备 几乎都满负荷运行，造成了夏季峰值负荷；冬季的低温延续期，尤其在江南地区， 虽然不会造成热浪期那样严重的峰值负荷，但是寒潮季节般照明负荷增长，而 且还有大量的取暖负荷，因此也应特别注意。 2 3 2 短期负荷特性分析 电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变、按日变，而且按周变，按年 变，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性。负荷变化是连续 的过程，一般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的。 按照一般的做法，任何时刻的负荷可以为如下4 种成分的组合： 1 典型负荷分量 典型负荷分量也称为正常负荷，它与气象无关，具有线性变化和周期变化 的特点。线性变化描述日平均负荷变化规律，而周期变化描述以2 4 小时为周 第1 3 页共6 4 页 浙江大学硕士学位论文短期电力负荷预测方法研究与系统设计 期的变化规律。典型负荷的不同主要是由于各地负荷组成方式的不同所引起， 负荷组成的差异性主要体现在两个方面：一是负荷种类；二是各种负荷成分所 占比重。不同组成的负荷在这两方面的差异决定了它们的负荷特性及对影响因 素的响应特性互不相同。 2 天气敏感负荷分量 天气敏感负荷分量与一系列天气因素有关：如温度、湿度、风力、阴晴等。 不同天气因素影响负荷的方式不同，一年中不同时期天气因素影响负荷的方式 也不同，这就形成负荷季节性周期变化的规律。 3 异常或特殊事件负荷分量 异常或特殊事件( 如重大政治活动、系统故障、限电、民间节日等) 负荷 分量使负荷明显偏离典型负荷特性。由于这类事件的随机性，需要由调度人员 参与判断。在各种负荷预测模型中这部分往往通过人工修正或专家系统模型加 以改进。 4 随机负荷分量 随机负荷分量是负荷中的不可解释成分，可通过负荷预测的模型和算法来考 虑这些随机负荷分量。例如，在时间序列法中，将剩余的残差，即各时刻的随 机负荷变量，看成是随机时间序列；而在神经网络预测中利用模型良好的非线 性能力，可以很好的考虑到随机负荷分量。 2 4 几种常用的负荷预测方法 负荷预测模型是统计资料轨迹的概括，预测模型是多种多样的，因此，对于 具体资料要选择恰当的预测模型，这是负荷预测过程中至关重要的一步。当由于 模型选择不当而造成预测误差过大时，就需要改换模型，必要时，还可同时采用 几种数学模型进行运算，以便对比、选择。 2 4 1 经典预测方法 1 趋势外推法 当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波 动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间f 为白变 第1 4 贾共“页 浙江大学硕上学位论文短期电力负荷预测方法研究与系统设计 量，时序数值y 为因变量，建立趋势模型y = = 只f ) 。当有理由相信这种趋势能够 延伸到未来时，赋予变量r 所需要的值，就可以得到相应时刻的时间序列未来值。 这就是趋势外推法。 应用趋势外推法有两个假设条件：假设负荷没有跳跃式变化：假定负荷 的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。选择合适的趋势 模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种 基本方法。 外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲 线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。这些预测技术的共同特点是作趋势夕 推， 不对其中的随机成分做统计处理。趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需 的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。 2 时间序列法 电力负荷的历史数据是按一定时间间隔进行采样记录下来的有序集合，因 此它是一个时间序列。电力负荷时间序列预测技术就是根据负荷的历史资料设 法建立个时间序列的数学模型，用这个模型一方面来描述电力负荷这个时间 序列变化过程的规律性，另一方面在该模型的基础上建立负荷预测的数学表达 式，对未来的负荷进行预测。时间序列法主要有自回归a r 模型、滑动平均 m a ( g ) 模型和自回归与滑动平均a r m a p ，g ) 模型等。 时序法的通用模型a r m a p ，g ) 表达式如下： 只一仍片一l 一咒一p = q 一戗q l 一岛q ， ( 2 1 ) 式中仍，仍，称为自回归系数，p 为自回归阶数。q ，岛，岛称为动平均系 数，9 为动平均阶数，以，m + 以一，是连续一段时间的负荷数据值，q ，口。，q 一。 是零均值白噪声序列。这类方法的优点是；所需历史数据少、计算速度快。缺点 是：没有考虑负荷变化的因素，只致力于数据的拟台，对规律性的处理不足，只 适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况。其负荷预测过程一般分为模型识 别、模型参数估计、模型检验、负荷预测、预测值修正5 个阶段。 3 回归分析法 回归分析法就是根据负荷过去的历史资料，建立可以分析的数学模型，对未 来的负荷进行预测。其原理是：利用数理统计中的回归分析方法，通过对变量的 第1 5 页共“页 浙江人学硕十学位论文短期电力负荷预测方法研究与系统设计 观测数据进行分析，确定变量之间的相互关系，从而实现预测。 多元线性回归模型表达式如下： _ y ( r ) = 6 0 + 岛薯( ，) + g ( 2 2 ) f = 1 式中x ( r ) 为f 时刻影响负荷变化的因素变量的取值，6 0 ，岛，为回归系数。 r 为随机变量。此类模型的优点是：原理简单，运算速度快，预测精度较高，适 用于在中、短期预测使用。缺点是：规划水平年的工农业总产值很难详细统计； 用回归分析法只能测算出综合用电负荷的发展水平，无法测算出各供电区的负 荷发展水平，也就无法进行具体的电网建设规划。 2 4 2 现代预测方法 2 0 世纪8 0 年代后期，一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成 功应用。这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测 理论等。 1 灰色理论预测法 灰色理论是我国邓聚龙教授于8 0 年代初首先提出来的，经过多年的研究， 灰色理论有了重大发展。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，通常用累加生成a g 0 ( 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i a g o ( i n v e r s ea c c u m u l a t e dg e n e r a t i n g0 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强的生成数据列。 灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。以灰色系统理论 为基础的灰色预测技术，可在数据不多的情况下找出某个时期内起作用的规律， 建立负荷预测的模型，分为普通灰色系统模型和最优化灰色模型两种。 普通灰色预测模型是种指数增长模型，当电力负荷严格按指数规律持续增 长时，此法有预测精度高、所需样本数据少、计算简便、可检验等优点；缺点是 对于具有波动性变化的电力负荷，其预测误差较大，不符合实际需要。比如，一 般情况下，电力系统日、周负荷不具有指数增长趋势，因此在使用模型前要首先 进行参数修正。而最优化灰色模型可以把有起伏的原始数据序列变换成规律性增 强的成指数递增变化的序列，大大提高预测精度和灰色模型算法的适用范围。 第1 6 页共6 4 页 浙江大学硕士学位论文短期电力负荷预测方法研究与系统设计 2 专家系统法 专家系统预测法是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的，每小时的负荷 数据和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规 则，按照定的规则进行负荷预测。实践证明，精确的负荷预测不仅需要高新技 术的支撑，同时也需要融合人类自身的经验和智慧。专家系统方法是种人工智 能的计算机程序系统，其基本组成如图2 1 所示。 知识库 l j 型库i 一知# 获取1 - 领域家 数据库 f 一， 推理机 f 解释程序 b推理咨询 ；统用户 一1 调发程序j l 。一一】 图2 1 专家系统基本组成 专家系统法，是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法。但专 家系统分析本身就是个耗时的过程，并且对于某些复杂因素( 如天气因素) ，即 使知道其对负荷的影响，但要准确定量地确定他们对不同地区负荷的影响也是很 困难的。专家系统预测法适用于中、长期负荷预测。此法的优点是：能汇集多 个专家的知识和经验，最大限度地利用专家的能力；占有的资料、信息多，考 虑的因素也比较全面，有利于得出较为正确的结论。缺点是；不具有自学习能 力，受数据库里存放的知识总量的限制；对突发性事件和不断变化的条件适应 性差。 3 模糊控制方法 模糊负荷预测是近几年比较热门的研究方向。模糊控制是在所采用的控制方 法上应用了模糊数学理论，使其进行确定性的工作，对一些无法构造数学模型的 被控过程进行有效控制。模糊系统不管它是如何进行计算的，从输入输出的角度 来看，它是一个非线性函数。模糊系统对于任意一个非线性连续函数，就是找出 一类隶属函数，一种推理规则，一个解模糊方法，使得设计出的模糊系统能够任 第1 7 页共6 4 页 浙江大学硕士学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 输入一一一| | 零卜j 毳卜 | | 卜摹 _ 叫输出 浙江大学顾士学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 的函数关系转化为高维的非线性映射，适合于解决时间序列问题，尤其是平稳随 机过程的映射。 反向传播( e r r o rb a c kp r o p a g a t i o n b p ) 算法是多层感知器的一种有效学习 算法，它把一组样本的输人输出问题变成一个非线性优化问题，使用最优化问题 中普遍的梯度下降算法，用迭代算法求解权相应于学习记忆问题，加人隐节点使 得优化问题的可调参数增加，从而可以得到精确的解。理论已经证明，三层b p 神经网络，只要隐节点数足够多，就具有模拟任意复杂的非线性函数的能力。b p 网络不需要知道描述非线性映射的具体数学表达式，而只是在所选的网络拓扑结 构下，通过学习算法调整各神经元的阈值和连接权值，使误差信号最小。图2 3 是三层神经元网络的结构图。 图2 3 三层b p 神经元网络结构图 对人工神经网络进行训练的原则之一是让它从错误中学习，不断肯定它的正 确识别( 即正确的输出值) ，减少它的错误识别的概率。对人工神经网络的训练 过程就是要不断改变人工神经网络的净输入，而改变净输入的办法就是调整输入 权重。因此神经网络的学习和训练过程就是调整权重的过程。 这种方法的缺点是训练样本大，样本的筛选，训练时间过长；容易出现学习 速度慢( 进入平坦区) 、陷人局部极小区等问题；对参数选择比较敏感，许多参数 只能凭经验选取；对于不同输入样本，最佳的网络参数可能又是不一致的。因此， b p 神经网络的应用受到了一定的限制。目前，有不少文献从b p 网络的不同角度 进行了改进，取得了一些进展。常用的改进方法有附加冲量项、自适应学习参数、 第1 9 页共6 4 页 浙江人学硕士学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 模拟退火法等。 5 小波分析法 小波分析是一种新兴的数学工具，它是一种时域、频域分析方法：在时域和 频域上同时具有良好的局部化性质，并且能根据信号频率的高低自动调节采样的 疏密；能任意地提取短期负荷序列的细节。通过使用小波分析法，可以在任何水 平成分上分析短期负荷序列，它对信息成分采取逐渐精细的时域、频域处理，尤 其对突发与短时的信息分析具有明显的优势，它的目标是将一个信号的信息转化 成小波系数。 小波变换的实质是用一合适的母小波( m o t h e rw a v e l e t ) 通过时间轴上的位 移、放缩和幅度的变化产生一系列的派生小波，用此系列小波对需要分析的信号 进行时间轴上的平移比较，获得用以表征信号与小波相似程度的小波系数。由于 派生小波可以达到任意小的规定精度，并可以对有限长的信号进行精确的度量， 因此可以获得相对于傅立叶分析所不能获得的局部时间区间的信息。 若函数y ( f ) r ( r ) ，满足如下容许条件： q = 弘酬警 m 0 ” ( 2 3 ) 则称函数妒( r ) 为母小波或基小波。驴( w ) 是y ( f ) 的傅立叶变换。基小波经过伸缩 平移而生成的一族函数 妒。( f ) ) 称为子小波。 = 一妒( 争 ( b r ，a 卧 o ) )( 2 - 4 ) 1 9 8 7 年，m a l l a t 利用多分辨分析的思想，统一了小波函数的构造，提出了离 散小波按小波变换的分解和重构算法。我们所讨论的电力系统小时负荷序列就是 一种离散信号。 假设 。) 胍：是r ( r ) 中的正交小波基，则对于任意的r ( r ) ，厂( x ) 可按 下式展开： ，( x ) = 如( x ) ( 其中如= 七， z ) ( 2 5 ) 其中 表示这两者的内积， = l ，( 砷死 离散二进小波变换及重组的计算程序为： 第2 0 页共6 4 页 浙江大学硕士学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 e = 去掣巧。 ( 2 _ 6 ) v 二j z 钟= 去掣写。 ( 2 - 7 ) 1 v 二j e z ，磁为小波系数，_ ，岛为相应小波的离散滤波器。 我们利用小波分析的目的，就是要找出这样的小波函数，然后利用它来求解 小波系数，将信号分解到各个不同的尺度上，再对各个不同尺度上的小波分别进 行负荷预测，然后重构。通常的小波函数可根据前人研究成果，根据不同情况， 分别选取，如d a u b e c h j e s 小波，h a r d y 小波。 电力系统中日负荷具有特殊的周期性，负荷以天，周，年为周期发生波动， 大周期中嵌套小周期。小波变换能将各种交织在一起的不同频率组成的混合信号 分解成不同的块信号，对负荷序列进行小波变换可以将负荷序列分别投影到不同 的尺度上，而各个尺度可以近似看作各个不同的“频带”，这样各个尺度上的子 序列分别代表了原序列中不同的“频域”分量。它们更加清楚的表现了负荷序列 的周期性。在此基础上，对不同的子负荷序列分别进行预测，最后通过序列重组， 得到完整的负荷预测结果。 除了以上介绍的各种预测方法外，还有其他各种预测方法，比如指数平滑、 卡尔曼( k a l m a l l ) 滤波15 1 、优选组合预测等等。 2 5 负荷预测误差与模型评估 由于负荷预测是一种对未来负荷的估算，因此，它与客观实际之间就存在着 一定的差距，这个差距就是误差。 产生负荷预测误差的原因很多，主要包括如下几个方面： a 预测模型误差。预测数学模型大多只包括所研究现象的某些主要因素，对于 错综复杂的电力系统负荷变化来说，这样的模型只是一种简单化了的负荷状 况的反映，与实际负荷间存在差距。 b 预测方法选择误差。负荷所受影晌千变万化，预测的目的也各种各样，因而 就存在如何选择一个合适的预测方法的问题。 c 原始资料误差。各项资料并不能保证都是准确可靠的。 第2 l 页共“页 浙江大学硕士学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 d 特殊事件造成误差。比如突然的气候变化，重大政治活动。 预测误差和预测结果准确性关系密切。因此，研究误差产生的原因，计算并 分析误差的大小，对于提高负荷预测精度，改进负荷预测工作，检验和选用恰当 的预测方法有很大帮助。 预测方法多种多样，因此如何选择一个合适的预测模型，就成为一个很重要 的问题。通常，我们将这一步称为模型评估。它一般包括如下三种方法：关联度 分析法，概率统计法和后验羞检验等。 1 关联度分析 关联度分析的基本思想，是根据曲线间的相似程度来判断关联程度，实质上 是几条曲线间几何形状的分析比较。 设指定参考数列为，被比较数列为薯( f _ 1 堋) ： = ( 1 ) ，而( 2 ) ( ) )薯= 托( 1 ) ，t ( 2 ) 玉( 甩) 则称： 黔著籍黠嚣嚣黑产 协s ， 为曲线和曲线x 。在量点的关联系数。 综合各点的关联系数，曲线t 和衄线的关联度为： 2 吉蔷毒( 七) 9 关联度越大，表明两条曲线形状越接近，也就表明了对应的预测模型的优越性。 2 后验差检验 后验差检验是跟据预测模型值和实际值之间的统计情况，进行检验的方法。 其内容是：以残差( 绝对误差) e 为基础，根据各期残差绝对值的大小，考察残 差较小的点出现的概率，以及与预测误差方差有关指标的大小。 设历史负荷序列为： x ( o ) = x o ( 1 ) ，z o ( 2 ) z 。( ) ) ( 2 - l o ) 设预测值序列为： 量( o ) = 童0 1 ( 1 ) ，量o ( 2 ) - 膏o ( n ) ) ( 2 一1 1 ) 记七时刻实际值x ( o ( 七) 与计算值( 预测值) 量o ( t ) 之差为s ( 七) ，称为女时刻 浙江大学颤上学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 残差。 s ( j 】 ) = x o ( ) 一量o ( ) ( 女一1 ，2 n ) ( 2 1 2 ) 记实际值x o ( ) ，( t = l ，2 h ) 的平均值为i ，即： 一- ； 记残差占( t ) ( = l ，2 疗) 的平均值虿，有 b 击扣， 其中，m 为预测残差数据个数，一般有研兰n 。 记历史数据( 实际值) 方差为s 2 ，即： 啦寺静0 ) ( 炉群 记残差方差为是2 ，有： ( 2 1 3 ) ( 2 1 4 ) ( 2 1 5 ) 是22 去善( m m ) 2 ( 2 _ 1 6 ) 则可得后验差的两个重要数据：即后验差比值c ，小误差概率p ： c = 鲁p = p i 占( j | ) 一f f o 9 5 o 8 o 7 = o 6 5 第2 3 页共6 4 页 浙江大学硕 学位论文 短期电力负荷预测方法研究与系统设计 第三章嘉兴市短期电力负荷预测研究 3 1 嘉兴市电力负荷特性分析 短期负荷预测的特点是具有明显的周期性：工作日与休息日各自的相似性： 不同年度节假日之间的相似性等等。下面首先对嘉兴市的电力负荷特性