（电气工程专业论文）保定电网用电市场需求预测分析系统研究.pdf

华北电力大学工程硕士学位论文摘要 摘要 在电力系统计划与运行管理中，用电市场需求预测对电力系统的安全经济运行 与国民经济的发展具有非常重要的影响。本文针对保定电网用电市场需求预测分析 系统进行研究与开发，根据多年来在预测方面的研究成果，对国内外文献中的预测 方法进行了归类研究和筛选，提取出较为经典的、具有较好预测效果的预测方法， 同时研究了一种按照层次分析法( a h p ) 计算组合权重的组合预测方法予以提高精 度，并取得了良好的效果。而利用v i s u a lb a s i c n e t 这一面向对象的编程语言与上 述数学方法相结合对系统加以实现，结合分层架构思想设计提出了一种三层c s 模 式的需求分析预测系统。经过试运行，该系统取得了理想的效果。 关键词：用电市场需求预测，预测模型，灰色系统，线性回归，组合预测 a b s t r a c t i nt h ep l a na n ds c h e d u l eo ft h ee l e c t r i c i t ys y s t e mm a n a g e m e n t ，t h ee l e c t r i c i t y d e m a n df o r e c a s t i n gh a sv e r yi m p o r t a n ti n f l u e n c ef o rt h ee c o n o m i cd e v e l o p m e n t t h i sp a p e rs t u d i e sa n dr e a l i z e st h ee l e c t r i c i t yd e m a n df o r e c a s t i n gs y s t e mo f b a o d i n g sg r i d ，b a s eo nt h ef 0 r e c a s t i n gr e s e a r c h e si nr e c e n ty e a r s ，t h en a t i o n a la n d a b r o a dr e f e f e n c e si sc l a s s i f i e da n ds t u d i e d t h et r a d i t i o n a lf o r e c a s t i n gm e t h o d sa r e p i c ku p ，a n da na n a l y s i sh i e r a r c h yp r o c e s sc o m b i n e ds e v e r a lf - o r e c a s t i n gm e t h o di s p r e s e n t t h ee f - f e c ti sg o o d v i s u a lb a s i c n e ti su s e dt or e a l i z et h es y s t e mw i t h t h e s ef b r e c a s t i n gm e t h o d s ，a n dat h r e el a y e rs t r u c t u r eo ft h es y s t e mi sp r e s e n tt o o f o rt h et e s t i n gr u n n i n g ，t h es y s t e mp e r f 0 r m a n c ei sq u i e tw e l l l i y o n g( p o w e rs y s t e ma n di t sa u t o m a t i o n ) d i r e c t e db yp r o f z h a oh o n g s h a n k e yw o r d s ：e l e c t r i c i t ym a r k e td e m a n df o r e c a s t i n g ，f o r e c a s t i n gm o d e l s ，g r e y s y s t e m ，l i n e a rr e g r e s s i o n ，c o m b i n e df o r e c a s t i n g 声明尸州 本人郑重声明：此处所提交的工程硕士专业学位论文保定电网用电市场需求 预测分析系统研究，是本人在华北电力大学攻读工程硕士专业学位期间，在导师 指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和 致谢之处外，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 华北电力大学或其他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。 学位论文作者签名：圭墓日期： 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或 其它复制手段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校 可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同 媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：导师签名： 日期： 堡2 ：鱼 日期： 辎易 牡。 华北电力大学：】：程硕士学位论文 1 1 课题的研究背景及意义 第一章引言 电力不仅是关系国民经济命脉的基础产业，而且是提供重要公共产品和服务的 行业，又是国家引导、推动、调控经济和社会发展的基本力量，其体现在社会用电 量的不断增长上。而电力系统由电网和电力用户组成，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，其中最基本也最重要的是要满足社会用电 量的要求。由于电能难以大量储存，因此，电能的生产、输送、分配和消费是同时 完成的，具有瞬时平衡的特性，这就要求系统发电量随时紧跟系统用电量的变化以 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，电力系统用电需求预测工作是电力系统中的一项重要课题，也是电力系统自动 化领域中的一项重要内容。 用电市场需求预测实质上就是用电量预测，其在电力系统规划和运行方面具有 重要地位。随着电力市场化的改革，电力工业内部引入了强烈的竞争，此时，电力 系统各部门业同时被赋予了新的任务，而用电量预测和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、电价报价及电网规划提供依据，由此对两 者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，为预测人员提出了新的课题。在完善电力市场的趋势下， 精确的预测意味着巨大的经济效益。预测值太低，可能导致切断某些用电量或减少 向相临供电区域售电的收益；预测值太高，会导致新增发电容量甚至现有发电容量 不能充分利用，即有些电厂的容量系数太小，造成投资浪费和资金效益低下。因此， 其对国家的能源建设、人民生活和整个社会效益的发挥起着十分重要的作用。 随着经济的不断发展，保定电网于十一五”期间规划投资8 4 7 6 亿元，将建设 5 0 0 千伏变电站l 座，2 2 0 千伏变电站1 5 座，1 1 0 千伏变电站6 7 座，并对部分变电 站实施增容改造。到”十一五”末，保定电网5 0 0 千伏变电站将达到3 座，2 2 0 千伏 变电站将达到2 6 座，基本实现 一县一站；1 1 0 千伏变电站将达到1 3 2 座；基本达 到每个乡镇至少有一座3 5 千伏，8 0 的变电站实现双电源供电。保定电网变电容 量由9 9 6 6 5 万千伏安增加到2 1 0 9 万千伏安，输变电设备容量和供电能力将比现在 翻一番。但从2 0 0 8 年度保定电网的用电方面来看，5 月2 6 同，保定电网全区网供 负荷达到2 9 6 万千瓦，创历史新高，电力供应进入夏季用电高峰期。据供电公司有 关部门负责人介绍，今年以来，受天气、煤源、价格、运力等多方面因素影响，电 煤供应偏紧，综合考虑各种因素，电力供应紧张的局面在所难免。由于用电市场需 求预测是整个保定地区电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，因 i 华北电力大学工程硕十学位论文 此用电市场需求预测的及时性和精确性的作用不言而喻。因此，如何结合保定电网 用电市场需求的实际情况，利用先进的面向对象的编程技术丌发研制具有较高实用 性和较高精度的用电市场需求预测分析系统是迫在眉睫所要解决的一个问题。 1 2 国内外研究现状 用电市场需求预测和负荷预测所用的方法殊途同归，因此可以参照负荷预测的 研究现状，而负荷预测其按照时间期限进行分类通常分为长期( 1 0 年以上) 、中期 ( 5 年左右，以年为单位) 、短期( 一年以内，以月、周、日为单位) 和超短期负荷 预测( 以小时为单位或小时内) 【l j 。从国内外研究情况看，关于中长期负荷预测的 研究远少于短期和超短期负荷预测【2 1 。而短期电力负荷预测的研究从上世纪七十年 代初开始就开始呈现出逐步上升的趋势，九十年代，随着世界各国电力市场的发展， 负荷预测受到了人们更加广泛的重视。而近些年来的研究兴趣已经从传统的预测方 法逐步转向以软计算为代表的现代预测方法【3 】。其典型的预测技术分为以下几种类 型： ( 一) 经验技术与经典技术【1 】 从严格意义上讲，负荷预测的经典技术并不是真正的负荷预测方法，它仅仅是 依靠专家的经验或一些简单的变量之间的相关关系对未来负荷值做一个方向性的 结论，预测精度较差，其预测方法主要有单耗法、弹性系数法、分区负荷密度法、 人均电量指标换算法四种。 ( 二) 传统预测方法 传统理论和方法主要包括以下几种： ( 1 ) 时间序列法 时间序列法是应用较早、最为广泛、发展比较成熟的一种方法。它把负荷数据 看作是一个按季节、按周、按天以及按小时周期性变化的时间序列并将实际负荷和 预测负荷之间的差值看作一个平稳的随机过程，进行分析和处理。常用的时间序列 分析模型有以下几种【4 - 5 1 ：自回归( a r ) 模型、动平均( m a ) 模型6 1 和自回归动平 均( a r m a ) 模型【7 - 引。综合国内外的研究成果来看，时间序列法优点主要是：1 ) 对历史数据量要求较低：2 ) 计算量小；3 ) 可以采用估计被测日电量值的方法减小 误差。其缺点主要表现在：1 ) 对历史数据准确性要求高，坏数据对预测效果的影响 较大；2 ) 难以解决气象因素对短期负荷预测的影响；3 ) 不适用于电网容量较小或 变化较大地区的负荷。 ( 2 ) 回归预测法 2 华北电力大学j 二程硕士学位论文 回归预测法是电力负荷预测的一种常见方法0 1 。其优点是：1 ) 方法简单，预 测速度快；2 ) 外推特性较好；3 ) 对于没有气象条件巨变情况下的负荷预测准确性 较高。其缺点是：1 ) 用线性方法无法描述复杂的非线性关系；2 ) 缺乏自学习能力。 ( 3 ) 灰色系统理论 灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论，而 影响电力负荷的诸多因素可以看成是一个灰色系统。灰色系统具有计算简洁、精度 高、实用性好的优点，文献【1 l 】和文献 1 2 】将灰色预测模型应用到电力系统负荷预测 中，经实验证明具有较高的精度。 ( 三) 现代预测技术 现代预测技术主要包括：人工神经网络方法、专家系统预测法、小波分析方法 勘曾 号手。 ( 1 ) 人工神经网络方法 在众多的智能计算方法中，神经网络在电力负荷预测中的应用最为广泛。其优 点是可以模拟人脑的智能化处理，对大量非结构性、非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。1 9 9 1 年，d c p a r k l l 3 】首次 将人工神经网络应用于负荷预测中，该文应用神经网络学习过去、当前以及未来的 温度与负荷之间的关系，获得了比传统方法更好的预测效果。自此，神经网络在负 荷预测中的应用研究日益广泛。文献【1 4 1 7 】分别将神经网络应用于不同情况下的电 力负荷预测中，均取得了良好的精度。 而近些年，由贝尔实验室的v a p n i k 等提出了一种被称为支持向量机( s v m ) 的 机器学习算法，这种算法可以看成是一种新型的神经网络算法，s v m 与传统的神经 网络学习方法不同，实现了结构风险最小化原理( s r m ) 【协2 0 1 。此后，有关s v m 在负荷预测中的应用的文献大量涌现，已经成为现代负荷预测研究的一个重要的方 向。文献 2 1 】将支持向量机和数据挖掘联合进行电力负荷预测，取得了良好的精度。 文献【2 2 】针对短期负荷预测支持向量机( s v m ) 方法的局部逼近能力和泛化能力进 行研究，将多分辨率支持向量机( m s v m ) 用于短期负荷预测中节点负荷预测曲线 的回归估计，取得了良好的效果。 ( 2 ) 专家系统预测法 专家系统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。因此， 越来越多的学者对专家系统和电力负荷预测方法之间的结合进行了研究。其中文献 【2 3 - 2 4 】分别将模糊专家系统和电力负荷预测进行结合，也取得了相当好的精度。 华北电力大学工程硕士学位论文 ( 3 ) 小波分析方法 小波分析吸取了现代数学中诸如泛函分析、数值分析和样条分析等众多分支的 精华。它在时域、频域同时具有良好的局部化性质。小波变换能将由各种不同频率 的交织在一起的混合信号分解成不同频带上的块信号。通过对负荷序列进行小波变 换，可以将各子序列分别投影到不同的尺度上，子序列分别代表了原负荷序列中不 同”频域”的分量，因而各子序列的周期性更加明显，因此可以对不同的子序列分析 进行预测，然后通过序列重构而得到完整的负荷预报结果。文献【2 5 】利用多分辨分 析的小波变换对短期电力负荷序列进行了分解处理，并根据子序列的特性分别进行 回归预测，最后将预测结果叠加，取得了较好的预测精度。文献 2 6 】采用小波变换 将日负荷数据分解到不同尺度上，然后利用各相似日低频部分的最大最小负荷构造 相似系数，通过支持向量机预测一天中最大和最小负荷后进行处理，取得了较好的 预测效果。文献【2 7 】将对小波负荷预测进行了改进，显著的提高了预测的准确性。 随着计算机技术的普及和应用，使得以上介绍的国内外关于电力负荷预测方法 实用性更加增强，各种因地制宜的负荷预测系统如雨后春笋般的丌发出来。主要的 模式不外乎有以下两种： ( 一) c l i e n t s e r v e r 模式 从9 0 年代开始，c l i e n “s e r v e r 在整个计算机应用技术发展中发挥了巨大的作用。 其具有以下的优点： ( 1 ) 客户端计算机直接操作数据库中的数据，没有中间环节，所以系统的响 应速度快。 ( 2 ) 能有效地发挥客户端的效率，降低服务器的负担，对于数据量很大的操 作有一定优势。 ( 3 ) 操作界面漂亮、形式多样，可以充分满足客户自身的个性化要求。 但是c s 模式也存在着若干缺点： ( 1 ) 需要专门在客户端安装程序，分布功能弱，不能够实现快速部署安装和 配置。 ( 2 ) 其结构建立在中间件产品基础之上，要求应用丌发者自己去处理事务管 理、消息队列、数据的复制和同步、通信安全等系统级的问题，增加了开发成本。 正是由于c s 有着以上的明显缺陷，因此随着技术的进步，特别是近年来因特 网的不断发展，导致其主导地位逐渐被另外一种模式即b s 模式所取代。 ( 二) b r o w s e r s e r v e r 模式 4 华北电力大学工程硕士学位论文 b s 模式将c s 模式下由客户端进行的业务运算改在专用的服务器上进行，为 此在服务器端增加了一个处理数据的层次：w 曲服务器将信息按照客户端所提的要 求进行处理，再将所得的结果以h t m l 文本的方式传递给客户端的浏览器显示出 来。相比较c s 模式而言，其优点在于： ( 1 ) 具有很好的分布性：不需要在每台客户端计算机上安装特定的程序。通 过使用浏览器就可以在局域网内的任何计算机上进行业务操作。 ( 2 ) 维护简单方便：开发、维护等几乎所有工作都集中在服务器端，当企业 对网络应用进行业务变更或升级时，只需更新服务器端的软件就可以，极大地减轻 了异地用户系统维护与升级的成本。 ( 3 ) 开发相对简单：设计人员可以把大部分的精力放在对业务本身的优化上， 至于信息通过网络传递和由浏览器显示出来，这些都由操作系统底层的机制自行完 成。 虽然b s 模式有这么多的优点，但是其缺陷也同样不可忽视，其中比较突出的 是： ( 1 ) 采用b s 模式，客户端只能完成浏览、查询、数据输入等简单功能，绝 大部分工作由服务器承担，这使得服务器的负担很重。 ( 2 ) 由于浏览器和数据库之间的中间层次较多，使得操作的响应时间比c s 模式长，而且较大程度地受网络状况的影响。 ( 3 ) 受网络底层机制的限制，功能弱化，难以达到c s 模式下的强大而丰富 的功能要求。 ( 4 ) 由于运行在网络条件下，所以b s 模式尤其得考虑所传递的数据信息的 安全性和服务器自身的安全性。 总体说来，c s 模式的系统正逐渐被b s 模式系统所取代，但两者还将共存。 因此，现在的电力负荷预测系统也是以两种模式同时共存，相互补充。 1 3 本文的主要工作 本课题立足于保定电网的实际环境，结合国内外的负荷预测研究的相关成果， 研究开发适合保定市供电公司计划部门工作需要高精度的用电市场需求预测分析 系统。其研究具体内容如下： ( 1 ) 研究适合于保定电网的年度用电需求预测( 对未来两年进行预测) ，其中 包括：国民经济发展的预测( 如预测g d p 、三大产业产值及人口等) ；年度电量预 华北电力人学工程硕士学位论文 测( 全社会用电量、供电量、售电量、三大产业及居民生活用电、行业分类电量等) ； 年度电力预测( 发购电最大负荷、平均最大负荷、平均负荷率等) 。 ( 2 ) 研究适合于保定电网的月度、季度用电需求预测( 对未来两年进行预测) ， 其中包括：月度、季度电量预测( 全社会用电量、售电量、三大产业及居民生活用 电、行业分类电量等) ；月度、季度电力预测( 发购电最大负荷、平均最大负荷、 平均负荷率等) 。 ( 3 ) 对预测结果进行误差分析。 ( 4 ) 开发相应的保定电网用电市场需求预测分析系统。 6 华北电力人学工程硕士学位论文 第二章用电市场需求预测分析系统的数学模型分析 2 1 用电市场需求预测概述 用电市场需求预测是指从已知的经济、社会发展和电力系统需求情况出发，在 正确理论的指导下，通过调查研究掌握大量翔实的历史数据并加以分析的基础上， 运用可靠的方法与手段，探索事物间的内在联系和发展规律，以未来年份经济、社 会发展情况的预测结果为依据，对用电市场的需求发展趋势做出科学合理的估计与 预测。其目的是得到合理可信的用电量预测结果，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。由于用电量预测是根据过去与现在的数值来 推测它的未来数值，所以这一工作所研究的对象是不确定事件，它具有以下特点： ( 1 ) 预测结果不准确性。 ( 2 ) 预测的条件性。 ( 3 ) 预测的多方案性。 由于用电量预测具有以上几个显著特点，显然不可能存在某种方法，它在任何 时候、任何地点，对任何对象，都具有普遍的适用性。因此要搞好负荷预测，必须 做好以下工作： ( 1 ) 搜集和掌握大量的历史数据 历史资料是进行电力系统用电量预测的基础，既要收集用电量数据，又要收集 影响用电量变化的相关因素数据。 ( 2 ) 采用新的科学预测理论与分析方法 由于用电量发展变化的规律复杂多样，采用单一方法进行预测，很难取得令人 满意的效果，这就要求用电量预测模块建立完备的预测模型库。其次，预测方法本 身应能具备较强的适应性，应该能够在多种预测模型得到的结果基础上，进行合理 的综合分析、优化组合，得到最接近于客观规律、可靠性好、预测精度高的综合模 型。同时，还必须注意与负荷预测相关领域的发展动向，使电力用电量预测的理论 基础保持先进性、前瞻性。 好的用电量预测系统应能满足下述要求： ( 1 ) 提供包含有长期预测、中期预测、短期预测、超短期预测等各种方式的 预测手段，而且预测的时间间隔可由用户自定义。 ( 2 ) 预测模型应能反映用电量随季节、星期及一天内2 4 小时等周期性波动的 7 华北电力火! 学： 科硕十学位论文 特点，又能反映用电量自然增长的内在规律，同时能反映用电量受气温、降雨、同 照等气象条件的影响。预测模型应体现出“近大远小的规律，即近期用电量变化 趋势对未来用电量变化的影响往往大于早期用电量趋势所产生的影响。 ( 3 ) 对于包括节假日在内的广义特殊事件的用电量预测应建立专用预测模型。 ( 4 ) 提供各种类型的预测方法与模型，并且能对历史数据的合理性进行检查、 修正，具备误差分析和自动不良数据检测、辨识功能。 2 1 1 用电市场需求预测的内容 上文中提到，用电量预测通常按预测时段分为长期预测、中期预测、短期预测 和超短期用电量预测等几类，因此，其预测内容按照类别分别有： ( 一) 长期预测 ( 1 ) 国民经济发展情况的预测。包括对未来经济增长、产业结构及其产值、 电力需求侧管理( d s m ) 、人口、电价、气温等因素的相关因素的预测或假设。 ( 2 ) 综合指标预测。包括各行业产值单位耗能、人均用电量等，其中年最大 用电量利用小时数是一个非常重要的指标。 ( 3 ) 长期电量预测。包括各行业用电量、购售电量、线损率等。 ( 4 ) 长期电力预测。包括年平均用电量、最大用电量、最小用电量、平均最 大用电量、平均最小用电量、最大峰谷差、最小峰谷差、平均峰谷差等。 ( 二) 中期预测 就是指对中期电量的预测。 ( 三) 短期预测 进行包括正常日、节假日在内的日用电量曲线预测。其中最常用的是对未来日 2 4 点、4 8 点或9 6 点的用电量预测。 4 超短期用电量预测 进行几分钟到几十分钟的系统用电量与母线用电量的预测，它是生成实时发电 计划的基础，精度要求较高，误差应控制在1 以内。 2 1 2 用电市场需求预测的步骤 用电市场需求量的预测一般分为如下几个步骤： ( 1 ) 确定预测目标。就是要在明确预测目的的前提下，规定预测对象的范围、 8 华北电力人学j l ：程硕十学位论文 内容和预测期限。一般而言，预测范围视研究问题所涉及的范围而定，编制全国电 力规划，就要预测全国范围内的电力、电量需求量；编制大区网局或地方( 省、地、 县) 电力局的发展规划，就要预测大区电网或地方电力局范围内的电力、电量需求量。 预测的内容包括电力、电量、电力用电量的地区分布，电力用电量随时间的变化规 律，以及电力用电量曲线特征及用电量曲线等，预测期限是指预测的时间长短，如 短期、中期及长期预测。 ( 2 ) 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。对资料中的异常数 据进行分析，做出取舍或修正。 ( 3 ) 预测模型的选择。根据所确定的预测内容，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，并考虑本地区实际情况和资料的可利用程度， 选择建立合理的数学模型。 ( 4 ) 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。 ( 5 ) 应用模型进行预测。根据求取的模型参数，应用该模型对未来时段的行 为做出预测，给出“上、中、下 几个可能的、较为可靠的预测方案。 ( 6 ) 预测结果的评价。对多种方法的预测结果进行比较和综合分析，根据经 验和常识判断预测结果是否合理，对结果进行适当修正，得到最终的预测结果。 2 1 3 影响用电市场需求用电量预测的主要因素 许多因素都会对用电量预测的精度产生不良影响，如何排除各种不确定因素的 负面影响一直是科技工作者追求的主要目标。首先应该确定哪些是主要影响因素， 再分析其影响用电量变化的性质和程度。 ( 一) 气象因素的影响 可以说，气候因素是用电量预测尤其是短期用电量预测最大的影响因素之一， 多年来大多数学者及相关科技工作者在用电量预测的研究中都聚焦于对气候因素 的影响分析。气候因素有很多，但主要以气温、降雨和湿度为主。随着空调器具的 普及，气候变化对用电量的影响愈来愈显著，生活用电的比例逐年增加。这种趋势 在我国许多大中城市的电网中己经出现。此外，严重自然灾害如洪涝、大早等，也 会造成电力用电量的大幅度波动。 ( 二) 宏观产业结构调整的影响 宏观产业结构调整必然会影响电力需求的变化。譬如，国家对基础设施建设项 目实行“宏观调控 ，会直接“刺激 或“抑制 国民经济的发展和耗电大企业的 9 华北电力大学工程硕士学位论文 用电，造成电力用电量的显著变化。 ( 三) 能源市场变化的影响 从整个能源消耗市场来看，电力市场只是其中的一个组成部分。事实上，用户 消费能源的种类和数量与能源价格和易用性均有关系。在一定条件下，用户选择电 力消费和其他能源消费的比重可能发生变化，有时甚至发生逆转。譬如，管道煤气 价格的提高会使居民用电迅速增加；电价居高不下或供电网络不完整，则会导致农 村用户将电力能源消费改变为其他能源的消费。可见，电力消耗与其他能源的消耗 之间有着密切的联系。国内外能源价格的调整都会对电力用电量产生一定的冲击。 因此，在进行用电量预测时应该关注能源市场的变化，考虑各种替代能源的供需状 况和价格因素，并尽可能在用电量预测模型中予以考虑。 ( 四) 环境保护的影响 全面实行和强化环境保护对电力工业也有较大的影响。一方面，生产、生活、 服务等行业对清洁的电力能源的需求更为迫切，从而增加电力消费支出的力度；另 一方面，电力企业强化治污，执行环境保护标准，必然会增加电力商品的成本，不 利于降低电价，这反过来会影响那些实力较弱或消费能力有限的用户对电力的需 求。因此，进行用电量预测时最好根据系统的具体情况，恰当地考虑近期和未来的 环境保护对电力消费的影响。 ( 五) 人口因素的影响 人口数量、人口结构、家庭规模、住宅小区的特性会直接影响居民生活用电的 需求。因此，在对生活用电进行用电量预测时，要适当考虑这些因素。 ( 六) 国民经济发展速度偏离预期造成的影响 过高估计国民经济发展速度，导致用电量预测结果偏高，备用容量偏多，效益 下降。过低估计国民经济发展速度，导致用电量预测结果偏低，紧急状态时系统发 电容量和备用容量不足，限制用电，对工农业生产和人民生活造成严重影响。2 0 0 3 年上半年我国部分电网出现的电力供应紧张状况，在很大程度上应归咎于前期对国 民经济发展速度的过低估计。为此，2 0 0 3 年国家不得不对“十五电力规划重新进 行调整。此外，大量高耗能、重污染的小火电厂的存在，因其运行曲线难以准确把 握而会影响到整个系统用电量预测的准确性。 1 0 华北电力大学上程硕士学位论文 2 2 用电市场需求预测数学方法概述 2 2 1 一元线性回归 回归预测是用电量预测中最常用的方法之一。它根据过去的负荷历史资料，建 立可以进行数学分析的模型，用数理统计中的回归分析方法对变量的观测数据统计 分析，从而实现对未来的负荷进行预测。回归模型有一元线性回归、多元线性回归、 非线性回归等，本系统采用了一元线性回归和多元线性回归模型对用电量进行预 测。下面对一元线性模型进行介绍： 在一元线性回归中，自变量是可控制或可以精确观察的变量( 如时间) ，用x 表示，因变量是依赖于x 的随机变量( 如我们所要预测的用电量) ，用y 表示。假设x 与y 的关系为y = a + b x + ，其中是随机误差，也称为随机干扰，它服从正态分布。 x 与y 的这种关系称为一元线性回归模型。这种模型一般记为： y = 口+ h + 占：( o ，d 2 ) ( 2 1 ) 其中未知参数口，6 需要利用最小二乘法进行估计，其估计方法如下： 做离差平方和q ( 口，6 ) = ( 只一口一蝇) 2 ，选取参数口，6 使得q ( 日，6 ) 达到最小，利 ，= l 用求极值的方法，另 署q 喜c 一侧= 。 等一2 喜( 一刮删 ( 2 2 ) 经过求解此方程组司得参数估计公式： ( 薯一i ) ( 乃一歹) i 扣i f 3 ， ( 薯一i ) 2 f u 。j 口：歹一蓉l口= 歹一旃i 将样本数据代入，即可得参数的估计值舀，占，因此，可以得到一元线形回归公 式2 4 对未来的用电量进行预测： y = 西+ 如 ( 2 4 ) 华北电力大学工程硕士学位论文 2 2 2 多元线性回归 在用电量预测的实际问题中，常常遇到受多种因素影响的情形，这时一元线形 回归模型已经不足以应用，因此需要采用多元线形回归的模型进行预测。假设有p 个因素五，也，l ，x ，对随机变量y 进行影u i 勾，则建立模型如下： y 。+ 刍毛+ 6 j 而+ l x ，+ g ( 2 5 ) 占：( o ，仃2 ) j 所需要预测的未知参数为6 0 ，6 l ，6 2 ，l ，6 p ，因此，对五，屯，l ，进行n 次采样可得： m = 6 0 + 6 l l + 6 2 _ 2 + l _ p 款= + 磊屯l + 6 2 勃+ l 屯p llll 虼= 6 0 + 岛矗l + 6 2 _ 2 + l 将其写成矩阵的形式可得公式2 6 ： ( 2 5 ) y ：x b ( 2 6 ) 利用最小二乘法和矩阵论的知识求解可得各参数为： b = ( ，岛，6 2 ，l ，6 口) 7 = ( x x ) 一x y ( 2 7 ) 2 2 3 灰色预测模型 在灰色系统理论的研究中，灰色预测是就灰色系统所做的预测。所谓灰色系统 是介于白色系统和黑色系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全 部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑色系统，部分信息已知，部分信息未知， 那么这一系统就是灰色系统。一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色 系统。例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因此对物价这 一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。对于电力负荷系统而言，对其产生影响的 供电机组、电网容量、生产能力、大用户情况、工农业的用电比例和某些主要产品 的耗电情况等信息是已知的，但是，影响用电量的其他很多因素，像天气情况、行 政与管理政策的变化、地区经济活动等等是难以确切知道的，因此电力负荷系统可 以看成是灰色系统。 灰色预测从其功能与特征上可分为五类： ( 1 ) 数列预测 ( 2 ) 灾变预测 1 2 华北电力大学工程硕士学位论文 ( 3 ) 季节灾变预测 ( 4 ) 拓朴预测 ( 5 ) 系统预测 对用电量进行预测最主要的是应用前两种预测，数列预测和灾变预测。数列预 测是指对某个事物发展变化的大小和时间所作的预测，用电量预测要求根据历史负 荷数列预测未来某一时期的负荷值的大小。灾变预测主要是指对用电量预测中异常 值的预测和处理。 灰色系统理论研究的是小样本情况下的建模，提供了小样本信息下解决系统问 题的新途径。它把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、是与时间有关的灰色 过程。对灰色量不是从统计规律的角度应用大样本进行研究，而是采用数据生成的 方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性强的生成序列再作研究。g m 模型即指 灰色预测模型( g r e ym o d e l ) 。一般建模是用数据列建立差分方程，而灰色模型 是采用历史数据列做生成后，建立微分方程模型。g m ( 1 ，1 ) 模型是最常用的一种 灰色模型，它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型，是作为用电量预 测的一种有效的模型，是g m ( 1 ，n ) 模型的特例。建立g m ( 1 ，1 ) 模型只需要一个 数列x = 【0 ，誓男，l ，碟；】，用1 一a g o 做一阶累加生成序列得： x o = 【础，碟j ，l ，础】 ( 2 8 ) 其中碟；= 碟 j = l 由于序列x ( 1 具有指数增长规律，而一阶微分方程的解同样也是指数增长形式 的，因地建立下面的一阶线形微分方程模型： 型+ 硝( 1 ) ：“( 2 9 ) 一十a = “ l z 。y ， m 根据指数定义，有譬：l i m 【x ( ，+ & ) 一x ( 明，因此令彳值取时刻k 和k + 1 的平均 值，即l 2 【x ( 七+ 1 ) + x ( 后) 】，原式可以写成3 口1 1 【x ( 七+ 1 ) 】+ 口2 x 1 ( 七十1 ) + x 。( 尼) 】= ( 2 - l o ) 因此：可得到递推公式： 爿馏+ 口2 【爿嚣j + 叉嚣! ，) 】= “ 七：拧一l ( 2 - 11 ) 写成矩阵形式，有： 华北电力大学工程硕士学位论文 x 拦 x & m x 器 l 2 【础+ 掣! ；】 1 2 掣势制；】 m l 2 础j + 碟0 ( 2 1 2 ) 利用最小二乘法可以得到口，甜的最小二乘近似解，代回原来的微分方程，有： x 1 ( f ) = 【x ( 1 ) 一“口】p 一讲+ 甜口 ( 2 一1 3 ) 将上式做累减还原，得到原始序列x 的灰色预测模型为： 2 。2 4 组合预测模型 础1 ) _ 础- ，一碟j = ( p 一1 ) ( 础一出 ( 2 - 1 4 ) 组合预测法是将若干种预测方法对所需预测点进行同时预测，其从本质上可分 为两类，一类是模型优选法，其选取的是若干预测模型中最优模型的预测结果，该 种方法所要解决的核心问题是模型的优选评价方法；另外一类是多个模型的加权拟 合法，该种方法的核心问题是如何求取一组模型的最优加权系数。其中加权拟合法 是应用最广泛的组合预测方法。例如方差一协方差法、误差最小法、可变权组合法 等。而无论何种组合方法，基础预测模型的质量无疑会对拟合结果产生重要的影响。 因此，结合保定电网用电量预测的实际情况，本系统采用了一个基于三指标量的综 合模型，即指标总量预测、指标增长量预测、指标增长率预测。通过给这三个指标 量赋予不同的权重从而对保定电网的用电量进行预测。而对于权重的选取所采用的 是层次分析法赋权。而层次分析法是一种广泛应用的综合评价分析方法，它将目标 问题的有关元素分解成若干个层次，并在此基础上进行定性分析和定量分析，是把 决策的思维数学化。a h p 以权重向量来体现事物内在的规律性，将不同层次的权重 向量进行合成来得到合成权重向量，它的每一个分量表示相应方案在评价目标中所 占的份额或比重。权重向量的确定方法有很多，最常用的方法是构建判断矩阵，然 后求取权重向量。确定权重向量的具体步骤如下： ( 1 ) 建立指标集u = ，“：，l “。 ，即评价的指标集，也是指评判体系中的各个因 素。 ，一、 ( 2 ) 由专家构造两两比较矩阵a = ”， a = 1 4 l 口l 。 l 口2 n l l l 华北电力大学工程硕士学位论文 其中，口f 是口，对口的相对重要性( 即人们定性比较的数值表现形式) ，其值可采用“1 9 标度法确定，见下表2 1 ： 表2 1a h p 中的“卜9 ”标度 定义 l q 对口同样重要 3 q 对口的稍微重要 5 口，对口的明显重要 7 口，对n 的强烈重要 9 哦对口，的极端重要 2 ，4 ，6 ，8 q 对口的重要程度处于上述相应两个数之间 型鍪竺庄三型堡f ( 3 ) 将a 归一化处理，即 i ：善j f ：l ，l ，刀 ( 2 - 1 5 ) 2 l ，- ，5 i ，l ，刀 lz 。1 ) ， i l l ( 4 ) 计算权重，即 瓦 w l = ( 2 1 6 ) i f = lj = l ( 5 ) 进行一致性检验，为了确保计算出的w i ，w 2 ，l ，的j 下确性，还需要进行一致性 检验。当两两判断矩阵的随机一致性比例系数像 i n t2 是 3z d m 最大负倚 f l o a t1 4 是 4 石z d f l l 口均最大负荷n o a t1 4是 5 z d q z最大潜在负荷 f l o a l1 4是 6 r j z d q z r 均最大潜存负荷 f i o a t1 4 是 7 z x f i l 屉小负倚f l o a t 1 4 日 疋 8 r j 苁f h | 均最小负荷f i o a t1 4是 9 y c y e a r 预测年份 f l o a 1 4 是 l oy c m o n t h预测月份f l o a t1 4是 l li d 记录标识 i n t含 3 3 华北电力大学工程硕士学位论文 ( 十) 各行业用电量历史数据表 表4 1 0 各行业用电量历史数据表 序号字段名字段意义字毁类型长度可否为空 lv e a r 年份 i n t4否 2m o n t h月份 i n t2否 3s u m 当月伞社会总用电量 f l o a t1 4是 4 h a n g s u m 伞行业用电量 f l o a t1 4 是 5c h a n l第一产业用电量 f i o a t 1 4是 6c h a n 2 第二产业用电量 f 1 0 a t1 4 是 7c h a n 3第三产业用电量 f 1 0 a t1 4 是 8 j m s u m居民生活用电量 n o a t1 4 是 9 j m l 城镇居民用电量 f i o a t1 4 是 l o j m 2乡村居民用电量 f l o a t1 4是 l l h 柚g l 农林牧渔用电量 f i o a t1 4 是 1 2 h a n 啦 工业用电量f l o a t 1 4 是 1 3 h a n 9 2 l 重t 业用电量 f l o a t1 4是 1 4 h a n 9 2 2 轻t 业用咆量 f l o a t1 4 是 1 5 h 锄9 3 建筑业用屯量 f l o a l1 4 是 1 6 h a n 9 4 交通仓储用电量f l o a t1 4是 1 7 h 鲫9 5 信息计算机用电量 f l o a t1 4 是 1 8 h 蜘9 6 商业住宿用电量 f l o a l 1 4是 1 9 h 柚9 7 金融房地产用电量 f l o a t1 4 是 2 0 h 锄9 8 公共事业用电量n o a t1 4是 4 3 系统主要功能介绍及实例说明 保定电网用电市场需求预测分析系统主界面如图4 一l 所示： 华北屯力人学l 程硕 学位论立 | 璺4 1 系统主界面 其主要功能包括：系统管理，历史数据管理，历史数据导入，经典模型预测 综合分析预测，预测数掘管理以及帮助信息七项。 ( 一) 系统管理 系统管理包括数据库服务器的选择厦更换，密码的重新设置以及系统退出等基 本功能。 ( 二) 历史数据管理 其中历史数据管理包括历史数据输入、历史数据查陶以及历史数据修改三项功 能，而这三项功能又分别分为售电量、分类售电量、分单位售电量、供电量、网供 电量、用电量、负荷数据七粪历史数据的管理。其输入窗口、修改窗口、查询窗口 分别如图4 2 和图4 3 所示。 ( 三) 历史数据导八 历史数姑导入的功能是将e x c e l 或者是其他格，的数据导入到数掘库服务器 中，除分售电量、分类售电量、分单位估电量、供电量、网供r 乜量、用电量、负荷 数据七类历史数据的导 功能外，该项功能还多增加r 条按月导八历史数据的功 能。 华北电力大学l 。拌硕士学位论文 一jj k 日a ) e 自b i a 目t ； q 】舢目q * * 日w q ) 删8 * 目 _ 图42 历史数据输入、修改窗口 幽4 一 历史数据查询窗口 华北电力人学j 二程硕士学位论文 ( 四) 经典模型预测 经典模型预测包括售l 乜量预测、分类售电量预测、分单位售电量预测、供电量 预测、网供电量预测、用电量预测以及负荷坝测七大_ 跫预测，其应h j 的预测模型为 上文提剑过的一元线形回归预测、多元线性叫门预测、扶色预测以及多项式预测等 其他经典模型的预测方法。选择相关的预测后将显示选择信息窗口，要求用广选择 相应的预测信息。如图4 4 所示，以售电量预测信息选择为例。 幽4 4g b i m 信e 选撵 点击确定后，呈现出如图4 5 所示的预测窗口，在窗口中可以看到相应的历史 数据，在预测结果中选择预测模型后，点击“预测”按钮则会出现预测结果，可蚍 清晰地呈现在如图4 5 所不的窗体中，以售电量预测为例。 2 m mw t l 一一塑! 竺! 一塑! ? _ _ = 1 h 目自m 枷蛳i i r 一 图4 5 售电晕预测结果窗口 ( 五) 综合分析预测 华北电力人学工程硕士学位论文 综合分析预测是奉系统的一大特色，其数学模型基于上文介绍过的组合预测模 型，同样也包括售电量预测、分类售电量预测、分单位售电量预测、供电量预测、 网供电量预测、用电量预测以及负荷预测七大类预测。图4 6 所示的是2 0 0 8 年年度 售电量的综台分析预测，可以看到在窗口中显示预测h 期和历史数据，并且可以选 择不同的数学预测模型进行预测，以观察各个经典预测模型的预测误差以及预测 值。在下面可以自动给出基于误差分析的模型选择，所基于的是上文提到过的三指 标量预测的模型选择。 ( 六) 预测数据管理 预测数据管理同样包括售电量预测、分类售电量预测、分单位售电量预测、供 电量预测、隔供电量预测、用电量预测以及负荷预测七大类预测数据管理。目的是 管理预测数据结果以便于查询、比较分析使用。 ( 七) 帮助 提供酶系统的帮助信息及版权声明。 “一一一 日 * 蛘 目自t 囊掣昏势爱孽：唁嗣 m 目r p r _ i m f i 一 期阿i 一- 旭- 阿i 一椭f 丽一 t 7 i t i f i i r 一 tnn “十hr 一“ 。! ! 竺竺! 竺m 口目rm i i 广 。 夏，曩7m 霪粤哆i 蠢 鬟一x 。一? 一“羹囊? 簦塑二j 图4 - 6 售电量综合预测结果分析窗口 喜一 攀，一一 嚣德竺 一鬻 华北电力人学1 ：科硕十学位论文 第五章结论 计算机技术的飞速发展