确定性负荷预测方法

1、确定性负荷预测方法确定性负荷预测方法经验技术预测1经典技术预测2回归预测3时间序列预测4趋势外推预测5目录Contents经验技术法经验技术法 专家预测法类比法主观概率法特点方向性辅助性经典技术法经典技术法特点：需要做大量调查工作得到数据，方向性、辅助性特点：需要做大量调查工作得到数据，方向性、辅助性 负荷密度法负荷密度法 电力消费弹性系数法电力消费弹性系数法产业产值单耗法产业产值单耗法回归预测法回归预测法特点：精度高，适合中、短期预测；但是只能预测负荷综合特点：精度高，适合中、短期预测；但是只能预测负荷综合发展水平，无法计算各供电区域负荷发展水平发展水平，无法计算各供电区域负荷发展水平 幂函

2、数模型幂函数模型 双曲线模型双曲线模型多元线性回归多元线性回归时间序列预测时间序列预测特点：特点： 只基于只基于历史负荷数据历史负荷数据，没有考虑导致负荷变化的因素，没有考虑导致负荷变化的因素，适用于负荷变化均匀的短期、中长期预测，应用范围有限适用于负荷变化均匀的短期、中长期预测，应用范围有限 自回归与移动平均算法自回归与移动平均算法 n阶自回归法阶自回归法趋势外推预测趋势外推预测特点：特点： 对负荷发展已经呈现出的趋势加以分析并外推拓展对负荷发展已经呈现出的趋势加以分析并外推拓展前提：前提： 负荷变化能呈现出负荷变化能呈现出数学曲线的趋势数学曲线的趋势； 未来负荷不会跳跃式变化未来负荷不会跳

3、跃式变化模型库模型识别参数估计预测确定模型属何种类型类型、特征8一、模型的基本类型和特征一、模型的基本类型和特征1. 1. 线性曲线线性曲线01tyaa t1tttyyy一阶差分特征：若增长曲线为一次曲线，则其一阶差分为常数。若增长曲线为一次曲线，则其一阶差分为常数。适用于时间序列数据呈直线趋势的上升（或下降）变化。 92012tyaa ta t特征：若增长曲线为二次抛物线，则其二阶差分为常数。若增长曲线为二次抛物线，则其二阶差分为常数。二阶差分21tttyyy 2.2.多项式非线性曲线多项式非线性曲线01.mtmyaa ta t适用于时间序列观察值数据随时间变动呈现一种由高到低再到高（或由低

4、到高再到低）趋势变化。y t= y t y t-1y t-1= y t-1 y t-210 3. 3.简单指数曲线简单指数曲线ttyabkttyae-1-0.50.5112345601b1b 特征：特征：lnty线性地依赖或一阶差比率一阶差比率（y t y t-1） 适用：适用：当时间序列各期数值的当时间序列各期数值的一阶差比率相等或大致相等，一阶差比率相等或大致相等，就可以配指数曲线模型进行预就可以配指数曲线模型进行预测。测。114. 4. 修正指数型增长曲线修正指数型增长曲线ttykab描述对象在发展的初期和中期增长速度较快，随后增长速度逐渐下降，其图形接近于渐近线。其中k为饱和值。-10

5、123-12-10-8-6-4-202-5-4-3-2-1012-10-8-6-4-2020,01ab0,1ab特征：特征：lnty 线性地变化。125. 5. 双指数曲线模型双指数曲线模型2tttyab c2lntytt取对数，再求导，2ttyty特征：特征：ttyy呈线性变化。-2-101234012345（对数抛物线）（对数抛物线）136. 6. 龚帕兹（龚帕兹（Compertz）模型）模型tbtyka取对数，lnln(ln )ttyka b修正指数曲线。特征：特征： ttyy线性变化。-6-4-20246800.511.52ln0 01ab-3-2-10123400.250.50.75

6、11.251.51.75ln0 1ab14-0.500.511.52025507510012515002460510152025ln0 01abln0 1ab7. 7. 逻辑（逻辑（LogisticLogistic）增长型曲线模型）增长型曲线模型1tbtkyaey=k, y=0, 上、下两条渐近线上、下两条渐近线15-2-1121234k缓慢快速增长平稳发展饱和状态企业集团形成发展行为，技术创新扩散的基本规律，手机普及率等。特征：特征：ln ttyty是 的线性函数。线性趋势外推线性趋势外推原理：最小二乘原理原理：最小二乘原理 -6-4-202462004006008001000利 润 额Xt

7、ttyabx17ttttteyyyabx假设 Q 为总离差平方和，222111()()nnnttttttttQeyyyabx,a b求求使使 Q 最小。最小。18ttttteyyyabx假设 Q 为总离差平方和，222111()()nnnttttttttQeyyyabx, a b求使 Q 最小。令21()0ntttQyabxaa21()0ntttQyabxbb19得一方程组，可求得：1111nnttttttaybxybxnn1111222111()()()()()()nnnnttttttttttnnnttttttnx yxyxxyybnxxxx式中11nttxxn11nttyyn加权线性趋势外

8、推加权线性趋势外推拟合直线法采用的标准：2211min()nntttttQeyy式中每一项都有相同的重要性。近期数据更重要，误差也更重要！近期数据更重要，误差也更重要！重近轻远赋权重：由近及远的离差平方和的权重分别为： 0，1，2,1n 017274767880828410203040506070总 产值年改变标准为：21min()nn ttttQyy21()nn ttttyabx1110nnnn tn tn ttttttQyabxa21110nnnn tn tn ttttttttQx yaxbxb两式联立进行求解即可得到 、 的值 。 ab22简单指数曲线、双指数曲线等等，可化为线性曲线，从而应用拟合曲线法拟合。ta bxyetbxyae取对数，ln y tabx令lnYytYabx取对数，ln y lntabx令lnYylnAatYAbx非线性线性化方法非线性线性化方法23ty sintabxsinttxxtyabx令txyablnlnlnttyaxb取对数，ttyab x用ttyab x拟合(,ln),1,2,.,ttxytn简单指数曲线回归预测、时间序列、趋势外推比较回归预测、时间序列、趋势外推比较回归预测回归预测时间序列时间序列趋势外推趋势外推基本公式：基本方法：