电力市场电价预测方法综述
电力市场电价预测方法综述
电力市场的运营情况，主要是通过电价来体现的。只有对电价预测准确了，才能做出相应的电力决策，提升市场竞争力。因此，需要根据电力市场电价预测问题的特点，使用不同的办法，并在实践中改进，提高其精准度。
标签：电力市场;电价预测;方法
近年来，全球的电力市场都在飞速发展，所以对于电价预测的要求也随之提高。精准的电价预测，可以为电力核定提供重要数据，从而跟上时代发展的步伐。这也就确定了电价的核心地位，本文将找出预测办法的优缺点，提出一些完善的建议，提供参考。
一、电价预测的概念与特点
（一）电价预测的概念
电价预测，是在电力市场下，根据成本、经济形势等情况，运用数学的方法，对相关历史数据进行分析与计算。发现其中变化规律，在一定精准性与速度下，对市场中的电力价格做出合理预测。
（二）电价预测的特点
电价预测，虽然比较特殊，是一个比较波动的值，但是仍具有与负荷预测同样的周期性。正常情况下，燃料成本、设备容量、电阻与不同需求等会对电价波动造成制约，使之不同于负荷。而且，电价预测还会受到发电商实操情况、市场结构与经济发展的影响，所以准确度有待提升。介于电价预测比负荷的预测难度大，已经不能使用相同的办法去处理了。可以结合实际情况，使用短期与中长期电价预测办法，将精准度不断提升。电价预测是电力行业发展和研究的新方向，对其研究有助于电力市场化的实施和发展，但当前对电价的预测还不够充分。在实际预测中发现，没有一种普遍使用的办法，而是需要结合多种形势的组合预测，才能满足速度与精确度。
二、短期电价预测方法解析
短期电价，通常采用的是时间序列法，还有神经网络法、组合方法和小波理论等预测方法。其主要是对一定时间内的电价预测，例如，未来几个小时或者几天等。只有准确预测出短期电价，用此数据进行实时监测，使电力市场稳定运行。同时，也有能做出成本最低，利润较高的电力策略，跟上经济发展形势，提升市场竞争力。
（一）神经网络法
电力市场及电费电价分析
引言 电力作为国民经济的基础性产业，没有显见的竞争力，电力行业国家垄断。随着市场经济的发展，打破垄断，引进竞争，实行电力市场化改革，电力企业作为市场主体参与市场竞争已成为社会主义市场经济发展的必然趋势。在这种大环境下，研究供电企业市场营销便具有十分现实的意义。而后结合诏安地区的实际情况从市场营销学的角度分析了供电企业的电力市场的机会与营销具体情况，提出存在的问题，以顾客满意为企业活动的指针，最大限度地使顾客感到满意，提高公众对企业的满意程度，营造一种适合企业生存发展的良好内外部环境，确定营销目标与策略， 定量化地确定目标市场，制定具体开发、培育电力市场的行动 1电力市场运营系统 1.1市场结构我国电力工业正由传统的垂直一体化垄断结构向竞争性市场结构转变，电力市场正在发育之中。在发电环节上，截止到2006 年底，全国发电装机容量达到62200 万千瓦，居世界第二位。其中水电12857万千瓦，占总容量的 20.67%；火电48405 万千瓦，占总容量的77.82%；核电685 万千瓦，占总容量的0.11%。在这个环节的主要特点是投资主体多元化，并且初步形成了竞争格局。 目前，全国6000 千瓦及以上各类发电企业4000余家。其中国有及国有控股企业约占90%。中国华能集团公司、中国大唐集团公司、中国华电集团公司、中国国电集团公司和中国电力投资集团公司等中央直属5 大发电集团约占装机总量的 38.79%；国家开发投资公司、中国神华能源股份有限公司、中国长江三峡工程开发总公司、中国核工业集团公司、广东核电集团有限公司、华润电力控股有限公司等其他中央发电企业约占总装机容量的10%；地方发电企业占总装机容量的45%；民营和外资发电企业占总装机容量的6.21%。 输电环节的特点是具有自然垄断性质。国家电网公司、南方电网公司分别占全国超高压电网的80%和20%。
电力系统短期负荷预测方法研究综述
电力系统短期负荷预测方法研究综述 发表时间：2018-12-25T16:14:08.417Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：尹强 [导读] 摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。 （国网四川省电力公司攀枝花供电公司四川攀枝花 617000） 摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。而按照预测时间的长短，可将负荷预测模式分为长期，中期，短期和超短期。其中，短期负荷预测是电力系统稳定经济运行的基础，其预测结果将直接影响着电力系统控制过程的优良。因此关于短期负荷预测的精确性已逐步发展成为电力系统自动化领域中的一项重要研究课题。 关键词：电力系统；短期负荷；预测方法 一、负荷数据预处理 历史负荷数据由于多种原因可能会造成部分数据的丢失或者数据异常，异常的历史负荷数据会对短期负荷预测结果造成很大的影响。因此，想要提高短期负荷预测结果的精确度，在进行预测前，需对负荷数据进行预处理。传统的数据预处理方法包括插值法和纵向比较法等，为了提高预测的精确度又提出了双向比较法、滤波法、切比雪夫不等式法等多种数据预处理新方法。文献提出了用Savitzky-Golay平滑滤波器去处理历史负荷数据，与其它平均方法相比，本方法保留了原始数据的分布特性。文献利用粗糙集理论的属性，在保证历史负荷和气象因数等属性的情况下，推导出的预测负荷值满足一定的精确度，剔除属性集中的冗余信息，简化了判断规则，并利用遗传算法的全局搜索能力，挖掘得到相对预测量的最小约简属性集作为预测模型的输入变量。 二、短期电力负荷预测 短期电力负荷预测的特点。电力负荷预测是根据电力负荷和其影响因素的历史数据，结合实际情况建立相关的模型，对未来用电负荷量进行科学预测。短期负荷更是具有以下明显的特点：预测结果的不确定性和随机性；由于各类负荷预测都是在特定的环境和具体的条件下进行的，因此其具有条件性；短期负荷预测在时间上都有一定的限制，所以具有时间性；由于预测结果的不准确性和条件性，加上外部因素的不确定性，因此预测结果具有多方案性。 影响电力负荷预测精度的因素。在电力系统负荷预测的过程中，预测精度是最具有影响力的一个指标。过预测或欠预测均会对系统生产运行配送造成较为严重的后果。影响负荷的因素有很多，首要便是天气因素。而作为可估计的随机事件，气象预报本身不准确又会形成双重误差。再者，我国人口数量众多，贫富差距较大，因此随机负荷部分并非平稳的随机序列，反而有较大的不确定性。另外，一些特殊事件的随机发生也会使反映负荷的周期曲线产生较大的波动，使实际数据与影响因素之间的关系样本数难以确定。 三、智能预测方法 （一）专家系统法 专家系统法是根据某一领域的专家知识和专家经验建立的一个计算机系统，并且该系统能够运用这些知识和经验对未来进行合理的预测。知识库、推理机、知识获取部分和解释部分是一个完整专家系统的主要组成部分。通过该系统，运行人员能够识别预测日的类型，考虑天气对负荷预测的影响。专家系统法的优点是能够综合考虑多个影响因素，由于是一个计算机系统，该系统具有较好的透明性和交互性，对所得出的结论，能解释其依据，便于运行人员检查和修改，而且预测结果的精确度很高，能很好的反映负荷实际情况。不足之处就是需要大量的历史负荷数据，而数据量增多会导致运算速度慢；同时该算法不具有自主学习能力和利用模糊知识处理相关问题的能力；并且该算法拥有很强的规则性，而规则本身不具有普遍适应性，所以该预测方法不具备普遍适用性。 （二）人工神经网络法 人工神经网络是模仿人脑神经网络进行学习和处理问题的非线性系统。它由若干个具有并行运算功能的神经元节点及连接它们的相应的权值构成，通过激励函数实现输入变量到输出变量之间的非线性映射。用历史负荷作为训练样本去建立适宜的网络结构，当训练的网络结构达到预测要求后，就用此网络作为负荷预测的预测模型。人工神经网络的优点是对预测模型的要求不高，对高度非线性对象非常适用，具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，拥有的特点是其它算法所不具备的。不足之处是有很慢的学习收敛速度，也有可能结果收敛到局部最小点，并且没有很好的知识表达能力，对调度人员经验中存在的模糊知识没有得到充分的利用，依据主观经验确定网络层数和神经元个数。把人工神经网络方法运用于风电功率短期预测中，以数值天气预报为基础，拥有良好的人机交互界面，与能量管理系统实现了完美的连接，预测结果拥有良好的精确度。组合的预测方法，把人工神经网络法和经验模式分解相结合，用经验模式分解的自适应性，分别对各个分量进行分析，准确的把握负荷变化特性和环境因素影响，最后采用与分量相匹配的人工神经网络法进行预测。用人工神经网络去预测负荷模型的方法，用人工神经网络对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测，分析了负荷模型与预测结果之间的灵敏度，以便了解它们之间的影响程度，去寻找提高精确度的方法。 四、支持向量机 支持向量机与神经网络类似，都是学习型的机制，但与神经网络不同，SVM使用的是数学方法和优化技术。其中支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点，该方法给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。应用SVM进行电力系统负荷预测具有精度高、速度快等优点，不足之处在于存贮需求量大，编程困难，实际应用较难。 五、灰色模型法 灰色模型法是一种针对含有未知且不确定因素的系统进行预测的方法。通过对部分已知信息的开发，生成并提取有用信息，从而对系统运行行为和其演化规律进行正确且有效的描述和监控。该方法可在数据缺失的情况下找出某个时间段内数据变化的规律，以此建立负荷预测模型。灰色模型法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一种指数增长模型，当电力负荷严格按指数规律持续增长时，此方法的优势得以凸显———其预测精度高、所需样本少、人工耗时短且计算量小，所得预测结果还可以进行检验。缺点是对于具有波动性较大的电力负荷预测误差较大，因此并不适用于实际情况。但最优化灰色模型可以把波动幅度较大的原始数据序列变换成规律性较强的成指数递增变化的序列，以此来适应灰色模型法所需条件，大大增加了适用范围和预测精度。灰色模型法能很好的适用于
负荷预测方法一
1、单耗法 这个方法是根据预测期的产品产量（或产值）和用电单耗计算需要的用电量，即 A h ＝∑=n i 1Q i U i 式中 A h —某行业预测期的需电量； U i —各种产品（产值）用电单耗； Q i —各种产品产量（或产值）。 当分别算出各行业的需用电量之后，把它们相加，就可以得到全部行业的需用电量。这个方法适用于工业比重大的系统。对于中近期负荷预测（中期负荷预测的前5年），此时，用户已有生产或建设计划，根据我国的多年经验，用单耗法是有效的。 在已知某规划年的需电量后，可用年最大负荷利用小时数来预测年最大负荷，即 P n·max =T A n m ax 式中 P n·max —年最大负荷（MW ）； A n —年需用电量（k W·h ）； T max —年最大负荷利用小时数（h ）。 各电力系统的年最大负荷利用小时数，可根据历史统计资料及今后用电结构变化情况分析确定。 单耗法分产品单耗法和产值单耗法。采用单耗法预测负荷的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。 单耗法可用于计算工业用户的负荷预测。 单耗法可根据第一、第二、第三产业单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量(以下简称“单耗”) 进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划第一、第二、第三产业的综合单耗，然后根据国民经济和社会发展规划指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。 单耗法的优点是方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。
中长期负荷预测方法综述1
中长期负荷预测方法综述 摘要:负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。 中长期负荷预测各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围,在实际预测工作中,必须根据实际情况,着重从预测目标、期限、精确度等诸多方面作出合理选择,寻求能获取所需精度的预测方法。本文针对电力系统中长期电力负荷预测方法做出分析。 关键字：负荷预测、中长期负荷、负荷预测方法、负荷预测综述 正文：负荷预测是从已知的电力需求出发,通过对历史数据的分析, 并考虑政治、经济、气候等相关因素,对未来的用电需求做出估计和预测。负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作。对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重要的用。 电力系统负荷预测是电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，准确的负荷预测结果将意味着在满足供电质量要求的条件下对系统建设资金最大可能限度的利用和有限投资的最大社会经 济效益的获得,负荷预测工作因而引起了人们的普遍关注随着电力 系统的迅速发展尤其是我国电力工业市场化改革的推行负荷预测 工作面临如何准确合理地考虑电力工业市场化后对实际电力负荷从大小到特性上的影响和给整个系统运行规划带来的变化的难题可以
设想在强大的市场压力和竞争机制作用下适用于电力市场环境下 的负荷预测理论和算法必将获得突破性研究成果 随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对电量需求量以及电能质量的要求也越来越高。、 一、基于参数模型的中长期电力负荷预测方法 1.趋势外推方法。将已有的各年度的电力负荷看作一个时间序列,利用最小二乘拟合等方法寻求电力负荷与时间的函数关系,并利用这个函数关系预测以后年度的电力负荷。趋势外推方法可以保证对历史数据的拟合是最好的,但不能保证外推效果的可靠性。 2.回归分析方法。回归分析预测是电力系统负荷预测的一种常用方法,根据回归分析涉及变量的多少,可以分为单元回归分析和多元回归分析。在回归分析中,随机变量是自变量,非随机变量是因变量,由给定的多组自变量和因变量资料究二者之间的关系,形成回归方程。回归方程求得后,给定各自变量数值,就可求出因变量值。回归方程根据自变量和因变量之间的函数形式,又可分为线性回归方程和非线性回归方程。在负荷回归分析法方法简单、预测速度快、外推性好,对于历史预测问题中,回归方程的因变量一般是电力系统负荷,自变量是影 响电力系统负荷的各种因素,如经济、人口、气候等。上未出现的情况有较好的预测性。但它对数据的要求高,特别是历史数据残缺或存在较大误差的情况下,预测效果很不理想;用线性方法描述比较复杂
电力系统短期负荷预测方法综述
电力系统短期负荷预测方法综述 本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义 进行综述，就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。在目前的预测方法里，主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析，比较其不同预测方法的优点及不足的地方。并且提出了短期负荷预测的精度提升了，不仅在历史的数据上重视了其积累，还应重视在预测的模型选择上要合适，综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。 标签：电力系统短期负荷预测 电力负荷预测在能量的管理系统组成中是极为重要的部分，而短期电力负荷预测则是对几个小时后或是一天、几天的电力负荷值上进行预报。短期电力负荷预测不仅在电力系统安全以及经济的运作下提供了相关保障，还为市场的环境编排高度计划等打下了基础。不过在这个电力生产与消费的日趋市场化下，针对负荷预测的准确及可靠性上也有了更为高的要求，而且就电力系统管理与运行来讲其负荷预测逐渐成为了一个主要的研究领域。预测精度是决定短期负荷预测的作用大小的，所以在短期负荷预测方法研究的重点上是如何对预测精度进行提高。虽然短期负荷预测的研究历史已經很长远了，国内外的学者也对其在方法还有理论方面对于预测模型进行研究工作。当短期负荷出现因素太多的情况下，从而限制了预测方法的范围以及精度。下文针对短期的预测方法展开一个综合性的探析。在研究未来发展方向的同时也为实际情况下短期负荷的预测提供了一个基础。 1 基于短期负荷的预测特点 对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点：①在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。②不同的负荷预测方法存在相应的条件性。③短期负荷预测在时间上各有不同。④预测的结果包含多方案性。 短期负荷预测精度的影响因素：①以往历史数据。②自然天气情况。③其日期类型。④负荷预测模型。⑤相关社会事件等。 2 简述短期负荷预测方法 短期负荷由于受到来自不同方向的因素影响，面临时间序列问题上其随机的过程表现的很不平稳，就算面临的影响因素包罗万象，不过在这些因素中都存在一个特点那就是有规律性。能够为实际预测打下基础，其短期负荷预测的方法大致分为四类。
电力系统负荷预测
摘要 负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟 方法，分析了负荷预测问题的各种解决方案，并指出未来的主要研 究方向。根据国内电力系统负荷预测的实践和国外的经验，对我国 开展电力系统负荷预测工作提出了一些建议。 关键词：电力系统；负荷预测；模型；参数辨识 第一章引言 负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。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)。 负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。 第二章负荷预测的方法及特点 电力系统负荷预测的原理 通常来说预测电力系统负荷最直接最有效的方法是建立一个负 荷模型，该模型有两层含义：一是负荷的时空特性，二是负荷电压和频率特性。对于负荷的时空特性指的是随着时间与空间的不同分布，负荷的分布也会不同。这种负荷模型往往是比较复杂的，研究人员通常是采用负荷时间曲线来描述这种特性。这样负荷曲线以时间为依据，就可以分为日负荷、周负荷、季负荷以及年负荷；如果换成以时空角度为划分依据，则此曲钱又可分为系统、节点和用户三种负荷曲线；若按照负荷的性质来分，负荷曲线又可以分为工业、农业、市政以及生活负荷等。 在一般的安全运行的过程中，负荷模型指的就是未来时空特性，因此也可以将此作为负荷预测模型。通常负荷预测模型包含的内容是非常广泛的，在运行的过程中不仅能进行短期或者实时的负荷预测，还能在规划电力系统时做长期的预测。负荷的预测通常采用的是概率统计，有效地分析工具即为时间序列分析，由于是预测未来的负荷，所以会存在或多或少误差。对于未来负荷预测误差所产生的原因主要是一些不确定的因素与负荷变化的规律不一致，如某些自然灾害可能会导致停电，这样负荷曲线就会在事故时段出现一些突变。此时就不能依靠负荷预测模型所得出得结果了，因为有人的干预。但是也不能因为有不确定因素的存在就全盘否定负荷预测模型计算得出的结果，大多数情况下还是比较准确的。
电力市场与电力经济课程学习
电力市场与电力经济课程学习报告班级序号：学号：姓名： 报告成绩(70％): 平时成绩(30％): 总成绩： 具体要求：完成以下各题，应手写在A4规格纸上，将本页放在报告首页装订提交。 1、比较杜松怀、于尔铿、王锡凡三本电力市场教材的结构体系。 2、简述学习电力市场与电力经济课程的学习体会。 3、电力市场的定义。 4、电力市场的基本特征和电力市场的构成要素。 5、解释边际收益。 6、加州电力危机给我们的启示有哪些？ 7、简述两部制电价及其特点和适用对象。 8、调节平衡节点电压会不同程度地影响不同位置发电机组的有功 和无功出力。这要求调度中心或电力交易中心采取什么措施? 9、什么是辅助服务？辅助服务一般包括哪些？
10、简述电力市场下无功经管与定价对电网公司的运行和经营的重 要意义. 第一章绪论 1.电力市场的定义 答:电力市场是采用法律、经济等手段，本着公平竞争、自愿互利的原则，对电力系统中发电、输电、供电、用电等各环节的成员，组织协调运行的经管机制和执行系统的总和。 2.电力市场的基本特征和电力市场的构成要素？ 答:电力市场的基本特征:开放性、竞争性、计划性和协调性；电力市场的构成要素：市场主体：所有市场参与者、实体；市场客体：买卖对象-电力、电量商品；市场载体：电网；市场电价：电价水平、电价结构；市场规则：运行、交易、结算、监管规则；市场监管：层次、目标、责任、结果。 3.实施电力市场有哪些好处? 答: 1）电价合理、推动经济发展。2）市场交易量及收益巨大。3）服务质量提高、投诉减少。4）有利于IRP(综合资源规划）、DSM（需求侧经管）的实施。5）有利于吸引投资、建设“强壮”电力系统。6）有利于调度从“命令型”向“自愿联合型”发展。 第二章电力工业市场化运营的经济学原理 1.什么是供求定律? 答:需求大于供给，价格将会上升；需求小于供给，价格将会下降。这种现象被
负荷预测方法文献综述
电力系统中传统负荷预测方法的文献综述 负荷预测的核心问题就是预测的技术方法，或者说是预测数学模型。随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论、技术得到了很大的发展，理论研究逐步深入，适合本地特点的预测程序、软件开始出现。但不可否认的是，就目前而言，我国的电力系统负荷的预测技术还是比较落后的，相应的基于软件的技术还不能满足现代社会的需求，有待进一步提高。 传统的负荷预测方法如回归模型法，卡尔曼滤波法，时间序列法，灰色预测法，专家系统法，模糊理论法，神经网络法，小波分析法等。这些传统的预测方法无论是哪种均具有不足和缺陷，随着对负荷预测的深入研究和广泛应用，传统的预测方法的应用越来越难以适应发展，逐渐形成了现代负荷预测方法。 文献【1】针对传统静态神经网络自适应能力差、收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了一种基于小波分析和Elman动态神经网络的中长期电力负荷预测方法,该算法通过对原始样本进行小波分解,将分解后的低频趋势信号和高频细节信号分别进行预测,在输出端再进行重构后得到预测曲线;然后就传统负荷预测问题中数据预处理环节的数据校验问题,提出了一种基于小波理论的奇异点检测法,该方法对原始样本进行一维离散小波分解,抽取一层高频细节信号进行分析,根据工程实践中设置的阈值,来检测有可能因为系统故障、人为失误导致的数据记录错误,为准确预测提供了保障。文献【2】提出一种基于人工神经网络的电力负荷预测方法 ,该方法充分吸收了神经网络非线性逼近能力的优点。在神经网络结构设计中充分考虑了电力负荷的特点 ,并用神经网络加权最小方差模型(NNWLS)对样本进行训练。在实际预测中 ,该预测方法取得了比较高的的预测精度。文献【3】针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测的精度。鉴于ANN模型对不确定性和模糊信息学习处理能力较差的缺点,引用模糊系统的理论,构建模糊神经网络(FNN)模型。通过实例预测和预测结果比较分析表明,提出的方法具有较高的预测精度。文献【4】为进一步提高电力负荷预测的精度和运算速度,针对短期负荷预测样本数据既有趋
浅析电力系统负荷预测方法
浅析电力系统负荷预测方法 发表时间：2017-10-18T18:11:03.780Z 来源：《电力设备》2017年第15期作者：梅宇1 杨畅1 徐明虎2 陈斯斯1 王硕1 [导读] 摘要：电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。 （1.国网辽宁省电力有限公司检修分公司辽宁锦州 121013；2.国网辽宁省电力有限公司技能培训中心辽宁锦州 121000）摘要：电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。负荷预测是目标网架规划的基础，提高负荷预测准确率，对电网发展的具有十分重要的意义。 关键词：负荷预测；电力系统；方法探讨 引言 电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。目标网架是城市电网规划的基础，确定电网发展的方向和目标，是近期规划和中长期规划的重要依据。为了提高电网规划方案的可行性，必须将城市电网目标网架规划纳入城市整体规划。负荷预测是目标网架规划的基础，提高负荷预测准确率，对电网发展的具有十分重要的意义。 一、电力系统负荷预测的特点 1、电力系统中的负荷一般分为城市的民用负荷、商业的负荷、农村的负荷、工业的负荷和其他的负荷等，不同类型的电力系统负荷会具有不同特点及规律。城市的民用负荷大多来自城市的居民家用电器的用电负荷，它有年年不断增长的趋势，并且随着季节的变化而变化，但民用的负荷还是和居民日常的生活及工作规律相关较为紧密。 2、商业的负荷，主要是指商业用电中的用电负荷，它覆盖的面积大，而且用电量增加的速度的平稳，商业的负荷同样也具有根据季节变化的波动特性。即使它在电力的负荷中占的比重不如工业负荷及民用负荷，但是商业负荷中的照明类的负荷占用了电力系统用电高峰时段。除此以外，商业部门因为商业行为会在节假日里会增加营业时间，因此成为节假日里影响电力负荷重要的因素之一。 工业负荷是指用在工业生产的用电负荷，一般的工业负荷比重在用电负荷里构成中居于第一位，它不仅仅由工业里负荷端的使用情况决定（也包括负荷的利用情况、企业工作班制度等），而且它和各个行业的特性及季节里的因素都有非常密切的联系，一般的负荷还是比较稳定的。 3、农村的负荷是指农村里居民用电及农业里生产的用电。这类负荷和工业里的负荷相比较，受到季节等其他自然环境的影响非常大，它是由于农业生产特点来定性的，农业的用电负荷同时也受到农产品的品种、耕种特点的影响，但是就电网系统而言，因为农业的用电负荷的集中时间和城市的工业的负荷使用高峰时间有很大差别，所以对于提高电网的负荷率很有好处。 从以上的分析可以发现电力的负荷特点是常常变化的，不仅按照小时变化、按日变化，而且还按周变化，按年变化，同时电力负荷又是以小时作为基本单位不断发生变化的，它具有很大的周期性，负荷的变化是个连续发展变化的过程，在正常的情况下，它不会产生大的跳跃，但是电力的负荷对于季节等因素是十分敏感的，在不同的季节，不同的地区的气候和温度的变化都将会对电力负荷造成十分重要的影响。 4、负荷预测目的是根据电力负荷的发展状况和水平，同时也确定各个供电公司计划的年供用总值，供用最大的电力负荷与规划的地区的总共负荷的发展水平，是由各规划的年用电负荷构成。它将为经济合理准确地安排各个电网内部的机组启停和检修，保持电网的运行安全和稳定性，电网发展的速度，电力的建设规模，电力工业的布局，能源资源的平衡，电力余缺的调剂和电网的资金以及人力资源需求和平衡等各个方面提供十分可靠的依据。 二、负荷预测的方法及特点 1、单耗法 按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。从我国的实际情况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。单耗法的优点是：方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。 2、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t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y=f（t）。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，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：①假设负荷没有跳跃式变化；②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。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。 3、弹性系数法 4、空间负荷密度法 空间负荷预测是对规划区域内负荷的地理位置和数值大小进行的预测，它提供未来负荷的空间分布信息。只有确定了配电网供电区域内未来负荷的空间分布，才能对变电站的位置和容量，主干线的型号和路径，开关设备的装设以及它们的投入时间等决策变量进行规划。由于空间负荷预测涉及大量的空间信息，地理信息系可以为空间负荷预测的数据收集、处理和预测结果的表示提供一个良好的平台。将GIS 引入空间负荷预测，可以极大地减少数据收集量，是空间负荷预测方法实用化的必要步骤。针对国内土地使用的实际情况，在空间负荷预测中采用了分类分区法，该方法是在分类负荷总量预测的基础上，根据城市规划用地图，计算分类负荷平均密度；再由小区面积构成、小区负荷同时率及修正系数求得小区最终负荷。同时，就分类分区法在预测过程中存在的一些问题进行了恰当的处理和改进。针对己有负荷预测软件在数据收集、统计，模型、方法选用，结果处理等方面存在的问题，在将传统、实用的常规预测方法用计算机加以实现的同时，
电力系统负荷预测的综合模型
电力系统负荷预测重要的组成部分就是序列量，其中序列量包含最大负荷数值以及电量数值等成分，当前得到社会各界广泛认可的是采用多样性的方法完成序列量的预测。首先要设定具体的条件，然后在该条件下进行一定的假定，然后通过单一的方法对包含的多个不确定因素进行分析，由于采用的方法较为单一，因此最后得到的参数与理想数值存在较大差别，因此需要进行修正，通常采用的是多种方法进行预测分析。实验过程中，采用不同的研究方法得到的分析结果也是不同的，各个数据之间具有较大的差异[32]，那种预测结果最为接近真实情况，与预测人员的经验以及日常积累的常识等存在密切联系，此外还要综合考虑国家各项能源政策以及产业结构之间的关系，根据当地的经济发展状况，使用综合方法，对相关的数据进行分析预测，然后完成对比分析，从而得到最终的参数。还有一种常用的负荷预测模型是加权处理，使用多种方法完成历史序列等数据的分析和预测，通过一定的方式完成权重的设置，最后对获得的数据进行综合判断出来，得到最终分析数据。 首先，针对使用到的序列预测方法，做如下定义： 定义1：有关预测、推理及拟合序列： 当获得某一物理量后，在要求的历史时间段范围内如n t ≤≤1的取值分别为 n x x x ,,,21 对于未知时段N t n ≤≤+1范围内进行预测分析，可以得到如下预测公式： N n t t S f x t 2,1),,(?== 其中，预测模型的参数向量的数值用S 表示，例如当预测模型为线性状态时， 则有：T t b a S t b a t t S f x ],[,),,(?=?+==有 此时可以计算得到各个时段的预测数值大小，分别为N n n x x x x x ?,?,?,,?,?121 +，此时会将序列n x x x ,,,21 称为原始数列，n x x x ?,,?,?21 为原始数列的预测序列，在未来的某个时段得到的相对应的子虚列N n x x ?,?1 +称为原始序列的推理数列。相应 的拟合时段主要指的是时段n t ≤≤1这一段范围，推理时段主要指的是时段N t n ≤≤+1这一段范围。 定义2：拟合残差、方差以及协方差 采用m 种方法对原始数列的数值n x x x ,,,21 进行预测分析，其中的第i 中预 测方法对原始序列的拟合序列为n x x x ?,,?,?21 ，因此能够得到有关拟合残差的数值 大小：
电力市场的购电电价分析
电力市场的购电电价分析 系部：电气工程与计算机科学系学生姓名：刘淑君 专业班级：自动化9902班指导老师：廖家平教授 【摘要】本篇论文主要就电力市场中的购电策略的安排进行讨论。首先介绍了电价的概念，然后由此引出核心电价——结算电价，在这些概念的基础上给出了本文的核心部分即购电价格的决策，并分情况讨论，给出了算式及图表来进一步说明电力市场的购电决策特点，最后结合火电与水电厂的特点来分析实际情况。 【关键词】购电策略边际电价一机一价结算规则 Analyse of Power Market electricity paying price 【ABSTRACT】The arrangement to purchase the electricity tactics in the major power market of this piece of thesis is holied discussions. The concept of electricity price was firstly introduced, then draws forth the nucleus electricity price from this - settles accounts the electricity price, and gives the nucleus part of this text, article, etc. namely to purchase the policy decision of electricity price on the foundation of these concepts, and the Fen circumstances is discussed, and gave mathematical formula or equation and chart to explain the power electricity purchasing of the market policy decision characteristic further, and finally combines the fire electricity analysing the real circumstances with the characteristic of water and electricity factory. 【KEYWORD】Purchase the electricity tactics SMP（systerm marginal price）PAB（pay as brel）Settle accounts the rule 1．内容简介 对于电力市场的购电策略的制定，主要考虑以下两个方面的因素，一是发电商的报价函数，二是购电方的结算规则。发电商的报价函数主要是电量—电价函数，反映市场的供给能力；购电方的结算规则将分情况讨论。 对于购电价格的最优化计算，文献1已经提出了2种思路，如下： 第一种，合成系统报价曲线法。它是通过将所有的报价函数曲线叠加合成系统的总电量价格曲线，然后求出系统电量价格曲线与负荷电量曲线的均衡点，这一点的价格就是购电价格，最后在满足各种约束条件的前提下，确定各个交易主体的成交电量值。这种算法很粗糙，关键在于报价函数曲线的叠加过程并没有一种准确、合理的依据，由它造成的误差将直接导致购电价格的非最优化。 第二种，一维搜索法。首先将各报价曲线进行经济化处理，求出电价—最大可能电量曲线。然后对这一曲线采用一维搜索法来寻找最优电价。一维搜索法主要是用于非线性规划，既然电价—最大可能电量曲线属于线性递增与阶跃函数的叠加，即完全可以看成单调的函数，只要给出电量的期望值，对应图中就可以得到电价值，所以不需要使用迭代算法，即便是使用该方法，如同第一种，只有得到准确的电价—最大可能电量曲线，才能有理想的结果。 对于上述的两种算法，都是和图形有关的，无论是合成哪一种曲线都很难做到所要求的
短期电力系统负荷预测方法综述
技术与市场专题研究2015年第22卷第5期 短期电力系统负荷预测方法综述 杜雅楠1,郭志娟2,吕灵芝1,母建茹,袁一鹏1 (1.华北水利水电大学,河南郑州450045; 2.中电投河南电力有限公司平顶山发电公司,河南平顶山467000) 摘一要:短期电力系统负荷预测对电力系统的调度运行和生产计划有很大影响三准确的负荷预测有助于提高电力系统的安全性二稳定性二经济性,随着电力市场的建立与发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用三简述了短期电力系统负荷预测的概念和意义,对现有的短期负荷预测方法进行分类,介绍了各种预测方法的原理,讨论了各种方法的优点与不足,并对电力系统负荷预测方法未来的发展方向作出了展望三 关键词:电力系统;短期负荷预测;方法模型 doi:10.3969/j.issn.1006-8554.2015.05.212 0一引言 电力系统负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是 电力系统经济运行的基础三它从已知的用电需求出发,充分考 虑政治二经济二气候等相关因素的影响,预测未来的用电需求三 负荷预测包含两方面含义[1]:对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测三电力需求量的预测决定发电二输 电二配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组二基荷机组等)三电力系统负荷预测的结果可以在一定程度上反映负荷的发展状况和水平,电力生产部门和管理部门以此为依据制定生产计划和发展规划,确定各供电区域各规划年供用电量二供用电最大负荷和规划地区总的发展水平,确定各规划年用电负荷构成[1-5]三 电力系统负荷预测一直是一个重要的研究课题,国内外学 者进行了广泛的研究工作,提出了多种有效的预测方法三本文 对这些方法进行了归纳二分类,概述了各种预测方法的原理,并 对它们的优点与不足进行讨论三在此基础上对电力系统负荷 预测方法未来的发展方向做出展望,为实际负荷预测工作提供 借鉴三 1一电力系统负荷预测方法分类 电力负荷预测可以分为长期负荷预测二中期负荷预测二短 期负荷预测以及超短期电力负荷预测[3]三本文研究的负荷预测主要针对未来一星期时间内的任何一天的短期电力负荷预测,提高短期电力负荷的预测精度对电力系统安全二稳定二经济运行,最优潮流计算以及实现合理调度有着举足轻重的意义三世界各国对短期电力负荷预测的研究已经有较长的历史,世界许多优秀专家二学者在短期负荷预测领域都做了大量的研究与实验,并且在该领域取得了较大的进展三学者们提出了许多短期负荷预测的方法,其中主要的预测方法可以分为以下几类:经典预测法二传统预测法二现代预测法[4]三 2一经典负荷预测 经典负荷预测技术严格来讲不能称为真正的负荷预测方 法,该方法运用简单的变量关系以及运行经验,针对未来的电 力负荷变化做出方向性结论,其预测的精准度并不理想,在实 际应用中过度依赖于值班人员或学者的相关经验,在实际运用 中往往采用该方法对预测结果进行验证三经典负荷预测技术 包括:单耗法二人均电量指标换算法二弹性系数法二分区负荷密度法等[5]三 3一传统负荷预测 传统的负荷预测方法主要包括时间序列法二趋势外推法二回归分析法和灰色模型法等[6]三 3．1一时间序列法[7] 所谓时间序列法,就是把电力负荷看成一种时间序列的集合,根据电力负荷历史数据抽象出负荷随时间变化的规律,构建预测模型并预测未来负荷的大小三该预测方法在系统稳态运行二环境因素相对稳定的情况下效果较好三如果电网存在较大波动或数据库存在坏数据时,预测结果并不理想三3．2一趋势外推法[8] 趋势外推法又称为趋势曲线拟合二曲线回归或曲线分析,是一种定量预测法三该方法在历史数据的基础上,抽象并总结出待测数据的变化规律,绘出反映该规律的拟合曲线,同时建立已有数据随时间变化的模型y=f(t)三假设该曲线能够延伸,将时间t赋予未来需要的值,并通过高等数学计算便可以得到待测数据三趋势外推法在处理历史负荷数据以及曲线拟合过程中都不考虑随机误差三运用该方法时应当注意,不同预测模型间的曲线拟合度相差很大,当趋势曲线选取合适时预测结果比较理想,否则预测误差会很大,所以应该依据不同的区域构建恰当的模型三最常用的趋势模型有:线性趋势模型二多项式趋势模型二对数趋势模型等三 3．3一回归分析法[9] 该方法通过电力负荷历史数据建立数学模型,利用数量统计中的回归分析法对变量观测数据进行分析,并依据变量间的相互关系来预测未来电力负荷三在回归分析法中,受负荷因子不确定性以及多样性的影响,该方法在有些情况下有较大误差三为此,需要用模糊线性回归法将回归系数模糊化,使预测结果更加精确三 3.4一灰色模型法[10] 该方法以灰色系统理论为基础,对含有不确定因素的系统进行预测,在数据不多的情况下找出某个时间内的作用规律并以此建立预测模型三灰色模型法包括普通灰色系统模型和最优灰色预测模型,前者是一种增长模型,当负荷严格按照指数规律增长时,该预测方法预测精度高二计算简洁,但是对于有波动性的系统而言,其预测精度较低三最优灰色预测模型把有波 933
我国目前的电价机制分析.
我国目前的电价机制分析 摘要电价是单位电能商品价格的总称。在市场经济条件下，电价应依据供求关系的变化，消费者的偏好，替代产品的经济比较和市场未来预期的影响等社会因素综合考虑。 在系统的电力市场化改革中，电价形成机制改革既是改革的关键环节，电价形成机制改革的成功与否是衡量改革成败的重要标准。因此，在协调推进电力市场化改革的同时，尤其要重点解决好电价形成机制改革的问题。电价不仅是电力市场供求关系的信号，也是控制电力市场交易的经济杠杆，因此，电价理论成为当前国内外电力学术界的重点研究对象。我国电力工业市场化过程起步较晚，对电价体系和交易机制等方面的理论研究还不成熟，对其进行更深入的研究就显得尤为必要。本文介绍了电价在区域电力市场、农村市场存在的一些问题，并提出了相应的解决办法。 关键词电价电力市场电价机制 引言电价能够科学、合理、准确地反映和调节市场供求，他的高低直接决定着电力市场资源配置效率的高低。水着电力体制改革的进一步深化，发、输电已经分离，切配售也将要分开，从而形成独立的输配电网。因此，如何确定输配电企业合理的收入和合理的输配电价已成为亟待解决的问题。建立一套具有前瞻性、可操作性、完整的、动态的、灵活的、适合我国电视实际的输配电价机制将我国电力市场形成和发展的关键，也具供有关部门参考决策的重要价值。。 电网企业要发展，就要构建更为和谐、发展的电力市场，就要推行更为合理的电价机制。一方面使电网企业获得更大的利益，另一方面要使企业获得可持续发展的动力，寻求电价调整和供电需求环境以及用户承受能力的最佳切入点才能吸引更多的用户，赢得更大的市场。建立输配电价机制对于推进电力市场化改革、促进电网持续健康发展、理顺各个环节电价机制、实施节能环保电价政策具有重要意义。“十一五”期间，要“初步建立有利于促进电网健康发展的输配电价格机制”。 电力市场的建立是一个逐步摸索、逐步推进、逐步深人的过程。按运行模式和发展过程大体上可以分为3个阶段，第一阶段实现厂网分开、竞价上网，电网公司作为单一购买者仍保留现有输配售电一体化模式。由于销售侧电价仍由政府制定，所以该阶段电网公司承担着很大的价格风险。第二阶段随着运行经验的不断丰富和输配电价机制的形成，作为建立双边交易市场的尝试，逐步开放大用户直供电。该阶段由于大用户直接与
配电网规划中电力负荷预测方法研究综述 王羚
配电网规划中电力负荷预测方法研究综述王羚 摘要：现阶段，在电力工程的发展过程中，电力的供应对整个社会的运转都是 至关重要的，基于提供高质量的电力供应服务的目的，科学进行配电网规划，并 且运用电力负荷预测方法，达到增强配电网规划工作的效果。有关工作者通过应 用科学的电力负荷预测方法，实现对后续工作的精准预测，系统掌握电力负荷变 化的规律和相关的影响因子情况，尽可能避免或减少配电网规划管理安全风险。 为此，系统思考和分析配电网规划中电力负荷预测方法显得尤为必要，拥有一定 的研究意义与实施价值。 关键词：配电网规划；电力负荷预测方法；研究综述 引言 在目前的供电企业当中电力负荷预测技术是其中非常重要的工作，同时也是 经常重复的工作。做这项工作的目的是为了能对于未来新的发电机组以及更新扩 展提供依据，同时它还能够决定发电机组的容量和时间地点的选择，对供电企业 的发展和扩建有着很重要的意义，所以电力企业现代化管理最重要的标志就是在 于电力负荷预测技术。电力负荷预测技术最核心的问题就是在于如何选择电力负 荷预测方法，因为随着目前社会的进步以及科技的发展，电力负荷预测理论知识 以及实践方法不断改良进步，电力负荷预测最终的发展趋势肯定是趋于智能化、 精细化预测技术，为电力行业发展提供重要的技术保障。 1负荷预测种类 1.1中、长期负荷预测 若预测年限达到10年以上，且预测的时间单位是以年来计算的，则该种预测为长期负荷预测;若预测年限是5年左右，且时间单位是以年来计算的，那么该种预测方式为中期负荷预测。它们的意义在于帮助决定发电机的装机容量、型式、 地点和时间与电网的规划、增容、和改建。由于中、长期负荷预测主要针对项目 工程较大、时间跨度长，往往具有较大误差，在项目基建时也需要留有较大裕度。近年来，主动配电网技术逐步发展，中、长期负荷预测能够对其规划在分布式电 源选址定容及网架规划上提供规划依据。 1.2短、超短期负荷预测 超短期负荷预测指未来1h、未来0.5h甚至未来10min的预测。其意义在于 可对电网进行计算在线控制，对配电网、发电厂等系统进行实时调度指令下达的 配合。短期负荷预测是指一年之内按月为单位的预测和以周、天、小时为单位的 负荷预测，一般预测的是未来一个月度、未来一周、和预测未来一天的负荷。它 的意义在于:对近期集中式发电厂的发电计划进行合理制定，对各机组的出力分布 进行合理计划;可以经济合理地安排本网内各机组的启动和停止，降低储备容量; 可以在留有裕量时对发电机组进行分组停机检修。伴随着国家和社会的稳定发展，提高短期负荷预测的精度受到了各行各业的极大关注，随之成为了很多各大高校 学者们的研究分析课题。 2配电网规划中的电力负荷预测方法 2.1回归分析方法 回归分析方法也叫作统计分析方法，在很多领域中均获得了有效地应用，通 过利用该预测方法实施测量，应该科学预测不同因子间的关联，完成对预测数值 的准确计算。在此过程中，以区域相关的历史资料与有关影响因子作为主要的预 测对象。在科学分析相关影响因子和用电量相应的函数过程中，可以完成电力负