中长期负荷预测方法综述1
电力系统中的负荷预测方法综述与展望
电力系统中的负荷预测方法综述与展望1. 引言电力系统的负荷预测是对未来一段时间内负荷需求的估计，对电力生产和供应的规划和调度起到至关重要的作用。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高运行效率，降低成本，同时也对电力系统的稳定运行和供需平衡起到关键作用。
因此，负荷预测的准确性和精度一直是电力行业的重要关注点。
2. 传统的负荷预测方法2.1 统计方法统计方法是最常用的负荷预测方法之一，其基本思想是通过对历史负荷数据进行分析、拟合和预测。
常见的统计方法包括回归分析、时间序列分析和指数平滑法。
这些方法适用于长期和短期负荷预测，具有简单、易操作、计算速度快等特点。
然而，由于统计方法没有考虑负荷数据之间的相互关系和复杂的非线性因素，导致其预测精度较低，在面对突发事件或季节性变化时不够准确。
2.2 物理方法物理方法基于电力系统的运行机理和负荷分布规律，通过建立数学模型来预测负荷需求。
常见的物理方法包括灰色系统理论、神经网络方法和支持向量机。
这些方法可以考虑负荷数据之间的关联性和非线性因素，提高了预测精度。
然而，物理方法需要准确地描述电力系统的物理特性和运行机理，对数据要求较高，计算复杂度较大。
3. 基于机器学习的负荷预测方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的负荷预测方法逐渐受到关注。
机器学习方法通过对大量历史负荷数据的学习和训练，可以从数据中提取出负荷需求的规律和特征，进而进行准确的负荷预测。
常见的基于机器学习的负荷预测方法包括决策树、随机森林、支持向量回归和深度学习等。
3.1 决策树决策树是一种基于树状结构的机器学习方法，根据特征值将数据集划分为不同的类别。
对于负荷预测问题，可以将历史负荷数据作为输入特征，负荷需求作为输出类别，构建负荷预测模型。
决策树方法具有简单、易理解、易实现的特点，但在处理大量数据和复杂关系时预测效果较差。
3.2 随机森林随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法，通过构建多个决策树模型并进行集成，提高了预测的准确性和鲁棒性。
电力系统中长期负荷预测方法综述
电力系统中长期负荷预测方法综述摘要：在电力系统中，中、长期负荷预测是电网规划中的基础性工作，它为电网规划提供了必不可少的基础数据，其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣，因此准确的中、长期负荷预测的准确性就显得尤为重要。
本文就目前电力系统中的经典预测方法、传统预测方法和现代预测方法做个一简单的介绍，对负荷预测方法的改进提供理论基础。
关键词：电力系统中长期负荷预测1 概述负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。
长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期负荷预测指5年左右并以年为单位的预测。
它们的意义在于帮助决定新的发电机组的安装（包括装机容量大小、型式、地点和时间）与电网的规划、增容和改建，是电力规划部门的重要工作之一。
短期负荷预测是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，通常预测未来一个月度、未来一周、未来一天的负荷指标，也预测未来一天24h中的负荷。
其意义在于帮助确定燃料供应计划；可以经济合理地安排本网内各机组的启停，降低旋转储备容量；可以在保证正常用电的情况下合理安排机组检修计划。
超短期负荷预测指未来lh、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机在线控制，实现发电容量的合理调度，满足给定的运行要求，同时使发电成本最小。
2 电力系统负荷预测的特点和难点作为预测问题，电力系统负荷预测的准确性是根本要求，但精确的负荷预测常常是不容易做到的，主要有如下几个困难：1．理论上讲，电力负荷的大小受到国民经济发展水平、产业结构、国家宏观经济政策、气候、突发性事件等因素的影响，可以说，现代社会的绝大多数生产活动都会对电力负荷产生影响。
因此，我们不可能在预测的时候考虑到所有的相关因素，而只能提取若干因素加以考虑。
2．某些因素，即使知道它们会对负荷产生影响，然而要定量的准确描述它们的影响却非常困难；而且，这种影响往往是变化的，同样的外部作用在不同的时间，对负荷的影响是不同的；更重要的是，并不能够事先确切的掌握这些因素在未来时段的状态，有时候对这些因素的预测甚至比负荷预测更加复杂和困难。
电力系统中长期负荷预测方法综述
电力系统中长期负荷预测方法综述发表时间：2016-12-16T11:01:51.733Z 来源：《电力设备》2016年第20期作者：邱昌龙吴玮王禹然[导读] 负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。
（国网铜陵供电公司铜陵市）摘要：在电力系统中，中、长期负荷预测是电网规划中的基础性工作，它为电网规划提供了必不可少的基础数据，其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣，因此准确的中、长期负荷预测的准确性就显得尤为重要。
本文就目前电力系统中的经典预测方法、传统预测方法和现代预测方法做个一简单的介绍，对负荷预测方法的改进提供理论基础。
关键词：电力系统中长期负荷预测1 概述负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。
长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期负荷预测指5年左右并以年为单位的预测。
它们的意义在于帮助决定新的发电机组的安装（包括装机容量大小、型式、地点和时间）与电网的规划、增容和改建，是电力规划部门的重要工作之一。
短期负荷预测是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，通常预测未来一个月度、未来一周、未来一天的负荷指标，也预测未来一天24h中的负荷。
其意义在于帮助确定燃料供应计划；可以经济合理地安排本网内各机组的启停，降低旋转储备容量；可以在保证正常用电的情况下合理安排机组检修计划。
超短期负荷预测指未来lh、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机在线控制，实现发电容量的合理调度，满足给定的运行要求，同时使发电成本最小。
2 电力系统负荷预测的特点和难点作为预测问题，电力系统负荷预测的准确性是根本要求，但精确的负荷预测常常是不容易做到的，主要有如下几个困难：1．理论上讲，电力负荷的大小受到国民经济发展水平、产业结构、国家宏观经济政策、气候、突发性事件等因素的影响，可以说，现代社会的绝大多数生产活动都会对电力负荷产生影响。
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。
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。
李亮,中长期电力负荷预测系统文献综述
电力负荷预测文献综述随着国民经济的发展和人民生活水平的不断提高，电力已成为国民经济建设和人民生活中必不可少的重要能源，这使得负荷预测越来越引起人们的重视。
正确的电力负荷预测，既是为国民经济各部门及人民生活供应充足的电力，也是编制全国电力规划的依据。
因此，电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展，乃至整个国民经济的发展均有着十分重要的意义，从而促使电力研究者们不断地对电力负荷预测进行研究，追求精益求精的效果。
中长期电力负荷的变化是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的动态过程，规律性和周期性较差，传统的中长期电力负荷预测技术已难以适应发展的需要。
例如传统的弹性系数法其核心问题是确定预测（规划）期的电力弹性系数值。
该方法虽然简单、易于计算，但需做大量的统计调研工作。
另外影响电力弹性系数值的因素很多，主要有经济发展水平、业结构、科技及工艺水平、生活水平、电价水平及节电政策和措施等。
再如单耗法单耗法虽然方法简单，但需做大量细致的统计分析工作，且由于政治经济等因素的影响，对中、远期预测的准确性难以确定，因此该法仅对短期预测特别有效。
另一种常用的就是专家经验法顾名思义当对某一项目进行预测时，邀请这方面的专家，请他们根据自己的知识和经验，对过去发生和现在正在发生的情况做出直观的预测。
这种方法所得预测结果的准确性，完全依赖于专家的知识的丰富程度和预测经验的多少。
但当权威人士错误时，然导致预测结果的失误；另一缺点是少数专家发表了不正确的意见后，碍于面子不愿在会上修正自己的意见，从而造成意见难以集中造成对于地区的负荷预测可能不可靠，不完整或不切实际。
生活用电和其它用电四大类，将各类负荷分别进行预测，然后相加后乘同时系数得到这就是所谓的分类负荷预测法。
分类负荷预测的优点在于：在某一类负荷中，其增长趋势的不正常情况有分类负荷预测法分类负荷预测法一般将负荷划分为：工业用电、农业用电、可能被发现，并且由于各类负荷都得预测，因此总的负荷结果是比较明确的，缺点是统计信息的搜集工作较大较复杂。
中长期电力负荷预测研究综述
研究报告科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald25电力系统的长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期指5年左右并以年为单位的预测，中长期电力负荷预测的意义在于帮助决定新的发电、变电机组的安装与电网的规划、增容与扩建，是电力规划部门的重要工作之一，准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性，有效地降低发电成本，保证用电需求，增强供电可靠性，从而提高电力系统的经济效益和社会效益。
1 中长期负荷预测的概述电力负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，运用哲学、社会学、经济学、统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事务之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先估计和推测。
长期预测以年为预测时段，以用电负荷、用电量等的年度统计数据作为预测内容，主要受国民经济发展情况、人口、产值单耗、产业结构调整情况、电价政策等的影响，其目的是为合理安排电源和电网的建设进度提供宏观决策的依据。
中期预测以月为预测时段，以用电量、用电负荷等的月度统计数据作为预测内容，这些数据呈周期性增长，每年度的12个月具有相似的规律，其变化规律可分为月度量的年度发展序列和月度量的月度发展序列。
2 目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析2.1 传统预测方法1）回归分析预测法，根据回归分析涉及变量数分为单元、多元回归分析；根据自变量和因变量之间的函数形式，分为线性、非线性回归方程。
该方法简单便捷、外推性好，可以很好的预测出从未发生过的情况；但在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，针对复杂参数变化，缺乏自学习能力，无法及时进行负荷模型更新。
2）时间序列外推法，基本模型包括：自回归模型A R、动平均模型M A、自回归动平均模型A R M A。
此方法适用于负荷变化不大的情况，优点是：对历史数据量要求较低；缺点是：对历史数据准确性要求高，模型系数的计算较繁琐，用线性方程来近似表达一种非线性关系，无法参考天气因素的影响，无法保证精度。
中长期电力负荷预测方法的简述_黄桂华
中长期电力负荷预测方法的简述黄桂华 广东省深圳供电分公司(518001)1 负荷预测的概念和原理负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件和社会影响的条件下,研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定某特定时刻的负荷数值。
负荷预测根据规划目标年限分类,可分为长期预测(5～10年)和近期预测(5年内)。
负荷预测工作是根据电力负荷的发展规律,预计或判断其未来发展趋势和状况的活动。
这项活动基于以下的基本原理:(1) 可知性原理;(2) 可能性原理;(3) 连续性原理;(4) 相似性原理;(5) 反馈性原理;(6) 系统性原理。
2 目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析(1) 分产业产值单耗法:单耗法即单位产品耗电法,是通过某一单位产品的平均单位产品用电量以及该产品的产量,得到生产这种产品总产量的总用电量。
单耗法需要做大量细致的统计工作,但在实际工作中很难对产品较准确地求出其单耗,而且工作量也太大。
(2) 电力弹性系数法:电力弹性系统是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值,根据国内生产总值增长速度结合电力弹性系数得到规划期末的总用电量,同单耗法一样,电力弹性系统法需要做大量细致的统计工作。
(3) 分区负荷密度法:负荷密度预测法是从地区土地面积(或建筑面积)的平均耗电量出发作预测。
一般,先预测未来某时期的土地面积(或建筑面积)和单位面积用电密度,再乘以面积得到用电量预测值,分区负荷预测法首先根据近年来的发展情况、经济发展目标以及电力规划目标将待预测区域划分成多个功能区,然后对每个功能区用负荷密度法进行预测,最后相加得到总的用电量预测值。
(4) 时间序列法:时间序列分析法是根据过去的负荷统计数据,找到其随时间变化的规律,建立时序模型,以推断未来负荷数值的方法,其基本假定是:过去的负荷变化规律会持续到将来,即未来是过去的延续。
(5) 相关分析法:相关分析法是寻找负荷与影响因素之间的因果关系,建立相关分析模型,通过对观察数据的统计分析和处理进行预测的方法。
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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
的非线性情况过于简单,而非线性回归分析模型的确定和参数估计较为复杂;考虑气象因素时只能考虑诸如温度、湿度等定量条件,不能比较详细地考虑到各种影响负荷的因素,缺乏自学习能力,负荷结构变化，模型不修正,难以得到较准确的预测结果。
3.指数平滑方法。
该方法是常用的预测方法之一,指数平滑法的基本思想是加权平均,选取一组时间上有序的历史数据一次指数平滑预测所有数据记录的个数。
对越近期的数据加权越大,这反映了近期数据对未来负荷影响更大这一实际情况,同时能通过平滑作用消除序列中的随机波动,尤其是那
些不符合统计规律的偶然性波动。
二、基于非参数模型的中长期电力负荷预测方法
1.灰色预测技术。
灰色系统理论是20世纪80年代由我国邓聚龙教授提出,用来解决信息不完备系统的数学方法。
它把模糊控制的观点和方法延伸到复杂的大系统中,将自动控制与运筹学的数学方法相结合,研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。
部分信息已知、部分信息未知的系统称为灰色系统。
它把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、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。
GM ( 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,是作为电力负荷预测的一种有效的模型。
GM ( 1, 1 )模型是一种指数增长模型,当电力负荷呈严格指数增长时,从理论上已经证明,此方法具有预测精度高、所需样本数据少、计算简便和可检验等优点。
灰色预测技术的优点是要求数据少,不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验等。
缺点是当数据的离散程度越大,即数据灰度越大,则预测精度越差,不适合电力系统的长期若干年的预测。
真正具有意义的、精度较高的预测值,仅仅是最近一、两个数据,而其他更远的数据只反映长期规划性的预测。
对于具有波动性变化的电力负荷,采用GM (1, 1)模型其误差可能较大,难以满足实际需要。
2.神经网络方法。
运用神经网络技术进行电力负荷预测是近年兴起的又一新的预测方法。
人工神经网络具有大规模分布式并行处理、非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性。
常用的是误差反向传播算法 ( 又称BP法 ),只需提出一个简单的人工神经网络模型,就能
实现从输入到输出间非线性映射任何复杂函数关系。
因此,可将影响电力负荷最大的几种因素作为输入,得出预测结果。
神经网络方法没有显式表达,因此无法得知负荷的变化规律和影响因素，学习效果受样本量影响极大,因素变化需重新学习。
目前在中长期负荷预测中尚未达到实用水平。
3.优选组合预测技术。
实践证明,对于复杂多变量、非确定性、多
方案性的中长期负荷预测,单独使用定性预测或定量预测的方法显然是不够的,为了充分利用各个负荷预测模型的有用信息,提出了优选
组合预测方法。
优选组合预测技术成为目前中长期负荷预测方法的研究重点。
优选组合预测理论认为,对于同一个预测问题,多个不同的预测模型的线性组合,在一定条件下能够改善模型的拟合能力和提高预测精度,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的预测方法;二是指在几种预测方法中进行比较,选择拟和优度最佳或标准差最小的预测模型作为最优模型进行预测。