地区电网负荷预测分析及解决措施
城市配电网负荷预测问题分析
城市配电网负荷预测问题分析摘要：负荷预测是对电力系统进行规划的重要环节，也是其运营的基础。
预测的准确性是负荷预测的重要标准。
对用电量的准确预测，既能减少浪费，使资源配置合理化，又能满足人们用电需求，确保用电的正常运行。
本文针对城市配电网负荷预测存在的问题进行了分析。
关键词：城市；配电网；负荷预测；问题从时间角度来看，负荷预测分为三种类型，如短期、中期以及长期。
而总体负荷预测以及按地理分块负荷预测则是从空间上划分的。
目前，进行负荷预测的方法主要有平均增长率法、回归分析法以及灰色预测、专家预测等。
然而，对城市配电网进行负荷预测也有一定难度，这给我们实现负荷预测效果最优化带来了困难。
下文将具体提出在负荷预测时所遇到的问题，并针对这些问题，提出相应的解决对策，最后对其进行效果评估。
一、负荷预测中的具体问题1.1“点负荷”问题关于“点负荷”的理解，我们可以认为每个用户都是点负荷。
在对城市配电网进行负荷预测时，为确保准确性，理应考虑到每个用户，但是，这种方法费时费力，效率极低。
因此，相关的电力部门往往只会对负荷较大的用户进行统计和记录。
因此，我们一般所说的“点负荷”是指对在日常用电中用电负荷较大的用户进行用电记录和统计。
然而，目前，有关部门对用电负荷量的标准不统一，没有一个明确的标准界定负荷的大小。
此外，由于不同地区的经济情况不同，用电负荷的标准也有所不同。
比如像上海、江苏这样的经济较为发达地区，其工厂、企业众多，用电负荷就比较大，其用电标准就比较高。
如贵州、安徽等一些经济较为落后地区，其最大的用户负荷也许在经济较发达地区都不会被统计。
因此，综上可知，“点负荷”的统计方法，在实际操作中，其划分标准上有所欠缺。
1.2外在因素问题在实际工作中，县级配电网一般会分别采用点负荷预测和一般负荷预测的方法，但受外在因素影响，其结果往往比预测的用电量要大。
这包括城市引入企业、工厂，以及申报的项目等。
因此，我们做负荷预测往往根据时间长短有短期、中期和长期之分，而中期预测往往是比较常用的。
电力系统负荷预测提升准确率的措施解析
电力系统负荷预测的分类
根据预测期限长短，负荷预测可以分为短期预测、中期预测 和长期预测。
短期预测通常以日或周为单位，中期预测通常以月或季度为 单位，长期预测则以年为单位。
电力系统负荷预测的重要性
准确的负荷预测有助于提前做好电力调度和电源规划，减少电力系统的运行成本 。
通过分析历史数据和趋势，可以及时发现和解决潜在问题，提高电力系统的可靠 性和稳定性。
合理的负荷预测有助于实现可再生能源的并网和消纳，促进清洁能源的发展和应 用。
02
提升电力系统负荷预测准 确率的措施
优化预测模型
选择合适的预测模型
01
根据负荷特性和历史数据情况，选择适合的预测模型，如时间
序列分析、神经网络、支持向量机等。
实施效果
通过实施提升策略，负荷预测准确率得到显著提高，电力企业的运营 效率和客户满意度也得到了明显提升。
某地区电力系统负荷预测创新技术应用
背景介绍
为应对某地区电力系统日益增长的负荷需求和预测难度，需创新应用技术提升负荷预测准确率。
技术应用
引入基于物联网和云计算的智能监测系统，实时收集电网运行数据；采用机器学习和深度学习算法，建立高效预测模型； 推广电能替代和储能技术，优化电力资源配置。
数据质量与数据处理问题
总结词
数据质量与数据处理是影响负荷预测准确率的另一个重要因素。
详细描述
首先，要确保数据质量，包括数据的完整性、准确性、一致性和真实性等方面。对异常数据和缺失数据进行合 理处理，如采用插值、回归等方法进行填补或修正。其次，数据处理过程中，应对数据进行预处理和分析，如 去除趋势和季节性因素、进行特征提取和降维等操作，以便更好地应用于预测模型。
电力负荷预测与分析
电力负荷预测与分析电力负荷预测与分析是电力系统运行中非常重要的一部分，也是现代物联网应用不可或缺的环节。
电力行业是我国国民经济的重要组成部分，稳定的电力运行对整个国家和社会都起着巨大的作用。
因此，科学的负荷预测和分析是电力系统运行的必要手段，也是推进能源转型升级的重要体现。
一、基础概念电力负荷预测是指根据历史数据和基础信息，利用统计、数学等方法来预测未来几日、几周、几个月的负荷用电情况，目的是为了保证电力系统的稳定运行和供需平衡。
电力系统负荷预测主要涉及到许多方面的因素，包括天气、季节、工业结构、生产方式等，因此，预测工作需要涉及到多学科知识的综合储备。
二、负荷预测方法1、时间序列法时间序列法是以时间为变量的统计模型，通过对历史、现有数据的分析和拟合，来预测未来电力负荷变化趋势。
该方法依赖于历史和现有数据的完整性和准确性，且对自然影响如节假日、气象（天气、温度、湿度等）等因素的响应能力较差，存在一定的局限性。
2、回归分析法回归分析法通过建立建立输入变量（天气、季节、工业结构、生产方式等）与输出变量（电力负荷用电量）的关系模型来预测未来负荷变化，该方法较好地解决了时间序列分析的诸多缺陷。
3、神经网络神经网络是一种人工神经元组成的模拟方法，通过对大量数据的学习与拟合来预测未来的电力负荷变化趋势。
神经网络模型的预测结果准确性较高，而且学习能力较强，可不断适应新的变化趋势。
三、应用案例负荷预测技术在电力行业中的应用非常广泛，如，在电力设备运行管理方面，通过对负荷趋势的分析来优化设备运行方案，保证电力系统的稳定运行。
在电力供应侧，通过负荷预测，可以启动备用电力源，保障供应的可靠性，在市场供销方面，负荷预测可帮助电力公司与用户更好地进行协调管理，提前与客户沟通，合理调度电源，降低电网负荷风险。
四、发展趋势随着社会经济的发展，电力负荷分布日益发生变化，新型能源的加入以及微网的普及，需要迎接新的技术和挑战，因此，电力负荷预测应逐步往多维度、多尺度、多时空方向迈进，尤其是需要加大对人工智能、大数据分析等技术的应用和推广，同步推动电力设施技术升级和优化，协调新能源、传统能源等能源形式间的协调发展。
电力系统负荷预测方案分析及解决方案
２ ， 负荷 预 测
结 语 测。 负荷 功率预测对 于确定 电力系统发电设备及输变电设备的容量是非 负荷预 测的结 果是 电力系统 运行 的基础数 据 ， 其精度直 接影 响运 常重要 的。 行的安全 性和经济性 。 因此， 提高其精 度也是每 个负荷预测人 员追求的
容量， 提 高经济效益和社会效益。 本文就现 阶段我 国的负 荷现状 ， 根据 实 故、 检修变 化等情况 ， 尽量缩短 其持续 时间， 降 低负荷变化对 预测 的影 际工作经验对 负 荷预测程序 的提供的预测方法进行 了 初 步的探 索， 以 得到 响。 对 节假 日 负荷变化较大 的情 况， 分析历史五年节假 日 负荷曲线 ， 进行 最 终 采 用的 预测 方 法 。 统 计分析， 按不同节假 日 制定不 同的预测对 策。 对恶劣天气影 响因素 ， 【 关键 词】电力系 统； 负 荷预测； 方案分析； 解决方案 与气象部 门联系 ， 签订协 议， 按 时获取详 细的天 气预报信息 ， 及时对 预 测 曲线进行修正 。 对 大用户负荷 波动影 响因素的对 策， 建立联 系机制 ，
统基 础数据 准确率 ， 密切关注 主变、 线端遥测 量等信息 的变化， 同时在 Ｓ Ｃ ＡＤ Ａ 系统 中开发 “ 长治地 区分类负荷 曲线汇总 表” ， 对所有变电站 的 用户出线遥测量 ， 按负荷性 质进行分类 汇总。 深入挖 掘相关辅助系统如 随着 近年来 经济的 高速发 展， 产业结 构 的不断 调整和 地方 招商引 Ａ ＶＣ 系统 、 状态 估计、 调度 员潮 流对 负荷 预测 的作用和影 响， 为负荷预 同时开发 “ 负荷 预测辅 助软件 ” ， 在软件 系 资政策 的不断 完善 ， 我国的 负荷 结构发 生了巨大 的变化 ， 分为 ： 墓础 负 测 提供 多方面的 技术 支撑 。 荷， 它呈由城市民用 负荷 、 农业负荷、 商业负荷和 其他负荷组 成 ； 工业负 统分析生成 数据的基础上 ， 通过人工的综合分析对数据进行 修正补充， 进 一步确保了预测 精准水平。 荷， 它是 由大工业负荷和 高耗能负荷组 成。 根据用 电构成 ， 负荷分为不动 的负荷 和变动 的负荷， 基础 负荷 和大 负荷预测 模型是统计资 料轨迹 的概 括， 选择恰 当的预测模 型， 是负 工业负荷 是不动 负荷 ， 高耗能 负荷是变动 负荷。 高耗 能负荷 则属于变动 荷 预测 过程中至关重要 的一步。 目 前， 用于电力系统负荷预报 的算法 很 在预 测程序 中所用 的方法 有时间序列 法、 指数平滑法 、 线 形回归法 负荷， 存 在相对 的不稳 定性 。 因此 ， 在预测 过程 中需要进行必要 的人工 多，
地区电网负荷预测方法分析
China Science & Technology Overview油气、地矿、电力设备管理与技术地区电网负荷预测方法分析郭少真 彭秀全 符方平(夭津平云电力科技有限公司，天津300380)摘 要:在电网的运行中，负荷占据举足轻重的地位，重载、过载运行将会对电网设备造成不可逆的损害，所以减少重载、过载情况便需要提前对电网负荷发展进行预知,负荷预测就成了必不可少的环节。
本文以国内某地区为背景,展示了负荷预测中的自然趋势增长 +大用户方法，从而实现了地区电网近中期负荷发展的预测。
关键词:规划；负荷预测；电量预测中图分类号:TM715文献标识码:B 文章编号：1671 -2064(2020)12-0161-020引言负荷预测的理论最早起源于20世纪20年代，由于当时 电力规模较小，该种方法并未引起足够的重视，到了 60年代的中期，随着电网规模的扩大与安全事故的频发，电网系统 的安全分析才被提上日程叫 负荷预测需要考虑未来地区的 经济发展状况、用地性质变化情况以及人口变化情况从而对未 来年的电量增长情况进行预测叫 本文以自然趋势增长+大用户方法为例，介绍负荷预测基本思想。
1自然趋势増长+大用户分析法自然趋势增长加大用户分析法叫顾名思义，此种方法将地区整体负荷分为了居民及小工业用电中的自然增长负荷部分 以及地区用电需求较大的用户负荷部分，由于用户部分负荷可预测年限较近，所以此方法较适用于近中期电力预测叫其中 分别可以进行电量预测和最大负荷预测，本文以负荷预测为例，将预测区域的总负荷分为自然趋势增长负荷和大用户负 荷两部分，对自然趋势增长负荷部分中历史年数据进行收集,电力变化情况如表1所示。
表1某地区历史年电力变化情况表年份全社会最大负荷(MW)全社会用电量(亿kw • h)2015308.2617,292016333.1718.362017360.1019.552018389.2121.762019420.6622.61通过对历史数据进行分析后，运用多种计算模型对最大负荷变化情况进行拟合计算，经过对计算结果进行对比发现,由于历史年负荷变化趋势不同，每种模型的拟合变化程度也不尽相同，在经过筛选之后，本次预测中最终选出以下五种数学模型的计算结果作为自然增长负荷部分的预测结果，结 果如表2、图1所示。
电力电网负荷分析报告
电力电网负荷分析报告一、引言电力电网负荷分析是对电网负荷状况进行详细研究和分析的过程，能够为电力系统运营管理提供重要参考依据。
本报告旨在对某城市的电力电网负荷进行全面分析和评估，并提出相应的建议和措施，为电网运营提供技术支持和决策依据。
二、负荷分析方法为了准确分析电力电网负荷情况，本次研究采用了以下方法和工具：1. 数据采集：从电网供电站点、变电站、用电站点等关键节点采集电能消耗数据，包括负荷量、负荷曲线等信息。
2. 统计分析：利用历史数据和目标期间的实时数据进行统计分析，得出不同时间段的负荷状况以及负荷的波动情况。
3. 负荷预测：基于历史数据和影响负荷的关键因素，利用相关的预测模型和算法来进行负荷预测，以便更好地规划和调度电力资源。
三、负荷分析结果通过对电力电网的负荷进行分析，得出以下结论：1. 日负荷分析：根据历史数据和负荷预测结果，我们可以看到该城市的日负荷呈现出明显的波峰波谷特征，主要集中在早晚高峰时段。
2. 季节性负荷变化：随着季节变化，该城市的负荷也发生相应变化。
夏季由于空调负荷的增加，负荷峰值较高；冬季取暖负荷的增加导致负荷处于相对较高水平。
3. 特殊负荷情况：受电力负荷需求的影响，节假日和特殊活动日的负荷也会发生变化。
四、负荷预测与控制措施根据负荷分析结果，为了合理规划和控制电力电网负荷，我们建议采取以下措施：1. 负荷预测：进一步提升负荷预测的准确性，结合天气预报、节假日等因素进行精细化负荷预测，以便更好地调度电力资源。
2. 负荷平衡：积极推广能源利用技术，如新能源和分布式能源系统，以实现负荷的平衡和优化，降低能源浪费。
3. 负荷调控：根据负荷情况制定合理的电价政策，引导用户在峰谷时段合理使用电力，避免负荷过大或过低。
五、结论本报告通过对电力电网负荷的全面分析和评估，为电网运营提供了重要的决策支持。
同时，通过负荷预测和控制措施的提出，可以有效应对负荷波动和能源浪费的问题，提高电力系统的运行效率和可持续发展能力。
电力系统中的电力负荷预测与调节
电力系统中的电力负荷预测与调节一、引言电力是现代社会运转的基石，也是各行各业的生产力保障。
为了满足不断增长的电力需求，电力系统必须能够准确预测负荷变化，并及时调节供电能力。
本文将就电力负荷预测与调节的重要性、方法和技术进行探讨。
二、电力负荷预测1.1 电力负荷预测的意义电力负荷预测是根据历史数据和其他相关因素，预测未来一段时间内的电力需求。
准确的负荷预测有助于电力系统运营商制定合理的发电计划，避免电力供需失衡和能源浪费，提高电力供应的可靠性和经济性。
同时，电力负荷预测也对电力市场、环境保护和能源规划等方面具有重要影响。
1.2 电力负荷预测的方法电力负荷预测方法多种多样，可以分为统计方法和基于模型的方法。
统计方法主要是根据历史数据的规律性进行预测，如时间序列分析、回归分析等。
而基于模型的方法则是建立数学模型来描述负荷的变化规律，如人工神经网络、遗传算法等。
1.3 电力负荷预测的技术要点电力负荷预测所涉及的技术要点主要包括：数据收集与处理、特征提取、模型建立、模型参数训练和验证。
其中，数据收集与处理是预测的基础，需要获取历史负荷数据、天气数据、节假日等外部因素数据，并对其进行预处理，以满足模型建立的需求。
模型的选择和参数训练要依据具体情况进行，应充分考虑预测的精确性和可靠性。
三、电力负荷调节3.1 电力负荷调节的目的与手段电力负荷调节是指根据负荷预测结果和电力供应情况，对电力需求进行动态调整的过程。
其主要目的是实现电力供需平衡，避免供电不足或供电过剩的情况发生。
电力负荷调节主要通过调整发电机组出力、配网开关状态以及电力市场交易来实现。
3.2 电力负荷调节的方法与策略电力负荷调节方法与策略在不同的电力系统中可能会有所不同，但总体上可分为两种：基于传统经济调度和基于智能调度。
传统经济调度主要通过静态优化模型和经验规则进行负荷调节，而智能调度则利用现代信息技术和计算机科学方法，通过人工智能、大数据等技术手段提高调度的精确度和实时性。
电力系统中负荷预测与管理策略
电力系统中负荷预测与管理策略在当今社会，电力已经成为了人们生活和生产中不可或缺的能源。
电力系统的稳定运行对于保障社会经济的正常发展具有至关重要的意义。
而在电力系统中，负荷预测与管理策略是确保电力供需平衡、提高电力系统运行效率和可靠性的关键环节。
负荷预测是根据历史用电数据、气象条件、经济发展状况等多种因素，对未来一段时间内电力负荷的大小和变化趋势进行预测。
准确的负荷预测能够帮助电力部门合理安排发电计划、优化电网运行方式、降低运行成本，从而提高电力系统的经济性和可靠性。
影响电力负荷的因素众多且复杂。
首先，气候条件是一个重要的因素。
在炎热的夏季，空调的大量使用会导致电力负荷急剧上升；而在寒冷的冬季，取暖设备的使用也会使负荷增加。
其次，经济活动的变化也会对负荷产生影响。
当一个地区的经济快速发展，工业生产和商业活动增多，电力需求也会相应增加。
此外，节假日、特殊活动等也会导致负荷出现短期的波动。
在负荷预测的方法方面，传统的方法主要包括时间序列法、回归分析法等。
时间序列法是通过对历史负荷数据的分析，找出其内在的变化规律，从而进行预测。
回归分析法则是建立负荷与相关影响因素之间的数学关系，进行预测。
然而，随着信息技术的发展，人工智能和机器学习的方法逐渐在负荷预测中得到应用。
例如，神经网络、支持向量机等方法，能够处理复杂的非线性关系，提高预测的准确性。
在实际的电力系统中，负荷预测通常需要分不同的时间尺度进行。
长期负荷预测一般用于电力系统的规划和建设，时间跨度可以达到数年甚至数十年。
中期负荷预测主要用于安排年度的发电计划和电网检修计划，时间跨度通常为几个月到一年。
短期负荷预测则用于电力系统的实时调度和运行控制，时间跨度通常为一天到一周。
与负荷预测密切相关的是负荷管理策略。
负荷管理的目的是通过合理的手段，引导用户调整用电行为，实现电力负荷的优化分布，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。
需求侧管理是负荷管理中的一种重要策略。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
荷预测的基础，其准确率直接影响负荷预测的结果。 咸宁
地区范围广，造成天气预报与实际往往相差较大，尤其在
春、夏季节。 近几年城市发展迅猛，城市居民生活用电负
荷上升较快， 仅受气候变化影响的空调用电负荷变化就
较大。
（6）预 测 手 段 落 后 ，预 测 理 论 有 待 提 高 。 目 前 ，负 荷
预测工作主要还是采用人工预报的方法，配备的负荷预
24 大众用电 2009 ／ 6
/
▲ ▲ ▲
技 术 应 用 Technical Application
高频分量均值和方差：μL＝0，σL＝0.0131。 以上数据表明：对 于日负荷 96 点采样，在统计意义 99.7%置信度（±3σ）下， 电网负荷中难以辨识的高频分量占 3.93%， 即理论上能 达到的最高的预测准确度的期望值只有 96.07%。
如果在 2 个地区预测负荷与实际负荷的绝对误差一定的
情况下，基负荷越小，相对误差越大。 所以要达到相同的
预测精度，必须降低咸宁地区的负荷预测绝对误差，这样
势必会增加预测的难度。 （2）波动性大。 波动大的原因主
要为相当大比例的电石厂、电铁、硅钢厂等冲击负载的存
在，咸宁地区的冲击负载占总负荷的 30%左右。 这使得咸
▲ ▲ ▲
/
技 术 应 用 Technical Application
● 经验荟萃
地区电网负荷预测分析及解决措施
● 湖北省咸宁供电公司 凌 艳
从负荷预测可知，小负荷是指网供负荷相对较小，而 小负荷大波动地区一般指具有相当比重冲击负载及负荷 用电量较小的地区。 对于基负荷较小尤其是存在一定比 重冲击负载和小水电的地区， 其负荷特性无疑集各种负 荷特性于一身。 故而如果能够较好的做到此类地区的负 荷预测， 那么对其它具有一般特性的地区负荷预测将会 提供很好的借鉴作用。
通过对该系统长时间运行测试的结果， 可以得出以 下结论：（1）气象因数对负荷预测的影响。 在天气复杂多 变情况下测试，测试精度达到认可水平。 但气象数据的准 确度不高或天气突变时对该系统的预测结果影响是比较 大的，因为当日天气预测误差较大时，造成当日的负荷预 测偏差较大。 （2）历史坏数据对预测结果的影响。 由于采 集系统（SCADA）的采集设备或传 输 设 备 的 质 量 问 题 ，在 历史负荷数据的采集过程中，可能出现某块采集点断点， 或在存取数据库时出现电脑故障等原因， 导致系统读取 历史数据这一块出现很大的畸变， 而在系统又无法自动 修正的情况下，会对后几天的预测结果产生很大的影响。 （3）虽然采用了 12 种预测算法来模拟负荷特性，但由于负 荷预测的复杂性和突变性，到目前为止，还没有一种完善 的理论算法能适用于所有的负荷类型。
量增加，统调负荷随之减少；随着降雨量增加，排渍负荷
会不断增加； 连续降雨的积累效应也在不同程度上影响
着雨后若干天的负荷变化；降雨对排渍负荷、小水电站出
力的影响具有延迟效应； 降雨持续的时间与排渍负荷和
小水电出力之间有着复杂关系，降雨越集中，排渍负荷越
大，小水电出力却未必相应增大。
（4）由 于 咸 宁 地 区 负 荷 具 有 基 负 荷 小 和 波 动 大 的 特
由以上的负荷特性分析， 可以得出咸宁电网负荷预 测方面的特点如附表所示。
附表 咸宁电网负荷预测特点
比较的内容
咸宁电网
负荷规模
小
可预料的规律性
弱/中
负荷特征曲线稳定度
弱/中
大客户用电的影响度 大客户影响突出，特别是钢铁厂等冲击负荷
气象等因素的影响度 气象因素影响突出，特别是小水电较多的地区
2 咸宁电网短期负荷预测系统结构
提前通知地调，以便修改调整日负荷计划。 （3）加强负荷
历史资料的统计分析工作。 要建立负荷基础数据库，通过
数据积累比较、计算分析，编制相应的年度、月度曲线。 为
提高节假日负荷预测准确率， 要统计节假日前后一周的
历史数据，找出节假日负荷变化的特点和趋势，以利于节
假日的负荷预测。 （4）加强小水电上网预测管理。 要及时 ●
预测数据/信息库 数据采集、数据辨识
Internet
Modem
咸宁市供电公司
咸宁市气象台
SCADA/EMS/MIS 系统 气象采集/预报系统
附图 咸宁电网短期负荷预测系统结构
对 咸 宁 电 网 2009 年 2 月 份 的 负 荷 数 据 进 行 频 率 分 析显示：对于日负荷 96 点采样，在 h=2Δt（Δt=15min）频率 分 界 下 ， 电 网 负 荷 低 频 分 量 均 值 和 方 差 ：μL＝1，σL＝0.2497；
跟踪小水电上网情况， 切实掌握和预测好本地区小水电
栏 目
上网发电负荷，以提高预测准确率指标。 （5）加强对气象
助 理
信息的跟踪。 包括收集完善资料，开展天气对负荷影响因
编 辑
素的分析，结合实际，配备合适的负荷预测软件，从而提 李
高负荷预测软件的准确性。
超
25 大众用电 2009 ／ 6
助 理
种情况对网供负荷影响很大。 主要存在以下几方面的问
编 辑
题：调度缺乏调节手段，咸宁市所辖范围内装机容量较大
李 的水电厂由湖北省电力公司调度中心调度， 其它均属县
超 （市）调度；小水电无序发电对电网负荷冲击影响较大，造
成雨天负荷预测困难。 （5）夏季天气突变情况对负荷的影 响很大。 温度的骤然下降使得负荷迅速减少。 1.2 咸宁电网负荷预测的特点
测软件没有充分发挥功能的作用。 负荷预测有线性外推
法、线性回归法等一些算法，但各种算法均有一定适用
范围， 尚缺少一种适用于各种负荷预测且准确率较高
的的算法。
3.2 提高负荷预测准确率的具体措施
（1）引 进 性 能 更 优 越 的 自 动 化 信 息 采 集 系 统 ， 通 信 自
动化专业负责远动数据、 通讯通道和自动化系统可靠性
宁地区的负荷曲线呈现不平稳状态， 相邻 2 点负荷变化
率最大可达到 20%左右， 而襄樊地区负荷变化率一般不
超过 5%。 （3）咸宁地区的负荷日周期性不明显。 大地市级
地区的负荷呈现明显的日周期性， 这无疑证明了咸宁地
区的负荷预测具有很大难度。 （4）相当比例的小水电对负
荷预测影响很大。 小水电由于其数量众多、 单机容量偏
（3）相当 比 重 的 小 水 电 的 存 在 使 得 负 荷 预 测 难 度 加 大。 如何确立小水电与降雨量的模型对于短期负荷预测 精度的提高很有帮助， 但这就需要更加完整的历史负荷 数据资料。 通常，这些小水电的资料很难得到。 长期以来， 由于降雨与负荷关系的复杂性， 使得人们难以针对降雨 量对负荷的影响程度进行定量分析和建模。 降雨对负荷 的影响错综复杂，主要体现在以下几个方面：降雨引起的 温度降低使得空调负荷减少， 这样就与空调负荷交错到 了一起； 降雨量的增加使得统调负荷之外的小水电发电
3 咸宁地区负荷预测的主要问题及解决方法
3.1 主要问题 （1）基础数据缺乏，历史数据统计分析不够。 由于以
前电力系统对负荷预测工作重视不够， 同时管理技术手 段落后，造成大量原始的电网运行数据丢失，以致不能对 地区负荷进行有效的分析。
（2）负荷波动大。 不同日的同一时刻负荷可能是极大 值也可能是极小值，相邻两日之间的负荷变化剧烈。 如何 从这些变化剧烈的情况中得到具有一定规律的日负荷曲 线是一个需要解决的难点。 造成这一原因的主要因素有： ①历史坏数据对预测结果的影响， 由于采集系统 （SCADA）采 集 设 备 的 采 样 周 期 为 15s/次 ，不 能 很 好 满 足 高质量的数据资料的要求； ②全区电石厂等高能耗用户 无 计 划 用 电 ，不 定 期 的 开 、停 炉 ；③ 大 客 户 监 控 难 以 到 位 ； ④全区 3 个牵引站的电铁冲击负荷， 增加了负荷预测难 度，给全区负荷预测工作造成很大困难。
小、 分散面广等客观原因， 一般未将其纳入统一调度范
围。 由此导致的结果是：电网调度部门只是关心网供负荷
的数据， 虽然对其统一安排调度机组的发电计划至关重
要，可真正具有规律性的是全社会用电负荷，它与温度因
● 素等密切相关；同时，地方小水电没有水就不发电，绝大
栏 目
部分小水电未安装专门的远方计量装置就直接上网，这
和准确性工作。 应完善对县调自动化系统接入地调的工
பைடு நூலகம்
作，以便实现资源共享，从而对各县调用电负荷进行实时
监控、合理调配，并对负荷基础数据进行分类统计。 （2）市
场营销部门负责协调大客户和直供客户的关系， 通过走
访沟通， 了解客户生产用电和厂内设备检修、 开停机情
况， 使大客户能自觉地将厂内重大负荷变化情况及时地
1 咸宁地区的电力负荷特性分析
1.1 咸宁地区的电力负荷特性
咸宁地区是典型的小负荷大波动地区， 其特征为具
有相当比重冲击负载及负荷用电量较小的地市级地区，
与省、市等大地区负荷相比，咸宁地区负荷呈现出独有的
特征:（1）基负荷较小。武汉与咸宁 2 个地区的日负荷大小
相差 9 倍以上，这给预测精度的提高增加了难度。 因为，
征， 负荷预测的精度肯定不能达到大地区的负荷预测精
度水平，因此，模型可行性评估的标准肯定要有所降低。
按照现有的标准， 一般负荷预测精度的平均水平在 97%
以上，便认为此模型具有可行性。 而小负荷大波动地区的
负荷预测精度的平均水平一般很难达到上述标准。
（5）天气预报的准确率不能满足要求。 天气信息是负
咸宁电网自动运行的短期负荷预测系统集成了咸宁 电网 SCADA、EMS、MIS 系统、咸宁气象台气象预报系统、 湖北省公司计划上报系统， 依照闭环运行流程自主完成 负荷预测， 是一套可以脱离人工值守的闭环运行的短期 负荷预测系统。 该系统拓扑结构如附图所示。