Ch6.1-电力市场的负荷预测与电价预测共40页
电力市场课程负荷预测
模糊预测法
• 模糊预测技术是基于模糊理论，将已有的工 作的经验、历史的记录数据或将二者的综合 以规则的形式表达出来，并转换成可以在计 算机上运行的算法，进而完成各种工作任务。 相比人工神经网络，该方法能够比较明确地 描述专家的意图，处理电力系统中许多不精 确的、模糊的现象，还可以用于中长期负荷 预测；但其学习能力较弱，受人为因素的影 响较大。
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• 电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、 商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负 荷等，不同类型的负荷具有不同的特点和规 律。总的来说，电力负荷的特点是经常变化 的，如按小时变、日变、周变和年变，同时 负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大 的周期性，负荷变化是一个连续的过程，一 般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、 温度、天气、作息时间等是敏感的，不同的 季节，不同地区的气候，以及温度的变化都 会对负荷造成明显的影响。
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经典技术预测法
• 以各种经典的数学模型为基础来分析 电力系统中对电力系统未来的用电进 行估计和预测。这其中主要以物元分 析法和二级模糊因素线性法为代表。
14物元Biblioteka 析方法• 1.基本原理• 利用负荷与三大产业的生产总值的历史数据 构造经典域和节域物元,应用物元分析中的 关联函数来建立电力负荷预测模型. • 2.步骤 • （1）确定经典域(2)确定节域(3)确定待评物 元（4）确定关联函数（5）判定待测样本的 p的所属类别
负荷预测
什么是负荷预测
• 负荷预测是电力系统调度的一个重要组成部 分，是电力交易的主要数据源，也是电力系 统经济运行的基础,任何时候,电力负荷预测 对电力系统规划和运行都极其重要。近几年 ，随着我国电力供需矛盾的突出集电力工业 市场化运营机制的推行，电力负荷预测的准 确度有待进一步提高。
电力系统规划--电力系统负荷预测
(i 1,2,..., n)
• 在一般情况下要使δi全都为零是不可能的。因此通常归
结为要求在各点绝对误差之和为最小。为了分析计算方 便，可以进一步把问题转换为使各点误差的平方和为最 小：
31
. #;
最小二乘法
S n [(xi ) f (xi )]2 min i 1
• 这种根据误差平方和最小的原则选择f(x)的近似函数 (x)
的方法就叫曲线拟合的最小二乘法。
32
. #;
最小二乘法
• 利用最小二乘法进行曲线拟合时，首先要选定一个函数的类型。 • 从负荷预测问题来看，通常选择的函数或趋势曲线有以下几种：
行模拟
2
1.5
1
0.5
0
1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992
30
年份
发电量
. #;
最小二乘法
• 假定我们先选定函数φ (x)来逼近f(x)，则两者之间的误差
愈小愈好。现在用δi表示近似函数在xi点的误差：
i (xi ) f (xi )
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. #;
中长期负荷电量预测(电力弹性系数法)
电力弹性系数 kt：用电量的年平均增长率 ky与国内生产 总值 （GDP）年平均增长率 kg的比值
kt
ky kg
我国1980～1991年电力弹性系数
电力弹性系 年份 电力弹 年份 电力弹性 年份 电力弹性
年份 数
性系数
系数
系数
1980 1.03 1983 0.73 1986
按预测内容： ① 最大负荷功率：确定未来需增加的发输变电设备的容量。 ② 负荷电量：确定未来机组类型和电源结构及燃料计划等。 ③ 负荷曲线 ：为研究调峰、确定抽水蓄能电站的容量提供原始数据8。
电力系统负荷预测与电价预测
电力系统负荷预测与电价预测周佃民1,赖 菲1,刘亚安1,王 庆1,刘云国2(1.西安交通大学,陕西西安710049; 2.淄博电业局张店供电局,山东淄博255000)摘要:讨论了电力系统负荷预测与电价预测的特点,并且对二者之间的异同点进行了说明和分析,对电价预测的意义及方法进行了初步的探讨。
关键词:电力市场; 负荷预测; 电价预测中图分类号:T M715 文献标识码:A 文章编号:100324897(2000)10200312031 引言电力系统是一个运行高度统一的大系统,由于电能不能大量储存,其生产和消费必须同时进行,因此预知负荷的需求对于电力系统运行具有十分重要的意义,负荷预测是能量管理系统及配网管理系统的重要组成部分、电力系统规划和运行调度的依据,也是电力市场化商业运营必需的基本内容[1]。
长期以来,负荷预测在实际生产运行中并没有得到应有的重视,随着电力市场化的进行,各个电力公司之间的交易更加频繁,这就对负荷预测提出了更高的要求。
电力系统负荷预测对于电力企业有着重大的意义,预测水平已经成为一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一。
随着全球电力市场化[2]大趋势的到来,电力行业逐渐由垄断经营走向竞争,作为电力市场的核心因素-电价,也发生了相应的变化。
虽然现在存在和正在发展的电力市场的模式各不相同,电价的形成机制也不尽相同,但是作为一个总的趋势,电价应该是时变的,和经济、气象、电力系统的运行情况以及用户的情况相关的,电价随需求变化,电价变化影响需求量,电价的调节机制作用将更加显著。
作为电力市场的参与者,其利益最终是通过电能的交易实现的,提前知道电价的信息就可以在电力市场的交易中获得更大的利益,因此,电价预测就成了电力市场中急待研究和解决的课题[3]之一。
负荷预测和电价预测二者之间有着密切的关系,二者有许多相似的特点。
本文将对此进行讨论,并进行相应的分析。
2 负荷预测和电价预测的分类负荷预测和电价预测按不同的分类标准可以作以下几种不同的划分。
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。
电力负荷预测国家电力公司电力市场分析预测内容深度要求.doc
国家电力公司电力市场分析预测内容深度要求（试行）总则1.1电力市场分析预测工作是国家电力公司适应社会主义市场经济要求，提高电力公司投资和经营效益的基础工作，为规范电力市场分析预测工作，特制定本要求。
1.2本要求适用于国家电力公司及其所属公司电力市场分析预测工作。
1.3本要求的电力市场分析预测系指电力供需分析、电力电量预测、负荷特性分析和公司售电量预测，以及与电力市场密切相关的国民经济发展和居民用电走势分析。
分析预测期包括年度、5年、中期（5~15年）和长期（15年以上）。
1.4电力市场分析预测内容应包括分析预测期内需电量、负荷及负荷特性和公司售电量等相关指标预测。
年度分析预测应安月提出分析预测结果；5年期分析预测应按各年提出分析预测结果；中长期分析预测应按各水平年提出分析预测结果。
1.5电力市场分析预测必须进行有着对应的电力市场调查，掌握电力市场现状及发展趋势。
应系统收集与电力市场有关的资料，分析经济和社会发展与电力需求之间各种因素的关系。
1.6应逐步建立规范的电力市场分析预测数据库，对基础数据和预测成果实行科学管理。
1.7电力市场分析预测应根据国民经济和社会发展不同方案，研究客观存在的多种因素的变化规律，以定量计算为主，定量计算和定性分析结合进行。
1.8应根据本地区具体情况，选择多种适用的方法进行预测，并相互较验。
1.9 5年期分析预测每年应滚动一次；中长期分析预测应根据公司发展战略的要求进行。
1.10 分析预测分析报告至少应包括以下内容：（1）经济和社会发展状况分析；（2）电力供需状况分析；（3）电力市场状况及影响电力需求的因素分析；（4）需电量预测；（5）负荷及负荷特性预测；（6）公司售电量预测；（7）分析与结论；（8）必要的图表等。
第一章社会经济和电力需求现状分析2.1 年度的分析预测要收集连续3年逐月的数据资料，5年及中长期分析预测要连续收集5年的数据资料。
分析预测要收集经济和社会发展历史的和现实的数据，其中应包括：（1）国内生产总值及其年增长率；（2）第一、二、三产业及其占国内生产总值的比重；（3）各行业（部门）的增加值及其占国内生产总值的比重；（4）国内生产总值、增加值的地区分布情况；（5）固定资产原值和净值；（6）全社会及其分类固定资产投资规模；（7）财政收入与支出总额；（8）进口与出口总额；物价指数；（9）各行业（部门）就业人数；流动人口数；按城乡及收入水平统计的城乡居民实际人均收入、户数等；（10）用电大户及主要高耗能产品的产量。
电力市场负荷预测方法介绍(2010)
3 空间负荷预测步骤
3．2 地块的负荷计算 由于园区各个地块的用地性质、用地面积等资料较详细，故适合于用负荷 密度进行地块的负荷计算。即按用地性质把每个分区划分成若干个地块，并且 规划中已提供了各个地块的用地性质、用地面积、建筑容积率等详细的资料， 根据这些数据能得出每个地块与规划相适应的远期负荷预测值：
主要预测方法介绍
时间序列法 回归分析法 电力弹性系数法 分区预测法 空间负荷预测法
时间序列法
时间序列预测方法就是根据到目前为止的历史资料数据， 时间序列预测方法就是根据到目前为止的历史资料数据， 即时间序列所呈现出来的发展趋势和规律， 即时间序列所呈现出来的发展趋势和规律，设法建立一个数学模 在该数学模型的基础上用数学方法进行延伸、外推， 型，在该数学模型的基础上用数学方法进行延伸、外推，预测出 今后各时期的指标值。 今后各时期的指标值。 时间序列预测，计算简单，但没有考虑负荷变化的因素， 时间序列预测，计算简单，但没有考虑负荷变化的因素， 对规律性的处理不足， 对规律性的处理不足，只适用于负荷变化比较均匀的短期预测的 情况。 情况。
——空间负荷预测在苏州工业园区电网规划中的应用 3 空间负荷预测步骤
3．1 分区及土地使用类的划分
园区各地块按规划的用地性质共分为十大类，分别为居民用地R，公用设 施用地 C(其中商业文化体育用地 C1～C4、医疗文化用地C5~Cn)，工业用地 C( C1 C4 C5~Cn) M(其中一类工业用地M1、二类工业用地M2、三类工业用地M3)，仓储用地W， 对外交通用地T，市政公用设施用地U，道路广场用地S，绿地G，苏嘉杭西侧 建设用地T，水域和其他用地Y. 根据园区的用地规划，将园区划分为九大分区(中新区：即中国一新加坡合 作苏州工业园一区、二区、三区 、娄葑北区、娄葑南区、娄葑东区、唯亭镇、 胜浦镇、跨塘镇)。对于每个分区，再细化。以娄葑东区(部分)为例，先划出8个 中区(见图1，分别为A01～A08)，中区的划分主要依据规划区主干街道、绿地 自然形成的区块情况进行，使中区的划分与地理条件基本相符。
电力负荷预测ppt课件
温度、湿度、风力、阴暗等
W (T
)
KKsw(T(TTTs w)
, )
,
T Ts T Tw
0 Tw T Ts
;
T ：预测温度 Tw ：电热负荷临界温度 Kw ：电热负荷临界斜率 Ts ：冷却临界温度 Ks ：冷却临界斜率 三、特别条件负荷分量模型 可用专家系统人工修正（因子模型） （1）因子模型
i 1
i 1
最小二乘法，使残差平方和 Q 最小
Q / a 0
Q / b 0
n
n
n
n xi yi ( xi )( yi )
b
i 1
i 1
i 1
n
n
n xi 2 ( xi )2
i 1
i 1
n
n
yi b xi
a y bx i1
i 1
n
式中
x
1 n
n i 1
xi ,
y
1 n
n i 1
商业
工业
农业
其它
六、电力负荷预测方法
直观分析单耗：增弹长性率系法数： 法需，要面系负数荷法密度法
统计分析回平归，滑神， 灰经色网，络，遗小传波算变法换
专家系统
;
第二节 电力负荷预测法的适应范围 一、方法 （1）线性外推法 （2）时间序列法（指数平滑法） （3）卡尔曼滤波法 （4）人工神经网络法 （5）灰色理论 （6）遗传算法 （7）小波变换 二、适应范围
;
三、预测的程序 1、确定预测目标 根据预测的对象和内容，明确规定预测的目标，确定预测的期限、范围。 2、收集、分析、整理有关资料 作需求电量和用电负荷的预测，需要收集预测地区国民经济和社会发展 的历年情况、电力系统现有情况、用电结构、用电量和地区经济增长速 度及其影响因素、大型用户远景用电计划、动力资源及自然资源情况、 单位产品的综合耗电定额及变化因素等；需对各类电力用户的用电量及 负荷特性，各主要变电站的运行日志，无功设备安装容量及电压、频率 等情况进行经常的、系统的统计及分析，把握其发展规律 3、选择预测方法 根据预测的对象、目标，预测精度的要求和掌握的情报资料情况，选择 适当的预测方法，建立预测模型。一般来说，定量预测精度较高，但对 资料的要求也较高。定性预测是对经验的分析和总结。在进行预测时， 要定量与定性相结合，尽量采用多种预测方法，并比较其预测结果的差 异，找出原因，使预测更趋于实际; 和准确。
电力市场价格分析及预测
电力市场价格分析及预测随着社会的发展，能源已经成为人们生产和生活中不可或缺的重要资源之一。
而其中电力作为最广泛使用的能源之一，在现代社会的发展中越来越受到人们的重视。
因此，对电力市场价格的分析和预测也越来越重要。
1. 电力市场价格的分析电力市场价格是指在特定时间和地点，供求关系形成的电力价格。
价格的形成过程主要受到电力市场的竞争关系、发电成本和需求的影响。
1.1 电力市场的竞争关系电力市场的竞争关系是影响价格的重要因素之一。
在完全竞争的市场环境中，电力价格受到供给和需求的决定。
当供需平衡时，市场会形成一个均衡价格。
然而，在电力市场中，不同供应商拥有不同的发电能力和供电成本，这导致市场处于非完全竞争状态，市场的价格是由供应商和需求商之间价格谈判结果决定的。
1.2 发电成本的影响发电成本也是影响电力市场价格的重要因素之一。
在电力市场中，供应商的发电成本取决于燃料成本、设备维护成本和运营管理成本等相关因素。
任何一个环节的成本都可能成为影响电力市场价格的因素。
1.3 需求的影响需求是另一个影响电力市场价格的重要因素。
需求量受制于用户需求和价格敏感度等因素。
如果用户对价格较为敏感，市场的需求就会下降，反之亦然。
因此，供应商需要根据需求的变化来调整价格。
2. 电力市场价格的预测电力市场价格的预测是指根据过去和现在的数据，通过一定的方法和技术对未来的价格进行预测。
预测的准确性对于供应商和需求商来说都非常重要。
2.1 基于时间序列的预测方法时间序列是将时间因素纳入数据模型中，将变量随时间变化的模式捕获到一个数学模型中，从而使用该模型预测未来数据的一种统计方法。
时间序列的预测方法分为平稳时间序列和非平稳时间序列两种。
基于时间序列的预测方法适用于短期和长期的预测，并且其准确性能够在很大程度上保证。
2.2 基于机器学习的预测方法机器学习技术在电力市场价格预测中也得到了广泛应用，并且在预测的准确性方面有着很高的表现。
机器学习是一种能够从数据中学习并自动推理的技术，为分析实时数据和变化趋势提供高效算法。
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负荷预测的特点
➢ 条件性
各种负荷预测都是在一定的条件限制的前提下作出 的。对于这些条件限制，又可以分为必然条件和假 设条件，如果负荷预测的工作人员真正掌握了电力 负荷的本质规律，那么预测条件就是必然条件，所 作出的预测往往也是比较可靠的。但是在很多情况 下，由于负荷未来发展的不确定性，所以就需要一 些假设条件。
➢ 多方案性
由于预测的不准确性和条件性，所以有时要对负荷 在各种情况下可能的发展状况进行预测，这样就会 得到各种条件下不同的负荷预测方案。
• 岛内申请厂商其产品符合了EMC要求后，便可以
1.2.4 新西兰与澳大利亚的认证
要求
• 新西兰与澳大利亚的电磁兼容管理主要是依据 1992年公告的无线电波法（Radio Communication Act）。
• 该法于2019年1月1日生效，并于2019年1月1日 起强制实施。
• 对信息技术设备产品需符合AS/NZS 3548电磁 辐射干扰规定。
第六章 电力市场的负荷预测与电价预测
1. 电力市场下的负荷预测 2. 电力市场电价预测方法概述
6.1 电力市场的负荷预测
➢ 负荷及负荷预测的种类 ➢ 负荷预测的特点及步骤 ➢ 负荷预测的方法 ➢ 影响负荷预测的主要因素
电力系统负荷
➢ 负荷可指电力需求量或用电量 ➢ 需求量是指能量的时间变化率，即发电厂、供电地
➢ 负荷预测从预测的时间范围上可以分为长期、中 期、短期和超短期预测
负荷预测分类
负荷预测分类
➢ 长期预测一般指十年以上并以年为单位的预测 ➢ 中期预测指在五年左右以年为单位的预测 ➢ 中长期负荷预测主要是用于制定电力系统的扩建
规划，包括装容量的大小、形式、地点、时间和 电网的增容扩建，它为所在地区或电网的电力发 展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资 源平衡、地区间的电力余缺调剂、电网资金和人 力资源的需求平衡提供了可靠的依据
➢ 准确的负荷预测，有利于经济合理的安排电网内 部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定， 减少不必要的旋转储备容量；
➢ 有利于用电管理，合理的安排电网运行方式和机 组检修计划，保证社会的正常生产和生活；
➢ 有利于节煤、节油和降低发电成本，提高电力系 统的经济效益和社会效益；
负荷预测的意义
➢ 有利于制定合理的电源建设规划，决定未来新发 电机组的安装及装机容量的大小、时间和地点；
➢ 有利于合理的安排电网的增容和改建、决定电网 的建设和发展。
➢ 未来电网内负荷变化的趋势与特点，是一个电网 调度部门和规划部门所必须具有的基本信息之一。
负荷预测的特点
➢ 不准确性 电力负荷未来的发展是不确定的，受到多种多样 复杂因素的影响，而且各种影响因素也随时发展 变化。对这些发展变化，有的可以预先估计，有 的却很难事先预见，再加上一些临时情况发生变 化的影响这样就导致了预测结果的不准确性或不 完全准确性。
电力系统负荷
➢ 一类负荷：中断供电将造成人身伤亡、设备发生 故障、产生废品、致使生产长期混乱，甚至造成 环境的严重污染或重大经济损失。
➢ 二类负荷：中断供电将影响大量产品的生产，导 致交通运输停顿，造成较大经济损失。
➢ 三类负荷：凡不属于一、二类负荷者均为三类负 荷。
Hale Waihona Puke 电力系统负荷用电设备主要有异步电动机、同步电动机、电热 装置、整流设备和照明设备等。用电负荷也可按 照用户的性质分为工业负荷、农业负荷、交通运 输业负荷和生活用电负荷等；工业负荷又可以按 行业分为纺织工业、化学工业、机械加工工业、 冶金工业等等。在这些不同种类的负荷中，上述 各类用电设备所占的比重是不同的，因而负荷变 化特征也有所不同。
区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷 ➢ 对用户来说，用电负荷是指连接在电网的用户所有
用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和 ➢ 电力系统的任务是给广大用户不间断的提供优质电
能，满足各类负荷的需求。负荷按其物理性能可以 分为有功负荷和无功负荷按电能的产、供、销过程 又可分为发电负荷、供电负荷和用电负荷；按时间 还可以分为年、月、日、时、分负荷。
• 澳洲在EMC方面管制的架构与欧盟CE-Marking 大致雷同，均采用自我认证的方式。
• 依产品标准执行且通过测试后，签署一自我宣 告书（DOC）即可。
负荷预测定义分类
➢ 负荷预测指的是，在充分考虑一些重要的系统运 行特性、增容决策、自然因素与社会影响的条件 下，研究或利用一套系统来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 定未来某特定时刻的负荷数值。
负荷预测分类
➢ 负荷预测从用途上又可以分为发电部门预测和供 电部门预测。
➢ 前者从整体上预测负荷的变化，根据负荷特性和 负荷趋势来进行预测，称为趋势预测
➢ 而后者则往往利用由底向上的方法，根据负荷的 结构和性分别预测、统一汇总，称为因子预测
负荷预测的意义
➢ 电力系统负荷预测是电力系统调度、用电、计划 和规划等管理部门的重要工作之一。
1.2.5 台湾地区的认证要求
• 台湾“标准检验局”（BSMI）为了岛内电子、电 机产品的电磁辐射干扰，于2019年5月公布《商品 电磁兼容性管理办法》
• 并于2019年7月正式公告自2019年1月1日起管制复 印机等产品的电磁兼容性能
• 之后陆续管制信息周边产品、家电与广播音响产 品。
• 而“标准检验局”也依据CISPR与IEC的EMC标准， 逐渐修订岛内相应标准CNS，例如CNS13438就是 信息类产品的标准。
负荷预测分类
➢ 短期预测指一年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、未来一周、未来一天的负荷指标，也 预测未来一天每小时的负荷
➢ 短期负荷预测对电力企业的日常运营起到指导和 调节作用，有利于合理安排电力日生产计划；超 短期负荷预测指未来1h、0.5h,甚至10min的预测， 其意义在于对电网进行计算机在线控制，实现发 电容量的合理调度，满足给定运行要求，同时使 发电成本最小。