电力系统短期负荷预测方法与预测精度综述_郭华安
【文献综述】电力系统短期负荷预测方法及研究
文献综述电气工程与自动化电力系统短期负荷预测方法及研究一、负荷预测的原理电力系统负荷预测是根据现在和过去时刻的用电负荷情况，估计未来时刻用电负荷的大小。
因此它的研究对象是不确定的事件，随机事件。
而电力负荷预测要预知负荷的发展趋势和可能达到的状况，下面介绍一些原理，用于指导负荷预测工作：1）可知性原理：预测对象的发展规律，其未来的发展趋势和状况是可以为人民所知道的，这是人们进行预测活动的基本依据。
2）可能性原理因事物的发展变化是在内因和外因共同作用下进行的，内因的变化和外因作用大小不同，因此事物的发展变化会有很多可能。
3）连续性原理预测对象的发展是一个连续化的过程，其未来的发展是这个过程的连续。
电力系统负荷的发展变化同样存在着惯性，这种惯性正是进行负荷预测的主要依据4）相似性原理在很多情况下，作为预测对象的一个事物，其现在的发展过程和状况可能与过去一定阶段的发展过程和状况相似，因此可根据已知的发展过程及状况来预测所预测对象的未来的发展过程及状况。
5) 系统性原理预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，而整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间的相互作用相互影响密切相关。
只有系统整体最佳预测，才是最高质量的预测，才能为决策者提供最佳预测方案。
二、负荷预测的研究背景众所周知，电力系统的作用就是为各类用户提供可靠且合乎质量要求的电能，以随时满足各类负荷的需求。
而电力系统负荷预测是电力系统调度，用电，计划，规划等管理部门的主要工作之一。
提供负荷预测技术水平，有利于用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤，节油和见地发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提供电力系统的经济效益和社会效益。
因此，负荷预测已成为事先电力系统管理现代化的主要内容之一。
电力系统负荷预测按预测时间可以分为长期，中期，短期和超短期。
短期电力负荷预测主要是指预报未来几小时、一天至几天的电力负荷并做出估计，目的是给各个电厂安排日，周发电计划，是电力系统最为关键的一类负荷预测。
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。
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作者：姚生杰来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2013年第05期摘要：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。
关键词：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经很长远了，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。
电力负荷预测方法研究综述
电力负荷预测方法研究综述摘要：负荷预测是电力系统经济运行的基础，根据负荷预测原理的不同，将负荷预测方法分为传统预测法和现代预测法两种。
本文对负荷预测方法进行了全面的综述研究，分析各种预测方法的基本原理及优缺点，合理的选择负荷预测方法，可以有效的提高负荷预测准确率。
关键词：负荷预测电力负荷预测模型0 引言负荷预测是基于电力系统所处的社会、经济、气候等外部环境下，对电力负荷历史数据进行研究，结合社会经济学、统计学以及工程技术等学科知识进行定性定量分析，探索同类事物之间存在的内部联系和发展规律，对未来某特定时刻的负荷情况做出预先估计和预测。
电力负荷的变化受到政治、经济、气象等多种不断变化的因素影响，为满足不同场合的负荷预测精度要求，通常会采用不同的负荷预测方法。
近年来，随着人们对负荷预测技术研究的不断深入，负荷预测的准确度也在不断地提高。
1 负荷预测分类按时间分类；长期负荷预测（未来3~5年甚至更长时间）、中期负荷预测（未来几个月至一年时间）、短期负荷预测（日负荷预测和周负荷预测）以及超短期负荷预测（未来几天内）。
按行业分类；城市民用负荷预测、商业负荷预测、工业负荷预测、农村负荷预测和其他负荷预测。
按特性分类；高负荷及最低负荷预测、平均负荷预测、全网负荷预测、负荷峰谷差预测、母线负荷预测。
2 负荷预测方法2.1 传统负荷预测法（1）趋势外推法趋势外推法又称曲线拟合法、曲线回归法。
分析负荷的历史数据，拟合出一条曲线（包括直线、指数曲线、幂函数曲线、S型曲线等）来反应负荷变化趋势，从而实现负荷预测。
优点：原理简单，数据需求量小，使用方便。
缺点：由于负荷的多样性和随机性，很难找到合适的曲线来准确表达负荷变化规律。
适用于负荷变化较平稳的时间段和区域内，常作为短期城市电网的规划预测。
（2）时间序列法时间序列法是对负荷的历史数据时间序列进行分析，确定其变化规律和基本特征，并建立模型，以此来实现对未来负荷的预测。
优点：数据需求量小，程序简便，计算速度快，工作量小。
电力短期负荷预测方法综述
1.引言随着我国电力事业的发展，电网的管理日趋现代化，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意，电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要的日常工作，对制定运行方式、维持电力系统安全和经济运行有重要作用，其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。
同时，电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而艰巨的任务。
短期负荷预测是能量管理系统(EMS)的一个重要模块，他所提供的未来的负荷数据,对电力系统近期输变电建设、运行和计划都非常重要。
短期负荷除具有明显的周期性外，还受到各种环境因素的影响，如天气因素、季节变换、电力市场、重大事件等，使得负荷的时间序列变化呈现出非平稳的随机过程。
由于短期负荷的随机因素太多，非线性极强，一些传统预测理论和方法常存在一定的局限性，新理论和新技术的发展推动着短期负荷预测不断发展，新的预测方法不断涌现。
本文在分析短期负荷特点和影响因素的基础上，对短期负荷预测方法进行综述和总结，指出短期负荷预测方面可能的研究方向。
2.电力负荷预测特点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。
因此，电力负荷的特点决定了电力总负荷由以下四部分组成：基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量。
因此，根据电力负荷的影响因素和变化规律，负荷的预测特点有以下几个方面[]]：(1) 不准确性电力负荷的发展是不确定的，会受到电力市场、天气状况等因素的影响，而且各种影响因素也是发展变化的。
浅谈短期电力负荷预测的关键问题及方法
浅谈短期电力负荷预测的关键问题及方法摘要：电能的使用是人类能源的一次革命，人们对其他能源的使用，诸如风能、核能、潮汐等能源的使用，基本上都是先转化成电能，储存起来，再备他用。
电力系统的稳定、安全运行已成为国民经济运行的重要前提。
而有效地电力负荷预测又是电力系统安全稳定运行的基础。
本文主要从电力负荷预测的意义、目前存在的一些问题以及常用的预测的研究方法来阐述。
关键字：短期电力负荷；负荷预测；研究方法当今，科学技术的发明，电力作为生产的推动力已经成为必不可少的部分。
电能作为能量的储备，不断地进入市场，电力的市场化使得世界范围内的可再生能源大力发展，带来了能源的革命。
在现在电力为主导能源的时代，掌握电力信息，提前了解未来一段时间的用电情况，电力系统的供电量，可以切实的保障电力系统的正常运行，维护经济的稳定发展。
然而，不确定因素的增加、天气环境的多变又给电力负荷加大了挑战，电力负荷预测就变得更加重要。
一、电力负荷预测的重要意义电力负荷预测是以未来电力需求量、未来用电量以及负荷曲线的为对象进行监测，预测出未来电力负荷的时间、空间分布，从而为电力系统规划和运行提供预测依据。
对于电力系统来说，要保障系统的安全、稳定、经济的运行，电力系统负荷预测必不可少。
准确的负荷预测不仅可以提高电网安全，还可以改善电能质量。
根据预测的时间长短，负荷预测可分为超短期（指未来一小时内的预测）、短期预测（一般是对未来一天到一周的预测）、中期预测（即未来几个月到一年内的预测）和长期预测（指提前几年甚至更长的预测）。
超短期预测由于提前时间最短，精度比较高，通常用于对电能质量的控制，监管电力系统的安全，预防、控制电力系统，防止出现故障。
时间稍长的短期预测在优化机组组合，控制经济潮流、进行水火电的协调方面发挥的重要作用。
提前几个月到一年的负荷预测，便于水库调度、燃料计划的实施，也为机组的更换、维修创造了机会。
在对电网的改造、系统的规划、以致扩建厂房的方面，需要较长时间的规划和准备，掌握电力负荷的长期需求就会留给这些以充足的时间。
电力系统短期负荷预测方法综述
专论与综述电力系统短期负荷预测方法综述孙海斌 李 扬 卢 毅 王 磊 唐国庆(东南大学电气工程系 南京 210096)摘 要 从短期负荷预测在能量管理系统中的重要作用出发,对负荷的特性、负荷预测的建模要求、影响模型预测精度的因素、各预测模型的原理、预测模型的改进方法以及能量管理系统中负荷预测模块的软件实现作了概述。
关键词 短期负荷预测 能量管理系统 模糊神经元网络 负荷特性SY NTHESIS OF THE SH ORT2TERM LOADFORECAST METH OD OF POWER SYSTEMSun Haibin Li Y ang Lu Y i Wang Lei Tang Guoqing(Dept.of Electrical Engineering,S outheast University,210096,Nanjing China) Abstract From the importance of short2term load forecast in energy management system,the load characteristic,simula2 tion needs for load forecast,the factor influencing forecast precision,the principles of forecast models and relative soft2 ware are summarized.K eyw ords short2term load forecast energy management system fuzzy ANN load characteristic 短期负荷预测是能量管理系统(EMS)的一个重要模块,在电力系统的安全和经济运行中起着重要作用[1,2]。
他所提供的未来的负荷数据,对电力系统近期输变电建设、运行和计划都非常重要。
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研20（XJEDU2010116）研究与开发2011年第10期 21据已有的资料和经验，运用一定的方法和模型，分析负荷本身及其有关因素的相互关系，编制负荷预测曲线。
在预测过程中，由于受经济，政治，气象，时间等多种随机性因素的影响，短期负荷具有随机性和不确定性。
总的来说，短期负荷预测具有以下明显特点：1）不确定性电力负荷受多种复杂因素的影响，且这些影响因素有时难以准确确定，这就会导致负荷预测结果的不准确。
2）条件性负荷未来发展的不确定性，导致条件无法确定，因此就需要一些假设条件，在此基础上对负荷进行预测。
3）时间性科学的负荷预测，要求有比较确切的数量关系和概念，因此，要指明预测的起止时间和历史样本的起止时间。
4）多方案性[4]不同地区的负荷情况所采用的预测方案是不一样的，我们需要对各种情况下可能的负荷发展状况进行预测，这样短期负荷预测就具有多方案性。
5）周期性由于人们在长期的社会活动过程中形成了特定的生产和生活方式，使负荷变化具有了一定的规律性，其中最典型的是年周期性、周周期性、日周期性，其中日周期性是日短期负荷预测和超短期负荷预测的依据和基础。
6）连续性短期电力负荷是连续的，在负荷变化过程中，无论是负荷增加还是减少都要求负荷变化量在一定的范围之内，其外在表现就是负荷的连续性。
7）非线性短期负荷的变化与其影响因素基本上不存在正比关系，这样在短期负荷预测中应用线性模型进行预测效果就会比较差。
8）相似性在实际的负荷预测过程中，负荷预测结果在相对应的阶段呈现相近的情况，事实上，我们在负荷预测过程中使用类推法和历史类比法，就是基于这个特点。
1.2 影响负荷预测精度的因素精度是负荷预测最重要的指标。
在电力系统短期负荷预测中，影响短期负荷预测精度的因素是多方面的，但主要是以下几方面：1）历史数据历史负荷数据在很大程度上决定了未来预测负荷的水平，然而负荷预测所需的大量历史资料并不能保证其绝对准确可靠，在一定程度上必然会带来一些预测误差。
2）经济因素经济环境的好坏和经济发展状况对负荷预测是有重要影响的。
一般来说，经济发展比较好的情况下，负荷水平就提升的比较快；反之，负荷水平就会下降。
3）政治因素例如军事冲突等，此类事件出现的概率很小，但是一旦出现就会对负荷造成重大影响。
4）气象因素影响负荷的天气因素很多，在进行负荷预测时，往往预测模型只考虑研究对象的主要因素，而忽略了许多次要的因素，另外，再加上气象预报本身的不准确，会造成双重误差。
5）时间因素时间的周期性和季节性变化、节假日等时间因素使负荷曲线在不同的时间范围内呈现出不同的特征。
6）样本因素影响短期电力负荷预测的样本因素包括样本数量、样本质量和样本范围。
在进行短期电力负荷预测时，不能仅仅考虑时间、历史数据因素，应该综合考虑影响负荷的各种因素，同时对各个因素进行定量和定性的分析，进而选择最佳样本，使预测更加准确。
7）预测模型不同负荷预测模型所得出来的预测结果有时是有较大差别的，我们应根据地区实际和特点，选择精确的负荷预测模型。
8）其他因素在确保电力市场经济性的的情况下，执行峰谷分时电价，在一定程度上对负荷曲线产生了影响；难以确定反映负荷周期性、趋势性以及与影响因素之间关系的样本数；有些突发事件，如拉闸限电、冲击负荷、停电检修和重大活动等都可能会对系统负荷产生很大的影响；大电网（网、省级）负荷变化一般都有较强的统计规律性，预测结果比较准确，研222 2.1 2.2 2.32011年第10期 23程图。
图2 短期负荷预测基本流程图3.2 提高短期负荷预测精度的几条措施根据短期负荷预测的特点以及影响负荷预测精度的因素，结合短期负荷预测的基本流程图，我们应在以下几个方面来提高短期负荷预测的精度。
1）历史数据的正确与否在一定程度上决定了预测结果的精确度，有效的利用高质量的样本数据既是非常基础也是非常重要的工作。
2）加强对运行人员的培训力度，增强运行人员的理论修养和经验知识的积累。
3）加强与气象预报部门的沟通，提高天气预测的准确率，它是提高负荷预测准确率的前提和基础。
4）预测部门工作人员要加强与非统调之外电厂（站）的沟通与协调，掌握准确的负荷信息，对提高负荷预测精度将产生重要意义。
5）建立电力负荷的大用户中心，实时掌握大客户的负荷调整信息，这样就能缓解在特殊情况下对负荷预测造成的不利影响，提高预测精度。
6）针对预测地区的负荷特性分析和负荷特点，选择精确的预测模型。
7）加大对负荷预测研究工作的资金投入力度，不断尝试用新理论和新技术对负荷进行预测，建立完整的负荷预测体系。
8）加强各地区电网的管理和协调，实现信息共享，建立特殊情况下的应急体系，及时调整负荷预测的工作进度和工作方法等。
4 结论短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的基础工作，预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量。
随着电力市场条件下对供电安全性，可靠性和经济性的更高要求，提高短期负荷预测的质量势在必行。
本文分析了短期负荷预测的特点，总结了影响负荷预测精度的因素，对负荷预测的一些方法进行了阐述和探讨，提出了提高负荷预测精度的措施，希望能给负荷预测工作者带来一些新的工作思路。
作者认为未来的负荷预测工作，在加强对基础数据进行处理的同时，要运用科学的技术手段不断完善负荷预测模型，并积极探索负荷预测的新思路和新方法，在实际中，有针对性的对特定地区和特定情况选用特定的负荷预测模型，建立全面的和不断更新的负荷预测数据库，不断提高负荷预测精度和负荷预测工作水平。
参考文献[1] Damitha.K.Ranaweera, George. G.Karady, Richard.G.Farmer.Economic impact analysis of load Forecast-ing [J].IEEE Transon Power Sysems, 1997,12(3):1388-1392. [2] 康重庆,夏清,刘梅.电力系统负荷预测[M].北京:中国电力出版社,2007.[3] 周平,杨岚,周家启.电力系统负荷灰色预测的新方法[J].电力系统及其自动化学报,1998,10(3):45-50. [4] 牛东晓,曹树华,赵磊,等. 电力负荷预测技术及其应用[M]. 北京:中国电力出版社,1998.[5] 张涛,赵登福,周琳等.基于RBF 神经网络和专家系统的短期负荷预测方法[J].西安交通大学学报,2001, 35(4):331-334.[6] Rahman S,Bhatangar R. An expert system basedalgorithm for short-term load forecast[J]. IEEE Trans on Power Systems,1998,3(2):392-399.[7] 安淑芝.数据仓库和数据挖掘.北京:清华大学出版社, 2005. [8] 高山,单渊达.基于径向基函数网络的短期负荷预测[J].电力系统自动化,1999,23(5):31-34.[9] 彭建春,江荣汉.电力系统短期负荷预报的动态神经网络方法[J].湖南大学学报,1997,21(1):83-86. [10] 李世昌.用前向神经元网络进行短期负荷预测的方法[J].福建电力与电工,1996.[11] 瓦普尼克著,张学工译．统计学习理论[M].北京:电子工业出版社,2004.[12] 谢敬东,唐国庆.组合预测方法在电力负荷预测中的应用[J].中国电力,1998,31(6):3-5.[13] 史永,王鹏,张粒子.一种实用的短期负荷组合预测方法[J].现代电力,2000,17(1):35-40.（下转第51页）2011年第10期 51其递减率为海拔每升高100m ，气温降低足够补偿由海拔升高对电器温升的影响。
因此，低压电器的额定电流值可以保持不变，对于连续工作的大发热量电器，可适当降低电源等级使用。
（5）太阳辐射强度对电气设备的影响及防护[6] 随着海拔的升高，空气密度也随之降低，太阳光透过度愈大,到达地面的辐射越强。
太阳辐射的数据一般是是统计夏季6～8月内，太阳直接辐射最大强度值，表7为不同海拔要求太阳直接辐射照度值。
表7 不同海拔要求太阳直接辐射照度海拔/m 2000 3000 4000 5000最大太阳直接辐射照度/(W/m 2)1060 1120 1180 1250由上表7可知，海拔高度增加1000m,太阳直接辐射强度增加约60W/m 2，对机舱、塔筒和叶片等暴露于外的部分，图层应选用耐强烈太阳辐射的材料，如耐候性塑料、粉末涂料等。
6 结论控制系统是风电机组的关键部分，是风电机组运行的“大脑”，是整个机组实现安全正常运行及实现最佳运行的保证；对于高原环境区域，控制系统的设计有其特殊性，由于空气密度、温度降低，对于风电机组电气控制系统的设计，主要考虑低压电器设备设计选型问题，其中主要包括空气密度的降低导致的电气设备的散热能力降低、电气设备的绝缘强度降低、电气设备的容量等电气性能的降低。
因此，对于控制系统来说，高海拔问题关键是解决电气设备的容量、动作特性、散热、绝缘等问题。
另外，高海拔环境的太阳辐射也应有一定的考虑。
充分考虑到上述问题，并采取相应的措施，保证电气设备的正常运行，才能保障机组的安全稳定工作。
参考文献[1] 叶杭冶.风力发电机组的控制技术[M]. 2版.北京:机械工业出版社,2006.[2] 王富,王杰,徐学渊.高原风力发电机组的设计及改进.[J]电站辅机,2009(3):(19-22).[3] 正之.关于低压电器耐压试验的海拔修正问题的探讨[Z].上海:上海电器科学研究所,1984 .[4] GBT 22580-2008 特殊环境条件,高原电气设备技术要求低压成套开关设备和控制设备.[5] GB/T20626.2-2006 特殊环境条件,高原电工电子产品第二部分:选型和检验规范.[6] Global wind energy council,GWEC: Global wind 2008report[EB/OL]. http://, 2009 - 02-18.作者简介王 东（1976-），男，工学硕士，河北保定人，保定天威风电科技有限公司技术部工程师，研究方向为风力发电机组的运行与控制。
（上接第23页）[14] 招海丹,余得伟.模糊专家系统用于短期负荷预测修正的初步探讨[J].华东电力,2000(5):24-27.[15] 邰能灵,侯志俭,李涛等.基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法[J].中国电机工程学报,2003,23(1): 45-50.[16] 甘文泉,王朝晖,胡保生.结合神经元网络和模糊专家系统进行电力短期负荷预测[J].西安交通大学学报, 1998, 32(3):28-32.[17] 卢建昌,王柳. 基于时序分析的神经网络短期负荷预测模型研究[J]. 中国电力,2005,38(7):11-14. [18] 李广,邹德忠,谈顺涛. 基于混沌神经网络理论的小电网短期电力负荷预测[J].电力自动化设备,2006, 26(2): 50-52.[19] 梁海峰,涂光瑜,唐红卫. 遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J].电网技术,2001,25(1): 49-53.[20] 蔡金锭,付中云. 粒子群神经网络混合算法在负荷预测中的应用[J]. 高电压技术,2007,33(5):90-93.作者简介郭华安（1986-），男，汉族，河南镇平县人，硕士研究生，现就读于新疆大学电气工程学院。