关于电力系统中的负荷预测与分析
电力系统负荷预测方法分析及应用
电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤摘要：本⽂⾸先简要介绍了电⼒系统负荷预测的基本原理，然后系统地介绍和分析了⼏种主要的电⼒系统负荷预测的⽅法及其应⽤。
关键词：电⼒系统；负荷预测；基本原理1.引⾔负荷预测就是以已知的电⼒需求为出发点，详细分析电⼒的历史数据并综合考虑政治、⽓候、经济等⼀些相关的因素，对以后⽤电需求做出预测与估计。
负荷预测包含两⽅⾯，即预测未来的需求量和未来的⽤电量前者的预测可以决定发电、输电、配电系统容量的⼤⼩，⽤电量能够决定发电设备的类型。
负荷预测的⽬的是提供负荷发展的⽔平，通过分析，可以确定每个供电区、各规划年供⽤电量，规划地区总的负荷发展⽔平以及每⼀规划年⽤电负荷的构成等。
负荷预测是电⼒系统调度、规划、供电等管理部门的基础⼯作；准确、有效的负荷预测不仅可以合理安排电⽹内部机组的启停、保持电⽹安全稳定的运⾏，还可以减少⼀些不必要的储备容量，合理安排检修计划；从⽽保证了正常的⽣产，有利于经济效益和社会效益的提⾼。
2.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。
电力系统中负荷特性与预测分析
电力系统中负荷特性与预测分析在当今高度依赖电力的社会中，电力系统的稳定运行至关重要。
而深入了解电力系统中的负荷特性以及进行准确的负荷预测分析，对于保障电力供应的可靠性、优化电力系统规划和运行具有极其重要的意义。
电力负荷特性是指电力用户在不同时间和条件下对电力的需求特点。
它受到多种因素的影响，包括但不限于季节变化、天气状况、经济活动、社会生活习惯等。
季节对负荷特性的影响十分显著。
在夏季，由于气温升高，空调制冷负荷大幅增加，导致电力需求急剧上升。
特别是在炎热的午后，居民和商业场所的空调使用达到高峰，使得电力负荷曲线出现明显的峰值。
而冬季，采暖负荷则成为主要的电力消耗因素，尤其是在寒冷的夜晚和清晨。
天气状况也会对负荷产生重要影响。
例如，在高温天气下，不仅空调负荷增加，工业生产中的降温设备也会加大电力消耗。
反之，在凉爽的天气中，电力负荷则相对较低。
降雨、降雪等天气变化也可能影响某些特定行业的生产活动，从而间接影响电力负荷。
经济活动的活跃度与电力负荷密切相关。
当经济繁荣时，工厂生产增加，商业活动频繁，用电量自然上升。
相反，经济衰退期间，电力需求往往会减少。
社会生活习惯同样是影响负荷特性的一个因素。
例如，节假日期间，居民的生活规律发生改变，用电量会出现与平日不同的分布。
又如，随着人们生活水平的提高，越来越多的家庭拥有多种电器设备，这也导致了日常电力负荷的增长。
了解了电力负荷的特性，接下来我们探讨一下负荷预测的重要性。
准确的负荷预测是电力系统规划、运行和控制的基础。
在电力系统规划方面，通过对未来负荷的预测，可以合理确定发电容量的增长需求，规划新的变电站和输电线路的建设，以满足不断增长的电力需求，避免出现供电不足或过度投资的情况。
对于电力系统的运行来说，负荷预测有助于优化电力调度。
根据预测的负荷曲线，电力调度部门可以提前安排发电计划，合理分配不同类型发电机组的出力，提高电力系统的运行效率和经济性。
在电力市场环境下，准确的负荷预测对于电力供应商和消费者都具有重要意义。
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。
电力系统中的负荷预测问题分析与研究
电力系统中的负荷预测问题分析与研究电力系统是一个复杂的系统，在其中负荷预测问题一直是一个亟待解决的难题。
负荷预测是指对于未来一段时间内电力负荷的变化进行估计和预测。
电力系统需要对负荷预测进行准确的预测，以便在相应的时间段内对电力进行供给和调节，保证电网稳定运行。
在实际生产中，负荷预测是影响电力系统运行的重要因素之一。
本篇文章将为大家介绍电力系统中的负荷预测问题，包括其影响因素和解决方案。
一、负荷预测的影响因素在电力系统中，负荷预测受到很多因素的影响，主要有以下几点：1、季节性因素：当气温变化、天气变化和构成负荷的产业结构变化时，电力消耗会产生季节性的波动。
季节性因素是一种显著的、长期的因素，因此必须充分考虑它的影响，以便制定相应的电力计划。
2、节假日因素：在特殊的节日或事件期间，负荷需求会出现异常波动，如春节、国庆节等，因此需要针对其后续期间进行特别的预测分析。
3、经济因素：经济因素也是影响负荷预测的一个重要因素。
经济的发展程度和社会的生活水平，都在直接或间接地影响着电力的发展和消费。
4、环境因素：环境因素是影响负荷预测的一个重要因素。
空气质量、能源的储量和生命周期等都会影响当地的电力需求和供应。
二、负荷预测的解决方案为了解决电力系统中的负荷预测问题，必须采用相应的解决方案。
目前解决负荷预测问题的方式有以下几点：1、统计方法：统计方法是负荷预测的传统方法，它是根据历史数据建立的模型，利用时间序列数据或者回归分析等方法对未来负荷进行预测。
由于统计分析方法的计算简单，对于中长期预测结果准确性较高，因此现在仍被广泛使用。
2、人工智能技术：人工智能技术是负荷预测的新兴技术之一。
其基于计算机程序的数据模型，利用机器学习、数据挖掘等技术来进行负荷趋势的预测。
其核心思想是通过利用历史数据和未来导向预测来提高预测准确性。
3、集成方法：随着人工智能技术的发展，集成方法已经将多种预测技术融合成一种新型的负荷预测方法。
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，
关于电力系统负荷预测方法的分析
关于电力系统负荷预测方法的分析摘要：电力系统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，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先的估计和推测。
电力系统负荷预测是发电部门制定发电计划和燃料计划的首要工作之一，是电力系统调度部门保证系统安全、稳定运行的重要基础，是电力规划部门统筹电力系统发展的有力依据。
本文就电力系统负荷预测方法的进行分析。
关键词：负荷预测；电力系统；预测方法1电力系统负荷预测原理建立负荷模型是电力系统负荷预测最为直接和有效的方法，这一模型包括两方面涵义：①频率特性和负荷电压；②负荷的时空特性。
所谓负荷时空特性，主要是指负荷分布会伴随空间和时间变化而不同。
基于负荷模型的复杂性，所以研究人员对这种特性进行描述通常采用的是负荷时间曲线。
以时间作为依据，负荷曲线可以分为日负荷、周负荷、季负荷和年负荷。
但若是划分依据定为时空角度，则该负荷曲线又有系统、用户和节点三种之分。
除此之外，负荷曲线按照负荷性质划分还包括生活负荷、市政负荷、农业负荷以及工业负荷等。
负荷模型在正常的安全运行中主要是指未来的时空特性，所以这也可视为负荷预测的模型。
系统运行过程中负荷预测模型的内容十分广泛，既可在电力系统规划时进行长期预测，同时也可涉及到短期或实时负荷预测。
概率统计是通常负荷预测所采用的方法，时间序列分析是工具，考虑到是对未来负荷的预测，因此误差的存在不可避免。
比如自然灾害引起的断电就会导致事故时段负荷曲线的变化，诸如此类不确定因素以及负荷变化规律的影响，就是未来负荷预测误差产生的主要原因。
因为人为干预存在，负荷预测模型所得到的结果就不可完全依靠。
但需要注意，对负荷预测模型所计算而得的结果不能全盘否定，通常情况下这些结果的准确度还是较高的。
2中长期负荷预测方法2.1趋势外推法伴随时间变化电力负荷会呈现出上升或是下降的趋势，但这一趋势并没有明显的季节性波动，倘若可以寻找到波动函数曲线，便可完成趋势模型的建立，这个我们用函数y=f（t）表示，其中y是时序数值因变量，而t是时间自变量，如若随着时间变化电力负荷会呈现出上升或是下降的趋势，而这种趋势的延伸又可适用未来情况，那给出一个所属值t时，便可以得到这一时间的序列未来值，我们称这一方法为趋势外推法。
电力系统中的负荷分析与预测研究
电力系统中的负荷分析与预测研究随着经济发展和人口增加，电力需求不断增长，而对电力系统的负荷分析和预测变得越来越重要。
电力系统的负荷管理直接影响着电网的平稳运行和供电质量，因此提高负荷分析与预测的准确性和可靠性，对于保障电力系统的稳定运行具有重要的意义。
一、电力负荷分析电力负荷分析是指对电力负荷进行统计分析和计算，以了解电力负荷的变化规律和分布特征。
具体而言，电力负荷分析可分为两大类：时间分析和空间分析。
时间分析是指针对不同的时间尺度对负荷进行分析，如对日、月、年等时间尺度进行分析；而空间分析是指不同区域的负荷分析，如城市、乡村、地区等。
电力负荷分析可以为电力系统的运行管理提供基础数据和参考值，如电力系统容量设计、负荷预测、调度计划等，可以帮助电力企业更好地制定发电计划，提高生产效率和经济效益，同时保障电力质量和供应稳定性。
二、电力负荷预测电力负荷预测是指通过对电力负荷的分析、预测和控制等手段，预判未来某一时间段内的负荷变化情况。
电力负荷预测可分为短期预测、中期预测和长期预测，其预测时间分别为1小时至3天、3天至1月、1月至1年。
电力负荷预测是电力企业和电力系统管理部门决策的重要依据。
其可以帮助电力企业更好的满足电力需求，规划发电能力和调度计划，提高生产效率和经济效益。
三、电力负荷预测技术电力负荷预测技术一般包括统计模型、数学模型、人工智能模型和混合模型等。
跟据负荷数据的不同类型推荐不同的预测模型。
1. 统计模型统计模型常用于中长期负荷预测和长期趋势分析。
其中常用的模型包括时间序列分析、回归分析、ARIMA（自回归综合移动平均）模型和灰色模型等。
2. 数学模型数学模型根据负荷数据的特征，可通过相关系数、因子分析等方法构建预测模型，如神经网络、支持向量机等。
3. 人工智能模型人工智能模型主要在一些短期和即时预测方面应用广泛，如神经网络和模糊逻辑等。
4. 混合模型混合模型是由各种预测模型组成的综合性模型。
电力负荷预测模型与分析
电力负荷预测模型与分析电力负荷预测是电力系统中的重要环节，它对于电力生产和调度具有重要意义。
通过准确预测电力负荷，可以合理安排电力资源，提高供电可靠性，并有效降低成本。
本文将介绍电力负荷预测模型与分析的相关内容，探讨其中的方法与应用。
一、电力负荷预测模型的分类电力负荷预测模型可以分为经典模型和基于机器学习的模型两类。
1. 经典模型经典的电力负荷预测模型主要包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型。
回归模型是一种基于统计方法的预测模型，它通过建立负荷与影响因素的数学关系，如温度、湿度、日期等，来预测未来的电力负荷。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归和岭回归等。
时间序列模型是一种基于时间序列数据进行预测的模型。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、VAR模型和GARCH模型等。
这些模型可以考虑历史数据的趋势、周期性和随机性，并根据这些规律进行负荷预测。
神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测模型，它通过构建复杂的网络结构，使用反向传播算法进行训练，以实现对电力负荷的预测。
常见的神经网络模型包括BP神经网络、RNN神经网络和LSTM神经网络等。
2. 基于机器学习的模型近年来，随着机器学习算法的发展，基于机器学习的电力负荷预测模型越来越受到关注。
支持向量机是一种常用的机器学习方法，它通过构建高维特征空间，并寻找最优超平面，来实现对电力负荷的预测。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树，并结合这些决策树的结果进行预测。
随机森林可以有效地处理高维特征和大规模数据，并具有较好的预测效果。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多层的神经网络，使用反向传播算法进行训练，以实现对复杂问题的预测。
深度学习在电力负荷预测中取得了显著的成果，尤其是基于卷积神经网络和循环神经网络的模型。
二、电力负荷预测模型的应用电力负荷预测模型在电力系统运行和调度中具有广泛应用。
1. 电力供需平衡电力负荷预测模型可以帮助电力公司合理安排电力资源，以满足用户的电力需求。
电力系统负荷预测分析
电力系统负荷预测分析近年来，随着能源需求的不断扩大和环境污染问题的不断严重化，对电力系统的准确预测和分析需求越来越高。
其中，负荷预测分析作为电力系统的重要组成部分，对电力供需平衡、电网调度、电价制定等方面具有巨大的帮助作用。
负荷预测的定义和意义负荷预测是指对未来一定时间内电力系统的总负荷进行预测，并利用这些信息进行电力系统计算、调度、运行等方面的决策。
其准确性对于保障电源供应，提高电网安全运行，节约能源、降低排放、优化调度等方面具有重要的意义。
负荷预测的基本方法常见的负荷预测方法主要包括：统计分析法、机器学习法、神经网络法和混合预测法。
统计分析法是利用大量历史负荷数据，通过分析时间序列、周期性变化、节日影响等因素，预测未来负荷的方法。
机器学习法是指利用数据挖掘和机器学习算法对历史数据进行分析和学习，建立预测模型，从而得到未来负荷的预测结果。
神经网络法是一种基于人脑神经元结构建立数学模型的方法，通过对一定量的输入数据进行训练，预测未来负荷。
混合预测法是指将多种预测方法结合起来，综合考虑多方面因素进行负荷预测。
常见的混合预测方法包括时间序列分解和模型组合两种。
负荷预测的应用负荷预测可以应用于电力市场、电网调度、电站运行等多个领域。
在电力市场方面，负荷预测可以为市场参与者提供准确的负荷信息，优化电力交易方案，降低市场风险。
在电网调度方面，通过对未来电力负荷进行预测，调度员可以合理安排电力供应，保障电网安全稳定运行。
在电站运行方面，负荷预测可以帮助电站经营者提前了解电力需求，调整发电和输电计划，降低成本，提高效益。
负荷预测的发展趋势随着信息技术的发展和应用范围的不断扩大，负荷预测也越来越受到关注。
未来，负荷预测的主要发展趋势包括以下几点：1. 数据源丰富，质量更高。
未来，随着数据的不断增多和质量的不断提高，负荷预测将更加准确且实用。
2. 预测方法更加细化。
未来，负荷预测将逐渐探索更细致、更高效的预测方法，以满足更为多样的应用场景。
电力系统中的电力负荷预测与优化策略
电力系统中的电力负荷预测与优化策略电力负荷预测对于电力系统的安全运行和供需平衡至关重要。
通过准确预测电力负荷变化，电力系统能够合理调度发电设备和优化配电网络，以确保供电稳定和经济性。
本文将探讨电力负荷预测的方法和优化策略，并剖析其在电力系统中的重要性和应用。
一、电力负荷预测方法1. 统计预测法统计预测法是最常用的电力负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据，通过分析数据的趋势和季节性变化，预测未来的负荷需求。
常用的统计预测方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。
这些方法简单易行，适用于中短期负荷预测，但精度有待提高。
2. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于时间序列数据的预测方法。
它通过分析负荷数据的季节性、周期性和趋势性变化，构建时间序列模型来预测未来负荷需求。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
时间序列分析法能够更好地考虑负荷数据的动态变化，提高预测精度。
3. 人工智能方法随着人工智能技术的发展，人工智能方法在电力负荷预测中得到了广泛应用。
神经网络、遗传算法和支持向量机等人工智能模型可以分析复杂的负荷数据关系，并预测未来负荷需求。
这些模型能够自适应地学习和调整参数，适应各种负荷变化规律，提高预测精度。
然而，这些方法需要大量的训练数据和计算资源，且模型复杂度较高，对算法的选择和参数的调整有一定挑战。
二、电力负荷优化策略1. 负荷平衡策略电力系统中，负荷平衡是实现供需平衡的关键。
负荷平衡策略旨在降低负荷波动，减少对发电设备的冲击，提高电力系统的稳定性和经济性。
常用的负荷平衡策略包括负荷均衡、负荷分段和负荷预测与调度等。
通过合理安排负荷的分布和负荷流动，电力系统能够更好地应对负荷变化和优化供电方案。
2. 发电设备调度策略发电设备调度策略是为了根据负荷需求，合理安排发电设备的运行方式和容量。
通过优化发电设备的调度方案，可以提高电力系统的运行效率和供电可靠性。
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关于电力系统中的负荷预测与分析
摘要:负荷预测是编制电力规划的基础和重要内容,是合理确定电源电网规模和布局的基本依据。
电力负荷分析预测工作复杂,过程繁琐,需要进行大量的收集资料,分洗等。
本文依据某地区的城市电力规划的实践方法。
结合实际情况探讨了如何有选择性的采用适宜的方法进行负荷预测与分析。
关键词:电力系统负荷预测灰色系统
负荷预测是以用电的需求,政治、经济、气候等因素为出发点的,对未来的用电需求做出预测的一种工程。
电力负荷分析预测工作复杂,过程繁琐,需要进行大量的收集资料以及分洗等重要内容。
我们要根据实际工作需要和情况去选择合适的方法来开展工作,这样才会事半功倍。
1 针对地区总体规划阶段需调研收集的供电基础资料
1.1 城市综合资料
其中包括区域经济、城市人口、土地面积、国内生产总值,产业结构大型工业企业的产值产量的近5年或10年的历史规划综合资料。
1.2 城市电源电网资料
包括地区电力电气主结线系统图、城市供电电源种类、装机容量
及发电厂位置,城网供电电压等级及结构、各级电压的变电所容量数量位置及用地、高压架空线路路径、走廊宽度等现状资料及城市电力部门制定的城市电力网行业规划资料,在城市现状地形图中应明确标注现状35kV以上变电站的位置和输电线路的电压等级以及地理走向。
1.3 城市用电负荷资料
包括近5年来城市供(用)电量统计表,城市用电分类统计表。
2 负荷预测
供电基础资料收集后,应根据本地电网的特点及用电特点,预测未来一定期限内(近期1～5年,中期6～10年远期20年计)的负荷增长情况。
传统负荷预测通常采用以下方法:(1)单耗法;(2)弹性系数法;(3)平均增长率法;(4)综合用电水平法;(5)负荷密度法;(6)回归分析法;(7)时间序列法。
下面重点介绍几种方法。
2.1 单耗法
根据产品(或产量)用电单耗和数量推算其用电量。
应注意各行业单耗指标的动态变化,它可随科技进步生产力的提高和节能技术发展
而降低单耗,也会随产业结构的调整或产品改变而发生变化。
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。
单耗法适用于预测规划近期和中期的用电负荷。
其预测公式如下:P1=WnP/T。
式中:Wn为产品产量用电单耗;
N为产品(或产量)数;
T为国内生产总值年平均增长率。
电力弹性系数法。
电力弹性系数从宏观上确定电力发展同国民经济发展的相对速度,它是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。
其计算式为:b=α/β。
式中:b为电力弹性系数;
α为电力消费年平均增长率;
β为国内生产总值年平均增长率。
电力弹性系数反映市场需求情况,体现市场需求变化,对电力的规划和发展有一定的意义。
国内严重缺电的时候电力弹性系数大于1。
经济发展平稳的时候电力弹性系数接近1,该方法的优点是方法简单,易于计算。
缺点是需做大量细致的调研工作。
用电力弹性系数法预测的用电量误差很大,这种方法适用于校核规划中期和远期的负荷预测。
2.2 年平均增长率法
从供电基础资料入手,把本市(县)近5年来的用电量和最大负荷进行统计,计算出负荷的年平均增长率。
从而推算未来一定期限内(近期规划按5年计,远期规划按20年计)负荷的增长情况。
这种方法适用于预测规划近期和中期远期的各种用电负荷。
其计算式为:A(m+npT为年综合最大利用小时数。
2.4 负荷密度法
即单位面积功率法,这种方法适用预测各功能分区的用电负荷。
适用于总图方案或初步设计的负荷预测与计算负荷的估算。
首先计算现状和历史的分区负荷密度,然后根据地区发展规划对各分区负荷发展的特点推算出各分区各目标年的负荷密度预测值。
对于集中的用电大户预测时可做为点负荷单独计算。
2.5 回归分析法
根据负荷的历史资料,建立可以进行数学分析的数学模型。
用数理统计中的回归分析方法对变量的观测数据统计分析,从而实现对未
来的负荷进行的预测。
优点是预测精度较高,适用于在中、短期预测使用。
缺点是:(1)规划水平年的工农业总产值很难详细统计;(2)只能测算出综合用电负荷的发展水平,无法测算出各供电区的负荷发展水平,也就无法进行具体的电网建设规划。
电力弹性系数法、年平均增长率法、回归分析法主要是根据历史统计数据进行分析而建立的预测数学模型,多用于宏观预测城市总用电负荷或校核中远期的规划负荷预测值,单耗法、负荷密度法适用于分项分类的局部预测。
以上负荷预测方法中,实际应用中相互补充校核。
3 现代负荷预测方法
20世纪80年代后期,一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用。
这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。
3.1 灰色数学理论
灰色数学理论是把负荷序列通过生成变换,使其变化为有规律的生成数列再建模用于负荷预测。
影响负荷因素的未知性和不确定性,成为系统的灰色特性。
3.2 专家系统方法
专家系统方法是对于数据库里存放的过去几年的负荷数据和天气数据等进行细致的分析,借助专家系统,汇集有经验的负荷预测人员的知识,按照一定的推理进行负荷预测。
3.3 神经网络理论
神经网络理论是利用神经网络的学习功能,让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系,再利用这种映射关系预测未来负荷。
4 结语
负荷预测在电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划中具有举足轻重的作用,是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。
提高负荷预测技术水平,对计划用电管理有益,还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、节油和降低发电成本,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。
因此,负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容。
参考文献
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