中长期电力负荷预测
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。
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究引言：在电力系统中，准确预测电力负荷对于实现稳定和可靠的电力供应至关重要。
电力负荷预测是指根据过去的用电数据和相关的环境和经济因素，预测未来一段时间（如天、周、月）内的电力负荷情况。
准确的负荷预测可以帮助电力公司优化电力调度，合理安排发电和输电，有效解决电力供需平衡问题，提高电网运行效率和经济性。
一、传统的电力负荷预测方法：1. 时间序列方法：时间序列方法是一种常用的负荷预测方法，其基本思想是通过分析负荷历史数据的变化趋势、周期性和规律性，预测未来的负荷情况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型和季节性分解方法等。
这些方法适用于短期负荷预测，但对于长期预测效果不佳。
2. 统计回归方法：统计回归方法通过建立负荷与相关因素（如气温、湿度、日照等）之间的函数关系，进行负荷预测。
常用的统计回归方法包括多元线性回归分析、多元非线性回归分析和逐步回归分析等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且考虑了外部因素的影响，但要求提供大量的相关数据。
二、基于机器学习的电力负荷预测方法：1. 神经网络方法：神经网络方法通过构建具有多层隐含层的人工神经网络模型，通过学习历史数据中的模式和规律，进行负荷预测。
常用的神经网络方法包括BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。
这些方法适用于短期和中期负荷预测，可以更好地捕捉负荷的非线性关系。
2. 支持向量机方法：支持向量机方法通过将负荷预测问题转化为一个优化问题，通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
常用的支持向量机方法包括线性支持向量机、非线性支持向量机和径向基函数支持向量机等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且具有较好的泛化能力。
3. 遗传算法方法：遗传算法方法通过模拟自然界的遗传和进化过程，寻找最优的解决方案。
常用的遗传算法方法包括基于交叉、变异和选择等操作的进化算法和遗传规划算法等。
这些方法适用于长期负荷预测，可以考虑多个因素之间的复杂关系。
中长期电力负荷预测中的新思路
关键词 ： 中长 期 负荷 预 测 ： 方 法 新
为 所 求 的 灰 色 预 测模 型 ．对 模 型 的精 度 和可 信 度 进 行校 验 并 修 正 后 ． 者 可 以在 模 型 使 用 过 程 中不 断 积 累 参 数 赋 值 的经 验 ． 而 不 断 提 高 预 从 即可 依 据 此模 型 预测 未 来 的 负荷 。 由 于影 响 电力 负 荷 的 因 素 众 多 ． 关 测 的精 度 。随 着 电力 市 场 的 逐 渐 发 展 和 完 善 ， 统 动 力 学 在 电力 系 统 系 系复 杂 ， 以 被一 一分 析 清 楚 ， 此具 有 灰 色 特性 。 而 且 ， 色 预 测 具 方 面 的应 用 将 越 来 越 显 示 出其 优 越 性 。 难 因 灰
有 要 求 原 始 数 据 少 、 理 简 单 、 考 虑 分 布 规 律 、 算 方 便 、 检 验 等 原 不 运 可 综上所述 ， 目前 对 于 中 长 期 电 力 系统 的负 荷 预 测 ， 内外 进 行 了大 国 优 点 。 此 ． 色 系 统 理 论 在 负 荷 预 测 中得 到 了 广泛 应 用 ， 其 不 足 之 量 理 论 研 究 ． 到 了较 高 的 水 平 。以 上 的这 些 新 方法 均 有一 定 的适用 场 因 灰 但 达 处 是 其 微 分 方 程 指 数 解 比 较适 合 于 具 有 指 数增 长趋 势 的 负 荷 指 标 ． 对 合 ， 有 优 势 ， 各 又各 自含 有 不 可 克 服 的缺 陷 ． 有 哪一 种 方 法 适 用 于各 种 没
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。
电力负荷预测方法
电力负荷预测方法
电力负荷预测方法包括以下几种：
1、统计模型法。
这种方法主要是采用统计学方法，利用历史数据进行分析，建立预测模型，然后预测未来的电力负荷。
常用的统计模型有回归分析、时间序列分析等。
2、神经网络模型法。
神经网络模型是一种基于人脑运算方式的模型，能够处理大量的异质性数据，并具有较强的非线性建模能力。
神经网络模型的预测能力很强，但需要大量的数据作为训练样本。
3、机器学习模型法。
机器学习模型是一种基于数据驱动的方法，通过学习历史数据中的模式，建立预测模型，进行未来的负荷预测。
常用的机器学习模型有支持向量机、决策树、随机森林等。
4、混合模型法。
混合模型是将多个预测模型结合起来，形成一个综合模型，进行负荷预测。
混合模型可以降低单一模型带来的误差，提高预测精度。
5、物理模型法。
物理模型是根据电力系统的物理性质、电力负荷的特征、能源供应等因素，通过建立数学模型，进行预测分析。
物理模型的预测能力较强，但模型建立需要考虑许多复杂的因素。
电力系统负荷预测中存在的问题及探讨
电力系统负荷预测中存在的问题及探讨摘要：作为一项基础性的工作，电力负荷预测不管使用经典的方法还是现代的理论方式，预测工作都是对历史负荷的分析处理。
电力系统负荷预测工作的顺利实施，能够有效促进电力系统的健康可持续发展。
鉴于此，本文就电力系统负荷预测中存在的问题展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：电力负荷预测；核心问题；电力负荷研究1.负荷预测负荷预测是从已知的用电条件，同时根据系统的运行特征，增容决策和经济政治气候等相关因素，在满足其精度要求的条件下，满足未来某一特定时刻的负荷数据。
负荷指的就是电力的需求量。
进行负荷预测的目的是为了了解各个供电区每年的电量使用的规划和其负荷发展的水平状况。
负荷预测是电网中长期发展规划的重要判据。
2.负荷预测在电网规划中的作用虽然电网的规划规模并不是很大，但是对于负荷预测工作来说，这仍然是一种很繁琐的工作。
对于目前的电力发展形势来看，判断一个电力企业是否走向了现代化的发展其中一个重要的标准就看其负荷预测的水平如如何。
电力系统负荷预测的具体作用可以负荷预测中时间的长短来定。
一般可以分为超短期，短期，中期和长期四种。
中长期负荷预测通常指的是5-10年内的负荷预测量。
中长期负荷预测可以帮助制定电源的建设规划与电网的规划增容和改建并对新的发电机的组的安装具有重要意义。
是电力规划部门的重要工作。
随着近些年来社会的快速发展，计算技术也越来越先进，越来越多复杂人工难以操作的预测方法可以通过先进的技术进行预测，同时，负荷预测的手段也逐渐发展成为运用软件计算的方法进行预测。
这使得负荷预测的方法和手段都大大的提升，但是要做到非常科学精确地预算还是有一定的难度。
3.电力负荷预测中普遍存在的问题长期以来，负荷预测领域关注和研究的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。
尽管这些模型与方法是先进的，但再复杂的数学模型也不能贴切描述负荷变化，负荷预测人员在实际工作中普遍存在如下问题：（1）对复杂数学模型、数学公式的理解程度及理论转化为实际的能力不同，对预测模型、算法等感到困惑和无法操作。
(完整版)电力负荷预测方法
电力负荷预测方法朋友们大家好，很高兴与大家分享一下电力方面的知识。
本节摘要是：负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。
确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。
不确定性预测方法基于类比对应等关系进行推理预测的，包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。
关键字：电力负荷预测方法...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。
负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。
确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。
而为了解决实际电力负荷发展变化规律非常复杂不能用简单的显式数学方程来描述期间的对应和相关这一问题，许多专家学者经过不懈努力，把许多新的方法和理论引入到负荷预测中来，产生了一类基于类比对应等关系进行推理预测的不确定性预测方法。
包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。
<一> 确定性负荷预测方法一、时间序列预测法时间序列分析法利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性，通过对历史数据时间序列的分析处理，确定其基本特征和变化规律，预测未来负荷。
时间序列预测是依据电力负荷的历史数据建立一个时间序列的数学模型，通过时间序列的数学模型可以描述这个时间序列变换的规律性，同时在数学模型的基础上建立电力负荷预测的数学表达式，并对未来的负荷进行预测。
电力负荷时间序列预测方法主要包括自回归AR（p）模型、滑动平均MA（q）模型和自回归与滑动平均ARMA（p，q）模型等。
上海电网中长期负荷预测
Ｌｏ ｄ Ｆｏ ｅ ａ ｔ ｇ ｏ ｅ ｕｍ －ｅ ｍ ｎ ａ ｒ ｃ ｓｉ ｆ Ｍ ｄｉ ｎ ｔｒ ａ ｄ
Ｌｏ ｇ ｔ ｒ ｆ ｒ Ｓ ｎ ｈａ ｉ ｎ －ｅ ｍ ｏ ｈａ ｇ ｉＧｒ ｄ
ＬＶ ｎ Ｆｅ ｇ，ＰＥＩＸｉ ｇ ｏ，Ｗ ＡＮＧ ｎ ｕ— ａ Ｙｏ ｇ
要依 据． 本文 主要分 析 了上海 地 区近期 影 响负荷预 测
的 因素 ， 据 ２ ０ ２ ０ 根 ０ ０～ ０ ８年 的负 荷 数 据 ， 取 不 选
截止 ２ ０ ０ ９年 ８月 底 ， 海 电 网共 有 ５ ０ ｋ 上 ０ Ｖ 变 电站 ７座 （ 含 外 高 桥 二 厂 和 石 洞 口二 厂 ） 不 ， ５ ０２０ｋ ０ ／ ２ Ｖ联 络 变 压 器 ２ ３台 ， 电容 量 １ ０ 变 ９５０ ＭＶ ５ ０ｋ Ａ，０ Ｖ线路 ３ ０条 （ 省际联 络 线及 直 流线 含 路 ） 交 流线 总 长度约 为 ７ ８ｋ 直 流 线 总长 度 约 ， ０ ｍ， 为 ２０ ５ ｋ ２ ０ ｋ 变 电 站 １０座 ， 电 容 量 为 ９ ｍ． ２ Ｖ ０ 变
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｎ ｏ ｅ ｖｅ ｏ ｈ ｎｇ ａ ｒｄ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｎ ｈｅ ｌ ａ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ｒ ｎ ｌｚ ｄ． ｓｒ ｃ ： ｖ ｒ ｉｗ ｆ Ｓ ａ ｈ ｉｇ ｉ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｄ ｔ ｏ ｄ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓ ａ ｅ ａ ａｙ ｅ Ｔｈ ａ ｔ ｒ ｈ ｔ ｈ ｖ ｅ ｅ ｔｙ ｉ ｆｕ ｎｃ ｄ Ｓ ａ ｇ ｉ ｒ ｉｌ ｎ ｌｚ ｄ． Ｖａ ｏ ａ ｔｒ ｒ ａ ｅ ｅ ｆ ｃｏ ｓ ｔ ａ ａ ｅ ｒ ｃ ｎｌ ｎ ｌ ｅ ｅ ｈ ｎ ｈａ ａｅ ｍａｎ ｙ ａ ａ ｙ ｅ ｉ ｒ ｕｓ ｆｃ ｏｓ ａ ｅ ｔｋ ｎ
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中长期电力负荷预测
中长期电力负荷预测
随着我国电力行业的飞速发展，电力负荷预测技术已成为电力系统
的一个重要研究领域。中长期电力负荷预测的结果在一定程度上决定未
来规划期内电力系统的发展方向，因此，高精度的预测技术对电力系统
的发展有着重要意义。
摘 要 介绍了等维灰度递补GM(1，1)的建模原理，采用山东省
2000-2007年的用电需求负荷建立等维灰度递补GM(1，1)预测模型，预
测山东省 2008年和2009年的用电负荷，与实际用电负荷进行对比，验
证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精度。
关键词 灰色预测,电力负荷 GM(1，1),等维灰度递补
目前使用的电力负荷预测技术有趋势外推、回归模型、灰色等。其
中，灰色预测技术以其较小的样本量，较高的预测精度被广泛应用于短、
中、长期的电力负荷预测中。模型的局限性是当数据离散程度越大，即
数据灰度越大时预测精度越差;且不适合预测长期后推若干年的预测。
本文将GM(1，1)模型和等维灰度递补方法改进的GM(1，1)模型分别用
于电力负荷预测，对比结果后发现改进的灰色GM(1，1)模型能提高中
长期电力负荷预测的精度。
1 GM(1，1)建模
由于电力负荷系统存在很多不确定因素影响负荷的变化(即灰色系
统)，使得负荷变化表现的似乎无规律，灰色理论将看似无规律的历史
数据经累加生成后与原来数值相比具有明显的指数增长规律，而微分方
程解的形式为指数增长，利用微分方程拟合生成后呈指数增长规律的数
据列，进而进行负荷预测，最后经累减还原生成实际负荷预测值。GM(1，
1)模型具体的建模过程如下。
记往年的用电负荷原始数据为：，一次累加生成数列(1-AGO)为：，
其中，(k=1，2，，n)。由于序列具有指数增长
规律，所以，一般认为序列满足以指数增长形式为通解的一阶线性
微分方程：。
由于采集得到的负荷数据是各个时点的离散数据，而指数方程应为
连续型。一般将离散形式的微分项用表示，取k和k+1时刻负荷的平均
值，即： 。
经变化和写为矩阵形式求解得到：
(1)
一次累减还原(1-IAGO)得离散形式为：
(2)
公式(1)、(2)即为GM(1，1)模型的时间响应函数模型。其中，当k=0，
1，，n-1时，是原始数据序列的拟合值，当k=n时，是原始数据序列的
预测值。由于灰色CM(1，1)模型中用到的一阶微分方程的解是指数形
式，所以GM(1，1)模型适用于具有较强指数规律的负荷预测，其要求
数据必须是等距、相邻、无跳跃性的，且以最新的数据为参考点，最早
的数据可有可无，但最新的数据必须加如，由此使得灰色GM(1，1)模
型的应用受到限制。
2 等维灰度递补GM(1，1)模型
等维灰度递补GM(1，1)模型的本质是将每一个新得到的预测数据
送入原始数据中，同时去掉一个最早的数据，保持数据个数不变。用次
样本序列重建新灰色GM(1，1)模型，预测下一个值。重复以上过程，
逐个预测，依次递补。这样可以及时补充利用新信息，提高了灰平面的
白化度，从而提高负荷预测的精度。具体的建模过程如下。
首先同传统GM(1，1)模型一样，分别经一次累加(1-AGO)和一次累
减(1-IAGO)处理得到GM(1，1)模型，的时间相应序列为：。
进行等维灰度递补动态处理，去掉，增加，原始数据序列变为：，
依据此调整后的原始数据序列，再次运用传统GM(1，1)模型预测下一
个值。最后，重复以上步骤，直到求得最终预测结果。
3 运用GM(1，1)预测
山东电网是全国六大电网中唯一的省独立电网，我们选取山东省作
为分析对象。在建模过程中，选取2000至2007年山东省用电量作为原
始数据，以2008和2009年两年的用电量数据作为检验模型优劣的标准。
2000至2009年山东省用电量如表1所示。
表1 2000至2009年山东省用电量(单位：亿千瓦时)
年份 2000 2001 2002 2003 2004
用电量 1000.71 1104.53 1241.74 1395.72 1639.92
年份 2005 2006 2007 2008 2009
用电量 1911.61 2272.07 2596.05 2726.97 2941.07
(数据来源：中国统计局)
运用matlab得到原始数列和累加生成后数列的趋势图，可以发现累
加后的趋势更趋向于指数增长趋势，可以用GM(1，1)进行预测。运用
matlab进行
计算，得到的计算结果为：，因此：
。由累减得到原始数列的灰色预测模
型为
使用传统GM(1，1)模型，求得2000-2007年的电力负荷拟合值如
表2所示。
表2 GM(1，1)预测值、实际值以及残差
年份 原始值 预测值 残差
2000 1000.71 913.68 -87.03
2001 1104.53 1060.10 -44.43
2002 1241.74 1229.98 -11.76
2003 1395.72 1427.09 31.37
2004 1639.92 1655.78 15.86
2005 1911.61 1921.12 9.51
2006 2272.07 2228.99 -43.08
2007 2596.05 2586.19 -9.86
4 运用改进后的GM(1，1)进行预测
运用等维灰度递补方法改进后的GM(1，1)模型对山东省2008年和
2009年的负荷进行预测。结果如表3所示。
后验差检验有后验差比c和小误差概率p两个指标，c越小，p越
大，模型越好。经计算得到传统GM(1，1)模型P=3.62，C=0.06767;改
进后的GM(1，1)模型P=4.28，C=0.03999。可以看出，改进前后两个模
型精度均比较好，但改进后模型精度比改进前更好。这说明传统灰色预
测技术在对年份较近的负荷进行预测时占有优势，而在长期的负荷预测
中，改进后的灰色预测模型具有更高的外推性。
5 结论
电力负荷受多种因素影响，属于灰色系统的范畴。本文对GM(1，
1)模型进行改进，介绍了等维灰度递补GM(1，1)的建模原理，运用山
东省2000-2007 年的用电需求负荷建立的等维灰度递补GM(1，1)预测
模型，预测山东省2008年和2009年的用电负荷，与实际用电负荷对比，
验证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精
度。在预测量比较大时，等维灰度递补的改进方法计算量较大，需要继
续改进。
基金项目
河北省社科基金项目(HB12GL073)：河北省港口物流竞争力评价及
发展策略研究。
河北省教育厅自然科学基金项目(GH121003)：煤炭港口生产作业计
划风险控制及优化策略研究。