第二章 电力负荷预测lifang
（完整版）电力负荷预测综述
（完整版）电力负荷预测综述电力工程信号处理课程报告电力负荷预测方法分析院系：能源与动力工程学院专业：电力系统及其自动化指导老师王瑞霞老师学号： 115108000887姓名：于杏日期： 2016.01.17目录1. 绪论 (2)1.1电力负荷预测研究意义 (3)1.2国内外研究现状 (3)2. 电力负荷预测 (3)2.1 电力负荷的研究背景 (4)2.2 电力负荷的构成及特点 (4)2.3 电力负荷的一般步骤 (4)2.4 电力负荷预测方法 (5)2.4.1 回归模型预测法 (5)2.4.2 时间序列预测方法 (5)2.4.3 人工神经网络法 (6)2.4.4 灰色预测法 (6)2.4.5 专家系统法 (6)2.4.6 模糊数学法 (7)2.4.7 小波分析法 (7)2.5电力负荷预测方法分析与比较 (8)3．总结 (8)参考文献 (9)摘要电力负荷预测对电力系统规划和运行极其重要。
准确的负荷预测是实现规划方案科学性和正确性的保证，也是保证电网可靠供电，优质运行的一项前瞻性工作。
本文先对介绍电力负荷预测的意义和发展概况，然后着重列举了回归模型预测法、模糊数学预测法、小波分析法等七种预测方法，并分别指出了优缺点，在此基础上分析了他们的不同及适用情况。
以便于在选择出更为合适的电力预测方法的基础上，得到更为理想的预测结果。
关键词：电力负荷，电力系统，方法AbstractPower load forecasting of power system planning and operation is extremely important. The accuracy of the load forecasting ensures the planning scheme to be scientific .It is also a prospective work to guarantee the reliability and economic operation of power.This article introduces the meaning and the developing situation of power load forecasting firstly, and then emphatically enumerates seven kinds of forecast methods, such as the regression model prediction method, fuzzy prediction method, the wavelet analysis method，etc. At the end,the article points out the advantages and disadvantages respectively, on the basis of the analysis of their different and applicable conditions.The article is useful in choosing a more appropriate power prediction methd, on the basis of which, better prediction results are obtained.Keywords: power load, the power system,method1. 绪论1.1.电力负荷预测研究意义在电力系统计划与运行管理中，负荷预测是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提。
电力负荷预测与调度管理
电力负荷预测与调度管理电力是现代社会不可或缺的能源之一，电力负荷的预测和调度管理对电力行业的稳定运行和经济发展至关重要。
随着电力行业的快速发展，不断涌现出一些新技术和新工具，例如人工智能、云计算等，为电力负荷预测和调度管理提供了更好的解决方案。
一、电力负荷预测1.1 前置技术电力负荷预测的核心是有效地收集和整理电力负荷数据。
传统的电力负荷数据统计通过手动操作，其效率和准确性有所限制。
而现在，随着大数据技术的发展，电力负荷数据可以通过自动采集和处理系统来实现。
例如，智能电表和传感器等设备可以实时检测和采集电力负荷数据，云平台可以对这些数据进行分析和预测。
1.2 基于统计分析的预测方法其中，常用的预测方法就是基于统计分析的预测方法。
在此方法中，预测模型的构建是关键步骤之一。
通常，人们会通过时间序列分析或回归分析等方法来选取适合的模型。
此外，也有一些机器学习算法可以用来进行电力负荷预测，例如神经网络、支持向量机和决策树等。
1.3 面临的挑战然而，电力负荷预测还有一些挑战。
由于气候因素、社会经济因素等因素的影响，电力负荷呈现出不确定性和变量性。
因此，预测模型的准确性和可靠性还有待完善。
此外，在数据收集和处理方面仍需进一步优化和自动化。
二、电力负荷调度管理2.1 前置技术电力负荷调度管理是指根据电力负荷预测结果进行电力生成、输送和分配等工作的技术和方法。
在此过程中，现代化的电力设备和工具可以大大提高电力调度管理的效率和可靠性。
例如，基于物联网的智能电表可以实现对电力负荷的实时监测和调度管理。
在电力设备制造和运行维护方面，也有一些先进技术出现。
例如，大型发电机的智能化制造和预防性维修等。
2.2 电力市场化背景下的电力负荷调度管理近年来，国内电力市场逐渐市场化。
在新形势下，电力负荷调度管理也需要适应市场化的趋势。
现代的电力市场需要高效的电力调度和运营管理，以保障电力市场的供需平衡和电力稳定运行。
此外，还需要加强电力调度和运营安全，保障电力设备和电力运行的稳定性和可靠性。
第二章供配电的负荷计算优秀课件
第二节 负荷曲线与计算负荷
✓ 负荷系数用来表征负荷变化规律：值越大，曲线越平
坦，负荷波动越小；
✓一般： 0 .7 ~ 0 .7 ;5 0 .7~ 6 0 .82
3 需要系数和利用系数
• 需要系数：Kd PmaxPN （按最大值进行准备） • 利用系数：Kl Pav PN （按实际需要值进行评价）
区别：负荷与负载
• 负荷是功率 • 负载是耗电设备（耗电并能完成某种任务的装置、
器件等）
电力负荷 （功率）
有功功率 能量消耗的实际功率；三相电路中
（有功负荷）表示为：P 3UIcos
无功功率 实际上是储能元件与电源之间能量 （无功负荷）交换的功率，三相电路中表示为：
Q 3UIsin
第一节 电力负荷与负荷计算
第二章供配电的负荷计算
第二章 供配电的负荷计算
本章主要学习以下几个内容
电力负荷与负荷计算
• 电力负荷的基本概念 • 负荷计算的内容及目的
负荷曲线与计算负荷
• 负荷曲线的基本概念、作用、分类 • 负荷曲线的绘制 • 与负荷计算相关的几个物理量
负荷计算的实用方法
• 设备容量的计算方法 • 估算法 • 需要系数法求解计算负荷 • 二项式法求解计算负荷 • 单相负荷的计算
第二节 负荷曲线与计算负荷
一 负荷曲线
表示一组用电设备的功率随时间变化的图形，反映了 用户用电的特点和规律。纵轴为功率、横轴为时间。
1 日有功负荷曲线 ✓ 负荷在一昼夜间的变化情况 ✓ 主要采用折线形和阶梯形绘制方法 ✓ 意义：日有功曲线与时间轴之间所围成的面积为一 天所消耗的有功电量。
第二节 负荷曲线与计算负荷
A 冬季代表日负荷曲线 B 夏季代表日负荷曲线 C 年持续负荷曲线
供配电系统-第2章 负荷计算2009
3．确定车间配电干线或车间变电所低压母线上的 计算负荷 （1）总有功计算负荷：Pca·＝Ｋ∑ΣPca· 3 2 （2）总无功计算负荷：Qca·＝Ｋ∑ΣQca· 3 2 （3）总视在计算负荷：
S ca3 P
2 ca3
Q
2 ca3
计算目的：用于选择车间配电干线及其上的开关 设备，或者用于低压母线的选择及车间变电所电 力变压器容量的选择。
需要系数法比较简便因而广泛使用。这里仅介 绍需要系数法。
需要系数法
需要系数
Kd
K KL
wl
式中：K——同时使用系数，为在最大负荷工作班某组工作 着的用电设备容量与接于线路中全部用电设备总额定容量 之比； KL——负荷系数，用电设备不一定满负荷运行，此系数 表示工作着的用电设备实际所需功率与其额定容量之 比； ηwl——线路供电效率； η——用电设备组在实际运行功率时的平均效率。
短时运行工作制（短暂工作制） 用电设备的运行时间短而停歇时间长， 在工作时间内，用电设备的温升尚未达到 该负荷下的稳定值即停歇冷却，在停歇时 间内其温度又降低为周围介质的温度，这 是短暂工作的特点。如机床上的某些辅助 电动机（如横梁升降、刀架快速移动装置 的拖动电动机）及水闸用电动机等设备。 这类设备的数量不多。
通常将以半小时平均负荷为依据所绘制 的负荷曲线上的“最大负荷”称为计算负荷， 并把它作为按发热条件选择电气设备的依据，
规定取“半小时平均负荷”的原因：
一般中小截面导体的发热时间常数τ为 10min以上，根据经验表明，中小截面导 线达到稳定温升所需时间约为 3τ=3×10 ＝30（min），如果导线负载为短暂尖峰 负荷，显然不可能使导线温升达到最高值， 只有持续时间在30min以上的负荷时，才 有可能构成导线的最高温升。
浅谈配网规划中电力负荷预测
浅谈配网规划中电力负荷预测电力负荷预测是制定配网规划和运营策略的重要依据，它的准确性直接影响到电力系统的稳定运行和经济性。
随着我国经济的快速发展和城乡电力需求不断增长，电力负荷预测逐渐成为电力系统规划和运营管理的焦点和难点之一。
本文将浅谈配网规划中电力负荷预测的重要性、方法和发展趋势。
一、电力负荷预测的重要性1.指导电网规划建设电力负荷预测是电力系统规划的基础，它提供了未来一段时间内的用电需求的预测数据，是新建变电站、输变电设施和配电网的规划和设计的依据。
通过电力负荷预测，电网规划者可以明确规划范围内的用电需求规模和增长趋势，合理布局电网设施，预留足够的规划余地，减少后续的改造和扩建成本。
2.优化电网运行电力负荷预测可以指导电网运行管理，合理调度发电机组和变电设施，提高发电、输电和配电效率，实现电能的最大化利用。
通过对电力负荷的预测，可以提前做好电网负载的调度计划，避免过载和短缺的发生，保障电网的稳定运行。
3.节约能源资源电力负荷预测是合理配置能源资源的基础，它可以指导电力系统优化发电组合和负荷调度方案，减少不必要的能源浪费，提高能源利用效率，降低发电成本，减少对环境的影响。
4.促进清洁能源发展随着清洁能源的大规模发展，电力负荷预测可以指导清洁能源的合理接入和消纳，促进清洁能源的发展和利用，推动能源转型和碳减排，实现可持续发展。
电力负荷预测是一个复杂的系统工程，它受到多种因素的影响，包括气象、经济、社会、政策等多个方面的因素。
电力负荷预测需要综合运用多种方法和技术手段，结合实际情况进行分析和预测。
常用的电力负荷预测方法包括：1. 基于统计模型的预测方法统计模型是最常用的电力负荷预测方法之一，它主要通过历史用电数据的分析和建模，利用时间序列、回归分析、指数平滑等统计方法，对未来一定时期内的用电需求进行预测。
这种方法简单易行，适用于中短期负荷预测。
除了以上方法外，还可以结合气象、经济、社会等多种因素，采用复合预测方法进行电力负荷预测，提高预测准确性和稳定性。
(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。
电力系统中负荷预测的研究及其应用
电力系统中负荷预测的研究及其应用第一章引言电力系统是现代工业社会的重要组成部分。
负荷预测是电力系统运营的重要工作之一，能够对电力系统的发电、输电、用电等环节进行科学合理的规划和优化，实现经济、安全、可靠的运行。
本文旨在深入探讨负荷预测在电力系统中的重要性、影响因素、常用预测方法及其应用。
第二章电力系统中负荷预测的重要性电力系统是一个复杂的系统，在运营中需要合理预测负荷，避免因负荷波动而导致的电压不稳、停电等问题。
负荷预测的重要性体现在以下几个方面：1.对于发电计划的优化与调整:负荷预测可以确定未来负荷变化趋势，从而提前做好发电计划的制定和调整，避免因计划不合理而造成的浪费或缺电现象。
2.对于输电线路的规划与调度:负荷预测可以预测未来负荷变化的规律，从而准确规划和调度输电线路，避免因输电线路不足而导致停电或线路过载的问题。
3.对于电网安全的保障:负荷预测可以在未出现事故之前，提前发现潜在风险，采取措施避免因负荷突然增大或减少而导致的事故。
综上，负荷预测是电力系统中一个十分重要的工作，能够对电力系统的正常运行、节约用电、保障电网安全等方面产生重要影响。
第三章影响负荷预测的因素负荷预测的准确性不仅受到经济、政治等外部环境的影响，也受到内部因素的影响。
以下是影响负荷预测的因素：1.季节性变化：不同季节对基础负荷的影响不同，导致负荷变化有一定的规律性。
可将负荷信息按照季节性规律进行分类，利用回归分析或时间序列等方法预测负荷。
2.天气状况：气温、风速、湿度等天气因素对电力负荷变化有一定的影响。
可以通过收集天气数据，建立影响负荷的天气因素与负荷之间的数学模型，进行负荷预测。
3.经济发展状况：经济发展对电力需求有一定的影响，高速经济发展会导致电力需求量增大，反之亦然。
因此经济发展情况是影响电力负荷变化的一个重要因素，需要进行充分的分析。
第四章常用的负荷预测方法负荷预测方法可分为传统统计方法和人工智能方法两大类，下面将对常用的负荷预测方法进行说明。
电力系统负荷预测
电力系统负荷预测随着能源需求的不断增长，电力系统负荷预测在能源行业中扮演着至关重要的角色。
准确地预测电力系统负荷可以帮助电力公司合理调度发电设备，提高电能利用率，实现能源资源优化配置。
本文将从负荷预测的意义、方法和挑战三个方面进行论述。
一、负荷预测的意义负荷预测是指通过对历史负荷数据和相关因素的分析，利用数学模型和算法预测未来特定时间段内的负荷水平。
负荷预测对于电力系统的运行与管理至关重要。
首先，它可以帮助电力公司制定合理的发电计划和能源采购策略，以满足用户的用电需求。
其次，负荷预测还可以帮助电力公司优化发电设备的调度，减少能源浪费和排放，提高能源利用率。
因此，准确地进行负荷预测对于节约能源、降低电力成本和保护环境都具有重要意义。
二、负荷预测的方法目前，负荷预测主要通过数学模型和算法来实现。
常用的负荷预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络和支持向量机等。
时间序列分析是一种基于时间数据的统计分析方法，通过分析历史负荷数据的趋势和周期性，进行负荷预测。
它的优点是简单易行，适用于稳定和具有明显规律的负荷数据。
回归分析是一种建立因变量和自变量之间关系的统计方法，通过分析历史负荷数据与相关因素之间的关系，进行负荷预测。
这些相关因素包括气象因素、经济指标、季节因素等。
回归分析方法的优点是能够考虑多个因素的影响，并进行多变量预测。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过训练网络模型，可以实现负荷预测。
神经网络方法的优点是具有较强的非线性建模能力，适用于复杂和非线性的负荷数据。
支持向量机是一种基于统计学习理论的预测模型，通过将输入数据映射到高维特征空间来实现负荷预测。
支持向量机方法的优点是能够有效地处理高维数据和小样本数据，并对异常数据具有较强的鲁棒性。
三、负荷预测的挑战负荷预测虽然具有重要意义，但也面临一些挑战。
首先，负荷数据具有不确定性和时变性，加之外部因素的干扰，负荷预测的准确性难以保证。
其次，负荷预测模型的建立需要大量历史数据进行训练，但由于电力系统的复杂性和数据采集的困难，历史负荷数据的获取可能存在一定的难度。
第二章电力负荷计算
第二章电力负荷计算
第2章 电力负荷计算
❖负荷系数 K L
❖负荷系数又称负荷率，指平均负荷 P a v 与最大负荷 P m a x 的比值
❖ 负荷系数可表示负荷曲线不平坦的程度，负荷系数越 接近1，负荷越平坦
❖对于单个用电设备或用电设备组，负荷K L 系数就是指设 备的输出功率P和设备额定容量 PN 的比值
第二章电力负荷计算
第2章 电力负荷计算
负荷计算的主要目的是确定计算负荷， 常用的负荷计算方法有需要系数法和二项 式法
第二章电力负荷计算
第2章 电力负荷计算
§ 2.2.1 需要系数法
❖ 在所计算的范围内(如一条干线、一段母线或一台 变压器)，将用电设备按其设备性质不同分成若干 组，对每一组选用合适的需要系数，算出每组用 电的计算负荷，然后由各组计算负荷求出总的计 算负荷，这种方法就是需要系数法
【例2-1】 已知某机修车间的金属切削机床组拥有 380V的三相电动机22kW 1台，11kW 2台，7.5kW 4 台，1.5kW 8台，0.75kW 10台。试求其计算负荷
解：此机床组电动机的总容量为
P e 2 2 k W 1 1 1 k W 2 7 . 5 k W 4 1 . 5 k W 8 0 . 7 5 k W 1 0 9 3 . 5 k W
图2.3 年每日负荷最大曲线
第二章电力负荷计算
第2章 电力负荷计算
§ 2.1.2 负荷曲线有关的物理量
分析负荷曲线可以了解负荷变化的规律 ❖ 1.年最大负荷和年最大负荷利用小时
❖年最大负荷 P m ax 是指全年中负荷最大的工作班内消 耗电能最多的半小时平均负荷 P 3 0
❖年最大负荷 P m ax 又称为半小时最大负荷 P 3 0
电力系统负荷预测
神经网络法
数据要求
神经网络法需要具备一定量的历史负荷数 据，同时需要设置合适的网络结构和参数
。
简介
神经网络法是一种模拟人脑神经元 网络结构的预测方法，通过训练神 经网络模型，实现对未来负荷的预
测。
A
B
C
D
优缺点
神经网络法能够处理非线性关系和复杂模 式，预测准确性较高，但需要大量计算资 源和时间进行模型训练和验证。
将训练好的模型应用于未来数据进 行预测。
结果评估
对预测结果进行评估，分析误差和 不确定性，提出改进措施。
02
负荷预测的影响因素
经济因素01ຫໍສະໝຸດ 0203国内生产总值
电力负荷与国内生产总值 密切相关，随着国内生产 总值的增长，电力负荷也 会相应增加。
工业发展状况
工业是电力负荷的主要用 户，特别是重工业和制造 业的发展对电力负荷的增 加有显著影响。
03
负荷预测的方法
时间序列法
简介
数据要求
时间序列法是一种基于时间序列数据的预 测方法，通过分析历史负荷数据，预测未 来负荷趋势。
适用场景
时间序列法需要具备连续、准确的历史负 荷数据，数据质量对预测结果影响较大。
优缺点
适用于短期负荷预测，如日、小时级别预 测。
时间序列法简单易行，但受历史数据影响 较大，如历史数据存在异常或缺失，将影 响预测结果的准确性。
以提高负荷预测的准确性和鲁棒性。
THANK YOU
混合模型
将经典模型与深度学习模型进行 融合，以综合利用两种模型的优
点，提高预测精度。
模型评估指标
预测精度
常用的评估指标包括平 均绝对误差(MAE)、均 方根误差(RMSE)、平均 绝对百分比误差 (MAPE)等，用于评估 模型的准确性。