第三章电力需求预测(定量部分)
第三章 电力供给
电力系统经济基础
第三章 电力供给
内容
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1 电力供给函数（电能供给的影响因素） 2 电力成本的基本概念 3 发电成本与供给曲线 4 输配电成本 5 售电成本
1 电力供给函数
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1.1 电能供应能力 1.2 电能量供给的影响因素 1.3 电力供给函数
1.1 电能供应能力
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由于电力生产的技术特点以及进入壁垒，电力 供给能力在一定的时间内是一个确定的量，因 此电力供给量既受到其他电价、供电成本等经 济因素的影响，也受到电力供给能力的影响， 以及影响这两个方面因素的间接影响。
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发电成本 输配电成本 售电成本
我国电网分布图
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2.2.1.2 按电力成本类型划分
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总成本=生产成本+期间费用
生产成本：是产品在制造过程中发生的成本， 包括一切与生产有关的直接和间接生产成本， 通常由直接材料、直接人工和生产费用构成。 期间费用：是企业行政管理部门为了组织和管 理生产经营活动以及产品销售所发生的，不能 直接或间接归入某种产品成本的费用。ຫໍສະໝຸດ 期间费用分项•33
期间费用包括：管理费用、营业费用和财务费用
管理费用:是指企业为组织和管理企业生产经营活 动所发生的各项费用，包括企业董事会和行政管 理部门在企业的经营管理中发生的，或者应当由 企业统一负担的公司费用（包括行政管理部门职 工工资、修理费、办公费和差旅费）、工会经费、 待业保险费、劳动保险费、董事会费、聘请中介 机构费、咨询费（顾问费）、诉讼费、业务招待 费、房产税、车船使用税、土地使用税、印花税、 技术转让费、职工教育经费、排污费等。
1.2.2 输配电能力
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电力负荷曲线与用电负荷预测(ppt 65页)
QL3Ic2X10 3
④工厂总降压变电所低压侧的计算负 荷，加上主变压器6的损耗功率，得 到总降压变电所高压侧7处的计算负
荷，即为全厂进线处的总计算负荷。
35~110kv电源进线
7
企业总降压变
电所6
5
6~10kv母线
4 3 6~10/0.4kv
车间变电所2
高压配电线
车间低压母线1 低压配电线
用电设备
Pc PN
Pc
KsimKL
N x
PN
同时系数=某组工作着的用电设备容量/ 该组全部用电设备总容量
负荷系数：表示在最大负荷时,某组工作着的用电设备实际所需 的功率与其设备总容量之比值.
PcKr PN
[例] 已知小批量生产的冷加工机床组拥有电压为380v的三
项交流电动机,功率7kw的3台, 功率4.5kw的8台,功率
例：有一台10t桥式吊车，额定功率 PN＝40kw ＝40％ 试求该设备的设备容量
PN2＝ 5 2N5•PN
40•4050kw 25
二、计算负荷的方法：需要系数法、二项式系数
1、需要系数法
Qc Pc tg
Sc Pc2 Qc2 Sc Pc cos Ic Sc 3UN
IcPc 3UNcos
（1）单个用电设备的计算负荷 （2）成组用电设备的计算负荷.
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3、电力系统中用户对电能的基本要求的要求
①随时需要就随时有； ②电能质量能满足要求； ③用电量由用户自身决定； ④希望能廉价的使用电能。
二.负荷曲线
1、概念
所谓负荷曲线就是指负荷要求在某一段时间内随 时间变化的曲线。
2、曲线用途 对于预测某一段时间内用户所需的电能，以及决
定为满足峰值负荷要求必须有多大的装机容量，都 必须研究负荷曲线。
电力需求预测模型的建立与优化
电力需求预测模型的建立与优化近年来，随着工业化和城市化的不断发展，电力需求的增长成为一个重要的问题。
为了保证电力供应的稳定性和可靠性，建立有效的电力需求预测模型成为当务之急。
本文将探讨电力需求预测模型的建立与优化。
一、背景与意义电力作为一种重要的能源形式，广泛应用于工业、民用、交通等各个领域。
电力需求的准确预测对于电力系统的规划、调度、运营具有重要意义。
通过建立有效的预测模型，能够减少电力系统的浪费和供应不足，优化电力资源的分配，提高电力系统的效率。
二、传统预测方法目前，常用的电力需求预测方法包括时间序列分析、回归模型、神经网络等。
时间序列分析是基于历史数据的统计方法，能够捕捉到数据的趋势和周期，但对于数据中的非线性关系较弱。
回归模型则是基于特定因素对电力需求进行回归分析，但需要考虑到多个因素的复杂关系。
神经网络模型则是通过模拟人脑的神经元连接来进行学习和预测，但对于数据的要求较高。
三、基于机器学习的预测模型近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的电力需求预测模型逐渐受到关注。
机器学习通过对数据的学习和模式识别，能够从大量的历史数据中提取出有效的特征，并对未来的电力需求进行准确的预测。
1. 数据清洗与特征选择在建立机器学习模型之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。
这包括数据的去噪、异常值的处理等。
然后，通过特征选择的方法选择关键的特征变量，以提高模型的准确性和解释性。
2. 模型选择与训练在选择模型时，常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。
不同的算法有着不同的适用场景和特点，需要根据具体情况选择合适的模型。
然后，通过将历史数据划分为训练集和测试集，对选定的模型进行训练和调优。
3. 模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差等，用于衡量预测结果与实际结果的偏差程度。
如果模型的预测效果不理想，可以通过调整模型结构、改变参数等方式进行优化，以提高预测的准确性。
如何更准确预测未来电力需求
如何更准确预测未来电力需求文/朱成章原能源部政策法规司副司长文章来自网络，公号没有联系到作者，无法核实到原文出处。
若作者看到，请联系我们。
发电企业现在是做规划的时候，在电力规划里首先要做的是电力需求预测，电力需求预测的好坏，决定了规划的好坏，但是近年来的电力需求预测有点愈来愈简单的趋势，而且某些重要的假设脱离了实际，例如中国的电力什么时候饱和，就不符合中国电力实际可能的发展规律。
1 电力需求预测方法越来越简单在计划经济年代，电力需求预测相当复杂，首先要求对各个经济部门进行深入的调查，然后根据各种电力需求预测方法进行预测，预测方法也很多，有终端利用分析法、综合法、系统动态法、情景分析法、神经网络法、综合资源法(IRP)。
我国曾采用单耗法、人均用电法、横向比较法、电力弹性系数法、投入产出法、分部门预测法，还有回归模型、计量模型等。
但近年来这些复杂的方法都不用了，转而采用简单的弹性系数来预测电力需求，假设电力消耗与国内生产总值(GDP)之间存在某种函数关系，假设当期电力弹性系数来预测电力需求。
最近更简化为直接采用年用电量增长率，先假设年用电量增长率，再用去年用电量乘以(1+年用电量增长率)，就可以得出次年的年用电量，这就比弹性系数法更简单，因为弹性系数要知道GDP的增长率才能求得年用电量增长率，直接用年用电量增长率，就不需要GDP的增长率了。
其实大家都知道，我们的确无法清楚地了解未来，我们难以对未来的技术和社会系统都作出准确的判断，我们更不能预测不确定因素，如1979年南亚经济危机和2008年美欧的经济危机。
对于那些复杂的预测模型，如果对目前和今后的经济状况缺乏了解和研究，输入模型的原始数据是“垃圾”，那么模型计算的结果也必然是“垃圾”，如果用时间和金钱去获得“垃圾”成果，不如采用最简单的办法去获得简单的预测成果，这或许是电力需求预测越来越简单的理由。
问题是这种简单的预测可信吗?2 关于我国电力需求的拐点和饱和点近年来，大家都在预测能源和电力需求的饱和点，对于电力的饱和点，一般都认为电力需求量年增长率小于1%或2%就是饱和点。
电力系统短期需求预测理论与方法
电力系统短期需求预测理论与方法一、短期需求预测理论1.大数据挖掘理论大数据挖掘理论主要利用大数据技术对历史用电数据进行挖掘和分析，以寻找用电需求变化的规律和模式。
通过对消费者用电行为的挖掘，可以建立预测模型，预测未来电力需求。
2.时间序列分析理论时间序列分析是一种基于时间顺序的统计学方法，可以对历史用电数据进行建模和预测。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
3.灰色系统理论灰色系统理论是一种非常适合于小样本数据预测的方法。
通过建立灰色模型，可以对电力系统的短期需求进行预测。
灰色模型有灰色驱动模型（GM)、灰色关联度模型（GRM）等。
二、短期需求预测方法1.基于统计方法基于统计方法是通过对历史用电数据进行分析和建模，来预测未来短期需求。
常用的方法有：(1)季节性回归模型：该方法将时序分解为趋势、季节性和残差三个部分，通过对趋势和季节性的拟合来预测未来需求。
(2)指数平滑法：通过加权平均的方法，对历史数据进行平滑处理，来预测未来需求。
常用的指数平滑法包括简单指数平滑法、二次指数平滑法和Holt-Winters指数平滑法等。
2.基于机器学习方法机器学习方法是通过对历史用电数据进行学习和训练，建立预测模型，并利用该模型来预测未来需求。
常用的方法有：(1)支持向量回归（SVR）：该方法是一种非线性回归模型，通过在高维特征空间中建立支持向量回归模型，来预测未来需求。
(2)人工神经网络（ANN）：该方法模拟了人类神经系统的工作过程，通过对历史数据的学习和调整，建立预测模型，来预测未来需求。
3.基于深度学习方法深度学习方法是一种基于人工神经网络的学习算法，具有强大的拟合能力和表达能力，可以对复杂非线性关系进行建模。
常用的方法有：(1)循环神经网络（RNN）：该方法通过记忆之前的输入，对未来需求进行预测，适用于带有时序关系的数据。
基于多项式回归的电力需求预测模型研究
基于多项式回归的电力需求预测模型研究随着经济的不断发展，电力需求量的增长已经成为当今社会不可忽视的现实问题。
如何准确地预测电力需求量，以便更好地规划电力资源，是电力工业研究的重要方向之一。
本文将介绍一种基于多项式回归的电力需求预测模型，并分析其在实际应用中的效果。
一、多项式回归的原理多项式回归是指将自变量（或者叫预测因子）的多项式作为回归模型的形式，通常是用二次、三次或以上的多项式函数来近似非线性的关系式。
多项式回归的最终目的是通过拟合一个多项式，来最大限度地降低模型的误差。
二、基于多项式回归的电力需求预测模型电力需求预测模型是基于多项式回归的一种特殊形式。
在此模型中，预测因子包括：温度、季节因素、节假日、气候变化等多个因素，这些变量将被转化为多项式的形式，然后被输入到回归模型中进行处理。
具体来说，本模型的预测变量包括气温、月份、日子、星期、是否是节假日、时间段（早、中、晚），预测目标是电力需求量。
我们可以将这些变量都转化成多项式的形式，然后通过对这些多项式进行系数拟合，来形成整个电力需求预测模型。
三、模型效果的验证为了验证我们提出的基于多项式回归的电力需求预测模型的准确性，我们选择了一家电力公司的电力需求数据作为实验对象。
具体来说，我们选择了该电力公司从2018年1月至2018年12月的用电量数据作为依据，然后将这些数据分为训练集和测试集两个部分。
模型的训练过程采用的是传统的最小二乘法，需要注意的是，在训练模型时，我们需要仔细选择多项式的次数，以保证其能够恰当地适应数据。
经过多次实验，我们最终选择了一个5次的多项式作为我们的回归模型。
将模型应用于测试集的结果表明，该模型的预测效果非常好，与实际用电量的误差在3%以内，说明我们提出的基于多项式回归的电力需求预测模型是可行的。
四、结论在当今快速发展的电力行业中，准确地预测电力需求的能力是非常重要的。
在这篇文章中，我们介绍了一种基于多项式回归的电力需求预测模型，该模型可以有效地综合多个因素，以预测未来的用电量。
智能电网中的电力需求预测方法研究
智能电网中的电力需求预测方法研究随着科技的不断进步和社会的不断发展，智能电网已经逐渐成为现代生活中不可或缺的一部分。
然而，要实现智能电网的高效运作，需要对电力需求进行准确的预测。
本文将研究智能电网中的电力需求预测方法。
一、电力需求预测的重要性在智能电网中，电力需求预测是非常重要的一项工作。
准确的电力需求预测可以帮助电力公司制定合理的供电计划，避免供需矛盾，提高电网的稳定性与可靠性。
同时，电力需求预测也对能源的合理利用和环境保护起到了积极的促进作用。
二、传统的电力需求预测方法过去，传统的电力需求预测方法主要依赖于统计学和经验法则。
其中，最常用的方法是时间序列模型。
时间序列模型基于历史数据进行预测，通过对过去的电力需求数据进行分析和建模，来预测未来的需求。
此外，还有回归分析、神经网络等方法应用于电力需求预测中。
这些方法根据过去的电力需求数据和相关的其他因素（如季节、天气等）来建立数学模型，并通过模型推断未来的需求。
然而，传统的电力需求预测方法存在一些问题。
首先，这些方法主要基于历史数据，无法充分考虑到外部因素对需求的影响。
其次，这些方法的预测准确性有限，特别是在面对复杂多变的电力系统时，预测结果可能存在较大误差。
三、新兴的电力需求预测方法为了克服传统方法的局限性，研究者们提出了一些新兴的电力需求预测方法。
这些方法借鉴了机器学习、数据挖掘等领域的技术，能够更好地捕捉电力需求背后的复杂关系。
例如，基于深度学习的电力需求预测方法，可以通过构建深度神经网络模型来提高预测的准确性。
深度神经网络具有强大的模式识别和自适应学习能力，可以从大量的数据中提取有用的特征，并进行高精度的预测。
此外，还有一些基于人工智能的电力需求预测方法，如遗传算法、模糊逻辑等。
这些方法可以通过优化算法和模糊推理，从而更加准确地预测电力需求。
四、智能电网中电力需求预测方法的应用当前，智能电网正逐渐应用于实际生产和生活中。
而准确的电力需求预测是智能电网运作的重要保障。
电力负荷预测
中国农业大学毕业设计（论文）电力负荷的预测学院（系）：专业班级：学生姓名：指导教师：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书2、不保密囗。
（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日摘要电力负荷预测是电力系统调度、用电、规划等管理部门的重要工作。
短期电力负荷预测圭要用来预报未来几小时，一天至几天的电力负荷，它是能量管理系统的重要组成部分，在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。
随着电力企业逐渐走向市场，对短期负荷预测提出了更高的精度要求。
由于电力负荷受政治、气候、以及电力负荷自身状况等多种因素的影响，因此负荷预测是一项十分复杂的工作。
本文首先分析了电力系统负荷的构成，阐述了国内外短期电力负荷预测的基本方法，并在此基础上对近一年来的负荷数据进行统计分析，重点介绍了数据预处理的方法、相似目的选取和灰色模型在短期电力负荷预测中的应用。
关键词：短期负荷预测精度系统设计AbstractElectrical load forecasting has important function in programming anddispatching department of power system．Short—term load forecasting,which major function is to forecast future power load several hours or several days 1ater,is themain part of the energy management system(EMS)．Meanwhile，It is important to the security and economical operation in modem power systems．Gone with the powerPlant walking towards to the power market，load forecasting precision standard has become more and more strict．Because power load is influenced by multiple factors，such as politics，climate，self-status of the power load and so on,short-term load forecasting is a complexemployment．Firstly，this paper analyses constitutes of the electrical load，and then introduces the basic method for short—term load forecasting at home and abroad．Onthe basis of these theories，this analyses load data in nearly one year,and then make emphases On the method of processing the history load data ，the selection of the similar day and the applying of the gray model in short-term load forecasting.At last,this paper shows the designing procedure of the power short-term load forecasting system and then proved the validity of the gray model method.Key words：short-term load forecasting precision system design目录第一章绪论1.1 研究的背景和意义1.1.1 课题背景随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高，社会对电力的需求量越来越大。