用电量预测

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电力市场电量分析及预测

电力市场电量分析及预测

电力市场电量分析及预测作者:王成儒,李占琦,温振,江梁超来源:《经济技术协作信息》 2018年第24期在当前市场经济快速发展的新形势下,人们生活水平大幅度提高,这也促使电力供应成为国民生产总值中非常重要的一项因素。

因此为了确保为居民提供正常的生活用电,满足工业用电需求,需要做好电力市场电量分析和预测工作,以此来保证电能的高效、优质和可靠供应。

一、电力市场电量分析以及预测的作用及必要性分析(一)电量分析以及预测的重要作用由于电力市场电力分析和预测与百姓生活用电及工业用电水平息息相关,而且其也代表着国民生活质量和生活需求。

通过电力市场的电量分析和预测能够更清晰的对比出用电量的走势,以此来促进电力系统的正常、稳定发展。

而且通过准确的电量分析和预测,还可以为节约用电武职一条新的路径。

(二)电量分析以及预测必要『生在电量分析工作中,主要是根据社会对电力的实际需求,并运用历史数据来进行具体的分析,及时发现电力需求和其他因素之间的联系及发展规律,并基于经济和社会展的规划内容来合理预测电力需求。

而且基于电力企业自身的特殊性,这也决定了电力分析和预测的必要性。

当前电力工业的生产、供求和经销等工作已同时完成,但电量的存储问题还没有得到解决。

当前电力企业建设项目还需要大量的资金投入,建设时间较长,电力企业为了能够满足社会发展过程中电能的需求,承担着较大的压力。

因此在当前这种新形势下,通过电量分析和预测可以为各电力企业的生产经营和项目投资计划的制定提供重要的基础。

二、电力市场电量分析以及预测的方法(一)拆算法当前电力市场用电量的增加受电力企业扩报装容量的影响较大,当业扩报装容量越大的情况下,电力企业用电量增加幅度也会越大。

在电力市场电量分析和预测过程中,可以利用拆算法来进行分析预测。

即下一年用电量增长分析数据=当年的等效小时×业扩报装容量从这两个计算方式中能够对未来电力市场的用电量隋况进行预测。

但这种计算方式只适用于对季度、半年及一年的用电量走势的分析及对未来用电量的预测。

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析智能电网的核心技术与应用是电力能量流与信息通信技术的深度结合。

随着信息技术高速发展,建设成本大幅降低,导致电网公司数据库内的电力基础数据爆炸性增长,这些数据蕴含着巨大价值,目前,国内外均通过大数据挖掘技术开展了不同程度的智能配用电领域数据研究,期望为建设经济、可靠的智能电网提供支撑。

基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析,主要是通过挖掘与分析地区电力客户的用电模式掌控用电群体构成及其用电特性,识别影响用电量的关键因素,对不同行业的用电量进行预测,从而实现客户的精细化管理,提供优质的用电服务。

对用电行业进行准确分类是实现客户用电模式识别的重要基础。

但是由于对各种影响因素的敏感度不同,导致业务范围相同的企业用电模式也可能不同,所以传统的行业分类方法不能有效地区分不同的用电模式。

第二章中通过大数据挖掘方式对东莞地2008年至2015年的各行业用电量数据进行分析,筛选出用电量占比较高30个用电行业,然后采取K均值方法进行聚类分析,依据两个标准对关键用电行业进行选择:第一,该类行业的用电量在全社会总用电量中所占的比例较大;第二,该类行业的用电量波动对全社会总用电量波动的影响较大。

最后得到用电量占比最高的10个主要行业,这些行业的用电量达到全社会用电量的80%左右。

第三章中通过分类别分尺度寻找预测精度较高、拟合优度较高的预测模型。

在对比预测模型的拟合、预测结果的基础上进行筛选,发现不同模型对不同时间段的预测效果,例如受季节性波动影响比较明显的数据不能在灰色系统模型上进行拟合;而样本总量不足和较差质量的数据会导致神经网络模型不能达到满意的精度,所以在进行行业用电量月数据的预算时采用Box-Jenkins模型(ARIMA)就比较合适,而对于年度用电数据或经济类型数据中误差和波动点往往不是行业用电本身的特性造成的,所以对年度数据的预测使用灰色系统模型误差较小。

提高电量预测准确率措施研究

提高电量预测准确率措施研究

提高电量预测准确率措施研究摘要:近年来,我国的用电需求越来越大,为了满足用电需求,保证供电的稳定性,需要对用电量进行预测,本文分析了电量预测准确率的影响因素和提高电量预测准确率的措施,综合考虑各种影响因素,运用先进的技术设备和有效的预测手段,让预测更加精准,为电力生产提供参考,减少电力企业的损失。

关键词:电量;预测;准确率前言:电量预测会对电力生产和电力市场营销等工作产生较大影响,还会影响电力企业的经营和管理,为了提高电量预测的准确率,预测人员要总结电量变化规律,分析电网负荷结构,与用电量较大的客户进行沟通,与气象部门进行交流,考虑各个方面的影响因素,改变传统粗放式的工作模式,制定合理的电量预测方案,让电量预测更加准确。

1电量预测准确率的影响因素分析一方面,电量预测准确率会受到人为因素的影响。

预测人员和用电客户会影响电量预测的准确率,如果使用不科学的预测方法,或者设备提供的数据不够准确,就会使预测结果也不够准确。

电量预测最重要的就是对大用户的用电情况进行预测,大用户的用电量在总用电量中的比例较高,一旦大用户的用电量发生变化,将会使总用电量也出现明显的变化。

通常,大型企业在生产的过程中会产生较高的用电量,如果企业突然停止生产,或者突然加大生产,将会使用电量发生波动,影响用电预测的准确性。

另一方面,电量预测准确率会受到突发事件的影响。

电量预测涉及到多方面的内容,用电预测的不确定因素较多,很多情况都会使用电量发生变化。

突发事件对用电量的影响非常大,例如,出现极端天气或者电网事故,一旦发生此类事件,个人的生活和企业的生产都会受到影响,很难保证用电预测的准确性。

2提高电量预测准确率的有效措施2.1关注气象变化情况天气环境是电量预测准确率的重要影响因素,预测人员要关注天气情况,与气象部门进行合作,及时获取气象部门的信息,以此来提升预测的准确率。

如果未来几天温度骤升或者温度骤降,或者出现降雨降雪天气,就要在预测电量的时候充分考虑天气情况,例如,温度降低后,人们会将空调系统调整为供热模式,势必会增加用电量,掌握这种情况后,对原本的预测数值进行调整和修正,就能够根据天气变化的规律做出相对准确的电量预测。

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法嘿,你知道不?电力负荷预测那可是门大学问呢!就好比天气预报,咱得提前知道啥时候用电多啥时候用电少。

比如说,夏天的时候,大家都开着空调,那电力负荷肯定蹭蹭往上涨。

这时候咱就得想办法准确预测,不然电不够用可就抓瞎啦!那到底咋预测电力负荷呢?咱可以看看过去的数据呀!就像看老照片回忆过去一样,从以前的用电情况里找规律。

比如说去年夏天某个时间段用电量特别大,那今年这个时候很可能也差不多。

“嘿,这招准不?”我旁边的老张问道。

“那可不好说,不过总得试试呗。

” 我回答道。

还可以分析天气情况呢!热天大家开空调,冷天开暖气,这天气一变,电力负荷也跟着变。

这就跟人穿衣服似的,天热穿得少,天冷穿得多。

要是天气预报说接下来几天特别热,那电力负荷不得往上窜呀!“哎呀,那咱可得盯紧了天气预报。

”小李嚷嚷着。

再说说节假日吧!逢年过节的时候,用电量也和平时不一样。

就像过年大家都回家团聚,各种电器都开起来,电力负荷肯定高。

“这节假日的电力负荷可真难捉摸。

”小王皱着眉头说。

行业发展也得考虑进去呀!要是新工厂开业或者新小区建成,用电量肯定增加。

这就好比家里新添了电器,电费肯定也跟着涨。

“那咱得随时关注这些变化。

”小赵提议道。

居民生活习惯也很重要呢!有的人喜欢晚上看电视,有的人喜欢白天干活儿用电器,这不同的习惯对电力负荷也有影响。

“嘿,这每个人的习惯还真不一样。

”老孙感叹道。

经济形势也不能忽视。

经济好的时候,企业生产多,用电量就大;经济不好的时候,可能用电量就少一些。

这就跟做生意一样,有赚有赔。

“这经济形势还真不好把握。

”老周嘀咕着。

政策变化也会影响电力负荷哦!比如鼓励节能减排,大家可能就会少用点电。

这就像老师鼓励学生好好学习,大家就更努力。

“那政策一变,咱这预测也得跟着变。

”小吴说道。

科技发展也能帮忙预测呢!现在有各种智能设备,可以监测用电情况。

这就像有个小侦探,随时告诉你用电情况。

“哇,这可太方便了。

”小郑兴奋地说。

试用考虑长期趋势的回归方程法预测月度用电量

试用考虑长期趋势的回归方程法预测月度用电量

试用考虑长期趋势的回归方程法预测月度用电量摘要:用电量增长是经济发展的晴雨表。

从用电结构上看,一半以上的用电户,用电量随季节的波动性特别明显,尤其是对于居民用户来讲更如此。

因此对于以居民用户为主的用电结构,一般来说,夏秋季用电量偏高,冬春季用电量偏低。

并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。

本课题根据前期多年的历史用电量数据,采用考虑长期趋势的回归方程法,预测出下一年度内各月度的用电量,并给出了详细的预测方法。

关键词:长期趋势;回归;用电量一、背景季节性是每年相同时间段出现相同幅度和方向的波动。

由于气温季节、传统节假日等因素的影响,很多时间序列具有季节效应,比如某景点的旅客人数、每月的气温、每月的空气污染指数、每月的商品销售额等都会呈现明显的季节变动规律。

用电量增长是经济发展的晴雨表。

从用电结构上看,一半以上的用电户,用电量随季节的波动性特别明显,尤其是对于居民用户来讲更如此。

因此对于以居民用户为主的用电结构,一般来说,夏秋季用电量偏高,冬春季用电量偏低。

并且大部分产业、行业的用电量也存在着较为明显的季度性特征。

二、技术方案为了量化季节成分,本课题使用季节指数的概念,即用简单平均法来计算周期内各时期季节性影响的相对数。

季节分析的方法很多,这里介绍两种方法,一种是不考虑长期趋势的季节指数法;另一种是考虑长期趋势的回归方程法消除法。

(一)不考虑长期趋势的季节指数法。

以月度数据为例,给出季节指数的计算方法:第一,对各年相同月份的数据求平均,得到各月平均数。

第二,计算所有月份数据的总平均数。

第三,用各个月份的月平均除以总平均数就是各月的季节指数。

季节指数反映了该月份与总平均值之间一种比较稳定的关系,如果这个比值大于1,说明该月份的值常常会高于总平均值,如果该比值小于1,说明该季度的比值常常低于总平均值,如果序列的季节指数都近似为1,说明该序列没有明显的季节效应。

(二)考虑长期趋势的回归方程法。

基于多元回归的京津唐电网用电量预测

基于多元回归的京津唐电网用电量预测

E eti nu t n F rc sigo igitn i lcrcCo s mp i o ea t fJn j a gGrd o n n
Ba e n M u tpl ne r Re r si n sd o li e Li a g e so
H a e g h a, u Hu — i n Zh n — u W a we
2 2
华 北 电力 技 术
NO H CHI L C RI OWE RT NA E E T C P R

新技术 应用 ・
基 于多 元 回归 的京 津 唐 电 网用 电量 预测
韩正华, 华为 吴
( 华 国华 ( 京 ) 力研 究院 有 限 公 司 , 神 北 电 北京 1 0 6 ) 00 9
对所 属 区域 电 网 的 社 会 用 电量 需 求 进 行 合
法 ¨ 偏 最小 二 乘 回归 预 测 法 和 神 经 网络 预 测 。, 法等 。相 对其他 预测 方 法 , 性 回归 分 析预 测 ¨ 线
具 有模 型 简单 , 测 结 果 准 确 , 型解 释 能 力 强 预 模
等特点 。在 选择 变量 及数 据 合 适 的情 况 下 , 用 利
Co sd rn h p c a t ft e r g o t e a t o mp o e li l i e rr g e so s a d S S t r u h r ・ n i e i g t e s e i l o h e i n,h u h re l y d mu t e l a e r s i n n PS O wo k o 电 网的 结 构 和 用 电 负荷 特 性 , 虑 区域 的 特 殊 性 , 地 区 G P和 当地 常 住 人 口总 数 作 为 分 考 把 D

中国用电量需求模型的建立及需求预测

中国用电量需求模型的建立及需求预测

中 ,回归模 型方法 简便 实用 ,它不但 可 以对 囚 变量 进 行预 测 ,还 可 以在诸 多影 响 因素 中 ,找 出最 主要
影 响 因素 , 从 而 缩减 变 量 , 简 化模 型 。总 结前 人的
工作 , 本文采用回归分析法 , 在诸多经济因素中, 选 取 国 内生产 总 值 ) 、 总 人 口数 2 ) 和原 煤 产 量 3 ) 作
了中同经济 的全面发展 ,也给地方经济的发展带来负 面效应 。 因此 , 找到合适 的方法 , 预测 中国经济发展所 需 电力 , 进而分析 电力 需求分布 , 由此 及时掌握 各地 电力需求 的发展动态 , 据此经济合理 的安排 全 网发 电
2 用 电量需求模 型构建
2 . 1 模 型基本 假设
作者简介: 徐丽娜( 1 9 8 2 一 ) , 女, 河南南 阳人 , 在 渎博士 , 助教 , 研究方 向: 低碳经济和能源战略。
徐丽娜5 :中罔用电量需求模型的建 立及需求预测
( J , t , , ) =
l q


根分析它们对用电总量 的影响程度。得 出以下结论 : ( 1 ) 通过 F检验 , 得 出这 3个 自变量与用 电量有显著线性 关系, 通过 t 检验 , 得 出人 口总数对 用电量没有显著性影响 ,并通过 回归诊 断 , 得 出线性回归方程 f 2 1 预测 了国家
2 0 l 2~2 ( ) l 6年 的 用 电 量 分 别 为 2 6 5 3 3 . 6 6 亿 千瓦时 , 2 8 9 1 4 - 3 l 亿 千 瓦 时 ,3 l 0 8 3 . 8 8亿 千 瓦 时 ,3 3 l 5 7 . 4 5亿 千 瓦
文章编号 : 1 6 7 4 — 0 8 7 4 ( 2 0 1 3 ) O l 一 0 0 1 8 - 0 4

浅析区域用电量预测的实用方法

浅析区域用电量预测的实用方法
社会 用 电量 。
大客户用 电量增长法指 以本年全社会用 电量
为基数 , 加上预测年度 的新增大客户 ( 含扩建项 目) 的新增用 电量之和 , 然后考虑占全社会用电量比重 较大的农业用电量、 居民生活用 电量及非普动力用
电量的 自然增长量 , 对比重较小的商业用电等则忽
略 不计 。
进行修正 , 以该数值做为第一产业用电量 的平均增
全社会用 电量包括第一产业 、 第二产业 、 三 第
产业和居 民生活用电四类 , 本次预测以各类别的用 电量为基数 , 分别计算出各类别用 电量。 各用电类别的电力消费弹性系数分别为:
Kl 7 7 % ÷ 1 .5 = .4 2 8 %= . 0 06 K =1 .0 ÷ 1 .5 = . 1 2 55 % 2 8 % 12 K l2 % ÷ 1 .5 = .8 =l 。8 28 % 08
不 专 墩
总 第 15 9 期
浅析 区域用 电量预测 的实用方法
( 新疆天富热电股份有限公 司, 石河子市,300 牛瑞青 820 )
摘要 由于 电力 产品 不 能储 存 , 具有 产 、 、 同时性 的特 点 , 决定 了电量- , 电 网安 全 、 济运 且 供 销 这  ̄m是 l 经
V 国内生产总值平均增长速度 一
V 一用电量平均增长速度
1- 1 规划 年限 -
要做好 电量预测 , 需要收集石河子地 区公共 电
网2 o ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 0 8 0 5 20 年的全社会用 电量 , 以及国民经济年
增长速度( 1。 表 )
建立 自 电厂 , 备 用来满足 自身用 电需求 , 同时与公
企业建立 自备电厂对电量需求的影响 , 并对 当年的
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三、符号说明
x(1)(i)………………………………………………………………… 累加生成序列
������(1)(������)………………………………………………………………… 紧邻均值序列
������…………………………………………………………………………灰色预测参数 ������…………………………………………………………………………灰色预测参数 ������ ………………………………………………………………………………… 时间 {������������}………………………………………………………………… 零均值平稳序列 {������������}……………………………………………………………………… 白噪声序列 ������……………………………………………………………………………自回归阶数 ������……………………………………………………………………………偏回归阶数 ������������………………………………………………………………………… 自回归阶数 ������������………………………………………………………………………… 移动平均数 B…………………………………………………………………………… 后移算子 ������������……………………………………………………………季节模型的自回归系数 ������������……………………………………………………………………季节差分的阶数 ������������…………………………………………………………季节模型的移动平均参数
������������������(������)………………………………………………… 神经网络各层之间权值矩阵
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行 公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表 等)。
我们参赛选择的题号是(从 A/B/C/D 中选择一项填写):B 我们的报名参赛队号为(12 位数字组成的编号): 76 所属学校(请填写完整的全名):河南理工大学 参赛队员 (打印并签名) :1.胡良志
问题四随着季节,经济增长及人口变化用户的用电量必然发生变化,综合考 虑这些因素,将其设置成不同参数,使用 BP 神经网络对其建立模型并处理。
关键字: 灰色预测模型,时间序列,二次指数平滑,曲线拟合,季节 ARIMA 模
型,BP 神经网络模型
1
一、问题的重述
城市日常生活和发展离不开用电。为了了解某城市某电力用户的用电情况, 请根据附件,对数据进行有关处理,解决如下问题:
编号专用页
赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注
全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):
全国评阅编号(由电成为每个人不可或缺的消费品。你可能没有注意,你在消费电 力的时候往往存在很强的规律性,本题所给的两个用户的用电量附件中我们可以 得到并整理出数据间存在的必然联系。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的 成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表 述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。 如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
2015 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
承诺书
我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模 竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模 竞赛网站下载)。
我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮 件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问 题。
问题 1)由附件 1,建立数学模型,预测 KLBL 用户 2015 年 10 月——2016 年 3 月每月用电量(主要包括每月峰期电量 1、峰期电量 2、平期电量 1、平 期电量 2、谷期电量等),并进行分析。
问题 2)由附件 2,建立数学模型,预测 BLBYD 用户 2016 年 3 月 15 日 11 点钟 ——2016 年 3 月 31 日 22 点钟每 15 分钟用电负荷量,并进行分析。
问题 3)由附件 3,增加天气温度因素,试建立数学模型,对 2)重新预测并进行 分析。
问题 4)如果深入考虑季节、经济增长和人口变化等其他因素对用电的影响,那 么,问题 2)的模型应该如何调整,给出理由和调整后的模型。
二、模型的假设
1. 假设附件数据真实可靠; 2. 用户在预测期间都在正常消费; 3. 假设用户在预测时间内不存在其它不可控因素影响,即仅考虑既定的因素;
对问题一我们根据所给的数据进行分析,拟采用灰色预测模型进行预测,希 望得到未来五个月的用电量预测值,但是,由于整理出来的结果效果不太理想, 在调整后尝试使用时间序列中二次指数平滑方法对其进行周期性预测,然后对完 整周期采用曲线拟合的方法得到完整周期内的具体函数,改变时间的值,最终得 到题目中要求的预测结果
对于问题二,观察数据不难发现,用户每天的用电量之间存在很强的周期性 特点,用电量是关于时间的周期性函数,对于此列问题的预测采用时间序列季节 ARIMA 模型对其进行整理并由此得到预测值。
问题三,在问题二的基础上增加关于气温的变量,从附件所给的数据不难推 测,随气温改变的同时用户用电量的峰值将随着气温与某个值的偏离值发生变化。 于是建立起用电量随时间变化的函数。仍然使用季节 ARIMA 模型,在气温处于附 件的数值时对问题二的结果进行调整。
2.陈雷 3.李付成 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): (论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以 上内容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取 消评奖资格。)
日期: 年 月 日
赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
2015 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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