电力系统负荷预测方法课件.ppt

1、电力系统负荷预测方法所谓的电力负荷预测是指以电力负荷变化以及外界因素变化为基础，以特定的数学方法或者建立数学模型的方式为手段，通过对电力负荷历史数据进行分析，对电力系统的需求做出估计以及研究相关因素对电力负荷的影响负荷预测包括两方面的含义：电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电量需求量预测决定发电设备的类型如调峰机组基荷类型等负荷预测要具备两方面的条件:一是历史数据信息的可靠性;二是预测方法的有效性。负荷预测的核心问题是如何利用现有的历史数据(历史负荷数据和气象数据等),采用适当的预测方法对未来时刻或时间段内的电力值和电量值进行估计。是什么？负荷分类负荷分类预测内容预测内容

2、 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。电力系统运行过程中，电力负荷预测问题对许多电力部门都起着重要作用，它涉及到电力系统规划和设计、电力系统经济安全运行以及电力市场交易等多个方面。随着电力工业不断发展逐渐进入市场化，负荷预测在电力行业中扮演着越来越重要的角色，并已经成为市场营销和交易部门的核心业务，这也对负荷预测的精确度和稳定性提出了

3、更高的要求。为什么？负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言讲什么？1 电力系统负荷的分类 2 电力系统负荷预测的内容 3 电力系统负荷预测基本方法 4 电力系统负荷预测的评估 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷的分类 1.1 按物理性能分类（有功P、无功Q）1.2 按电能的生产、供给和销售过程分类（有功P）1.3 按所属行业分类（有功P）1.4 按负荷在电力系统中的分布分类（有功P）1.5 按时间分类（有功P）1.6 按负荷的重要性分类（有功P）负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测

4、评估引言引言电力系统负荷的分类 1.1按物理性能分类（有功P、无功Q）回顾：有功功率P和无功功率Q的定义 有功功率和无功功率的作用 1.2 按电能的生产、供给和销售过程分类发电负荷、供电负荷和用电负荷（有功负荷）用电负荷=系统内各用户在某一时刻所耗用电力的总和 供电负荷=用电负荷+网损(线路和变压器损耗)发电负荷=供电负荷+发电厂厂用负荷 =用电负荷+网损(线路和变压器损耗)+厂用电 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷的分类 1.3 按所属行业分类（有功P）国民经济行业用电、城乡居民生活用电第一产业、第二产业、第三产业、居民生活用电 第一产业

5、用电 农、林、牧、渔 第二产业用电 工业和建筑业 第三产业用电水利业、其他剩余部分 居民生活用电 住宅用电1.4按负荷在电力系统中的分布分类（有功P）变电所负荷、分区负荷及全系统负荷 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷的分类（完）1.5 按时间分类（有功P）年、月、周、日负荷 每年、每月、每周、每日的最大负荷 1.6按负荷的重要性分类（有功P）一级负荷 中断供电将造成人身伤亡，或在政治经济上有重大损失的负荷 二级负荷 中断供电将影响重要用电单位的正常工作或将在政治经济上有较 大损失的负荷 三级负荷 不属于一级和二级的其他负荷。负荷分类负荷分类

6、预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容2 电力负荷预测的基本内容2.1 电力负荷预测的分类2.2 电力负荷特性和参数2.3 电力负荷预测的分析要素2.4 电力负荷预测的特点及结果分析 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容2.1 电力负荷预测的分类超短期负荷预测是指未来1h以内的负荷预测，在安全监视状态下，需要510s或15min的预测值，预防性控制和紧急状态处理需要10min至1h的预测值。短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测，分别用于安排日调度计划和周调度计划，包括确定机组起停、水火电协调

7、、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等，对短期预测，需充分研究电网负荷变化规律，分析负荷变化相关因子，特别是天气因素、日类型等和短期负荷变化的关系。中期负荷预测是指月至年的负荷预测，主要是确定机组运行方式和设备大修计划等。长期负荷预测是指未来35年甚至更长时间段内的负荷预测，主要是电网规划部门根据国民经济的发展和对电力负荷的需求，所作的电网改造和扩建工作的远景规划。对中、长期负荷预测，要特别研究国民经济发展、国家政策等的影响。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容2.2 电力负荷特性和参数年平均日负荷率=全年各日负荷率的平

8、均值 全年每月最大负荷日平均负荷之和 全年每月最大负荷日最大负荷之和 日最小负荷率=日最小负荷/日最大负荷 最大负荷利用小时数=年发（用）电量/年最大负荷 日峰谷差=日最大负荷-日最小负荷 年最大峰谷差=日峰谷差的最大值 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容2.3 电力负荷预测的要素 能源变化的情况 国民生产总值增长率 工业生产发展速度 设备投资、人口增长 时间发展 分地区电力电量消费水平及其构成；地区总的电力电量消费与工农业产值的比例关系；过去5-10年电力电量增长速度；对负荷特性、缺电情况做必要的分析和描述 负荷分类负荷分类预测内

9、容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容2.4 电力负荷预测的特点及结果分析由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值，所以负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件。只有不肯定事件随机事件，才需要人们采用适当的预测技术，推知负荷的发展趋势和可能达到的状况。这就使负荷预测具有以下明显的特点：不准确性条件性 时间性多方案性 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容不准确性因为电力负荷未来的发展是不肯定的，它要受到多种多样复杂因素的影响，而且各种影响因素也是发展变化的。人们对于这些发展变化有些能够预先估

10、计，有些却很难事先预见到，加上一些临时情况发生变化的影响，因此就决定了预测结果的不准确性或不完全准确性。条件性 各种负荷预测都是在一定条件下作出的。对于条件而言，又可分为必然条件和假设条件两种，如果负荷员真正掌握了电力负荷的本质规律，那么预测条件就是必然条件，所作出的预测往往是比较可靠的。而在很多情况下，由于负荷未来发展的不肯定性，所以就需要一些假设条件。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容（完）时间性 各种负荷预测都有一定的时间范围，因为负荷预测属于科学预测的范畴，因此，要求有比较确切的数量概念，往往需要确切地指明预测的时间。多方案

11、性 由于预测的不准确性和条件性，所以有时要对负荷在各种情况下可能的发展状况进行预测，就会得到各种条件下不同的负荷预测方案。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。2()QYiYj0102()0QYiaa Xia0112()0QYiaa Xia01Yja

12、a X参数使未知的，通过选择参数使得离差Q的值最小，最小二乘法其实质是极大似然估计。1()()()()XiXXiYSxyaSxxXiXXiX01aYa X 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法背景介绍1801年，意大利天文学家朱赛普.皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。奥地利天文学家海因里希奥尔伯斯根据高斯计算出来的轨道

13、重新发现了谷神星。高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作天体运动论中。法国科学家勒让德于1806年独立发明“最小二乘法”，但因不为世人所知而默默无闻。勒让德曾与高斯为谁最早创立最小二乘法原理发生争执。1829年，高斯提供了最小二乘法的优化效果强于其他方法的证明，因此被称为高斯-马尔可夫定理。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法3 电力系统负荷预测基本方法用电（产值）单耗法 将预测期的产品产量(或产值)乘以用电单耗，可得所需要的用电量。适用于已有生产或建设计划的中近期负荷预测。关键问题：确定适当的产品单耗或产值单耗。常用：三

14、次产业产值（或增加值）单耗法+居民生活用电。（应用时应注意各年度产值应归算至同一年度）。三次产业需电量预测可根据各地的工业、农业布局、结构产业情况进一步细分，如按八大类的单耗电量预测；对于用电比重大的二产业，可再细分冶金、石油化工建材等。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。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法趋势外推法 负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时

15、序数值y为因变量，建立趋势模型yf(t)。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。应用趋势外推法有两个假设条件：假设负荷没有跳跃式变化；假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。外推法包括：线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法电力弹性系数法在某一时期内用电量的平均年增

16、长率与同时期国内生产总值平均年增长率的比值。电力弹性系数是一个宏观指标，弹性系数法是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。前提条件：必须预先知道预测期国民经济的发展目标及其年平均增长速度。关键及核心问题：是确定预测期的电力弹性系数值优点是：方法简单，易于计算。缺点是：需做大量细致的调研工作。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法回归分析法回归分析法是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。根据负荷过去的历史资料,建立可进行数学分析的数学模

17、型,回归模型有一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等回归预测模型对未来的负荷进行预测。其特点是将预测目标的因素作为自变量,将预测目标作为因变量,具有较强的内插能力。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法时间序列法根据历史统计资料，总结出电力负荷发展水平与时间先后顺序的关系，即把时间序列作为一个随机变量，用数理统计的方法，尽可能减少偶然因素的影响，得出电力负荷随时间序列所反映出来的趋势，并进行外推以预测未来负荷发展的水平。时间序列预测，计算简单，但没有考虑负荷变化的因素，对规律性的处理不足，只适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况优点是

18、：所需历史数据少、工作量少。缺点是：没有考虑负荷变化的因素，只致力于数据的拟合，对规律性的处理不足，只适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本内容 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法灰色模型法灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论,近年来,它已在气象、农业等领域得到广泛应用。从电力系统的实际情况可知,影响电力负荷的诸多因素中,一些因素是确定的,而另一些因素则是不确定的,故可以把它看作是一个灰色系统。灰色系统具有计算简

19、洁、精度高、实用性好的优点,它在电力负荷预测中已有很多成功的应用。该方法适用于短、中、长三个时期的负荷预测。在建模时不需要计算统计特征量,可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之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。对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大,精度难以提高。灰色预测的优点：要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验。缺点：一是当数据离散程度越大，即数据灰度越大，预测精度越差；二是不太适合于电力系统的长期后推若干年的预测。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本

20、方法综合用电水平法按照预测的人口数及每人平均耗电量来预测居民总用电量。负荷密度法根据对不同规模城市的调查，参照城市发展规划、人口规划、居民收入水平增长情况等，每平方千米面积用电量（千瓦小时数来测算城乡负荷水平。综合用电水平法和负荷密度法都是用来预测城乡居民生活用电的方法 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法最大负荷小时法 最大负荷=预测需电量/年最大负荷利用小时数 年最大负荷利用小时数：参考历史统计值及经负荷特性分析后确定同时率法 用所求各供电地区的最大负荷之和乘以同时率K，得到整个系统的综合用电最高负荷，再加上整个系统的线损和厂用电

21、后，就可以求得整个系统的最大发电负荷 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力负荷预测的基本方法预测方法优点缺点适用范围产值单耗法方法简单，对短期负荷预测效果较好。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、气候等条件的影响周期较短的负荷预测（农业用电）相关分析法可清楚得到负荷增长趋势和其他可测量因素之间的关系需较多相关社会经济发展指数，实际预测困难负荷模式变化较大，预测周期较长指数平滑法简单、快速精度差预测量大周期短时间序列法考虑了负荷行为及主要相关因素的随机影响依靠人的经验识别比较困难短期负荷预测回归分析法预测过程简单，技术成熟线性回归预

22、测精度低，非线性过程复杂，开销大中期负荷预测 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷预测的评估4.电力系统负荷预测的评估 综合评价的必要性 减少负荷预测误差的措施 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷预测的评估 综合评价的必要性 预测误差用以衡量一个预测模型的应用效果，务必使其处于可接受的范围内。一般来说，短期预测误差不应超过3%，中期预测误差不应超过5%，长期预测误差不应超过15%预测误差形成的原因 数学模型大多数只包括一些主要因素，次要因素往往被忽略了，与实际负荷之间存在误差。负荷所受的影响是

23、千变万化的，进行预测的目的和要求也是多种多样的，预测方法若选择不当，也会造成误差。预测需用到大量资料，各项资料并不能都保证可靠。某种意外事件的发生也会造成预测误差 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷预测的评估减少负荷预测误差的措施 绝对误差与相对误差 设Y表示实际值，表示预测值。那么：Y-为绝对误差；(Y-)/Y为相对误差。平均绝对误差 其中：MAE 平均绝对误差；Ei 第i个预测值与实际值的绝对误差；Yi 第i个实际负荷值；i 第i个预测负荷值。负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷预测的评估

24、 均方误差 均方根误差 后验差检验以残差为基础，根据各时刻残差绝对值的大小，考虑残差较小的点出现的概率，计算得出后验差比值及小概率误差，从而对预测模型进行评价。221111()nniiiiiMSEEYYnn221111()nniiiiiRMSEEYYnn 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷预测的评估 标准误差 其中：SY 预测标准误差；n 历史负荷数据个数；m 自由度，即变量的个数，自变量和因变量个数的总和。2()(1,2,.)iiYYYSinm 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言电力系统负荷预测的评估

25、 根据负荷受气象因素影响，采用分时段输入气象资料 采用模糊规则，灰色系统进行预测 积累历史数据，并保证其正确性、完整性 对停投没有规律性的大用户负荷，采用人工及时修改 负荷参数的方法 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言年份2000200120022003200420052006用电量GWH1593176419072330263229903295GDP亿元85.593.78102.53112.59125.02140.15168.33GDP增速9.79.39.811.012.120.1弹性系数1.110.872.261.141.160.51GDP用电单耗0.

26、186 0.1880.1860.2070.2100.2130.196趋势外推法：2007年的用电负荷为3758 GWh2018251 4951 x13 943Yx 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言线性回归法：按照当地政府2007年预测“十一五”期间GDP的增长速度为年均13，计算2007年GDP为19021亿元。当选择多项式模型时，模拟曲线为利用该数模，2007年GDP(X)=19021，则2007年全社会用电量3 325 GW h。产值单耗法：当选择多项式模型时，鄂州GDP单耗模拟曲线为利用该数模，2007年取X=8，则2007年GDP用电单耗019

27、52。预测2007年GDP为19021亿元，则2007年全社会用电量=1902101952=3 713 GWh弹性系数法：当选择多项式模型，模拟弹性系数变化曲线为 利用该数模，2007年取X=8，则2007年GDP用电单耗为-0.4085。这随着科学技术的迅猛发展，节电技术和电力需求侧管理、电力与经济的关系急剧变化，电力需求与经济发展的变化步伐严重失调，使得弹性系数难以捉摸，使用弹性系数法预测电力需求较难得到满意的效果。个预测值显然不对。20.00140.56222.999YXX 20.00130.01380.168yxx 20.13471.11930.7421yxx 负荷分类负荷分类预测内容预测内容 基本方法基本方法预测评估预测评估引言引言