（电力系统及其自动化专业论文）基于灰色系统理论的夏季电力负荷预测模型的研究.pdf

j 匕京交通大学硕十学位论文一摘要 速、人体舒适度中的有效温度和温湿指数) 中，夏季 日峰荷与有效温度的关联性最强，从而找到了影响夏 季电力负荷变化的气象解释变量一有效温度，并以它 为关联变量建立了北京市夏季日峰荷与有效温度的灰 色g m ( 1 ，1 ) 模型，从而得到了电力调度部门较关心 的单位有效温度的变化引起夏季日峰荷增量变化的灵 敏分析结果。为了预测来年夏季日峰荷与有效温度的 变化规律，文中采用灰色聚类方法，对历年的用电增 长情况做了初步的评估，以此为基础，采用灰色g m ( 1 ， 1 ) 模型和周期变化模型的预测方法，对来年夏季日峰 荷与有效温度的变化规律曲线，做出了高、中、低三 个方案下的预测。 鉴于近年来南方和北方的部分城市的年最大负荷 均发生在夏季，因此关于年最大负荷及其发生时间的 研究也成为夏季电力负荷研究的重要内容之一。对于 北京这样一个北方城市，其年最大负荷的发生时间自 1 9 9 7 年开始，已经由冬季转为夏季，本文在认真分析 了1 9 9 0 2 0 0 2 年北京市夏季最大负荷及其发生时间的 变化特点后，采用了包络灰预测的建模方法，对年最 大负荷进行了灰色区间预测；采用了灰色g m ( 1 ，1 ) 北京交通大学硕十学位论文摘要 的周期修正模型，对年最大负荷发生时间进行，预测。 这些模型的预测精度较高，能满足现场的实际 ：作需 要。 为了将前面所得到的研究成果得以计算机应用，本 文基于v is u a lb a s i c6 0 编程语言进行了夏季电力负 荷预测的软件设计，其界面友好，易于操作。 本文所做的工作，能够为电力规划、计划、运行、 营业等部门在制定电网规划，夏季电网的运行、检修 计划以及用户的调荷管理等方面的工作提供必要的理 论依据。 关键词：电力负荷预测，灰色系统理论，夏季日峰荷， 有效温度，年最大负荷，年最大负荷发生时 间 j ! 室窒望查堂堡主兰笪堡苎：塑茎 s t u d yo ff o r e c a s tm o d e l f o r e l e c t r i cl o a di ns u m m e rb a s e do n g r e ys y s t e mt h e o r y a bs t r a c t t h e s t u d y o ff o r e c a s tm o d e lf o re l e c t r i cl o a dl n s u m m e ri sas i g n i f i c a n tr e s e a r c hf i e l d i nt h er e c e n ty e a r s ， t h ee f f e c to fm e t e o r o l o 舀c a lf a c t o r so ne l e c t r i cl o a di s m o r ea n dm o r eo b v i o u si n s u m m e r ，a n dt h es e c u r i t y ， s t a b i l i t ya n de c o n o m yo fp o w e rs y s t e mf o ro p e r a t i o nh a s b e e ni n f l u e n c e d g r e a t l y s o ，t h er u l eo fv a r i a t i o nb e t w e e n e l e c t r i cl o a da n dm e t e o r o l o g i c a le l e m e n t si ns u m m e rh a s b e e nd i s c u s s e dd e e p l yi nt h i sp a p e r a n dt h ea n a l y s i sa n d f o r e c a s to fy e a r l ym a x i m u ml o a da sw e l la si t s o c c u r r i n g d a t e sh a sa l s ob e e nd o n e a f t e ri n d e x i n gag r e a td e a lo f p a p e r si nt h ef i e l do f m e t e o r o l o g y a n dp o w e rs y s t e m ，t h e c o n c e p t o fh u m a n b o d y c o m f o r ti s q u o t e d i nt h i s p a p e r a s a s y n t h e t i c m e t e o r o l o g i c a lv a r i a b l e ，t h eh u m a nb o d yc o m f o r ti n d e x w o u l di n f l u e n c et h ev a r i a t i o no fe l e c t r i cl o a di ns u m m e r b a s e do nt h ed a t u mo fe l e c t r i cl o a di ns u m m e ra n db a s i c m e t e o r o l o g i c a lf a c t o r sf r o m1 9 9 7t o2 0 0 2i nb e i j i n g ，b y c a l c u l a t i n g t h e d e g r e e s o fg r e yi n c i d e n c eb e t w e e nt h e d a i l yp e a k l o a da n d m e t e o r 0 1 0 9 i c a lp a r a m e t e r s ( d a i l y 北京交通大学硕十学位论文一摘要 一 a v e r a g et e m p e r a t u r e ，d a i l ym a x i m u m t e m p e r a t u r e ，d a i l y a v e r a g eh u m i d i t y ，d a i l ya v e r a g ew i n dv e l o c i t y ，e f f e c t i v e t e m p e r a t u r e a n d t e m p e r a t u r e h u m i d i t y i n d e xo ft h e h u m a nb o d yc o m f o r t ) ，t h ec o n c l u s i o ns u g g e s t st h a t t h e e f f e c t i v et e m p e r a t u r ei s t h em o s tr e l a t i v ef a c t o rw h i c h i n f l u e n c e st h ed a i l yp e a kl o a di ns u m m e r ，a n dt h e ni t i s r e g a r d e da se x p l a n a t i o nv a r i a b l e t h e nt h eg r e yg m ( 1 ，1 ) m o d e lo ft h e d a i l yp e a k l o a da b o u tt h ee f f e c t i v e t e m p e r a t u r e h a sb e e ne s t a b l i s h e di n b e i j i n g ，a n d t h e s e n s i t i v ea n a l y s i so ft h ei n c r e m e n t a lv a r i a t i o no fd a i l y p e a kl o a da ts p e c i f i ce f f e c t i v et e m p e r a t u r eh a sa l s ob e e n d o n ei ns u m m e r i no r d e rt om a s t e rt h er u l eo fd a i l yp e a k l o a dv a r i a t i o nw i t ht h ee f f e c t i v et e m p e r a t u r ei ns u m m e r i naf e wy e a r sl a t e r ，t h ei n c r e a s eo fe l e c t r i cl o a di nt h e p r e v i o u sy e a r s h a v eb e e ne v a l u a t e db yg r e yc l u s t e r i n g m e t h o d t h e n ，t h r e es c h e d u l e s ( h i g h ，m i d d l e a n dl o w s c e n e s ) i so b t a i n e d ，a n d t h ec u r v e so fd a i l yp e a kl o a d v a r i a t i o nw i t he f f e c t i v e t e m p e r a t u r e h a v eb e e n f o r e c a s t e db yp e r i o d i c a ls e r i e sm o d e li ns u m m e r i nt h er e c e n t y e a r s ，t h ey e a r l y m a x i m u ml o a d o c c u r r i n gd a t e so c c u r si ns u m m e r i nt h em o s to fr e g i o n s o f c h i n a ，t h ey e a r l y m a x i m u ml o a da sw e l la si t s o c c u r r i n gd a t e sh a sb e c a m eo n eo fs i g n i f i c a n tp r o b l e m s 。 s i n c e19 9 7 ，t h eo c c u r r i n gd a t e so fy e a r l ym a x i m u ml o a d i nb e i j i n gh a ss h i f t e df r o mw i n t e rt os u m m e r b a s e do n t h ed a t u mi nb e i j i n g ，g r e yi n t e r v a lp r e d i c t i o nf o ry e a r l y m a x i m u ml o a dh a db e e nd o n e b ya d o p t i n gg r e y w r a p p i n gp r e d i c t i o nm e t h o d a n dt h eo c c u r r i n gd a t e so f 北京交通大学硕十学位论文一摘要 y e a r l ym a x i m u ml o a dh a sb e e nf o r e c a s t e db yu s i n gt h e g m ( 1 ，1 ) w i t hr e s i d u a lp e r i o d i cc o r r e c t i o nm o d e l t h e a c c u r a c y o ft h e s em o d e l s c a nm e e tt h e p r a c t i c a l r e q u i r e m e n to fe l e c t r i cu t i l i t y a d a p t i n gv i s u a lb a s i c6 0 as o f t w a r ep a c k a g eo f e l e c t r i cl o a d a n a l y s i s a n df o r e c a s tw h i c h w o u l db e a p p l i e dt oe l e c t r i cu t i l i t yh a sb e e nd e v e l o p e dw h i c hh a s m a n ya d v a n t a g e ss u c ha sf r i e n d l ym a n m a c h i n ei n t e r f a c e a n dc o n v e n i e n t o p e r a t i o n a l ld i s c u s s e d a b o v eo f f e ru s e f u l t h e o r e t i c a l f o u n d a t i o nf o rt h ee n g i n e e r st om a k e c o n s t r u c t i o np l a n s o f p l a n t s o r t r a n s m i s s i o n l i n e s ，t o m a k e p o w e rf l o w d i s p a t c hs c h e d u l i n g ，t om a k eu n i tm a i n t e n a n c ep l a na n d t om a k ed e m a n d s i d e m a n a g e m e n tm e a s u r e se t c d u r i n g s u m m e r k e yw o r d s ： e l e c t r i cl o a d f o r e c a s t ，g r e ys y s t e m t h e o r y ，d a i l yp e a k l o a di n s u m m e r ， e f f e c t i v e t e m p e r a t u r e ，y e a r l y m a x i m u m l o a d ，o c c u r r i n g d a t e so f y e a r l ym a x i m u ml o a d 北京交通大学顾十学位论文一符号况明 符号说明 1 x o ：灰色关联分析中的系统特征序列； 2 x i ：灰色关联分析中的相关因素序列； 3 x i ：灰色关联分析中的各序列的初值像( 或标准化值) ； 4 a i ：灰色关联分析中的差序列； 5 m ：灰色关联分析中的两极最大差： 6 m ：灰色关联分析中的两极最小差； 7 y 口彳t ) ：灰色关联分析中的关联系数； 8 yo 。：灰色关联分析中的关联度； 9 d 小灰色聚类中的聚类白化数，即第i 个聚类对象对于第7 个聚类指标所拥有的白化数： 1 0 氖：灰色聚类中的第j 个聚类指标对第七个灰类的白化函数： 1 1 d ：灰色聚类中的样本矩阵； 1 2 6 ：灰色聚类中进行等测度变换的测度值； 1 3 _ 雎：灰色聚类中的聚类权： 1 4 o 灰色聚类中的聚类系数； 1 5 of ：灰色聚类中的聚类向量； 1 6 。x ( o ) ：g m ( 1 ，1 ) 建模中的原始序列； 1 7 x ( 1 ) ：g m ( 1 ，1 ) 建模中的累加生成序列； 1 8 a ：g m ( 1 ，1 ) 建模中的参数列； 1 9 文( 1 ) ：g m ( 1 ，1 ) 建模中的x ( 1 的模拟值； 2 0 c ：g m ( 1 ，1 ) 建模中的模型检验参数之一后验差比值； 2 1 p ：g m ( 1 ，1 ) 建模中的模型检验参数之一小概率值； 2 2 万：g m ( 1 ，1 ) 模型的残差周期修正模型中的残差修正的变幅 大小： 北京交通大学碗_ 上学位论文一符号说明 2 3 e ( t 。) ：g m ( 1 ，1 ) 模型的残差周期修正模型中的第i 周期t 时刻 的修正值； 2 4 x u ：包络灰预测模型中的上包络序列； 2 5 x l ：包络灰预测模型中的下包络序列 2 6 x a ：包络灰预测模型中的包络中轴序列 2 7 n ：温湿指数( ； 2 8 n ：1 4 时的温度( ) ： 2 9 r ：1 4 时的相对湿度； 2 9 7 ：有效温度( ) ： 3 0 ，死：日平均气温( ) ： 3 1 r h ：日平均相对湿度； 3 2 y ：日平均风速( m s ) ： 3 3 p ：夏季日峰荷； 3 乱s i ，j ：有效温度下的日蜂荷变化系数。 北京交通大学硕十学位论文 第一章绪论 电力负荷预测足电力系统学科中一个重要的领域，它在电 力系统规划、计划、调度等部门都有应用，它直接关系着电力 系统的规划设计及其安全、经济运行等，也关系到用电管理工 作的顺利开展。电力负荷的变化受到社会经济、政治、气象等 因素的影响，因此，随着社会的进步，经济的发展，电力负荷 的预测越来越受到电力部门的重视，同时随着电力企业改革的 深入和电力市场进程的开展，它又被赋予了新的内涵。本文研 究的夏季电力负荷预测，是对电力负荷预测工作中出现的一些 新问题进行的探讨。它的预测结果，可以为制定夏季电网迎峰 渡夏计划，保障电力系统的经济、稳定运行，以及满足夏季高 峰用电需求，提供参考依据。 目前，在全国范围内，气温气候对电力负荷的影响越来越 明显。具体表现为：夏季降温负荷增长迅猛，最大负荷出现在 夏季的电网，其最高负荷的增长速度已达到了两位数，同时最 大负荷的增长速度也超过了电量的增长速度。而且由于异常气 候出现时间的随机性变化，使得电网最大负荷出现的时间范围 也在进一步的扩大【”。面对夏季气象对电力负荷的影响日趋明 显的形势，许多专家学者都纷纷加入到有关夏季气象对电力负 荷影响的研究课题当中，其中有一些研究成果已经在实际运行 中得到了应用。但由于气象和负荷的变化本身都比较复杂，而 且各个地区又受地域和电网结构的影响，使得目前仍然没有一 种公认的夏季负荷预测的通用模型，因此有关夏季电力负荷的 预测还有许多工作要做，如夏季气象与电力负荷的关系，电力 负荷随气象因素的变化规律等问题，因此有必要对这些问题进 北京交通大学硕+ 学位论文 行更为深入地分析和研究。这些问题的解决，可以显著提高夏 季负荷预测的精度和效率，具有很好的理论和应用价值。 1 1 电力负荷预测的意义和作用 1 1 1 传统意义上的负荷预测的意义和作用 电力负荷预测是电力系统规划、计划、调度、营业等管理 部门的重要工作之一。在电力系统安排生产计划和实际运行的 过程中，负荷预测起着十分重要的作用，主要体现在以下几个 方面： ( 1 ) 电源建设、发展规划的前提。 全国性的电力负荷预测，为编制全国电力规划提供依据， 它规定了全国电力工业的发展水平、发展速度、能源动力资源 的需求量，电力工业发展的资金需求量，以及电力工业发展对 人力资源的需求量。 地区或电网范围内的电力负荷预测成果，则是地区或电网 范围内的电力规划的基础，它为地区或电网的电力发展速度、 电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡，地区或电网间 的电力余缺调剂，以及地区或电网资金和人力资源的需求与平 衡提供可靠的依据。 ( 2 ) 生产计划的要求。 在电力系统中，由于高可靠性的要求，各种发、供电设备 都有确定的检修周期。准确的负荷预测有利于电力企业合理地 安排机组检修计划：有效地制定原料购置计划，如燃料、水的 配置等。 ( 3 ) 经济调度的主要依据。 电力生产的特点是使电力系统必须随时保持供需平衡，向 各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎标准的电能，满足他们 北京交通大学硕士学位论文 的负荷要求。另一方面，由于交流电4 i 能储存，因此必须在确 保系统安全的情况下，降低成本，减少实时发电余量。准确的 负荷预测u j 以经济合理地安排电嘲发电机组的起停，保持电网 运行的安全稳定性，减少不必要的旋转备用容量。 ( 4 ) 电力系统安全分析的基础。 电力事故所造成的人员伤 乙和经济损失足巨大的，通常是 发电成本的成百上干倍，必须尽量避免。负荷预测的数据是进 行电力系统分析，发现系统临界状态的重要依据，这些信息将 帮助和提醒调度员进行必要的操作以确保电力系统的安全性。 ( 5 ) 实时调度的参考。 负荷预测的信息给调度人员一个实时信息，以保证调度员 经济、可靠地在线操作。 ( 6 ) 负荷管理的参考。 有效的负荷管理有利于调整用户的用电负荷和用电时间， 削峰填谷，提高负荷率，搞好均衡发供电和用电，以充分发挥 现有电力设备的潜力。它对于缓解电力供应紧张状况，发挥了 积极的作用。准确的负荷预测能够为负荷管理提供重要参考， 便于电力企业在负荷高峰期采取有效的负荷管理措施，以保证 电力供应。 综上所述，电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规 划的前提，它决定了发电、输电和电能分配等方面的合理安排 问题，对电力系统的安全经济运行与国民经济的发展具有非常 重要的影响，可以说谁要掌握电力生产的主动性，必先做好负 荷预测工作。 1 1 2 电力市场下的负荷预测的意义和作用 当前，我国已进入全面建设小康社会、加快推进社会主义 现代化的新的发展阶段。为适应社会主义市场经济发展的需 北京交通大学硕上学位论文 要，有效实施电力工业可持续发展战略，必须深化电力体制改 革，培育区域电力市场，打破垄断，引入竞争，实现区域乃至 全国范围的电力资源优化配置c 2 i 。 随着我国电力体制改革的深化，建立全国性的电力市场已 经成为我国电力工业发展的方向。目前，在东北三省( 辽宁、 吉林、黑龙江) 已经丌展了东北区域电力市场的试点工作。与 计划经济下的电力生产的要求相类似，在电力市场的体制下， 仍然需要进行电力负荷的预测工作。在电力市场条件下，电力 负荷预测除了计划经济下的基本职能和作用以外，它又被赋予 了新的内容和职能。具体表现在以下几个方面： ( 1 ) 是电力市场技术支持系统的重要组成部分。 图卜1 电力市场技术支持系统总体结构3 1 f i g i 1t h es t r u c t u r eo ft e c h n i q u es u p p o r ts y s t e mi n e l e c t r i c i t ym a r k e t 【3 】 北京交通大学硕士学化论文 图ll 是电力市场技术支持系统的总体结构，从图中可以 著出负荷预报系统为期货交易管理系统、调度决策支持系统、 适应性评估管理系统提供依据。即：电力市场下的电力负荷预 测分别为电网规划、期货交易、现货交易( 预调度计划) 、实 时调度提供决策依据。 ( 2 ) 为电力部门进行电力市场运营提供依据。 在电力市场的环境下，电力负荷预测同电力市场的发电公 司、供电公司和输电公司三者的关系都很密切。对于发电公司， 负荷预测是制定发电计划、检修计划和报价的依据；对于供电 公司，负荷预测为供电方制定购电计划提供依据；对于输电公 司，负荷预测是进行电网规划、制定发电计划及安全、可靠、 经济运行的基础。 ( 3 ) 是电力市场中输电网公开信息系统的重要内容。 电力市场中的输电网公开信息系统对于各类用户来说更具 有现实意义，因为用户总是希望了解负荷高峰、低谷出现的时 间以便合理安排用电、减少电费，因此电力负荷预测能够为用 户节约用电提供参考。 ( 4 ) 为有效地进行电力市场下的负荷管理提供依据。 在电力市场的条件下，用经济手段有效地调动发电厂调峰， 供电企业调荷，用户避峰均与负荷预测密切相关。准确的负荷 预测能够为电力系统的产、供、销三方自发、合理地进行负荷 管理提供依据，从而保证电力系统安全、稳定、经济地运行。 ( 5 ) 影响实时电价的制定。 在电力市场条件下，由于垄断的结束和竞争机制的引入， 发电企业在制定实时电价的时候需要兼顾两方面的内容：一是 需要保证赢利，二是需要保证电价的竞争力。为此，发电企业 只有在参考短期负荷预测的结果后，才能制定出合理的实时电 价，以保证企业的经济效益。 北京交通大学硕士学位论文 因此，无论是传统意义上的电力系统，还是电力市场条件 f 的电力系统，电力负荷预测都是一项十分重要的工作，它对 于保证电力工业的健康发展，保证社会的正常牛产和生活，有 效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益乃至对整个国民 经济的发展均具有卜分重要的意义。 1 2 预测学的发展简介 1 2 1 预测学的基本概念、特点及其应用 预测是一种预计与推测。所谓预测，就是根据已知事件去 推测未知事件，根据过去和现在，预测未来。【4 】它是人们根据 历史资料和现实，利用已经掌握的知识和手段，对事物的未来 或未知状况进行的事前推知或判断，其目的是为计划或决策提 供依据。川 预测学是一门注重实际应用的学科，同时也是一门边缘学 科，它有着独特的理论依据，同时包括一套丰富的方法和手段 体系。它运用观察、归纳、演绎、推理等分析方法，运用数学 模型和实验方法，根据客观的历史资料、实际经验和教训，研 究客观事物的发展变化趋势和规律，从而在技术上保证预测结 果的可靠性和准确性。预测学同许多学科都有着密切的联系， 如经济学、管理学、概率论、数理统计、控制论、系统论、社 会心理学和计算机技术等。 预测是社会、经济和科技活动的一个重要环节。许多国家 都非常重视预测工作，一些发达的资本主义国家把预测作为生 存的条件，有人曾经提出“拒绝预测，就意味着拒绝生存”的 观点。在当今社会，预测研究已经深入到各个领域，世界各国 已广泛采用预测理论和科学的预测方法，去探索有关经济、科 技、人口、粮食、资源、能源、城市规划、交通运输、情报信 北京交通大学硕士学位论文 息、自动化、外层空间、教育、人才、环境、医药卫生、家庭、 文化生活等重大问题的未来趋向，并通过决策能动地控制其发 展。 1 2 2 预测学的产生与发展 预测学作为一门学科，产生于2 0 世纪。但是，预测的意识 和简单的直观预测在古代就已经出现。“人无远虑，必有近忧”， “凡事预则立，不预则废”，这些古代的俗语充分说明了我困 吉代的劳动人民在社会生活中就非常重视预测的作用。但古代 的预测主要依靠直观分析和经验，借助于一些先兆信息加以推 断而获得。 在2 0 世纪三四十年代，由于科技和生产力的发展，新技术 和新工艺的不断涌现，生产竞争越来越激烈，人们越来越意识 到事先预测未来的重要性，客观的需要，导致人们开始进行预 测的研究和实践；另一方砸，科学技术的发展，为预测研究和 应用提供了科学的分析方法和有效的预测手段。6 0 年代，预 测学从纯理论探讨发展为有实效的应用研究，主要研究对象也 从社会科学转向自然科学与工程技术。7 0 年代以来，预测学 越来越受到人们的关注，研究内容目益扩大，研究方法更加完 善可靠，成为一门发展迅速、大有前途的科学一预测科学【”。 ( 1 ) 我国预测学的发展 在我国，把预测作为一门专门科学和专项工作是8 0 年代改 革开放以来的事。随着管理科学在我国的迅速发展，预测学也 发展起来。早期成立的我国软科学研究会之一一中国未来研究 会，以及国家计委和国家科委相继成立的预测机构，对我国预 测学的刨立和普及，以及预测技术和方法的推广应用做出了重 要贡献。【6 1 目前，我国预测技术已广泛应用于国民经济、科学技术和 北京交通大学硕十学位论文 社会发展的规划和管理中，极大地提高了国家宏观计划的可行 性和科学性；同时，预测技术也广泛应用于各地区、部门的经 济发展前景的规划和管理中；另外，预测在企业的生产经营管 理过程中更是得到了普遍的应用，尤其是随着科技、经济的迅 速发展，企业所处的内、外部环境都发生了巨大的变化，面临 的市场竞争日趋激烈，企业要获得生存和发展，就必须高度重 视对企业外部环境的调查研究，尤其要重视市场动态的预测和 有关新技术、新产品发展的预测。 ( 2 ) 预测方法简介 随着预测科学的发展，预测方法也越来越多，预测技术水 平也在日益提高。预测方法主要分为三类，即定性预测、定量 预测和综合预测。 5 1 定性预测也称“直观预测法”，是指凭借预测者的主观经验 和逻辑推理能力，对事物未来表现的性质做出推测和判断，其 代表方法是d e l p h i 法。 定量预测亦称“统计预测”，是指主要依据历史统计数据， 运用数学方法构造出数学模型，进而推导出预测值的方法。回 归分析和时间序列分析是两种典型的定量预测方法，回归分析 方法包括简单回归模型、多变量回归模型、计量经济模型等； 时间序列分析方法包括指数平滑模型、a r m a ( a u t o r e g r e s s i v e m o v i n g a v e r a g e ) 模型等。这些模型都已成为广泛应用的预测 方法。 综合预测指两种以上预测方法的组合运用。通常是定性方 法和定量方法的组合运用，或者两种以上定量预测方法的综合 运用。综合预测法的预测结果较为可靠和准确，这是因为各种 预测方法都有其相应的适用范围和优点，综合预测法兼有多种 预测方法的长处。 目前，国内外广泛使用的预测方法有回归预测模型、时问 北京交通人学硕士学位论文 序列预测模型、计量经济模型、投入产出法以及近年来得到快 速发展的灰色系统模型、人工神经网络模型、混沌预测模型等。 同时有关这些模型的组合预测方法也得到了进步的发展。 1 3 电力负荷预测概论 负荷的大小与特性，无论是对于电力系统设计还是对于运 行研究而言，都是极为重要的因素。所以，对负荷的变化与特 性，有一个事先的估计，是电力系统发展与运行研究的重要内 容。电力系统负荷预测理论就是因此而发展起来的，在现代电 力系统工程科学中，它已经成为占有重要地位的研究领域，是 电力系统自动化总领域中的一项重要内容。 1 3 1 电力负荷的概念及分类 负荷可指电力需求量或者用电量，而需求量是指能量的时 间变化率，即功率。也可以说，负荷是指发电厂、供电地区或 电网在某一瞬间所承担的供电负荷。对用户来说，用电负荷是 指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率 之和。 负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷；负荷按电能的 产、供、销生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷；负 荷按时间划分为年、月、日、时、分负荷。 1 3 2 电力负荷预测的基本理论 ( 1 ) 电力负荷预测的概念及分类 电力负荷预测就是在正确的理论指导下，在调查研究掌握 大量翔实资料的基础上，运用可靠的方法和手段对电力负荷的 发展趋势做出科学合理的推断。目前，从不同的角度，电力负 荷预测可以作如下分类： 北京交通大学硕士学位论文 电力负荷预测按时间分类 电力系统负荷预测按时问期限，可以分为超短期、短期、 中期和长期负荷预测。 超短期负荷预测用于质量控制，需5 1 0 s 的负荷值；用于 安全监视，需l 5 m i n 负荷值；用于预防控制和紧急状态处理， 需1 0 6 0 m in 负荷值，使用对象是调度员。 短期负荷预测主要用于火电分配、水火电协调、机组经济 组合和交换功率计划，需要1 日1 周的负荷值，使用对象是 编制调度计划的工程师。 中期负荷预测主要用于水库调度、机组检修、交换计划和 燃料计划，需要1 月1 年的负荷值，使用对象是编制中长期 运行计划的工程师。 长期负荷预测用于电源和网络发展，需要数年至数十年的 负荷值，使用对象是规划工程师。 电力负荷预测按行业分类 电力负荷预测按行业分类，可以分为城市民用负荷、商业 负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷的负荷预测。 城市民用负荷预测主要指城市居民的家用负荷预测；商业 负荷预测和工业负荷预测是指对各自为商业与工业服务的负 荷进行预测。 农村负荷预测是指广大农村所有负荷( 包括农村居民用电、 生产与排灌用电以及商业用电等) 的预测；而其他负荷预测则 包括市政用电( 如街道照明等) 、公用事业、政府办公、铁路 与电车、军用等等负荷的预测。 负荷预测按特性分类 根据负荷预测表示的不同特性，常常又分为最高负荷、最 低负荷、平均负荷、负荷峰谷差、高峰负荷平均、低谷负荷平 均、平峰负荷平均、全网负荷、母线负荷、负荷率等类型的负 北京交通大学硕士学位论文 荷预测。 ( 2 ) 电力负荷预测的特点 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，负荷预测丁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叮能达到的状况。这就使负荷预测具有以 下明显的特点。 不确定性。 凶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 不准确性和不完全准确性。 条件性。 各种负荷预测都是在一定条件f 做出的。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，所做出的预 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。 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。 ( 3 ) 电力负荷预测的基本原理 北京交通大学硕十学位论文 电力负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律，预计 或判断其未来发展趋势和状况的活动，因此必须科学地总结出 预测工i 作的基本原理。通常，预测工作是基于以下几条原理， 来指导负荷预测工作的。 可知性原理 客观世界是可以被认识的，人们不但可以认识它的过去和 现在，而且可以通过总结它的过去和现在推测其未来。这是人 们进行预测活动的基本依据。 可能性原理 因为事物的发展变化是在内因和外因共同作用下进行的。 内因的变化及外因作用力大小不同，会使事物发展变化有多种 可能性。所以，对某一具体指标的预测，往往是按照其发展变 化的多种可能性，进行多方案预测的。 连续性原理 又称惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续统一的过 程，其未来发展是这个过程的继续。它强调了预测对象总是从 过去发展到现在，再从现在发展到未来。电力系统的发展变化 同样存在着惯性，如某些负荷指标会以原有的趋势和变化率发 展下去。这种惯性正是我们进行负荷预测的主要依据。 相似性原理 尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但一些事物发 展之间还是存在着相似之处，人们就利用这种相似性进行预测 的。在很多情况下，作为预测对象的一个事物，其现在的发展 过程和发展状况可能与另一事物过去一定阶段的发展过程和 发展状况相类似，人们就根据后一事物的已知发展过程和状 况，来预测所预测对象的未来发展过程和状况，这就是相似性 原理。 反馈性原理 北京交通大学硕士学位论文 反馈就是利用输出返同到输入端，再调节输出结果。预测 的反馈性原理实际上是为了不断提高预测的准确性而进行的 反馈调节。人们在预测活动实践巾发现，当预测的结果和经过 一段实践所得到的实际值存在差距时，可利用这个差距，对远 期预测值进行反馈调节，以提高预测的准确性。反馈预测实质 上就是将预测的理论值与实际值相结合，在实践中检验，然后 进行修改、调整，使预测质量进一步提高。 系统性原理 这个原理认为预测对缘是一个完整的系统，它本身有内在 的系统，它与外界事物的联系又形成了它的外在系统。这些系 统综合成一个完整的总系统，都要进行考虑。即预测对象的未 来发展是系统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展与它 的各个组成部分和影响因素之间的相互作用和相互影响密切 相关。 1 。3 3 电力负荷预测技术发展简介 电力负荷预测是近几十年来发展起来的技术，电力负荷预 测技术的发展可以划分为两个阶段，第一个阶段( 二十世纪六、 七十年代到八十年代) 是传统负荷预测技术阶段，这一阶段基 本沿袭了经济领域的预测技术，主要采用的是时间序列法和回 归分析法。 第二个阶段是二十世纪九十年代以后，随着计算技术的发 展和人工智能( a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，简称a i ) 技术的兴起， 专家系统、人工神经网络和模糊逻辑系统在负荷预测领域逐步 得到应用。同时，灰色系统理论、小波分析理论等技术也得到 了广泛的发展。 在国外，电力负荷预测工作开展得比较早，五、六u 卜年代 就开始这方面的研究工作，并逐步将其应用到实际系统当中。 北京交通大学硕士学位论文 我国对负荷预测的重视程度经历过+ 个认识的过程。在 1 9 7 0 年到1 9 9 6 年的缺电时期，由于控制用电、控制报装等客 观原因，造成负荷预测的准确度不高，并且对新方法的应用力 度也不够。1 9 9 7 年后，我国电力市场供需矛盾缓解，局部地区 供大于求，甚至出现了供电负增艮，电力发展由资源约束转向 了需求约束。1 9 9 8 年，全社会用电同比增长只有2 6 ，1 9 9 9 年， 有些地区的用电仍处于低靡状态。随着电力市场的建立和发 展，在市场机制下，负荷预测的重要性和迫切性被提到了新的 高度，同时对负荷预测的精度也提出了更高的要求 7 】。 我国的电力负荷预测工作虽然起步较晚，但从八十年代以 来，特别是近几年来，这一课题的研究一直比较活跃，每年都 有大量论文发表，并取得了一定的实用效果。 1 3 4 电力负荷预测方法 电力负荷预测是电力系统最优运行的基础，负荷预测的精 度越高，其它安全经济程序的计算结果才越符合实际情况。因 此负荷预测的关键是提高精度。由于负荷预测本身的复杂性和 不确定性，还没有一种方法能够完全解决负荷预测面临的问 题。 ( 1 ) 两类主要电力负荷预测方法 为了能提高负荷预测的精度，人们探讨和研究了许多科学 的预测方法，这些方法综合起来主要分为两大类： 一类属于确定性的预测方法，即通过建立确定性的数学表 达式，来进行规划年电量和电力的预测，如单耗法【8 l 【9 1 、电力 弹性系数法 8 1 【9 1 、计量经济分析法【1 叭、时间序列法【1 1 l 【9 1 、回 归分析法【“】【9 、趋势外推法1 1 2 】等。 单耗法即单位产品电耗法，是通过某一工业产品的平均单 位产品用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电 北京交通大学硕上学位论义 量的方法。单耗法需要作大量细致的统计调查t 作，近期预测 效果较佳。但实际中很难对所有产品较准确地求出其用电单 耗，即使做，t 作量也太大。凶此，目前采用单耗法进行电力 需求预测的做法较少。 电力弹性系数法是利用电力弹性系数来进行电力、电量预 测的方法。电力弹性系数是描述国民经济发展水平同电力需求 相互关系的一个指数，它是一个综合的动态指标。影响它的因 素很多，如政治或政策因素引起经济结构的变化，轻重工业的 比例关系、劳动生产率、农业技术改造、市政生活用电的发展 等。因而各个时期电力弹性系数变化很大，因此用这种方法预 测，会带来很大的误差。 趋势外推预测法是通过寻找负荷的变化趋势，并根据这一 变化趋势对原负荷数据序列作计算外推和曲线拟合外推，从而 求得负荷的预测值。这种预测方法不用对数据中的随机成分作 统计处理，只考虑负荷的整体趋势，因此简单实用。【1 2 1 时间序列法和回归分析法是广泛使用的经典预测方法，时 间序列法是通过对预测对象的历史观测数据一时间序列的分 析处理，来研究其发展过程的基本特征和变化规律，并据此预 测未来行为的方法。电力负荷的历史记录是一个具有明显的随 机性的序列，作为处理随机序列的基本方法，时间序列模型在 短期负荷预测中得到了广泛的应用。时间序列模型在电网情况 正常、气候和生产情况等因素变化不大时，预测效果良好，但它 不能考虑各种不确定因素的影响，在随机因素变化较大或坏数 据没有剔除的情况下。预测结果不甚理想。 回归分析法属于相关法预测，它是通过建立某些解释变量 与负荷之间的因果关系( 用函数表达) ，即利用数理统计中的 回归分析方法，根据历史数据的变化规律寻找自变量与因变量 之间的回归方程式，确定模型参数，而获得的负荷预测。它是电 北京交通大学硕十学位论文 力系统负荷预测的一种常用方法【1 1 】。由于电力负荷的变化受到 很多相关因素的影响，所以采用回归分析法进行负荷预测是自 然的想法和可行的途径，它的基本思想仍然为现在各种先进的 预测技术所借鉴。 另一类属于不确定性的预测方法，众所周知，由于负荷预 测( 特别是中长期负荷预测) 中有很多不确定的因素，如政策 的变化、气候条件、经济的发展水平等，这些因素很难用确定 性的数学模型来描述。因而，人们又提出了考虑这些因素影响 的预测模型和方法，如专家系统预测 1 4 1 、灰色预测法d s 【”】、 模糊预测法i t 8 、神经网络预测法 1 9j 【2 1 l 以及小波分析法 2 2 1 ”l 。近年来又出现了模糊神经网络预测法【2 4 】【25 1 、灰色系统 + 遗传算法【26 1 、混沌预测方法【2 ”、灰色神经网络【2 8 】的预测方 法、基于证据理论1 2 ”、小波神经网络1 3 0 的预测方法等。 8 0 年代中后期，专家系统在负荷预测技术中逐渐得到了成 功的应用。对于突发性事件引起的负荷变化脱离正常模式的情 况，由调度员经验发展而来的负荷预测专家系统可以避开复杂 的数值计算而使问题得到解决。这些系统非常简单，但通用性 较弱，缺乏学习能力和利用模糊知识的能力。 3 1 1 人工神经网络方法是传统的数学预测模型领域内的重大 突破。该方法视传统函数的自变量和因变量为输入和输出，将 传统的函数关系转化为高维的非线性映射，而不是显式的数学 表达式。人工神经网络可以模仿人脑的智能化处理，对大量非 结构性、非精确性规律具有自适应功能，具有信息记忆、自主 学习、知识推理和优化计算的特