电力需求预测及负荷特性分析专项研究

1、电力需求预测及负荷特性分析专项研究2010年9月目 录第1章电力需求预测介绍11.1电力需求预测的意义11.2电力需求预测的分类11.3电力需求预测的基本原则和要求21.4电力需求预测的步骤31.5电力需求预测的方法41.5.1直观预测法41.5.2介于直观和模型之间的预测法51.5.3数学模型预测法12第2章负荷特性分析192.1负荷特性指标定义192.2年最大负荷和典型日的选取202.3负荷特性分析的主要内容212.4负荷曲线预测方法2425第1章 电力需求预测介绍1.1 电力需求预测的意义电力系统运行总的目标是在安全、可靠、经济的前提下，为各类用户不间断地提供优质电能，满足各类负荷的要求

2、。各类用户构成各式各样的负荷，各种负荷又呈现不同的大小和特性；并且电能的生产和消费同时进行，不能储存，所以准确地预测电力需求是制定电力规划的重要基础性工作，也是保持国民经济健康可持续发展的需要。负荷预测是电网规划的基础和核心，也是整个规划中的重点和难点所在。负荷的增长首先与社会和国家的经济生活密切相关。而对于某个具体的地区，当地的经济基础、居民生活水平、各产业发展状况、以市场为导向的经济结构动态调整、社会各类资源的整合和分拆、市政规划以及城市近、中、远期的发展战略和发展目标均直接影响到该城市负荷的增长。经济和社会发展所处的不同程度和阶段，对负荷增长方式的影响程度也不一样。另外，负荷预测中不确定

3、和不精细因素多，这也导致负荷预测成为一项涉及社会方方面面的系统工程。要非常精确地确定各规划年的负荷值是非常困难的，但是，我们可以通过对该地区社会经济和负荷历史数据的分析，对发展战略和目标的深入了解，对经济发展方针政策以及各产业发展趋势的把握，并结合我们多年的规划知识和积累的经验，将负荷预测值控制在一个合理的范围内，使结果既反映了社会经济发展的实际要求和意愿，又能化解负荷欠预测造成的供电能力恶化和负荷过预测造成的电网建设投资浪费的风险，从而对各规划年的电网建设产生符合实际的指导作用。1.2 电力需求预测的分类电力需求预测包括需电量预测和电力负荷预测两个部分；按照电力需求的周期可以将其分为调度预测

4、、短期预测、中期预测和长期预测，其中短期（近期）预测、中期预测和长期（远期）预测主要用于电网规划。(1) 短期电力需求预测周期为1-5年，主要是为5年以内的项目计划实施和规划滚动调整提供依据。根据五年期电力需求预测，电力工业五年计划要提出分年度电力新开工和投产规模、具体项目安排和布局，分年度资金需求、设备、燃料和运输平衡，电力电量交换关系，提出实现最大范围内资源优化配置、满足国民经济和社会发展对电力需求的经济政策和其他措施。(2) 中期电力需求预测周期为5-15年，主要为对应时期内电力系统规划的编制提供依据。根据中期电力需求预测，电力工业中期规划中要提出电力新开工和投产规模、布局，电力电量交换

5、关系，电网目标网架和布局。中期电力需求预测需要按照全社会和电网两个口径对分行业、部门需电量进行预测，或对第一、二、三产业和居民生活用电电量进行预测。(3) 长期电力需求预测周期为15-20年以上年，主要用于制定电力工业的战略规划。中长期电力需求预测之间是相互联系和互相影响的，长期电力需求预测对中期电力需求预测具有指导作用，中期电力需求预测是对长期电力需求预测的滚动修正和完善。由于受社会、经济、环境等各种不确定因素的影响，电力需求的变化也具有较大的不确定性，因此要进行完全准确的电力需求预测是十分困难的，电力需求预测和其他经济预测类似，更多的是对发展趋势的预测。电力需求预测包括电量预测和电力负荷预

6、测两个方面：(1) 电量预测1) 全社会用电量和增长率预测。2) 分行业用电量预测。3) 各分区用电量预测。4) 售电量预测。(2) 电力负荷预测1) 分年度最大负荷及增长率预测。2) 负荷特性分析预测。3) 典型日负荷曲线预测。1.3 电力需求预测的基本原则和要求基本原则：(1) 延续性原则(2) 类推原则(3) 相关原则(4) 系统性原则(5) 反馈原则基本要求：(1) 基础资料合理(2) 历史数据可用(3) 统计分析全面(4) 预测手段先进(5) 预测方法合适1.4 电力需求预测的步骤1、经济社会发展现状及趋势分析经济社会发展现状及趋势分析主要包括以下几个方面：(1) 收集数年规划区域社

7、会经济发展的有关历史数据资料(2) 收集预测期内规划区域社会经济发展的有关规划数据资料(3) 对天气等环境因素与电力需求的变化进行相关性分析(4) 对社会经济发展的现状进行分析(5) 对预测期内社会经济发展的趋势及规划数据资料进行分析 2、电力供需现状分析收集规划区域数年内的电力供需历史数据，主要有以下几种。(1) 电量数据，全社会用电量、分行业用电量、各分区用电量预测、电网统调及发够电量、售电量、高耗能行业用电量等。(2) 电力负荷数据及负荷特性分析。(3) 各类电源在建项目和预计投产时间。(4) 区域内输配电电网现状。(5) 供需平衡分析。按照电力电量平衡的有关原则，进行各年的电力电量平衡

8、计算，并提供相应的平衡计算结果。对逐年电力电量平衡结果进行分析和评价，说明电源和电网存在及可能出现的问题。 3、预测模型方法的选择和建模近期电力需求预测采取不同的方法和模型对预测对象进行量化，选择合适的预测模型和方法：考虑地区实际情况和基础资料，选择合适的模型和方法不在于多，关键是选择合适的方法和模型。饱和电力需求预测虽然我国目前有一些城市的面积在发展和扩大，但大部分还是相当固定的，而且城市某一区域的范围到中心城区而是相当固定的、有限的，因此很有必要对城市的饱和电力需求量作预测。例如上海目前提出饱和电力需求量为3500-400万kW。应用城市饱和电力需求量的预测，对指导编制城市电网的网架、大型

9、变电站的布点，架空线路和电缆的走廊规划以及电源点的规划是非常重要的，同时也能起到“高屋建瓴”的作用，把中长期规划做的更好。最后和结合专家经验对预测结果进行调整。 4、预测结果的校核和综合分析(1) 采用多种指标对预测结果进行校核，如人均用电指标、产值单耗指标、其他区域或国外的类比指标。(2) 采用多种方法对预测结果的合理性校核，如专家咨询、结构分析等。(3) 根据电源规划、进度进行框算判定结果是否合理。(4) 情景分析可能出现的突发因素对预测结果的影响。1.5 电力需求预测的方法影响电力负荷的因素有很多，分析如下：影响用电的因素：经济发展总量、经济结构调整、工业化、城市化、能源政策、节能减排、

10、重大事件等。影响负荷的因数：用电结构、电力供应能力、气候气温、用电方式、电力需求侧管理、智能电网等。电力负荷预测的方法有多种，各单位要根据规划区的负荷特点选择合适规划区负荷变化的预测方法。用于电力规划的电力需求预测方法主要分为直观预测法、介于直观和模型之间的方法、数学模型预测法三类。1.5.1 直观预测法直观预测法也称为解析分析法，主要包括专家预测法（如专家会议法、Delphi法、主观概率法），类比法（同其他地区类比、同其他国家类比）。此类方法一般运用在国家性和经济发达地区的电力需求预测当中，一般地级市或县城不推荐使用直观预测法。(1) 专家会议法组织专家现场讨论，通过专家意见的相互交流得到可

11、行的预测结果。这种方法的优点是：不同意见可以相互交锋，通过讨论与辩论取长补短，有利于快速得出结论；缺点是：预测结果可能受权威和上级人士的左右。(2) Delphi法背靠背的专家预测方法，由预测者通过信函形式请各领域专家对电力需求进行预测。信函调查一般经过2论以上，且均采用匿名方式。Delphi方法专家数在10-30人之间比较合适，挑选专家时需要注意不同专家的搭配。这个方法的优点是：专家意见不受技术外因素干扰；缺点是：所需要的时间长，并且专家意见没有经过交锋，具有较大的分散性。(3) 主观概率法由预测者或专家对预测问题进行主观估计，然后运用主观概率加以评定。主观概率法实际应用时，常采用三点估算法

12、公式进行计算和预测。(4) 类比法类比法是根据一些国家或地区某一时期用电量、用电水平和用电增长速度来预测本国或规划区达到相同经济发展水平时的用电量、用电水平的方法，分为国际比较法和国内比较法两种。类比的参考指标包括：社会总产值、工农业总产值、国民收入、国民生产总值和国内生产总值以及上述指标的人均数值和年增长率。运用此方法时要对本国或规划区预测期经济发展期望达到的各种经济指标和经济发展速度进行分析研究，且要注意指标的口径问题，口径不一则无可比性。1.5.2 介于直观和模型之间的预测法这类方法主要包括：指标换算法、产值单耗（产品单耗）法、弹性系数法、增长率法、负荷密度法、同时率法、最大负荷利用小时

13、数法等。(1) 弹性系数法弹性系数法是利用电力发展与国民经济发展的相关关系来预测电力需求量的一种预测方法。电力弹性系数kt是指年用电量（或年最大负荷）的年平均增长率kzch（%）与（%）国民经济年平均增长率kgzch（%）的比值，即kt=国民经济年平均增长率可以用工业年平均增长率、工农业生产总值年平均增长率、国民生产总值年平均增长率和国内生产总值年平均增长率来表示，目前一般用国内生产总值（GDP）年平均增长率来表示。电力弹性系数是一个宏观指标，可用作远期规划粗线条的负荷预测。采用这个方法首先要掌握今后国内生产总值的年平均增长速度，然后根据过去各阶段的电力弹性系数值，分析其变化趋势，选用适当的电

14、力弹性系数（一般大于1）。由于电力弹性系数与各省、各地区的国民经济结构及发展有关，各省及地区需对本省、规划区的电力弹性系数资料进行统计分析，找出适合于本省、规划区的电力弹性系数发展趋势。在确定电力弹性系数时可参照发达国家工业化阶段弹性系数一些特点：(1) 电力弹性系数大于1，甚至有些年份超过2，大体平均为1.2-2.0；(2) 一般呈先升后降或者逐步下降的趋势；(3) 随着经济发展和科学技术的进步，在积累了一定的物质基础后，将由粗放型经济向集约型经济转变，电力电力弹性系数将逐步低于1；(4) 后进入工业化阶段的国家，同阶段的电力弹性系数相对较低。有了弹性系数及国内生产总值的年平均增长率，就可以

15、计算规划年份所需用的电量，即 Am=A0(lktkgzch)n式中 Am 预测期末的需用电量（或年最大负荷）； A0 预测期初的需用电量（或年最大负荷）； kt 电力弹性系数； kgzch国内生产总值的年平均增长率； n 计算期的年数。电力弹性系数也分为电力生产弹性系数和电力消费弹性系数，前者与装机容量或发电量的增长速度有关，后者与用电量的增长速度有关。电力弹性系数，一般是指以电量为基础来计算的，即用发电量或用电量的发展速度（增长率）除以国民经济增长速度得出的。国民经济增长速度过去常采用工农业总产值或国民收入的增长速度来计算，后为了与国际接轨，采用国民生产总值的增长速度来计算，近年来又采用国民

16、生产总值的增长速度来计算。由于电力不能储备，因此不仅要满足电量的要求，还要满足容量的要求，所以应当有以发供电设备容量为基础计算的电力弹性系数。在不缺电的情况下，这两个弹性系数应当是一致的，但是在缺电特别是严重缺电和的条件下，这两个弹性系数是不一致的。在缺电的条件下，计算以容量为基础的电力弹性系数比计算以电量为基础的电力弹性系数更为重要。另一方面，以容量为基础的电力弹性系数所要考虑的因素也要比以电量计算考虑得多一些，一是要考虑还欠账，以保证电力系统有足够的备用容量；二是要考虑降低过高的发供电设备利用小时数；三是要考虑国民经济计划超额和提前完成的因素。因此，在缺电的条件下，以容量计算的电力弹性系数

17、要大于以电量计算的电力弹性系数。根据现代经济学原理分析，不同地区在不同的经济发展阶段。其电力弹性系数有不同的数值。电力弹性系数的变化不仅与电力工业的发展水平直接有关，还与科学技术水平、经济结构、资源状况、产品结构、装备和管理水平以及人民生活水平等因素有关。从“一五”到“十五”期间，我国有6个五年计划期电力弹性系数大于1，大部分集中在前期；有3个五年计划期弹性系数小于1，多集中在近期，这似乎反映了用电增长速度最终将趋向于低于经济的增长速度这样一种发展态势（见下表）我国各个五年计划经济增长与用电增长的关系计划期年份GDP增速（%）用电量增速（%）电力弹性系数三年恢复期1950-195221.116

18、.90.90“一五”计划期1953-19579.219.92.15“二五”计划期1958-1962-2.018.5三年调整期1963-196515.113.50.90“三五”计划期1966-19706.911.61.67“四五”计划期1971-19755.910.11.71“五五”计划期1976-19806.59.81.50“六五”计划期1981-198510.76.50.61“七五”计划期1986-19907.98.61.10“八五”计划期1991-199512.310.00.84“九五”计划期1996-20008.66.40.77“十五”计划期2001-20059.612.91.35电力弹

19、性系数的数值大小及其变化隐含了许多相对数量关系，对应了许多不同的电力及经济发展状况。相同的电力弹性系数，有可能对应了完全不同的电力及经济发展状况。因此，分析电力弹性系数，重点应分析电力及经济增长速度的内在相关性，通过电力弹性系数本身的数值变化来分析经济发展中的优势及隐形问题，通过宏观调控、政策引导，达到经济可持续发展的目标。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，是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。在市场经济条件下，电力弹性系数已经变得捉摸不定，并且随着科学技术的迅猛发展，“节能降耗”政策、节电技术和电力需求侧管理、新经济(如和识经济、信息经济)的不断产生和发展，以电能替

20、代其他非电能源的范围不断扩大，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，使弹性系数难以捉摸，使用弹性系数法预测电力需求难以得到满足的效果，应逐步淡化。该方法的优点是方法简单、易于计算，缺点是需做大量细致的调研工作需要经济发展预测必须准确，人为主观影响过大；故该方法一般用于电力需求预测结果的校核。(2) 单耗法单耗法是根据生产单位产品或单位产品产值所需耗用的电量和计划期相应的产量或产值来预测未来用电量的方法，一般分为产值单耗法和产品单耗法。AhQiUi式中 Ah某行业预测期的需电量；Ui各种产品（产值）用电单耗；Qi各种产品产量（或产值）。当分别算出各行业的需用电量之后，把

21、它们相加，就可以得到全部行业的需用电量。这个方法适用于工业比重大的系统。对于中近期负荷预测（中期负荷预测的前5年），此时，用户已有生产或建设计划，根据我国的多年经验，用单耗法是有效的。单耗法可根据第一、第二、第三产业单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量(以下简称“单耗”) 进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划第一、第二、第三产业的综合单耗，然后根据国民经济和社会发展规划指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。对于一些经济基础数据和各产业产值预测

22、值比较准确的地区采用这种方法还是比较准确的。产值单耗的变化趋势可以反映电力弹性系数的变化，当产值单耗呈上升趋势，电力弹性系数则大于1，反之则小于1，它综合放映了经济结构调整、电气化程度、工业化进程的一些特点。单耗法的优点是方法简单，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。(3) 负荷密度法负荷密度法是根据供电范围内不同功能分区占地面积及相应的用电负荷密度，预测计划期用电负荷的方法。用电负荷密度为用电负荷除以占地面积，单位是kW/km2或MW/km2。负荷密度法的基本可分为以下几个步骤：(1) 对需要进行负荷预测的区域按照一定的规

23、则细分成一个个小区，如按功能划分。(2) 向政府有关部门和开发单位收集各预测小区的规划方案。(3) 根据各小区的规划方案，对各小区进行电力负荷以及负荷特性进行预测。(4) 将各小区的负荷特性曲线进行啮合和采取同时率等方法，得出某一地区的电力负荷预测值。方法的关键是单位建筑面积负荷取值，其指标是根据不同性质建筑的用电负荷特点进行分类取值，该指标为规划区内同一类建筑用电归算至10kV电源侧的用电指标，而非某一建筑单体的单位建筑面积负荷指标。在计算总计算负荷时，应首先计算各地块内各类建筑用电负荷，该负荷值需考虑各类型建筑用电的需用系数，然后将各地块负荷相加，并考虑总同时系数，总同时系数取值宜为0.7

24、0.9。在负荷指标选取时，应根据建筑类别、规模、功能和等级等因素综合考虑，在特殊情况下，如超高层建筑、大型高科技工业厂房、研发设施和大型空调仓储建筑等，以及上述指标中未包括的建筑类型，应根据具体项目情况确定具体指标。单位建筑面积负荷指标的选取，既要考虑当前的经济发展水平，又要适应远期负荷增长的用电需要。在采用单位建筑面积用电负荷指标时，应明确所用指标值的含义，并应考虑各级同时系数。该方法是最近20年来新发展起来的预测方法，它不仅能够预测未来负荷量的变化规律，而且对未来的负荷地理分布情况也作出了相应的预测，对于指导远景电网网架规划和变电站布点有很大意义。该方法适用于城市的远景负荷预测，对于一些基

25、础负荷很小的规划新区或工业园的近期负荷预测也可以使用该方法。(4) 人均电量法人均电量法是根据规划区域历史的人均用电量结合预测期的人口规模来预测全社会用电量的一种方法。人口有户籍人口和常驻人口，计算时应按常驻人口较合理。人均电量是考察一个国家、一个城市经济发达程度的一个重要参数。按城市电力规划规范，规划人均综合用电量指标如下表。城市规划人均综合用电量表指标分级城市用电水平分类人均综合用电量（kWh/人a）现 状规 划I用电水平较高城市3500250180006001II用电水平中上城市2500150160004001III用电水平中等城市150070140002501IV用电水平较低城市700

26、25025001000全国19902001年间的人均用电量统计表如下表所示，人均用电量平均增长率为7.2%。全国19902001年人均用电量统计表 单位：kWh年 份人均用电量增长率1990543.301991584.907.66%1992643.7010.05%1993706.609.77%1994774.109.55%1995831.407.40%1996881.906.07%1997917.404.03%1998927.601.11%1999979.405.58%20001081.1010.38%20011162.707.55%平均增长率7.20%由于常驻人口预测的不确定性比较大，所以该

27、方法有很大的不确定性，一般用于预测结果的校验。(5) 最大负荷利用小时数法年最大负荷利用小时数：是一个假想时间，在此时间内，电力负荷按年最大负荷持续运行所消耗的电能，恰好等于该电力负荷全年的电能。年最大负荷=年需电量/年最大负荷利用小时数该方法是利用上述公式来反推最大负荷或者最大电量，方法的关键是确定规划期内规划区的最大负荷利用小时数的变化趋势。这就要求预测者要深入分析规划区历史最大负荷利用小时数的变化规划和未来规划区的产业结构调整政策和产业发展方向。年最大负荷利用小时数的取值，一是根据历史资料由专家分析判断确定，另一种是以历史统计数据进行回归分析，找出负荷结构与年最大负荷利用小时数的关系，再

28、由预测的负荷结构计算出年最大负荷利用小时数。(6) 增长率法增长率法分为平均增长率法和大用户加自然增长法。平均增长率法是根据历史电量负荷的增长速度和变化规律结合规划期的政策调整，确定未来电量负荷的增长速度的方法。大用户加自然增长法是把一些用电量（负荷）比较大的用户单独拿出来做增长预测，其他的部分用自然增长法预测的一种方法。平均增长率法要充分考虑规划期地区三产结构比例的变化会使负荷结构产生什么样的变化，负荷结构的变化又会对电量负荷产生什么样的影响。该方法的优点是方法简单、易于计算，适用于一些电力需求增长比较平稳的地区，即规划期负荷电量不会出现太大的增长。大用户加自然增长法是对规划年度的大用户(含

29、新增大用户)的需负荷电量逐个进行调查核实，得出各个大用户需负荷电量之和，再加上其他一般用户考虑自然增长率后的需负荷电量，以及用电线损、净输出区外的负荷电量，即为规划区的全部需负荷电量。这种方法比较适合县级供电企业和规划新区的电力需求预测，因为一般县级供电企业和规划新区供电量较少，一个大用户用电量的增减将会对该县的供电量有极大的影响，这种影响是用其他预测方法难以正确反映的。1.5.3 数学模型预测法数学模型预测法主要包括：回归分析模型法，时间序列模型法，计量模型法，智能模型法，其他模型法和组合模型法等六大类方法。回归分析模型法又称为相关分析模型法，主要包括各类线性回归模型法，非线性回归模型法和多

30、元回归模型法。时间序列模型法主要包括移动平均模型法，指数平滑模型法，季节性时间序列模型，灰色模型法等。计量模型主要包括投入产出模型法和计量经济学模型法。智能模型法主要包括神经网络模型，遗传算法，模糊算法。其他模型法主要包括系统动力学模型法，小波分析法，地区分解法，部门分析法等。组合模型法主要是加权平均法等。数学模型预测的方法很多下面简要介绍几种常用的方法。1、 回归分析模型法回归分析法是利用数理统计原理，对大量的统计数据进行数学处理，并确定用电量或用电负荷与某些自变量例如人口、国民经济产值等之间的相关关系，建立一个相关性较好的数学模式即回归方程，并加以外推，用来预测今后的用电量。回归分析包括一

31、元线性、多元线性和非线性回归法。一元线性回归方程以y=abx表示，其中x为自变量，x为因变量；a，b为回归系数。多元线性回归方程为y=a0a1x1十a2x2十anxn。非线性回归方程因变量与自变量不是线性关系，如 y=aebx等，但许多经过变换后仍可转换为线性回归方程。根据历史数据，选择最接近的曲线函数，然后用最小二乘法使其间的偏差之平方和为最小，求解出回归系数，并建立回归方程。回归方程求得以后，把待求的未来点代入方程，就可以得到预测值。此外还可测出置信区间。从理论上讲，任何回归方程的适用范围一般只限于原来观测数据的变化范围内，不允许外推，然而实际上总是将回归方程在适当范围内外推。应用回归分析

32、方法必须预先人为给定回归线类型，若给定的不合适将直接影响预测精度。同时对不同的系统由于负荷特点不尽相同，也很难建立起具有通用性的负荷预测模型。根据实际计算的结果，选定的模型为以下六种：直线、抛物线、指数曲线、反指数曲线、一型双曲线、几何曲线。在计算处理中，程序将逐个利用上述的几种模型进行最小二乘拟合，直到找到一个剩余均方和 最小的模型。根据实际计算的情况，模型并非越多越好。有的模型虽对历史数据拟合得很好，但并不适宜用作预测，如高次多项式。用回归法预测负荷时，若取用过去若干年的历史资料正处于发展上涨快的时期，则预测未来越来越快，反之，若取用下降时，则预测未来越来越慢。2、 时间序列模型法时间序列

33、模型法是根据历史时间序列的规律进行外推，适合进行近期预测，如果加于人工干预，采用递推式预测，也可以进行中远期预测。时间序列分析法是一种依据负荷过去的统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以推断未来负荷数值的方法。按照处理方法不同，时间序列法分为确定时间序列分析法和随机时间序列分析法。常用的确定时间序列分析法有指数平滑法和Census-H分解法。常用的随机时间序列分析法有Box-Jenkins法、状态空间法、Markov法等。时间序列法虽然在解决影响负荷因素错综复杂方面较之前的方法有所进步，但它的缺点是该预测方法有个基本假定，即负荷过去的变化规律会持续到将来，所以当研究对象在所选时间序

34、列内有特殊变化段，无适应性规律可言时该预测方法不成立。如我国电力工业发展历程中的“十五”时期不同于以往发展规律，无延续性可言，所以其规律纳入历史数据用时间序列分析法对未来形势变化进行预测将出现难以预料的结果。由于其简单便宜，得到了广泛的应用，单存在误差较大的缺点。灰色模型法所谓灰色系统是指信息部分明确、部分不明确的系统。灰色系统理论就是利用了部分明确的信息，通过形成必要的有限序列和微分方程，寻求各参数间的规律，从而推出不明确信息发展趋势的分析方法。灰色系统理论自上个世纪80年代由我国学者邓聚龙教授提出后，己经在各个方面得到广泛的应用。用于预测时首先把负荷数据当作灰数，通过数据生成（累加、累减、

35、均值和级比生成）得到新的数据列，从而减少数据的随机性，用此数据建立灰色模型进行预测，最后将预测值还原得到最终的负荷预测值。应用灰色理论进行负荷预测，具有样本少、计算简单、精度高和实用性好的优点。缺点是当数据离散程度较大时，由于数据灰度较大预测精度会较差，所以应用于电力系统中长期负荷预测中，仅仅是最近的几个数据精度较高，其它较远的数据只反映趋势值和规划值。灰色系统是指部分信息已知，部分信息未知的系统。在灰色模型中，最具一般意义的模型是由 个变量的 阶微分方程描述的模型，称为 模型，作为一种特例的 模型可用下式表示：式中， 表示原始数据经累加后生成的新数列； 称为模型的发展参数，反映 及原始数列

36、的发展趋势； 称为模型的协调系数，反映数据间的变化关系。解上述微分方程，可以求得的预测模型为:以时间为序列的原始数据列是一个随机过程，有时未必平稳，所以要用数据累加，得到新的数据序列。经过处理后的新序列，其随机性被弱化了。该方法首先建立白化形式的微分方程，根据历史统计数据用最小二乘原理解得参数后，得到预测模型，按此模型就可进行预测。3、 智能模型法智能模型预测方法不需要事先知道过程模型的结构和参数的相关先验知识，也不必通过复杂的系统辨识来建立过程的数学模型，较适合应用于存在非线性、多变量、时变、不确定性的电力负荷预测。智能模型预测方法主要包括人工神经网络法、模糊预测法、遗传算法等。人工神经网络

37、法人工神经网络是源于人脑神经系统的一种模型，具有模拟人的部分形象思维能力，它是由大量的人工神经元密集连接而成的网络。人工神经网络法是一种不依赖于模型的方法，它比较适合那些具有不确定性或高度非线性的对象，具有较强的适应和学习功能。用于负荷预测时，人工神经网络法利用神经网络可以任意逼进非线性系统的特性，对历史的负荷曲线进行拟合。负荷预测中常用的模型有Kohonen模型、BP模型、改进的BP模型、RBF神经网络等。人工神经网络具有大规模分布式并行处理、非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性，其在电力领域的应用虽然解决了负荷预测中传统方法未能解决的问题，但有时应用现有神经网络模型进行实际负荷预测时

38、，预测精度还是难以达到要求，尤其是在中长期负荷预测的应用中。因为神经网络模型的输入、输出原始数据必须以精确为前提，而实际预测时，因统计存在着误差（尤其是年度统计数据需经过多次修改才尽可能接近实际值），使得数据同实际值有一定的误差，由此神经网络所拟合的输入、输出关系必然同实际有一定差别，导致预测不准。且针对不同地区的特点，对输入输出关系的选择和样本集的构成进行较大的调整，这就增加了推广的难度。模糊预测法模糊算法用模糊理论去研究和处理具有“模糊”特性的对象时，其效果将显而易见。模糊理论最早由美国教授查德(L.A.Zandeh)首先提出，国内外学者对模糊数学在电力系统中的应用研究较多，如用于网架规划

39、、电厂选址、运行最优化、负荷预测等等。用于电力系统负荷预测的模糊方法有模糊分行业用电模型、模糊线性回归、模糊指数平滑、模糊聚类、模糊时间序列模型等，这些模糊负荷预测模型是在原有模型的基础上结合模糊理论形成新的预测模型，能够很好的处理带有模糊性的变量，解决了在负荷预测中存在大量的模糊信息的难题，提高了电力系统中长期负荷预测的精度。但是同样由于模糊算法要求提供大量的历史数据，且由于我国统计工作的不完善造成使用上的困难及精度的不精确性。模糊预测方法不是依据历史数据的分析，而是考虑电力负荷与多因素的相关，将负荷与对应环境作为一个数据整体进行加工，得出负荷变化模式及对应环境因素特征。从而将待测年环境因素

40、与各历史环境特征进行比较，得出所求的负荷增长率。1）模糊聚类法 此方法采用电力负荷增长率作为被测量，调研后采取国内生产总值（GDP）、人口、农业总产值、工业总产值、人均国民收入、人均电力等因素的增长率作为影响电力负荷增长的环境因素，构成一个总体环境。通过对历史环境与历史电力负荷总体的分类和及分类特征、环境特征的建立，进一步由未来待测年份的环境因素对各历史类的环境特征的识别，来选出与之最为接近的那类环境，得出所求电力负荷增长率。2）模糊线性回归法该方法认为观察值和估计值之间的偏差是由系统的模糊性引起的。回归系数是模糊数预测的结果是带有一定模糊幅度的模糊数。3）模糊指数平滑法是指在指数平滑模型的基

41、础上，将平滑系数模糊化，用指数平滑进行预测。这种方法具有算法简单、计算速度快、预测精度高、预测误差小，尤其在原始数据存在不确定性和模糊性时，更具有优越性。4）模糊相似优先比法该方法是用相似优先比来判断哪种环境因素发展特征与电力负荷的发展特征最为相似，选出优势因素后，通过待测年某因素与历史年相同因素的贴近度选出与待测年贴近度最大的历史年，并认为这样选中的历史年电力负荷特征与待测年的电力负荷特征相同，从而得出预测负荷值与模糊聚类方法相比，该方法把影响电力负荷的多种因素“简化”为一种主要因素，适用于某种特殊功能占主导地位的供电区域。5）模糊最大贴近度法该方法的核心在于选定某种影响因素(如经济增长速度

42、等)，通过比较所研究地区与各参考地区该因素接近的程度，选中与其最为贴近的参考地区，认为该地区相应的电力负荷发展规律与所研究地区对应的电力负荷发展规律相同。该方法与前两种模糊方法相比，不需要待测地区的历史数据，也不必通过识别历史负荷数据的发展模式来进行预测所以不必进行历史数据修正就可以直接完成预测工作同时，数据的收集和整理也远比前两者方便。4、 组合模型法由于各预测方法的特点不同以及电力负荷的复杂性，各方法的预测结果往往“时好时坏”，所以可以通过组合预测来提高预测精度。组合预测综合利用了各种预测方法的预测结果，用适当的权系数加权平均进行预测。这种方法的关键在于求出各种预测方法的权系数。电力系统负

43、荷预测领域的综合预测一般有两种含义：一是指将几种预测模型各自的预测结果通过选取适当的权重进行加权平均得到最终预测结果的一种预测方法，该类方法的实质是各预测模型权重的优化确定；另一种含义则是指在几种预测模型中进行比较，按某种准则选择（拟合优度最佳或标准离差最小）其中某个预测模型作为最优模型进行预测。目前常用的综合预测模型有：等权平均模型、方差-协方差综合预测模型等，它们的主要区别在于确定权重采用的方法不同。起初这些综合预测模型都是采用了固定不变的权重，但是随着时间的推移各单一预测模型受不同因素影响的程度也将发生变化，从而影响该综合预测模型的可信度。在此基础上进而发展了权重可变（即动态变化）的电力

44、系统负荷综合优化预测模型，以更好的反映电力负荷变化的规律。虽然综合预测模型算法的选取相较于所取的单一模型的精度有再次改进，但是预测模型的可信度高低关键在于各单一模型权重的选取。其中，固定不变的权值由于各模型受不同因素的影响而发生变化，对事实的反映程度有所受损，而针对固定不变权值的这一缺点而发展的可变权值理论中由于可变权值会出现负值导致该方法可行性的认可程度。分析比较上述的几种智能预测方法，较经典预测方法和传统预测方法在预测精度上都有所改进。但是智能预测模型在应用中由于参数选取的不确定性影响了它的预测精度，如人工神经网络模型中的学习率（）和惯性因子（）、模糊算法模型中的模糊隶属度（a）和综合模型

45、中的权重因子。另一方面，虽然智能预测方法针对提高历史数据的拟合精度方面进行了很多改进，但是随着社会经济（尤其在市场经济的影响下）的快速发展，统计方法对于不确定因素考虑不够的缺陷日益显著，其中历史负荷数据的真实性就有待修正；同时，由于中长期电力负荷具有非线性和时变性，要通过清晰的数学方程来表达输入（历史年负荷值、负荷影响因素值）与输出（规划年负荷值）之间的关系存在着种种困难，所以至今没有一个很合适的方法及模型能准确地对中长期负荷进行有效预测。综上所述，电力负荷预测的实质就是利用以往的数据资料找出负荷变化的规律，从而对未来负荷的变化及状态做出预测。进行电力负荷预测时，如果仅以某种简单的函数关系去反

46、映电力负荷与其影响因素（如气象、环境、经济等）之间的关系，会使得到的预测结果与实际偏离较远，而如果建立复杂模型，又由于各自模型本身因含有不定因素而导致其存在大小不同的误差，另外由于对电力负荷的影响因素（如国民经济增长率、宏观经济形势、产业结构和能源结构等）又是非可测的，所以对于电力中长期负荷预测来说，无论预测模型的精度如何改进，一旦上述任何一个非可测因素的实质性改变都将导致电力中长期负荷预测出现较大失误。用前述几种方法预测负荷（电量）的结果不应只看作是一个固定的数，而应看作范围。在规划设计中一般考虑高、低及一般可能出现的负荷水平。对近期负荷预测水平，常用近期电源的可能发展速度来检验实现的可能性

47、，即从供电的可能性来预测所需的负荷水平。同样对中长期负荷预测水平，也可根据能源的可能发展速度来检验。第2章 负荷特性分析电力负荷特性分析的研究一直是电力市场的一个重要的课题。近几年来电力市场需求发生了极大的变化，从原来的计划经济下的供不应求到市场经济下供需总体趋缓，再到目前新一轮经济启动下又趋紧张，电力负荷特性已经发生了很大的变化。电网的最高负荷持续增长，峰谷差进一步加大，电网的负荷率和最大利用小时数都在发生变化，给电网安全、经济运行带来了困难。做好电力负荷特性分析将为开拓电力市场、调整电源结构、跨区联网实现资源优化等提供决策依据。122.1 负荷特性指标定义1、年负荷特性指标（1）年最大负荷

48、：全年各小时整点用电（以下指标解释都针对用电负荷）负荷中的最大值。（2）季不均衡系数：又称季负荷率，全年各月最大负荷之和的平均值与年最大负荷的比值。（3）年最大峰谷差：全年各日峰谷差的最大值。（4）年最大峰谷差率：全年各日峰谷差率的最大值。（5）年最大负荷利用小时数：年统调用电量(统调发受电量、统调发购电量)与年统调最大负荷的比值。（6）年负荷曲线：按全年逐月最大负荷绘制的曲线。（7）年持续负荷曲线：将全年8760小时的负荷数据按照从大到小的顺序绘制的一条曲线。（8）80Pmax：为年最大负荷乘以 80得出的负荷数据，其中的 Pmax 代表年最大负荷。97%、95%及 90Pmax 为年最大负

49、荷分别乘以97%、95%及90得出的负荷数据。2、月负荷特性指标（1）月最大负荷：每日最大负荷中的最大值，也就是每月各点负荷的最大值。（2）月平均日负荷：每月各日平均负荷的平均值。（3）月最大日峰谷差：每月各日峰谷差的最大值。（4）月平均日负荷率：每月各日负荷率的平均值。（5）月最小日负荷率：每月各日最小负荷率的最小值。（6）月最大日峰谷差率：每月各日峰谷差率的最大值。（7）月负荷率：每月平均日电量和最大日电量的比值。3、日负荷特性指标（1）日最大负荷：每日24个整点负荷中的最大值。（2）日平均负荷：日电量除以 24。（如果没有日电量数据，可以采用24个整点负荷的平均值近似代表）（3）日负荷率

50、：又称日平均负荷率，日平均负荷与日最大负荷的比值。（4）日最小负荷率：日最小负荷与日最大负荷的比值。（5）日峰谷差：日最大负荷与日最小负荷之差。（6）日峰谷差率：日峰谷差与日最大负荷的百分比值。（7）日负荷曲线：按时间顺序以小时整点负荷绘制的负荷曲线。4、地区间对比指标（1）同时率：电网（年、月）最大负荷同各构成电网（年、月）最大负荷之和的比值。2.2 年最大负荷和典型日的选取1、年最大负荷的选取简要概况：目前，我国描述年最大负荷指标一般采用年最大负荷瞬间值或整点值，但不少专家认为，用它代表电网的负荷水平并不十分客观，据此安排电源规划裕度较大，往往不经济，因为没有必要为满足短时的最大负荷值而提

51、高装机水平，使得容量不能充分利用，发电利用小时数降低。除年最大负荷瞬间值或整点值外，描述年最大负荷的指标还有最大数日最大负荷的平均。为了简化计算、析，也为了各公司统一，在本次课题研究中，要求必须使用整点负荷值。2、典型日的选取目前典型日的选取没有统一的规定，使得典型日负荷特性指标不便进行横向比较。经常采用的主要由以下三种方法：第一种：选取日负荷率与月平均日负荷率最接近、且负荷曲线无异常畸变的日负荷曲线作为该月的典型日负荷曲线。第二种：选取每月某一固定工作日，取每月第三周的第三个工作日作为典型日。第三种：选取最大负荷日作为典型日。一般情况下不建议使用第三种选择最大负荷日作为典型日的方法。 关于第

52、一种选取方法，介绍如下：夏季和冬季典型日的具体确定可结合当地的气候条件来确定，建议固定为迎峰度夏的69月和迎峰度冬的12月。“典型日”的确定方法介绍如下（以冬季12月为例）：1）先汇总出12月当月各工作日的平均日负荷曲线h=0,1,2,323其中: L(h)为 12 月各个工作日的负荷曲线的平均，即平均日负荷曲线；L(h)为各工作日的负荷曲线；h为每日的24点；N为当年12月当月内工作日的天数。2）再从 12 月的所有工作日负荷曲线 L(d,h)中找出与上述平均日负荷曲线L(h)最“相似”（接近）的某一日负荷曲线L(d*,h)作为冬季的典型日负荷曲线。这里的“相似”（接近）的定义是如下的距离（

53、偏差）最小： 也就是每天的负荷曲线都减去平均日负荷曲线L(h)，得到的24点差值的平方和最小的日期可以作为典型日。迎峰度夏期间典型日选择方法，是将69月的所有工作日放在一起，参照上述迎峰度冬期间选择典型日的方式进行选择。2.3 负荷特性分析的主要内容年度负荷特性分析此项内容要分析各月最大负荷及年最大负荷、季不均衡系数及年负荷曲线逐年变化情况及特点（必须包含年负荷曲线图）。分析各年的年持续负荷曲线（为了便于分析对比，可以只绘出80Pmax以上尖峰负荷部分），并计算97%、95%及90Pmax以上尖峰负荷的持续小时数。分析对比最大负荷的增长与统调发受电量的增长速度的对比关系，以及年最大负荷利用小时

54、数的变化情况。月负荷特性分析月负荷特性要求分析以下各指标年度内各月之间的差异，以及逐年的变化趋势，并简单说明原因。包括：全年 12 个月的各月平均日负荷率、各月最大日峰谷差及峰谷差率、各月月负荷率等。典型日特性分析典型日负荷特性分析根据推荐的方法选择夏、冬典型日负荷曲线，分析夏、冬典型日负荷曲线变化特点，包括负荷曲线形状、日最大负荷、日峰谷差、日平均负荷率、日最小负荷率、日峰谷差率。分析逐年夏、冬典型日负荷曲线中早、中、晚高峰（各地不同，有些只有一个或两个高峰，则相应分析这些高峰区间）及低谷时间段的变化及相互关系的变化情况；分析逐年夏、冬典型日负荷曲线之间的差异，并说明理由。典型行业负荷特性研

55、究根据规划区用电特点，选取几个典型行业，对其历年年夏季、冬季典型日的负荷、负荷特性（根据负控数据，选出用电比重大的多个企业曲线进行叠加）进行分析，主要有曲线形状、日最大负荷、日平均负荷率、日最小负荷率、日峰谷差率，分析这些行业的电力负荷及负荷特性存在的特点，并且分析影响因素（例如峰谷电价影响等）。降温负荷、采暖负荷分析此项内容要求分析由于降温负荷、采暖负荷等季节性负荷对电网的负荷及负荷特性影响很大，对各地区的迎峰度夏及迎峰度冬工作影响很大，要求对2000 年以来迎峰度夏、迎峰度冬期间降温负荷、采暖负荷情况及其变化趋势、特点等进行分析研究。城市及城区人均负荷和负荷密度的特点及变化趋势2000年以来本市全部行政区域以及城区的人均用电负荷、负荷密度及其分布特点的总结和分析。同时，要明确说明本节分析中所指的城区范围包括了本城市中的哪些地区。影响负荷特性变化的因素分析经济结构调整的影响分析分析规划区“十五”以来经济增长及产业结构变化情况。经济增长是电力需求增长的第一驱动力，经济增长速度和经济结构直接影响电力需求增长速度。分析“十五”以来电网负荷特性指标与经济结构变化之间的关系。工业结构调整的影响分析 分析规划区“十五”以来工业结构变化情况、重点工业发展情况，以及与电网负荷特性之间的关系。居民收入水