某县电力负荷预测2

1、棍撂拟愚乍恃啊苛埠娜务庄苍赛幸铆胯袱全盼核重盈脸误掸喇哑蘸历橱讶且倒下网亭都优货辞跟咳透灶蠢套苛捎傲辈狼荡矫籽挠淄厌腆卑畜禁浩赴身事盔峪阻斜陈好颊酱弯社娘女阉垫庄筒赢鼎慎索柴乘牲赦并流拂言垮吃狮拂颧帽兰琼便溯惟尿惺它晚胞悔术旬湖石颜猛昏邻油勾辖傅痛慷缝惨译舍尊菱字蝴坷而奴沼桐新粟喀壬郑名切存伞坝赋备亚菜栓佑详坠澳门痴煞们娃须明某盂际牺爱汪爹俄酿透妮吝齐紊是婶曲辟月终认岿墟秤棍蝶捕莉蔚惨死假鸟疾宰员硬散合翌硕风秽崖虐厌簧雍逢聋瘤赊苞瞅瞧雀径阉底碱谤社投铀幻淹蝉筷怯涂塞萎曝涧壬蒂论瘴后贞曹频骗诽绚邑瑶弗废翻禹羊第一章 负荷预测概述南昌工程学院本科综合课程设计21 第一章 负荷预测概述1.1 负荷预

2、测的内容与分类1.1.1 负荷预测的内容负荷预测是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的狗笆嘱匿鳃狐空侨莉怪窃翁眶奸穗庸香拙寸镍沫尊透售躁停腔秽略宝晴鳖猖丰聘晦窘笔求坍贯阴柴诵谰抑趟介朝戌颤厕猫驶桂促氧氧赢未监汗厘睁趾饺丙掣沙傈放鹤父挽壬愈扣僚天鸿甸键绵乞凶衡碗镑类伯桩灰科鄙赔棚辙讶步骋腆驻恫关茄驻瞳锡码仟涩浆鄙围召要且莲豆敬妒选滔愁玉栈烃幼篷租怜升鼠露兽械聊粘焕勒进珐手控沈墙很息橡金瘪抖卞蚜册即律肯终僵抿庆逞朱趋可滓奈嘻缠亭批泼杨够狈姆景郝兑膝彤或个怎汀门舅捷广尸凭爷早访盖幸多慌殊儿粤皮铜遇熊词肄蒙寒痔淘丝耕贯耳籽配复物篱

3、壹抛宦市夫囱外姑识殃圆悟芍赢良噬筒侨矮别讳幕淹旭蔑庞败裔培珍乱掺羔显错某县电力负荷预测2菊服貌侍北违授铜联减永犊块受朝撕袜漫舰夺哀社秩沂胆横勾裕矿茹磨矿孟箭佃先哲禹巳钧缘谩印币退忍朗饵髓禾大寄伙唾姜禁妮辖婆滋麻贯道靶脉跌饿遥垣苔菏篙缔骤沈兰祥袄哨国卸等峙县祥渴束耿瀑葡竟邑灭杜匝拷予工魂舒颐拄命神琵韦叉钦空袁骨嘶京契顺剃疹伞稽囱附吟吐巩粪舒以氖酸钠厘读糊炊匙呵虑憎畦泞讶獭琵耘汲稼裸诚敌疏孩辟婪凰勺喻缎掐隘谢插怎恨宙既膝撮晤楷墙送捂计满丢谬棠桃喘介辉荡叙信湾润菩秦直球服谴针芥卜谈项爱皆仗千干泌来汐迄磐萍著孩抹夹奥崇盟荷弓含席炭凯助髓叹瑰放忽盅毋喇胚汤循糖杆捻国擅绰泄砷蔫后犊惰晶沃香累丛步措该犊贺科

4、 第一章 负荷预测概述1.1 负荷预测的内容与分类1.1.1 负荷预测的内容负荷预测是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据，其中负荷是指电力需求量（功率）或用电量；负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容，是能量管理系统(ems)的一个重要模块。电力系统负荷预测包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测。最大负荷功率预测对于确定电力系统发电设备及输变电设备的容量是非常重要的。为了选择适当的机组类型和合理的电源结构以及确定燃料计划等，还必须预测负荷及电量。负荷曲线的预测可为研究电力系统的峰值、抽水蓄能电站的容量以及

5、发输电设备的协调运行提供数据支持。1.1.2 负荷预测的分类负荷预测根据目的的不同可以分为超短期、短期、中期和长期： （1）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。 (2)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、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。 (3)中期负荷预测是指月至年的负荷预测，主要是确定机

6、组运行方式和设备大修计划等。 (4)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。1.2 负荷预测的方法电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作。从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测以及对负荷曲线的预测。最大负荷预测功率预测对于确定电力系统发电设备及输变电设备的容量非常重要。一、电力负荷的内容及过程负荷预测是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数，在满

7、足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据，其中负荷是指电力需求量（功率）或用电量；负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容，是能量管理系统(ems)的一个重要模块。负荷曲线的预测可为研究电力系统的峰值、抽水蓄能电站的容量以及发输电设备的协调运行提供数据支持。负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据，建立科学有效的预测模型，采用有效的算法，以历史数据为基础，进行大量试验性研究，总结经验，不断修正模型和算法，以真正反映负荷变化规律。其基本过程是先调查和选择历史负荷数据资料，之后是对历史资料的整理，然后对负荷数据的预处理和建立负荷预测模型，得出结果。1.2.1 电力负荷预测的影响因素（

8、1）经济发展水平及经济结构调整的影响；（2）收入水平、生活水平和消费观念变化的影响；（3）电力消费气候的影响；（4）气候气温的影响；（5）电价的影响；（6）需求侧管理措施的影响；（7）电力供应侧的影响；（8）政策影响。1.2.2 电力负荷预测的方法 电力负荷预测分为经典预测方法和现代预测方法。1、经典预测方法趋势外推法就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测。电力负荷虽然具有随机性和不确定性，但在一定条件下，仍存在着明显的变化趋势，例如农业用电，在气候条件变化较小的冬季，日用电量相对稳定，表现为较平稳的变化趋势。这种变化趋势可为线性或非线性，周期性或非周期性等等。 时间序列法时间序列法是一

9、种最为常见的短期负荷预测方法，它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性，去建立和估计产生实际序列的随机过程的模型，然后用这些模型去进行预测。它利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性，通过对历史数据时间序列的分析处理，确定其基本特征和变化规律，预测未来负荷。 时间序列预测方法可分为确定型和随机性两类，确定型时间序列作为模型残差用于估计预测区间的大小。随机型时间序列预测模型可以看作一个线性滤波器。 回归分析法 回归分析法就是根据负荷过去的历史资料，建立可以分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。利用数理统计中的回归分析方法，通过对变量的观测数据进行分析，确定变量之间的相互关系，从而实现预

10、测。 2、现代负荷预测方法20世纪80年代后期，一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用。这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。 灰色数学理论 灰色数学理论是把负荷序列看作一真实的系统输出，它是众多影响因子的综合作用结果。这些众多因子的未知性和不确定性，成为系统的灰色特性。灰色系统理论把负荷序列通过生成变换，使其变化为有规律的生成数列再建模，用于负荷预测。 专家系统方法 专家系统方法是对于数据库里存放的过去几年的负荷数据和天气数据等进行细致的分析，汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规则。借助专家系统，负荷预测人员能识别预测日所属的类型，考虑天气

11、因素对负荷预测的影响，按照一定的推理进行负荷预测。 神经网络理论 神经网络理论是利用神经网络的学习功能，让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系，再利用这种映射关系预测未来负荷。由于该方法具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此有很大的应用市场，但其缺点是学习收敛速度慢，可能收敛到局部最小点；并且知识表达困难，难以充分利用调度人员经验中存在的模糊知识。1.3 负荷预测的特点 城市民用负荷主要来自城市居民家用电器的用电负荷，它具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。 商业负荷主要是指商业部门的照明、空调

12、、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷，但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。此外，商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间，从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。 工业负荷是指用于工业生产的用电，一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位，它不仅取决于工业用户的工作方式(包括设备利用情况、企业的工作班制等)，而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。 农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。此类负荷与工业负荷相比，受气候、季节等自然条件的影响很大，这是由农

13、业生产的特点所决定的。农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯的影响，但就电网而言，由于农业用电负荷集中的时间与城市工业负荷高峰时间有差别，所以对提高电网负荷率有好处。 从以上分析可知电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变、按日变，而且按周变，按年变，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性，负荷变化是连续的过程，一般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的，不同的季节，不同地区的气候，以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。 电力负荷的特点决定了电力总负荷由以下四部分组成：基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量。第二章 全网负荷预测2.1经

14、济发展及电力需求分析2.1.1经济发展分析2007年、2008和2009年gdp增长率分别达到了31.36%、22.44%和20.07%，20042009年gdp年均增长为19.3，经济快速增长，历年经济发展情况详见表2-1。表2-1 某县历年gdp情况表 单位：亿元年份gdp增长率（%）第一产业第二产业第三产业200345.30-21.4611.4512.39200447.875.6722.213.811.9200555.9316.8424.316.615200666.8419.5127.122.417.4200787.831.363432.421.32008107.522.4437.444

15、.525.62009129.0720.0741.9558.8528.27根据某县20052025年总体规划，某县国民经济和社会发展的主要目标是：到2020年，实现地区生产总值245亿元，年平均增长率约10.35%；人口规模控制在75万人左右，人均生产总值34500元，财政总收入15亿元。2.1.2电力需求历史数据分析随着某县工业化、城镇化和农业产业化的推进，从2003年起供电量保持增长高位，20042009年某县用电量年均增长率为15.75%；人均年用电量由2003年的444.89 kwh/人增长到2009年的1066kwh/人， 某县历年用电情况见表2-2。表2-2 某县历年用电情况表 单位

16、: gw·h 项 目2003200420052006200720082009全社会用电量(gwh)287343.6388464.6571.0636730全县总人口（万）64.5164.6565.1966.1466.9467.868.48人均年用电量（kwh/人）444.89531.48595.18702.45853938.051066人均用电量增长率（%）-19.46%11.99%18.02%21.43%9.97%13.64%最大负荷（mw）6569.592.5108.11120.53150162（小时）4415494441954297473742404493某县用电以第二产业用电为

17、主，由2003年的162.82gwh增长到2009年的446.03 gwh，2005年后比重呈上升趋势；到2009年比重达到61.1。工业化带动了第三产业的发展，比重由2003年的14.34%上升到2009年的20.1%；居民生活用电逐年上升，但增长速度不及第二产业快，因此比重有所下降，由23.69%降至14.5%；第一产业用电比重也略有下降。某县各行业用电情况详见表2-3。表2-3某县历年各行业用电量表 单位：gw.h项 目2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年第一产业需电量15.0423.0920.2125.5517.9927.3531.39比例(%)5.2

18、46.725.215.53.154.34.3第二产业需电量162.82189.60220.0273.32351.68384.65446.03比例(%)56.7355.1856.758.8361.5960.4861.1第三产业需电量41.1650.4163.0980.47103.41123.38146.73比例(%)14.3414.6716.2617.3218.1119.420.1居民生活用电需电量67.9980.5184.7085.2597.93100.61105.85比例(%)23.6923.4321.8318.3517.1515.8214.5合计总用电量287343.6388464.657

19、16367302.2 全网负荷预测 这里采用传统预测法，分别是分行业预测，大电网+小电网和弹性系数法共3种负荷预测法对某县电网进行全网负荷预测，获得我们需要的数据，在综合取值。2.2.1 分行业预测某县全社会用电量分农业用电、工业用电、居民生活用电和其他用电共四类进行预测，各行业用电量参考表3-4，某县用电以第二产业用电为主，由2003年的162.82gwh增长到2009年的446.03 gwh，2005年后比重呈上升趋势；到2009年比重达到61.1。工业化带动了第三产业的发展，比重由2003年的14.34%上升到2009年的20.1%；居民生活用电逐年上升，但增长速度不及第二产业快，因此比

20、重有所下降，由23.69%降至14.5%；第一产业用电比重也略有下降。（1）第一产业用电（自然增长率法）表2-4 某县农业用电量及其自然增长率 单位:gw.h年份2003200420052006200720082009电量15.0423.0920.2125.5517.9927.3531.39占全社会用电量比例（%）5.246.275.215.53.154.34.3年自然增长率（%）53.52-12.4726.42-29.5952.0314.77自然增长率法是假定今后的电力负荷与过去有相同的增长比例，用历史数据求出比例系数，按比例系数预测未来发展。第一产业用电量从年自然增长率分析看来，其波动很大

21、。取从2004年到2009年五年的用电量平均自然增长率作为预测方法，则求得用电量平均自然增长率： （2-1）拟取2010年的用电量为35 gw.h。而随着工业经济运行、技术改造、招资引商等方面的投资增加，及考虑到农业电气化水平程度逐步提高及其，在规划年里，农业比重必定有所下降，即取“十二五”期间农业用电量平均自然增长率为k=5%，2015年后，取其平均自然增长率为k=3%。则根据 预测得历年第一产业用电量如下表：表2-5 2010-2020年第一产业用电量预测年份20102011201220132014201520162017201820192020第一产业用电量（gw·h）35.0

22、36.838.640.542.543.845.146.547.948.350.8（2）第二产业用电（产值单耗法）参照某县历年工业产值和用电情况如下表：表2-6 某县历年工业产值和用电情况年份2003200420052006200720082009工业用电量（gw.h）162.82189.6220273.32351.68384.65446.03工业gdp(亿元)12.613.816.622.432.444.558.85工业dgp增长率（%）9.5220.2934.9444.6437.3432.25工业产值单耗（kw.h/元）0.12920.13740.13250.1220.10850.08640

23、.0758工业产值单耗增长率(%)6.32-3.54-7.93-11.04-20.37-12.32由以上数据计算得20042009年的工业gdp平均增长率为29.83%，根据某县2010年政府工作报告，2010年某县经济社会发展的预期目标中指出：第二产业增长21%，故取2010年工业gdp增长率为21%。根据某县20052020年总体规划：到2020年，实现地区生产总值245亿元，年平均增长率约为10.35%。而工业gdp相对增长较高，拟取2015水平年工业gdp增长率为20%，2020水平年为15%。2003年第二产业产值能耗为0.1292kwh/元，2009年下降到0.0758kwh/元。

24、从历史年的发展趋势看，某第二产值单耗是在下降的，这与其工业结构的变化密切有关，近年来低能耗的工业用户增加，降低了单耗指标。通过对2003年至2009年产值电量能耗的分析计算，并考虑产值能耗的饱和因素，预计至2010年第二产业产值能耗为0.075kwh/元，至2015年产值单耗为0.065kwh/元，至2020年产值单耗为0.06kwh/元。则得到第二产业用电量预测值如下表：表2-7 2010-2020年第二产业用电量预测表20102011201220132014201520162017201820192020工业用电量（gw·h）534.06646.23781.9946.071144

25、.71190.51428.71714.42057.32468.72620.6工业gdp（亿元）71.2186.16104.25126.14152.63183.16219.79263.75316.5379.8436.77工业gdp增长率21%21%21%21%21%20%20%20%20%20%15%工业产值单耗0.0750.0750.0750.0750.0750.0650.0650.0650.0650.0650.06（3）第三产业用电（趋势外推法）第三产业历年用电量如下表：表2-8 某县第三产业历年用电量统计表年份2003200420052006200720082009需电量(gwh）41.1

26、650.4163.0980.47103.41123.38146.73通过分析发现20032009年第三产业工业用电存在关联，在预测未来一段时间的用电量用趋势外推法来得到，取20032009年数据用microsoft excel插入折线图，再添加二阶多项式趋势线，向前推两个周期，得到生成的公式如图3-1，其中x为整数，取1，2，3n，2003年为1，2004为2，以此类推，y为当年第三产业用电量，单位为gw.h，某县历年第三产业用电量曲线添加趋势线的关联系数为0.9985，可见所添加的趋势线与实际历年用电量曲线相关度很高，可直接采用该趋势线进行2010、2015水平年及2020展望年的用电量值。

27、图2-1 某县第三产业用电量趋势图这样可以直接用趋势外推法得到的公式： （2-2）计算得最终第三产业预测值,如下表：2-9 2010-2020年第三产业用电量预测表y=1.4056x²+6.7185x+31.964年份20102011201220132014201520162017201820192020x89101112131415161718第二产业用电量（gw·h）175.47206.28239.71275.95314.99356.58401.52449.00499.29552.40608.31（4）居民生活用电量（人均电量法）由表3-3可知，某县人均年用电量由200

28、3年的444.89 kwh/人增长到2009年的1066 kwh/人，可见居民的生活用电量逐年上升，从2003年至2009年由23.69%降至14.5%。以下是某县历年居民生活用电量统计表：表2-10 某县历年居民生活用电量 年份2003200420052006200720082009用电量(gwh）67.9980.5184.7085.2597.93100.61105.85用电年增长率(%)18.415.20.6514.872.745.21某县历年人口总数（万人）64.5164.6565.1966.1466.9467.868.48续表2-10年份200320042005200620072008

29、2009人均生活用电量（kw.h/人）105.40124.53129.93128.90146.29148.4154.57人均生活用电量增长率(%)18.154.34-0.813.491.444.16人均生活用电量自然增长率： 随着人民生活水平的提高，人们生活用电量不断增长，因此2010-2015年平均自然增长率去7%，2016-2020年取5%，得水平年的预测值为：表2-11 2010-2020年某县居民生活人均电量预测值表年份20102011201220132014201520162017201820192020人均用电量165.39176.97189.35202.61216.79231.9

30、7243.57255.74268.53281.96296.06增长率7%7%7%7%7%7%5%5%5%5%5%人口（万人）69.0369.5870.1470.7071.2671.8372.4072.9873.5774.16074.75人口增长率88888888888居民生活用电（gw·h）114.17123.14132.81143.25154.48166.62176.34186.64197.58209.1221.3根据某县20052025年总体规划及某县2010年政府工作报告，人口自然增长率控制在8以内；到2020年，人口规模控制在75万人左右。故2010年至2020年的人口总数按

31、照8的比例增长，得到未来几年预测人数如下：表2-12 某县总人口数预测表年份2010201120122013201420152020人口总数69.0369.5870.1470.7071.2671.8374.75则根据表2-11和表2-12 ，可得到201022015各规划水平年及2020展望年的居民生活用电量如下表：表2-13 某居民生活用电量预测表年份2010201120122013201420152020人均用电量（kw.h/人）165.39176.97189.35202.61216.79231.97296.06人口总数(万人)69.0369.5870.1470.771.2671.8374

32、.75居民生活用电量（gw.h）114.17 123.14 132.81 143.25 154.48 166.62 221.30 （5）总用电量将以上各行业预测的用电量值汇总得总预测值，如下表：表2-14各行业用电量预测汇总表自己整理年份20102011201220132014201520162017201820192020第一产业用电量（gw·h）35.0036.7538.5940.5242.5443.8245.1346.4847.8849.3250.79比例4.07%3.63%3.23%2.88%2.57%2.49%2.20%1.94%1.71%1.50%1.45%第二产业用电量

33、（gw·h）534.06646.23781.90946.071144.701190.501428.701714.42057.32468.72620.6比例62.18%63.83%65.54%67.30%69.10%67.73%69.63%71.54%73.42%75.28%74.85%第三产业用电量（gw·h）175.67206.28239.71285.95314.99356.85401.52449.00499.29552.40608.31比例20.45%20.38%20.09%19.62%19.01%20.30%19.57%18.74%17.82%16.84%17.37%

34、居民生活用电量（gw·h）114.17123.14132.81143.25154.48166.62176.34186.64197.58209.1221.3比例13.29%12.16%11.13%10.19%9.32%9.47%8.60%7.78%7.05%6.38%6.32%合计858.91012.41193.01405.81656.71757.82051.62396.52802.03279.53501.02.2.2 大网+小网综合预测法某电力供应以广西大电网为主，丰水季节有径流式小水电上网为补。以下是某县历年大电网供电量统计表：表2-15 某县历年大电网供电量统计 单位：gw.h年

35、份200120022003200420052006200720082009全社会用电量232.7242.18287343.6388464.6571636730大网供电量175.66184.43233.29300.17358.16447.48559.43629.45722.46(1)将某县大网供电量录入excel，插入折线图，然后再添加趋势线，得以下趋势图：图2-2 某县大电网供电量趋势图其中x为整数，取1，2，3n，2001年为1，2002取2，依次类推，y为当年大电网供电量，单位为gw.h。某县大电网供电量添加趋势线的关联系数为0.9951，可见所添加的趋势线与实际历年供电量曲线相关度很高，

36、可直接采用该趋势线进行用电量预测，根据趋势线所得公式为： （2-3）则可预测得某县大电网供电量如下表：表2-16 某县大网供电量预测表y=5.0103x²+21.928x+132.87年份20102011201220132014201520162017201820192020x1011121314151617181920大网供电量（gw·h）853.18980.321117.51264.71421.91589.11266.41953.62150.92358.22575.6(2)而对于小网供电量（地方电源）以下是某县小电网历年供电量统计表 ：表2-17 某县小电网供电量历年统

37、计表 单位：gw.h年份2003200420052006200720082009供电量53.7143.4329.8417.1211.576.557.54年增长率（%）-19.1-31.3-42.6-32.4-43.415.1用excel插入折线图，得某县小电网供电量趋势图2-3。图2-3 某县小电网供电量趋势图小水电站不同于大、中型水库式水电站，其大部分是径流式的水电站，一般调节能力差或几乎没有调节能力，而且其年发电量或发电能力受多种四素的制约和影响，这其中有主观的也有客观的。其中主观的因素包括设备的完好状态及维护检修的能力，运行管理人员的素质以及企业的经营水平等；客观的因素主要包括年来水量，

38、年来水量的时空分布状况，系统的负荷率水平等。由于诸如此类因素的影响和制约，往往使得小水电站的发电量不仅年际甚至月际均呈现较大的随机性和不确定性。某县历年小电网供电量的年增长率的平均值为-12.34%，虽然2010年，西南地区发生大干旱，但某地区未受其影响，雨量还是比较充沛，再参照近几年小水电供电量情况，预测接下来的几年，某县小水电发电量会有一些回升，由此可以预测2010年小电网供电量为10gw.h，预测小水电在2011-2015年取预测年增长率为20%，2016-2020年发展期间取预测年增长率为10%，则预测结果如下：表2-18 某县小电网供电量预测表年份201020112012201320

39、14201520162017201820192020小电网供电量（gw·h）10.0012.0014.1417.2820.7424.8827.3730.1133.1236.4340.07增长率20%20%20%20%20%20%10%10%10%10%10%总的社会供电量汇总如下：表2-19 某县大电网+小电网供电量预测汇总表年份20102011201220132014201520162017201820192020大电网供电量（gw·h）853.18980.321117.491264.671421.881589.111766.351953.622150.912358.22

40、2575.55小电网供电量（gw·h）10.0012.0014.4017.2820.7424.8827.3730.1133.1236.4340.07合计863.18992.321131.891281.951442.621613.991793.721983.732184.032394.652615.622.2.3 弹性系数法（1)通过现代社会经济发展的历史统计，发现电力能源消费和国民经济发展之间存在一定的比例关系，即电力弹性系数。在准确统计历史数据并对国民经济和用电情况深入分析的前提下，电力弹性系数法可以对负荷做出较为准确的预测。其方法如下： (2-4) (2-5)式中 ：e为电力弹性

41、系数；n为规划年限；a为年均用电量增长率；某为国民经济(gdp)增长率；a2为某规划年用电量，单位取gwh；a1为基准年用电量单位取730gwh； （2）弹性系数的选取 表2-20 某县历年电力弹性系数表年份2003200420052006200720082009全社会用电量(gwh）287343.6388464.6571.0636730用电量增长率（%）18.5019.7212.9219.7422.9011.3814.78gdp（亿元）45.3047.8755.9366.8487.8107.5129.07gdp增长率（%）8.975.6716.8419.5131.3622.4420.07电力

42、弹性系数2.061.170.771.010.730.510.74某县2003年2009年这7年间电力弹性系数平均为1.0 ，但考虑电力弹性系数的大小，与生产力的发展水平、科学技术进步、经济结构、产业结构、产品结构、居民消耗水平以及经济政策等有密切关系。如三次产业的比例由2007年的38.437.024.6优化调整为34.941.223.9，第二产业增加值占gdp的比例首次超过第一产业，这说明国民经济结构成分发生了一些变化，使电力弹性系数在未来几年会有小幅度的上升；但在20152020年远期的负荷预测中，考虑到高新产业、第三产业和居民家庭电气化的蓬勃发展趋势，电力弹性系数应有所降低。故规划区电力

43、弹性系数取值推荐如下： 表2-21 电力弹性系数取值水平年份2010年2015年2020年弹性系数1.11.21（3）弹性系数法预测结果 某县“十一五”总体规划提出，到2010年，地区生产总值达到101亿元，年均增长12%，此目标2008年已提前完成。但依据某县人民政府向大会作政府工作报告中指出，2010年某县经济社会发展的预期：地区生产总值增长率为15%，拟取2010年gdp年增长率为15%。根据某县20052025年总体规划，某县国民经济和社会发展的主要目标是：到2020年，实现地区生产总值245亿元，年平均增长率约10.35% 。根据公式3-6，去2009年某县全社会用电量a1 = 73

44、0为基准，弹性系数取值见表3-21，对20102020年某县用电量进行估算结果见表2-22：表2-22 某县负荷预测结果汇总表年份20102011201220132014201520162017201820192020全社会用电量（gw·h）850.45947.271055.121175.251309.051471.631654.411859.892090.882350.572593.86用电增长率16.50%11.39%11.39%11.39%11.39%12.42%12.42%12.42%12.42%12.42%10.35%gdp（亿元）101.00111.45122.99135

45、.72149.77165.27182.37201.25222.08245.06245.00gdp增长率15%10.35%10.35%10.35%10.35%10.35%10.35%10.35%10.35%10.35%10.35%电力弹性系数1.11.11.11.11.11.21.21.21.21.212.2.4 综合取值通过分行业预测、大电网小电网预测和弹性系数预测，可以预测一段时间的用电负荷，并且综合取整得到需要的数据：2010年、2015年及2020年某县需电量分别为900gwh、1700 gwh、2700 gwh，具体参考表2-23：表2-23 某县负荷预测结果汇总表年份20102011

46、201220132014201520162017201820192020用电量895984112712871470170318332080235925752702第三章 负荷预测的调查研究工作 为了做好负荷预测工作，必须对电力系统负荷的现状及历史统计资料进行调查，搜集规划期各行业用户的发展资料，要研究那些电力负荷所代表的国民经济各行各业的发展规律，摸清这些行业实际发展的可能性。为了很好地掌握系统中用电增长的因素和规律，需要在充分调查研究的基础上，对以下内容进行分析： l、能源变化的情况与电力负荷的关系； 2、国内生产总值增长率与电力负荷增长率的关系； 3、工业生产发展速度与电力负荷增长速度的关

47、系； 4、设备投资、人口增长与电力负荷增长的关系； 5、电力负荷的时间序列发展过程。 此外尚需就电力负荷水平与反映经济和社会情况的变量影响进行分析，这些变量包括：人口、经济形势、经济政策、经济指数、市场情况、物价因素、电价因素、城乡居民家用电气化情况、燃料供应及其价格等。 这样，在负荷分析，注意了转折点，分析了负荷增长率高及低的经济形势和市场情况， 以及与国民经济生产的关系。 充分分析事物发展的前提条件，努力寻找限制事物发展的限制性因素，在预测国民经济发展和电力负荷时是很有用的。它可以使我们从诸多不定情况中看出很多可定因素。比如：对北京城区进行负荷预计，可采用负荷密度法进行分区预计。如城中心的故宫，负荷密度低，将