电力负荷预测

1、 电力负荷预测理论与方法 2012.911 电力负荷预测基本理论1.1电力负荷预测的基本概念电力负荷包括两方面的含义，即指安装在国家机关、企业、居民等用处的各种用电设备，也可以用以描述上述用电设备所消耗的电力或电量的数值。从预测对象上看，电力负荷预测包括对未来电力需求量的预测和对未来用电量的预测以及对负荷曲线的预测，其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布。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非常重要。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，必须预测电力及电量需求。负荷曲线的预测可以为研究电力系统峰值，抽水蓄能电站的容量等提供数据支持。21.2

2、电力负荷预测的意义 电力负荷预测是电力企业的重要工作。基于准确的负荷预测可以经济合理地安排电力系统内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转备用容量，合理安排机组检修计划，保持社会的正常生产和生活，有限降低发电成本，提高经济效益和社会效益。预测的准确性直接影响到投资及运行的合理性，直接关系到电网的安全、经济、可靠运行。若负荷预测比实际偏低，将会导致电网容量不足，无法满足用户正常供电要求，甚至还可能缺电;另一方面，若负荷预测比实际偏高，则会导致安装一些过多而又不能充分利用的设备，从而引起投资的浪费。31.3 电力负荷的构成与特点一、按用电的部门属性划分 这是电力规划中常用的分

3、类方法。一般划分为：工业用电、农业用电、交通运输用电和市政生活用电四大类。其中每大类又可划分为若干小类。如工业用电可进一步分为重工业用电和轻工业用电，重工业用电又可划分为黑色冶金工业用电、有色冶金工业用电、机械工业用电、能源工业用电、化学工业用电等，轻工业用电又可划分为纺织工业用电、造纸工业用电、日用化工用电、医药工业用电等；农业用电可进一步分为排灌用电、农副加工用电、农村照明用电等；交通运输用电又可分为电气化铁路用电、城市电车交通用电等；市政生活用电又可分为商业用电、街道照明用电、家庭生活用电及城市公共娱乐场所用电等。划分的详细程度视研究的目的和深度要求而定。41.3 电力负荷的构成与特点二

4、、按负荷的大小划分 1、最大负荷 2、最小负荷 3、平均负荷51.3 电力负荷的构成与特点三、按使用电力的目的划分 可分为动力用电，照明用电，电热用电，各种电气设备仪器的操作控制用电，及通讯用电。这种分类方法主要用于能源平衡分析。61.3 电力负荷的构成与特点四、按电力用户重要性划分 1、一类负荷（或一级负荷） 2、二类负荷（或二级负荷） 3、三类负荷（或三级负荷）71.4 电力负荷预测的分类及特点一、从电网规划角度看，按时间可划分为：1、长期负荷预测（1030年，以年为单位）2、中期负荷预测（510年，以年为单位）3、短期负荷预测（15年，主要为配电网规划）81.4 电力负荷预测的分类及特点

5、一、从电网调度角度看，按时间可划分为：1、超短期负荷预测（1h以内）2、短期负荷预测（2448h）3、中期负荷预测（1周到一个月）4、长期负荷预测（以年为单位的负荷预测）91.5 电力负荷预测的基本程序(1) 确定负荷预测目的，制定预测计划负荷预测目的要明确具体，紧密联系电力工业实际需要，并据此拟定一个负荷预测工作计划。(2) 调查和选择资料多方面调查收集资料，然后从众多的资料中挑选出有用的一小部分。资料收集和选择的好坏直接影响到负荷预测的质量。(3) 整理资料对所收集的与负荷有关的统计资料进行审核和必要的加工整理，是保证预测质量所必须的。(4) 分析资料在经过整理之后，还要对所用资料进行初步

6、分析。101.5 电力负荷预测的基本程序(5) 建立预测模型选择适当的预测技术，建立合理的负荷预测数学模型，进行预测运算得到初步预测值。正确选择预测模型在负荷预测中是具有关键性的一步。(6) 综合分析，确定预测结果对各种方法模型得到的初步预测值进行综合分析、对比、判断推理和评价，最后对初步的预测结果进行调整和修正。(7) 编写负荷预测报告根据分析判断最后确定的预测结果，编写出该次负荷预测的报告。(8) 负荷预测管理将负荷预测报告提交主管部门，并不等于全部预测工作的结束，而是还必须对负荷预测进行滚动性管理。111.6 影响电力负荷预测的因素1、经济发展水平与经济结构调整的影响2、收入水平、生活水

7、平和消费观念变化的影响3、电力消费结构变化的影响4、气候气温的影响5、电价（分时电价，可中断电价）6、需求侧管理措施的影响7、电力供应侧的影响8、政策因素的影响122 电力负荷预测方法2.1确定性负荷预测方法 确定性负荷预测方法是指把电力负荷（含电力与电量）预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。 按所使用的数据分类，电力负荷预测技术主要有自身外推法和相关分析法两类。 其中自身外推法仅以负荷自身的历史数据为预测基础，通过对负荷的历史数据的分析推出其中负荷变化的规律与特性，并将其变化、发展模式外推而进行未来负荷预测，常用的有水平趋势预测技术、线性趋势预测技术、多项式趋

8、势外推技术、时间系列分析法等。132 电力负荷预测方法2.1 确定性负荷预测方法 相关分析法是将负荷与各种社会和经济因素联合起来考虑，即考虑负荷发展与其他社会、经济因素发展、变化的因果作用，通过寻找及建立电力负荷与影响其他变化的相关因素之间的关系或数学模型，以此进行预测，如线性回归预测，多元线性回归预测。142 电力负荷预测方法2.1.1 经验的预测方法 1、专家预测法 2、类比法152 电力负荷预测方法2.1.2 经典技术预测方法 1、产值（产量）单耗法 2、电力弹性系统法 3、负荷密度法 4、人均用电量法 5、分产业预测法 162 电力负荷预测方法2.1.3 回归预测方法 1、一元线性回归

9、模型 2、多元线性回归模型172 电力负荷预测方法2.1.4 趋势外推预测法 1、水平趋势外推 2、线性趋势外推182 电力负荷预测方法2.1.5 经验的预测方法 1、专家预测法 2、类比法192 电力负荷预测方法2.2 不确定性负荷预测方法 1、灰色系统预测法 2、人工神经网络预测法20专家预测法 专家预测法又分为专家会议法和专家小组法。专家会议法通过召集专家开会，面对面讨论问题，每个专家都能充分发表意见，并听取其他专家的意见。专家小组法不同过会议形式，而是通过书面形式独立的发表个人见解，专家之间互相保密，经过多次反复给专家以重新考虑并修改原先意见的机会，最后综合出预测结果。21人均用电量法

10、 人均电量指标换算法是指选取一个与本地区人文地理条件、经济发展状以及用电结构等方面相似的国内外地区作为比较对象，通过分析比较两地区过去和现在的人均电量指标，得到本地区的人均电量预测值，再结合人口分析得到总用电量的预测值。22人均用电量法 项目年份2004200520062007200820092010人口预测值(万人)60.7363.666.669727376480人均用电量预测值( kW.h)1190125012901337138214301450用电量预测值(亿 kW.h)7237.958.599321009109311623负荷密度法 负荷密度预测法是从某地区土地面积(或建筑面积)的平均

11、耗电量出发作预测，计算公式是 A=s*d; 其中 A-某地区的年(月)用电量;s-该地区的土地面积(或建筑面积);d-平均每公顷土地面积(或每平方米建筑面积)的用电量，称为负荷密度。作预测时，先预测出未来某时期的土地面积(或建筑面积)和单位面积用电密度，再乘以面积得到用电量预测值。24产值（产量）单耗法 可用往年的各产业的产值及其用电量得到产值单耗，再根据未来发展趋势得到各产业产值单耗增（减）率。其中：Am某产业产值在第m年预测用电量；Gm某产业在第m年的产值；Q0某产业在计算基准年的产值单耗；C预测期内某产业产值单耗增（减）率。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。单耗法分

12、产品单耗法和产值单耗法。采用单耗法预测负荷的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。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。25产值（产量）单耗法 在已知某规划年的需电量后，可用年最大负荷利用小时数来预测年最大负荷，即 Pnmax=An/ Tmax式中 Pnmax 年最大负荷（MW）； An年需用电量（kWh）； Tmax年最大负荷利用小时数（h）。各电力系统的年最大负荷利用小时数，可根据历史统计资料及今后用电结构变化情况分析确定。26分产业预测法 对一、二、三产采用用电单耗法分别预测，居民用电量采用人均居民

13、用电量法预测，最后三产业的预测用电量加上居民用电量即可。27分产业预测法 名称单位2004200520062007200820092010电量万kWh1001105611141175124013081380负荷kW4550 4800 5064 5342 5636 5946 6273 名称单位2004200520062007200820092010年用电量万kWh11497135851605318970224162648731299 年用电负荷kW25550301883567342151498135886069553第一产业负荷预测第二产业负荷量预测28分产业预测法名称单位20042005200

14、62007200820092010电量万kWh281295310325342359377负荷kW1171 1204 1240 1275 1315 1355 1396 小时h2400245025002550260026502700名称单位2004200520062007200820092010电量万kWh2716301434063815427347865360负荷kW11317 12302 13624 14960 16434 18407 20615 小时h2400245025002550260026002600第三产业负荷预测居民用电负荷预测29分产业预测法名称单位200420052006200

15、7200820092010第一产业用电量万kWh1001105611141175124013081380第二产业用电量万kWh11497135851605318970224162648731299第三产业用电量万kWh281295310325342359377居民生活用电量万kWh2716301434063815427347865360合计万kWh15495179502088324285282713294038416第一产业用电负荷kW4550480050645342563659466273第二产业用电负荷kW25550301883567342151498135886069553第三产业用电负

16、荷kW1171120412401275131513551396居民生活用电负荷kW11317123021362414960164341840720615合计kW42588484945560163728731078456897837最大用电负荷kW31941363704170047796548306342673377总负荷预测30电力弹性系数法 电力弹性系数是全社会用电量平均年增长率与国内生产总值平均年增长率的比值。电力弹性系数客观上反映了一段时期内，电力发展速度与国民经济发展速度之间的相对关系。31电力弹性系数法举例32电力弹性系数法举例根据易门县历年各产业的发展及用电情况一览表所示，可预测出

17、GDP增长率为7.22%，全县用电量增长率为20.89%，则弹性系数为2.7。取电力弹性系数为1.6，负荷增长率为7.22%1.6=11.55%.预测20052010年易门县用电情况如下表所示。名称单位2004200520062007200820092010电量万kWh15495172841928021507239912676129852负荷kW3194135630397454433649456551696454133电力弹性系数法举例项目年度34回归分析法 在回归分析法中，根据用电量的历史数据进行分析，并利用线性回归、对数、乘幂、指数、多项式和S曲线回归方法得出规划水平年内的拟合曲线。各种回

18、归模型的计算公式如下所示。35回归分析法 根据拟合度（相关系数 ）来判断和选取符合本规划区电量发展变化的拟合曲线，最后计算出预测用电量。36多元线性回归分析法举例 37回归分析法举例组号yX1X2X3X4X5X6X7168147573573150761169466197424541263138468147541735731505852186548371288263138448681475416495146458458521871288258631384486721866853573062258521853712882587303444946675781075781045730622467611

19、694645784069475781045730622467357315026875734984069426757810456814754133967611375734933840694266313844853108674616761135375734933712882582338回归分析法举例39人均用电量法40灰色理论预测法 灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授1982年3月在国际上首先提出来的，在国际期刊SYSTEMS AND CONTROL，IETTER刊物上发表，题为“Control Problems of Grey Systems”，引起了国际上的充分重视。41灰色理论预测法 在灰色系

20、统理论的研究中，将各类系统分为白色、黑色和灰色系统。“白”指信息完全已知：“黑”指信息完全未知；“灰”则指信息部分已知、部分未知，或者说信息不完全，这是“灰”的基本含义。客观世界是物质的世界，也是信息的世界。可是在工程技术、社会、经济、农业、工业、环境，电力等各种系统中经常会遇到信息不完全的情况，如参数(或因素)信息不完全，结构信息不完全，关系(指内、外关系)信息不完全,运行行为信息不完全等等。42GM(1，1)模型的建立43GM(1，1)模型的建立44GM(1，1)模型的建立45GM(1，1)模型应用示例46人工神经网络预测法 人工神经网络理论是以人体神经细胞的信息处理方法为基础的智能计算理