母线负荷预测关键技术研究与应用

母线负荷预测关键技术研究与应用2011年3月主要研究内容负荷预测概述1母线负荷预测意义与特点2母线负荷预测关键技术3母线负荷预测系统设计与实现

4应用研究5负荷预测概述基于雷达图的负荷预测分类方法负荷预测的基本分类预测对象系统负荷预测母线负荷预测小地区负荷预测线路负荷预测负荷预测基本分类预测时间长期负荷预测（一年到几年）中期负荷预测（数周到一年）短期负荷预测（一天到数周）超短期负荷预测（几小时到一天）基本原则基本原则全面性原则延续性原则相似性原则统计规律性原则基本原则1全面性原则

预测量的历史行为中包含了一切信息。序列预测技术依据全面性原则，改变了建模的角度，单纯从预测量自身的历史行为出发，也是有可能找到其内在的、隐蔽的规律2延续性原则

延续性原则相当于物理学中的“惯性定理”，惯性实际上反映的是系统“势”的大小。系统越大，“势”越大，表现出的惯性就越大，预测量的历史行为对未来的影响越大，应用外推预测技术得到的精度越高。

基本原则3相似性原则

在相同的背景下，预测量会体现出与历史量相同的规律，例如各年春节期间的日负荷曲线往往表现出彼此相同、但与其它日负荷曲线完全不同的形态。这就是相似性原则。4统计规律性原则

预测量的历史行为中必然包含着一定的随机因素，即具有某种统计规律性。预测量的这种统计规律性是应用概率论与数理统计的理论和方法进行预测的基础负荷预测的基本要求统计分析的全面性基础资料的合理性预测手段的先进性预测方法的适用性负荷预测的基础主要研究内容负荷预测概述1母线负荷预测意义与特点2自适应预测技术及其实现3母线负荷预测系统的设计与实现4应用研究5母线负荷预测的概念母线负荷建模概念：由变电站的主变压器供给一个相对较小的供电区域的终端负荷的总和。目的：获得未来潮流计算中各计算母线上的负荷类注入量。

范围：根据安全校核网络范围选取。

研究背景与意义推进调度精益化管理的重要手段电网离线安全校核的数据基础实现电力系统节能发电调度的前提

进一步提高对大电网的认知 和控制能力电网母线负荷预测母线负荷预测的特点相对于系统负荷预测42151预测数量多

系统中母线数目众多，量大面广，各个母线的变化规律有其各自的特点预测人员无法一一深入分析其特点32负荷基数

母线负荷预测的基数比较小，远远小于系统负荷发电节点或倒送节点有零负荷和负负荷的存在3负荷特性不同母线之间的负荷曲线差异比较大，负荷特性各异由于供电区域内用户行为的影响，母线负荷容易产生突变，稳定性比较差，有较多“毛刺”小发电的影响显著，特别是小水电的影响4数据质量所积累的数据长度不够数据不精确，常常含有坏数据存在误差很大的离群值5相关因素影响大运行方式变化的影响小电厂挂接的影响设备检修的影响低压电网的负荷转供问题传统思路与算法的缺陷缺陷传统的分布因子法预测精度不高，无法满足精细化管理的需要宏观角度的比例分配，缺乏微观分析对负荷模型的依赖性，无法充分挖掘母线负荷的本身特性对于检修、转供等方式改变产生的母线负荷变化缺乏有效的处理办法Titleinhere传统思路分布因子法母线负荷预测的思路母线负荷预测已有应用，但深入研究远远少于系统负荷预测1、灵活使用已经非常成熟的分配因子法2、应充分借鉴系统负荷预测中成熟的预测策略3、剖析母线负荷预测的特点，对母线负荷预测的流程进行分解，在各个环节上采取有针对性的策略，发展出适应其特点的母线预测机制与策略主要研究内容负荷预测概述1母线负荷预测意义与特点2母线负荷预测关键技术3母线负荷预测系统的设计与实现

4应用研究5母线负荷的处理思路小发电影响需求侧管理母线负荷负荷特性分析母线负荷预测系统准确的负荷预测结果气象灵敏度检修计划电网运行方式非计划性负荷分量计划性负荷分量相关性分析稳定度分析母线负荷预测总体技术路线

数据采集基础信息管理精度分析数据质量评价可视化评估预测后预测前预测中趋势性分析气象灵敏度分析稳定度分析坏数据辨识与修正相关性分析后台自动运行/预测人员触发预测方法库自适应技术超短期预测短期预测计划性因素的补偿母线负荷预测关键技术母线负荷预测关键技术研究不良数据的辨识与修正经典负荷特性分析母线负荷稳定度分析母线负荷相关性分析气象电力相关性分析预测模型算法库技术自适应预测技术过程控制技术可视化后评估技术数据质量问题？母线负荷特性挖掘？智能化辅助决策？负荷模式复杂问题？不良数据的辨识与修正常见不良数据：异常阶跃值连续恒定值空值母线负荷数据量大面广，属于海量数据管理的范畴，依靠人工来逐一分析母线负荷几乎是不可能的。在面对海量数据的同时，母线负荷中出现坏数据的情形比较常见。海量数据中的坏数据智能辨识修正手段

相似日法线性插值法虚拟预测人工经验等不良数据的辨识与修正应用方式：初装系统时启动，批量辨识和修正正常运行情况下，按日进行辨识和修正分别保存历史采样值和修正结果，便于日后的对比和分析不良数据辨识与修正效果2009年1月数据预测效果对比母线先修补再预测不经修补直接预测安兜98.1190.60白花95.7190.13岚后95.6995.99黎明97.9691.19荔城98.4992.62平均精度97.1992.11重视负荷成因分析现状：负荷预测研究工作忽视对负荷自身规律性的挖掘，过于关注各种算法，失去了电力系统的特色。解决途径：从电力系统的角度，重视负荷发展的内在规律，从物理特性研究其变化规律。负荷规律性分析母线负荷分析是母线负荷预测的基础工作

对负荷进行全面分析找出负荷变化规律寻找合适的预测方法提高预测精度母线负荷规律性分析框架母线负荷规律性分析经典负荷特性分析负荷特性指标体系典型曲线分析母线负荷稳定度分析母线负荷相关性分析负荷内在规律性分析负荷相关性分析气象相关性分析气象与母线负荷相关性分析母线负荷特性分析指标体系分析评估最大负荷最小负荷平均负荷负荷率最小负荷率峰谷差峰谷差率工作日休息日最大负荷日最小负荷日负荷持续曲线负荷概率分布波动分析距离分析变化分析构成分析特征曲线分析负荷特性负荷分析：负荷特性分析是负荷预测的基础工作！主导气象因素灵敏度拟合值变化量典型负荷稳定性相关性母线负荷稳定度分析母线负荷的变化既有规律性又有随机性若负荷变化只有规律性没有随机性,则可以实现精确的负荷预测（无差预测）若负荷变化只有随机性而无规律性,则只能在随机规律的范畴内做出预测,要使预测结果的精度超越随机规律所限定的精度是不可能的母线负荷规律性的强弱必定对母线负荷预测的精度产生支配性的影响稳定度的检测与识别

——频域分析法频域分析法：对一个地区较长一段时期内的历史负荷进行频域分析，将负荷时间序列重构为

前两项为日周期分量，W(t)为周周期分量——稳定分量

L(t)为低频分量，受气象等因素影响——部分可预测分量

H(t)为高频分量，反映负荷的随机波动——不可预测分量，随机分量负荷稳定性分析负荷的规律性判断用稳定度衡量，0%-100%预测精度预估、特征曲线提取预测方案制定+++母线负荷相关性分析负荷同时率、最大负荷、最小负荷、平均负荷相关性、标么曲线相似度母线和系统负荷之间的相关性母线负荷之间的相关性母线聚类分析气象资料指标体系每日天气信息：天气状况（晴、阴、多云、小雨等）最高温度最低温度平均温度相对湿度风向风速降水量……气象与母线负荷相关性分析气象电力相关性分析距离分析电力负荷气象因素基于相关分析的回归模型相关分析主导因素挖掘敏感性分析气象与母线负荷相关性分析灵敏度分析法，旨在对气象电力数据进行一元相关建模分析，提供电力指标随气象指标变化规律的量化分析结果。灵敏度分析内容灵敏度指数

——反映电力指标随气象指标变化的曲线的斜率变化量

——反映单位气象指标变化时，电力指标变化的程度拟合值

——反映当气象指标取某一数值时，对应电力指标的对应值气象电力相关性分析电力指标随气象指标变化规律的量化分析灵敏度指标、单位变化量、电力拟合值气象相关因素对预测结果影响的依据气象因素的偏差修正母线负荷预测模型算法库1、单一预测算法的问题基于母线负荷“量大面广”的特点，单单应用分配因子法，不可能很好地适应对所有母线的预测预测算法库技术2、核心思想研究尽可能多的适应性强的预测模型，以预测模型的多样性去适应母线负荷变化规律的多样性3、多元化的算法构成外推算法、分布因子系列方法、回归算法、频域分量算法等，强调新息的应用母线负荷预测算法分类分布因子法近日平滑算法新息重叠算法节假日预测算法最近日近日平滑同类型日负荷直接平滑法标幺曲线平滑法自适应预测技术的提出2

2007年内蒙古电网主要生产指标母线负荷的特点变化频繁、模式复杂是母线负荷的重要特点。2

2007年内蒙古电网主要生产指标预测算法库技术对于多种预测方法，如何根据其所应用的母线，或者不同的日期，进行模型的自动选择和预测模型参数的自动调整，达到更好的预测效果，这就提出了自适应与自学习的预测问题。2

2007年内蒙古电网主要生产指标什么是自适应技术是指针对所预测的母线，利用最新的实际数据，一方面自适应地选择各种预测方法，另外一方面，还要自适应地进行模型参数的自动调整，达到更好的预测效果。如此使得母线负荷预测方法根据预测的偏差不断调整模型的结构与参数，这实际上是构成了一个闭环的反馈。自适应预测的整体目标及难度

自适应训练的计算量

关键因素数目节点数量

200训练天数3模型数量15平均模型参数数量3参数优化组合次数5整体计算次数135000实现自动地将具有最优参数的最优模型应用于下一次预测。计算量极大！基于虚拟预测的参数估计策略虚拟预测思想物理意义虚拟预测——模拟考试优化问题——使“虚拟预测”误差尽可能小

自适应与自学习——参数辨识+反馈调整

自适应训练的实现过程模型基础参数的选择虚拟预测得到最优参数自适应训练预测待预测日负荷判据获取参数优化下一预测日i=i+1是兼有连续变量和离散变量的混合整数规划问题得到最优模型预测模型的选择模型优化选取待预测日i，确定虚拟预测区间自适应预测算例分析应用方式后台自动执行启动时间可以自行设定日期未训练经过自适应训练2008-9-2290.9391.542008-9-2384.0390.812008-9-2489.3293.382008-9-2594.2995.952008-9-2688.3695.492008-9-2792.9495.022008-9-2893.6795.67平均精度90.5193.98预测过程控制技术预测期限

策略选择

用户可控性计算控制

日常预测流程信息文件

母线负荷预测过程控制技术偏差修正&结果干预分析参考

智能化数据分析与预处理策略自适应与自学习系统智能化主要研究内容负荷预测概述1母线负荷预测意义与特点2母线负荷预测关键技术3母线负荷预测系统的设计与实现

4应用研究5软件开发技术软件开发技术JAVA编程语言J2EE架构B/S模式三层体系分布式系统Oracle网络数据库数据加密技术IEC61970接口标准标记性语言的数据发布跨操作平台特性系统架构的先进性接口的开放性数据安全性系统的体系结构母线负荷预测平台构成负荷预测平台提供了全面和智能的预测解决方案坏数据自动识别与修补策略正常日预测/节假日预测预测流程高度自动化、支持人工干预15种预测算法组成的预测模型算法库自动化预测策略寻优机制计划相关因素的综合考虑数据管理平台提供基础信息的收集和管理平台标准的数据采集接口（IEC61970）电网模型数据母线负荷数据\系统历史、预测负荷数据气象信息小发电出力与计划预测结果数据发布(EMS、BPA)上报考核管理提供基础信息的收集和管理平台上报状态监控与结果查询考核管理：免考设置、考核标准设置考核绩效与评价体系一体化的综合管理平台对负荷数据的全方位、不同层次的分析母线负荷特性分析负荷稳定性、规律性分析负荷相关性分析气象灵敏度分析负荷分析平台提供了预测效果评估体系预测结果后评估缺陷母线后评估预测策略自适应评估数据质量后评估实现阶段性的迭代优化预测后评估基础信息管理集中管理三方面的数据，第一是查询展示母线负荷模型的层次关系及电网模型相关信息；第二是对气象数据的查询和维护；第三是提供综合管理平台，实现对负荷类和特性类数据的查询和维护，数据查询、编辑及图表的制作、输出是其主要功能。母线负荷特性分析实现以时间为周期的负荷特性指标的对比分析、母线负荷稳定性分析、负荷相关性分析、气象灵敏度分析等功能；能高效、方便地找到历史负荷的发生规律，提高预测质量和准确性水平，为预测提供了技术支持。母线负荷预测负荷预测平台是整个母线负荷预测系统的核心模块，包括正常日预测和节假日预测两部分；另外还提供与预测流程相关的节假日设定、计划信息设置、负荷修正、预测结果查询修改、自动预测策略设置、自适应训练策略设置、日志记录等功能。上报与考核管理一是实现基于层级管理工作流程的权限分配、结果协调、规则设定、流程监控、状态监控、免考设置、考核指标设置等功能，二是提供针对各分管机构在日、周、月、季、年多时间维度的精度对比与指标排名；三是实现母线负荷有功和无功预测结果的发布。

系统管理主要体现系统的用户安全管理、数据授权管理、功能授权管理、电网管理和系统参数管理几个方面。对不同的用户，授予相应的数据和功能操作范围。实现系统的安全登录，安全使用。

可视化后评估该模块应用多维可视化技术对数据质量、负荷稳定性、预测方法应用、预测精度指标、推荐方案的历史效果进行后评估分析与展示，找出预测工作的薄弱环节，进而提出优化方案。

预测效果与客观条件的综合对比与判断主要研