电力系统调度自动化第7章-EMS(4)-负荷预测课件

EMS(4)-负荷预测负荷预测分类电力系统负荷预测按预测周期的长短分为：超短期负荷预测：预测未来1~60分钟的负荷，时间间隔为1-5分钟。主要用于负荷频率控制、安全监视、预防控制、紧急状态处理等。短期负荷预测：预测未来1~7日的负荷，时间间隔为15分、30分或1小时。用于火电发电出力分配、水火电协调、机组经济组合、交换功率计划等。负荷预测分类中期负荷预测：预测未来1~12月的负荷值，时间间隔为1个月。用于水库调度、机组检修、交换计划、燃料计划等。长期负荷预测：预测未来1~10年的负荷，时间间隔为1年。用于电源及电网的发展规划。影响负荷的因素用电负荷的真实情况，表现在历史负荷数据或负荷曲线上，通常用建模方法来作预测；和负荷变化有关的某些外界因素，如工业产值、农业产值，GDP增长、居民增加等，可以用它们的未来数据利用回归分析来预测未来的负荷；难以定量表示的不确定的因素，如经济政策、政治风云变化、气象变化、节假日、非计划停运等。短期负荷预报图负荷预测依据的基本原则1、完全性（全面性）原则：预测是从历史的行为预测未来。预测量的历史行为中已经包含了一切的信息。如果历史的行为没有包含全部影响因素，即历史行为记录的是局部而不是全部，据此得到的结论当然会有问题。预测技术就是基于完全性原则产生的。它单纯从预测量自身的历史行为出发，找到其内在的、隐蔽的规律。预测量的历史行为规律性越强，序列预测技术所得到的准确度自然越高。预测的基本原则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。例如春节期间的日负荷曲线往往表现出彼此相同，但与其它工作日负荷曲线有完全不同的形态。日相关就是利用了相似性原理。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，该因素具有某种统计规律性。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。负荷预测总体思路系统实际购电电厂上网出力系统实际用电系统非自然用电荷非自然用电计划检修停电计划系统用电计划系统购电计划电厂发电计划气象信息、电价信息等历史日期预测日期自然用电计划系统自然用电(1)系统实际用电=系统实际购电+电厂上网出力 (2)系统自然用电=系统实际用电–系统非自然用电(3)系统用电计划=自然用电计划+非自然用电计划 (4)系统购电计划=系统用电计划–电厂发电计划预测常用的短期负荷预测算法常用负荷预测算法气温峰值相关法周周期相关法天气综合相关法气温负荷相关法气压湿度相关法其它相关算法…通用序列预测法相关因素预测法叠加模型法智能计算方法一元相关法多元相关法回归分析法指数平滑法AR模型法其它序列算法ARMA模型法灰色系统法神经网络法模糊预测算法拼形贴图法专家系统法遗传规划算法其它智能算法经验比值模型线性模型均值模型多项式模型S曲线模型N次曲线模型变差分析模型短期负荷预测算法(续)近5天中每天j点钟的负荷与当天平均负荷的比值的平均值：短期负荷预测算法(续)未来预测日第j小时的负荷则是C代表预测日的整体负荷水平；b(j)是负荷的日变化趋势历史负荷中的坏数据通道坏数据和畸变坏数据修正历史负荷坏数据短期负荷预测系统框架气象台上级调度EMS/MIS系统负荷预测系统SCADA系统