如何提高电网负荷预测准确率孙华1
摘要：随着社会的不断发展与进步，各行各业对电力需求越来越大，这就要求
电网企业能够不断发展以满足人们的用电需求。合理规划配电网设置，分析历史
用户用电的数据，挖掘数据中的潜在重要信息，能够对未来用电负荷趋势进行预测，然而，采用不同的方法具有不同的预测效果。传统的负荷预测方法有很多，
例如：电力弹性系数法、外推法、回归预测法、用电单耗法以及负荷密度法，等等，这些传统方法是根据以往的负荷数据，加上一定的经验总结研究出来的，具
有很强的依赖性和不准确性，有些方式甚至只是一个简单的定向预测问题，这些
传统方法已经不能满足现代社会用电数据量大的分析，预测结果存在较大误差，
对配电网规划具有重要影响。
关键词：负荷预测；准确率；影响因素；对策
1概述
电力系统的负荷预测主要有超短期、短期和中长期三种预测方式，其中短期
预测是电网调度部门主要使用的负荷预测方法。短期负荷预测又可根据其预测周
期的长短细分为月预测、周预测和天预测。所谓月预测就是以月为单位对电力系
统的月负荷（最大值和平均值）以及该月可能产生的电量变化进行预测；而周预
测和天预测则是以本周或当天的负荷情况确定下周或者次日电力负荷的变化趋势。对负荷进行科学合理的预测，主要是便于对电力系统进行预防性控制，安全监控
以及应对突发性的调度计划。负荷预测不仅是一个电网的调度和规划部门所应具
备的基本信息，而且也是在电力系统中实现实时控制、运行计划以及系统调度和
发展规划的必要前提条件。负荷预测在电力体系的规划和运行方面有着不容忽视
的作用，其创造的经济利益也是直观可见的。负荷预测其实就是市场关于用电需
求的一个预测，为了使电量供应满足市场的需求，不仅仅对市场的需电量要有一
个预测量，而且在这个量的基础上其精确度也要尽量高，这就是通常所说的负荷
预测准确率。
2关于负荷预测准确率的影响因素
2.1天气因素
在所有的影响因素中，天气因素对负荷预测准确率造成的影响是最大的。以
具体事例说明：某地２０１４年４月的天气状况，同样达到１７℃～１９℃，多
云天气相对于阴天中午的负荷差就能达到３０～４０ＭＷ（占该地中午供电负荷
总量的７％）。由于天气造成的湿度不同，会使人们感觉热的程度存在差异，如
夏天的时候，白天云量多会使人们感到凉爽，而晚上云量多便会使人感到闷热。
而夏天多变的天气就会造成人们对空调使用的无规律性，而由此造成的空调负荷
也会相差很大。尤其是在阴雨天，有的时候雨过天晴，气温会一下子降下来给人
一种凉爽的感觉，这个时候，尤空调和风扇产生的负荷便会减少，而另一种情况，雨停之后，云并没有散去，加上夏天的高温天气便会出现“桑拿天”，使得空调风
扇的使用量增加，由此造成的负荷量也会大幅提升。由此可见，天气的变化对于
负荷预测准确率的影响相当大，其对电力体系的负荷预测准确率造成的影响也应
引起重视。
2.2电网基础数据不准确
电网基础数据是开展负荷预测的前提条件，基础数据的正确率是影响负荷预
测准确率的关键因素。其中，基础数据不准确包括历史数据不准确、自动化系数
不准确、外部信息缺失等。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a11105728.html, 浅谈电力系统短期负荷预测 作者：李家龙王蒙谷心洋 来源：《中国科技纵横》2017年第03期 摘要：研究了气象因素（温度、湿度、降雨量等）对电力系统负荷的具体影响，结果表明：温度对预测结果影响最大。建立了指数平滑模型、动态神经网络模型对电力系统短期负荷进行预测，对两种预测模型的优缺点进行了比较。结果表明：三次指数平滑能很好的预测短期负荷的发展趋势，而动态神经网络模型有更高预测结果精度。最后通过算例进行了说明。 关键词：电力系统；负荷预测；气象因素；预测模型 中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）03-0171-02 1引言 电力系统短期负荷预测，在国内都有相关的研究，如文献[1]构建了一种基于统计分析的 负荷规律性评价方法。在此基础上，建立了预估负荷预报误差极限的分析方法。运用所提出的方法对负荷变化的规律性进行评价。文献[2]利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测，在保证有足够的训练样本的前提下，对预测模型进行合理分类，构造了相应于不同季节的周预测、日预测模型，文献[3]从不同角度对气象因素对电网负荷影响进行了深入的分析，介绍了 国内外的研究现状，提出了气象因素对短期负荷预测影响分析的思路、方法和意义，讨论了常用电力负荷特性的分析方法，文献[4]短期负荷预测的“双周期加混沌”法是基于负荷记录数学性质的预测方法.为了进一步提高其预测精度而提出的三项改进。 以上研究都没有深入研究气象因素对短期负荷预测的具体影响，给出较为直观的数字；研究表明，气象因素是影响短期负荷的主要因素，温度、风速、降雨量、等都对负荷产生一定程度的影响。气温是对负荷影响最大的气象因素。故各气象因素与负荷之间存在一定的相关性。本文讨论了象因素对短期负荷预测的具体影响，建立三次指数平滑模型和动态神经网络模型对负荷进行预测。 2 问题描述 短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，提高负荷预测精度，是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。现代电力系统中，气象因素（温度、湿度、降雨量等）对电力系统负荷的影响愈显突出。考虑气象因素成为调度中心进一步改进负荷预测精度的主要手段之一。 符号说明： 最近几天t时刻的负荷平均值
1.负荷预测分类和基础数据处理 负荷预测及其分类 负荷预测概念 负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 负荷预测的分类 按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。 确定性：把电力负荷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。 不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。 空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。 负荷预测的基础数据处理 负荷预测的基础数据 基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整）
数据处理 为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 经验技术预测方法 专家预测法 专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对面讨论问题，每个专家充分发表意见，并听取其他专家意见。小组法以书面形式独立发表个人见解，专家之间相互保密，最后综合给出预测结果。 类比法 类比法是将类似失误进行分析对比，通过已知事物对未知事物做出预测。例如选取国内外类似城市或地区为类比对象，参考该对象的发展轨迹对本地区作出预测。 主观概率发 请若干专家来估计某特定时间发生的主观概率，然后综合得出该时间的概率。 经典技术预测方法 单耗法 通过某一工业产品的平均单位产皮用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电量。 用电量A=国民生产总之或工农业总产值b*产值单耗g
电力系统短期负荷预测方法研究综述 发表时间：2018-12-25T16:14:08.417Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：尹强 [导读] 摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。 （国网四川省电力公司攀枝花供电公司四川攀枝花 617000） 摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。而按照预测时间的长短，可将负荷预测模式分为长期，中期，短期和超短期。其中，短期负荷预测是电力系统稳定经济运行的基础，其预测结果将直接影响着电力系统控制过程的优良。因此关于短期负荷预测的精确性已逐步发展成为电力系统自动化领域中的一项重要研究课题。 关键词：电力系统；短期负荷；预测方法 一、负荷数据预处理 历史负荷数据由于多种原因可能会造成部分数据的丢失或者数据异常，异常的历史负荷数据会对短期负荷预测结果造成很大的影响。因此，想要提高短期负荷预测结果的精确度，在进行预测前，需对负荷数据进行预处理。传统的数据预处理方法包括插值法和纵向比较法等，为了提高预测的精确度又提出了双向比较法、滤波法、切比雪夫不等式法等多种数据预处理新方法。文献提出了用Savitzky-Golay平滑滤波器去处理历史负荷数据，与其它平均方法相比，本方法保留了原始数据的分布特性。文献利用粗糙集理论的属性，在保证历史负荷和气象因数等属性的情况下，推导出的预测负荷值满足一定的精确度，剔除属性集中的冗余信息，简化了判断规则，并利用遗传算法的全局搜索能力，挖掘得到相对预测量的最小约简属性集作为预测模型的输入变量。 二、短期电力负荷预测 短期电力负荷预测的特点。电力负荷预测是根据电力负荷和其影响因素的历史数据，结合实际情况建立相关的模型，对未来用电负荷量进行科学预测。短期负荷更是具有以下明显的特点：预测结果的不确定性和随机性；由于各类负荷预测都是在特定的环境和具体的条件下进行的，因此其具有条件性；短期负荷预测在时间上都有一定的限制，所以具有时间性；由于预测结果的不准确性和条件性，加上外部因素的不确定性，因此预测结果具有多方案性。 影响电力负荷预测精度的因素。在电力系统负荷预测的过程中，预测精度是最具有影响力的一个指标。过预测或欠预测均会对系统生产运行配送造成较为严重的后果。影响负荷的因素有很多，首要便是天气因素。而作为可估计的随机事件，气象预报本身不准确又会形成双重误差。再者，我国人口数量众多，贫富差距较大，因此随机负荷部分并非平稳的随机序列，反而有较大的不确定性。另外，一些特殊事件的随机发生也会使反映负荷的周期曲线产生较大的波动，使实际数据与影响因素之间的关系样本数难以确定。 三、智能预测方法 （一）专家系统法 专家系统法是根据某一领域的专家知识和专家经验建立的一个计算机系统，并且该系统能够运用这些知识和经验对未来进行合理的预测。知识库、推理机、知识获取部分和解释部分是一个完整专家系统的主要组成部分。通过该系统，运行人员能够识别预测日的类型，考虑天气对负荷预测的影响。专家系统法的优点是能够综合考虑多个影响因素，由于是一个计算机系统，该系统具有较好的透明性和交互性，对所得出的结论，能解释其依据，便于运行人员检查和修改，而且预测结果的精确度很高，能很好的反映负荷实际情况。不足之处就是需要大量的历史负荷数据，而数据量增多会导致运算速度慢；同时该算法不具有自主学习能力和利用模糊知识处理相关问题的能力；并且该算法拥有很强的规则性，而规则本身不具有普遍适应性，所以该预测方法不具备普遍适用性。 （二）人工神经网络法 人工神经网络是模仿人脑神经网络进行学习和处理问题的非线性系统。它由若干个具有并行运算功能的神经元节点及连接它们的相应的权值构成，通过激励函数实现输入变量到输出变量之间的非线性映射。用历史负荷作为训练样本去建立适宜的网络结构，当训练的网络结构达到预测要求后，就用此网络作为负荷预测的预测模型。人工神经网络的优点是对预测模型的要求不高，对高度非线性对象非常适用，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，拥有的特点是其它算法所不具备的。不足之处是有很慢的学习收敛速度，也有可能结果收敛到局部最小点，并且没有很好的知识表达能力，对调度人员经验中存在的模糊知识没有得到充分的利用，依据主观经验确定网络层数和神经元个数。把人工神经网络方法运用于风电功率短期预测中，以数值天气预报为基础，拥有良好的人机交互界面，与能量管理系统实现了完美的连接，预测结果拥有良好的精确度。组合的预测方法，把人工神经网络法和经验模式分解相结合，用经验模式分解的自适应性，分别对各个分量进行分析，准确的把握负荷变化特性和环境因素影响，最后采用与分量相匹配的人工神经网络法进行预测。用人工神经网络去预测负荷模型的方法，用人工神经网络对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测，分析了负荷模型与预测结果之间的灵敏度，以便了解它们之间的影响程度，去寻找提高精确度的方法。 四、支持向量机 支持向量机与神经网络类似，都是学习型的机制，但与神经网络不同，SVM使用的是数学方法和优化技术。其中支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点，该方法给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。应用SVM进行电力系统负荷预测具有精度高、速度快等优点，不足之处在于存贮需求量大，编程困难，实际应用较难。 五、灰色模型法 灰色模型法是一种针对含有未知且不确定因素的系统进行预测的方法。通过对部分已知信息的开发，生成并提取有用信息，从而对系统运行行为和其演化规律进行正确且有效的描述和监控。该方法可在数据缺失的情况下找出某个时间段内数据变化的规律，以此建立负荷预测模型。灰色模型法分为普通灰色系统模型和最优化灰色模型两种。普通灰色预测模型是一种指数增长模型，当电力负荷严格按指数规律持续增长时，此方法的优势得以凸显———其预测精度高、所需样本少、人工耗时短且计算量小，所得预测结果还可以进行检验。缺点是对于具有波动性较大的电力负荷预测误差较大，因此并不适用于实际情况。但最优化灰色模型可以把波动幅度较大的原始数据序列变换成规律性较强的成指数递增变化的序列，以此来适应灰色模型法所需条件，大大增加了适用范围和预测精度。灰色模型法能很好的适用于
地区主网规划的负荷预测方法研究 发表时间：2018-01-10T10:31:54.120Z 来源：《电力设备》2017年第27期作者：孙式想李炜宋洪珠关巧莉 [导读] 摘要：负荷预测是电网规划的基础性工作，负荷预测的准确性直接影响着电网规划质量的优劣。 （国网宿州供电公司安徽宿州 234000） 摘要：负荷预测是电网规划的基础性工作，负荷预测的准确性直接影响着电网规划质量的优劣。因此，如何基于现有资料、合理运用各种预测方法、得出符合实际情况的预测结果、为城市电网规划提供科学的基础，是电网规划工作者面临的重要问题。本文对应用于城市电力负荷预测的众多模型进行了归纳和总结。 关键词：城市电网；负荷预测；方法 随着我国电力企业体制改革的不断深入，电网经营企业将应运而生。城市电网（以下简称城网）规划和建设、改造工程可行性研究等工作，将成为电网经营企业主要的前期规划工作。城网规划和建设、改造工程可行性研究很大一部分工作量发生在10kV配电网。城网规划能否简单套用以往用于电源和超高压（220kV及以上）电网规划的负荷预测方法，很值得深入探讨。 1.负荷预测的特点 城主网规划中的负荷实际上就是电力需求量、用电量，若能够通过预测的方法掌握这些数据指标则基本上可以估算出社会的用电量大小。在收集的资料中往往出现电网年最大负荷利用小时和电厂年设备利用小时的数值变化较大或不合理的情况，这就需要从电网用电结构的变化情况、大用户的投运情况、电网限电情况、电厂运行情况及有关电量是否与负荷对应等方面进行分析研究，所以，负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件，只有不肯定事件、随机事件，才需要人们采用适当的预测技术，推知符合的发展趋势和可能达到的状况。这就使负荷预测具有以下明显的特点。因此，城市电力负荷预测，要根据城市的用地规划，以空间负荷分布预测为基础，采用多种负荷预测方法进行负荷及负荷分布预测。历史数据的完整程度直接影响着负荷预测工作的开展。一般指的是对 1 h 以内的负荷预测，若系统配备了安全监控系统，则应确定 5～10 s 或 1～5 min 的预测值，对于突发情况的紧急处理则需确定 10 min～1 h 的预测值。，除对常规的用电采用年均增长率来预测其负荷外，还需对一些大用户按其生产规模和单耗来预测其负荷，电网总的负荷为两者之和。其中前者主要反映第一产业、第三产业和居民生活用电及部分工业项目用电增长情况；后者反映产业规划实施，各个地区不但供电严重不足，而且不同地区的供电情况差异性较大。这些情况随时都会给每一个地方造成巨大的压力与负担，对我国的经济发展是相当不利的。鉴于这种情况，很有必要对现在各个地区主网规划的负荷预测工作的现状做一个全面的了解。 2.负荷预测方案的基本流程 负荷预测并非盲目的勘察预测活动，而是一个有目的、有计划、有次序、有组织的电力预测工作。如果可以对地区主网的负荷预测工作实施比较顺利，那么，地区主网中呈现出的绝大部分问题都会得到一个很好的解决。然而，这项工作并不是那么容易实行的，它不仅仅需要相关理论知识方面的支持，而且还需要经过大量反复地计算才可以尽可能达到预测的最佳效果。因此，地区主网规划的负荷预测工作应按照标准的流程操作。 ①调查情况，收集资料。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。由于最初所收集的资料对后面的负荷预测有很大的影响，使得用电负荷资料的收集也应该细化处理，对每个方面的用电情况均要如实统计。 ②历史资料，规范整理。负荷预测用到的资料不仅包括地区目前的用电状况，也应该充分利用好历史数据作为参考。主网规划期间可以结合当期电力部门提供的档案资料，由于各县市负荷主要分布在县城和经济开发区内，因此需重点做好这两区域的负荷预测工作。上述两区域的负荷预测一般依据城市的总体规划，按照各类用地的性质，采用负荷密度法进行。 ③数据处理，结合方法。数据处理时可根据地区的主网规划要求使用不同的方法，主要以结合水平处理法和垂直处理方法为主，其他方法为辅。通常采用概率统计来预测负荷，需要注意的是，预测电网未来的负荷，在客观上必定存在一定的误差，产生误差的根源是存在一些影响电网运行的不确定因素以及与电网负荷变化规律不相符合等，总体上负荷预测模型的准确性还是很高。以确定负荷数据变动的标准范围，若处理后的数据超出这一标准则说明负荷数据预测不准。 ④创建模型，综合分析。常用的趋势模型有多项式趋势模型、对数趋势模型、冥函数趋势模型、线性趋势模型、指数函数趋势模型、龚波茨模型和逻辑斯蒂模型等。主网规划人员则可以根据获得的数据材料创建相应的数据模型，进而对地区负荷大小进行综合预测分析。如：数学模型的构建，应确保计算所得数据的误差小于 5%，然后根据误差重新拟定规划方案。 3.主网规划负荷预测的新方法 不同预测方法从建模出发点、所需要数据样本和适用条件都不同，在同一评判尺度下进行比较是不科学。从适用条件来看，回归分析法和趋势分析法主要用于统计规律的描述和研究，适合大样本，对历史、现在和未来发展进行同时预测。先进负荷预测方法的运用依赖于科学的理论研究体系，因此，电网规划要充分考虑这方面的适应性，电源和电网建设要适度超前外，也要密切注意各地经济发展和大用电项目建设情况，以及用电负荷增长的趋势，以便及时更新需求信息及调整工程建设安排。 ①灰色数学预测。灰色数学理论属于系统概念，主要用于研究信息不完备时模拟的数学法。将部分信息未知和已知系统称为灰色系统，灰色模拟法运用模糊控制观点，将运筹学和自动控制相结合的数学分析方法。诸多因子的未知、不稳定等特点是灰色数学理论的典型特征，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。 ②模糊数学预测。模糊数学模糊理论专用于未知数据的研究，若主网规划期间难以构建数学模型时，则可通过模糊数学理论编制出一套科学的预测方案。电力负荷模型对于电力负荷预测可以说是最为有效的方式之一，电力负荷模型则主要包含了电力负荷的时空特性、负荷电压和频率特性。在拟合曲线的过程中需要精确度同拟合区间的一致性，选择合适的趋势曲线模型能够得出较好的预测结果，不同的曲线模型其误差也比较大，关键是结合区域电网发展情况，选择合适的曲线模型。 ③专家系统预测。专家系统方法是用于连接计算机的自动化操作处理方式，通过调出计算机内部存储的负荷数据自动化分析处理，对规划的主网进行供电可靠性、网损、电压质量计算、抗灾能力等技术评估，并与现状网与导则比较，分析规划方案的合理性。从经济效益和社会效益两方面对规划主电网项目进行分析，对规划主网进行盈利能力分析、偿债能力分析，这就需要在进行使用时充分结合区域实
浅谈如何提高地区负荷预测准确率 电能是现代社会主要能源种类之一，是国民经济建设和群众生活活动顺利实施的基础保障因素。面对电力供应紧张的现实情况，做好负荷预测工作，提高负荷预测准确性的重要意义日益凸显。文章结合山西地区电力负荷预测工作实际，对电力负荷预测工作进行讨论，提出改进负荷预测工作的相關建议。 标签：负荷预测；准确率：重要性 引言 随着我国经济发展水平的提高和社会生产总量的不断增加，电力需求日益增大。电力供应稳定充裕已经成为对于地区经济发展和人民生活质量有着至关重要影响的基础要素。十二五以来，我国大力发展电力基础设施建设，大型发电项目相继开工并分阶段建成投入使用。电力企业加强运营管理，电网运行质量稳步上升，电力供应工作取得了极为显著的效果，为我国经济体制改革和经济结构调整事业的顺利推进做出了重大贡献。与此同时，电力供应紧张问题日渐加剧，国民经济发展和人民生活电力需求不断增长，给电力系统的正常运行和电力的安全稳定供应带来沉重压力。如何提高电力负荷预测准确性，利用有限的电力资源尽可能地满足更多的用电需求，提高电力系统运转质量，是电力企业面对当前严峻局势，改善电力供应环境，提高电网安全性和经济性，满足社会生产、生活需要的重要途径。根据预测时限的不同，地区电力负荷预测分为长期、中期、短期、超短期四种。基于山西电网地区特性，文章主要对短期负荷预测分析进行讨论。 1 影响短期负荷预测工作质量的因素分析 从山西省电力系统的实际情况来看，短期负荷预测工作的精确程度直接关系到对标评价的高低，各地区电力调度单位都投入了大量精力去改进短期负荷预测工作质量，以期提高预测准确性。通过长期工作实践总结，电网短期负荷预测影响因素包括负荷构成种类、时间因素、天气因素及许多不确定因素等。下面对负荷的各类影响因素进行分析讨论。 1.1 负荷构成种类对电力负荷预测的影响 一般电力负荷与其电力用途之间密切相关，常见的用电类型包括工业用电、生活用电和农业生产用电几个类型。这些电力负荷种类都具有电力负荷呈周期性变化的规律。随着电力负荷种类不同，其负荷变化周期分为日、周、年和节假日等多种形态。由于这些周期特性存在较为普遍，分析并掌握这些周期特性，有助于电力负荷预测分析工作的有效开展。 1.1.1 以日为周期变化的电力负荷。从日负荷曲线变化上可以看出，日负荷曲线分为峰荷、基荷和腰荷三个部分。不同部分的负荷其组成也不一样。其中，基荷由长期存在的、持续性的负荷构成，这些负荷在电力负荷整体中起着基础性
电力系统短期负荷预测方法综述 本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义 进行综述，就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。在目前的预测方法里，主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析，比较其不同预测方法的优点及不足的地方。并且提出了短期负荷预测的精度提升了，不仅在历史的数据上重视了其积累，还应重视在预测的模型选择上要合适，综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。 标签：电力系统短期负荷预测 电力负荷预测在能量的管理系统组成中是极为重要的部分，而短期电力负荷预测则是对几个小时后或是一天、几天的电力负荷值上进行预报。短期电力负荷预测不仅在电力系统安全以及经济的运作下提供了相关保障，还为市场的环境编排高度计划等打下了基础。不过在这个电力生产与消费的日趋市场化下，针对负荷预测的准确及可靠性上也有了更为高的要求，而且就电力系统管理与运行来讲其负荷预测逐渐成为了一个主要的研究领域。预测精度是决定短期负荷预测的作用大小的，所以在短期负荷预测方法研究的重点上是如何对预测精度进行提高。虽然短期负荷预测的研究历史已經很长远了，国内外的学者也对其在方法还有理论方面对于预测模型进行研究工作。当短期负荷出现因素太多的情况下，从而限制了预测方法的范围以及精度。下文针对短期的预测方法展开一个综合性的探析。在研究未来发展方向的同时也为实际情况下短期负荷的预测提供了一个基础。 1 基于短期负荷的预测特点 对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点：①在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。②不同的负荷预测方法存在相应的条件性。③短期负荷预测在时间上各有不同。④预测的结果包含多方案性。 短期负荷预测精度的影响因素：①以往历史数据。②自然天气情况。③其日期类型。④负荷预测模型。⑤相关社会事件等。 2 简述短期负荷预测方法 短期负荷由于受到来自不同方向的因素影响，面临时间序列问题上其随机的过程表现的很不平稳，就算面临的影响因素包罗万象，不过在这些因素中都存在一个特点那就是有规律性。能够为实际预测打下基础，其短期负荷预测的方法大致分为四类。
城市电网规划的负荷预测方法研究 发表时间：2014-09-03T08:27:08.810Z 来源：《科学与技术》2014年第5期下供稿作者：石湘明 [导读] 负荷预测的结果是否真实对于城市电网规划有着很大的影响，它与电网的正常运转及费用有着密切关系。 广西大学石湘明 摘要：随着我国城市建设步伐的日益加快，城市电网规划已经成为一个十分重要的问题，而城市电网负荷预测是做好电网规划工作的关键环节。可是，在进行城市电网规划的负荷预测时，事先找出其不确定因素，选择好适合的预测方法，对负荷预测工作会有很大的帮助。为了使城市电网规划符合城市发展的需要，能对城市电网事业的发展提供有力的支持，需要不断地研究电网规划负荷预测的可行方法，使负荷预测更加可靠，充分发挥出城市电网规划的重要作用。本文根据笔者的工作经验分析了电网规划对负荷预测的要求与当前城市电网负荷发展的特点，并探讨了电网规划的负荷预测方法，以供参考。 关键词：负荷；预测；城市；电网；规划在城市电网规划中负荷预测是一项复杂且系统性强的工作，又是城市电网规划的前提。如果负荷预测的结果有误，将会对城市电网规划产生不利的影响。因此，在目前的城市环境下，怎样才能使负荷预测方法更适合预测工作，是有关学者需要深入研究的一个重要课题。只有在实际工作中不断地加强同行业间的经验交流，探讨符合城市电网规划的负荷预测体系，才能提高预测的质量，有利于城市电网建设的蓬勃发展。 一、电网规划对负荷预测的要求 1预测结果要真实 负荷预测的结果是否真实对于城市电网规划有着很大的影响，它与电网的正常运转及费用有着密切关系，真实的负荷预测是电网安全运行的可靠保障。由此我们知道，保证负荷预测结果的真实性非常关键。为了有效的增加负荷预测的真实性，要求在预测过程中从多个层面来分析有关数据，认真了解国家在这方面的制度，一定要从城市经济发展的角度来进行科学的论证，采取适合的预测方法，全面分析影响负荷的因素与预测结果的关系，并将影响因素进行深入地剖析，使城市电网规划的负荷预测结果真实准确，具有利用价值，为城市规划提供有用的帮助。 2预测的结果服务于下步工作 负荷预测是一项综合性的工作，它需要按照城市电网规划的实际情况来确定，例如为了选择规划年的输配电系统适合的设备容量，则需要真实预测供电区域规划年内的负荷总量。若在城市电网规划时，要使变电站设备能够科学合理地布置，则要先预测供电区域内的分块负荷，这样做是要将配电设备布置的分辨度提高，让实际上所承担的负荷电量与城市电网规划设计的系统数据相符。从这个层面来看，负荷预测方法的确定与预测结果方式有很多种，需要按照电网规划的实际来选择预测方法，以使预测结果准确，为电网规划下步工作更好地服务，提供可靠地数据。 二、现阶段城市电网负荷发展的特点 1用电量和最大负荷增长较快 我国城市建设的加快，使城市的用电量与以前相比大幅增加。一方面促进了城市电力事业的发展，另一方面令我国城市电网的最大负荷也逐渐增加。根据我国有关部门调查得知，2007年我国一些主要城市电网系统的最大负荷增长率都有很大的提高，其中苏州电网最大负荷的增长率为 26%，郑州电网 2007年最大负荷增长率为27%，为7680 MW，它的分用电量增长率为28%，达到495 亿kwh。 2影响负荷发展的不确定因素较多 城市规划布局是影响城市电网负荷的发展主要因素，而且城市规划项目在操作当中会受到投资、环境、制度等因素的影响，这些不稳定因素干扰了城市电网负荷的正常发展，特别是在一些边远地区城市的发展中，电网负荷容易受到一些大型的基建项目建设的影响而出现较大的变化。此外，我城市居民生活水平的提高及第三产业的日益壮大，都会使城市电网负荷发生很大的改变。 3生活用电与第三产业用电量增加 随着我国经济的发展及城市人口数量的增加，我国城市电网的负荷使用情况出现了明显的分化。其中许多城市工业用电量急剧减少，甚至出现工业用电量负增长的情况。与此同时，居民生活用电与第三产业的用电量则不断增加。有的大城市市居民生活用电与第三产业的用电量比重已超过一半，个别大城市比重已达到60%以上。 三、电网规划的负荷预测方法探讨 1小波探究预测法 在负荷预测中，小波探究预测法是一种先进的预测方法，在使用中能够做到时频局部化，其经由持续地改变尺度参数以利于聚焦操作。小波探究预测法能够在信号的局部结构进行聚焦，在局部聚焦下，可及时发现信号突然且放大的情况。在搜寻负荷信号时要注意，负荷信号变化的周期一般是以日、周与年为单位的，其不同分量所具有的频率特性也是不一样的，而将不同时刻产生的负荷做好分量计算，能够得到随机负荷序列，并能使一些低频或高频信号体现在周期上。在这过程中需要明白一点，负荷信号的变化是不间断的，是一个连续的过程。通过对小波探究预测法进行分析发现，小波探究预测法在电力系统负荷预测中，是经由小波的持续变化，将不同的序列分量逐个投影到相关尺度中，之后通过适合的模型将每个子负荷序列都做出预测，再经由序列重构，就可以得出现实的负荷预测结果。 2模糊预测法 模糊预测法用模糊思想来探讨与解决有着模糊特点的对象时，其作用是很明显的。在电力系统负荷预测的模糊预测方法中有模糊指数平滑、模糊时间序列模型、模糊线性回归、模糊分行业用电模型、模糊聚类等，这些模糊负荷预测模型是一种新的预测模型，从模型中可以体现出模糊思想。它可以将模糊性的变量妥善地措置，有效地处理了在负荷预测中出现的许多模糊信息问题，增加了电力系统负荷预测结果的准确性。模糊预测方法不需要研究历史数据，因而减轻了搜集历史数据的工作量，避免了由于统计方面的原因而使结果不准确。它全面分析了与电力负荷有影响的各个因素，尤其把负荷和所处环境的关系进行深入地研究，得出负荷在不同环境中的变化形式及特点。从而将拟测周期环境因素与以往各时期环境情况对比，就计算出实际的负荷增长率。 四、预测结果的修正 在负荷预测中，一定要使结果真实。由于城市电网负荷的运行，容易受气候等一些因素的影响，使负荷预测结果与实际之间存在一定
中长期负荷预测方法综述 摘要:负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。 中长期负荷预测各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围,在实际预测工作中,必须根据实际情况,着重从预测目标、期限、精确度等诸多方面作出合理选择,寻求能获取所需精度的预测方法。本文针对电力系统中长期电力负荷预测方法做出分析。 关键字：负荷预测、中长期负荷、负荷预测方法、负荷预测综述 正文：负荷预测是从已知的电力需求出发,通过对历史数据的分析, 并考虑政治、经济、气候等相关因素,对未来的用电需求做出估计和预测。负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作。对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重要的用。 电力系统负荷预测是电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，准确的负荷预测结果将意味着在满足供电质量要求的条件下对系统建设资金最大可能限度的利用和有限投资的最大社会经 济效益的获得,负荷预测工作因而引起了人们的普遍关注随着电力 系统的迅速发展尤其是我国电力工业市场化改革的推行负荷预测 工作面临如何准确合理地考虑电力工业市场化后对实际电力负荷从大小到特性上的影响和给整个系统运行规划带来的变化的难题可以
设想在强大的市场压力和竞争机制作用下适用于电力市场环境下 的负荷预测理论和算法必将获得突破性研究成果 随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对电量需求量以及电能质量的要求也越来越高。、 一、基于参数模型的中长期电力负荷预测方法 1.趋势外推方法。将已有的各年度的电力负荷看作一个时间序列,利用最小二乘拟合等方法寻求电力负荷与时间的函数关系,并利用这个函数关系预测以后年度的电力负荷。趋势外推方法可以保证对历史数据的拟合是最好的,但不能保证外推效果的可靠性。 2.回归分析方法。回归分析预测是电力系统负荷预测的一种常用方法,根据回归分析涉及变量的多少,可以分为单元回归分析和多元回归分析。在回归分析中,随机变量是自变量,非随机变量是因变量,由给定的多组自变量和因变量资料究二者之间的关系,形成回归方程。回归方程求得后,给定各自变量数值,就可求出因变量值。回归方程根据自变量和因变量之间的函数形式,又可分为线性回归方程和非线性回归方程。在负荷回归分析法方法简单、预测速度快、外推性好,对于历史预测问题中,回归方程的因变量一般是电力系统负荷,自变量是影 响电力系统负荷的各种因素,如经济、人口、气候等。上未出现的情况有较好的预测性。但它对数据的要求高,特别是历史数据残缺或存在较大误差的情况下,预测效果很不理想;用线性方法描述比较复杂
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910301391.3 (22)申请日 2019.04.15 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南开区卫津路92号 (72)发明人 冯人海 常燕燕 杨智群 王威 黄建理 (74)专利代理机构 天津市北洋有限责任专利代 理事务所 12201 代理人 杜文茹 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2006.01) G06Q 50/16(2012.01) (54)发明名称 一种基于城市用地性质及开发时间的空间 负荷预测方法 (57)摘要 一种基于城市用地性质及开发时间的空间 负荷预测方法，根据用地性质将不同地块分为同 质地块和同时地块两类；采用Logistic函数分别 对不同地块用电负荷进行拟合；对n个年份的理 想平均负荷进行归一化处理；对地块的用电负荷 理想发展速度和地块快速增长期年份的理想中 位数采用最大似然估计方法进行训练，得到地块 的用电负荷发展速度的训练值和地块快速增长 期年份中位数的训练值；将地块用电负荷发展速 度的训练值和地块快速增长期中位数的训练值 带入Logistic函数得到n个年份的负荷预测值。 本发明在考虑地块性质的基础上，重新建构了空 间负荷预测模型的参数训练方案。本发明简化了 计算复杂度， 提升了预测精度。权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 110119837 A 2019.08.13 C N 110119837 A
1.一种基于城市用地性质及开发时间的空间负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1)根据用地性质将不同地块分为同质地块和同时地块两类，其中，同质地块是由用户性质相同且负荷发展遵循Logistic函数的地块组成；同时地块是由开发时间在相同时期且下属的工程建设以及人口导入进度一致的地块组成； 2)采用Logistic函数分别对不同地块用电负荷进行拟合： 式中：Y(t)为地块第t年份的理想平均负荷，t 0为地块快速增长期年份的理想中位数，r 为地块的用电负荷理想发展速度，K和P 0分别代表logistic函数的渐进最大值和最小值，从而得到n个年份的理想平均负荷； 3)对n个年份的理想平均负荷进行归一化处理，得到K＝10，P 0＝3；这样Logistic函数的最大值K和最小值P 0就可排除在本发明的参数训练目标之外，简化了参数训练算法的复杂度； 4)同质地块的用电负荷理想发展速度r相同，但快速增长期年份的理想中位数t 0不同；同时地块快速增长期年份的理想中位数t 0相同，但用电负荷理想发展速度r不同，因此对地块的用电负荷理想发展速度r和地块快速增长期年份的理想中位数t 0采用最大似然估计方法进行训练，得到地块的用电负荷发展速度的训练值r ′和地块快速增长期年份中位数的训练值t 0′； 5)将地块用电负荷发展速度的训练值r ′和地块快速增长期中位数的训练值t 0′带入Logistic函数得到n个年份的负荷预测值。 2.根据权利要求1所述的一种基于城市用地性质及开发时间的空间负荷预测方法，其特征在于，步骤4)所述的训练包括： 令在第t年份的实际平均负荷Y ′(t)＝y(t)， 得到有噪声系统模型： 其中高斯噪声η～N(0,σ02)， 为降低有噪声系统模型复杂度，将Logistic函数变换，得到 改进负荷预测模型为： 在改进负荷预测模型中加入独立同分布的高斯噪声η0， 得到改进的有噪声系统模型：其中，噪声方差σ02对于每个年份并不是一个独立同分布的高斯随机变量， 不能忽略其相关性，为提高建模的准确性，给出第k个年份的噪声方差σk 2与噪声方差σ02之间的关系； 对有噪声系统模型进行等价变换得到等价变换后的有噪声系统模型： 由于η较小，故Y ′(t)≈Y(t)，由改进的有噪声系统模型和等价变换后的有噪声系统模型，得到： 权 利 要 求 书1/2页2CN 110119837 A
如何提高电网负荷预测准确率孙华1 发表时间：2018-06-25T17:03:41.557Z 来源：《电力设备》2018年第3期作者：孙华1 何小娟2 [导读] 摘要：随着社会的不断发展与进步，各行各业对电力需求越来越大，这就要求电网企业能够不断发展以满足人们的用电需求。 （1 国网河南省电力公司焦作供电公司河南焦作 454000；2国网河南省电力公司济源供电公司河南济源 459000） 摘要：随着社会的不断发展与进步，各行各业对电力需求越来越大，这就要求电网企业能够不断发展以满足人们的用电需求。合理规划配电网设置，分析历史用户用电的数据，挖掘数据中的潜在重要信息，能够对未来用电负荷趋势进行预测，然而，采用不同的方法具有不同的预测效果。传统的负荷预测方法有很多，例如：电力弹性系数法、外推法、回归预测法、用电单耗法以及负荷密度法，等等，这些传统方法是根据以往的负荷数据，加上一定的经验总结研究出来的，具有很强的依赖性和不准确性，有些方式甚至只是一个简单的定向预测问题，这些传统方法已经不能满足现代社会用电数据量大的分析，预测结果存在较大误差，对配电网规划具有重要影响。 关键词：负荷预测；准确率；影响因素；对策 1概述 电力系统的负荷预测主要有超短期、短期和中长期三种预测方式，其中短期预测是电网调度部门主要使用的负荷预测方法。短期负荷预测又可根据其预测周期的长短细分为月预测、周预测和天预测。所谓月预测就是以月为单位对电力系统的月负荷（最大值和平均值）以及该月可能产生的电量变化进行预测；而周预测和天预测则是以本周或当天的负荷情况确定下周或者次日电力负荷的变化趋势。对负荷进行科学合理的预测，主要是便于对电力系统进行预防性控制，安全监控以及应对突发性的调度计划。负荷预测不仅是一个电网的调度和规划部门所应具备的基本信息，而且也是在电力系统中实现实时控制、运行计划以及系统调度和发展规划的必要前提条件。负荷预测在电力体系的规划和运行方面有着不容忽视的作用，其创造的经济利益也是直观可见的。负荷预测其实就是市场关于用电需求的一个预测，为了使电量供应满足市场的需求，不仅仅对市场的需电量要有一个预测量，而且在这个量的基础上其精确度也要尽量高，这就是通常所说的负荷预测准确率。 2关于负荷预测准确率的影响因素 2.1天气因素 在所有的影响因素中，天气因素对负荷预测准确率造成的影响是最大的。以具体事例说明：某地２０１４年４月的天气状况，同样达到１７℃～１９℃，多云天气相对于阴天中午的负荷差就能达到３０～４０ＭＷ（占该地中午供电负荷总量的７％）。由于天气造成的湿度不同，会使人们感觉热的程度存在差异，如夏天的时候，白天云量多会使人们感到凉爽，而晚上云量多便会使人感到闷热。而夏天多变的天气就会造成人们对空调使用的无规律性，而由此造成的空调负荷也会相差很大。尤其是在阴雨天，有的时候雨过天晴，气温会一下子降下来给人一种凉爽的感觉，这个时候，尤空调和风扇产生的负荷便会减少，而另一种情况，雨停之后，云并没有散去，加上夏天的高温天气便会出现“桑拿天”，使得空调风扇的使用量增加，由此造成的负荷量也会大幅提升。由此可见，天气的变化对于负荷预测准确率的影响相当大，其对电力体系的负荷预测准确率造成的影响也应引起重视。 2.2电网基础数据不准确 电网基础数据是开展负荷预测的前提条件，基础数据的正确率是影响负荷预测准确率的关键因素。其中，基础数据不准确包括历史数据不准确、自动化系数不准确、外部信息缺失等。 2.3大用户因素 电网中大用户对负荷预测准确率的影响程度可以达到２０％之多，如某水泥厂为某地电网体系中负荷较大的用户之一，该厂平时正常用电其电负荷大概在２５～３０ＭＷ，因为高自动化程度大大提高了该厂的用电需求。倘若该厂自动化设备因为故障迫使其停产。这就会使得该厂的负荷值大幅度下降，从而导致电网负荷幅度发生巨大变化，严重影响负荷预测的准确率。 2.4负荷预测管理系统不准确 负荷预测管理系统不准确包括负荷预测软件预测精度低、硬件设备不可靠等。表1所示为造成负荷预测管理系统准确率低的各项因素、原因和确认措施。 3针对影响因素提出的解决对策 3.1及时了解天气变化并对负荷预测值进行修改 及时把握天气变化，针对不同的天气状况对负荷的天预测进行调整是提高负荷预测准确率非常有效的手段。负荷预测专职需要将当天的负荷情况和第二天的天气情况进行汇总，从而对第二天的负荷预测值进行修正。也可在负荷供给当天，根据实际天气变化情况，对原有的预测数据进行调整，从而减小当天负荷预测出现的误差，保证负荷预测的准确率。 3.2逐步了解大用户 针对当地的负荷大用户要进行特别关注，及时与大用户的相关部门取得联系，掌握其作息时间其用电方面的有关数据，保证其正常运作时负荷预测的准确率。之后，电网部门也要对大用户中因为突发情况造成的负荷幅度大幅度变化的情况进行统计，从而在类似情况再次
电力负荷预测 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
电力网中的电力负荷预测 （广西科技大学 **） 摘要：电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以在保障电网的安全前提下，经济合理的安排电网内部发电机组的启停，合理安排机组检修计划，减少不必要的旋转备用容量，降低电网公司的运营成本，提高经济和社会效益。本文主要介绍了电力负荷预测的概念、步骤以及经常采用的负荷预测方法。 关键字：负荷；预测；方法；步骤 引言 基于“十五”期间国民经济和电力工业的发展状况，在全国电力供需趋于平衡的前提下，我国“十一五”规划对电力工业发展坚持了“十五”期间制定的“可持续发展”的要求：电力工业发展方式要从数量速度型向质量效益型转变，从以供给导向为主转向以需求导向为主，优化电力资源配置。国家经贸委电力工业“十一五”规划中预测：“十一五”期间我国经济增长速度为年均8%左右，电力需求的平均增长速度为7%，到2009年全国发电装机容量将达到亿千瓦，（其中，水电占总容量%，火电占总容量%）国家电力公司电力工业“十一五”计划及2015年远景规划中预测：“十一五”期间我国GDP年均增长8%左右，电力需求的平均增长速度在%~%之间，到2009年全国发电装机容量将达到亿千瓦，全社会用电量将达到16200亿~16600亿千瓦时。 但实际的情况是：截至2009年年底，全国发电装机容量达到亿千瓦，全国发电量达到亿千瓦时，全社会用电量为24689亿千瓦时。
1、电力负荷预测综述 、电力负荷预测的意义 电力用户是电力工业的服务对象，电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据。正确地预测电力负荷，既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。电力负荷预测工作既是电力规划工作的重要组成部分，也是电力规划的基础。全国性的电力负荷预测，为编制全国电力规划提供依据，它规定了全国电力工业的发展水平、发展速度、源动力资源的需求量，电力工业发展的资金需求量，以及电力工业发展对人力资源的需求量。 收稿日期：2012-12-25 作者简介：***，本科，研究方向：电力负荷预测，E-mail： 本文运用神经网络对某市某年某月某日进行电力负荷的短期预测，它为这一地区电力规划奠定了一定的基础，同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂，以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。因此，电力负荷预测是一项十分重要的工作，它对于保证电力工业的健康发展，乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义 、电力负荷预测的定义 电力负荷预测结果的准确与否直接电力负荷预测是指通过对电力系统负荷历史数据的分析和研究，运用统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对未来的负荷发展做出预先估计和推测。关系到电力投资的效益，供电的可靠性，用电需求的正常发展，以及社会的经济效益和社会效益。但要做到预测准确或较准确是很困难的，因为影响电力负荷预测的因素相当多，且由于各地区产业结构和人民生活水平不