第07章-电力需求预测

第七章电力系统暂态稳定第一节概述暂态稳定是指电力系统在某个正常运行方式下，突然受到某种大的干扰后，经过一段暂态过程，所有发电机能否恢复到相同速度下运行，能恢复则称系统在这种运行方式下是暂态稳定的。

暂态稳定与运行方式和扰动量有关。

因此不能够泛泛地说电力系统是暂态稳定或不稳定的，只能说在某种运行方式和某种干扰下系统是暂态稳定或不稳定的。

在某种运行方式下和某种扰动下是稳定的，在另一种运行方式和另一种扰动下可能就是不稳定的。

所谓的运行方式，对系统而言，就是系统的负荷功率的大小，或发电功率的大小；对输电线路而言，就是输送功率的大小。

功率越大，暂态稳定性问题越严重。

所谓大干扰一般指短路故障、切除大容量发电机、切除输变电设备、切除或投入大负荷。

一般短路最为严重，多数情况研究短路故障干扰。

短路故障扰动量的大小与短路地点、短路类型、短路切除时间有关。

短路可能发生在输电线路上，也可能发生在母线或变压器上。

一般发生在母线上较为严重。

短路发生在输电线路上，一般靠近电源侧的较为严重。

短路分为单相接地短路、两相短路、两相接地短路、三相短路。

一般三相短路较为严重，次之两相接地短路，单相接地短路最轻。

这里所说的短路是单重故障，如果有多种故障，一般多重故障较为严重。

发生短路后，借助断路器断开，将故障的线路、或母线或变压器隔离，保证非故障部分继续运行。

短路切除时间越短，对暂态稳定越有利。

短路切除时间包括继电保护装置和断路器动作的时间。

装有自动重合闸的输电线路，被隔离的输电线路会重新投入运行，如果是瞬时性故障，重合就成功，电网恢复原有状态；如果是永久性故障，重合不成功，故障线路再次被隔离。

重合成功对暂态稳定有利，重合不成功对暂态稳定更不利。

一般用短路故障来检验系统是否暂态稳定。

我国颁布的《电力系统安全稳定导则》规定：①发生单相接地故障时，要保证电力系统安全稳定运行，不允许失负荷；②发生三相短路故障时，要保证电力系统稳定运行，允许损失少量负荷；③发生严重故障时，系统可能失稳，允许损失负荷，但不允许系统瓦解和大面积停电，应尽快恢复正常运行。

电力需求预测模型的建立与优化近年来，随着工业化和城市化的不断发展，电力需求的增长成为一个重要的问题。

为了保证电力供应的稳定性和可靠性，建立有效的电力需求预测模型成为当务之急。

本文将探讨电力需求预测模型的建立与优化。

一、背景与意义电力作为一种重要的能源形式，广泛应用于工业、民用、交通等各个领域。

电力需求的准确预测对于电力系统的规划、调度、运营具有重要意义。

通过建立有效的预测模型，能够减少电力系统的浪费和供应不足，优化电力资源的分配，提高电力系统的效率。

二、传统预测方法目前，常用的电力需求预测方法包括时间序列分析、回归模型、神经网络等。

时间序列分析是基于历史数据的统计方法，能够捕捉到数据的趋势和周期，但对于数据中的非线性关系较弱。

回归模型则是基于特定因素对电力需求进行回归分析，但需要考虑到多个因素的复杂关系。

神经网络模型则是通过模拟人脑的神经元连接来进行学习和预测，但对于数据的要求较高。

三、基于机器学习的预测模型近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的电力需求预测模型逐渐受到关注。

机器学习通过对数据的学习和模式识别，能够从大量的历史数据中提取出有效的特征，并对未来的电力需求进行准确的预测。

1. 数据清洗与特征选择在建立机器学习模型之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。

这包括数据的去噪、异常值的处理等。

然后，通过特征选择的方法选择关键的特征变量，以提高模型的准确性和解释性。

2. 模型选择与训练在选择模型时，常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。

不同的算法有着不同的适用场景和特点，需要根据具体情况选择合适的模型。

然后，通过将历史数据划分为训练集和测试集，对选定的模型进行训练和调优。

3. 模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估和优化。

常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差等，用于衡量预测结果与实际结果的偏差程度。

如果模型的预测效果不理想，可以通过调整模型结构、改变参数等方式进行优化，以提高预测的准确性。

第7章电力市场的辅助服务为了满足用户的需求和适应同行业之间的竞争，电力工作者必须能生产、输送和分配高质量、低成本的电能。

由于电力生产的特殊性，要保证用户得到优质、廉价的电能就必须依靠电网相关的辅助措施来确保电力市场的安全、经济和可靠运行。

在传统的电力生产模式下由于实行统一调度，统一管理，能较好地保证电力生产的安全、可靠；在电力市场条件下，发电竞争的引入和电网开放的实施及新的技术，的应用，增加了电网运行和控制的复杂性，因而会产生一些新的引起电网功角稳定、电压稳定、过负荷和系统崩溃等问题的因素。

这就使辅助服务问题越来越受到广泛的重视。

此外，在电力市场中，不能再要求发电厂和用户无条件地提供辅助服务，因此必须解决一系列问题，如与每一项辅助服务相关的费用、各辅助服务供应者的贡献、各用户使用了哪些辅助服务和使用量是多少等。

辅助服务的定价机制不但应确保供应者收回成本，还要保障其合理的利润。

随着电力市场理论的研究和实践的不断深人，辅助服务问题由于其重要性和技术上的复杂性吸引了越来越多的研究者和电力公司的兴趣。

因此对于辅助服务及其定价方式的研究在电力市场中有着十分重要的理论和现实意义。

但与电能价格相比，辅助服务定价的研究起步较晚，尚未形成理论体系。

因此，在电力市场中迫切需要对辅助服务进行深入的研究。

7.1 辅助服务概述7.1.1 辅助服务的定义及分类1.定义目前对辅助服务的确切定义并未完全统一。

辅助服务一般定义为：为完成输电的主要功能，即将电能从电厂输送到用户并保证安全和质量，所需要采取的所有辅助措施。

换句话说，在输电服务中，为保证电能质量和系统安全所采取的一切辅助措施都属于辅助服务。

不同的国家甚至电力公司对辅助服务的定义都不尽相同。

因为辅助服务的供应由系统需求决定。

其决定因素包括：（1）系统协调方式：有无统一的系统调度中心决定了辅助服务供应的模式。

（2）电力生产的结构：决定了辅助服务的重要程度，如火电占优还是水电占优。

电力行业的电力需求预测与负荷管理电力行业一直是社会经济发展的重要支柱，而电力需求预测和负荷管理则是电力行业运行的核心问题。

准确预测电力需求并合理分配电力资源，对于提高电力系统的效率和稳定性，以及满足社会发展对电能的需求具有重要意义。

本文将介绍电力行业的电力需求预测方法和负荷管理措施，以期为电力行业提供参考和借鉴。

一、电力需求预测1.1 基于统计模型的电力需求预测统计模型是一种常用的电力需求预测方法，它是根据历史数据和趋势进行预测。

在统计模型中，常用的方法包括时间序列分析、回归分析等。

时间序列分析是指通过对历史数据进行分析和拟合，探寻其中的规律性和周期性，从而预测未来的电力需求。

回归分析是指通过对相关指标的分析，建立影响电力需求的数学模型，从而提出电力需求的预测结果。

1.2 基于人工智能的电力需求预测近年来，随着人工智能技术的快速发展，人工智能在电力需求预测中的应用逐渐增多。

人工智能可以通过学习大量的数据和模式，建立起复杂的数学模型，并通过不断迭代和优化，实现对电力需求的准确预测。

其中，深度学习、神经网络和模糊逻辑等方法在电力需求预测中展示出良好的效果。

二、负荷管理2.1 基于优化算法的负荷管理负荷管理是指通过优化算法和控制策略，合理调度和分配电力资源，以降低电力系统的负荷峰值、平滑负荷波动，从而提高电力系统的效率和稳定性。

在负荷管理中，常用的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划等。

通过这些优化算法，可以实现对电力需求的精细化管理和灵活调控。

2.2 基于新能源的负荷管理随着新能源的不断开发和利用，基于新能源的负荷管理成为电力行业的热门课题。

新能源的特点是不稳定性和间断性，因此如何将其与传统电力系统有效地结合起来，成为新能源负荷管理的关键问题。

在新能源负荷管理中，通过建立新能源与储能设备的协调调度模型，实现对新能源的有效利用和平稳接入电力系统，从而提高系统的可靠性和经济性。

三、结语电力需求预测和负荷管理是电力行业运行的核心问题，对于提高电力系统的效率和稳定性具有重要意义。