下载文档原格式
电力系统中长期负荷预测方法综述摘要：在电力系统中，中、长期负荷预测是电网规划中的基础性工作，它为电网规划提供了必不可少的基础数据，其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣，因此准确的中、长期负荷预测的准确性就显得尤为重要。
本文就目前电力系统中的经典预测方法、传统预测方法和现代预测方法做个一简单的介绍，对负荷预测方法的改进提供理论基础。
关键词：电力系统中长期负荷预测1 概述负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。
长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期负荷预测指5年左右并以年为单位的预测。
它们的意义在于帮助决定新的发电机组的安装（包括装机容量大小、型式、地点和时间）与电网的规划、增容和改建，是电力规划部门的重要工作之一。
短期负荷预测是指一年之内以月为单位的负荷预测，还指以周、天、小时为单位的负荷预测，通常预测未来一个月度、未来一周、未来一天的负荷指标，也预测未来一天24h中的负荷。
其意义在于帮助确定燃料供应计划；可以经济合理地安排本网内各机组的启停，降低旋转储备容量；可以在保证正常用电的情况下合理安排机组检修计划。
超短期负荷预测指未来lh、未来0.5h甚至未来10min的预测。
其意义在于可对电网进行计算机在线控制，实现发电容量的合理调度，满足给定的运行要求，同时使发电成本最小。
2 电力系统负荷预测的特点和难点作为预测问题，电力系统负荷预测的准确性是根本要求，但精确的负荷预测常常是不容易做到的，主要有如下几个困难：1．理论上讲，电力负荷的大小受到国民经济发展水平、产业结构、国家宏观经济政策、气候、突发性事件等因素的影响，可以说，现代社会的绝大多数生产活动都会对电力负荷产生影响。
因此，我们不可能在预测的时候考虑到所有的相关因素，而只能提取若干因素加以考虑。
2．某些因素，即使知道它们会对负荷产生影响，然而要定量的准确描述它们的影响却非常困难；而且，这种影响往往是变化的，同样的外部作用在不同的时间，对负荷的影响是不同的；更重要的是，并不能够事先确切的掌握这些因素在未来时段的状态，有时候对这些因素的预测甚至比负荷预测更加复杂和困难。
电力系统中的负荷预测算法比较与改进负荷预测是电力系统运行和规划的关键环节，为实现电力系统的稳定运行、合理调度和经济运行提供了重要依据。
随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长，负荷预测的准确性和稳定性对电力系统运行越来越重要。
因此，对于电力系统中的负荷预测算法进行比较与改进具有重要意义。
目前，负荷预测算法主要包括统计模型、机器学习和人工智能等方法。
统计模型基于历史数据进行预测，常用的方法有时间序列分析、回归分析等。
机器学习方法通过训练模型，对历史数据进行学习，进而预测未来的负荷情况。
人工智能方法利用神经网络、遗传算法等技术进行负荷预测。
在电力系统中，负荷预测算法的选择应考虑以下几个方面：预测精度、计算效率、实时性和鲁棒性。
预测精度是衡量算法好坏的重要指标，它直接关系到电力系统的运行和调度方案。
计算效率是指算法执行的时间和计算资源的消耗，高效率的算法能够提高预测效果的同时减少计算成本。
实时性是指算法能否在实际运行中及时提供负荷预测结果，从而支持电力系统的实时调度决策。
鲁棒性是指算法对数据异常和噪声的容忍能力，能否在不完整或异常的数据情况下保持较高的预测准确度。
统计模型是传统的负荷预测方法，具有较好的预测精度和计算效率。
时间序列分析是其中常用的方法之一，它基于时间序列数据的趋势和周期性进行负荷预测。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。
回归分析则是基于特征变量与负荷之间的关系进行预测，常用的回归模型有线性回归、多元回归等。
这些统计模型在小型电力系统中表现良好，但在大型系统中由于数据量庞大和变化复杂性较高，预测精度有限。
机器学习方法在电力系统负荷预测中得到了广泛应用，其优点包括能够从大量历史数据中学习和自适应调整模型参数，以实现更精确的预测结果。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、朴素贝叶斯（NB）等。
SVM算法通过构建高维空间中的超平面，将样本分为不同的类别，在负荷预测中具有较高的预测精度和鲁棒性。
电力负荷预测常用方法的分析比较与应用电力负荷预测是指对未来一段时间内的电力负荷进行预测，以便电力公司合理安排发电计划、优化电网运行和保障用电需求。
电力负荷预测方法主要分为统计方法、基于模型的方法和机器学习方法，下面对这些方法进行详细分析比较与应用。
统计方法是电力负荷预测中最简单直接的方法之一，常用的统计方法有平均值法、移动平均法和指数平滑法。
这些方法通过历史负荷数据的统计特征来进行预测，在数据量较大、负荷变化较为平稳的情况下有一定的预测准确性。
然而，在面对复杂的负荷变化模式和非线性关系时，统计方法的预测效果较差。
基于模型的方法是利用电力负荷与影响其变化的相关因素之间的数学模型进行预测。
常见的基于模型的方法有回归模型、时序模型和神经网络模型。
回归模型通过建立负荷与时间、气温等因素之间的关系来进行预测，优点是简单易懂；时序模型将负荷视为一个时间序列，利用时间序列分析方法进行预测，适用于具有明显周期性的负荷变化；神经网络模型则通过训练神经网络来对负荷进行预测，可以较好地处理非线性关系。
基于模型的方法需要依赖较为完整和准确的数据，并且参数调整和模型选择较为困难，但在一些特定场景和较为规律的负荷变化中有较好的预测效果。
机器学习方法是近年来在电力负荷预测中得到广泛应用的一类方法。
这些方法通过训练预测模型来预测未知负荷，其中常见的机器学习方法有支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）和深度学习模型等。
SVR是一种回归算法，通过非线性映射将输入数据映射到高维空间中，并在高维空间中寻找最优超平面，从而进行预测；RF基于集成学习的思想，通过随机产生多个决策树并利用投票方式进行预测；深度学习模型则是基于神经网络的一类算法，通过多层次的网络结构进行特征学习和预测。
相对于传统的统计方法和基于模型的方法，机器学习方法能够更好地处理非线性关系和复杂的负荷变化模式，在数据量较大和样本复杂的情况下取得了很好的效果。
在实际应用中，电力负荷预测方法的选择需要考虑多个因素，包括数据的可靠性、预测的时间范围、负荷变化的规律性等。
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究引言：在电力系统中，准确预测电力负荷对于实现稳定和可靠的电力供应至关重要。
电力负荷预测是指根据过去的用电数据和相关的环境和经济因素，预测未来一段时间（如天、周、月）内的电力负荷情况。
准确的负荷预测可以帮助电力公司优化电力调度，合理安排发电和输电，有效解决电力供需平衡问题，提高电网运行效率和经济性。
一、传统的电力负荷预测方法：1. 时间序列方法：时间序列方法是一种常用的负荷预测方法，其基本思想是通过分析负荷历史数据的变化趋势、周期性和规律性，预测未来的负荷情况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型和季节性分解方法等。
这些方法适用于短期负荷预测，但对于长期预测效果不佳。
2. 统计回归方法：统计回归方法通过建立负荷与相关因素（如气温、湿度、日照等）之间的函数关系，进行负荷预测。
常用的统计回归方法包括多元线性回归分析、多元非线性回归分析和逐步回归分析等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且考虑了外部因素的影响，但要求提供大量的相关数据。
二、基于机器学习的电力负荷预测方法：1. 神经网络方法：神经网络方法通过构建具有多层隐含层的人工神经网络模型，通过学习历史数据中的模式和规律，进行负荷预测。
常用的神经网络方法包括BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。
这些方法适用于短期和中期负荷预测，可以更好地捕捉负荷的非线性关系。
2. 支持向量机方法：支持向量机方法通过将负荷预测问题转化为一个优化问题，通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
常用的支持向量机方法包括线性支持向量机、非线性支持向量机和径向基函数支持向量机等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且具有较好的泛化能力。
3. 遗传算法方法：遗传算法方法通过模拟自然界的遗传和进化过程，寻找最优的解决方案。
常用的遗传算法方法包括基于交叉、变异和选择等操作的进化算法和遗传规划算法等。
这些方法适用于长期负荷预测，可以考虑多个因素之间的复杂关系。
电力系统中的负荷预测模型对比分析随着电力需求的快速增长和电力系统的复杂化，准确地预测负荷需求对于电力系统的稳定运行和供电调度至关重要。
为了提高负荷预测的准确性，研究人员提出了许多不同的负荷预测模型。
本文将对几种常见的负荷预测模型进行对比分析，旨在找出最适合电力系统中负荷预测的模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是最简单和最常见的负荷预测模型之一。
它假设负荷与时间是线性相关的，并且通过历史负荷数据来拟合线性函数，从而预测未来的负荷需求。
然而，线性回归模型无法捕捉复杂的非线性关系，因此在某些情况下可能预测不准确。
2. 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的负荷预测模型。
它利用时间序列数据的统计特性来预测未来的负荷需求。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和ARCH/GARCH模型等。
这些模型可以考虑负荷的季节性、趋势性和周期性等特征，因此在某些情况下比线性回归模型更准确。
然而，时间序列模型需要较长的历史数据，对数据的要求较高，且参数调整较为繁琐，不适用于非平稳序列的负荷预测。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种以模拟人脑神经网络为基础的模型。
它通过学习历史数据中的模式和规律来建立负荷预测模型。
人工神经网络模型能够捕捉到复杂的非线性关系，适用于各种类型的负荷数据。
然而，神经网络模型的参数调整较为困难，在训练过程中容易过拟合，且计算量较大。
4. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，可以用于分类和回归问题。
在负荷预测中，支持向量机模型通过寻找一个最优的超平面来分割样本数据，从而预测未来的负荷需求。
支持向量机模型可以处理高维数据，具有较好的泛化能力。
然而，支持向量机模型的训练复杂度较高，在大规模数据集上的效果可能不佳。
通过对比分析不同的负荷预测模型，可以发现每种模型都有其适用的场景和优势。
线性回归模型适用于简单的线性关系，时间序列模型适用于具有明显的季节性和趋势性的数据，人工神经网络模型适用于复杂的非线性关系，支持向量机模型适用于高维数据和复杂的分类问题。
电力系统负荷预测方法电力系统负荷预测是电力系统运行中的一个重要环节，它的准确性直接关系到电力系统的稳定性和可靠性。
随着电力系统的发展和电力市场的竞争，负荷预测的准确性和实时性变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的电力系统负荷预测方法。
1.时间序列方法时间序列方法是一种常见的负荷预测方法，它是通过对历史负荷数据进行统计分析和建模来预测未来的负荷。
时间序列方法的基本原理是假设负荷数据是一个随时间的随机变量，并且随时间的变化是有规律的。
因此，该方法需要有足够的历史数据，并且需要对历史数据进行分析，以确定负荷变化的规律和趋势。
其中，常用的时间序列方法包括ARIMA模型和季节性趋势模型。
2.数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过挖掘大量数据来发现数据中隐藏的规律和知识的方法。
在电力系统负荷预测中，数据挖掘方法主要包括神经网络、支持向量机、决策树和回归分析等。
这些方法通过对历史负荷数据建立模型，并通过模型来预测未来的负荷。
其中，神经网络是最常用的方法之一，它是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以对非线性系统进行建模和预测。
3.统计回归方法统计回归方法是一种基于统计学原理的预测方法，它主要通过对历史负荷数据进行回归分析来预测未来的负荷。
在电力系统负荷预测中，常用的统计回归方法包括线性回归和多元回归。
线性回归是一种基于线性关系的预测方法，它假设负荷数据与时间之间存在线性关系，并通过对历史数据进行线性拟合来预测未来的负荷。
多元回归是一种基于多个自变量的预测方法，它假设负荷数据与多个因素之间存在关系，并通过对历史数据进行多元回归分析来预测未来的负荷。
4.混合方法混合方法是一种将多种预测方法组合在一起的方法，它可以利用不同方法的优势来提高预测准确性。
在电力系统负荷预测中，常用的混合方法包括ARIMA模型和神经网络模型的组合、支持向量机和神经网络模型的组合等。
这些方法通过将不同的预测方法组合起来，可以提高预测准确性和稳定性。
电力系统负荷预测方法及特点摘要：负荷预测在电力系统规划和运行中起着重要的作用，优势极其明显。
从根本上来讲，电力市场需求的预测就是负荷预测。
因此，电力系统负荷预测方法十分重要。
本文系统地介绍和分析了负荷的分类以及影响电力负荷的主要因素，最后总结了电力负荷预测的方法和特点，望对电力行业起到一定的促进作用。
关键词：电力系统；负荷预测；方法；特点负荷预测是基于已知的电力需求，并考虑到政治、经济、气候和其他相关因素来预测未来的电力需求。
负荷预测包括两个方面：预测未来的需求（电力）和预测未来的电力消耗（能源）。
电力需求的预测决定了发电、输配电系统的新容量和发电设备的类型（例如，峰值负载调制器、基本负载单元等）。
它的作用是记录符合发展状况和水平，如此同时确定计划年用电量、供电面积、最大供电负负荷和计划总负荷发展水平面积，并确定计划年度负荷。
1电力负荷分类电力负荷主要分为以下四类：1.1城市民用负荷城市民用负荷主要是城市居民的家庭负荷，它具有年均增长频繁，季节波动明显等特点。
在许多情况下，房屋负荷的季节变化直接影响系统峰值负荷的变化。
影响程度取决于城市居民的负荷对系统总负荷的比例。
1.2商业负荷商业负荷指的是商业部门电力使用中所产生的电力负荷。
它虽然要小于民用和工业负荷，但是对日负荷峰值高低也有极为明显影响。
1.3农村负荷农村负荷指的是农民民用、农业生产以及工商用电所产生的负荷。
因为农业的生产是随着季节而变化的，因此农村负荷的季节性比较明显。
电力负荷也会随着农业生产的增大而变大。
1.4工业负荷工业负荷通常被视为基本负荷，对气候影响不大，除少数地区外。
工业负荷在电力构成中的比重居首位，对确定电力总负荷起着重要作用。
不同国家的工业电力负荷占总负荷的比例是不同的。
工业化国家工业电力负荷的比例很小（例如，美国的1/3和日本的1/2），但发展中国家工业电力负荷的比例很大。
总的来说，工业负载比其他类型的负载更稳定，不受天气和其他因素的影响。
广东省城乡规划设计研究院张仪兴
在电力规划设计工作中，首先遇到的是采用什么方法和标准预测计算电力负荷的问题。
电力负荷预测与计算是两个不同层面的概念，既有差别也有联系。
前者侧重供电负荷的估算，影响因素多，精确度较低些，属宏观估算。
后者计算方法成熟，计算技术数据较详细，计算结果较准确。
要做好负荷预测，首先要了解影响负荷的主要因素。
电力负荷并非固定不变，它与经济发展水平、人民生活水平、城市化进程有关，也与地区资源状况、能源结构、产业结构、经济发展战略和科技发展水平有关。
负荷预测的结果，并非一成不变，它随时间动态变化，存在时间差、地区差和发展差，要及时调整适应变化。
在工程设计中，当不定因素较多，无法确定负荷计算参数的选用时，也可简化计算，采用负荷预测的方法，如小区详规和总图设计既可用负荷计算法，也可用负荷预测法估算负荷。
1 负荷预测的常用计算方法
电力负荷预测方法很多，常用的计算方法大致分为两类，一类是从预测电量入手，再换算为用电负荷，如综合用电水平法、单耗法、增长率法和电力弹性系数法；另一类是直接预测用电负荷的负荷密度法，它又分为按单位用地面积负荷密度和单位建筑面积负荷密度两类。
下面简述这些方法的主要特点和应用范围。
1.1综合用电水平法
根据各规划期的年人均用电量和人口数来推算其用电量。
式中 PL --用电负荷；
Wa --年人均用电量，kW·h
P--规划期人口数；
T--年综合最大利用小时数。
人均用电指标的确定，应按当地实际用电情况和发展需求而定，可采用类比法（横向比较法）确定适合本地区的标准。
这种方法较适合于预测规划近期(1～5年)和中期（6～10年）的用电负荷（远期为11～20年，下同）。
1.2 单耗法
根据产品（或产量）用电单耗和数量推算其用电量。
式中 Wn--产品（或产量）用电单耗；
N--产品（或产量）数；
T--年综合最大利用小时数。
应注意各行业单耗指标的动态变化，它可能随科技进步、生产力的提高和节能技术的发展而降低单耗，也会随产业结构
的调整或产品改变而改变。
这种方法适用于预测计算规划近期和中期的用电负荷。
1.3 增长率法
它是外推法的一种，以时间为自变量，以用电量为因变量，按历年用电的增长率来估算今后用电的年增长率，并把历年的用电的增长数加以延伸来推算各规划期的用电数。
PL = EL（1+ge）n
式中 EL--已知某年的用电量；
ge--预计规划期年平均用电增长率；
n--预测规划的年数。
这种方法适用于预测规划近期、中期和远期各期负荷。
1.4 电力弹性系数法
电力弹性系数为用电的年平均增长率与工农业生产总值（或国民经济生产总值）的年平均增长率的比值。
式中 Ke--电力弹性系数；
ge--用电年平均增长率；
gd--工农业生产总值（或国民经济生产总值）年平均增长率。
一般在经济起飞阶段电力弹性系数应较高些，当经济发展趋于平稳后，电力弹性系数接近1，即两者增长率同步，由发展初期大于1，一般为1.3渐降至1左右。
因此如已知经济增长率gd，可按发展情况确定大于1的Ke值，再求出ge值（ge=Kegd），然后按增长率法计算出所需负荷。
这种方法适用于校核规划中期、远期的预测负荷。
1.5 负荷密度法
这种方法通常指的是单位建设用地面积的用电负荷。
P1=d1S1
式中 d1--负荷密度，MW/km2；
S1--用地面积，km2。
这种方法适用于预测各功能分区的用电负荷，也适用于开发新区的用电负荷。
1.6 分类用电综合指标
这种方法也是属于负荷密度的范畴，是按分类用地的单位建筑面积的用电负荷。
P1=d2S2
式中 d2--综合用电指标，W/m2；
S2--建筑面积，m2。
这种方法适用于控制性详规、修建性详规和总图方案或初步设计的负荷预测计算，也可用于经济开发区新区负荷预测。
此法在使用时与一般电力负荷计算相同，应计入分类需用系数和总同期系数。
上述6种方法预测的结果为用电负荷。
在规划城市电网供电负荷时还应计入容载比，并考虑电力平衡以保证电网的供电能力和稳定。
35～110kv容载比为1.8～2.1，220kv为1.6～1.9，500kv为1.4～1.5。
2 综合用电水平与负荷密度标准
综合用电水平的高低反映一个国家或地区的经济发展水平和人民生活水平的重要标志之一。
世界各国经济发展的不平衡性，存在着三类不同世界，其综合用电水平差距甚大。
一个国家或地区的经济发展也同样存在先进、后进之别，也可划分三类（或五类）标准，较符合实际。
我国在社会主义现代化的进程中，经济发展追赶发达国家。
广东地区要在2010年全省基本实现现代化，为此，我们把西方七国80年代人均用电水平、亚洲地区"四小龙"90年代发展水平与广东部分有代表城市进行比较，见表1～表3。
表1 西方七国80年代人均用电量
kWh/(人·a)
表2 亚洲部分国家和地区人均用电量
kWh/(人·a)
从上述3表中可以看出，我国经济发展较快的广东省与西方发达国家之间的差距是很明显的，大约为15～20年左右，与亚洲地区"四小龙"的差距约10～15年左右。
我们根据广东全省经济发展的基本情况和10年后基本实现社会主义现代化的目标，推荐广东省三类地区城市人均用电水平和负荷度标准见表4。
在表中所列的三类地区中，每一类仍然存在较大的差异，在低一类地区中有的城市可能比高一类地区中的某些城市发展还快，标准也会高些，因此要结合本地区实际情况确定符合实际的标准。
3 分类建筑综合用电指标
在规划设计工作中，对小区的控制性详规、修建性详规或总图的方案设计与初步设计，其用电负荷预测与用电负荷计算已没有多大区别，其实修建性详规已相当
于总图（小区）的初步设计（或扩大初步设计），因此无论详规或工程总图设计均可采用分类建筑综合用电指标计算用电负荷。
用电负荷预测或用电负荷计算均应根据本地的经济发展和用电需求选择合理标准。
经过我们多年对广东各地供用电情况的统计和分析，按广东的经济发展状况和用电需求，推荐其综合用电指标见表5。
4 合理采用标准
用电指标与经济发展、科技进步和人民生活水平有密切关系。
我国幅员广阔，差别明显，东西南北中，发展各不同，全国采用同一技术标准或指标，有的适宜，有的则脱离实际。
差异是存在的，确定本地区标准，应注意以下几点：
4.1 用电指标的动态变化
技术标准都有一定的时间性，并非固定不变，随着科技进步、产业结构的调整、节能技术与节能产品的发展、人民生活水平的提高，用电指标应分阶段制订和及时调整，以适应实际变化和需要。
4.2 指标要适宜
现代化并非高能耗、高指标，更不是用电越多越现代化。
经济增长已逐步由过去的增量型转向增值型，由能耗型转向技术节能型。
高科技和信息产业的迅速发展，改变了以往的经济模式，也改变了用电指标。
西方发达国家十分重视节能和效益，如商厦照明的用电只有20W/m2左右，比我国各地的标准都低得多。
当经济技术发展到一定水平，用电指标趋于平稳饱和，甚至略呈下降趋势。
4.3 不宜盲目攀比高标准
在制订本地区标准时，借鉴国外、境外先进经验无可厚非。
学香港、赶西方要因地制宜，切合实际。
以为赶超一个国家或地区，什么指标都要超，是不切实际的。
以香港为例，它的高标准有其特殊性，它是一个国际大都市，是公认的国际性商贸中心、旅游购物中心、金融证券中心和交通航空中心，外驻机构多，流动人口大，人均用电高，弹丸之地，负荷密度大也是很自然的。
广东有的城市前阶段盲目赶超以至失调，不得不限上网、限发电，造成资源积压浪费。
发展是渐进的，过分超前造成超前浪费是不可取的。
4.4负荷预测计算的科学性
用电负荷的预测和计算都是在继承国内外已有的方法成果的基础上加以发展，如果没有科学根据和客观实际需要，不宜随意改变。
近年，广东地区某些部门根据自身需要完全否定我国以往用电负荷的成熟计算方法，采用简单的权力加法，即规定一般住宅6kW户、高级住宅10kW/户、别墅15kW/户、如户数分别为60、50、40，总用电1460kW，规定选用变压器为2×800kv·A。
这样规定计算和选用变压器，充其量只有半载，这种宁大勿小的做法即使部门得利，造成空载损耗增大，资源积压浪费是不可取的。
表3 广东分类地区部分城市人均用电量 kWh/(人·a)
表4 广东分类地区城市人均用电水平与负荷密度标准
注：1、在每一类地区中，经济基础较好，发展较快，或人口密度1万人/km2时，可取上限值，相对较差者，可取下限值。
2、基础较好的城市，可视实际发展情况提高一类或半类标准（如汕头市可按一类标准，韶关市可按二类标准）。
3、镇级建制的小市镇应根据经济发展状况和用电需求，一般宜按所在地区标准乘0.7～0.9的修正系数。
表5 分类建筑综合用电指标 W/m2
续表
注：1、除S、U类按用地面积计，其余均按建筑面积计，且计入了空调用电。
无空调用电可扣减40%～50%.
2、计算负荷时，应分类计入需用系数和计入总同期系数。
3、住宅也可按户计算，普通3～4kW/户、中级5～6kW/户、高级和别墅7～10kW/户。
