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1.负荷预测分类和基础数据处理1.1负荷预测及其分类1.1.1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。
1.1.2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。
1.2负荷预测的基础数据处理1.2.1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）1.2.2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。
第一章电力负荷预测概论本章介绍了电力负荷预测的基本概念和作用，论述了负荷预测常用方法的分类，介绍了负荷预测的误差分析手段，并给出了负荷预测工作的完整步骤，从而使读者对负荷预测理论方法达到初步了解，为后续章节的学习打好基础。
第一节负荷预测概念和原理电力系统的任务是给广大用户不间断地提供优质电能，满足各类负荷的需求。
一、负荷及分类狭义负荷概念指电功率，广义负荷的概念同时包括电量。
1．负荷按物理性能划分负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷。
(1)有功负荷：是把电能转换为其他能量，并在用电设备中真实消耗掉的能量，计算单位为kw(千瓦)。
(2)无功负荷：在电能输送和转换过程中，需要建立磁场(如变压器、电动机等)而消耗的功率。
它仅完成电磁能量的相互转换，并不做功，在这个意义上称为“无功”，计算单位是kvar(千乏)。
2．负荷按电能的划分负荷按电能的产、供、销生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷。
(1)发电负荷：指某一时刻电网或发电厂的实际发电出力的总和，计算单位为kw。
(2)供电负荷：指供电地区内各发电厂发电负荷之和，减去发电及供热用厂用电负荷，加上从供电地区外输入的负荷，再减去向供电地区外输出的负荷，计算单位为kw。
(3)用电负荷：指地区供电负荷减去线路和变压器中的损耗后的负荷。
计算单位为kw。
3．负荷按时间的划分负荷按时间分为年、月、日、时、分负荷、4．售电量及用电量(1)售电量：是指电力企业售给用户(包括趸售户)的电量及供给本企业非电力生产(如修配厂用电)、基本建设、大修理和非生产部门(如食堂、宿舍)等所使用的电量。
(2)用电量，是指电网(或电力企业)的售电量与自备电厂自发、自用电和其售给附近用户的电量之和。
5．电量的划分电量可分为有功电量和无功电量。
(1)有功电量：是指有功负荷与时间的乘积。
有功电量可由电能表读出，也可由有功负荷的平均值乘以时间得出，有功电量的计算单位是kw·h。
(2)无功电量：是指无功负荷与时间的乘积。
电力系统中负荷特性分析与优化在现代社会中，电力系统的稳定运行对于经济发展和人们的日常生活至关重要。
而负荷作为电力系统的重要组成部分，其特性的分析与优化对于提高电力系统的效率、可靠性和经济性具有重要意义。
一、电力系统负荷特性的分类电力系统中的负荷特性可以从多个角度进行分类。
按照用电性质，可分为工业负荷、商业负荷、居民负荷等。
工业负荷通常具有较大的功率需求，且其用电规律与生产流程密切相关；商业负荷的用电特点则往往与营业时间相对应，具有一定的周期性；居民负荷则较为分散，受生活习惯和季节等因素影响较大。
从时间特性来看，负荷又可分为日负荷、周负荷和年负荷。
日负荷呈现出明显的峰谷变化，白天用电量大，夜晚用电量相对较小；周负荷在工作日和周末之间可能存在差异；年负荷则会因季节变化而不同，夏季和冬季往往是用电高峰。
此外，负荷还可以根据其对电压和频率的敏感性进行分类。
一些负荷对电压的变化较为敏感，如电子设备；而有些负荷则对频率的波动较为关注，如电动机等。
二、电力系统负荷特性的影响因素（一）气候因素气候条件对负荷特性有着显著的影响。
在炎热的夏季，空调负荷会大幅增加，导致用电量飙升；寒冷的冬季，采暖负荷则成为用电的重要组成部分。
此外，降雨、大风等天气也可能影响某些特定行业的用电情况。
（二）季节因素不同季节的用电需求存在明显差异。
除了前面提到的夏季和冬季的空调与采暖负荷，春季和秋季的农业生产、旅游等活动也会对负荷产生影响。
（三）节假日因素在节假日期间，如春节、国庆等，工厂、企业的放假会使工业负荷减少，但居民的娱乐、旅游等活动会增加商业和居民负荷。
（四）经济发展因素随着经济的增长，工业生产规模扩大，商业活动日益繁荣，用电量也会相应增加。
同时，经济结构的调整也会导致负荷特性的变化，例如从以重工业为主向以高新技术产业为主的转变，会使负荷的类型和特点发生变化。
（五）能源政策因素政府出台的能源政策，如鼓励新能源的开发和利用、推行峰谷电价等，会影响用户的用电行为，进而改变负荷特性。
电力系统中的电力负荷电力是现代社会中不可或缺的能源之一，而电力系统是将电力从发电站输送到用户的关键组成部分。
在电力系统中，电力负荷是指用户在特定时间段内所需的电能量。
电力负荷的合理调度和管理对于确保电力系统的稳定运行和满足用户需求至关重要。
本文将探讨电力系统中的电力负荷问题，包括负荷的分类、负荷预测和负荷调度等内容。
一、负荷的分类在电力系统中，负荷可以分为三类：基础负荷、峰值负荷和调度负荷。
（1）基础负荷：基础负荷是指经过统计和分析后，长时间内负荷变化相对较为平稳的负荷。
例如居民区、工商业建筑的常规用电等。
基础负荷通常是稳定且可预测的，对电力系统的影响较小。
（2）峰值负荷：峰值负荷是指每天出现在电力系统中的负荷高峰时段的负荷。
例如夏季高温时期空调用电集中、工业生产用电高峰等。
峰值负荷具有明显的波动性和不确定性，对电力系统的安全性和稳定性提出了更高的要求。
（3）调度负荷：调度负荷是指供电公司根据用户的需求和电源的情况进行调整和分配的负荷。
例如根据用户用电量的变化进行调峰，平衡供需关系。
调度负荷对于保障电力系统的平稳运行至关重要。
二、负荷预测负荷预测是根据历史数据和外部因素，对未来一段时间内的负荷情况进行估计和预测。
负荷预测可以提供给电力公司制定合理的生产和调度计划，并为电力市场交易提供参考。
负荷预测的方法可以分为统计法、神经网络法以及混合方法等。
统计法通过对历史数据进行统计和分析，建立数学模型来预测未来的负荷变化趋势。
神经网络法利用人工神经网络对大量历史数据进行学习和训练，从而实现负荷预测。
混合方法是将多种方法结合使用，提高预测准确性和稳定性。
负荷预测需要考虑诸多因素，如气象因素、节假日、工商业变动等。
准确的负荷预测可以提高电力系统的运行效率，降低成本，并确保电力供应的可靠性和稳定性。
三、负荷调度负荷调度是指根据负荷预测的结果，合理安排电力供应和用户需求之间的平衡。
负荷调度需要综合考虑电源供给能力、负荷需求情况和电力系统的安全要求。
