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第三章 负荷计算答 案3-1 什么叫日负荷曲线和年负荷曲线？可分别从上面得到哪些参数？各参数之间的关系是什么？答：负荷曲线是指用于表达负荷功率随时间变化的函数曲线 P=f （t ）或Q=f （t ）。
在直角坐标系中，用纵坐标表示功率值，横坐标表示时间值。
日负荷曲线是以一昼夜24h 为时间范围绘制的负荷曲线。
通过日负荷曲线，我们可以得到以下一些参数以及它们之间的相互关系：（1）日电能耗量Wd （kw ·h ）：表示一天中所消耗的电能，即日负荷曲线所包含的面积：Wd=240dt t P ）（式中 P ——目负荷曲线上的瞬时功率，单位为kw ；t ——时间单位为h 。
（2）最大功率Pmax （kw ）：表示负荷曲线上功率最大的一点的功率值。
（3）平均功率Pav （kw ）：表示日负荷曲线上日电能耗量与时间（24h ）的比值，即： Pav=24Wd （4）有功负荷系数a 为：a=Pmax Pav 通常 a ＝0.7～0.75。
（5）无功负荷系数β为：β=maxQ Q av 通常β=0．76～0．82。
年负荷曲线的绘制年负荷曲线有两种。
（1）运行年负荷曲线，即根据每天最大负荷变动情况，按一年12个月365天逐天绘制， 绘制方法与日负荷曲线相同。
（2）电力负荷全年持续曲线，它的绘制方法是不分日月的时间界限，而是以全年8760h 为直角坐标系的横轴，以负荷为纵轴技大小依次排列绘成。
通过年负荷曲线，我们可以得到以下一些参数以及它们之间的相互关系：（1）年电能耗量Wa （kw ·h ）：表示年负荷曲线所包含的面积：Wd=⎰8760dt t P ）（（2）最大负荷Pmax （kw ）：表示年负荷曲线上出现的最大的负荷值。
也即典型日负荷曲线上的最大负荷。
（3）年平均负荷Pav （kw ）：即全年消耗电能与全年时间8760h 的比值：Pav=Wa ／8760（4）年最大负荷利用小时数Tmax （h ）：若用户以年最大负荷Pmax 持续运行Tmax 小时即可消耗掉全年实际消耗的电能，则Tmax 称为年最大负荷利用小时数。
电力负荷计算(2011-10-27 11:11:24)转载▼分类：电力知识标签：杂谈电力负荷计算7.2.1基本概念（1）额定功率( P n)：电气设备的额定功率是其铭牌标称功率，是设备在额定条件（额定电压和适当的绝缘材料等）下的允许输出功率，设备在此功率下长期运行时温升不会超出规定的允许值。
（2）设备容量（P e）：设备容量也称设备功率、安装容量或安装功率，它与用电设备的额定功率是两个不同的概念，两者在数值上可能相等，有可能不等。
设备安装功率是指设备在统一的标准工作制下的功率，当铭牌上标注的暂载率与标准暂载率不相等时，需要把铭牌标称的额定功率换算成标准暂载率条件下的功率。
（3）电气设备的工作制与暂载率：电气设备的工作制分为连续、短时和断续三种。
①连续工作制：又称连续运行工作制或长期工作制。
是指电气设备在规定的环境温度下运行，能够达到稳定的温升，但设备的任何部分的温度和温升均不超过允许值②短时工作制：即短时运行工作制，是指电气设备的运行时间短而停歇时间长，且在工作时间内的发热量不足以达到稳定的温升，而在停歇时间内能够冷却到环境温度。
③断续工作制：即反复短时工作制，是指电气设备以断续方式反复周期性的进行工作，工作时间（t g）与停歇时间（t r）交替重复进行。
短时断续周期性工作的电气设备的特性用暂载率表征。
④暂载率：暂载率用以表征断续工作制电气设备的工作特性，暂载率定义为ε= =国家标准规定一个工作周期（t g+t r）为10min。
起重专用电动机的标准暂载率有15％、25％、40％、60％四种；电焊设备的标准暂载率有50％、65％、75％、100％四种。
7.2.2负荷计算的内容和意义负荷计算是供配电系统设计的基础，一般需要计算设备容量、有功功率、无功功率、视在功率、计算电流，一级负荷、二级负荷、季节性负荷、消防负荷、尖峰负荷电流等。
（1）计算负荷：也称计算容量或最大需要负荷，它是个假定的等效的持续性负荷，其热效应与同一时间内实际的不一定恒稳的负荷所产生的最大热效应相等。
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。
配电网规划中电力负荷预测的关键问题分析摘要：在中国社会，用电设备的普及程度越来越高，对城市配电系统的规划也提出了更高的要求。
在实际工作中，对电力系统进行了预测，对其进行了详细的分析。
随着市场化进程的加快，电力系统必须不断完善运行机制，提升自身性能，以更好地满足快速发展的需要，因此，对电力系统进行负荷预测是电网运行和总体规划中非常关键的一环。
换句话说，相关工作人员要依据相应的科技手段，对电力负荷进行精确的预测，并依据预测的结果，对电力负荷的变化规律和因素进行更好地研究，提高配电系统规划的科学性。
本文首先介绍了电力负荷预测，然后对当前电力负荷预测中的一些现实问题进行了分析，并对其进行了简要的阐述，为今后的研究工作提供了借鉴。
关键词：配电网；规划；电力负荷预测方法引言：在配电网规划阶段，对电力负荷进行预测，将其与电网的历史数据相结合，对目前所拥有的资料进行分析，并对今后一段时间内的电力需求量、电力负荷、用电情况等进行预测。
提高负荷预算准确性是电网规划研究的核心内容，是提高供电质量、提高供电质量、促进电网安全稳定运行的重要途径。
然而，在对特定地区进行电力负荷预测时，由于其使用习惯具有一定的周期性，且受天气、节假日、市场交易等多种因素的影响，难以进行精确的预测。
1.概述1.1电力负荷预测的概述负荷预测是电网调度中不可忽视的一环，它关系到电网的整体规划与运营。
电力负荷预测的基本思想是，对电力系统的历史数据和实时数据进行整理、分析，判定电力系统的负荷发展态势，并对今后一段时期的电力系统的运行情况做出预测，其主要内容是电力系统的全部有功功率、各节点的有功和无功负载。
在此基础上，提出了一种基于概率论的电网负荷预测方法。
所以，建设一条好的线路，健全的管理制度，可以提升建设的效率，通过对工作过程中出现的各类错误的研究和引导，使得预报人员的工作检验时间大幅缩短。
首先，本项目拟采用对电网全局进行分析的方法，实现对实际用电负荷的预测，从而有效地解决电网运行中存在的问题，提高预测精度。
电力系统中的电力负荷预测研究引言随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力需求呈现出愈发增长的趋势。
电力负荷预测在电力系统运行与规划中扮演着重要角色。
准确的负荷预测能够有效地提高电力系统的运行效率，优化发电计划和资源配置，降低电力供需之间的差距。
本文将深入探讨电力系统中的电力负荷预测研究。
一、电力负荷预测的背景与意义1.1 电力系统中电力负荷的特点和需求电力负荷是指用户和设备在一定时期内对电力系统的电能需求。
电力负荷的变化随时间和季节的变化而产生差异，同时也受到天气、经济等因素的影响。
了解电力负荷的变化规律对于电力系统的安全运行和供需平衡至关重要。
1.2 电力负荷预测的意义准确的电力负荷预测有助于电力系统的经济运行和规划。
首先，它能够帮助电力公司预测用户需求，合理安排发电设备运行，以避免供应过剩或不足。
其次，它可以为电力系统的规划提供基础数据，指导新电站和输电线路的建设。
二、电力负荷预测的方法2.1 时间序列方法时间序列方法是一种基于负荷历史数据进行预测的方法。
它假设未来的负荷变化与过去的负荷变化有关，并通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来的负荷。
常用的时间序列方法有移动平均法、指数平滑法和季节性分解法等。
2.2 回归分析方法回归分析方法是一种通过建立负荷与影响因素之间的数学模型来进行负荷预测的方法。
它将负荷作为因变量，而时间、气温、经济因素等作为自变量，通过对历史数据进行回归分析，来确定各个因素对负荷的影响程度和趋势。
2.3 人工智能方法人工智能方法在电力负荷预测中也得到了广泛应用。
包括神经网络、遗传算法、支持向量机等方法。
这些方法能够通过对大量历史数据的学习，构建复杂的非线性模型，增强负荷预测的准确性和稳定性。
三、电力负荷预测研究的挑战和发展方向3.1 模型精度和稳定性负荷预测的精度和稳定性是研究的重点和挑战。
负荷受到多个因素的影响，如气温、天气、经济等，这些因素之间的关系复杂多变，如何准确刻画它们之间的关系并进行预测是一个难点。
工业企业负荷特性研究报告1. 引言工业企业负荷特性研究是对工业企业电力负荷的变化规律、特点和影响因素进行分析和研究的过程。
了解工业企业负荷特性对电力系统的运行和规划具有重要意义。
本文将从不同维度对工业企业负荷特性进行研究和分析，旨在帮助电力系统管理者和工业企业决策者更好地理解和应对工业企业负荷特性的变化。
2. 方法本研究采用以下方法对工业企业负荷特性进行研究：2.1 数据采集通过在多个工业企业设置并联的电力负荷监测系统，采集实时的电力负荷数据。
同时，还采集了工业企业的生产运行数据、气象数据等其他相关数据，以便进行综合分析。
2.2 数据分析采集到的数据经过清洗和处理后，使用统计学方法和数据挖掘技术进行分析。
主要分析工业企业负荷的变化规律、负荷曲线的形态特点以及负荷的季节性、周期性等特性。
2.3 影响因素分析通过对数据进行回归分析和相关性分析，找出影响工业企业负荷特性的因素。
主要考虑生产产能、生产计划、产品需求、气温、季节等因素的影响。
3. 工业企业负荷特性分析3.1 负荷变化规律根据采集到的数据分析，工业企业负荷呈现出明显的日变化、周变化和季节变化规律。
在一天内，负荷呈现“早高峰”、“晚高峰”的特点；在一周内，负荷呈现“工作日高、休息日低”的变化趋势；在一年内，负荷呈现出明显的冬季高、夏季低的季节性变化。
3.2 负荷特点分析负荷曲线的形态特点是工业企业负荷特性的重要表征。
根据数据分析结果，负荷曲线主要呈现出以下几种形态：波浪型、拐点型、平稳型等。
不同形态的负荷曲线反映了工业企业的生产运行情况和电力消耗情况。
3.3 影响因素分析通过回归分析和相关性分析，确定了一些主要影响工业企业负荷特性的因素。
其中，生产产能、生产计划和产品需求是最主要的因素，其他如气温、季节等因素对负荷特性也有一定的影响。
4. 结论本研究通过对工业企业的负荷特性进行研究和分析，得出以下结论：•工业企业负荷呈现出明显的日、周和季节变化规律；•工业企业负荷曲线的形态特点主要有波浪型、拐点型和平稳型等；•工业企业负荷特性受生产产能、生产计划、产品需求等因素的影响。
Science and Technology & Innovation ┃科技与创新·73·文章编号：2095－6835（2015）24－0073－02青海电网负荷特性研究彭 飞，车琰瑛（国网青海省电力公司经济技术研究院，青海 西宁 810000）摘 要：2005—2012年，青海电网最大负荷增长较快，具有较高的分析价值。
通过分析、总结2005—2012年青海电网负荷特性的变化规律，结合经济结构调整，电价变化，节能减排与电力需求侧管理，居民收入和生活水平的提高，气温、气候等因素分析它们对电网负荷特性造成的影响，并对未来青海电网规划、运行、维护提出了合理的建议。
关键词：青海电网；负荷特性；负荷曲线；经济结构中图分类号：TM714 文献标识码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2015.24.0731 电网负荷特性变化分析 1.1 年负荷特性青海电网全社会用电负荷从2005年的2.951×106 kW 增长到了2012年的7.613×106 kW ，年均增长率为14.1%.由此可见，青海用电负荷和用电量的增长率波动很大，但是，它们的总体波动趋势相同，这与青海的负荷结构单一、抗市场风险能力弱密切相关。
青海电网年平均不平衡系数最大负荷利用小时数基本呈逐年增加的趋势。
这反映出青海电网负荷结构中第二产业负荷增速比较快，在GDP 中所占的比例较大。
青海电网的年最大峰谷差逐年缓慢上升，年最大负荷增加幅度较大，因此，最大峰谷差率总体呈下降趋势，由2005年的23.79%下降到2012年的12.39%.近年来，青海电网增长的负荷是负荷率较高的连续性用电负荷——网内负荷基数逐年增加，阶段性用电负荷比例逐年减小。
青海电网年负荷曲线随着季节的变化呈现一峰一谷，由于高耗能负荷占比较大，全网波动受季节性负荷变化的影响比较大。
冬季采暖负荷的增加使得年最大负荷一般出现在11月或12月，因为2月通常是在春节长假期间，所以，部分工业负荷停运，采暖负荷减少，由此出现了年最小负荷。
负荷特性的名词解释负荷特性是指某一系统、设备或材料在不同负荷条件下所表现出的特性和行为。
在各行业和领域中，负荷特性对于性能评估、优化和设计至关重要。
本文将从物理学、工程学和社会学等多个角度对负荷特性进行解释，探讨其意义和实际应用。
一、负荷特性的物理学解释在物理学中，负荷特性通常指的是材料、器件或系统在受到外部作用力时的响应和变化。
这些外部作用力可以是压力、温度、电流等物理量的变化。
负荷特性描述了被测物体在不同负荷下的性能、强度和变形等方面的表现。
例如，弹簧的负荷特性可以通过压缩或拉伸来测量，材料的强度可以通过承受负荷的极限来评估。
物理学中的负荷特性研究对于材料科学、结构设计和工程分析都具有重要意义。
二、负荷特性的工程学解释在工程学中，负荷特性是指系统或设备在不同负荷条件下的性能表现。
例如，电力系统的负荷特性可以描述其在不同负荷水平下的输送能力、稳定性和效率。
负荷特性的研究有助于工程师们了解系统的工作性能，并为其优化和改进提供依据。
工程学中的负荷特性也可以扩展到其他领域，例如交通运输系统的负荷特性可以研究车辆在不同道路条件下的流量和拥堵情况。
三、负荷特性的社会学解释在社会学领域，负荷特性可以解释为个体或组织在应对外界压力和需求时的行为和反应。
社会学家关注的是个体或组织在不同负荷条件下的适应能力、应对策略和意愿。
例如，在工作环境下，个体面临的工作负荷可以影响其工作积极性和压力水平。
社会学中的负荷特性研究有助于我们理解人类行为、组织效能和社会动态。
负荷特性的研究和应用涵盖了自然科学、工程学和社会学等多个领域。
了解负荷特性对于我们优化设计、提高效能和适应环境至关重要。
我们可以通过对负荷特性的深入研究，更好地理解事物的本质和行为规律，并从中获得启示和精确的预测。
无论是在工厂的生产线上，还是在个体的心理状态上，负荷特性都扮演着重要的角色。
总结起来，负荷特性的名词解释主要从物理学、工程学和社会学的角度进行了阐述。
中国农业大学毕业设计（论文）电力负荷的预测学院（系）：专业班级：学生姓名：指导教师：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书2、不保密囗。
（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日摘要电力负荷预测是电力系统调度、用电、规划等管理部门的重要工作。
短期电力负荷预测圭要用来预报未来几小时，一天至几天的电力负荷，它是能量管理系统的重要组成部分，在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。
随着电力企业逐渐走向市场，对短期负荷预测提出了更高的精度要求。
由于电力负荷受政治、气候、以及电力负荷自身状况等多种因素的影响，因此负荷预测是一项十分复杂的工作。
本文首先分析了电力系统负荷的构成，阐述了国内外短期电力负荷预测的基本方法，并在此基础上对近一年来的负荷数据进行统计分析，重点介绍了数据预处理的方法、相似目的选取和灰色模型在短期电力负荷预测中的应用。
关键词：短期负荷预测精度系统设计AbstractElectrical load forecasting has important function in programming anddispatching department of power system．Short—term load forecasting,which major function is to forecast future power load several hours or several days 1ater,is themain part of the energy management system(EMS)．Meanwhile，It is important to the security and economical operation in modem power systems．Gone with the powerPlant walking towards to the power market，load forecasting precision standard has become more and more strict．Because power load is influenced by multiple factors，such as politics，climate，self-status of the power load and so on,short-term load forecasting is a complexemployment．Firstly，this paper analyses constitutes of the electrical load，and then introduces the basic method for short—term load forecasting at home and abroad．Onthe basis of these theories，this analyses load data in nearly one year,and then make emphases On the method of processing the history load data ，the selection of the similar day and the applying of the gray model in short-term load forecasting.At last,this paper shows the designing procedure of the power short-term load forecasting system and then proved the validity of the gray model method.Key words：short-term load forecasting precision system design目录第一章绪论1.1 研究的背景和意义1.1.1 课题背景随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高，社会对电力的需求量越来越大。
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。
电力系统中的负荷预测方法与准确率评估电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，负荷预测在电力系统运行与规划中扮演着重要角色。
准确的负荷预测可以帮助电力系统运营商合理安排发电方式、优化电力供应链、提高能源利用效率、稳定电力系统运行。
本文将介绍电力系统中常用的负荷预测方法，并探讨如何评估负荷预测方法的准确率。
一、传统方法1.基于统计模型的负荷预测方法基于统计模型的负荷预测方法是传统的负荷预测方法之一。
该方法利用历史负荷数据，通过统计学方法建立预测模型，并利用该模型预测未来的负荷。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
这些模型通过分析历史负荷数据中的趋势、周期性等特征来预测未来的负荷。
然而，由于电力系统负荷受多种因素的影响，基于统计模型的负荷预测方法在预测准确性上存在一定的局限性。
2.基于神经网络的负荷预测方法神经网络是一种常用的负荷预测方法，其主要思想是通过模拟人脑神经元的连接和传递机制来建立预测模型。
神经网络通过多层次的神经元相互连接，可以从输入层到输出层实现负荷预测的功能。
该方法具有较强的非线性建模能力，可以识别和捕捉输入数据中的复杂模式和关联关系。
然而，神经网络需要大量的训练数据来优化模型参数，且模型的训练时间较长，对计算资源要求较高。
二、基于机器学习的负荷预测方法1.支持向量机（SVM）方法支持向量机是一种常见的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据的特征，将负荷进行分类并进行预测。
SVM方法通过最大化分类边界来寻找最优的超平面，从而提高负荷预测的准确性。
该方法具有较强的泛化能力，适用于负荷预测中存在多个影响因素的情况。
2.随机森林（Random Forest）方法随机森林是一种集成学习方法，在负荷预测中具有较好的性能。
随机森林通过构建多个决策树，并通过集成这些决策树的结果来进行负荷预测。
每个决策树通过随机选择样本和特征来建立，从而减少过拟合风险。
