电力系统负荷预测方法PPT.ppt

电力负荷预测的基本方法 回归分析法 回归分析法是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。根据负荷过去的历史资料,建立可进行数学分析的数学模型,回归模型有一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等回归预测模型对未来的负荷进行预测。 其特点是将预测目标的因素作为自变量,将预测目标作为因变量,具有较强的内插能力。 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 电力负荷预测的基本方法 时间序列法 根据历史统计资料，总结出电力负荷发展水平与时间先后顺序的关系，即把时间序列作为一个随机变量，用数理统计的方法，尽可能减少偶然因素的影响，得出电力负荷随时间序列所反映出来的趋势，并进行外推以预测未来负荷发展的水平。 时间序列预测，计算简单，但没有考虑负荷变化的因素，对规律性的处理不足，只适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况 优点是：所需历史数据少、工作量少。缺点是：没有考虑负荷变化的因素，只致力于数据的拟合，对规律性的处理不足，只适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况。 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 电力负荷预测的基本内容 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 电力负荷预测的基本方法 灰色模型法 灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论,近年来,它已在气象、农业等领域得到广泛应用。从电力系统的实际情况可知,影响电力负荷的诸多因素中,一些因素是确定的,而另一些因素则是不确定的,故可以把它看作是一个灰色系统。灰色系统具有计算简洁、精度高、实用性好的优点,它在电力负荷预测中已有很多成功的应用。该方法适用于短、中、长三个时期的负荷预测。在建模时不需要计算统计特征量,可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标。对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大,精度难以提高。 灰色预测的优点：要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验。缺点：一是当数据离散程度越大，即数据灰度越大，预测精度越差；二是不太适合于电力系统的长期后推若干年的预测。 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 电力负荷预测的基本方法 综合用电水平法 按照预测的人口数及每人平均耗电量来预测居民总用电量。 负荷密度法 根据对不同规模城市的调查，参照城市发展规划、人口规划、居民 收入水平增长情况等，每平方千米面积用电量（千瓦·小时数来测算 城乡负荷水平。 综合用电水平法和负荷密度法都是用来预测城乡居民生活用电的方法 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 电力负荷预测的基本方法 最大负荷小时法 最大负荷=预测需电量/年最大负荷利用小时数 年最大负荷利用小时数：参考历史统计值及经负荷特性分析后确定 同时率法 用所求各供电地区的最大负荷之和乘以同时率K，得到整个系统的综合用电最高负荷，再加上整个系统的线损和厂用电后，就可以求得整个系统的最大发电负荷 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 电力系统负荷预测方法 所谓的电力负荷预测是指以电力负荷变化以及外界因素变化为基础，以特定的数学方法或者建立数学模型的方式为手段，通过对电力负荷历史数据进行分析，对电力系统的需求做出估计以及研究相关因素对电力负荷的影响 负荷预测包括两方面的含义：电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电量需求量预测决定发电设备的类型如调峰机组基荷类型等 负荷预测要具备两方面的条件:一是历史数据信息的可靠性;二是预测方法的有效性。 负荷预测的核心问题是如何利用现有的历史数据(历史负荷数据和气象数据等),采用适当的预测方法对未来时刻或时间段内的电力值和电量值进行估计。 是什么？ 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成 电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。 电力系统运行过程中，电力负荷预测问题对许多电力部门都起着重要作用，它涉及到电力系统规划和设计、电力系统经济安全运行以及电力市场交易等多个方面。 随着电力工业不断发展逐渐进入市场化，负荷预测在电力行业中扮演着越来越重要的角色，并已经成为市场营销和交易部门的核心业务，这也对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。 为什么？ 负荷分类 预测内容 基本方法 预测评估 引言 讲什么？