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负荷预测!负荷预测模型的建立基于回归法的负荷预测

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华北电力大学 电力负荷预测 22讲 零基础自学 视频 : 电力系统负荷预测 1、★Excel在电力系统负荷预测时间序列法中的应用2、★基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测3、★影响电力系统负荷预测准确性原因4、★基于神经网络的云南中烟前置库短期负荷预测

摘 要:文章介绍了几种不同负荷特性的定义及预测模型.根据负荷预测的基本步骤,结合某地区电网历史数据实际情况分析研究,限于同一季节中,温差变化不大时,在超短期预测中选择出一种一元线性预测回归模型.应用于算例分析,最终得到预测结果,精度较高,说明了该方法的实用性和有效性.

关键词:负荷预测模型;超短期负荷预测;一元线性回归法;标准离差检验

中图分类号:TM715   文献标识码:A  文章编号:1009-2374(2011)34-0056-03

电力负荷预测:空间负荷预测及图形功能

对电力市场的分析与预测的主要内容是对电力负荷的预测.它关系着者电网的安全、稳定与经济运行.同时,也是电力系统发展规划的基础性工作.对符合预测的准确性研究,是电力调度系统中极为重要的课题.而负荷需求又受诸多因素的影响,如地区经济发展水平、能源供应方式、用电结构、电价水平、天气变化、需求侧管理政策等,从而使电力负荷变化呈非平稳的随机过程.常用的电力系统负荷预测方法包括灰色预测法、人工神经网络等.但是没有一种方法能确保在所有情况下都能得到满意的结果.因为地区不同,其经济发展特点等具体情况不同,故采用单一预测模型的预测精度具有明显的地域性.

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本文根据内江市隆昌地区的经济发展情况及负荷组成情况,在短期数据中,负荷呈现周期性的平稳增长,周期内平均负荷的规律是线性上升的.利用这一性质采用回归分析法进行研究并建立回归预测模型,采用标准离差检验,其误差值满足要求.

一、负荷预测模型

电力负荷预测模型的建立,就是确定负荷预测值(即模型输出量)及与预测量相关的决定因素(称为模型输入量).一般情况下我们假设任一时刻电力系统的负荷都可以由正常负荷分量、气象敏感负荷分量、特殊事件负荷分量、随机负荷分量4个独立成分的线性组合而成,即:

式中:T (t )、N (t )、W (t )、S (t )、V (t )分别为时刻t 的系统总负荷及其正常负荷分量、气象敏感负荷分量、特殊事件负荷分量、随机负荷分量.

(一)正常负荷分量

正常负荷分量N (t )与天气、温度无关,但对于不同的预测周期,它具有不同的变化规律.在超短期负荷预测中,N (t )一般采用线性函数,甚至为常函数;在短期负荷预测中,N (t )一般呈周期性变化,采用周期函数,而在中长期负荷预测中,N (t )仍然呈周期性变化,但增长趋势明显,故采用线性变化和周期变化函数共同描述,即:

式中: t 为时刻,通常取1、2、3等24小时;( ) i Ψ t 为过去第i天第t小时的负荷变化系数; ( ) i P t 为过去第i 天第t 小时的负荷; i A 为过去第i 天的日平均负荷; n 为过去日负荷的天数.

(二)气象敏感负荷分量

一系列气象因素,如温度、湿度、风力、阴晴等都与气象敏感负荷分量密切相关.我们在建立气象敏感负荷模型时,考虑温度与湿度被是最重要的影响因素,通常以气象变量(横坐标)及对应日峰值(纵坐标)画出一个分散图.如图1所示,是以温度做气象变量的气象敏感负荷模型图,定义了三条直线段来表示气象敏感负荷模型,即:

式中:W (t )为t 时刻温度敏感负荷分量;T 为温度; l T 、l K 为冷临界温度和斜率; h T 、h K 为热临界温度和斜率.

(三)特殊事件负荷分量

考虑特殊事件的关键是积累足够的相关经验,归纳出修正规则,可以用专家系统方法也可以简单地采用人工修正.简单的人工修正是调度员根据历史经验,按不同时间段对负荷预测作出修正.

(四)随机负荷分量

负荷的随机波动是指某些未知的不确定因素引起的负荷变化,这种不确定的随机波动负荷在不同的电网内,随系统结构及负荷组成的差异,其大小不相同.例如,对超短期负荷预测来说,巨大的轧钢负荷就属于随机干扰.随机负荷常表现出某种随机性,用时间序列分析方法建立模型.

二、负荷预测基本算法

负荷预测模型确定了之后,进一步就是应确定采取什么样的负荷预测算法.实用上可以采取实验比较法,即利用某一电网的历史数据来确定适合于该电网的最有效的算法,在精度一致的条件下,选择较简单的算法.

下面就以内江电网的用电量、历史负荷数据为例进行分析,根据内江地区经济发展情况,分析用电组成情况可知,居民用电负荷比例最重,工业用电相对较少,地理环境处于川南部,属于自然灾害少发地.由于经济增长平稳,故用电量急剧变化不大,采用回归分析法进行研究.常用的回归预测模型分为线形与非线性两大类,其中线性回归又包括一员线性回归和多元线性回归,非线性回归也有一元非线性回归和多元非线性回归两种.

三、结语

本文以内江市隆昌地区电网的用电量、历史负荷数据为例进行分析,根据经济发展情况及负荷组成情况,发现在短期数据中,负荷呈现周期性的平稳增长型,周期内平均负荷的规律是线性上升的.其用电量急剧变化不大,故采用回归分析法进行研究.在某个短时刻里,确定影响其变化的一个或多个因素,建立回归预测模型,此模型也体现了“远大近小”的规律,实例计算结果表明在某一时间段内此预测方法简单实用,采用标准离差检验,其误差值满足要求.但实际电力负荷预测中,由于预测发展变化的规律复杂多样,时间长短不同,根据预测范围不同,影响因素不同,不同地区电网可采用其他预测模型或是几种组合预测模型来预测.对其结果也可采用不同的方法来检验.因此本文所介绍的预测方法仅是其中之一,仅供探讨.下一步的研究方向致力于对众多影响因素和中长期负荷的关系进行细致深入的分析,从而使预测结果更加具有可信度.

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