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预测负荷!电力负荷需求预测

导读:主要论述了预测负荷论文范文相关参考文献文献

华北电力大学 电力负荷预测 22讲 零基础自学 视频 : 负荷预测方法 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

(国网四川省电力公司广元供电公司,四川广元 628000)

摘 要:随着电网对电力预测的要求进一步的加大,电力负荷需求的精确分析能力将是电网进行电力运转、实时控制和调度的必要前提.介绍了电力负荷的概念,对影响电力负荷预测的因素进行分析,在此基础上探讨了电力预测分析技术,包括传统预测方法、经典预测技术以及现代的预测分析方法.

关键词:电力负荷需求;预测;技术

0 引言

对电力负荷需求进行综合考察时,必须全面对它所受到的具体影响进行分析,比如从自然因素、环境因素以及社会因素等方面进行分析探究,然后再按照规定的公式进行科学的预算.电力负荷预测是保证电力系统重要的安全措施之一,只有对它进行科学的掌控,才能保障电力事业平稳安全的运行,同时这也对我国电力市场具有重要的适用性和理论价值.

1. 电力负荷的介绍

电力负荷具体来说是根据电力所在的自然、社会以及所处的具体环境的影响的前提下,根据以往具体的历史记录,对未来某种事物的发展趋势进行预测、分析,并得到达到一定准确性的一种数据.电力系统对数据分析按照期限的不同可以分为长期、短期和中期三种.

由于电力预测是一种由现在推测未来的一种预测方法,因此本身就是一种不确定事件.从而使电力预测具有以下几个方面的特点:①结果是不确定的;②要根据具体条件进行具体分析;③短期负荷预测有一定的时间范围限制;④由于多重因素的不确定和条件性,因此需要准备多种方案.

2. 影响电力负荷预测的因素

电力预测需求流程如图1所示,负荷是在不断变化的,因此影响负荷变化的因素在一定程度上都会影响负荷预测的精确度,下面就将对这些具体因素进行逐步的分析:

(1)气候因素的影响W(t)

风、雨、雷、电等各种气象因素都会对电力预测产生一定的影响,甚至是严重的影响.因此许多电网部门对电力负荷预测分析时都要将气候因素考虑进来.

(2)典型负荷分量N(t)

电力负荷预测:空间负荷预测及图形功能

在短期负荷分析中,典型负荷分量占有重要的组成部分,它不受气象因素的影响,具有周期变化和线条变化等特点.

(3)随机事件的影响R(t)

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预测本身是一个随机事件,因此在预测时如果不再遵循规律,就更不可能进行准确的电力负荷预测,往往可以采用模型或者计算等方法来综合考虑这些分量.

(4)时间因素的影响T(t)

时间因素的综合分析主要是三个方面:季节变化、人的作息时间以及节假日情况.

(5)异常事故S(t)

异常情况的发生往往对负荷预测有很大的影响.因为这种事情具有不可知和随机性,是很难预测的,只能依据人工经验的判断来进行.

3. 电力预测分析技术

电力负荷预测技术随着科学技术的不断发展也在逐步的更新,依据具体的文献规定,可以将预测技术大致分为传统预测方法、现代预测方法和经典预测方法.

3.1 传统预测方法

传统预测方法是最主流的预测方法,它可以分为趋势分析法、节假日分析法、回归分析法和时间序列分析法.

(1)节假日分析法:就是指按照特定节假日的具体安排,来判断电力负荷需求的具体变化趋势.

(2)时间序列法:就是指以过去电力负荷的具体情况为依据,找到随着时间变化电力负荷量的具体发展趋势,找到其中规律然后建立起时序模型,再进行对未来的预测分析,其最基本的思路就是依据现在的数据来对未来进行预测.

(3)趋势序列法:这种方法又称为趋势曲线分析,是迄今为止运用量最多,也最流行的一种预测方法.根据以前的历史资料制定一条曲线,使得这条曲线本身符合历史负荷的趋势,这样就可以对未来做出一定的估量预测.

(4)回归分析法:就是对历史资料的分析,并综合考察影响因子值的具体变化,从而建立起用电量与因子值之间具体的数值函数关系,然后制定相应的数学模型,从而做出预测值与因子值之间关系的预测.

3.2 经典预测方法

经典的电力负荷分析技术主要依靠经验型的总结,依据以往经验来判断变量对电力负荷的具体影响,做出一个粗略性但又相近的预测数据.通常情况下在中长期的预测中,可以用这种方法进行简单的预测,具体的措施可以分为弹性分析法、区域负荷密度分析法、单耗法等,但这些方法都有各自的优势和不足.

3.3 现代的预测分析方法

现代的预测分析方法主要包括模糊预测分析、专家系统预测分析、数据挖掘分析、人工神经网络分析、灰色预测分析等.

(1)模糊预测分析:用模糊的理论原理来综合考察电力负荷与各种变动因素之间的关系,从而实现对众多不确定因素的综合把握,用模糊矩阵来对电力负荷进行具体的描述,用模糊集合论来探讨电力负荷需求的变化规律,这种方法更加的切合实际.

(2)专家系统预测分析:专家作为人工智能的重要资源,具有重要的科技知识和经验总结,对解决目前某些领域方面的问题是超越智能化的,专家系统是知识处理系统,它与从前的数据处理是不一样的,通常情况下是由四个部分构成:推理机、知识获取部分、解释界面和知识库等.

(3)灰色预测分析法:这种理论在20世纪才被著名的邓聚龙教授提出,从而近一步完善了信息教学系统.他将模糊控制的方法在复杂的大系统中加以应用,将自动的方法运用到运筹学教学中,广泛研究世界上具有灰色性的问题.灰色系统就是通常所说的由部分已知信息和部分位置信息构成的一个系统.灰色系统认为一切随机事件都是规定在一定范围内运转,当灰色过程与时间有关时,就不对灰色量进行统计,运用累积的加减法来对大样本进行研究探测,将无规章的数据整理成有章可循.

(4)数据挖掘分析:这是一种深层次的分析预测方法,从大量、模糊、随机的数据中发现其潜在的规律性的东西,并对其进行提取加工,从而制作成能被人知的公式模式.这门分析技术是一种对科学技术综合性的考察的方法,它要求对数据分析、人工智能、机器运用、数学计算等知识都有一定的精通,因此这也算是一门交叉学科的集合应用,这种方法具体可以分为三个阶段:准备数据、提取知识和标示评估.

(5)优选组合预测分析:这种方法是为了使预测分析的误差达到最小化的一种方法,而且是预测误差小于参与预测分析各个预测方法的误差平方.优化组合预测方法作为一种综合性的预测技术,具有其他预测技术所没有的提取有用信息、提高精确度等优点.组合预测分析法在运用过程中最主要的就是要制定合理的自合权系数,选择权重是为了使误差尽量缩小.因为这种方法一种优化处理,减少了诸如教学中存在的局部最优、处理目标函数复杂、受到具体条件限制等缺陷,因此这种方法在最近几年已经得到迅猛发展.

(6)人工神经网络预测分析:这是一种仿制人脑神经进行预测分析的一种方法,将神经网络技术应用其中,仿制人脑再进行操作,最大的特点就是能对各种信息进行智能化处理,对许多非规律性、不精确的失误也有很强的适应性,而且具有记忆、学习、推理、优化等各方面的技能.人工神经网络预测分析常常被应用到时间序列分析的问题,特别是对随机过程的预测.目前对于人工神经网络的研究,关注点主要集中在误差反向传播法,可以分为逐一学习和批量学习两种方法.

4. 结束语

电力市场在不断发展,对电力负荷的预测分析技术要求也越来越高,加强预测的精确度是对电量进行实时交换的重要依据.传统的预测方法虽然也有一定的参考意义,但仍有很大的不足之处,因此改善电力负荷预测的具体方法,成为整个社会和电力系统最亟待解决的问题,同时也会对电力事业的发展带来历史性的理论参考价值.当然由于电力预测中的许多不稳定因素的存在,具体应用哪种方法都要因时因地而异,只有依据具体情况才能选择出最佳的预测方案.

参考文献:

[1]牛晓东,曹树华.电力负荷预测技术及其应用[M].北京:中国电力出版社,1998.

[2]谢敬东.组合预测方法在电力负荷预测中的应用[J].中国电力,1998(6).

作者简介:王谷(1978~),男,经济师,本科,从事电力营销方面的工作.

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