負荷預測講稿

1、電力負荷預測電力負荷預測主要內(nèi)容主要內(nèi)容 負荷預測概念、預測步驟負荷預測概念、預測步驟 負荷預測的數(shù)學基礎負荷預測的數(shù)學基礎 負荷預測的技術、方法負荷預測的技術、方法 負荷預測的綜合評價負荷預測的綜合評價一、負荷預測概念、步驟一、負荷預測概念、步驟 什么是負荷預測？什么是負荷預測？ 負荷預測的意義？負荷預測的意義？ 負荷預測的特點？負荷預測的特點？ 負荷預測的分類？負荷預測的分類？ 負荷預測的基本流程？負荷預測的基本流程？ 負荷預測的基本原理？負荷預測的基本原理？1、什么是負荷預測？、什么是負荷預測？（1）什么是預測？）什么是預測？ 對尚未發(fā)生或目前還不明確的事務進行預先的估計和推對尚未發(fā)生或

2、目前還不明確的事務進行預先的估計和推測。測。 各行各業(yè)：股票市場預測、天氣預報、人口預測、市場各行各業(yè)：股票市場預測、天氣預報、人口預測、市場需求預測、填報志愿。需求預測、填報志愿。 你預測過什么你預測過什么？1、什么是負荷預測？、什么是負荷預測？（1）什么是預測？）什么是預測？ 如何進行？如何進行？ 在一定的在一定的理論指導理論指導下，以事物發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀為下，以事物發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀為出發(fā)點出發(fā)點，以調查研究所取得的資料和統(tǒng)計數(shù)據(jù)為，以調查研究所取得的資料和統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)依據(jù)，在對事物發(fā)展過程進行深刻的定性分析和嚴密的定量計在對事物發(fā)展過程進行深刻的定性分析和嚴密的定量計算算基礎基礎上，研

3、究并認識事物的發(fā)展變化上，研究并認識事物的發(fā)展變化規(guī)律規(guī)律，進而對事，進而對事物發(fā)展的未來變化預先做出科學的物發(fā)展的未來變化預先做出科學的推測推測。1、什么是負荷預測？、什么是負荷預測？（2）什么是負荷預測？）什么是負荷預測？ 根據(jù)根據(jù)電力負荷、經(jīng)濟、社會、氣象等的歷史數(shù)據(jù)，電力負荷、經(jīng)濟、社會、氣象等的歷史數(shù)據(jù)，探索探索電力負荷歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律對未來負荷的影響，電力負荷歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律對未來負荷的影響，尋求尋求電電力負荷與各種相關因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而對未來電力負荷與各種相關因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而對未來電力負荷進行力負荷進行科學科學的的預測預測 根據(jù)電力負荷的過去和現(xiàn)在推測它的未來數(shù)值。

4、2、負荷預測的意義？、負荷預測的意義？供電部門的主要工作之一，管理現(xiàn)代化的標志之一供電部門的主要工作之一，管理現(xiàn)代化的標志之一 合理安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機組的啟停；合理安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機組的啟停； 合理安排檢修計劃；合理安排檢修計劃； 有利于新的發(fā)電機組的安裝，絕定裝機容量的大小、時有利于新的發(fā)電機組的安裝，絕定裝機容量的大小、時間、地點；間、地點； 決定電網(wǎng)的增容、改建，建設、發(fā)展；決定電網(wǎng)的增容、改建，建設、發(fā)展； 減少不必要的旋轉備用容量；減少不必要的旋轉備用容量； 3、負荷預測的特點？、負荷預測的特點？不肯定事件，隨機事件不肯定事件，隨機事件 不確定性不確定性：許多變化難以完全預計，各種影

5、響因素也許多變化難以完全預計，各種影響因素也 在發(fā)展變化在發(fā)展變化 條件性：條件性：假設條件（下雨假設條件（下雨） 時間性：時間性：一定的時間范圍，確切指明預測時間一定的時間范圍，確切指明預測時間 多方案性：多方案性：各種條件下不同的方案各種條件下不同的方案4、負荷預測的分類、負荷預測的分類 超短期負荷預測（超短期負荷預測（10min30min）：）：實時控制實時控制 短期負荷預測（天、周、月）短期負荷預測（天、周、月）：安全經(jīng)濟運行安全經(jīng)濟運行 近期負荷預測（近期負荷預測（15年年）：）：電網(wǎng)近期規(guī)劃電網(wǎng)近期規(guī)劃 （具體具體） 中期負荷預測（中期負荷預測（510年）：年）：中期規(guī)劃（中期規(guī)劃

6、（較粗較粗） 長期負荷預測（長期負荷預測（1020年年）：）：遠景規(guī)劃（遠景規(guī)劃（思路思路）5、負荷預測的基本流程、負荷預測的基本流程 確定負荷預測目的，制定預測計劃確定負荷預測目的，制定預測計劃 相關歷史資料的收集：相關歷史資料的收集：直接相關性、可靠性、最新性直接相關性、可靠性、最新性 基礎資料的整理：基礎資料的整理：資料空缺、異常數(shù)據(jù)處理等資料空缺、異常數(shù)據(jù)處理等 建立預測模型：建立預測模型：負荷預測公式（負荷預測公式（擬合擬合） 變化規(guī)律的數(shù)學函數(shù)變化規(guī)律的數(shù)學函數(shù) 預測結果的綜合分析與評價：預測結果的綜合分析與評價：重在分析、貴在方法、重在分析、貴在方法、 巧在應用（巧在應用（推理推

7、理） 編寫預測報告、交付使用編寫預測報告、交付使用6、負荷預測的基本原理、負荷預測的基本原理 可知性原理：可知性原理：客觀世界客觀世界發(fā)展規(guī)律發(fā)展規(guī)律是可以被認知的是可以被認知的 連續(xù)性原理：連續(xù)性原理：過去、現(xiàn)在、未來慣性（時間序列法）過去、現(xiàn)在、未來慣性（時間序列法） 相似性原理：相似性原理：比對類似地區(qū)比對類似地區(qū) 系統(tǒng)性原理：系統(tǒng)性原理：多重影響因素都考慮進去多重影響因素都考慮進去 反饋性原理：反饋性原理：差距，提高預測的準確性差距，提高預測的準確性二、負荷預測的數(shù)學理論基礎二、負荷預測的數(shù)學理論基礎 數(shù)學建模數(shù)學建模 優(yōu)化方法優(yōu)化方法 概率論與數(shù)理統(tǒng)計概率論與數(shù)理統(tǒng)計 參數(shù)辨識參數(shù)辨

8、識 數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理 模式識別模式識別 其它基礎其它基礎復習數(shù)學知識復習數(shù)學知識 樣本、總體：樣本、總體：自由度，樣本均值自由度，樣本均值 方差、標準差方差、標準差：離散程度離散程度 隨機變量隨機變量：概率分布函數(shù)、數(shù)字特征概率分布函數(shù)、數(shù)字特征 正態(tài)分布正態(tài)分布： -2 ， +2 ，95% t-分布分布： -t0.025(n-p) ， + t0.025(n-p) ，95% p=自變量與函數(shù)個數(shù)之和自變量與函數(shù)個數(shù)之和 相關系數(shù)相關系數(shù)：初步遴選影響負荷的因素初步遴選影響負荷的因素 置信度置信度 區(qū)間估計區(qū)間估計 假設檢驗假設檢驗 t-檢驗：檢驗：符合符合t-分布的正態(tài)總體的均值分布的正態(tài)總體

9、的均值 顯著性顯著性 可信度與置信區(qū)間可信度與置信區(qū)間 正態(tài)分布圖 ：t-分布分布自由度為自由度為n的的t分布分布:tt(n)t分布表（分布表（1）t分布表（分布表（2）三、負荷預測的常規(guī)技術方法三、負荷預測的常規(guī)技術方法近、中、長期負荷預測方法近、中、長期負荷預測方法 用電單耗法用電單耗法 電力彈性系數(shù)法電力彈性系數(shù)法 負荷密度法負荷密度法 外推法外推法 回歸預測法回歸預測法 人均用電量指標法人均用電量指標法 灰色預測法灰色預測法 組合預測法組合預測法 神經(jīng)網(wǎng)絡法神經(jīng)網(wǎng)絡法3.1.1 用電單耗法用電單耗法 單位產(chǎn)品電耗法單位產(chǎn)品電耗法 通過某一工業(yè)產(chǎn)品的平均單位產(chǎn)品用電量通過某一工業(yè)產(chǎn)品的平

10、均單位產(chǎn)品用電量以及該產(chǎn)品的產(chǎn)量，得到生產(chǎn)這種產(chǎn)品的總用以及該產(chǎn)品的產(chǎn)量，得到生產(chǎn)這種產(chǎn)品的總用電量。電量。 適用范圍：適用范圍：工業(yè)生產(chǎn)用電工業(yè)生產(chǎn)用電用電單耗法用電單耗法（適用于工業(yè)用電）（適用于工業(yè)用電） Am=GmQ0(1+C)m Am :某產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在第某產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在第m年的預測電量年的預測電量Gm :某產(chǎn)業(yè)在第某產(chǎn)業(yè)在第m年的產(chǎn)值年的產(chǎn)值Q0 :某產(chǎn)業(yè)在計算基準年的產(chǎn)值單耗某產(chǎn)業(yè)在計算基準年的產(chǎn)值單耗C :預計期內(nèi)某產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗遞增預計期內(nèi)某產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗遞增(減減)率率 不同產(chǎn)品的用電單耗不同，同一產(chǎn)品不同地區(qū)、不同時間的用電單耗不同用電單耗法用電單耗法（適用于工業(yè)用電）（適用于工業(yè)用

11、電）典型應用：典型應用： 一個地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)用電，可按照行業(yè)劃一個地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)用電，可按照行業(yè)劃分為若干部門（煤炭、石油、冶金、機械、建分為若干部門（煤炭、石油、冶金、機械、建筑、紡織、食品等），對每個部門統(tǒng)計出主要筑、紡織、食品等），對每個部門統(tǒng)計出主要產(chǎn)品的單位耗電量，知道了每種產(chǎn)品的產(chǎn)量，產(chǎn)品的單位耗電量，知道了每種產(chǎn)品的產(chǎn)量，就可得到工業(yè)生產(chǎn)的總用電量。就可得到工業(yè)生產(chǎn)的總用電量。主要工礦企業(yè)用電耗單主要工礦企業(yè)用電耗單用電單耗法例子用電單耗法例子 注意：注意：科技進步，節(jié)能措施等使得單位產(chǎn)品電耗逐年下降3.1.2電力彈性系數(shù)法電力彈性系數(shù)法1 彈性系數(shù)彈性系數(shù) 變量y的瞬間變化率與

12、平均變化率之比。也可寫作兩個變量y與x的相對變化率：3.1.2電力彈性系數(shù)法電力彈性系數(shù)法2 電力彈性系數(shù)電力彈性系數(shù) 電力負荷增長率除國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值 GNP (Gross National Product)的增長率所得的商。令令x代表國民生產(chǎn)總值代表國民生產(chǎn)總值GNP，y代表用電量，則有：代表用電量，則有： 在某一特定歷史發(fā)展階段，電力彈性系數(shù)有一個大體比在某一特定歷史發(fā)展階段，電力彈性系數(shù)有一個大體比較穩(wěn)定的數(shù)值范圍。較穩(wěn)定的數(shù)值范圍。電力彈性系數(shù)法電力彈性系數(shù)法（適用于遠期規(guī)劃）（適用于遠期規(guī)劃）3 電力彈性系數(shù)預測電量電力彈性系數(shù)預測電量電力彈性系數(shù)法例子電力彈性系數(shù)法例子適用范圍：

13、適用范圍：粗線條，長期電力負荷預測3.1.3 負荷密度法負荷密度法 負荷密度負荷密度 每平方公里的平均負荷值，kW/km2。 從某地區(qū)人口或土地面積的平均耗電量出發(fā)做預從某地區(qū)人口或土地面積的平均耗電量出發(fā)做預測。測。 適用范圍適用范圍：（由于某種因素的影響）社會經(jīng)濟和電力負荷跳躍式（不連續(xù)）發(fā)展負荷密度法負荷密度法（可滿足負荷跳躍發(fā)展的規(guī)劃）（可滿足負荷跳躍發(fā)展的規(guī)劃） P = S dP:某地區(qū)年綜合負荷某地區(qū)年綜合負荷S:該地區(qū)土地面積（該地區(qū)土地面積（人口數(shù)人口數(shù)）d:負荷密度（負荷密度（kW/km2）注意：注意：一般不直接用來預測整個規(guī)劃區(qū)的負一般不直接用來預測整個規(guī)劃區(qū)的負 荷，而是

14、按照行政分區(qū)或功能分區(qū)。荷，而是按照行政分區(qū)或功能分區(qū)。城市電力負荷特性城市電力負荷特性 公共設施（第三產(chǎn)業(yè)）用電增長迅速公共設施（第三產(chǎn)業(yè)）用電增長迅速 高中檔賓館：高中檔賓館：2540W/m2、 4080W/m2 大型商場：大型商場： 80100W/m2 中型商場：中型商場： 3050W/m2 辦公、寫字樓：辦公、寫字樓：4060W/m2 負荷密度法例子負荷密度法例子3.1.4 回歸分析預測法回歸分析預測法應用步驟應用步驟 1 從一組數(shù)據(jù)出發(fā)，確定自變量與因變量的回從一組數(shù)據(jù)出發(fā)，確定自變量與因變量的回歸形式；歸形式； 2 估計回歸方程的未知參數(shù)；估計回歸方程的未知參數(shù)； 3 模型檢驗；模

15、型檢驗； 4 利用確定的回歸方程進行預測。利用確定的回歸方程進行預測。1 從一組數(shù)據(jù)出發(fā)，確定自變量與因變量的從一組數(shù)據(jù)出發(fā)，確定自變量與因變量的回歸形式回歸形式 （回歸模型）（回歸模型） 通過觀測值做出樣本點的散點圖，根據(jù)散點圖在通過觀測值做出樣本點的散點圖，根據(jù)散點圖在 直觀上初步確定電力負荷（因變量）與相關影響因素直觀上初步確定電力負荷（因變量）與相關影響因素 （自變量）間的關系。（自變量）間的關系。 一元線性回歸預測一元線性回歸預測序號( i )12345678負荷(yi)y1y2y3y4y5y6y7y8xix1x2x3x4x5x6x7x8已知數(shù)據(jù)（統(tǒng)計）已知數(shù)據(jù)（統(tǒng)計）回歸分析法回歸

16、分析法負荷負荷影響因素（時間、產(chǎn)量等）影響因素（時間、產(chǎn)量等）一元線性回歸預測法一元線性回歸預測法負荷負荷影響因素（時間、產(chǎn)量等）影響因素（時間、產(chǎn)量等）y=a+bxa2 估計回歸方程的未知參數(shù)估計回歸方程的未知參數(shù) （回歸系數(shù)（回歸系數(shù)a、b的確定）的確定） （最小二乘估計）（最小二乘估計） 最小二乘估計？最小二乘估計？3 模型檢驗：回歸方程是否有意義？是否真模型檢驗：回歸方程是否有意義？是否真是反映了是反映了y與與x之間的關系？之間的關系？ 回歸模型建好后，是否與實際數(shù)據(jù)有較好的擬合回歸模型建好后，是否與實際數(shù)據(jù)有較好的擬合度（標準離差檢驗）？度（標準離差檢驗）？ 模型的線性關系的顯著性如

17、何（顯著性檢驗）？模型的線性關系的顯著性如何（顯著性檢驗）？（1）標準離差檢驗）標準離差檢驗 標準離差用來檢驗回歸預測模型的精度。標準離差用來檢驗回歸預測模型的精度。 根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計知識，標準離差為：根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計知識，標準離差為： 標準離差反映了回歸預測模型所得到的估計值與實際值標準離差反映了回歸預測模型所得到的估計值與實際值的平均誤差，希望的平均誤差，希望s越小越好，一般要求：越小越好，一般要求： （2）顯著性檢驗）顯著性檢驗 可遴選影響負荷的因素，檢驗可遴選影響負荷的因素，檢驗y與與x之間是否存之間是否存在顯著的線性統(tǒng)計關系，一般采用在顯著的線性統(tǒng)計關系，一般采用t檢驗。檢驗。檢驗方法？檢驗

18、方法？檢驗方法：檢驗方法： ?4 利用回歸方程進行預測利用回歸方程進行預測 （1）點預測）點預測 （2）求出置信區(qū)間）求出置信區(qū)間 t分布的置信區(qū)間：分布的置信區(qū)間：一元線性回歸負荷預測法例子一元線性回歸負荷預測法例子 某地區(qū)某地區(qū)5年年20個季度內(nèi)的每戶平均用電量與地區(qū)用電量之間個季度內(nèi)的每戶平均用電量與地區(qū)用電量之間的關系如表所示，求：的關系如表所示，求： （1）負荷預測的回歸方程；）負荷預測的回歸方程； （2） 給定顯著水平給定顯著水平=0.05，檢驗線性回歸是否顯著？，檢驗線性回歸是否顯著？ （3）當?shù)冢┊數(shù)?年第年第1季度平均每戶用電量季度平均每戶用電量x=230kwh時，求這一時，

19、求這一季度地區(qū)用電量的預測值及置信度為季度地區(qū)用電量的預測值及置信度為95%的置信區(qū)間。的置信區(qū)間。一元線性回歸負荷預測法例子一元線性回歸負荷預測法例子 根據(jù)散點圖，直觀地看出根據(jù)散點圖，直觀地看出y與與x成一次線性關系，即：成一次線性關系，即：y=a+bx1 從一組數(shù)據(jù)出發(fā)，確定自變量與因變量的回歸形式一元線性回歸負荷預測法例子一元線性回歸負荷預測法例子計算數(shù)據(jù)如表所示：2 估計回歸方程的未知參數(shù)估計回歸方程的未知參數(shù)a、b121()()()niixyinxxiixxyySbSxx111nnxyiiiixxSbayxyxnnS一元線性回歸負荷預測法例子一元線性回歸負荷預測法例子則：根據(jù)表中的

20、計算得：根據(jù)表中的計算得：5406ix 2001iy 21466628ix 2200829iy 542566.5iix y ， 5386.2xxS628.95yyS1696.2xyS， 0.3149xyxxSbS114.9325iayxbn回歸方程為：14.93250.3149yx一元線性回歸負荷預測法例子一元線性回歸負荷預測法例子由題知顯著性水平為由題知顯著性水平為=0.05=0.05，則檢驗統(tǒng)計量為：，則檢驗統(tǒng)計量為：3 檢驗回歸方程是否有意義（顯著性檢驗）檢驗回歸方程是否有意義（顯著性檢驗）0.31495386.210.06925.2676jxxbtS25.267622yyxyeSbSQnn查查t分布可得：分布可得：0.025(18)2.1009t0.02510.06922.1009(18)jtt所以線性回歸顯著所以線性回歸顯著一元線性回歸負荷預測法例子一元線性回歸負荷預測法例子當預測點當預測點x=230，則點預測值為：，則點預測值為：4 采用回歸方程進行預測采用回歸方程進行預測23014.9325