第一篇：负荷预测

负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求下，决定未来某特定时刻的负荷数值。负荷预测包括两个方面的含义： 一是对未来需求量的预测，二是对未来用气量的预测。燃气负荷预测就是根据历史燃气负荷值，在满足一定精度的情况下决定未来某特定时刻的负荷值。燃气负荷各预测方法概述及其特点分析 时间序列法

负荷的历史纪录总是构成一个时间序列。时间序列指观察和记录到的一组按时间顺序排列的数据。实际数据 的时间序列，展示 了研究对象在一定时期内的发展变化过程，可以分析和寻找 出它的变化特征、趋势和发展规律的预测信息。时间序列法用时间来替代影响负荷的因素，依据负荷过去的统计数据，通过曲线拟合和参数估计，找到其随时间变化的规律，选择适当的模型形式和模型参数以建立预测模型，利用模型进行预测，对模型预测值进行评估和修正得到预测结果

目前时间序列法是处理随机序列的基本方法¨，具有以下优点：(1)原理成熟、应用简便；(2)所需历史数据少、工作量少。(3)主要根据过去的负荷值及干扰值来推算未来的负荷，不需要相关因素的资料，因而在一些相关因素的预测值和某些常数难以得到时，是一种有效可行的办法。

时间序列法具有以下缺点：(1)对数据的要求较高；(2)用线性模型表达负荷之间非线性关系有一定局限性；(3)不能方便地考虑天气情况等对负荷有重要影响的相关因素，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负荷预测的情况。

时间序列法都完全没有考虑到天气、社会活动等对负荷的影响，尤其是温度对负荷的影响，当气候骤变或有一些特殊的社会活动时，时间序列法存在着预测不精确的问题。这主要由于该方法存在明显的滞后性，当最近的实际数据发生异常变化时，由于模型平滑作用，预测数据无法随之做出反应，采用A R MA法进行短期负荷预测研究应着眼于这方面。

． 2 灰色理论预测法

灰色预测是一种不严格的系统方法。以灰色系统理论为基础的灰色预测技术，可在数据不多的情况下找出某个时期内起作用的规律，建立负荷预测的模型。从一阶常微分方程的解中可以看出，它要求原始数据序列光滑，一次累加生成后的数据序列接近指数分布。建立灰色模型首先将原始燃气负荷数据累加生成为近似有指数规律增长的数列，构造近似的不完全确定的微分方程，完成灰色建模。

灰色预测的优点是：(1)要求负荷数据少，建模比较简单，在数据缺乏时十分有效；(2)不考虑分布规律、不考虑变化趋势；(3)运算方便、短期预测精度高、易于检验。

灰色预测的缺点是：(1)当负荷增长速度较慢，预测精度较高，较大时，预测精度变差，即当数据灰度越大预测精度越差；(2)不太适合负荷的长期预测，长期预测会大大超过实际值；(3)它比较适合具有指数增长规律的负荷的预测。当负荷的增长规律不是指

数型时，预测精度变差；(4)简单灰色预测应用于燃气系统的长期预测时，会出现增长率过快的问题；(5)在数据量小的情况下，极有可能舍去了一些有用信息，降低预测精度。该方法能根据原始数据的不同特点，构造出不同的预测模型。对于具体的负荷预测问题，目前并不存在一种通用的改进模型，要提高预测精度，需要针对实际问题的特点选择合适的改进方法或几种改进的组合。灰色神经网络用于燃气日负荷预测的结果表明，该组合较好地提高收敛速度和预测精度，简便易行

。但灰色系统理论还不尽完善，还有待于进一步发展。

． 3 回归分析法 回归预测是根据历史数据的变化规律寻找自变量与因变量之问的回归方程式，确定模型参数，据此做出预测。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。回归分析法从研究燃气负荷与相关因素的相关关系人手，通过回归分析建立回归模型，负荷预测，对过去具有随机性的负荷记录进行拟合，得到一条确定的曲线，然后将此曲线外延到适当时刻，就得到该时刻的负荷预测值。

回归预测的优点是： 预测精度较高，适用于中、长期预测。回归预测具有以下缺点：(1)规划水平年的工农业总产值很难详细统计；(2)用回归分析法只能测箅出综合用负荷的发展水平，无法测算出负荷发展水平，也就无法进行具体的建设规划 ；(3)不能考虑到燃气负荷逐年递增的情况。

回归分析是一种常用的因果预测模型，作为影响因素的自变量的选取以及自变量预测值的准确性都非常重要，在预测时要引入适当的自变量，否则会加大计算量，降低模型的稳定性，使误差累加到相应的因变量上，从而造成很大的误差。在系统发生较大变化时，可以根据相应变化因素修正预测值，对预测值的误差有一大体把握。对于短期预测来说，由于燃气数据波动大，影响因素较复杂，将直接影响到预测值的准确度，因此它更适用于长期预测

。． 4 专家系统法

专家系统预测法

(E x p e r t

S y s t e m)是利用专家丰富经验和权威性进行预测，是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的，每小时的燃气负荷和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识进行燃气负荷预测。专家系统法是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好方法。专家系统一般由知识库、综合数据库、推理机、解释程序和知识获取等五部分组成。知识库用以储存专家用以解决燃气负荷预测问题的知识，包括各种数学模型； 综合数据库用以储存推理过程中的事实，存放系统运行中所需的原始数据和生成信息，主要包括历年气象数据、燃气负荷及特殊情况数据和有预测结果的数据信息； 推理机用以控制推理过程，据综合数据库的状态，利用知识库知识来实现实际问题求解； 知识获取部分用以建立、修改编辑、补充知识库，并对其进行一致性、完整性维护； 解释程序用以说明求解过程，回答用户问题。其中最主要的是知识库和推理机。一般来说知识库中知识的数量与质量是专家系统性能是否优越的决定性因素。

专家系统法的优点是：(1)能汇集多个专家的知识和经验，最大限度地利用专家的能力；(2)占有的资料、信息多，考虑的因素也比较全面，有利于得出较为正确的结论。(3)较好地避免人为差错，具有较为广泛的使用前景。专家系统法的缺点是：(1)不具有 自学习能力，受数据库里存放的知识总量的限制 ；(2)对突发性事件和不断变化的条件适应性差。专家系统预测法适用于中长期负荷预测。负荷预测专家系统本身是一个耗时的过程，它的研制需要较长时间进行原始资料积累和模型修正，开发周期长。且专家系统需要考虑的因素很多，各种因素以及它们之间的关系很难量化，因而很难确切地在专家系统中反映。不同的负荷预测专家系统对同样的问题可能有不同的知识或政策，做出不同的回答，即使同一个负荷预测专家系统在确定结果时也会因预测人员的不同而不同。

． 5 人工神经 网络法

人工神经网络(A N N，A r t i f i c i a l

N e u r a l

N e t w o r k)是由多个神经元连接而成、用以模拟人脑行为的网络系统，是一种与传统计算方法不同的信息处理工具，它能通过学习获得合适的参数，用来映射任意复杂的非线性关系。利用人工神经网络的学习功能，用大量样本对神经元网络进行训练，调整其连接权值和阀值，然后根据己确定的模型进行预测。A N N应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适宜。研究角度和适用条件： 回归分析法、时间序列法着重统计规律的描述，适用于大样本； 灰色模型法致力于少数据所表现出来的现实规律的研究，适用于贫信息条件下的分析和预测； 专家预测法拥有某个领域内专家的知识和经验，适用于中长期负荷预测； 神经网络法学习能力强，适用于时间序列预测问题，尤其是平稳随机过程的预测，主要应用于短期负荷预测。

适用的时间分类： 时间序列法、灰色系统理论预测法、神经网络法较适宜近期预测，回归分析法、专家系统法适用于中长期负荷预测。

数据处理

高质量的决策来自高质量的数据。数据的处理能够改善数据的质量，进而提高预测的有效性和准确性。燃气短期负荷预测的一个突出特点是要对过去的负荷及影响负荷变化的各个因素进行分析，因此数据的处理与分析是预测过程的重要步骤。1．1 降噪处理

城 市燃气负荷预测所用的历史负荷数据来自燃气部门的调度报表。各个计量器的偏差或人工抄表的疏忽造成有的负荷实际值与记录值差别很大，有时设备维修、燃气泄 漏等也造成负荷数据偏离合理值。因此，采集到的数据为染噪数据。染噪的出现，打破了负荷所具有的周期性及规律性，因此有必要将染噪数据进行处理。

燃 气负荷可视为非平稳的一维数字信号。对这种信号进行降噪处理时，由于传统的傅里叶变换完全是在频率域中对信号进行分析，它不能给出信号在某个时间点上的变 化情况，因此分辨不出信号在时间轴上的任何一个突变。但是小波包分析能同时在时频域内对信号进行分析，所以它能有效地区分信号中的突变部分和噪声，从而实 现对非平稳信号的降噪[8]。1．2 异常点处理

在收集到的历史数据中，通常存在着不遵循数据模型普遍行为的样本。这些样本和其他数据有很大不同或不一致，叫做异常点。异常点可能是由测量误差造成的，也可能是数据固有的可变性的结果[9]。数据的异常点往往包含着重要信息，应该对异常点进行具体分析。从全年日负荷走势来看，异常点有两种：

第一种异常点是2002年2月10、11 13(农历腊月二十九、三十)，这两天燃气日负荷突变非常明显，但春节是按照农历计算，这两天的日负荷不能很好地表征燃气日负荷以星期为周期的变化规律，因此以这两天所在星期的平均日负荷值进行取代。

第二种异常点是2002年6月23日，该天不是传统节日。虽然该天是星期日，但与该季度其他星期日的日负荷对比异常偏高，产生这种结果的原因有两个：记录数据的严重错误、输配过程中重大事件的 发生。无论从哪个方面分析，这种异常点从全年来看是奇异的，而且没有代表性，所以以该季度星期日的平均日负荷值进行取代。

1．3 分类处理

考虑到鞍山市燃气日负荷的总趋势受季节周期影响比较大(12月、1月、2月为第一季度，3月、4月、5月为第二季度，6月、7月、8月为第三季度，9月、10月、11月为第四季度)，首先将燃气13负荷按一年四季分为4类，其次考虑到人们的日常生活有星期周期规律性，燃气负荷也应该有星期周期的变化规律，所以又将每个季度的日负荷按一个星期7 d再进行细分，这样，将全年日负荷一共分成28个类别分别进行建模研究。1．4 规格化处理

规格化就是将一个属性取值范围投射到一个特定范围内，以消除数据因大小不一而造成预测结果的偏差。对于神经网络，采用规格化处理后的数据不仅有助于确保学习结果的正确性，而且也会提高学习的速度。因此，采用零均值规格化方法对收集的历史数据进行处理。零均值规格化方法是根据属性A的均值和偏差来对A进行规格化。属性4的值可以通过以下计算公式获得其映射值v′。

图1-1 某区某日居民燃气用气小时负荷特性

图1-2 某区居民燃气用气月度负荷特性

由图1-1和图1-2可以看出，对于居民燃气负荷小时预测来说，用气有早、中、晚三个高峰，相对应于居民用餐时间，与居民生活习惯密切相关，而对于居民燃气负荷月份预测来说，温度等天气的因素就显得尤为重要了。从中我们可以看出，由于夏季气温高需要制冷，冬天气温低需要制热，天然气的消耗量要相应大幅增加。此外节假日对居民燃气负荷日预测也有重要影响，在法定节假日中燃气量都有大幅的上升。

某区4月燃气负荷及影响因素

用神经网络预测法

表中d1表示一天中的最大负荷值，d2是一天中的最小负荷值，c1是最高温度，c2是最低温度，c3是平均温度，c4是最高相对湿度，c5是最低相对湿度，c6是光照时间，c7是天气其他因素如风速、降雨等，可以根据具体情况分成15等，分的越细越好。

假设目标属性（d1、d2）与七个条件属性有关，我们把前25天的负荷数据作为训练样本，把剩余的5天作为预测样本，再应用四等分距法对数据进行特征化，这样粗糙集就能从训练样本中找到条件属性和目标属性之间的关系了，经过特征化的数据见下表

特征化后的负荷及影响因素图

按照等式

第二篇：废气污染负荷预测

废气污染负荷预测

（1）供热系统污染物排放情况

本项目供热系统污染物排放来源于可燃气产生的烟气污染物，主要为烟尘、SO2。各供热设施均安装高效脱硫除尘器，该脱硫除尘器脱硫率50%、除尘效率98%。排气筒高25m，出口内径1m。烟气经除尘脱硫后排放。根据燃炉有关参数，污染物排放计算参数取值见表2-8。

表2-8计算参数取值

序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9

项目 单位 燃料耗量

燃料收到基底位发热量 Kg/h 除尘器出口过剩空气系数 MJ/kg

燃料收到基灰分-燃料收到基全硫分 %

燃料中硫燃烧后氧化成SO2的份%

额 %

烟气中带出的飞灰占灰分总量的%

份额 %

除尘效率，拟采用湿式脱硫除尘器 %

脱硫效率

符号 B Qentar α Aar Star K Ath Hso2 лA

取值 见燃料消耗量表

19.54 1.8 38.3 0.66 80 10 98 50

根据《锅炉大气污染物排放标准》燃气炉房烟囱最低允许高度的规定，烟囱最低允许高度应调整为30m：两个酿造罐加热炉排气筒高度为15m。

第三篇：电力负荷预测导则

近期需电量和电力负荷预测导则

(试行)

SD 125—198

4中华人民共和国水利电力部

关于颁发《近期需电量和电力负荷预测

导则(试行)》的通知

(1984)水电计字第368号

现将《近期需电量和电力负荷预测导则(试行)》(SD125—1984)发给你们，希遵照执行，并通知如下：

1.搞好近期需电量和电力负荷预测，对实现电网安全经济运行具有重要意义，也是电网发展规划的基础。各单位要大力加强这方面的工作，这在当前市场经济比重逐步增长、企业自主权进一步扩大的情况下尤为重要。各局要配备必要的专责人员，并建立起从供电局(所)至电管局(电力局)的多级预测网，以便在尽可能短的时间内获取最确切的信息。

2.在导则执行过程中的经验和问题，请及时告部计划司。

一九八四年十月五日

1总则

1.1近期需电量和电力负荷预测是编制电力生产计划的基础。它的主要任务是测算发展国民经济和满足城乡生活所需要的电量和电力，为安排电网发电能力、实行计划用电及进行国民经济计划和电力生产计划之间的相互平衡创造条件。因此，必须重视预测工作，不断提高预测水平。

1.2调查研究是搞好预测工作的基本方法。因此，必须经常了解科学技术进步，社会经济活动，工农业生产发展，社会用电结构，工业产品结构和自然现象等变化对需电量的影响，为搞好预测工作打好基础。

1.3预测工作是科学性很强的工作，一定要坚持实事求是的精神和严格的科学态度，克服主观性和片面性。预测结果应能反映客观实际，使预测数据成为编制电力生产计划的可靠依据。

1.4本导则适用于各级电力部门。电管局和部直属省局可以结合本地区的实际情况，制定补充实施细则。

2预测内容和要求

2.1按照编制电力生产计划的需要，预测内容如下：

a.根据上半年的实际用电量情况和有关资料，预计当年能达到的需电量和电网年最高负荷。

b.按照国家计委编制的产品产量计划以及市场调节产品和其他各类用电的自然增长率、预测次年计划需电量和电网年最高负荷。

c.根据历史统计资料和用电调查，考虑工农业生产可能的超产因素和电网发供电设备能力、燃料供应、水情预报及区外购电等情况，经过综合平衡，预测次年能达到的需电量和电网最高负荷。

2.2预测数值允许偏差范围如下：

a.对当年能达到的需电量预计值的偏差不超过±1%。

b.对次年能达到的需电量预测值的偏差不超过±2%。

注：

偏差=

3需电量预测方法

3.1同期对比法

这是预计当年能达到的需电量的基本方法。在预计时可参照上半年实际用电量和有关历史统计资料，进行分析对比，测算全年能达到的需电量。

3.2产品产量法

这是预测次年计划需电量的主要方法。预测时要按以下方法分别测算各项需电量。a.对国家计划产品的需电量，要按国家计季编制的产品产量计划(或控制指标)乘以产品电耗计算。产品电耗应根据历史资料和产品结构的变化进行推算。

b.对市场调节产品和其他各类用电的需电量，要分行业和类型按自然增长率并结合典型用电调查进行测算。

c.对厂用电和线损，要按电力系统实际发展情况进行推算。

d.对净输出区外(网外)的电量，应按签订的协议规定和上级部门的总见进行安排。计划需电量为上述四项需电量之和。

3.3大用户用电量加一般用户用电量自然增长法

大用户(包括新增大用户)的用电量应逐个调查并核实。测算一般用户用电量自然增长时，已列出的大用户的用电量及用电比重较大的大中型基建项目的基建用电量，应从一般用户用电的历史资料中剔除，然后分析并预测其自然增长率。将上述需电量加厂用电、线损和净输出区外(网外)的电量，即为全部需电量。

3.4回归分析法

如条件合适，也可采用回归分析法测算需电量。此时，要正确选用样本的数学模型，对不正常的样本数据，要做适当调整，特别是用时间序列分析法时，要有近几年的样本数据，使数学模型与样本有较高的拟合程度。

3.5为了提高预测的精确度，同一数据应尽可能采用多种方法(包括本章中没有提到的其他方法)进行测算。利用模型预测时，一些未能计算的其他重要因素和存在的问题，应在提出建议时予以考虑。

4最高负荷预测方法

4.1预测电网年最高负荷，一般有以下三种方法：

a.最高负荷利用小时法： 预测值-实际值×100%实际值

电网年最高负荷(万kW)=

b.负荷率法： 电网年需电量(万kW·h)电网年最高负荷利用小时(h)

电网年最高负荷(万kW)=

式中：月最高负荷日的平均日负荷率 电网年需电量(万kW·h)月最高负荷日的平均日负荷率×月不均衡率×年不均衡率×日历小时(h)

月最高负荷日的平均日负荷率=

日历小时=8760或8784(h)

c.同时率法：电网年最高负荷=最高负荷调整系数×同时率×各行业(或各地区)年最12个月每月最高负荷日的日需电量的累加×100%24×12个月每月最高负荷日的负荷累加 12×年平均日需电量月不均衡率=×100%12个月每月最高负荷日的负荷累加 12个月每月最高负荷日的负荷累加年不均衡率=×100%12×电网年最高负荷

高负荷的累加

式中：最高负荷调整系数-考虑厂用电和线损后的调整系数。

4.2预测季或月最高负荷，可根据历史统计资料和季节性变化因素，采用移动平均法或其他方法进行测算。

5资料积累、整理和分析

5.1为了搞好需电量和电网最高负荷的预测，必须经常注意积累资料，加强分级管理，建立和健全必要的用电卡片或计算机数据库。主要资料包括以下几个方面：

a.农村部分(包括农业产值，各类用电量及其增长率等)；

b.工业部分(包括主要产品产量、生产能力，分行业的用电量、产值，产品和产值电耗，弹性系数等)；

c.大用户部分(包括用电量、用电负荷、负荷率、同时率、产品产量、生产能力、产品和产值电耗、最高负荷利用小时等)，一般掌握全部用电量的百分之五十至六十的大用户资料；

d.市政生活用电部分(包括分类用电量、人均照明用电量等)，要进行各种类型的抽样调查，如家用电器典型抽样调查(包括普及率、用电量、人均居住面积、收入和支出等)，以便能较可靠地掌握生活用电增长规律；

e.交通运输用电部分(包括用电量及其增长率等)；

f.厂用电部分(包括发电、供热厂用电量，各类机组厂用电率等)；

g.线损部分(包括分电压等级线损量、线损率、售电量、供电量等)；

h.分区供电负荷、供电量等。

5.2搞好资料的分析、研究工作。掌握用电增长规律和产品电耗、负荷率等专项指标的变化趋势，了解各类工业用户的生产工艺过程、特点、产品品种与用电的关系。每年要利用对行业、变电所、线路等负荷测资料整理、绘制各类工业的日负荷曲线，分析日负荷率的变化规律，搜集整理分区负荷潮流和各级网络的有功无功负荷分布，为搞好负荷预测打好基础。

5.3加强缺电调查。根据生产能力、国家计划指标分别调查所缺电力电量，对水电比重大的系统，应按丰水期、枯水期分别说明缺电情况。对用电发展潜力做到心中有数，每年六月底前上报当年缺电情况调查报告。

5.4加强用电分析工作。每年三月至四月应根据上国民经济和社会发展情况，分析各类用电变化，缺电情况，对照上一年预测结果，总结经验，写出分析报告，不断地完善预测方法。

6其他

6.1为了搞好预测工作，电管局、省局和地、市级供电局(电业局、电力公局)的计划部门，必须配备若干名专责预测人员，并要保持相对稳定。从电管局到供电局要建立预测联系网，互通信息，每年交流一次预测经验，互相促进，不断提高预测水平。

6.2为了提高预测的准确性和科学性，要不断改善预测手段和技术，充分发挥电子计算机在预测中的作用。

6.3为了提高预测人员的积极性和业务水平，要加强对预测人员的业务培训，不断更新科学技术知识。对预测工作搞得好的单位和个人，应予表扬和奖励。

6.4本导则的解释权属水利电力部。

第四篇：城镇电网规划电力负荷预测开题报告

第一部分本课题的研究意义与分析

城市电网规划是电力系统规划的重要组成部分，其任务是根据规划期间的负荷增长以及电源规划方案确定相应的最佳电网结构，以满足电力可靠、安全地输送到负荷中心的前提下，使电网的建设和运行费用最小。目前城市化发展步伐迅猛，经济发展更为快速，以及居民生活水平的不断提高，必将引起用电负荷的增长，届时现有的电网情况将无法满足经济增长和人民用电量增长的需要。特别是近几年以来，发达城市地区的电力供应频频告急，局部地区出现相当严重的拉闸限电现象，这与电源建设一度停滞、电网规划建设长期滞后的历史问题有关。所以城市电网规划的优劣，不仅直接影响到电力部门的安全运行，同时还关系到国民经济其它各部门的发展，科学地完成城网规划工作具有巨大的社会和经济意义。

负荷预测作为城市电力规划的基础和重要内容，在电力系统规划和运行方面发挥着重要的作用，具有明显的经济效益。负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。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。

（一）负荷预测现状研究

在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成的今天，电力负荷预测工作已变得越来越重要。科技发展为电力负荷预测提供了各种理论和方法，如弹性系数法、灰色模型法、回归分析法、趋势分析法和单耗法等。

1、电力弹性系数是反映电力消费的年平均增长率和国民经济的年平均增长率之间的关系的宏观指标。市场经济条件下，电力弹性系数已经变得捉摸不定，并且随着科学技术的迅猛发展，节电技术和电力需求侧管理、新经济（如知识经济、信息经济）的不断产生和发展，以电能替代其它非电能源的范围不断扩大，电力与经济的关系急剧变化，电力需求与经济发展的变化步伐严重失调，使得弹性系数难以捉摸，使用弹性系数法预测电力需求难以得到满意的效果，应逐步淡化。

2、灰色系统理论是反模糊控制的观点和方法延伸到复杂的大系统中，将自动控制与运筹学的数学方法相结合，研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。有部分信息已知和未知的系统称为灰色系统。

3、回归分析法是通过对影响因子值(比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等)和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。

4、趋势分析法是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。

5、单耗法是根据第一、二、三产业每单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。

从以上的分析，我们可以看到各种预测方法从研究的角度、建模的出发点到数据的形式、数据样本大小以及适用条件等都有所不同，因而要想将各种方法摆在同一尺度规范下进行比较是相当困难和不科学的。各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围，必须根据实际情况，着重从预测目标、期限、精确度和预测耗费等诸多方面作出合理选择，在预测成本允许的范围内，寻求能获取所需精度的预测方法。

从以上几种负荷预测适用的条件看，回归分析和趋势分析致力于统计规律的研究与描述，适用于大样本，且过去、现在和未来发展模式一致的预测；灰色模型法是通过对原始数据的整理来寻求规律，它适用于贫信息条件下的分析和预测。对中、长期预测，回归法、趋势分析法、改进型灰色模型较为合适。

由于电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变、按日变，而且按周变，按年变，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性，负荷变化是连续的过程，一般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的，不同的季节，不同地区的气候，以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。因此要想使预测的需电量和最大负荷尽可能地正确和接近实际，就必须进行深入细致的调查工作和采用正确的负荷预测方法。

产值单耗法一般根据历史统计数据，在分析影响产值单耗的诸因素的变化趋势基础上确定单耗指标，然后依据国民经济和社会发展规划指标预测电力需求，单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳，对城镇电网的电力负荷预测作短期的研究分析，产值单耗法较为合适。

（二）用电单耗法 用电单耗法是以国民经济的行业划分为基础，分行业进行电力需求预测，再累计相加得到总的电力需求。它是电力公司广泛使用的传统的电力需求预测方法。

各部门以及行业需电量，采用用电单耗法，就是根据预测期的产值(或产品产量)和用电单耗计算需要的用电量。

部门用电量=部门产品产量×用电单耗

或部门用电量=部门产品产值×用电单耗

国民经济行业用电分类将全社会分为国民经济各行业和城乡居民生活两大类，这两大类又分为若干项，具体可划分如下：

第一产业=农林牧渔水利业-水利业-其它

第二产业=工业+建筑业

第三产业=地质普查勘探业+交通运输邮电通讯业+商业饮食物资供销仓储业+其他各类事业+水利业+其他

城乡居民用电量=照明用电+家用电器用电+其它

全社会用电量=国民经济全行业用电+城乡居民生活用电=第一产业用电+第二产业用电+第三产业用电+城乡居民生活用电。

预测步骤：

收集各行业的产品产量及产值计划；

确定用电单耗；

计算各行业的用电量。

此种预测方法是以政府部门同一时期国民经济发展规划的第一、二、三产业的产值为基础，并综合分析近年各产业产值的单耗变化趋势而计算出的，因为国民经济发展规划是政府计划部门在收集多方面的资料，综合多方面的因素而制订的比较权威的规划，因此用该法预测的需电量是比较准确的。关键在于把握好单耗的变化趋势，即要考虑前几年的单耗变化规律，还要考虑电价、技术革新、社会发展和人民生活水平以及国家产业政策多方面因素对各产业产值单耗变化的影响。

第二部分论文内容提纲

一、绪论

（一）引言

（二）负荷预测实现的目的和意义

（三）负荷预测的特点和原理

（四）负荷预测现状的研究

（五）单耗法负荷预测基础资料的收集

（六）单耗法负荷预测算例分析研究

（七）结论

文献综述

参考文献目录

［1］城市电力规划规范GB50293-1999

［2］电力负荷预测［M］.北京：中国电力出版社肖国泉、王春、张福伟主编

[3] 电力负荷预测技术及其应用［M］.北京：中国电力出版社 牛东晓、曹树华、赵磊主编

[4].城市电网规划总量负荷预测系统的开发应用 天津大学出版侯磊主编

[5]现代城市电网规划设计与建设改造[M] 中国电力出版社蓝毓俊主编

[6]城市电网规划与改造中国电力出版社陈章潮、唐德光主编

[7] 初论适合城市电网规划负荷预测方法中国电力出版社代力东主编

[8]农村电网规划中的负荷预测安徽电气工程院出版黄才起主编

[9]农村电网规划中区镇负荷预测究湖南电力出版社方金林主编

[10]电力负荷预测的理论与方法中国电力出版社王承民主编

[11]空间负荷预测中不确定性因素的处理方法电网技术王天华、王平洋主编

第五篇：提高太原南郊电网日负荷预测准确率论文

摘要:对南郊电网负荷特性进行深入剖析,找出影响负荷预测准确率的因素,并提出提高负荷预测准确率的措施。

关键词:负荷预测;负荷分析;具体措施

Abstract:Carries on the thorough analysis to the Nanjiao electrical network load characteristic, discovers the influence load forecast rate of accuracy the factor, and proposes the enhancement load forecast rate of accuracy measure.Key words:the load forecast;load analysis;specific measures

1概述

负荷预测是从已知的电力系统运行状况、气象、经济和社会活动等影响因素出发,通过分析历史数据,探索负荷与影响因素之间的内在联系,对负荷做出预先的估计和推测,是保证电网安全稳定运行、合理编制电网运行方式,做好电网供需平衡的关键性工作。

负荷预测是电网规划、运营的一项基础性工作。

电网负荷预测是在统计电网历史资料的基础上,找出电网负荷变化的规律,来拟定一条反映负荷变化趋势的曲线,估计出未来每日电网负荷的变化规律,提前对每天的电网负荷进行预测。

负荷预测准确率的计算公式:

计算公式:日负荷预测准确率=(1-日不合格点数/日负荷曲线考核点数)×100 %

其中,日负荷曲线考核点数按96个点进行编制,每日0∶00～23∶45,每15分钟为一点。

然而在我们的实际工作中,电网负荷预测的准确率不高,既对电网的安全、稳定、优质、经济运行带来隐患,也对资源的优化配置及企业的经济效益造成潜在的不利影响。针对这一问题,我们从提高电网短期负荷预测的精确度出发,针对南郊电网的特点,分析影响负荷预测精确度的因素,并运用科学的工作方法攻克这一难题。

2负荷特性分析

2.1电网概况

南郊电网主要担负着小店区、迎泽、杏花岭两区的部分城镇、农村的供电及太原市2个开发区的供电任务。辖区共有变电站5座,主变10台,总容量217 MVA,其中:110 kV变电站1座;35 kV变电站4座;10 kV开闭所3座,变电站全部实现了N-1的供电模式,且全部实现无人值班。35 kV输电线路49.3 kM/7条;10 kV配电线路659 kM/54条。

2.2负荷构成南郊电网用电主要以制造业、建筑业、煤炭、机械、公共事业等用电行业为主,这部分负荷构成了南郊的基础负荷,居民、商业用电和其他工农业负荷平均约22.092 MW,占负荷的18.41 %。

(1)制造行业负荷42.36 MW,占网供负荷的35.3 %,其中化工行业占网供3.29 %,金属冶炼占网供8.16 %,这类性质的负荷峰谷差小,负荷平稳,波动不大。

(2)公共事业负荷约8.616 MW,占网供7.18 %,这类负荷全天平稳,峰谷差极小。

(3)建筑行业负荷约8.064 MW,占网供6.72 %,这类负荷全天平稳,峰谷差极小。

(4)机械用电负荷约5.388 MW,占网供4.49 %,这类负荷波动较大,而且比较频繁,对这类负荷在工作中采取及时跟踪,及时沟通,随时掌握情况,所以对全网负荷影响不大。

(5)煤炭行业负荷4.344 MW,占网供负荷的3.62 %,这类性质的负荷峰谷差小,负荷平稳,波动不大。

3影响负荷预测的主要因素:

①对负荷预测工作认识不足,思想上不重视;②电网非平稳负荷变化较大;③负荷侧预测数据处理欠缺;④节假日负荷变化较大;⑤系统发生故障对负荷的影响;⑥气温骤变对负荷的影响等原因。

4提高负荷预测考核指标的具体措施

在负荷预测日常工作中根据支公司负荷性质密切关注月检修计划、天气预报和天气实况、重要节假日、重要社会事件(如环保行动、学校开学放假、中考、高考等细节因素)、电网重要方式变更、自动化远动数据正确性等一般性的负荷影响因素,做到了负荷预测的真实、准确。

(1)高度重视负荷预测工作。南郊预测工作得到了支公司领导重视,配备了专责人员,并积极开展负荷预测工作。

(2)详细掌握电网可能出现的异常情况并针对电网异常适当对预测作出调整,保证预测的准确性。

(3)和营销系统建立负荷查看共享平台,及时掌握负荷分类情况,及时调整负荷预测曲线。

(4)加强部门沟通,及时了解负荷变化情况,做好负荷预测工作。

(5)根据大修技改情况,做好负荷预测工作。