负荷预测知识点总结

负荷预测知识点总结1工程部-陈新建-负荷预测知识点总结一、基本概念1．负荷（1）定义负荷是指电力系统中，在某一时刻所承担的各类用电设备消费电功率的总和。在负荷预测中一般进行的是年最大负荷预测，最大负荷—一年内整点负荷最大值。电功率表示消耗电能的快慢，一个用电器功率的大小等于它在1秒内所消耗的电能。电功率分为有功功率、无功功率和视在功率。目前供电部门所分配的负荷指标，主要是指小时平均的有功功率指标，而不是视在功率和无功功率。（2）负荷分类及特点按电力负荷所属行业划分(八大类)A．城乡居民生活用电负荷：主要为居民的家用电器，它具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。B．国民经济行业用电负荷（农、林、牧、渔、水利业；工业；地质普查和勘探业；建筑业；交通运输业；商业、公共饮食业、宾馆、广告、物资供销和仓储业；其他事业）其中：工业负荷指用于工业生产的用电，一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位，它不仅取决于工业用户的工作方式，包括设备利用情况、企业的工作班制等，而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。商业负荷主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。此外，商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间，从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。按不同用地性质划分工业用地负荷；居民生活用地；负荷商业金融用地负荷；行政办公用地负荷；交通运输用地负荷；文化娱乐用地负荷；教育科研用地负荷；其它部门用地负荷等负荷预测知识点总结2按负载性质划分A．感性负荷：感性负荷指负载是线圈，一般常见的都是感性负载（如电机），需要消耗很多无功功率，因此需要进行补偿，以提高功率因数，降低线路损耗。B．容性负荷：容性负荷指负载是电容。产生无功功率，一般作为无功补偿设备使用。按电压等级划分用户负荷；35kV用户负荷；10kV用户负荷等按供电可靠性划分A．一类负荷：关系到国民经济的命脉及人民生命财产的安全，由于停电或突然停电造成的损失太大，故而这类用户是必须保证高度供电的可靠性。B．二类负荷：二类负荷在国民经济中的地位相比之下，不如一类用户重要，计划停电或事故停电虽然会造成较大的损失，但是这种损失是可以挽回的，一般情况下，电力系统至少要对这类用户提供中等程度的供电可靠性。C．三类负荷：在国民经济中地位很低，与人民的生命财产安全并无关系，中断这类负荷的供电，带来的损失最小，因此，这类用户的供电可靠性是最低的。按用户性质划分A．公网负荷；B．用户负荷按用电的部门属性划分A．工业用电：用电量大，用电比较稳定、均衡。B．农业用电：季节性很强，用电在日内的变化相对较小，在月内、季度内和年度负荷不均衡C．交通运输用电：我国的交通运输用电比重较小，今后会有较大的增长，但用电比重不会有太大变化D．市政生活用电：目前我国市政生活用电不高，但今后随着日益现代化及生活水平的提高，市政生活用电的比重会有所上升。按负荷的大小来划分：A．最大负荷：最大负荷也就是最高负荷或尖峰负荷负荷预测知识点总结3B．平均负荷：平均负荷就是在一定观察统计时段内出现的负荷的平均值C．最小负荷：最小负荷又称为最低负荷或低谷负荷按电能的生产和销售过程：A．综合用电负荷：将工业、农业、邮电、交通、市政、商业以及城乡居民所消耗的功率相加，就得电力系统的综合用电负荷；B．供电负荷：综合用电负荷加网络损耗的功率就是系统中各发电厂应供应的功率，称为电力系统的供电负荷；C．发电负荷：供电负荷再加各发电厂本身消耗的功率，就是系统中各发电机应发的功率，称为电力系统的发电负荷。（3）负荷特性及其构成很据电力负荷分类及各类负荷特点可知，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。以上特点决定了电力总负荷由以下四部分组成：基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量。2．电量（1）定义电量是指在一段时间内，用电设备所需用电能的数量。（2）分类及含义全社会用电量：在给定时间内在一区域内所有消耗电量的总和（包括自发自用部分）；网损耗电量：所有送电、变电和配电环节所损耗的电量，称为电力网的损耗电量；购电量：全社会用电量扣除自发自用电量即为购电量；售电量：购电量和网损之差即为售电量；供电量：在给定时间内，系统中所有发电厂总发电量同厂用电之差，称为供电量。负荷预测知识点总结4（3）电量增长规律电量的增长规律，可大致分为三种类型：E型电量—城市处于发展初、中级阶段的中小型城市，在预测期内，电量以近似指数规律增长，其年增长率比较大；G型电量—发展成熟的大型城市，其电量己经历过指数规律发展的阶段，在预测期内进入了一种具有饱和特性的发展阶段；S型电量—对一些初期用电量低，而发展又十分快的城市，在预测期内，负荷按一种S型曲线趋势增长。3．年最大负荷利用小时数若以最大负荷来记，年用电量所能用的时间，计算公式为年用电量/最大负荷。其反应一个地区负荷的平滑度，可以从侧面说明该地区负荷的同时率情况。一般情况下，城市工业最大负荷利用小时数在6000小时、居民3000小时，商业3500小时。二、负荷预测定义、意义及分类？1．负荷预测定义负荷预测是指在对地区长期调查分析的基础上，收集和积累本地区用电量和负荷的历史数据以及城市建设和各行各业发展的信息，综合考虑政治、经济、气候等相关因素，充分研究国民经济和社会发展各种相关因素与电力需求的关系，对规划区规划年电量、负荷进行预测。2．负荷预测意义负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。准确的负荷预测，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。对于规划来讲负荷预测作为变电站选址、电网规划的基础，直接影响着设备选型、接线模式确定等。负荷预测知识点总结53．负荷预测分类根据不同的预测目的，电力系统的负荷预测分为长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测和超短期负荷预测等四种。一般说来，一小时以内的负荷预测为超短期负荷预测，用于安全监视、预防性控制和紧急状态处理；日负荷和周负荷预测为短期负荷预测，分别用于安排日调度计划和周调度计划，包括确定机组的起停、水火电的协调、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等；月至年的负荷预测为中期负荷预测，主要确定水库的运行方式和设备大修计划等；电源规划和发展时，需要数年至数十年的长期负荷预测。在《城市电力网规划设计导则》中对负荷预测年限的规定为近期（0~5年），中期（10~15年），远期（20~30年）。根据预测范围的不同，电力系统的负荷预测分为规划区全区负荷预测和规划区负荷分布预测。三、负荷预测所需数据收集及注意事项？1．所需数据及收集部门历史电量负荷数据：计划部门，调度中心和运营部门市政类资料：规划局规划设计院，政府和统计部门调查数据：电力相关部门，市政规划相关部门和经验数据2．数据分析对于历史年电量负荷数据分析其历史年发展趋势，是否存在畸变数据，分析其畸变原因；同时各产业用电发展情况，对比地区产业结构情况进行分析；负荷特性分析等。3．注意事项对收集到的数据应分析其统计口径是否一致，确定收集到的数据是哪类，比如负荷是否为年最大负荷，电量为全社会用电量还是供电量等，相关负荷指标数据等不易收集数据可参照其他地区进行。四、负荷预测的方法有哪些？1．依据历史年电力电量数据采用的不同数学模型进行预测；2．是利用当地用地性质规划进行的负荷密度指标法；3．是依据电力电量相关的经济数据进行的相关系数法；负荷预测知识点总结64．是运用以上几种方法进行的综合预测法。五、负荷预测的思路？首先是对规划区数据进行收集、分析，其中包含经济数据（历史年及地区规划）、电力电量数据、市政类类数据（规划区人口、各区块容积率等）和调查类数据；其次确定规划方法，通过对规划区数据的分析，针对地区特点选择合适的规划方法；再次进行规划区负荷预测，依据规划区数据采用确定的预测方法进行预测；最后进行预测结果的校核，从横向、纵向分别进行对比校核。六、预测结果的校核、参考指标的确定？对预测结果进行校核是一般分为两个方面的校核：首先是纵向校核，纵向校核指的是和规划地区历史年的发展相校核，分析预测结果与历史年数据的差异性，如增长率是否符合地区发展阶段，年最大负荷利用小时数是否和地区产业结构调整是否一致等；其次是横向校核，横向校核指将预测结果与其他地区（定位相似）的预测结果或者现状发展阶段进行比较。预测方法附一、数学模型预测法根据数学模型的建模方式的不同，数学模型预测法分为时间序列模型、灰色系统模型、相关分析模型。1．时间序列模型时间序列模型包含回归模型、指数平滑模型、移动平均模型等：（1）回归模型一元线性回归由于这些数据都是时间（或其它变量，例如温度）的函数，因此，若以X表示负荷，则它作为时间（或其它变量）的线性函数，可表示为iibtaX+ie其中，iX是一个正态分布的随机变量，它的平均值是iabt（对时刻it来说），方差为xV，而ie是随机干扰，正是由于有这样的一个随机干扰，iX才成为随机负荷预测知识点总结7变量，a与b是待定系数，且与iX无关。对全过程来说，干扰总和为零。假如观测的数据数目为N，而X在任何时刻it的估计值为ttXabt则残差为()Xabttt，而残差的平方和21(,)()nttiQabXabt所以，系数a与b的最佳值应当由Q(a，b)求极小值来获得，也就是令(,)0Qaba，(,)0Qabb由这两个方程并在计算中加入简化可以得到tbXa，121()()()NtiNtittXXbtt这里，X是iX的平均值。t是平均时间。非线性回归在可能采用的拟和曲线中，绝大多数拟和曲线都需要应用非线性回归来获得。某些非线性问题，可以通过变化成线性回归来处理。将曲线模型经适当变换，化为线性模型，然后用最小二乘法原理求未知参数的估计值，就得到了所求的模拟曲线。对于一些最典型的非线性回归方程，可以经过如下的变量变换成线性回归问题来分析。一型双曲线XbaY令XX1，则有XbaY二型双曲线bXaY1令YY1，则有bXaY反指数曲线XabY令YYln，XX，则有bXaYlnln修正几何曲线baXkY令bXX，则有XakY负荷预测知识点总结8S曲线XaecY1令YY1，XeX则有XacY（2）指数平滑模型指数平滑法所依赖的基本原则是历史时间越近，对未来的影响越大，而历史时间越远，对未来的影响越小。指数平滑法所依赖的另一条原则是不断用预测误差来纠正新的预测值，即运用“误差反馈”原理进行修正。因此，它的基本概念是：假设时间序列具有某种特征，即存在某种基本数据模式，而这些观测值即体现这种基本数据模式，又反映着随机变动。指数平滑法的目标就是采用“修匀”历史数据来区别基本数据模式和随机变动。这相当于在历史数据中消除极大值或极小值，从而获得时间序列的“平滑值”，并以它作为对未来时期的预测值。线性指数平滑法当时间序列随时间的发展有不断的增加或减少的趋势时，则此时间序列属非平稳过程。这种时间序列在自然界、社会经济活动中普遍存在。例如近几年人民收入的不断增长、各种家用电器的销售量的逐年增长。线性指数平滑法是这种时间序列的一种有效的预测方法，用这种方法预测时，它把平均每一时期的增量考虑进去，不断地作趋势性的调整。预测一个有趋势的时间序列，可以把它