负荷预测

上海电力学院课程：电网规划基础及应用题目：中长期负荷预测方法研究院系：国际交流学院专业年级（班级）：电气工程及其自动化201102w3学生姓名：何恺雯学号：20112323指导教师：刘璐洁成绩：2014年10月28日中长期负荷预测方法研究摘要：电力系统中的中长期负荷预测是指对1年或者更长时间的电力系统、电量需求等指标进行预测。中长期负荷预测是电力系统的远景规划，它为电力系统规划部门提供电源、电网规划的基础数据，基于国民经济发展形势做出中长期负荷预测，进而才能对电网进行改造和扩建，同时它也是电力系统运行部门安排年度检修计划以及运行方式的重要依据。电力系统中长期负荷增长的主要影响因素包括国民经济发展情况、人口、产值单耗、产业结构调整情况等易量化因素，同时又包括社会政治状况、气象、电价政策等难以量化的因素变得更加复杂，难度更高。本文首先概述了近年来电力行业以及其他行业学者们在中长期预测（主要是电力系统中长期负荷预测）方面取得的成就和该研究领域的发展方向，综合比较了目前比较成熟的各种方法的优劣及适用范围。本文借鉴了计量经济学中常用于经济预测、进出口贸易预测等领域的协整与误差修正模型的理论，再此基础上分析了协整理论中用于中长期负荷预测模型中的可行性和实用性，并对模型的预测精度以及适应性进行评估。关键词：电力系统中长期负荷预测协整检验0引言电力系统负荷预测以经济、社会、气象等各方面的历史数据，以及负荷自身的历史数据为依据，寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联系，力图探索与电力负荷相关的历史数据变化规律对未来负荷的影响，从而对未来的电力负荷进行科学地预测。对于中长期电力系统负荷预测来说，由于时间跨度较大，电力负荷的变化受到多种因素的影响，其中很多影响因素又是难以量化或是估计的，这直接导致了中长期负荷预测的精度不太理想，制约了电力系统规划工作的发展。因此，如何提高中长期负荷预测的精度，建立一种可以准确反映电力系统负荷较长一段时间内的变化趋势的预测模型，是一项具有相当难度和巨大现实意义的工作。1影响电力负荷变化的因素影响中长期负荷变化的因素主要包括经济、人口、产业结构、人民生活水平、气候及其变化情况、政策因素影响等，这些影响因素主要可以分为两类：其中经济发展因素，人口因素，产业结构，人民生活水平等属于可估计和易预测因素，或称为易量化引物；而气候及变化情况，政策导向的影响，则属于难以量化、预测因素，或称为不确定因素。影响负荷的不确定因素，又可以分为易估计型和难以估计型两大类，易估计型主要是指可以得到被估计对象的期望、方差、概率分布函数，从概率分布曲线上看，主要表现为单个峰值的正态分布函数，难以估计型往往是由于某些重大方面（如政策导向的改变、极端的气象条件、突发性的灾难事件、城市发展规划改变等）的多种可能性造成的。2负荷预测的内容和分类电力系统负荷预测主要包括电力预测（最大/最小负荷、负荷曲线、负荷率等）和电量预测（统调用电量、全社会用电量、行业用电量、产业用电量等）两大类，本文主要涉及全社会用电量方面的预测。从不同的角度出发，负荷预测有多种分类方法：从时间角度划分：包括年、季度、月度、周、日、小时和分钟负荷预测，以预测的循环周期为分类依据；从空间角度划分：可分为整体、分区、节点和用户负荷预测；从指标属性角度划分：包括整刻度值、统计值、连续曲线、积分值负荷预测。其中整刻度值是指功率的采样值，统计值是指最大负荷、最小负荷、平均负荷等，连续曲线主要指年负荷曲线、日负荷曲线等，积分值主要是电量值；从行政级别角度划分：可分为国家、区域、省级、地级和县级负荷预测；从统计口径角度：可分为全社会口径和统调口径。3中长期负荷预测方法近几年我国电力工业迅猛发展，负荷增速很高，电力建设如火如荼。中长期负荷预测的重要性越来越被重视，各种预测方法广泛地应用于工程实践，并取得了不错的效果。根据预测思路的不同，目前常用的中长期预测方法一般分为两大类：一类是参数模型；另外一类则是非参数模型，采用数学、概率、统计和只能的方法进行数学建模的方法来进行预测。下面分别介绍目前常用的各种中长期负荷预测的方法。3.1电力弹性系数法电力弹性系数法通常是先计算电量平均增长率与国民生产总值年平均增长率之间的比值大小，然后在根据国民生产总值的增长速度结合电力弹性系数以及基准年的实际消耗电量得到规划期末的总用电量。电力弹性系数kt是指年用电量（或年最大负荷）的年平均增长率kzch（%）与（%）国内生产总值（GDP）年平均增长率kgzch（%）的比值，即kt=kkgzchzch电力弹性系数是一个宏观指标，可用作远期规划粗线条的负荷预测。采用这个方法首先要掌握今后国内生产总值的年平均增长速度，然后根据过去各阶段的电力弹性系数值，分析其变化趋势，选用适当的电力弹性系数（一般大于1）。由于电力弹性系数与各省、各地区的国民经济结构及发展有关，各省及地区需对本省、本地区的电力弹性系数资料进行统计分析，找出适合于本省、本地区的电力弹性系数发展趋势。有了弹性系数及国内生产总值的年平均增长率，就可以计算规划年份所需用的电量，即Am=A0(l＋ktkgzch)n式中Am—预测期末的需用电量（或年最大负荷）；A0—预测期初的需用电量（或年最大负荷）；kt—电力弹性系数；kgzch—国内生产总值的年平均增长率；n—计算期的年数。电力弹性系数也分为电力生产弹性系数和电力消费弹性系数，前者与装机容量或发电量的增长速度有关，后者与用电量的增长速度有关。电力弹性系数，一般是指以电量为基础来计算的，即用发电量或用电量的发展速度（增长率）除以国民经济增长速度得出的。国民经济增长速度过去常采用工农业总产值或国民收入的增长速度来计算，后为了与国际接轨，采用国民生产总值的增长速度来计算，近年来又采用国民生产总值的增长速度来计算。由于电力不能储备，因此不仅要满足电量的要求，还要满足容量的要求，所以应当有以发供电设备容量为基础计算的电力弹性系数。在不缺电的情况下，这两个弹性系数应当是一致的，但是在缺电特别是严重缺电和的条件下，这两个弹性系数是不一致的。在缺电的条件下，计算以容量为基础的电力弹性系数比计算以电量为基础的电力弹性系数更为重要。另一方面，以容量为基础的电力弹性系数所要考虑的因素也要比以电量计算考虑得多一些，一是要考虑还欠账，以保证电力系统有足够的备用容量；二是要考虑降低过高的发供电设备利用小时数；三是要考虑国民经济计划超额和提前完成的因素。因此，在缺电的条件下，以容量计算的电力弹性系数要大于以电量计算的电力弹性系数。根据现代经济学原理分析，不同地区在不同的经济发展阶段。其电力弹性系数有不同的数值。电力弹性系数的变化不仅与电力工业的发展水平直接有关，还与科学技术水平、经济结构、资源状况、产品结构、装备和管理水平以及人民生活水平等因素有关。从“一五”到“十五”期间，我国有6个五年计划期电力弹性系数大于1，大部分集中在前期；有3个五年计划期弹性系数小于1，多集中在近期，这似乎反映了用电增长速度最终将趋向于低于经济的增长速度这样一种发展态势（见表）。我国各个五年计划经济增长与用电增长的关系计划期年份GDP增速（%）用电量增速（%）电力弹性系数三年恢复期1950-195221.116.90.90“一五”计划期1953-19579.219.92.15“二五”计划期1958-1962-2.018.5三年调整期1963-196515.113.50.90“三五”计划期1966-19706.911.61.67“四五”计划期1971-19755.910.11.71“五五”计划期1976-19806.59.81.50“六五”计划期1981-198510.76.50.61“七五”计划期1986-19907.98.61.10“八五”计划期1991-199512.310.00.84“九五”计划期1996-20008.66.40.77“十五”计划期2001-20059.612.91.35电力弹性系数的数值大小及其变化隐含了许多相对数量关系，对应了许多不同的电力及经济发展状况。相同的电力弹性系数，有可能对应了完全不同的电力及经济发展状况。因此，分析电力弹性系数，重点应分析电力及经济增长速度的内在相关性，通过电力弹性系数本身的数值变化来分析经济发展中的优势及隐形问题，通过宏观调控、政策引导，达到经济可持续发展的目标。弹性系数法是从宏观上确定电力发展同国民经济发展的相对速度，是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。在市场经济条件下，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，“节能降耗”政策、节电技术和电力需求侧管理、新经济(如和识经济、信息经济)的不断产生和发展，以电能替代其他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足的效果，应逐步淡化。该方法的优点是方法简单、易于计算，缺点是需做大量细致的调研工作需要经济发展预测必须准确，人为主观影响过大。3.2负荷密度法所谓负荷密度是指单位面积的用电负荷数（kW/km2）。城市平均负荷密度是一个反映城市和人民生活水平的综合指数。负荷密度法是根据对不同规模城市的调查，参照城市发展规划、人口规划、居民收入水平增长情况等，用每平方公里面积用电负荷，来测算城镇负荷水平。由于城市的经济和电力负荷常有随同某种因素而不连续（跳跃式）发展的特点，因此应用负荷密度法是一种比较直观的方法。3.3分类负荷预测法分类负荷预测法一般将负荷划分为：工业用电、农业用电、生活用电和其它用电四大类，将各类负荷分别进行预测，然后相加后乘同时系数得到。分类负荷预测的优点在于：在某一类负荷中，其增长趋势的不正常情况有可能被发现，并且由于各类负荷都得预测，因此总的负荷结果是比较明确的，缺点是统计信息的搜集工作较大较复杂。3.4时间序列分析法时间序列分析法是一种依据负荷过去的统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以推断未来负荷数值的方法。按照处理方法不同，时间序列法分为确定时间序列分析法和随机时间序列分析法。常用的确定时间序列分析法有指数平滑法和Census-H分解法。常用的随机时间序列分析法有Box-Jenkins法、状态空间法、Markov法等。时间序列法虽然在解决影响负荷因素错综复杂方面较之前的方法有所进步，但它的缺点是该预测方法有个基本假定，即负荷过去的变化规律会持续到将来，所以当研究对象在所选时间序列内有特殊变化段，无适应性规律可言时该预测方法不成立。如我国电力工业发展历程中的“十五”时期不同于以往发展规律，无延续性可言，所以其规律纳入历史数据用时间序列分析法对未来形势变化进行预测将出现难以预料的结果。3.5专家系统法专家系统是一个应用基于知识的程序设计方案建立起来的计算机系统，它拥有某个特殊领域专家的知识和经验，并能像专家那样运用这些知识，通过推理，在该领域内做出智能决策。专家系统技术用于中长期负荷预测时，能对所收集整理的常规的预测模型逐一进行评估决策，快速地做出最佳预测结果，避免了人工推理的繁琐和人为差错的出现，克服以往用单一模型进行预测的片面性缺陷，但是对其提取有关规则较为困难，另外必须对多年的数据进行调查、分析、提取，将花费大量的人力、物力和财力。3.6人工神经网络法人工神经网络是源于人脑神经系统的一种模型，具有模拟人的部分形象思维能力，它是由大量的人工神经元密集连接而成的网络。人工神经网络法是一种不依赖于模型的方法，它比较适合那些具有不确定性或高度非线性的对象，具有较强的适应和学习功能。用于负荷预测时，人工神经网络法利用神经网络可以任意逼进非线性系统的特性，对历史的负荷曲线进行拟合。负荷预测中常用的模型有Kohonen模型、BP模型、改进的BP模型、RBF神经网络等。人工神经网络具有大规模分布式并行处理、非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性，其在电力领域的应用虽然解决了负荷预测中传统方法未能解决的问题，但有时应用现有神经网络模型进行实际负荷预测时，预测精度还是难以达到要求，尤其是在中长期负荷预测的应用中。