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引言 电力系统短期负荷预测对未来1日至1周的负荷进行预测。短期负荷预测是随着电力系统EMS的逐步发展而发展起来的,现已经成为EMS必不可少的一部分和为确保电力系统安全经济运行所必需的手段之一。随着电力市场的建立和发展,对短期负荷预测提出了更高的要求,短期负荷预测不再仅仅是EMS的关键部分,同时也是制定电力市场交易计划的基础。电力系统负荷预测为这一地区电力规划奠定了一定的基础,同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂,以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。因此,电力负荷预测是一项十分重要的工作,它对于保证电力工业的健康发展,乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。 短期负荷预测技术经过几十年的发展,人们提出了许多的预测方法。现有的预测方法大体可以分为2类:经典的数学统计方法以及上世纪90年代兴起的各种人工智能方法。经典的数学统计方法包括线性外推法、多元线性回归法、时间序列法和状态空间法等。人工智能方法包括人工神经网络法、专家系统方法和模糊推理方法、小波分析等。 在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。其中首先根据实际经验将一周的7天分为工作日(星期一到星期五)和休息日(星期六和星期天)等两种类型;然后建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数;最后通过最小二乘法预测日最大负荷和日最小负荷。利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测,该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力和人工神经网络自学习、自适应的优点。实际算例表明,这种方法应用在短期负荷预测方面有较高的精度。 1、电力负荷预测综述 1.1、电力负荷预测的含义 电力负荷有两方面的含义:一方面是指电力工业的服务对象,包括使用电力的部门、机关、企事业单位、工厂、农村、车间、学校以及各种各样的用电设备;另一方面是指上述各用电单位、用电部门或用电设备使用电力和电量的具体数量。电力负荷预测中的负荷概念是指国民经济整体或部门或地区对电力和电量消费的历史情况及未来的变化发展趋势。 电力负荷预测就是在正确的理论指导下,在调查研究掌握大量翔实资料的基础上,运用可靠的方法和手段对电力负荷的发展趋势作出科学合理的推断。本文基于神经网络的电力短期负荷预测就是在大量有关电力短期负荷研究和神经网络理论的指导下,在充分调查研究处理了某市某年某月一个月700多组数据后,应用了神经网络理论与MATLAB的实现方式,进行了编程仿真,得出了月底某工作日和某休息日两天的各小时点的具体负荷。较高的预测精度充分表明了它的科学合理性。 1.2、电力负荷预测的意义 电力用户是电力工业的服务对象,电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据。正确地预测电力负荷,既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要,也是电力工业自身健康发展的需要。电力负荷预测工作既是电力规划工作的重要组成部分,也是电力规划的基础。全国性的电力负荷预测,为编制全国电力规划提供依据,它规定了全国电力工业的发展水平、发展速度、源动力资源的需求量,电力工业发展的资金需求量,以及电力工业发展对人力资源的需求量。 本文运用神经网络对某市某年某月某日进行电力负荷的短期预测,它为这一地区电力规划奠定了一定的基础,同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂,以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。因此,电力负荷预测是一项十分重要的工作,它对于保证电力工业的健康发展,乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。 2、电力负荷分析 本文对某市进行电力短期负荷预测,电力负荷的构成与特点如下:电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等,不同类型的负荷具有不同的特点和规律。 城市民用负荷主要是城市居民的家用电器,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。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。虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷,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。 工业负荷是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。农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。此类负荷与工
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