桑植县电网电力负荷预测.pdfVIP

ISSN1672-2841广东水利 电力职业技术学院学报 2009年 第 7卷 第 3期 CN44-1587/ZJournalofGuangdongTechnicalCollegeofWaterResourcesandElectricEngineering，2009，Vol.7， No.322-26 桑 植 县 电 网 电 力 负 荷 预 测 彭杰 ，刘军 （湖南省桑植电力公司 ，湖南 桑植 427100） 摘 要：以历史统计数据为依据，提出以全社会用 电量为主要预测对象，将其分成居民生活 用 电量和全行业 用 电量两部分进行预测的方案，通过研究 2000�2008年居民生活用 电量和 全行业用 电量预测值与真实值之间的误差，选取平 均误差最小 的预测方法对 2009�2020年 的居民生 活用 电量 和全 行业 用 电量进 行预测�结合 线损 目标值 ，运用 Tma�法对 县域 2009�2020年 电力负荷进行预测，为桑植电网在未来十二�五期间的电网规划及发展方向提供 参考� 关键词：桑植 电网；负荷预测；Tma�法 中图分类号：TM714文献标识码：A文章编号：1672-2841(2009)03-0022-05 电力负荷预测一般采用组合模型[1][2]：一是指将 负荷进行预测，为地区电网规划建设提供依据� 几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进 1桑植电网电力负荷预测 行加权平均 ，如文献[3]和文献[4]采用 了等权平均 组合预测模型,文献[5]采用 了基于误差权重 因子 的 本文先 由多种预 测方法得到历史 年 （2000� 组合预测模型；二是指在几种预测方法 中进行 比 2008年） 的预测值，计算 出与真实值之 间的误差 ， 较 ，选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作 选取平均误差最小的方法作为预测方法，结合该方 为最优模型进行预测 ，文献[6]即采用了该模型进行 法 2009�2020年预测值 ，取整 ,修整后得到居 民 预测�文献[7]深入研究了组合模型预测机制 ，提 出 生活用 电量和全行业用 电量预测值�加上线损 目标 了 最优拟合模型 不等于 最优预测模型 的观 值三者之和就是全社会供电量的预测结果�最后用 点�因为 最优拟合模型 着重于对往年数据的曲 Tma�法计算出电网最大负荷预测值� 线拟合 ，而 最优预测模型 所反映的是预测年 附 ���居民生活用电量预测 近 的负荷变化规律� 根据桑植县 2000�2008年 的居 民生活用 电和 本文不采用将几种预测方法所得的预测结果进 人 口增 长 等 统 计 数 据 ， 以及 当地 政 府 对 该 县 行加权组合 的拟合模型，而是在几种预测方法中进 2009�2020年 的人 口预测数据 ，对居 民生活用 电 行 比较，选择平均误差最小的单一预测方法进行预 量采用人均电量法 ,线性回归法 ,时间序列法 ,增 测 ，旨在通过对桑植县 2000�2008年的地区发展和 长率法 四种方法进行预测� 用 电情况进行统计分析，对 2009�2020年该县 电力 居民生活用电量 2000�2008年统计情况见表 1� 表 12000-2008年居民生活用 电量统计表 单位：万 kW.h,万人 ,kW.h/人 Table1Dateforresidentialelectricit�consumptionduring2000�2008 200020012002200320042005200620072008 居民生活用 电 2917.163024.763167.893191.73256.643405.233581.93723.184302.05 人 口数 42.6242.8342.9743.1743.0843.4944.85