電氣工程和自動(dòng)化專業(yè)選修課電力系統(tǒng)規(guī)劃要求（第2專題電力負(fù)荷預(yù)測(cè)）

1、電力系統(tǒng)規(guī)劃要求（第2專題:電力負(fù)荷預(yù)測(cè)）電氣工程和自動(dòng)化專業(yè)選修課電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本概念負(fù)荷預(yù)測(cè)的分類在規(guī)劃設(shè)計(jì)中負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本程序電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)影響電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的因素需電量傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法最大負(fù)荷值傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法確定性負(fù)荷預(yù)測(cè)方法不確定性電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法負(fù)荷預(yù)測(cè)的綜合評(píng)價(jià)*2電力負(fù)荷預(yù)測(cè)電力負(fù)荷的定義電力負(fù)荷的分類負(fù)荷曲線和參數(shù) 負(fù)荷預(yù)測(cè)的定義負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)*3電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本概念*4 在電力規(guī)劃中，廣泛使用的負(fù)荷概念是指國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體或部門對(duì)電力電量的消耗量的歷史情況及未來的變化發(fā)展趨勢(shì)。電力負(fù)荷的定義 在電力系統(tǒng)中，電氣設(shè)備所需用的電功率稱為電力負(fù)

2、荷或電力。 由于電功率分為視在功率、有功功率和無(wú)功功率， 一般用電流表示的負(fù)荷，實(shí)際上是對(duì)應(yīng)視在功率而言。 電力負(fù)荷有兩方面的含義：電力工業(yè)的服務(wù)對(duì)象，包括使用電力的部門、機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位、工廠、農(nóng)村、車間、學(xué)校以及各種各樣的用電設(shè)備；上述各用電單位、部門或設(shè)備使用電力和電量的具體數(shù)量?！矩?fù)荷指標(biāo)】 目前供電部門所分配的負(fù)荷指標(biāo)，主要是指小時(shí)平均的有功負(fù)荷指標(biāo)， 而不是視在功率和無(wú)功功率?！咀罡哓?fù)荷】 電力負(fù)荷在某個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)必然出現(xiàn)一個(gè)最大值，稱為最高負(fù)荷?！酒骄?fù)荷】 在某一段時(shí)間范圍內(nèi)電力負(fù)荷的平均值， 稱為平均負(fù)荷?！矩?fù)荷率】 平均有功負(fù)荷與最高負(fù)荷的比率，稱為負(fù)荷率。調(diào)整負(fù)荷，提高負(fù)

3、荷率，不僅使用電單位的用電達(dá)到經(jīng)濟(jì)合理， 而且也為整個(gè)電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行創(chuàng)造了條件。 *5負(fù)荷指標(biāo)、最高負(fù)荷、平均負(fù)荷、負(fù)荷率*616電力負(fù)荷的分類*7用電負(fù)荷=系統(tǒng)內(nèi)各用戶在某一時(shí)刻所耗用電力的總和供電負(fù)荷=用電負(fù)荷+網(wǎng)損(線路和變壓器損耗)發(fā)電負(fù)荷=供電負(fù)荷+發(fā)電廠廠用負(fù)荷 =用電負(fù)荷+網(wǎng)損(線路和變壓器損耗)+廠用電國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)用電：第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和居民生活用電第一產(chǎn)業(yè)：農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)第二產(chǎn)業(yè)：工業(yè)和建筑業(yè)第三產(chǎn)業(yè)：國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)用電中的其他剩余部分一級(jí)負(fù)荷：中斷供電將造成人身傷亡，或在政治經(jīng)濟(jì)上有重大損失的負(fù)荷；二級(jí)負(fù)荷：中斷供電將影響重要用電單位的正常工作，或?qū)⒃?/p>

4、政治經(jīng)濟(jì)上有較大損失的負(fù)荷；三級(jí)負(fù)荷：不屬于以上一級(jí)和二級(jí)的負(fù)荷。日最大(小)負(fù)荷=每日24個(gè)整點(diǎn)負(fù)荷中的最大(小)值;日平均負(fù)荷=日發(fā)(用)電量/24小時(shí);年平均負(fù)荷=全年8760小時(shí)負(fù)荷的平均值(或全年各日平均負(fù)荷的平均值);日負(fù)荷率=日平均負(fù)荷/日最大負(fù)荷;年負(fù)荷率=全年平均日電量/年最大負(fù)荷;年平均日負(fù)荷率=全年各日負(fù)荷率的平均值(或全年每月最大負(fù)荷日平均負(fù)荷之和/全年每月最大負(fù)荷日最大負(fù)荷之和);日最小負(fù)荷率=日最小負(fù)荷/日最大負(fù)荷;最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)=年發(fā)(用)電量/年最大負(fù)荷;日峰谷差=日最大負(fù)荷與最小負(fù)荷之差;年最大峰谷差=全年各日峰谷差的最大值;*8負(fù)荷特性和參數(shù)*9主要特性

5、指標(biāo)負(fù)荷率 :測(cè)計(jì)時(shí)段內(nèi)負(fù)荷曲線中平均功率與最大功率的比值， 即 最小負(fù)荷率 ：測(cè)計(jì)時(shí)段內(nèi)負(fù)荷曲線中最小功率與最大功率之比，即最大負(fù)荷利用率 ：等于該年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)除以全年小時(shí)數(shù)。 =Tzd/8760*10常用負(fù)荷曲線日負(fù)荷曲線:一天內(nèi)每小時(shí)(整點(diǎn)時(shí)刻)負(fù)荷的變化情況。周負(fù)荷曲線:一周內(nèi)每天最大負(fù)荷的變化情況。*11*6112年持續(xù)負(fù)荷曲線:將全年(8760)每小時(shí)負(fù)荷按大小排隊(duì),并作出的曲線。*13年負(fù)荷曲線:每年每個(gè)月最大負(fù)荷變化情況。*14負(fù)荷預(yù)測(cè)的定義【定義】負(fù)荷預(yù)測(cè)是根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行特性、增容決策、自然條件與社會(huì)影響等諸多因素，在滿足一定精度要求的條件下，確定未來某特定時(shí)刻的負(fù)荷

6、數(shù)據(jù)，其中負(fù)荷是指電力需求量（功率）或用電量?！緦?duì)象】負(fù)荷預(yù)測(cè)是從預(yù)測(cè)對(duì)象來看，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)包括對(duì)未來電力需求量（功率）的預(yù)測(cè)、對(duì)未來用電量（能量）的預(yù)測(cè)、對(duì)負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)?！镜匚弧侩娏ω?fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要組成部分，也是電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)，它是電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，是能量管理系統(tǒng)(EMS)的一個(gè)重要模塊?！締栴}】隨著我國(guó)電力供需矛盾的突出，社會(huì)發(fā)展速度的不斷加快和信息量的膨脹，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度變得愈加困難。*15【用途】基于準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)可以：經(jīng)濟(jì)合理的安排電力系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)電機(jī)組的啟停保持電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性減少不必要的旋轉(zhuǎn)儲(chǔ)備容量合理安排機(jī)組檢修計(jì)劃保持社會(huì)的正常生

7、產(chǎn)和生活有效降低發(fā)電成本提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義【意義】 預(yù)測(cè)未來電力負(fù)荷的時(shí)間分布和空間分布，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行提供可靠的決策依據(jù)。*16【不準(zhǔn)確性】 電力負(fù)荷的未來發(fā)展受到復(fù)雜因素（如政治、經(jīng)濟(jì)、氣象、預(yù)測(cè)技術(shù)）的影響，而且各種影響因素也是發(fā)展變化的?！緱l件性】 各種負(fù)荷預(yù)測(cè)都是在一定條件下做出的?！緯r(shí)間性】 負(fù)荷預(yù)測(cè)都有一定的時(shí)間范圍?！径喾桨感浴?在一定精度范圍內(nèi)，采用不同的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其結(jié)果不完全相同。負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)*6117（1）按時(shí)間分類負(fù)荷預(yù)測(cè)的分類*6118*6119超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)指未來1h以內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測(cè)，其中：用于電能質(zhì)量控制需要510s的負(fù)荷預(yù)測(cè)值在安全監(jiān)

8、視狀態(tài)下，需要15min的預(yù)測(cè)值預(yù)防性控制和緊急狀態(tài)處理需要10min至1h的預(yù)測(cè)值。*6120 負(fù)荷預(yù)測(cè)包括電量需求預(yù)測(cè)和最大負(fù)荷預(yù)測(cè)。 在規(guī)劃設(shè)計(jì)中，應(yīng)完成以下5個(gè)方面的內(nèi)容：(1)電量需求預(yù)測(cè)：應(yīng)包括以下內(nèi)容：各年(或水平年)需電量；各年(或水平年)一、二、三產(chǎn)業(yè)和居民生活需電量；各年(或水平年)分部分、分行業(yè)需電量；各年(或水平年)按經(jīng)濟(jì)區(qū)域、行政區(qū)域或供電區(qū)需電量。(2)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)：應(yīng)包括以下內(nèi)容：各年(或水平年)最大負(fù)荷；各年(或水平年)代表月份的日負(fù)荷曲線、周負(fù)荷曲線；各年(或水平年)年持續(xù)負(fù)荷曲線、年負(fù)荷曲線；各年(或水平年)的負(fù)荷特性和參數(shù)，如平均負(fù)荷率、最小負(fù)荷率、最大峰

9、谷差、最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)等。*6121在規(guī)劃設(shè)計(jì)中負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容(3)用電增長(zhǎng)的因素和規(guī)律分析： 為了很好地掌握系統(tǒng)中用電增長(zhǎng)的因素和規(guī)律，需要在充分調(diào)查研究的基礎(chǔ)上，對(duì)以下內(nèi)容進(jìn)行分析：能源變化的情況與電力負(fù)荷的關(guān)系；國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率與電力負(fù)荷增長(zhǎng)率的關(guān)系；工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展速度與電力負(fù)荷增長(zhǎng)速度的關(guān)系；設(shè)備投資、人口增長(zhǎng)與電力負(fù)荷增長(zhǎng)的關(guān)系；電力負(fù)荷的時(shí)間序列發(fā)展過程。 此外，尚需研究經(jīng)濟(jì)政策、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人均收入變化、產(chǎn)業(yè)政策變化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、科技進(jìn)步、節(jié)能措施、需求側(cè)管理、電價(jià)、各類相關(guān)能源與電力的可轉(zhuǎn)換性及其價(jià)格、氣候等因素與電力需求水平和特性之間的影響，需分析研究電網(wǎng)的擴(kuò)展和加強(qiáng)、

10、城市電網(wǎng)改造、供電條件改善、農(nóng)村電氣化等對(duì)電力需求的影響。*6122(4)電力電量、負(fù)荷特性、缺電情況分析： 除了對(duì)上述因素分析以外，SDGJ 601988電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)內(nèi)容深度規(guī)定應(yīng)對(duì)以下內(nèi)容進(jìn)行分析：分析地區(qū)電力電量消費(fèi)水平及其構(gòu)成；地區(qū)總的電力電量消費(fèi)與工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的比例關(guān)系；過去5-10年電力電量增長(zhǎng)速度；對(duì)負(fù)荷特性、缺電情況做必要的分析和描述。*6123*6124(5)設(shè)計(jì)負(fù)荷水平的確定： 對(duì)電力系統(tǒng)規(guī)劃審議確定的負(fù)荷水平，特別是設(shè)計(jì)水平年的負(fù)荷水平進(jìn)行以下分析和核算并報(bào)有關(guān)單位認(rèn)可，即作為本設(shè)計(jì)的負(fù)荷水平。與本地區(qū)過去的電力電量增長(zhǎng)率進(jìn)行對(duì)比；與國(guó)家計(jì)委和主管部門對(duì)全國(guó)或?qū)Ρ镜貐^(qū)的裝機(jī)

11、和發(fā)電量預(yù)測(cè)和控制數(shù)進(jìn)行分析對(duì)比；說明與地區(qū)電力部門的預(yù)測(cè)負(fù)荷和電量是否一致；對(duì)負(fù)荷的主要組成、分布情況和發(fā)展趨勢(shì)作必要的描述；必要時(shí)還應(yīng)根據(jù)關(guān)鍵性用戶建設(shè)計(jì)劃及其主要產(chǎn)品產(chǎn)量對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)荷進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。*6125負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本程序 負(fù)荷預(yù)測(cè)工作的關(guān)鍵在于收集大量的歷史數(shù)據(jù)，建立科學(xué)有效的預(yù)測(cè)模型，采用有效的算法，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行大量試驗(yàn)性研究，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，不斷修正模型和算法，以真正反映負(fù)荷變化規(guī)律。*6126負(fù)荷預(yù)測(cè)需收集的資料，一般包括：城市總體規(guī)劃中有關(guān)人口、用地、能源等以及各功能分區(qū)的布局改造和發(fā)展規(guī)劃。統(tǒng)計(jì)部門及氣象部門等提供的有關(guān)歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)信息。電力系統(tǒng)規(guī)劃中電力、電量的平衡，

12、電源布局等有關(guān)資料。全市及各分區(qū)歷年用電量，高峰用電和負(fù)荷典型日負(fù)荷曲線，電網(wǎng)潮流圖。各級(jí)電壓變電所的負(fù)荷記錄和典型負(fù)荷曲線、功率因數(shù)。當(dāng)電源及供電網(wǎng)能力不足時(shí)，應(yīng)根據(jù)有關(guān)資料估算出潛在負(fù)荷的情況。*6127資料整理 ：一般來說，由于預(yù)測(cè)的質(zhì)量不會(huì)超過所用資料的質(zhì)量，所以要對(duì)所收集的與負(fù)荷有關(guān)的統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行審核和必要的加工整理，來保證資料的質(zhì)量，從而為保證預(yù)測(cè)質(zhì)量打下基礎(chǔ)，即要注意資料的完整無(wú)缺，數(shù)字準(zhǔn)確無(wú)誤，反映的都是正常狀態(tài)下的水平，資料中沒有異常的分離項(xiàng)，還要注意資料的補(bǔ)缺，并對(duì)不可靠的資料加以核實(shí)調(diào)整。 *6128初步分析：包括畫出動(dòng)態(tài)折線圖或散點(diǎn)圖，觀察變動(dòng)的軌跡；計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)量；查

13、明異動(dòng)的原因并加以處理。建立預(yù)測(cè)模型是統(tǒng)計(jì)資料軌跡的概括，預(yù)測(cè)模型是多種多樣的，因此，對(duì)于具體資料要選擇恰當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)模型，這是負(fù)荷預(yù)測(cè)過程中至關(guān)重要的一步。當(dāng)由于模型選擇不當(dāng)而造成預(yù)測(cè)誤差過大時(shí)，就需要改換模型，必要時(shí)，還可同時(shí)采用幾種數(shù)學(xué)模型進(jìn)行運(yùn)算，以便對(duì)比、選擇。在選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)技術(shù)后，建立負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行預(yù)測(cè)工作。*6129綜合分析：由于從已掌握的發(fā)展變化規(guī)律，并不能代表將來的變化規(guī)律，所以要對(duì)影響預(yù)測(cè)對(duì)象的新因素進(jìn)行分析，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行恰當(dāng)?shù)男拚蟠_定預(yù)測(cè)值。選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)技術(shù)運(yùn)算得到預(yù)測(cè)值，參照當(dāng)前的各種可能性，對(duì)新的趨勢(shì)和發(fā)展綜合分析，對(duì)初步預(yù)測(cè)進(jìn)行調(diào)整和修正。編寫預(yù)測(cè)說明：

14、對(duì)取得這些結(jié)果的預(yù)測(cè)條件、假設(shè)、限制因素等情況進(jìn)行詳細(xì)的說明。*6130電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)處理的必要性數(shù)據(jù)處理的基本內(nèi)容負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理*6131【必要性】歷史數(shù)據(jù)的正確性直接影響到預(yù)測(cè)精度的高低。因此需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行合理性分析，去偽存真?！疽饬x】數(shù)據(jù)的前置處理可使原始數(shù)據(jù)得到優(yōu)化，降低算法的時(shí)間和空間復(fù)雜性，利于算法的最終實(shí)現(xiàn)。【基本要求】 排除人為因素帶來的錯(cuò)誤及由于統(tǒng)計(jì)口徑不同帶來的誤差。 盡量減少“異常數(shù)據(jù)（歷史上的突發(fā)事件或由于某些特殊原因會(huì)對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)帶來重大的影響）”。數(shù)據(jù)處理的必要性*6132（1）數(shù)據(jù)補(bǔ)全：可使用人工填寫空值、使用最可能的值填充、使用一個(gè)全局常量填

15、充等方法。（2）數(shù)據(jù)噪聲處理：由于數(shù)據(jù)錄入或測(cè)量?jī)x表等原因可能使數(shù)據(jù)存在較大的偏差，為了保證預(yù)測(cè)模型的有效性，必須對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理，常用的方法有分箱、聚類、回歸、計(jì)算機(jī)和人工檢查結(jié)合四類方法。（3）負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)資料中的異常值的平穩(wěn)化以及缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)遺。主要采用水平處理、垂直處理方法。 數(shù)據(jù)處理的基本內(nèi)容 在經(jīng)過初步整理之后，還要對(duì)所用資料進(jìn)行數(shù)據(jù)分析預(yù)處理，即對(duì)歷史資料中的異常值的平穩(wěn)化以及缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)遺，針對(duì)異常數(shù)據(jù)，主要采用水平處理、垂直處理方法。 數(shù)據(jù)的水平處理：在進(jìn)行分析數(shù)據(jù)時(shí)，將前后兩個(gè)時(shí)間的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，設(shè)定待處理數(shù)據(jù)的最大變動(dòng)范圍，當(dāng)待處理數(shù)據(jù)超過這個(gè)

16、范圍，就視為不良數(shù)據(jù)，采用平均值的方法平穩(wěn)其變化；數(shù)據(jù)的垂直處理：在負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)考慮其24h的小周期，即認(rèn)為不同日期的同一時(shí)刻的負(fù)荷應(yīng)該具有相似性，同時(shí)刻的負(fù)荷值應(yīng)維持在一定的范圍內(nèi)，對(duì)于超出范圍的不良數(shù)據(jù)，修正為待處理數(shù)據(jù)的最近幾天該時(shí)刻的負(fù)荷平均值。 *6133負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理 *6134 國(guó)家電網(wǎng)公司于2000年進(jìn)行了調(diào)研分析，論述了當(dāng)前和今后一段時(shí)間對(duì)我國(guó)電力負(fù)荷發(fā)展產(chǎn)生影響的主要因素。從根本上可歸納為：經(jīng)濟(jì)、時(shí)間、氣候和隨機(jī)干擾四類。具體如下：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響；國(guó)民收入水平、消費(fèi)觀念的改變；氣候的影響；電價(jià)（分時(shí)電價(jià)，可中斷電價(jià)）的影響；管理措施（削峰填谷）的影響；政

17、策因素（如環(huán)保要求）的影響。影響電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的因素需電量傳統(tǒng)的（經(jīng)典）預(yù)測(cè)方法主要有以下幾種：用電單耗法電力彈性系數(shù)法負(fù)荷密度法綜合用電水平法人均電量指標(biāo)換算法分部門法回歸分析法時(shí)間序列法*6135需電量傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法*6136用電單耗法 根據(jù)產(chǎn)品（或產(chǎn)值）用電單耗和產(chǎn)品產(chǎn)量（或產(chǎn)值）來推算電量，是預(yù)測(cè)有單耗指標(biāo)的工業(yè)和部分農(nóng)業(yè)用電量的一種直接有效的方法。 所需要的用電量A=預(yù)測(cè)期的產(chǎn)品產(chǎn)量G(或產(chǎn)值)用電單耗量Q，即A=QG。 適用于已有生產(chǎn)或建設(shè)計(jì)劃的中近期負(fù)荷預(yù)測(cè)。*6137電力彈性系數(shù)法 電力彈性系數(shù)kdt:在某一時(shí)期內(nèi)用電量的平均年增長(zhǎng)率kzch與同時(shí)期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP)平均年

18、增長(zhǎng)率kgzch的比值。電力彈性系數(shù)的定義：優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡(jiǎn)單。缺點(diǎn)：預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度不高，可用作遠(yuǎn)期規(guī)劃粗線條的負(fù)荷預(yù)測(cè)。*6138 假設(shè)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和需電量均按比例正常增長(zhǎng)，則需電量為：其中， 規(guī)劃期年末需電量； 規(guī)劃期始基準(zhǔn)年的需電量； 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的年平均增長(zhǎng)率； 計(jì)算期的年數(shù)?！纠?】某地區(qū)電力彈性系數(shù)根據(jù)地區(qū)以往數(shù)據(jù)，并結(jié)合地區(qū)發(fā)展規(guī)劃取為。GDP產(chǎn)值年平均增長(zhǎng)率為15%，2003年的用電量為20億度，預(yù)測(cè)2009年的用電量。 解：A2009=A2003（1+kgzchkzch）n =20（）6 =48（億kWh）*6139負(fù)荷密度法 負(fù)荷密度d是指每平方公里土地面積上的平均負(fù)荷數(shù)值。參

19、照城市發(fā)展規(guī)劃、人口規(guī)劃、居民收入水平增長(zhǎng)情況，來測(cè)算城鄉(xiāng)負(fù)荷水平。 計(jì)算公式：P=Sd式中：P某地區(qū)年綜合負(fù)荷； S該地區(qū)土地面積； d平均每平方公里負(fù)荷密度。*6140【例2】下表為1987年我國(guó)某些大城市負(fù)荷密度（kW/km2），但北京市在規(guī)劃城市負(fù)荷水平時(shí)，對(duì)四環(huán)以內(nèi)負(fù)荷密度按4050MW/km2、四環(huán)以外至規(guī)劃市區(qū)邊緣負(fù)荷密度按10 MW/km2、市區(qū)外則按0.190.32 MW/km2進(jìn)行規(guī)劃和設(shè)計(jì)。城市全市市區(qū)市中心北京126.71733.02832.0沈陽(yáng)98.3218.452829.8上海6957.0廣州73.0526.505217.0重慶37.21195.03553.0天津

20、137.6222.24620.9珠海50.672.0673.1武漢120.254329.0*6141綜合用電水平法 綜合用電水平法：按照預(yù)測(cè)的人口數(shù)及每人平均耗電量來預(yù)測(cè)居民總用電量。綜合用電水平法和負(fù)荷密度法都是用來預(yù)測(cè)城鄉(xiāng)居民生活用電的方法。*6142人均電量指標(biāo)換算法 選取一個(gè)與本地區(qū)人文地理?xiàng)l件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等各方面相似的國(guó)內(nèi)外地區(qū)作為比較對(duì)象，通過分析比較兩地過去和現(xiàn)在的人均電量指標(biāo)得到本地區(qū)的人均電量預(yù)測(cè)值，再結(jié)合人口分析得到總用電量的預(yù)測(cè)值。 分別對(duì)生活用電和產(chǎn)業(yè)用電進(jìn)行預(yù)測(cè)，二者相加得到總需求電量的預(yù)測(cè)。*6143分部門法 優(yōu)點(diǎn)：考慮了各部門對(duì)負(fù)荷的影響，精度高。缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)量需求大

21、?；貧w分析法包括一元線性、多元線性和非線性回歸法。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，選擇最接近的曲線函數(shù)，再用最小二乘法(或其他方法)求解出回歸系數(shù)，并建立回歸方程，然后再用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，認(rèn)為合格后，則回歸方程是有意義的，并可算出回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)偏差，做出回歸方程所預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度。*6144回歸分析法 利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理，對(duì)大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，并確定用電量與某些自變量之間的相關(guān)關(guān)系，建立一個(gè)相關(guān)性較好的數(shù)學(xué)模式即回歸方程，并加以外推（又稱外推法），用以預(yù)測(cè)今后的用電量。*6145回歸模型預(yù)測(cè)技術(shù)【要點(diǎn)】 根據(jù)負(fù)荷過去的歷史資料 建立可以進(jìn)行數(shù)學(xué)分析的數(shù)學(xué)模型 對(duì)未來的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè) 包括線性回歸和非線性回歸

22、根據(jù)散點(diǎn)圖來判斷模型的大致類型從數(shù)學(xué)上看，就是用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析方法。*6146一元線性回歸用一元線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的一般步驟：對(duì)n組樣本觀察數(shù)據(jù) 設(shè)立模型式中 都是不依賴于x的未知參數(shù)， 是隨機(jī)誤差。*61472、用最小二乘法得估計(jì)參數(shù) ，從而得y對(duì)x的線性回歸方程 ?！緟?shù)估計(jì)方法】： 已知兩變量x，y的n對(duì)試驗(yàn)值，即樣本 。滿足 做離差平方和*6148 選取參數(shù) 使 達(dá)到最小。令： 解方程組得到的不是 的真值，而是他們的估計(jì)值，所以 用 代替 。*6149*61503、對(duì)模型做假設(shè)檢驗(yàn)，確認(rèn)模型的實(shí)用價(jià)值。4、對(duì)給定的預(yù)測(cè)點(diǎn) ，在一定的置信度 下，求出對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值 的預(yù)測(cè)置信區(qū)間，

23、并指明預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 由概率論的知識(shí)可知在此情況下， 的置信區(qū)間為理論上，預(yù)測(cè)置信區(qū)間越小，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越低，若增大預(yù)測(cè)置信區(qū)間，則預(yù)測(cè)結(jié)果的實(shí)用價(jià)值有時(shí)又隨之降低。*6151 假定未來的增長(zhǎng)是過去增長(zhǎng)模式的繼續(xù)，根據(jù)過去的統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行外推，以預(yù)測(cè)未來狀況的方法稱為外推法。一般要用十年或十年以上的歷史數(shù)據(jù)，才能比較準(zhǔn)確。一般按時(shí)間序列趨勢(shì)進(jìn)行，外推法預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型有三種：直線型：y=a+bt，適用于逐年增減量大致相同。指數(shù)型：y=abt，適用于每年的增減率大致相同。拋物線型：y=a+bt+t2，適用于每年增減量之間相差數(shù)大致相同。以最小二乘法趨勢(shì)線配合的方法準(zhǔn)確率較高。 以直線型：y=a+bt

24、為例，常數(shù)a，b的確定：外推法*6152其中：n所用歷史資料時(shí)間的期數(shù)； 預(yù)測(cè)量過去在歷史資料上歷史的各期實(shí)際數(shù)值， 為其平均量； 歷史年代的序列量， 為其平均值。*6153 【例3】 若用電量每年變化率大致相同，發(fā)展趨勢(shì)接近于指數(shù)曲線，則數(shù)學(xué)模型為 。方程兩邊配對(duì)數(shù)： ;令：用最小二乘法有：則：*6154【例4】某地區(qū)用電逐年增長(zhǎng)，其中19952005年用電量如下表所示，預(yù)測(cè)2006年本地區(qū)的用電量。年份時(shí)間序列ti 用電量（百萬(wàn)kWh）1995-526025-13001996-428016-11201997-33109-9301998-23204-6401999-13321-3322000

25、04200020011455145520022472494420033481914432004450516202020055580252900合計(jì)044151103440*6155解：由上表可得有關(guān)參數(shù)：*6156故可得外推法方程：由此可得2006年該地區(qū)預(yù)測(cè)用電量： 根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)資料，總結(jié)出電力負(fù)荷發(fā)展水平與時(shí)間先后順序的關(guān)系，即把時(shí)間序列作為一個(gè)隨機(jī)變量序列，用概率統(tǒng)計(jì)的方法，盡可能減少偶然因素的影響，得出電力負(fù)荷隨時(shí)間序列所反映出來的發(fā)展方向與趨勢(shì)，并進(jìn)行外推以預(yù)測(cè)未來負(fù)荷發(fā)展的水平。簡(jiǎn)單平均法、加權(quán)平均法和移動(dòng)平均法等都屬于時(shí)間序列法。*6157時(shí)間序列法時(shí)間序列法是一種最為常見的短期

26、負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，它是針對(duì)整個(gè)觀測(cè)序列呈現(xiàn)出的某種隨機(jī)過程的特性，去建立和估計(jì)產(chǎn)生實(shí)際序列的隨機(jī)過程的模型，然后用這些模型去進(jìn)行預(yù)測(cè)。它利用了電力負(fù)荷變動(dòng)的慣性特征和時(shí)間上的延續(xù)性，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)時(shí)間序列的分析處理，確定其基本特征和變化規(guī)律，預(yù)測(cè)未來負(fù)荷。 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法可分為確定型和隨機(jī)性兩類，確定型時(shí)間序列作為模型殘差用于估計(jì)預(yù)測(cè)區(qū)間的大小。隨機(jī)型時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型可以看作一個(gè)線性濾波器。根據(jù)線性濾波器的特性，時(shí)間序列可劃為自回歸(AR)、動(dòng)平均(MA)、自回歸-動(dòng)平均(ARMA)、累計(jì)式自回歸-動(dòng)平均(ARIMA)、傳遞函數(shù)(TF)幾類模型，其負(fù)荷預(yù)測(cè)過程一般分為模型識(shí)別、模型參數(shù)估計(jì)、模型

27、檢驗(yàn)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、精度檢驗(yàn)預(yù)測(cè)值修正5個(gè)階段。*6158 當(dāng)已知規(guī)劃期的負(fù)荷需用電量后，一般可用最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)法、同時(shí)率法預(yù)測(cè)最大負(fù)荷值。(1)最大負(fù)荷利用小時(shí)法 最大負(fù)荷=預(yù)測(cè)需電量/年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù) 年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)：參考?xì)v史統(tǒng)計(jì)值及經(jīng)負(fù)荷特性分析后確定。(2)同時(shí)率法 綜合用電最大負(fù)荷=供電地區(qū)的最大負(fù)荷之和同時(shí)率K 最大發(fā)電負(fù)荷=綜合用電最大負(fù)荷+系統(tǒng)的線損和廠用電 用所求各供電地區(qū)的最大負(fù)荷之和乘以同時(shí)率K，得到整個(gè)系統(tǒng)的綜合用電最高負(fù)荷，再加上整個(gè)系統(tǒng)的線損和廠用電后，就可以求得整個(gè)系統(tǒng)的最大發(fā)電負(fù)荷。 這是因?yàn)楦饔脩舻淖畲笾挡豢赡茉谕粫r(shí)刻出現(xiàn)，一般同時(shí)率的大小與電力用

28、戶的多少、各用戶的用電特點(diǎn)等有關(guān)。每個(gè)系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)實(shí)際統(tǒng)計(jì)資料確定。*6159最大負(fù)荷值傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法*6160確定性負(fù)荷預(yù)測(cè)方法 確定性負(fù)荷預(yù)測(cè)方法是把電力負(fù)荷預(yù)測(cè)用一個(gè)或一組方程來描述，電力負(fù)荷與變量之間有明確的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。 確定性負(fù)荷預(yù)測(cè)方法又分為：經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)法經(jīng)典預(yù)測(cè)法相關(guān)分析法指數(shù)平滑法等。*6161 電力負(fù)荷的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)法主要依靠專家的判斷，不建立數(shù)學(xué)模型，用于針對(duì)電力負(fù)荷變化給出方向性的結(jié)論。經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)法*6162用電單耗法電力彈性系數(shù)法負(fù)荷密度法綜合用電水平法人均電量指標(biāo)換算法分部門法回歸分析法時(shí)間序列法 經(jīng)典預(yù)測(cè)法指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法*6163一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法【預(yù)測(cè)公式】選定參數(shù) ，初

29、值 ，便可計(jì)算指數(shù)平滑序列用t期的平滑值 預(yù)測(cè)t+1期的電力負(fù)荷 。特別的 ，這就是一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法。由上式可得*6164 的加權(quán)平均。權(quán)系數(shù)為上述權(quán)系數(shù)之和為1。*6165【預(yù)測(cè)值計(jì)算】用預(yù)測(cè)值代替平滑值得預(yù)測(cè)遞推公式或 前式稱為直接式，后式稱為誤差改正式。用上述公式作預(yù)測(cè)時(shí)，遇到兩個(gè)問題，一是確定初值 ，二是 的取值?！境踔荡_定】當(dāng)t較大或 接近1時(shí)，初值 的權(quán)系數(shù)很小，末項(xiàng)可忽略不計(jì)，所以 的選取并不十分重要，一般取 或 。*6166當(dāng)數(shù)據(jù)較少且 偏小時(shí)，初值 的選取對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響較大，可通過分析預(yù)測(cè)誤差取到較為合理的初值。 【 的取值】分析遞推公式可知，若數(shù)據(jù)序列波動(dòng)較大，為了在預(yù)測(cè)

30、中反應(yīng)這種波動(dòng)，應(yīng)突出新數(shù)據(jù) 的作用，或強(qiáng)化誤差修正項(xiàng)，要用較大的 值，如取 。反之取較小的 值。 20世紀(jì)80年代后期，一些基于新興學(xué)科理論的現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法逐漸得到了成功應(yīng)用。這其中主要有灰色數(shù)學(xué)理論、專家系統(tǒng)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊預(yù)測(cè)理論等。 這些方法用于解決不確定型問題時(shí)，又稱不確定性負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。*6167不確定性負(fù)荷預(yù)測(cè)方法*6168不確定性負(fù)荷預(yù)測(cè)方法灰色預(yù)測(cè)法專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法模糊預(yù)測(cè)法其他預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)方法比較【原因】實(shí)際電力負(fù)荷發(fā)展變化規(guī)律非常復(fù)雜，為了解決這一實(shí)際問題，產(chǎn)生了一類基于類比對(duì)應(yīng)等關(guān)系進(jìn)行推理預(yù)測(cè)的不確定性預(yù)測(cè)方法。*6169 灰色預(yù)測(cè)法 灰色預(yù)測(cè)法是以

31、灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法?；疑到y(tǒng)理論是由黑箱（完全未知的信息）白箱（完全已知的信息）灰箱（部分已知的信息）理論拓展而來的。電力系統(tǒng)本身具有灰色系統(tǒng)的基本特征?；疑到y(tǒng)模型具有要求負(fù)荷數(shù)據(jù)少、不考慮分布規(guī)律、運(yùn)算方便的優(yōu)點(diǎn)，但數(shù)據(jù)離散度大時(shí)，或者用于時(shí)間跨度長(zhǎng)的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)，預(yù)測(cè)精度明顯減低。*6170 灰色系統(tǒng)理論的核心是灰色動(dòng)態(tài)建模（Grey Dynamic Model，GM），其思想是直接將時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為微分方程。目前在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中經(jīng)常采用的動(dòng)態(tài)模型是GM（1，1）、GM（1，n）等模型。其建立方法如下：*6171灰色預(yù)測(cè)模型簡(jiǎn)介設(shè)原始數(shù)列 ， ，t=1，2，n，對(duì)它一次累加形

32、成新的數(shù)列用一階累加生成建立GM（1，1）模型，其微分方程*6172解得預(yù)測(cè)模型為其中經(jīng)累減還原得 專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)法是對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)里存放的過去幾年的負(fù)荷數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)等進(jìn)行細(xì)致的分析，匯集有經(jīng)驗(yàn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)人員的知識(shí)，提取有關(guān)規(guī)則。借助專家系統(tǒng)，負(fù)荷預(yù)測(cè)人員能識(shí)別預(yù)測(cè)日所屬的類型，考慮天氣因素對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響，按照一定的推理進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。 *6173專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)法*6174專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)技術(shù) 基于知識(shí)的程序設(shè)計(jì)方法建立起來的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（先階段主要表現(xiàn)為計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)） 它擁有某個(gè)特殊領(lǐng)域內(nèi)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn) 能像專家那樣運(yùn)用這些知識(shí)，通過推理，在那個(gè)領(lǐng)域內(nèi)做出智能決策。 一個(gè)完整的專家系統(tǒng)包括：知識(shí)庫(kù)、

33、推理機(jī)、知識(shí)獲取部分、接受界面。*6175知識(shí)庫(kù)內(nèi)容包括： 基于城網(wǎng)所在地用電水平類型判別的知識(shí)； 基于電力遠(yuǎn)景發(fā)展參照體的知識(shí)； 基于彈性系數(shù)法的知識(shí)； 基于慣性的知識(shí)； 基于綜合指標(biāo)法的知識(shí)； 基于行業(yè)用電比重的知識(shí)； 基于數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)精度等級(jí)的知識(shí)。*6176實(shí)現(xiàn)方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)包含在歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中的映射關(guān)系，再利用這種映射關(guān)系預(yù)測(cè)未來負(fù)荷。由于該方法具有很強(qiáng)的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，因此有很大的應(yīng)用市場(chǎng)，但其缺點(diǎn)是學(xué)習(xí)收斂速度慢，可能收斂到局部最小點(diǎn)；并且知識(shí)表達(dá)困難，難以充分利用調(diào)度人員經(jīng)驗(yàn)中存在的模糊知識(shí)。*6

34、177神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法*6178神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)【優(yōu)點(diǎn)】 可以模仿人腦的智能化處理 對(duì)大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有自適應(yīng)功能 具有信息記憶、自主學(xué)習(xí)、知識(shí)推理和優(yōu)化計(jì)算的特點(diǎn)其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能是常規(guī)算法和專家系統(tǒng)技術(shù)所不具備的。提出一個(gè)簡(jiǎn)單的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，就能實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出間非線性映射任何復(fù)雜函數(shù)關(guān)系?！矩?fù)荷預(yù)測(cè)輸入】當(dāng)天的天氣溫度、天氣晴朗度（能見度）、風(fēng)向風(fēng)力、峰谷負(fù)荷及相關(guān)負(fù)荷等*6179神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為三層：輸入層、輸出層和中間層（隱含層）。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖*6180BP學(xué)習(xí)算法 BP算法：誤差反向傳播算法。 加入了隱含層，使輸入到輸出間可以映射任

35、何函數(shù)關(guān)系。 BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，由四個(gè)過程組成。輸入模式由輸入層經(jīng)中間層向輸出層方向“模式順序傳播”網(wǎng)絡(luò)的希望輸出與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出之差的誤差信號(hào)，由輸出層經(jīng)中間層向輸入層逐層進(jìn)行修正連接權(quán)的“誤差逆序傳播”由“模式順序傳播” 與“誤差逆序傳播”的反復(fù)交替進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)“學(xué)習(xí)記憶”訓(xùn)練過程，使得網(wǎng)絡(luò)趨向收斂*6181小波分析預(yù)測(cè)技術(shù)【數(shù)學(xué)基礎(chǔ)】泛函分析、數(shù)值分析、Fourier分析、樣條分析、調(diào)和分析等。 小波基本理論定義函數(shù) 若滿足如下容許性條件則函數(shù) 稱為一個(gè)小波，也稱基小波。定義對(duì)函數(shù) ，若滿足如下穩(wěn)定性條件其中A、B為滿足條件 的2個(gè)常數(shù)，則把函數(shù) 稱為一個(gè)二進(jìn)小波。*6182小波分析在電力負(fù)荷

36、預(yù)測(cè)中的應(yīng)用【特點(diǎn)】一種時(shí)域頻域分析方法在時(shí)域和頻域上同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)能根據(jù)信號(hào)頻率高低自動(dòng)調(diào)節(jié)采樣的疏密，容易捕捉和分析微弱信號(hào)以及信號(hào)、圖像的任意細(xì)小部分。【優(yōu)于傳統(tǒng)的Fourier分析的之處】對(duì)不同的頻率成分采用逐漸精細(xì)的采樣步長(zhǎng)，從而可聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)對(duì)奇異信號(hào)很敏感，能很好的處理微弱或突變的信號(hào)，將信號(hào)轉(zhuǎn)化成小波系數(shù)，從而能方便的加以處理、儲(chǔ)存、傳遞、分析或被用于重建原始信號(hào)。*6183 模糊預(yù)測(cè)法以模糊數(shù)學(xué)為工具的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。它是近幾年比較熱門的研究方向。 【方法】針對(duì)不確定或不完整、模糊性較大的數(shù)據(jù)，以隸屬函數(shù)描述事物間的從屬、相關(guān)關(guān)系。模糊系統(tǒng)對(duì)于任意一個(gè)非線性連

37、續(xù)函數(shù)，就是找出一類隸屬函數(shù)，一種推理規(guī)則，一個(gè)解模糊方法，使得設(shè)計(jì)出的模糊系統(tǒng)能夠任意逼近這個(gè)非線性函數(shù)。 模糊負(fù)荷預(yù)測(cè)法*6184 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)還有一些其它方法，例如：混沌預(yù)測(cè)法模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法:模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)結(jié)合；支持向量機(jī)類預(yù)測(cè)方法（包括支持向量機(jī)(SVM)和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM）；組合模型預(yù)測(cè)方法（可分為傳統(tǒng)組合方法和智能組合方法）等?！緝?yōu)勢(shì)】能很好地處理負(fù)荷預(yù)測(cè)過程中的非線性問題, 能建立比傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確描述負(fù)荷成因的模型。其他預(yù)測(cè)方法*6185確定性預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用范圍自身外推法需要數(shù)據(jù)少負(fù)荷本身無(wú)外推的本質(zhì)即不能自解釋時(shí)會(huì)導(dǎo)致誤預(yù)測(cè)周期較短的負(fù)

38、荷預(yù)測(cè)相關(guān)分析法可清楚得到負(fù)荷增長(zhǎng)趨勢(shì)與其他可測(cè)量因素之間的關(guān)系需較多相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，實(shí)際預(yù)測(cè)困難負(fù)荷模式變化較大，預(yù)測(cè)周期較長(zhǎng)指數(shù)平滑法簡(jiǎn)單、快速精度差預(yù)測(cè)量大、周期短時(shí)間序列法考慮了負(fù)荷行為及主要相關(guān)因素的隨機(jī)影響依靠人的經(jīng)驗(yàn)識(shí)別比較困難短期負(fù)荷預(yù)測(cè)回歸分析法預(yù)測(cè)過程簡(jiǎn)單，技術(shù)成熟線性回歸預(yù)測(cè)精度低，非線性過程復(fù)雜，開銷大中期負(fù)荷預(yù)測(cè)*6186不確定性預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用范圍模糊預(yù)測(cè)法結(jié)果可以以預(yù)測(cè)區(qū)間、概率的形式給出，精度高需要較多的歷史數(shù)據(jù)未來社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有很大不確定性專家系統(tǒng)法經(jīng)驗(yàn)知識(shí)與統(tǒng)計(jì)方法的結(jié)合，克服了單一方法的片面性經(jīng)驗(yàn)提煉困難，知識(shí)庫(kù)形成難異常負(fù)荷模型預(yù)測(cè)神經(jīng)

39、網(wǎng)絡(luò)法對(duì)大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律有自學(xué)習(xí)的能力樣本訓(xùn)練時(shí)間和通用性上存在問題平穩(wěn)時(shí)間序列、短期負(fù)荷預(yù)測(cè)混沌預(yù)測(cè)利用電力負(fù)荷本身好規(guī)律，需要數(shù)據(jù)少，精度高相空間的重建中時(shí)滯及嵌入維數(shù)短期，超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)小波分析法對(duì)奇異信號(hào)敏感，方便對(duì)原信號(hào)的處理存儲(chǔ)分析和重建計(jì)算復(fù)雜短期負(fù)荷預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)方法的比較*6187負(fù)荷預(yù)測(cè)的綜合評(píng)價(jià)綜合評(píng)價(jià)的必要性減少負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的措施算例分析*6188 預(yù)測(cè)誤差用以衡量一個(gè)預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用效果，務(wù)必使其處于可接受的范圍內(nèi)。一般來說，短期預(yù)測(cè)誤差不應(yīng)超過3%，中期預(yù)測(cè)誤差不應(yīng)超過5%，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)誤差不應(yīng)超過15%?！绢A(yù)測(cè)誤差形成的原因】（1）數(shù)學(xué)模型大多數(shù)只包括一些主要因素，

40、次要因素往往被忽略了，與實(shí)際負(fù)荷之間存在誤差。（2）負(fù)荷所受的影響是千變?nèi)f化的，進(jìn)行預(yù)測(cè)的目的和要求也是多種多樣的，預(yù)測(cè)方法若選擇不當(dāng)，也會(huì)造成誤差。（3）預(yù)測(cè)需用到大量資料，各項(xiàng)資料并不能都保證可靠。（4）某種意外事件的發(fā)生也會(huì)造成預(yù)測(cè)誤差。綜合評(píng)價(jià)的必要性*6189（1）絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差。 設(shè)Y表示實(shí)際值， 表示預(yù)測(cè)值。 為絕對(duì)誤差， 為相對(duì)誤差。 （2）平均絕對(duì)誤差。式中 ：MAE平均絕對(duì)誤差； 第i個(gè)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的絕對(duì)誤差； 第i個(gè)實(shí)際負(fù)荷值； 第i個(gè)預(yù)測(cè)負(fù)荷值?！绢A(yù)測(cè)誤差分析指標(biāo)】*6190（3）均方誤差。（4）均方根誤差。（5）后驗(yàn)差檢驗(yàn)。 以殘差為基礎(chǔ)，根據(jù)各時(shí)刻殘差絕對(duì)值的大小，考慮殘差較小的點(diǎn)出現(xiàn)的概率，計(jì)算得出后驗(yàn)差比值及小概率誤差，從而對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。*6191（6）標(biāo)準(zhǔn)誤差。式中 ： 預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差； n歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)； m自由度，即變量的個(gè)數(shù)，自變量和 因變 量個(gè)數(shù)的總和。*6192減少負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的措施*6193某地區(qū)用電量逐年增長(zhǎng)量大致相同，數(shù)據(jù)如下表：年份用電量(億kWh)年份用電量(億kWh)年份用電量(億kWh)198845.89199384.81998163.52198959.09199496.061999173.03199068.141995107.342000184.4