電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)及其的的應(yīng)用

電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)及其應(yīng)用大大一、適用人員電力系統(tǒng)調(diào)度、用電、計(jì)劃、規(guī)劃、農(nóng)電、信息、管理、營銷等部門的人員。二、研究意義有利于制定最經(jīng)濟(jì)合理的系統(tǒng)發(fā)電計(jì)劃、檢修計(jì)劃和購煤計(jì)劃；有利于降低發(fā)電成本和購電成本；有利于競價(jià)上網(wǎng)，推進(jìn)電力市場改革;有利于計(jì)劃用電管理，掌握需求變化情況，搞

好電力市場營銷；有利于制定合理的電源、電

網(wǎng)規(guī)劃；有利于電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行；有利于提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

第一章

電力負(fù)荷預(yù)測概論第一章

電力負(fù)荷預(yù)測概論負(fù)荷預(yù)測的基本概念◆優(yōu)選組合預(yù)測技術(shù)

專家系統(tǒng)預(yù)測技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測技術(shù)

負(fù)荷預(yù)測軟件演示

情景預(yù)測技術(shù)>

數(shù)據(jù)挖掘中預(yù)測技術(shù)。負(fù)荷預(yù)測分類

負(fù)荷預(yù)測基本程序

負(fù)荷預(yù)測誤差分析

經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)典預(yù)測技術(shù)

灰色預(yù)測技術(shù)1.1

電力負(fù)荷預(yù)測的基本概念一、負(fù)荷在此指廣義負(fù)荷，包括負(fù)荷與電量。負(fù)荷是指發(fā)電廠、供電地區(qū)或電網(wǎng)在某一瞬間所承擔(dān)的工作負(fù)荷。電量是指負(fù)荷與時(shí)間的乘積。二、

負(fù)荷預(yù)測考慮系統(tǒng)運(yùn)行特性、增容決策、自然與社會(huì)影響條件下，利用數(shù)學(xué)方法研究負(fù)荷變化規(guī)律，在一定精度下，確定

未來某特定時(shí)刻或某特定時(shí)間的負(fù)荷數(shù)值。大1.1

電力負(fù)荷預(yù)測的基本概念三、

負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn)1、不準(zhǔn)確性

3、

時(shí)間性2、條件性

4、多方案性四、負(fù)荷預(yù)測的基本原理1、可知性原理

4、

相似性原理2、可能性原理

5、

反饋性原理3、連續(xù)性原理

6、

系統(tǒng)性原理1.2電力負(fù)荷預(yù)測的分類一

、國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)用電分類農(nóng)林牧漁水利業(yè)工業(yè)一一制造業(yè)、采掘業(yè)其他事業(yè)——房地產(chǎn)、公共事業(yè)、衛(wèi)生、體育、文化、教育、機(jī)關(guān)城鄉(xiāng)居民用電——城鎮(zhèn)居民生活用電、鄉(xiāng)村居民生活用電地質(zhì)普查和勘探業(yè)建筑業(yè)交通運(yùn)輸郵電通信業(yè)☆

商

業(yè)1.2電力負(fù)荷預(yù)測的分類二、

負(fù)荷預(yù)測分類1、

負(fù)荷預(yù)測按時(shí)間分類長期：10年以上并以年為單位。中期：

5年左右并以年為單位。短期：

1年以內(nèi)并以日、月、周、季為單位。

2、

負(fù)荷預(yù)測按行業(yè)分類八大行業(yè)負(fù)荷預(yù)測。專項(xiàng)負(fù)荷預(yù)測：第一、二、三產(chǎn)業(yè)。3、

負(fù)荷預(yù)測按特性分類最高負(fù)荷、最低負(fù)荷、平均負(fù)荷、負(fù)荷

峰谷差、高峰負(fù)荷平均、低谷負(fù)荷平均全

網(wǎng)負(fù)荷、母線負(fù)荷等。負(fù)荷預(yù)測基本程序1、確定負(fù)荷預(yù)測目的，制定預(yù)測計(jì)劃2、調(diào)查資料和選擇資料3、資料整理4、對(duì)資料的初步分析(預(yù)處理)5、建立預(yù)測模型6、綜合分析，確定預(yù)測結(jié)果7、編寫預(yù)測報(bào)告，交付使用8、負(fù)荷預(yù)測管理1.3電力負(fù)荷預(yù)測的基本程序1.4電力負(fù)荷預(yù)測的預(yù)處理技術(shù)1、

異常值處理技術(shù)(1)設(shè)負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)為

X?,X?…,Xn取平均值

p=1/n(x?+X?+…+xn)若x?>p(1+20%),

取x?=p(1+20%);若x?<p(1-20%),

取x=p(1-20%

);從而使歷史數(shù)據(jù)序列趨于平穩(wěn)。(2)剔除異常值、削減異常值。(3)非平穩(wěn)序列平穩(wěn)化、灰色累加生成技術(shù)等。1.5預(yù)處理中的模糊分類器方法2、

模糊分類器天氣雨量狀況(橫)

大中小天氣溫度狀況(縱)高

中

低258369471、

產(chǎn)生誤差的原因(1)主要因素建模、次要因素忽略。(2)選擇預(yù)測方法是否合適。(3)資料是否準(zhǔn)確可靠。(4)意外事件的發(fā)生或情況的突然變化。1.6電力負(fù)荷預(yù)測的誤差分析1.6電力負(fù)荷預(yù)測的誤差分析2、

預(yù)測誤差分析(1)絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差E=Y-Y

(2)平均絕對(duì)誤差1.6電力負(fù)荷預(yù)測的誤差分析(4)均方根誤差(5)標(biāo)準(zhǔn)誤差(3)均方誤差一、專家預(yù)測法1、

專家會(huì)議法2、Delphi方法(1)準(zhǔn)備階段(2)第一輪預(yù)測(3)反復(fù)預(yù)測(4)統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測結(jié)果第二章經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測技術(shù)第二章經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測技術(shù)二

、類比法對(duì)類似事物作對(duì)比分析，通過已知事物對(duì)未知事物或新事物作出預(yù)測。三、主觀概率預(yù)測法(1

)概率：

一個(gè)事件發(fā)生的可能性大小的度量。(2)客觀概率：通過實(shí)驗(yàn)得到的概率。(3)主觀概率：靠經(jīng)驗(yàn)、感覺和印象得到的概率。(4)主觀概率預(yù)測法：由若干專家來估計(jì)某特定事件發(fā)生的概率，然后綜合得出該事件的概率。第二章經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測技術(shù)四、單耗法即單位產(chǎn)品電耗法，是通過某一工業(yè)產(chǎn)品的平均單位產(chǎn)品用電量以及該產(chǎn)品的產(chǎn)量，得到生產(chǎn)這種產(chǎn)品的總用電量。

A=b·gA:

用電量

b:

產(chǎn)品產(chǎn)量

g:

產(chǎn)品的單位耗電量第二章經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測技術(shù)五、

負(fù)荷密度預(yù)測法從某地區(qū)人口或土地面積的平均耗電量出發(fā)作預(yù)測。A=s·dA:

某地區(qū)的年(月)用電量s:

該地區(qū)的人口數(shù)(或建筑面積、土地面積)d:平均每人(或每平方米建筑面積，每公頃土地面積的用電量，稱為用電密度。第二章經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測技術(shù)六、

比例系數(shù)增長預(yù)測法假定今后的電力負(fù)荷與過去有相同的增長比例，用歷史數(shù)據(jù)求出比例系數(shù)，按比例預(yù)測未來發(fā)展。A?=A,(1+K)'-m相對(duì)變化率之比。E=Ky/KK,:用電量的平均增長率；K:國民生產(chǎn)總值的平均增長率E:

電力彈性系數(shù)。若已知E和Kx,則可得到K,=E·Kx則可得到用電量預(yù)測值A(chǔ)m=A?

(1+Ky)",A?第二章經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測技術(shù)七、電力彈性系數(shù)預(yù)測法電力彈性系數(shù)是用電量的相對(duì)變化率與國民生產(chǎn)總值的基年的用電量。大3.1

水平趨勢預(yù)測技術(shù)3.2線性趨勢預(yù)測技術(shù)

3.3多項(xiàng)式趨勢預(yù)測技術(shù)

3.4季節(jié)型趨勢預(yù)測技術(shù)3.5增長趨勢預(yù)測技術(shù)第三章電力負(fù)荷趨勢外推預(yù)測技術(shù)第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.1一元線性回歸預(yù)測技術(shù)

y=a+bXa=y-bx第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.2多元線性回歸預(yù)測技術(shù)y=b?+b?X?+

+b?X?4.3一元非線性回歸預(yù)測技術(shù)自變量和因變量之間如果存在著曲線形式的關(guān)系，則要考慮使用非線性回歸技術(shù)，常用的非線性回歸曲線有六種：雙曲線、冪函數(shù)曲線、指數(shù)曲線、倒指數(shù)曲線、對(duì)數(shù)曲線、S

型曲線。

第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.4雙曲線第

四章

電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)雙曲線作變量代換u=1/x,v=1/y,

這樣雙曲線方程就

變?yōu)橹本€方程

v=a+bu利用觀測值(x;,y,),按u=1/x;,v=1/y,可以計(jì)算出

(u,,v?)

。

因此對(duì)于u和v

可利用線性公式計(jì)算出參數(shù)估計(jì)值

a,6,

因此可得出第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.5冪函數(shù)曲線y=ax(x>0,a>0)冪函數(shù)曲線

y=ax(x>0,a>0)先將函數(shù)表達(dá)式兩端取常用對(duì)數(shù)，得lgy=lga+blgx再作變換，令u=1gx,v=lgy

。記A=lga,

則冪函數(shù)曲線方

程就變?yōu)橹本€方程

v=A+bu利用觀測值(x;,y?)

可計(jì)算出(u,v),i=1,2

。對(duì)u和v利用線性公式計(jì)算出估計(jì)值A(chǔ)和6,又有a=10^

因此可得出p=àxb第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.6指數(shù)曲線y=ae?*(a>0)第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.7倒指數(shù)曲線by=ae×(a>0)X兩邊取自然對(duì)數(shù)，得Iny=lna+b/x則倒指數(shù)曲線力程變?yōu)橹本€力程v=A+bu仿冪函數(shù)曲線的作法，可得參數(shù)估計(jì)算A和6,又有a=e

此可得出j=àe2其他類型的曲線方程均可作適當(dāng)?shù)淖兞看鷵Q化為直線方程

不再贅述。第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)倒指數(shù)曲線因第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.8對(duì)數(shù)曲線y=a+blgx(x>0)第四章電力負(fù)荷回歸預(yù)測技術(shù)4.9

S型曲線第五章電力負(fù)荷灰色預(yù)測技術(shù)一、灰色系統(tǒng)理論介紹1、

白色系統(tǒng)信息完全已知的系統(tǒng)。2、

黑色系統(tǒng)信息完全未知的系統(tǒng)。3、

灰色系統(tǒng)部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)。4、

白色與灰色系統(tǒng)的區(qū)別系統(tǒng)中各因素之間是否有確定的關(guān)系。二、

灰色系統(tǒng)理論的研究內(nèi)容1、

系統(tǒng)分析2、

系統(tǒng)模型的建立3、

灰色預(yù)測4、

灰色決策5、

灰色控制第五章電力負(fù)荷灰色預(yù)測技術(shù)第五章電力負(fù)荷灰色預(yù)測技術(shù)三、與灰色預(yù)測對(duì)比回歸預(yù)測技術(shù)的缺點(diǎn)1、

要求大樣本量；2、要求樣本有較好的分布規(guī)律和確定的發(fā)展趨勢；3、

計(jì)算工作量大；4、不同的變化規(guī)律要用不同的回歸預(yù)測模型。5、

可能出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的現(xiàn)象。第五章電力負(fù)荷灰色預(yù)測技術(shù)四、灰色累加生成技術(shù)1、

累加生成記x(0)為原始數(shù)列xO=[x(0(k)|k=1,2,...,n]記生成數(shù)列為x(1)xD=[x①(k)|k=1,2,….,n]=[xD(1),xD(2),…,x①(n)]如果x(1)與x(①之間滿足下述關(guān)系第五章電力負(fù)荷灰色預(yù)測技術(shù)2、

累減還原x0(k+1)=x(1)(k+1)-x(1(k)第五章電力負(fù)荷灰色預(yù)測技術(shù)五、灰色預(yù)測模型Yn=BA第五章電力負(fù)荷灰色預(yù)測技術(shù)五、

灰色預(yù)測模型A?)(k+1)=A")(k+1)-A")(k)(k=0,1,2…)第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展一、優(yōu)選組合預(yù)測概念1、將幾種預(yù)測方法所得的預(yù)測結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重進(jìn)行加權(quán)平均的一種預(yù)測方法；2、

在幾種預(yù)測方法中進(jìn)行比較，選擇擬合優(yōu)度最佳或標(biāo)準(zhǔn)離差最小的預(yù)測模型作為最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測。組合預(yù)測方法是建立在最大信息利用的基礎(chǔ)上，它集結(jié)多種單一模型所包含的信息，進(jìn)行最優(yōu)組合。通過組合預(yù)測可達(dá)到改善預(yù)測結(jié)果的目的。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展二、等權(quán)平均組合預(yù)測法

(

EW方法

)設(shè)

f(i=1,2,…,k)

為第1個(gè)模型的預(yù)測值，如果用

f。代表組合預(yù)測值，則EW方法得到的組合預(yù)測值為目的：為了降低風(fēng)險(xiǎn)，使預(yù)測更為穩(wěn)妥。缺點(diǎn)：不知道各模型的預(yù)測精度，沒有優(yōu)選的含義。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展三、方差

一

協(xié)方差優(yōu)選組合預(yù)測法

(

MV方

法

)設(shè)

f?

、f?是兩個(gè)關(guān)于f

的預(yù)測值，

f。是加權(quán)平均的

組合預(yù)測值。預(yù)測誤差分別為e?

、e?

和

e

。,取W?

、W?是相應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且w

?+w,=1,

有f。=w?f?+w?f?σ??=Var(e?)σ?=Var(e?)第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展一、專家系統(tǒng)的基本概念在負(fù)荷預(yù)測時(shí)，對(duì)未來各種可能引起負(fù)荷變化的情況，還需要預(yù)測人員具有豐富的經(jīng)驗(yàn)與判斷能力，即專家知識(shí)在負(fù)荷預(yù)測中起著重要作用。專家系統(tǒng)是一個(gè)基于知識(shí)的程序設(shè)計(jì)方法建立起來的計(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)，

并能像專家那樣運(yùn)用這些知識(shí)，通過推理，在那個(gè)領(lǐng)域內(nèi)作出智能決策。一個(gè)完整的專家系統(tǒng)由四部分組成：知識(shí)庫、推理機(jī)、知識(shí)獲取部分、解釋界面。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展二、專家知識(shí)庫的組成例：

一個(gè)城網(wǎng)中長期預(yù)測專家系統(tǒng)的知識(shí)庫1、基于城網(wǎng)所在地用電水平類型判別的知識(shí)2、基于電力遠(yuǎn)景發(fā)展參照體的知識(shí)3、基于彈性系數(shù)法的知識(shí)4、基于慣性的知識(shí)5、基于綜合指標(biāo)法的知識(shí)7、基于數(shù)學(xué)模型預(yù)測精度等級(jí)劃分的知識(shí)

6、基于行業(yè)用電比重的知識(shí)第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展一

、基本情況運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測，是剛剛興起的又一新研究方法，其

優(yōu)點(diǎn)是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)，特別，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。因此，預(yù)測被當(dāng)作

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

(ANN)最有潛力的應(yīng)用領(lǐng)域之一。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展二、建模情況提出一個(gè)簡單的三層人工神經(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。可將對(duì)電力負(fù)荷影響最大的幾種因素作為輸入，即當(dāng)天的天氣溫度、能見度、峰谷負(fù)荷及相關(guān)負(fù)荷等，爭取獲得較好的預(yù)測結(jié)果。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Sn第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展四、誤差反向傳播算法

(BP學(xué)習(xí)算法)1、逐一學(xué)習(xí)方式每次取一個(gè)訓(xùn)練樣本，利用該樣本的輸出誤差調(diào)整各神經(jīng)元的閾值和連接權(quán)值，直至收斂；再取下一個(gè)訓(xùn)

練樣本進(jìn)行調(diào)整；重復(fù)這一過程，直至對(duì)所有樣本都滿足精度要求。2、批量學(xué)習(xí)方式一次性將所有訓(xùn)練樣本全部輸入，利用其總體的輸出誤差調(diào)整各神經(jīng)元的閾值和連接權(quán)值，反復(fù)進(jìn)行直至

收斂。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展五、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用1、利用預(yù)測日當(dāng)天的三個(gè)溫度參數(shù)(即最高、最低和平均溫度)預(yù)測當(dāng)天的峰值負(fù)荷；2、

利用這三個(gè)溫度參數(shù)預(yù)測當(dāng)天的總負(fù)荷；3、

利用預(yù)測小時(shí)前兩個(gè)小時(shí)的負(fù)荷和平均溫度以及預(yù)測小時(shí)的預(yù)測溫度來預(yù)測該小時(shí)的負(fù)荷4、

利用預(yù)測日和前一天該地區(qū)三個(gè)點(diǎn)的最高溫度、最低溫度以及與預(yù)測日負(fù)荷類型(即工作日、星期天或假

日)相同的最近10天的最高溫度、最低溫度及峰值和低

谷負(fù)荷、總負(fù)荷)。5、12個(gè)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、6個(gè)溫度數(shù)據(jù)、7個(gè)表示星期

的數(shù)據(jù)和5個(gè)表示預(yù)測時(shí)間的數(shù)據(jù)。

大一

、電力負(fù)荷的情景預(yù)測技術(shù)背景短期負(fù)荷預(yù)測是一個(gè)平穩(wěn)地隨機(jī)過

程，有很多有效的研究方法。中長期負(fù)荷預(yù)測與國家或地區(qū)的政

治、經(jīng)濟(jì)政策密切相關(guān)，通常會(huì)有大的

轉(zhuǎn)折，不是一個(gè)平穩(wěn)過程，預(yù)測未來的

變化較為困難，為此，近期人們提出了

情景電力負(fù)荷預(yù)測法，適用于中長期的

電力負(fù)荷預(yù)測。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展二、情景預(yù)測的概念(腳本法)把研究對(duì)象分為主體和環(huán)境，通過對(duì)環(huán)境的研究，識(shí)別影響主題發(fā)展的外部因素，模擬外部因素可能發(fā)生的多種交叉情景，以預(yù)測主體發(fā)展的各種可能前景。環(huán)境情景可包括：

“難點(diǎn)”、

“機(jī)遇”、

“突發(fā)事

件”等，使決策者把握機(jī)遇、應(yīng)付突發(fā)事變。設(shè)定一系列情景：如果……,那么

……

。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展三、情景預(yù)測的技術(shù)1、構(gòu)造一個(gè)“無突變”主題情景，構(gòu)成“情景A”。2、對(duì)情景A的環(huán)境情景參數(shù)作出上、下限調(diào)整，由此產(chǎn)生了“情景B”和“情景C”,最終演繹出A

、B、C、AB、AC、BC

六種情景。3、假設(shè)“突發(fā)事件D”,

從而又產(chǎn)生了AD

、BD

、CD

、ABD

、ACD

、BCD六種情景。還有其他情景。4、實(shí)施預(yù)測情景不考慮“突發(fā)事件”,運(yùn)用適當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù)預(yù)測?？紤]“突發(fā)事件”,對(duì)每一種情景都進(jìn)行預(yù)測，得出預(yù)測結(jié)果。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展一、技術(shù)產(chǎn)生背景1、

科技革命與新興工業(yè)的迅速發(fā)展。2、

計(jì)算機(jī)技術(shù)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量技術(shù)的極大發(fā)展。3、

經(jīng)濟(jì)與科技發(fā)展帶來的海量數(shù)據(jù)。4、

數(shù)據(jù)庫技術(shù)與預(yù)測技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)的缺陷。1995年，在加拿大蒙特利爾召開了第一屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘國際會(huì)議，引起學(xué)術(shù)界和工程界了極大的關(guān)注，由此開始了數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展二、數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不

知道的、但是又有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。三、數(shù)據(jù)挖掘的功能對(duì)現(xiàn)在的描述和對(duì)未來的預(yù)測。對(duì)現(xiàn)在準(zhǔn)確的描述，正是對(duì)未來精確預(yù)測的基礎(chǔ)。四、

研究方法數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，綜合運(yùn)用了數(shù)據(jù)庫、人工智能和統(tǒng)計(jì)學(xué)的技術(shù)，為預(yù)測的進(jìn)一步發(fā)展提供了新的機(jī)遇。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展五、數(shù)據(jù)挖掘中的預(yù)測技術(shù)1、傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)如回歸分析、時(shí)間序列分析等分析方法，建立在一套嚴(yán)密的理論之上，在數(shù)據(jù)挖掘中也會(huì)有廣泛應(yīng)用。2、

可視化技術(shù)用圖表等方式把數(shù)據(jù)特征用直觀的方式表述出來，如趨勢線和趨勢面圖等，這其中運(yùn)用到許多描述統(tǒng)計(jì)的

方法，可以形象地認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)發(fā)展的規(guī)律。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展3、

決策樹預(yù)測技術(shù)利用一系列規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，建立樹狀圖，用于分類和預(yù)測。常用算法有CART

、CHAID

、ID3

、C5.0等。優(yōu)點(diǎn)是不受原始數(shù)據(jù)的約束，可以是數(shù)值型

和非數(shù)值型的數(shù)據(jù)，而且非常直觀，容易理解。例如，某商學(xué)院根據(jù)學(xué)生的綜合評(píng)定GAP

和畢業(yè)資格考試成績GMAT建立一個(gè)簡單的決策樹，對(duì)學(xué)生是否

可能畢業(yè)進(jìn)行預(yù)測。其決策樹如下：是

否GMAP>500

GMAP>570是否

是

否可能不可能

可能

不可能從圖中可見，以前可能畢業(yè)的是GAP>3.1

和GMAT>500

或GAP<3★

和GMAT>570

的學(xué)生?？捎纱藢?duì)學(xué)生是否可畢業(yè)作出初步的預(yù)測。并根據(jù)存在的問題采取相應(yīng)的措施。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展GAP>3.1第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

(ANN)預(yù)測技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模擬人的神經(jīng)元功能，從輸入層獲得影響預(yù)測量的變量值，通過隱含層，用權(quán)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)

進(jìn)行調(diào)整、計(jì)算，最后在輸出層進(jìn)行處理而得到預(yù)測結(jié)

果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類和預(yù)測，具有強(qiáng)大的非線性處理能力和并行處理能力。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展5、

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法關(guān)聯(lián)分析是指在數(shù)據(jù)中找出不同事物的相關(guān)性。關(guān)

聯(lián)規(guī)則可以記為A>B,A

稱為左部

(LHS),B

稱為右部(RHS),

在電力市場調(diào)查分析中，如某一關(guān)聯(lián)規(guī)則為“買空調(diào)的人也會(huì)買電冰箱”,左部是空調(diào)，右部是電

冰箱。A和B同時(shí)出現(xiàn)的概率稱為支持度，如在本例中

,同時(shí)購買電冰箱和空調(diào)的客戶占所有客戶數(shù)的比率就是支持度。當(dāng)A發(fā)生時(shí)B也發(fā)生的概率就稱為可信度，如在購買了空調(diào)的客戶中又購買了電冰箱的客戶的比率就是青信度。我們可以根據(jù)支持度和可信度等發(fā)現(xiàn)客戶的購買模式，采取不同的營銷策略，對(duì)客戶的未來用電傾向做出預(yù)測。除上述方法外，還有貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò)、最鄰近算法和序列模式發(fā)現(xiàn)等?，F(xiàn)有軟件有：

SAS/EM,SPSS/Clementine,Oracle/Darwin

等。第六章電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的新發(fā)展第七章電力市湯環(huán)境中約預(yù)測周裹大大●傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的定位o從發(fā)電市場角度對(duì)預(yù)測問題提出的新要求-邊際電價(jià)預(yù)測-連續(xù)多日負(fù)荷曲線預(yù)測-擴(kuò)展短期預(yù)測-發(fā)電市場下的預(yù)測問題總結(jié)●從銷售(用電)市場角度對(duì)預(yù)測問題提出的新要求-

概述

大-用戶調(diào)查、用電意愿曲線預(yù)測與電價(jià)策略

上分類預(yù)測與余量預(yù)測問題7.1

研究內(nèi)容o總量預(yù)測----不區(qū)分用戶、不進(jìn)行市場細(xì)分●計(jì)劃性預(yù)測----不考慮市場作用●剛性預(yù)測----不考慮彈性，特別是價(jià)格彈性●外推預(yù)測----不進(jìn)行市場調(diào)查●主觀預(yù)測----較少考慮其他領(lǐng)域因素的影響7.2傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的定位○

理

由

：負(fù)荷曲線預(yù)測是市場分析與評(píng)估系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在未來多日負(fù)荷曲線下進(jìn)行電力市場的模擬交易，可

以發(fā)現(xiàn)市場中可能出現(xiàn)的電力供應(yīng)緊張和富裕時(shí)段，

為電廠的報(bào)價(jià)、機(jī)組檢修安排等提供參考依據(jù)。在進(jìn)

行電力市場合同分解、合同評(píng)估時(shí)，連續(xù)多日負(fù)荷曲線的預(yù)測結(jié)果也是重要決策依據(jù)?！?/p>

現(xiàn)狀：一短期負(fù)荷預(yù)測：實(shí)現(xiàn)一天至幾天的曲線

預(yù)測-中長期負(fù)荷預(yù)測：日典型負(fù)荷曲線的責(zé)測

7.3市場環(huán)境下多日負(fù)荷曲線預(yù)測o

預(yù)測模型○方法(1)統(tǒng)計(jì)預(yù)測法(2)等比預(yù)測法(3)組合預(yù)測法(4)計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測法7.3市場環(huán)境下多日負(fù)荷曲線預(yù)測7.3布場環(huán)境下多日負(fù)荷曲線預(yù)測等比預(yù)測法預(yù)測結(jié)果：

B

石

6

à大7.3布場環(huán)境下多日負(fù)荷曲線預(yù)測分段函數(shù)預(yù)測結(jié)果：—原始數(shù)據(jù)一預(yù)測結(jié)果」7.3布場環(huán)境下多日負(fù)荷曲線預(yù)測——原始數(shù)據(jù)

預(yù)測結(jié)果二次規(guī)劃預(yù)測結(jié)果項(xiàng)目等比預(yù)測分段函數(shù)二次規(guī)劃Cpu時(shí)間0.33秒<0.01秒>300秒各點(diǎn)誤差絕對(duì)值平均值3.11%3.09%3.07%誤差<3%的點(diǎn)數(shù)百分比56.25%56.25%56.55%3-5%誤差點(diǎn)數(shù)百分比23.36%23.07%23.36%誤差>5%的點(diǎn)數(shù)百分比20.39%20.68%20.09%二次規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)

1340×10*894×10+968×10?7.3市場環(huán)境下多日負(fù)荷曲線預(yù)測大電507.4

SMP曲

線系統(tǒng)邊際價(jià)格預(yù)測o

直接借鑒現(xiàn)有的短期負(fù)荷預(yù)測模型的效果不好●

SMP

(系統(tǒng)邊際價(jià)格)的影響因素

一

(1)系統(tǒng)需求情況，即負(fù)荷曲線-

(2)系統(tǒng)供給情況，即可用的發(fā)電容量

一

(3)發(fā)電商的報(bào)價(jià)模式-

(4)其它市場因素，例如系統(tǒng)備用需求等。市場供求指數(shù)SDI(i,t)=LOAD(i,t)/CAP(i,t)*100i:

計(jì)劃日的標(biāo)號(hào)t:時(shí)段標(biāo)號(hào)LOAD(i,t):計(jì)劃日i,時(shí)段t的負(fù)荷CAP(i,t):計(jì)劃日i,時(shí)段t的最大可用容量系統(tǒng)需求-供給與SMP

的走勢對(duì)比100預(yù)測模型●基于時(shí)間序列理論的ARIMA模型ARIMA1(1-φ?B)?SMP=(1-O,B)eARIMA2(1-φ?B)VSMP=(1-O?Bk+aSDI,大預(yù)測模型●基于SMP

形成機(jī)制的ANN

模型ANN

2SDI(i,t)SMP(i-1,t)tANN

1LOAD(i,t)SMP(i-1,t)t兩個(gè)模型的輸入變量的選擇SMP

-

·ARIMA1ARIMA2

SDI一預(yù)測效果兩個(gè)ARIMA

模型預(yù)測結(jié)果10090807.0605010302.010280260200180SMP

ANN2兩個(gè)ANN

模型預(yù)測結(jié)果預(yù)測效果ANN1SDIARIMA

1ARIMA

2ANN

1ANN

2平均絕對(duì)值百分比誤差3.453.094.512.86預(yù)測效果對(duì)比大7.5擴(kuò)展短期頸測100時(shí)刻/點(diǎn)負(fù)荷N●現(xiàn)狀：-短期負(fù)荷預(yù)測：實(shí)現(xiàn)一天至幾天的曲線預(yù)測-超短期負(fù)荷預(yù)測：幾個(gè)小時(shí)內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測○理由：-電力市場運(yùn)營模式下，電力部門提前一天完成日短期

負(fù)荷預(yù)測，確立次日發(fā)電計(jì)劃，其后監(jiān)視當(dāng)日計(jì)劃的

執(zhí)行情況，在原計(jì)劃與實(shí)際負(fù)荷發(fā)生嚴(yán)重偏離(>3%)

的情況下，及時(shí)完成該日剩余時(shí)段負(fù)荷的重新預(yù)測和

計(jì)劃調(diào)整，稱為滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃。這個(gè)功能無法通過超

短期負(fù)荷預(yù)測及短期負(fù)荷預(yù)測來完成一常規(guī)的短期負(fù)荷預(yù)測的做法是：每天某時(shí)刻(例如于

午3點(diǎn)),預(yù)測第2日全天96點(diǎn)的負(fù)荷值，當(dāng)天余下小時(shí)的負(fù)荷不做預(yù)測。實(shí)際上，當(dāng)日某時(shí)刻(如上午

10點(diǎn)),由于0~10點(diǎn)的負(fù)荷已經(jīng)知道，如果利用這

B

HAE7.5擴(kuò)展短期頸測比較項(xiàng)目預(yù)測模式短期負(fù)荷預(yù)測擴(kuò)展短期預(yù)測功能描述預(yù)測未來1~7日全日96點(diǎn)的負(fù)荷預(yù)測當(dāng)日未知小時(shí)的負(fù)

荷參考信息主要是歷史負(fù)荷信息、實(shí)況及預(yù)報(bào)氣象信息等。歷史信息，最新負(fù)荷、

氣象、電價(jià)、故障、計(jì)

劃信息等預(yù)測點(diǎn)數(shù)固定，96點(diǎn)/日不固定，1~96點(diǎn)算法優(yōu)化目標(biāo)相似日全日96點(diǎn)負(fù)荷均方誤差最小當(dāng)日已知多點(diǎn)負(fù)荷均方誤差最小7.5擴(kuò)展短期頸測短期/擴(kuò)展短期的比較18001600一

擴(kuò)

展

預(yù)

測

結(jié)

果據(jù)據(jù)數(shù)數(shù)際劃實(shí)計(jì)7.5擴(kuò)展短期頸測50時(shí)刻/點(diǎn)負(fù)荷MN260024003000907.6發(fā)電市場下的預(yù)測問題總結(jié)0

1小時(shí)

1

天

1周1

月連續(xù)多日曲線預(yù)測超短期預(yù)測長期預(yù)測短期預(yù)測中期預(yù)測擴(kuò)展短期預(yù)測周期1年o

電業(yè)局作為電力銷售市場的參與主體之一,必須力爭完成網(wǎng)供電量、低谷電量比等指標(biāo)○負(fù)荷預(yù)測的考核將按照如下原則進(jìn)行：在允許誤差范圍內(nèi)以

基本電價(jià)購電,超出時(shí)電價(jià)按110%～200%浮動(dòng)。準(zhǔn)確的負(fù)

荷預(yù)測就使得電網(wǎng)公司可在電力市場中以較便宜的電價(jià)購電，

因此,負(fù)荷預(yù)測將在電業(yè)局的經(jīng)營管理活動(dòng)中發(fā)揮著不可缺

少和不可替代的重要作用。●

必須研究真正意義上的電力市場預(yù)測,即：運(yùn)用科學(xué)方法，

對(duì)影響市場供求變化的諸因素進(jìn)行調(diào)查研究，分析利預(yù)見其

發(fā)展趨勢,掌握電力市場供求變化規(guī)律,判斷未來走勢，為

電力市場計(jì)劃、調(diào)度、營銷等方面的決策提供高靠依據(jù)。7.6.1概述●研究市場消費(fèi)需求，掌握需求變化的規(guī)律，是制定和調(diào)整電力工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營計(jì)劃的重要依據(jù)。根據(jù)對(duì)市場調(diào)查得到的需求信息進(jìn)行深入研究和預(yù)測，就可以掌握電力市場供求情況發(fā)展變化的動(dòng)態(tài)和規(guī)律，為制定和調(diào)整計(jì)劃提供重要依據(jù)。因此，做好用戶調(diào)查工作、研究市場需求是電力企業(yè)改善經(jīng)營管理、提高經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵?！?/p>

電力市場信息是電力市場預(yù)測的根本依據(jù)，而獲得電力市場信息，必須開展系統(tǒng)的、完整的電力市場調(diào)查。只有根據(jù)電力市場信息才能準(zhǔn)確地針對(duì)突變情況(如氣候突變、用戶生產(chǎn)變化、政策變化、設(shè)備檢修、突發(fā)

的重大政治、社會(huì)和文化活動(dòng)等)調(diào)整預(yù)測負(fù)荷?！袷袌稣{(diào)查是指搜集、記錄、整理、分析市場對(duì)電力商品需求的情況以及有關(guān)的資料。調(diào)查的對(duì)象除用戶本身外，還包括銷售環(huán)境、需要量、價(jià)格等內(nèi)容，或者說，凡是直接和間接影響電力市場營銷的各種資料和信息都是調(diào)查的內(nèi)容。市場調(diào)查是提高管理水平的基礎(chǔ)，也是電力企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的出發(fā)點(diǎn)。●市場調(diào)查和市場預(yù)測是緊密聯(lián)系的。市場調(diào)查是市場預(yù)測的基礎(chǔ)，而場預(yù)測又是根據(jù)市場調(diào)查的需要進(jìn)行的。從宏觀方面看，

搞好市場預(yù)測，

可以提高決策的科學(xué)性；從微觀方面看，搞好市場預(yù)測，池是電力適應(yīng)市場變化進(jìn)行正確決策的前提。7.6.1概述●用電意愿曲線，即電量-電價(jià)曲線，表示在使用某數(shù)量的電量時(shí)所愿意支付的價(jià)格，相當(dāng)于對(duì)發(fā)電側(cè)市場的報(bào)價(jià)曲線。也稱為電力需求曲線，這是電力市場的一個(gè)基

本觀點(diǎn)，即認(rèn)為用戶的需求不總是恒定的，需求一般隨

電價(jià)變化?！窀黝愑脩舻男枨箅S電價(jià)變化的趨勢與幅度不同，則支付

意愿系數(shù)不同。特別地，對(duì)于某些“剛性”負(fù)荷，其用

電意愿曲線可以非常陡峭，表示無論電價(jià)如何變化，所需要的用電電量基本維持在一個(gè)恒定數(shù)值，則此類用戶

的支付意愿系數(shù)為0,例如某些商業(yè)用電?！裥枨笄€用于表示需求與電價(jià)之間的函數(shù)關(guān)系，趨勢是：

電價(jià)上升，用戶用電數(shù)量下降，它反映了刪戶的支付意7.6.2用電意愿曲線●

用電意愿曲線建模原理-從用戶調(diào)查入手，分析用電情況；一

根據(jù)調(diào)查所得到用戶數(shù)據(jù)擬合曲線的基本特征，

選用多種數(shù)學(xué)模型進(jìn)行建模；一

通過參數(shù)辨識(shí)的數(shù)學(xué)原理，得到每個(gè)模型的特征參數(shù)；通過比較不同模型計(jì)算結(jié)果的優(yōu)劣，確定每個(gè)用7.6.2用電意愿曲線建模與預(yù)測用戶用電需求調(diào)查表電

價(jià)點(diǎn)

數(shù)電

價(jià)元/千瓦時(shí)用戶年需求電量(萬千瓦時(shí))雞西鋼鐵公司雞西煤機(jī)廠自來水1#泵站10.19651535732020.2543532231530.338130031240.3535528530550.39233527630060.4531126229670.529126029080.5527525428590.5882652502807.6.2用電意愿曲線建模0.6用戶用電需求粗略曲線7.6.2用電意愿曲線建?！u西鋼鐵公司——雞西煤機(jī)廠-

自來水公司1#泵站○

用電意愿曲線建模與參數(shù)辨識(shí)一結(jié)合得到的各個(gè)用戶粗略用電需求曲線形狀的特點(diǎn)，分別選用數(shù)學(xué)模型對(duì)它們建模-

模型的求解采用最小二乘法。一

采用相對(duì)誤差為評(píng)價(jià)誤差的指標(biāo)大7.6.2用電意愿曲線建?！裼秒娨庠盖€的價(jià)格彈性分析一

需求價(jià)格彈性(以E.表示)是指：

一種產(chǎn)品市場價(jià)格的

相對(duì)變動(dòng)所引起的需求量的相對(duì)變動(dòng)，即其需求量的變化率與價(jià)格變化率之比。一

需求價(jià)格彈性分為以下五種：7.6.3用電意愿曲線的彈性分析猶

生

彈性施

友

驛

性業(yè)

1

礎(chǔ)

性佐

理

水

感山

元

公

片F(xiàn)j

p=1Fip-0Ep電價(jià)雞西鋼鐵公司雞西煤機(jī)廠自來水公司1#泵站0.30.620.350.090.3920.560.290.120.50.500.240.17-

電價(jià)彈性分析比較算例一用戶在不同電價(jià)情況下需求價(jià)格彈性7.6.3用電意愿曲線的彈性分析分析以上結(jié)果，得到以下結(jié)論：○

這三個(gè)用戶需求價(jià)格都缺乏彈性?！?/p>

從總體變化趨勢比較，三個(gè)用戶的需

求價(jià)格彈性的波動(dòng)情況不同，實(shí)際情況相符。。

在低電價(jià)點(diǎn)上，三個(gè)用戶的需求價(jià)格

彈性不同，與它們的實(shí)際躲峰能力是相符的。在各種電價(jià)水平下，雞西自來承公司不

比

層

工

團(tuán)

比

存

式

民

成

應(yīng)

其

動(dòng)

人7.6.3用電意愿曲線的彈性分析某個(gè)特定用戶，是否給予電價(jià)優(yōu)惠?●高電價(jià)：電力消費(fèi)量減小(變化幅度如何?)●低電價(jià)：電力消費(fèi)量增加(變化幅度如何?)電力消費(fèi)量是否是追求的最終目標(biāo)?●

某個(gè)階段可能追求電力消費(fèi)量●

電力消費(fèi)量不是最終目標(biāo)，盲目降價(jià)行不通峰谷電價(jià)差別多大合適?●

有些用戶，峰谷電價(jià)差別導(dǎo)致其移峰填谷○

有些用戶，峰谷電價(jià)差別的影響不大○

過大的峰谷電價(jià)差，可能導(dǎo)致替代能源或者自發(fā)電定價(jià)策略應(yīng)追求售電收入最大化、利潤最大化7.6.4用電意愿曲線的應(yīng)用—定價(jià)策略一

通過對(duì)重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)用戶的調(diào)查和分析，可以取得其歷史的實(shí)際用電數(shù)據(jù)和未來根

據(jù)市場計(jì)劃而估算的計(jì)劃用電數(shù)據(jù)。-在預(yù)測工作中，完全可以將這些用戶的行為從電力系統(tǒng)總量中分離出來，單獨(dú)進(jìn)行

分類預(yù)測，再進(jìn)行余量預(yù)測

(剩余類型的

預(yù)測，這更能使用那些規(guī)律性強(qiáng)的預(yù)測方

法),然后再疊加生成總量預(yù)測的結(jié)果。由此所得到的預(yù)測結(jié)果，可能比直接進(jìn)行

總量預(yù)測更為準(zhǔn)確。一可用信息：負(fù)控信息、用戶調(diào)查信息

分類預(yù)測與余量預(yù)測問題-監(jiān)測預(yù)警分析是預(yù)測學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的一個(gè)分支，包括監(jiān)測和預(yù)警兩個(gè)方面。一監(jiān)測是指對(duì)系統(tǒng)目前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行適時(shí)性評(píng)價(jià)，以發(fā)現(xiàn)

系統(tǒng)運(yùn)行的非正常之處及其成因，為及時(shí)進(jìn)行調(diào)控決策、

采取調(diào)控措施提供依據(jù)，主要側(cè)重于對(duì)系統(tǒng)目前狀態(tài)的分析。一

預(yù)警是指對(duì)系統(tǒng)未來的演化進(jìn)行預(yù)期性評(píng)價(jià)，以提前發(fā)現(xiàn)

系統(tǒng)未來運(yùn)行可能出現(xiàn)的問題及其成因，為提前進(jìn)行決策、

實(shí)施防范和化解措施提供依據(jù)，主要側(cè)重于對(duì)系統(tǒng)未來狀態(tài)的預(yù)測和警示。一

國民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)電力系統(tǒng)的發(fā)展有著非常大的預(yù)示性，因

此，進(jìn)行這方面的監(jiān)測與預(yù)警是做好電力市場分析工作的前提監(jiān)測預(yù)警是宏觀調(diào)控和電力企業(yè)經(jīng)營發(fā)展科學(xué)決策的重要

基礎(chǔ)，決策風(fēng)險(xiǎn)越大，監(jiān)測預(yù)警的重要性越突出。我國的

許多行業(yè)和企業(yè)都已經(jīng)或正在建立監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)用以防險(xiǎn)

、體

、夕

保險(xiǎn)、機(jī)械等行業(yè)，再融收金至濟(jì)測經(jīng)此觀警宏充如月，到風(fēng)立避建規(guī)心和人范7.6.5電力市場的監(jiān)測與預(yù)警-電力供需形勢分析是有效防范電力行業(yè)和企業(yè)的發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)

的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，歷來受到政府綜合部門、電力企業(yè)和相關(guān)行業(yè)的普遍關(guān)注。但同時(shí)應(yīng)看到，供需形勢分析的難度

也較大，主要因?yàn)殡娏?yīng)和需求分別涉及諸多影響因素，

各有不同的特點(diǎn)和規(guī)律，供需綜合起來，情況更加復(fù)雜，變化的隨機(jī)性更大，規(guī)律性更難把握，客觀上也需要利用

監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)來進(jìn)行輔助分析。因此，可以研究建立一套有特色的電力供需監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，

根據(jù)客戶經(jīng)濟(jì)所調(diào)查得到的數(shù)據(jù)信息，特別是及時(shí)采集重

點(diǎn)地區(qū)、重點(diǎn)行業(yè)具有典型性和代表性的信息，采用系統(tǒng)、

科學(xué)、定量化的方法進(jìn)行分析，對(duì)各地區(qū)、各部門、各企

業(yè)的電力供需形勢進(jìn)行及時(shí)監(jiān)測和預(yù)警，為這些地區(qū)以及

全省的電力發(fā)展規(guī)劃和電力營銷提供決策參考信息。對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警，首先需要建立一套符合實(shí)情的

指標(biāo)體系，通過應(yīng)用這一指標(biāo)體系的綜合分析，來正確評(píng)

價(jià)、判斷該系統(tǒng)的狀態(tài)與趨勢。這將在以后的研究工作中

逐步完成。7.6.5電力市場的監(jiān)測與預(yù)警電力市場的監(jiān)測與預(yù)警第八章電力負(fù)荷特性一、概述二、

電力市場調(diào)研理論三、負(fù)荷特性調(diào)研主要內(nèi)容四、

負(fù)荷特性指標(biāo)存在的問題五、我國負(fù)荷特性指標(biāo)體系的建立六、

日本采用的主要負(fù)荷特性指標(biāo)

七、對(duì)負(fù)荷特性分析工作的建議大8.1概述1、目的負(fù)荷特性分析是電力市場分析的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，有利于電力企業(yè)的經(jīng)營、計(jì)劃、規(guī)劃

和發(fā)展，有利于電網(wǎng)安全運(yùn)行，有利于市場營銷和經(jīng)營決策，有利于提高企業(yè)投資效益和經(jīng)營效益。大8.1概述2、

分析對(duì)象(1)負(fù)荷及負(fù)荷特性的歷史變化；(2)負(fù)荷及負(fù)荷特性變化及其影響因素的調(diào)研和分析；(3)影響負(fù)荷及負(fù)荷特性的主要因素及影響程度，如：

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、收入水平、消費(fèi)觀念、電力消費(fèi)結(jié)構(gòu)、氣溫氣候、電價(jià)、需求側(cè)管理、電力供應(yīng)測、政策因素；(4)電力負(fù)荷特性變化對(duì)電力供需狀況的影響；(5)負(fù)荷及負(fù)荷特性變化趨勢及影響。

8.2電力市場調(diào)研理論1、

電力市場調(diào)研的特點(diǎn)(1)調(diào)研范圍廣泛，調(diào)研對(duì)象眾多；(2)調(diào)研內(nèi)容復(fù)雜，專業(yè)性較強(qiáng)，應(yīng)有一定專業(yè)知識(shí)；(3)對(duì)產(chǎn)品的調(diào)研以質(zhì)量、服務(wù)方面為主；(4)調(diào)研必須充分考慮電力供需平衡的約束條件，準(zhǔn)確反映真實(shí)市場情況。8.2電力市場調(diào)研理論2、

電力市場調(diào)研的體現(xiàn)(1)要兼顧需求側(cè)和供應(yīng)測；(2)要兼顧需電量和負(fù)荷特性；(3)要兼顧統(tǒng)調(diào)部分和非統(tǒng)調(diào)部分；(4)要注意區(qū)域間的差異；(5)要關(guān)注宏觀管理部門。大3、

調(diào)查方法(1)電力企業(yè)內(nèi)部調(diào)查；(2)較大范圍的抽樣調(diào)查；(3)典型用戶和地區(qū)重點(diǎn)調(diào)查；

(4)政府及公共管理部門調(diào)查。8.2電力市場調(diào)研理論大8.2電力市場調(diào)研理論3、

電力市場調(diào)研過程(1)預(yù)研階段；a

、明確調(diào)研問題，確定調(diào)研目標(biāo)；b、研究確定調(diào)研內(nèi)容；c、

確定所需的信息資料以及資料來源；

d

、確定調(diào)研對(duì)象；e

、確定資料搜集方法；f、制定調(diào)查設(shè)計(jì)、資料處理計(jì)劃；g、

調(diào)研人員安排，組織準(zhǔn)備工作；h、時(shí)間計(jì)劃和費(fèi)用預(yù)算