電力負荷預(yù)測理論與方法

電力負荷預(yù)測理論與方法
電力系統(tǒng)負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)發(fā)電計劃的重要組成部分，也是電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行的基礎(chǔ)。在當前電力發(fā)展迅速和供應(yīng)緊張的情況下，合理地進行電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行極其重要。 
　　1　電力負荷的構(gòu)成與特點 
　　電力系統(tǒng)負荷一般可以分為城市民用負荷、商業(yè)負荷、農(nóng)村負荷、工業(yè)負荷以及其他負荷等，不同類型的負荷具有不同的特點和規(guī)律。 
　　城市民用負荷主要是城市居民的家用電器，它具有年年增長的趨勢，以及明顯的季節(jié)性波動特點，而且民用負荷的特點還與居民的日常生活和工作的規(guī)律緊密相關(guān)。 
　　商業(yè)負荷，主要是指商業(yè)部門的照明、空調(diào)、動力等用電負荷，覆蓋面積大，且用電增長平穩(wěn)，商業(yè)負荷同樣具有季節(jié)性波動的特性。雖然商業(yè)負荷在電力負荷中所占比重不及工業(yè)負荷和民用負荷，但商業(yè)負荷中的照明類負荷占用電力系統(tǒng)高峰時段。此外，商業(yè)部門由于商業(yè)行為在節(jié)假日會增加營業(yè)時間，從而成為節(jié)假日中影響電力負荷的重要因素之一。 
　　工業(yè)負荷是指用于工業(yè)生產(chǎn)的用電，一般工業(yè)負荷的比重在用電構(gòu)成中居于首位，它不僅取決于工業(yè)用戶的工作方式(包括設(shè)備利用情況、企業(yè)的工作班制等)，而且與各行業(yè)的行業(yè)特點、季節(jié)因素都有緊密的聯(lián)系，一般負荷是比較恒定的。 
　　農(nóng)村負荷則是指農(nóng)村居民用電和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。此類負荷與工業(yè)負荷相比，受氣候、季節(jié)等自然條件的影響很大，這是由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點所決定的。農(nóng)業(yè)用電負荷也受農(nóng)作物種類、耕作習慣的影響，但就電網(wǎng)而言，由于農(nóng)業(yè)用電負荷集中的時間與城市工業(yè)負荷高峰時間有差別，所以對提高電網(wǎng)負荷率有好處。  功率記錄儀 電流記錄儀 電壓記錄儀

　　從以上分析可知電力負荷的特點是經(jīng)常變化的，不但按小時變、按日變，而且按周變，按年變，同時負荷又是以天為單位不斷起伏的，具有較大的周期性，負荷變化是連續(xù)的過程，一般不會出現(xiàn)大的躍變，但電力負荷對季節(jié)、溫度、天氣等是敏感的，不同的季節(jié)，不同地區(qū)的氣候，以及溫度的變化都會對負荷造成明顯的影響。 
　　電力負荷的特點決定了電力總負荷由以下四部分組成：基本正常負荷分量、天氣敏感負荷分量、特別事件負荷分量和隨機負荷分量。 
　　2　負荷預(yù)測的內(nèi)容與分類 
　　電力系統(tǒng)負荷預(yù)測包括最大負荷功率、負荷電量及負荷曲線的預(yù)測。最大負荷功率預(yù)測對于確定電力系統(tǒng)發(fā)電設(shè)備及輸變電設(shè)備的容量是非常重要的。為了選擇適當?shù)臋C組類型和合理的電源結(jié)構(gòu)以及確定燃料計劃等，還必須預(yù)測負荷及電量。負荷曲線的預(yù)測可為研究電力系統(tǒng)的峰值、抽水蓄能電站的容量以及發(fā)輸電設(shè)備的協(xié)調(diào)運行提供數(shù)據(jù)支持。 
　　負荷預(yù)測根據(jù)目的的不同可以分為超短期、短期、中期和長期：①超短期負荷預(yù)測是指未來1h以內(nèi)的負荷預(yù)測，在安全監(jiān)視狀態(tài)下，需要5～10s或1～5min的預(yù)測值，預(yù)防性控制和緊急狀態(tài)處理需要10min至1h的預(yù)測值。②短期負荷預(yù)測是指日負荷預(yù)測和周負荷預(yù)測，分別用于安排日調(diào)度計劃和周調(diào)度計劃，包括確定機組起停、水火電協(xié)調(diào)、聯(lián)絡(luò)線交換功率、負荷經(jīng)濟分配、水庫調(diào)度和設(shè)備檢修等，對短期預(yù)測，需充分研究電網(wǎng)負荷變化規(guī)律，分析負荷變化相關(guān)因子，特別是天氣因素、日類型等和短期負荷變化的關(guān)系。③中期負荷預(yù)測是指月至年的負荷預(yù)測，主要是確定機組運行方式和設(shè)備大修計劃等。④長期負荷預(yù)測是指未來3～5年甚至更長時間段內(nèi)的負荷預(yù)測，主要是電網(wǎng)規(guī)劃部門根據(jù)國民經(jīng)濟的發(fā)展和對電力負荷的需求，所作的電網(wǎng)改造和擴建工作的遠景規(guī)劃。對中、長期負荷預(yù)測，要特別研究國民經(jīng)濟發(fā)展、國家政策等的影響。 
　　3　負荷預(yù)測的基本過程 
　　負荷預(yù)測工作的關(guān)鍵在于收集大量的歷史數(shù)據(jù)，建立科學有效的預(yù)測模型，采用有效的算法，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進行大量試驗性研究，總結(jié)經(jīng)驗，不斷修正模型和算法，以真正反映負荷變化規(guī)律。其基本過程如下。  電表| 鉗表| 高斯計| 電磁場測試儀| 電源供應(yīng)器| 電能質(zhì)量分析儀| 多功能測試儀| 電容表| 電力分析儀| 諧波分析儀|
　　3.1　調(diào)查和選擇歷史負荷數(shù)據(jù)資料 
　　多方面調(diào)查收集資料，包括電力企業(yè)內(nèi)部資料和外部資料，從眾多的資料中挑選出有用的一小部分，即把資料濃縮到最小量。挑選資料時的標準要直接、可靠并且是最新的資料。如果資料的收集和選擇得不好，會直接影響負荷預(yù)測的質(zhì)量。 
　　3.2　歷史資料的整理 
　　一般來說，由于預(yù)測的質(zhì)量不會超過所用資料的質(zhì)量，所以要對所收集的與負荷有關(guān)的統(tǒng)計資料進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)測質(zhì)量打下基礎(chǔ)，即要注意資料的完整無缺，數(shù)字準確無誤，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"，還要注意資料的補缺，并對不可靠的資料加以核實調(diào)整。 
　　3.3　對負荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理 
　　在經(jīng)過初步整理之后，還要對所用資料進行數(shù)據(jù)分析預(yù)處理，即對歷史資料中的異常值的平穩(wěn)化以及缺失數(shù)據(jù)的補遺，針對異常數(shù)據(jù)，主要采用水平處理、垂直處理方法。 
　　數(shù)據(jù)的水平處理即在進行分析數(shù)據(jù)時，將前后兩個時間的負荷數(shù)據(jù)作為基準，設(shè)定待處理數(shù)據(jù)的最大變動范圍，當待處理數(shù)據(jù)超過這個范圍，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)的垂直處理即在負荷數(shù)據(jù)預(yù)處理時考慮其24h的小周期，即認為不同日期的同一時刻的負荷應(yīng)該具有相似性，同時刻的負荷值應(yīng)維持在一定的范圍內(nèi)，對于超出范圍的不良數(shù)據(jù)修正，為待處理數(shù)據(jù)的最近幾天該時刻的負荷平均值。 
　　3.4　建立負荷預(yù)測模型 
　　負荷預(yù)測模型是統(tǒng)計資料軌跡的概括，預(yù)測模型是多種多樣的，因此，對于具體資料要選擇恰當?shù)念A(yù)測模型，這是負荷預(yù)測過程中至關(guān)重要的一步。當由于模型選擇不當而造成預(yù)測誤差過大時，就需要改換模型，必要時，還可同時采用幾種數(shù)學模型進行運算，以便對比、選擇。 
　　在選擇適當?shù)念A(yù)測技術(shù)后，建立負荷預(yù)測數(shù)學模型，進行預(yù)測工作。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，所以要對影響預(yù)測對象的新因素進行分析，對預(yù)測模型進行恰當?shù)男拚�后確定預(yù)測值。 
　　4　電力負荷預(yù)測方法簡介 
　　電力負荷預(yù)測分為經(jīng)典預(yù)測方法和現(xiàn)代預(yù)測方法。 
　　4.1　經(jīng)典預(yù)測方法 
　　4.1.1　指數(shù)平滑法 
　　該方法是常用的預(yù)測方法之一，指數(shù)平滑法的基本思想是加權(quán)平均，選取一組時間上有序的歷史數(shù)據(jù)，x1、x2、x3……xt，一次指數(shù)平滑預(yù)測的迭代公式為：
　　 
　　式中l(wèi)t+1—t+1時刻的負荷值 
　　　　n—所有數(shù)據(jù)記錄的個數(shù) 
　　對越近期的數(shù)據(jù)加權(quán)越大，這反映了近期數(shù)據(jù)對未來負荷影響更大這一實際情況，同時能通過平滑作用消除序列中的隨機波動。 
　　4.1.2　趨勢外推法 
　　就是根據(jù)負荷的變化趨勢對未來負荷情況作出預(yù)測。電力負荷雖然具有隨機性和不確定性，但在一定條件下，仍存在著明顯的變化趨勢，例如農(nóng)業(yè)用電，在氣候條件變化較小的冬季，日用電量相對穩(wěn)定，表現(xiàn)為較平穩(wěn)的變化趨勢。這種變化趨勢可為線性或非線性，周期性或非周期性等等。 
　　4.1.3　時間序列法 
　　時間序列法是一種最為常見的短期負荷預(yù)測方法，它是針對整個觀測序列呈現(xiàn)出的某種隨機過程的特性，去建立和估計產(chǎn)生實際序列的隨機過程的模型，然后用這些模型去進行預(yù)測。它利用了電力負荷變動的慣性特征和時間上的延續(xù)性，通過對歷史數(shù)據(jù)時間序列的分析處理，確定其基本特征和變化規(guī)律，預(yù)測未來負荷。 
　　時間序列預(yù)測方法可分為確定型和隨機性兩類，確定型時間序列作為模型殘差用于估計預(yù)測區(qū)間的大小。隨機型時間序列預(yù)測模型可以看作一個線性濾波器。根據(jù)線性濾波器的特性，時間序列可劃為自回歸(ar)、動平均(ma)、自回歸-動平均(arma)、累計式自回歸-動平均(arima)、傳遞函數(shù)(tf)幾類模型，其負荷預(yù)測過程一般分為模型識別、模型參數(shù)估計、模型檢驗、負荷預(yù)測、精度檢驗預(yù)測值修正5個階段。 
　　4.1.4　回歸分析法 
　　回歸分析法就是根據(jù)負荷過去的歷史資料，建立可以分析的數(shù)學模型，對未來的負荷進行預(yù)測。利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析方法，通過對變量的觀測數(shù)據(jù)進行分析，確定變量之間的相互關(guān)系，從而實現(xiàn)預(yù)測。 
　　4.2　現(xiàn)代負荷預(yù)測方法 
　　20世紀80年代后期，一些基于新興學科理論的現(xiàn)代預(yù)測方法逐漸得到了成功應(yīng)用。這其中主要有灰色數(shù)學理論、專家系統(tǒng)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊預(yù)測理論等。 
　　4.2.1　灰色數(shù)學理論 
　　灰色數(shù)學理論是把負荷序列看作一真實的系統(tǒng)輸出，它是眾多影響因子的綜合作用結(jié)果。這些眾多因子的未知性和不確定性，成為系統(tǒng)的灰色特性。灰色系統(tǒng)理論把負荷序列通過生成變換，使其變化為有規(guī)律的生成數(shù)列再建模，用于負荷預(yù)測。 
　　4.2.2　專家系統(tǒng)方法 
　　專家系統(tǒng)方法是對于數(shù)據(jù)庫里存放的過去幾年的負荷數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)等進行細致的分析，匯集有經(jīng)驗的負荷預(yù)測人員的知識，提取有關(guān)規(guī)則。借助專家系統(tǒng)，負荷預(yù)測人員能識別預(yù)測日所屬的類型，考慮天氣因素對負荷預(yù)測的影響，按照一定的推理進行負荷預(yù)測。 
　　4.2.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論 
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習功能，讓計算機學習包含在歷史負荷數(shù)據(jù)中的映射關(guān)系，再利用這種映射關(guān)系預(yù)測未來負荷。由于該方法具有很強的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強大的自學習能力，因此有很大的應(yīng)用市場，但其缺點是學習收斂速度慢，可能收斂到局部最小點；并且知識表達困難，難以充分利用調(diào)度人員經(jīng)驗中存在的模糊知識。 
　　4.2.4　模糊負荷預(yù)測 
　　模糊負荷預(yù)測是近幾年比較熱門的研究方向。 
　　模糊控制是在所采用的控制方法上應(yīng)用了模糊數(shù)學理論，使其進行確定性的工作，對一些無法構(gòu)造數(shù)學模型的被控過程進行有效控制。模糊系統(tǒng)不管其是如何進行計算的，從輸入輸出的角度講它是一個非線性函數(shù)。模糊系統(tǒng)對于任意一個非線性連續(xù)函數(shù)，就是找出一類隸屬函數(shù)，一種推理規(guī)則，一個解模糊方法，使得設(shè)計出的模糊系統(tǒng)能夠任意逼近這個非線性函數(shù)。 
　　下面介紹模糊預(yù)測的一些基本方法。 
　　(1)表格查尋法： 
　　表格法是一種相對簡單明了的算法。這個方法的基本思想是從已知輸入--輸出數(shù)據(jù)對中產(chǎn)生模糊規(guī)則，形成一個模糊規(guī)則庫，最終的模糊邏輯系統(tǒng)將從組合模糊規(guī)則庫中產(chǎn)生。 
　　這是一種簡單易行的易于理解的算法，因為它是個順序生成過程，無需反復學習，因此，這個方法同樣具有模糊系統(tǒng)優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的一大優(yōu)點，即構(gòu)造起來既簡單又快速。 
　　(2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的高木-關(guān)野模糊預(yù)測算法： 
　　它是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來求得條件部輸入變量的聯(lián)合隸屬函數(shù)。結(jié)論部的函數(shù)f(x)也可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均采用前向型的bp網(wǎng)絡(luò)。 
　　(3)改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的算法： 
　　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即全局逼近器。模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)似乎有著天然的聯(lián)系，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本質(zhì)上是模糊系統(tǒng)的實現(xiàn)，就是將常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))賦予模糊輸入信號和模糊權(quán)。 
　　對于復雜的系統(tǒng)建模，已經(jīng)有了許多方法，并已取得良好的應(yīng)用效果。但主要缺點是模型精度不高，訓練時間太長。此種方法的模型物理意義明顯，精度高，收斂快，屬于改進型算法。 
　　(4)反向傳播學習算法： 
　　模糊邏輯系統(tǒng)應(yīng)用主要在于它能夠作為非線性系統(tǒng)的模型，包括含有人工操作員的非線性系統(tǒng)的模型。因此，從函數(shù)逼近意義上考慮，研究模糊邏輯系統(tǒng)的非線性映射能力顯得非常重要。函數(shù)逼近就是模糊邏輯系統(tǒng)可以在任意精度上，一致逼近任何定義在一個致密集上的非線性函數(shù)，其優(yōu)勢在于它有能夠系統(tǒng)而有效地利用語言信息的能力。萬能逼近定理表明一定存在這樣一個可以在任意精度逼近任意給定函數(shù)的高斯型模糊邏輯系統(tǒng)。反向傳播bp學習算法用來確定高斯型模糊邏輯系統(tǒng)的參數(shù)，經(jīng)過辨識的模型能夠很好的逼近真實系統(tǒng)，進而達到提高預(yù)測精度的目的。 
　　5　結(jié)束語 
　　隨著電力市場的發(fā)展，負荷預(yù)測的重要性日益顯現(xiàn)，并且對負荷預(yù)測精度的要求越來越高。傳統(tǒng)的預(yù)測方法比較成熟，預(yù)測結(jié)果具有一定的參考價值，但要進一步提高預(yù)測精度，就需要對傳統(tǒng)方法進行一些改進，同時隨著現(xiàn)代科學技術(shù)的不斷進步，理論研究的逐步深入，以灰色理論、專家系統(tǒng)理論、模糊數(shù)學等為代表的新興交叉學科理論的出現(xiàn)，也為負荷預(yù)測的飛速發(fā)展提供了堅實的理論依據(jù)和數(shù)學基礎(chǔ)。相信負荷預(yù)測的理論會越來越成熟，預(yù)測的精度越來越高。