扩展短期负荷预测方法的应用.doc

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1、扩展短期负荷预测方法的应用摘要：扩展短期负荷预测方法利用最新的历史负荷数据，预测当日当前时刻以后若干小时的未知负荷，其预测精度明显高于常规的短期负荷预测。为满足电力市场实时交易对负荷预测的新要求，将这种方法应用于修改历史负荷坏数据和补足当日未知负荷数据，以协助提高短期负荷预测的准确度。文中详细介绍了这两种应用的背景和实现原理，并以实际电力系统的应用结果数据证实了这两种应用方案是有效的和实用的。关键词：电力市场负荷预测扩展短期不良数据处理1引言短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算。短期负荷预测结果准确

2、与否，对系统运行的经济性、安全性有很大影响[1]。对于任何负荷预测系统，要提高预测的准确度，需要具备两个条件：第一，良好的预测基础；第二，充足的参考信息。在电力领域，对于常规的短期负荷预测系统，这两个条件体现为：首先，给负荷预测系统提供充足的、完整而且准确的历史数据样本；其次，在预测过程中充分的引入最新的负荷相关信息（包括负荷信息，负荷敏感因素的变化信息等。下同）。基于当前实际情况，需要解决的问题是：（1）修正历史负荷数据中的坏数据；（2）充分应用预测当日已知的最新负荷信息参与次日的负荷预测。扩展短期负

3、荷预测的原理是[2]：在已知当日部分负荷的条件下，引入最新获得的负荷相关信息，预测当日未知的多点负荷。它主要应用于电力市场环境下调整当日负荷计划。该方法为解决短期负荷预测的上述两个问题提供了非常理想的实现方案，应用效果非常明显。2扩展短期负荷预测方法扩展短期预测的基本思想是[3]：利用预测时刻（例如11:00）以前的历史负荷数据，用几种不同的方法做预预测，可以预测该时刻以前的系统负荷，根据各方法的预测精度确定这些方法在综合模型中的权重[3,4]；利用这一权重，使用昨天及以前的历史负荷数据，做今天预测时刻

4、后的全日未知负荷的预测。由于利用了预测时刻以前的最新的负荷信息，因此，用这种方法大大提高了负荷预测的精度。扩展短期负荷预测方法的关键是：以当日已经发生的负荷的变化模式作为全日未知负荷变化规律的参考，在此基础上预测出未知的负荷值。其隐含的原理是：对于同一日，在一天内的天气等负荷敏感因素不发生突变的情况下，其全日负荷的变化模式不会发生突变。下面用这个方法解决限制短期负荷预测准确度提高的两个问题。3应用1：修正历史负荷坏数据3.1概述5历史实况负荷数据是负荷预测系统（尤其短期负荷预测系统）建立算法模型的基础，

5、其数据质量的好坏直接影响负荷预测准确度。历史负荷中的坏数据需要处理。传统的短期负荷预测方法一般凭靠人工经验完成这些坏数据的修正，或采用简单的辨识、平滑方式处理坏数据，这些方式均有很大的局限性，其效果也不理想。采用扩展短期负荷预测方法对历史坏数据点进行修正（补足），具有简单有效、适应性好、准确度高的特点。3.2应用背景负荷预测应用中的历史负荷坏数据有两类。一是数据采集系统（SCADA）采集设备或传输设备质量不高，造成一些瞬时丢失的坏负荷数据点（称为通道坏数据）；二是电力系统中，一些人为或非人为的突发事件（

6、如重大事件、电网故障、停电检修、大用户不规律用电等）影响用电负荷，造成持续时间较长的畸变负荷数据点（称为畸变坏数据），这是不可预见的负荷变化。图1给出了这两种坏数据的特征示例。这些坏数据点（包括通道坏数据、畸变坏数据，）若不作处理，直接作为数据样本参与预测，必然降低负荷预测的准确度。对于图1左下方所示的瞬时通道坏数据点，传统的负荷预测系统处理的方法是：参考该点前后负荷点的数据，采用线性插值法或者3阶或多阶平滑法的方式完成该坏数据点的修正，其修正准确度通常可以接受。然而，对于图中右上方持续时间较长的畸变坏

7、数据，传统的修正方式则难以达到理想的修正效果。相反，采用扩展短期负荷预测方法对坏数据点进行修正却简单、实用、高效。3.3实现方案采用扩展短期负荷预测方法对坏数据点进行修正的原理是：辨识出历史日中的正常数据点和可疑数据点；以正常数据点为已知条件，采用扩展短期负荷预测方法完成对可疑数据点的预测，用预测结果修正这些可疑数据点。其修正步骤如下：（1）辨识可疑数据点坏数据点往往具有数值突变的特征。通过这个特征可以辨识出历史负荷数据中的可疑坏数据点（简称可疑数据点）。实现辨识的方案并不唯一，笔者采用的方案为负荷数据

8、突变辨识。首先，对于某日负荷数据中的某点（第i点），计算它与其前面最近1个正常负荷数据点（第j点，参考点）的负荷变化率。然后，统计历史上各日的这两时刻点间的负荷变化率（在概率意义上[5]）的正常范围。对比待检测日的这两点的负荷变化率是否在该正常范围，以认定该点是否为可疑数据点。对于不同的电力系统，其负荷数据中存在的正常的随机变化量幅度不同，通过提高或降低判断标准，即可收紧或放宽对可疑数据点的认定。任何一种可疑数据判断机制都可能造成一定的误差