厦门地区电力负荷预测方法研究

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1、厦门地区电力负荷预测方法研究：本文主要工作是对厦门地区GDP与电力负荷之间的关系进行分析并建立对应的数学模型，藉借外界权威机构对GDP预测的数据，通过选择最符合厦门地区电X发展情况的数学模型来预测未来若干年内厦门地区的电力负荷需求，并给出厦门地区未来10年内电力负荷需求的参考数据，作为厦门电X调度、选址规划建设的决策依据。　　1、电力负荷预测的意义　　电力系统负荷预测是电力需求侧管理（DSM）中最重要的研究领域之一，其预测的准确程度不仅直接影响电X的规划发展、安全经济运行，也是衡量电X企业是否真正走向成熟，实现科技智能的重要标志。　　它与国民生产总值GDP之间的关系密不

2、可分，是指导客户改变用电方式，降低生产成本的有效信息，在电力系统自动化迅猛发展的今天，运用科学的方法更加准确的预测厦门电X的发展需求显得更加迫切。　　2、电力负荷回归预测技术　　电力负荷回归预测模型技术就是根据负荷或者电量的历史资料和数据，建立可以进行数据分析的数学模型，对未来的负荷或者电量进行预测。从数学上看，就是利用数理统计中的回归分析方法，即通过对变量的分析进行数据统计测算，确定变量之间的相关关系，从而实现预测的目的。　　3、厦门地区电力负荷预测回归预测技术应用　　3.1厦门地区电X历史数据　　表1：厦门地区1998——2009电力负荷及供售电情况一览表　　年份供

3、电量（万千瓦时）售电量（万千瓦时）线损年最高负荷（万千瓦）月平均负荷率（%）年售电量比增年最高负荷比增　　19983212343026015.860.3776.813.44%15.39%　　19993659423574872.3167.6778.1618.14%12.09%　　20004297654152743.3779.5878.6716.16%17.60%　　2001　　4932274754113.6192.97814.48%16.74%　　20025856105663093.3106.6779.919.12%14.82%　　20036837446610833.31

4、121.1381.8316.74%13.56%　　20047552617372002.39131.886.5911.51%8.81%　　20059110048693303.16161.382.3217.92%22.38%　　200610050189740093.05188.580.1612.04%16.86%　　2007115472211194192.9721581.2214.93%14.06%　　2008122088111849942.8323179.65.86%7.44%　　2009125628812198392.83249.679.582.94%8.05%　　3.

5、2厦门地区国民生产总值历年数据及其未来预测表　　厦门大学与新加坡国立大学2010年2月6日发布中国季度宏观经济模型（CQMM）预测报告说，2010年中国可实现GDP9.13%的增速，但是，2011年之后，GDP增长率将回落到8.51%。　　则按此预测可以得出：　　表2：厦门地区国民生产总值历年数据及其未来预测表　　年份GDP（万元）GDP增长比率　　1998403167612.39%　　199944053689.27%　　2000501870613.92%　　2001558326811.25%　　2002648357016.13%　　20051006583113.39%

6、　　20061168022916.04%　　20071387852018.82%　　20081560021812.41%　　2009162321004.05%　　201017714090.739.13%　　201119219788.448.50%　　201220853470.468.50%　　201322626015.458.50%　　201424549226.768.50%　　201526635911.048.50%　　201628899963.478.50%　　201731356460.378.50%　　201834021759.58.50%　　2019369136

7、09.068.50%　　202040051265.838.50%　　　　3.3厦门地区（GDP/电力负荷）回归预测模型效果比较　　3.3.1：以厦门地区1998-2009年的数据分别按照附表3的预测模型对电力负荷数据进行预测，结果如下：　　表3：回归预测模型预测结果一览表　　预测模型名称相关系数剩余标准差结论　　一元线性回归预测9.920249541110489e-0013.254603876571586e005精度尚可　　一元二次非线性回归预测9.949059973979481e-0012.601124401489087e005精度较高