智能电网环境下电力负荷预测应用探析

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1、智能电网环境下电力负荷预测应用探析国网陕丙省电力公司汉中供电公司陕丙汉中723000摘要：在智能电网环境下，准确的电力负荷预测能为电力系统的发展提供良好的助力。木文在负荷预测相关知识阐述的基础上，对智能电M环境下负荷预测应用进行了分析，以供参考。关键词：电力负荷；负荷预测；智能电网1引言我国智能电网发展快速，ICT技术也得到了广泛的推广和应用。同时，随着智能终端设备的不断被投入使用，对负荷预测的精度、密度也提出了更高的要求。与传统负荷预测相比，现代负荷预测已经向精细化转变，这也是智能电M发展的必然趋势和要求。2负荷预测概念与方法2.1负荷预测的基木概念

2、电力系统负荷预测指的是，将电力系统运行特性、增容以及自然情况考虑进来，用一套系统利用过去的数据对未来的负荷进行预测，在允许的精度下,确定未来一段时间内的负荷值。电力负荷预测对于电力系统规划和运行具有重要作用，是进行发展规划以及实时控制的重要依据。负荷预测的准确性对电网的投资、布局以及运营的科学性異有重要影响，如何提高电力负荷预测精度是电力系统需要研究的核心课题之一。电力负荷预测的类型众多，根据负荷预测的内容可以分为电量预测与电力预测；根据负荷预测时间的不同，乂可以分为超短期预测、短期预测、中期预测以及长期预测。电力负荷预测是一项复杂的活动，需要保证其准

3、确性与科学性。负荷预测方案的执行必须遵循可知性原则、可能性原则、可控制原则、连续性原则、相似性原则、系统性原则、概率推断原则、反馈原则等，并建立完整的电力负荷预测模型，最终得出电力需求的发展趋势。2.2电力负荷预测的方法(1)传统负荷预测方法主要包括以下几种：①趋势外推负荷预测法。这种方法是利用负荷此前的变化趋势进行推测，虽然电力负荷每吋每刻都在变化，具冇较人的随机性，但通过一定的算法处理还是能够发现负荷具有较为明显的变化趋势。根据历史数据可以发现，变化趋势可以呈现为线性、非线性、周期性或者非周期性，可以使用最小拟合曲线进行方程的计算。这种方式对于短时

4、间内的负荷预测比较适用，但不能随负荷变化进行动态调整，误差会较大。②时间序列负荷预测法。这种方法就是根据负荷的历史数据，通过统计电力负荷在随机变化过程中所呈现的规律性，用数学模型将其描述出来，进而确定负荷预测的数学表达式。这种方法按照季节、周、天、小吋变化的吋间序列，对负荷数据的实际值与预测值的差值进行分析和处理。其过程分为模型识别、模型参数估计、模型检验、负荷预测、精度检验预测值修正等几个阶段。这种方法计算量小，但不能将负荷数据变化的因素全部考虑进去，主要适用于负荷变化比较均匀情况下的短期预测。③冋归模型负荷预测法。这种方法利用数理统计方法建立数学模

5、型，对各项变量数据进行处理。其模型的一元线性冋归方程可以表示为y=a+bx,艽中a、b为冋归系数。其模型的多元线性回归方程可以表示为y=a0+aixl+a2x2+-+anxno对于非线性冋归方程，则通过数学方法转换成线性冋归方程。这种预测方法适用于负荷的中期预测，精度较高，但对于比较复杂的情况则不能准确预测综合用电负荷情况。(2)现代负荷预测方法近年来，一些新兴预测方法得到较好的应用，主要包括以下几种：①专家系统负荷预测法。这种方法利用过去几年的数据建成数据库，从冇经验的负荷预测专家的知识中提取规则进行预测分析。专家系统预测能将工作人员的经验转化为预测

6、方法，包含丰富的资料，考虑到的各项因素也比较全，对于得到准确的预测结果很有帮助。这种方法的缺点是，对于一些复杂因素，很难定量分析其对负荷的影响，同时该系统也没冇自我学4的能力，对于突发性事件适应性不强。①神经网络负荷预测法。这种方法模拟动物神经网络的行为特性，建立了分布式并行信息处理的算法数学模型。该方法具冇自主学习能力和优化计算能力，能够将负荷变换规律充分考虑进去，具奋较高精确度。其缺点是对历史数据要求较高，不能使用现有系统信息初始值，收敛速度慢，不适应于突发事件。②其他负荷预测法，一是负荷密度法，即根据电力负荷数值在单位面积上平均值来得出某地区的电

7、力负荷，该方法较为直观易于计算；二是GDP产值电耗法，指通过观察GDP产值与地区电耗的变化规律来预测某地区的未来电力需求;三是分产业产值电耗法，在负荷预测中分别计算第一、第二、第三产业的电耗，并根据一定吋期内综合电耗的变化规律预测电力负荷;四是人均用电量法，该方法以地区人均用电量为基础，通过人均用电量的变化趋势及人U增长速度来进行电力负荷预测。这些方法各冇优缺点，单一的模型较难达到准确和可靠的要求，通过将几种算法结合起来提高预测精度是未来的发展方向。3电力负荷预测在智能电网的应用3.1智能电网环境下的负荷分析近年来，国内外开展了具有灵活、清洁、安全等性

8、能的智能电网的研究，智能电网改变了传统电网中各个电源点以及负荷点的概念，新能源的引进对负荷行为