电力系统负荷预测方法

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时间:2019-05-30

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1、电力系统负荷预测方法所谓的电力负荷预测是指以电力负荷变化以及外界因素变化为基础,以特定的数学方法或者建立数学模型的方式为手段,通过对电力负荷历史数据进行分析,对电力系统的需求做出估计以及研究相关因素对电力负荷的影响负荷预测包括两方面的含义:电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小;电量需求量预测决定发电设备的类型如调峰机组基荷类型等负荷预测要具备两方面的条件:一是历史数据信息的可靠性;二是预测方法的有效性。负荷预测的核心问题是如何利用现有的历史数据(历史负荷数据和气象数据等),采用适当的预测方法对未来时刻或时间段内的电力值和电量值进行估计。是什么?负

2、荷分类预测内容基本方法预测评估引言负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平,同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平,确定各规划年用电负荷构成电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。电力系统运行过程中,电力负荷预测问题对许多电力部门都起着重要作用,它涉及到电力系统规划和设计、电力系统经济安全运行以及电力市场交易等多个方面。随着电力工业不断发展逐渐进入市场化,负荷预测在电力行业中扮演着越来越重要的角色,并已经成为市场营销和交易部门的核心业务,这也对负荷预测

3、的精确度和稳定性提出了更高的要求。为什么?负荷分类预测内容基本方法预测评估引言讲什么?1电力系统负荷的分类2电力系统负荷预测的内容3电力系统负荷预测基本方法4电力系统负荷预测的评估负荷分类预测内容基本方法预测评估引言电力系统负荷的分类1.1按物理性能分类(有功P、无功Q)1.2按电能的生产、供给和销售过程分类(有功P)1.3按所属行业分类(有功P)1.4按负荷在电力系统中的分布分类(有功P)1.5按时间分类(有功P)1.6按负荷的重要性分类(有功P)负荷分类预测内容基本方法预测评估引言电力系统负荷的分类1.1按物理性能分类(有功P、无功Q)回顾:有功功率P和无功功

4、率Q的定义有功功率和无功功率的作用1.2按电能的生产、供给和销售过程分类发电负荷、供电负荷和用电负荷(有功负荷)用电负荷=系统内各用户在某一时刻所耗用电力的总和供电负荷=用电负荷+网损(线路和变压器损耗)发电负荷=供电负荷+发电厂厂用负荷=用电负荷+网损(线路和变压器损耗)+厂用电负荷分类预测内容基本方法预测评估引言电力系统负荷的分类1.3按所属行业分类(有功P)国民经济行业用电、城乡居民生活用电第一产业、第二产业、第三产业、居民生活用电第一产业用电农、林、牧、渔第二产业用电工业和建筑业第三产业用电水利业、其他剩余部分居民生活用电住宅用电1.4按负荷在电力系统中的

5、分布分类(有功P)变电所负荷、分区负荷及全系统负荷负荷分类预测内容基本方法预测评估引言电力系统负荷的分类(完)1.5按时间分类(有功P)年、月、周、日负荷每年、每月、每周、每日的最大负荷1.6按负荷的重要性分类(有功P)一级负荷中断供电将造成人身伤亡,或在政治经济上有重大损失的负荷二级负荷中断供电将影响重要用电单位的正常工作或将在政治经济上有较大损失的负荷三级负荷不属于一级和二级的其他负荷。负荷分类预测内容基本方法预测评估引言电力负荷预测的基本内容2电力负荷预测的基本内容2.1电力负荷预测的分类2.2电力负荷特性和参数2.3电力负荷预测的分析要素2.4电力负荷预测

6、的特点及结果分析负荷分类预测内容基本方法预测评估引言电力负荷预测的基本内容2.1电力负荷预测的分类①超短期负荷预测是指未来1h以内的负荷预测,在安全监视状态下,需要5~10s或1~5min的预测值,预防性控制和紧急状态处理需要10min至1h的预测值。②短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测,分别用于安排日调度计划和周调度计划,包括确定机组起停、水火电协调、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等,对短期预测,需充分研究电网负荷变化规律,分析负荷变化相关因子,特别是天气因素、日类型等和短期负荷变化的关系。③中期负荷预测是指月至年的负荷预测,主要是确定机组

7、运行方式和设备大修计划等。④长期负荷预测是指未来3~5年甚至更长时间段内的负荷预测,主要是电网规划部门根据国民经济的发展和对电力负荷的需求,所作的电网改造和扩建工作的远景规划。对中、长期负荷预测,要特别研究国民经济发展、国家政策等的影响。负荷分类预测内容基本方法预测评估引言电力负荷预测的基本内容2.2电力负荷特性和参数年平均日负荷率=全年各日负荷率的平均值全年每月最大负荷日平均负荷之和全年每月最大负荷日最大负荷之和日最小负荷率β=日最小负荷/日最大负荷最大负荷利用小时数=年发(用)电量/年最大负荷日峰谷差=日最大负荷-日最小负荷年最大峰谷差=日峰谷差的最大值负荷分

8、类预测内容

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