电力系统短期负荷预测方法分析

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1、2012年第4期电力系统短期负荷预测方法分析沈道义，杨振睿，王斌(上海市电力公司市区供电公司，上海200080)摘要：短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础，对电厂出力计划、电网方式安排都有重要意义。通过研究电力系统短期负荷预测了几种典型的线性方法及非线性方法的原理与特点，说明了各种方法的优缺点及其适用的范围。关键字：负荷预测；线性模型；非线性模型中图分类号：TM715文献标志码：B期内的负荷发展、变化规律。影响负荷的因素主0引言要包括当地经济水平、负荷结构、气候因素、用电短期负荷预测是电力系统运行调度中一项政策

2、等。短期负荷预测具有如下特征：非常重要的内容，是电网安全经济运行的前提，对(1)预测方法多样，且方法的选择以及模型电网调度自动控制非常重要。短期负荷预测是负的建立对准确性有决定性影响。荷预测的重要组成部分，通常是指数分钟内的超(2)预测结果只在一定范围内具有精确性。短期预测，24h的日负荷预测和168h的周负荷预(3)预测结果受多种因素和随机干扰的影响。测。短期负荷预测对于调度运行方式的编排有着1．2短期负荷预测的基本数学模型重要的意义。提高短期负荷预测水平有助于经济负荷预测在数学上可以归纳为：根据电网具地安排发电

3、机组启停，合理制定检修计划，维持体情况和各相关因素数据，通过有效的算法估计电网安全运行，从而提高系统的安全、经济与社模型的参数，得到需要预测的负荷值㈣。短期负荷会效益『11。预测模型较多。以历史负荷数据和负荷相关因素短期负荷预测是一项十分复杂的工作。长期作为影响因素建立的预测模型可表达为：f(x，以来，学者们对短期负荷预测进行了广泛而深入s)。其中提各种影响因素组成的向量，s是预测模的研究，提出许多有效的模型和方法，如线性模型型的参数向量，y是待预测负荷向量。中的回归分析法圈、指数平滑法豳、时间序列法、根据函数f代

4、数性质的不同，负荷预测模型可卡尔曼滤波法，以及非线性模型中的灰色系统以分为线性模型和非线性模型两种。早期的负荷法、粒子滤波法网、模拟退火法、小波分析法【姗、预测研究基于线性模型，其特点是计算量小、结人工神经网络法f1l】、支持向量机法【2】等。它们均有构简单，但应对随机或复杂情况能力差，且需要各自的特点和使用条件。本文在介绍短期负荷预较多的人工干预，预测精度不高。近十几年来，随测特性的基础上，将对一些有代表性的方法进行着科技的进步和对预测精度要求的提高，诞生了研究和比较，分析他们的特点及应用范围。许多基于非线性理论

5、的预测模型。由于电力系统负荷的变化本身就具有复杂的非线性特征，因此1短期负荷预测的特征和基本模型非线性模型的设计和求解从很大程度上提高了负荷预测，特别是短期负荷预测的可靠性和精度。1．1短期负荷预测的特征短期负荷变化具有较强随机性，但也有一定2负荷预测的线性算法的规律性，因此在某种程度上是可以预测的【埘。预测的关键在于根据影响负荷的因素找出一定时2．1回归分析法-206-2012年第4期回归分析法的基本原理是，先对预测负荷进的权值。行定性分析，确定影响其变化的一个或多个因(2)动平均模型(MA模型)素，然后通过对历

6、史负荷和影响因素的多组观察动平均模型是指现值yl可以由这个过程的过值建立适当的回归模型，确定负荷与影响因素之去有限个干扰a汲现时干扰a【来表示，即：间的关系参数，再对未来的负荷进行预测。在回B)at(4)归分析中有线性回归模型和非线性回归模型两式中．种，而很多非线性回归模型可以通过某种初等变B)=一B』(1)i=D换(如换元，取对数、取倒数等)转换为线性模型。(3)自回归动平均模型(ARMA模型)因此，本文以多元线性回归模型为例，介绍回归自回归动平均模型是将上述两类模型结合预测方法的主要思想。起来，也就是说它是利用

7、过去有限个干扰a；及现对于一个n元线性回归模型：时干扰at和过去值的加权和来确定现时值，即：y=bo+b1蜀+b22+⋯+(1)8(B)=B)at(5)给定m组观察值(yl，茜，，⋯，‰)(l，2，⋯，(4)累积自回归动平均模型(AILIMA模型)脚)，将式(1)写成矩阵形式为：累积自回归动平均模型主要用来描述非平yr=X·b(2)稳随机过程。对一个(P,q)阶自回归模型进行d次式中：差分便可得到一个(p，d,q)阶累积自回归动平均⋯‘]模型(ARMA)即：y，⋯X{’·；l，6=【6bbm．-b】0(B)=B)(

8、6)x⋯／l时间序列预测方法多数是以上模型或者是6为待求的n+1个回归系数。利用最小二乘法，以它们为基础的各种变形，其求解涉及模型辨识使观察值y和估计值Y饷残差平方和最小的情况和参数估计问题。模型辨识的基本途径是对原时下，解出回归系数，确定回归方程，进行负荷预测。间序列的相关分析，计算序列的均值、自相关和回归分析法作为一种线性方法，根据历史负偏相关函数，从而