2022年负荷预测知识点总结 .docx

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1、精品_精品资料_工程部 -陈新建 -负荷猜测学问点总结一、基本概念1. 负荷（1） 定义负荷是指电力系统中,在某一时刻所承担的各类用电设备消费电功率的总和.在负荷猜测中一般进行的是年最大负荷猜测, 最大负荷一年内整点负荷最大值.电功率表示消耗电能的快慢, 一个用电器功率的大小等于它在1 秒内所消耗的电能. 电功率分为有功功率、 无功功率和视在功率. 目前供电部门所安排的负荷指标,主要是指小时平均的有功功率指标,而不是视在功率和无功功率.（2） 负荷分类及特点按电力负荷所属行业划分 八大类 A. 城乡居民生活用电负荷：主要为居民的家用电器,它具有年年增长的 趋势,以及明显的季节性波动特点, 而且

2、民用负荷的特点仍与居民的日常生活和工作的规律紧密相关.B. 国民经济行业用电负荷（农、林、牧、渔、水利业.工业.的质普查和勘探业.建筑业.交通运输业.商业、公共饮食业、宾馆、广告、物资供销和仓储业.其他事业）其中：工业负荷指用于工业生产的用电, 一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位, 它不仅取决于工业用户的工作方式,包括设备利用情形、 企业的工作班制等, 而且与各行业的行业特点、 季节因素都有紧密的联系, 一般负荷是比较恒定的.商业负荷主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷,掩盖面积大,且用电增长平稳, 商业负荷同样具有季节性波动的特性.但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段.

3、此外,商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间,从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一.按不同用的性质划分工业用的负荷.居民生活用的.负荷商业金融用的负荷.行政办公用的负荷.交通运输用的负荷.文化消遣用的负荷.训练科研用的负荷.其它部门用的负荷等可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_按负载性质划分A. 感性负荷：感性负荷指负载是线圈,一般常见的都是感性负载（如电机）,需要消耗许多无功功率,因此需要进行补偿,以提高功率因数,降低线路损耗.B. 容性负荷：容性负荷指负载是电容.产生无功功率,一般作为无功补偿设备使用.按电压等级划分110kV用户负荷. 35kV 用户负荷. 10kV

4、 用户负荷等按供电牢靠性划分A. 一类负荷：关系到国民经济的命脉及人民生命财产的安全,由于停电或突然停电造成的缺失太大,故而这类用户是必需保证高度供电的牢靠性.B. 三类负荷：类负荷在国民经济中的位置相比之下,不如一类用户重要, 方案停电或事故停电虽然会造成较大的缺失, 但是这种缺失是可以挽回的, 一般情形下,电力系统至少要对这类用户供应中等程度的供电牢靠性.C. 三类负荷：在国民经济中位置很低,与人民的生命财产安全并无关系,中断这类负荷的供电 ,带来的缺失最小,因此,这类用户的供电牢靠性是最低的.按用户性质划分A公网负荷. B用户负荷按用电的部门属性划分A. 工业用电： 用电量大,用电比较稳

5、固、均衡.B. 农业用电：季节性很强,用电在日内的变化相对较小,在月内、季度内和年度负荷不均衡C. 交通运输用电：我国的交通运输用电比重较小, 今后会有较大的增长, 但用电比重不会有太大变化D. 市政生活用电： 目前我国市政生活用电不高,但今后随着日益现代化及生活水平的提高 ,市政生活用电的比重会有所上升.按负荷的大小来划分：A. 最大负荷：最大负荷也就是最高负荷或尖峰负荷可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_B. 平均负荷：平均负荷就是在肯定观看统计时段内显现的负荷的平均值C最小负荷：最小负荷又称为最低负荷或低谷负荷按电能的生产和销售过程：A. 综合用电负荷：将工业、农业、邮电、交

6、通、市政、商业以及城乡居民所消耗的功率相加,就得电力系统的综合用电负荷.B. 供电负荷：综合用电负荷加网络损耗的功率就是系统中各发电厂应供应的功率,称为电力系统的供电负荷.C. 发电负荷：供电负荷再加各发电厂本身消耗的功率,就是系统中各发电机应发的功率,称为电力系统的发电负荷.（3） 负荷特性及其构成很据电力负荷分类及各类负荷特点可知, 电力负荷的特点是常常变化的, 不但按小时变、按日变,而且按周变,按年变,同时负荷又是以天为单位不断起伏的,具有较大的周期性,负荷变化是连续的过程,一般不会显现大的跃变,但电力负荷对季节、温度、天气等是敏锐的,不同的季节,不同的区的气候,以及温度的变化都会对负荷

7、造成明显的影响.以上特点打算了电力总负荷由以下四部分组成：基本正常负荷重量、 天气敏锐负荷重量、特殊大事负荷重量和随机负荷重量.2. 电量（1） 定义电量是指在一段时间内,用电设备所需用电能的数量.（2） 分类及含义全社会用电量： 在给定时间内在一区域内全部消耗电量的总和 （包括自发自用部分）.网损耗电量：全部送电、变电和配电环节所损耗的电量,称为电力网 的损耗电量.购电量：全社会用电量扣除自发自用电量即为购电量.售电量：购 电量和网损之差即为售电量. 供电量： 在给定时间内, 系统中全部发电厂总发电量同厂用电之差,称为供电量.（3） 电量增长规律电量的增长规律,可大致分为三种类型：可编辑资料

8、 - - - 欢迎下载精品_精品资料_E型电量城市处于进展初、 中级阶段的中小型城市,在猜测期内,电量以近似指数 规律增长,其年增长率比较大.G型电量进展成熟的大型城市, 其电量己经受过指数规律进展的阶段,在猜测期内 进入了一种具有饱和特性的进展阶段.S型电量对一些初期用电量低, 而进展又非常快的城市,在猜测期内,负荷按一种S 型曲线趋势增长.3年最大负荷利用小时数如以最大负荷来记,年用电量所能用的时间,运算公式为年用电量/ 最大负荷.其反应一个的区负荷的平滑度,可以从侧面说明该的区负荷的同时率情形.一般情形下, 城市工业最大负荷利用小时数在6000 小时、居民 3000 小时, 商业3500

9、 小时.二、负荷猜测定义、意义及分类？1. 负荷猜测定义负荷猜测是指在对的区长期调查分析的基础上, 收集和积存本的区用电量和负荷的历史数据以及城市建设和各行各业进展的信息,综合考虑政治、 经济、气候等相关因素,充分讨论国民经济和社会进展各种相关因素与电力需求的关系,对规划区规划年电量、负荷进行猜测.2. 负荷猜测意义荷猜测是电力系统调度、 实时掌握、 运行方案和进展规划的前提, 是一个电网调度部门和规划部门所必需具有的基本信息.精确的负荷猜测, 有利于方案用电治理, 有利于合理支配电网运行方式和机组检修方案,有利于节煤、 节油和降低发电成本, 有利于制定合理的电源建设规划, 有利于提高电力系统

10、的经济效益和社会效益.对于规划来讲负荷猜测作为变电站选址、 电网规划的基础, 直接影响着设备选型、接线模式确定等.3. 负荷猜测分类依据不同的猜测目的, 电力系统的负荷猜测分为长期负荷猜测、 中期负荷预可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_测、短期负荷猜测和超短期负荷猜测等四种. 一般说来, 一小时以内的负荷猜测为超短期负荷猜测, 用于安全监视、 预防性掌握和紧急状态处理. 日负荷和周负荷猜测为短期负荷猜测, 分别用于支配日调度方案和周调度方案, 包括确定机组的起停、水火电的和谐、联络线交换功率、负荷经济安排、水库调度和设备检修 等.月至年的负荷猜测为中期负荷猜测, 主要确定水库的运

11、行方式和设备大修方案等.电源规划和进展时,需要数年至数十年的长期负荷猜测.在城市电力网规划设计导就中对负荷猜测年限的规定为近期（05 年）,中期（ 1015 年）,远期（ 2030 年）.依据猜测范畴的不同, 电力系统的负荷猜测分为规划区全区负荷猜测和规划区负荷分布猜测.三、负荷猜测所需数据收集及留意事项？1. 所需数据及收集部门历史电量负荷数据：方案部门,调度中心和运营部门市政类资料：规划局规划设计院,政府和统计部门调查数据：电力相关部门,市政规划相关部门和体会数据2. 数据分析对于历史年电量负荷数据分析其历史年进展趋势, 是否存在畸变数据, 分析其畸变缘由. 同时各产业用电进展情形, 对比

12、的区产业结构情形进行分析. 负荷特性分析等.3. 留意事项对收集到的数据应分析其统计口径是否一样, 确定收集到的数据是哪类, 比如负荷是否为年最大负荷, 电量为全社会用电量仍是供电量等, 相关负荷指标数据等不易收集数据克参照其他的区进行.四、负荷猜测的方法有哪些？1. 依据历史年电力电量数据采纳的不同数学模型进行猜测.2. 是利用当的用的性质规划进行的负荷密度指标法.3. 是依据电力电量相关的经济数据进行的相关系数法.4. 是运用以上几种方法进行的综合猜测法.五、负荷猜测的思路？可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_第一是对规划区数据进行收集、 分析, 其中包含经济数据 （历史年及的

13、区规划）、电力电量数据、市政类类数据（规划区人口、各区块容积率等）和调查类 数据.其次确定规划方法, 通过对规划区数据的分析, 针对的区特点挑选合适的规划方法.再次进行规划区负荷猜测,依据规划区数据采纳确定的猜测方法进行猜测. 最终进行猜测结果的校核,从横向、纵向分别进行对比校核.六、猜测结果的校核、参考指标的确定？对猜测结果进行校核是一般分为两个方面的校核：第一是纵向校核, 纵向校核指的是和规划的区历史年的进展相校核,分析猜测结果与历史年数据的差异性,如增长率是否符合的区进展阶段, 年最大负荷利用小时数是否和的区产业结构调整是否一样等. 其次是横向校核, 横向校核指将猜测结果与其他的区（定位

14、相像）的猜测结果或者现状进展阶段进行比较.猜测方法附一、数学模型猜测法依据数学模型的建模方式的不通, 数学模型猜测法分为时间序列模型、 灰色系统模型、相关分析模型.1. 时间序列模型时间序列模型包含回来模型、指数平滑模型、移动平均模型等：（1） 回来模型 一元线性回来由于这些数据都是时间（或其它变量,例如温度）的函数,因此,如以X表示负荷,就它作为时间（或其它变量）的线性函数,可表示为可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_Xiabti+ei可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_其中, Xi是一个正态分布的随机变量, 它的平均值

15、是abti（对时刻ti 来说）,可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_方差为 Vx,而 ei 是随机干扰,正是由于有这样的一个随机干扰,X i 才成为随机可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_变量, a 与 b 是待定系数,且与Xi 无关.对全过程来说,干扰总和为零.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_假如观测的数据数目为 N,而 X在任何时刻ti 的估量值为 Xtabtt可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_

16、 Xabt nQ a , b X t2abt t 可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_就残差为tt,而残差的平方和i 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_所以,系数 a 与 b 的正确值应当由 Qa , b求微小值来获得,也就是令可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_Q a, b0Qa, b0可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_a,b由这两个方程并在运算中加入简化可以得到可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_aXb tNbi 1,ttNi 1t XX t tt 2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢

17、迎下载精品_精品资料_这里, X 是 Xi的平均值. t 是平均时间.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_非线性回来在可能采纳的拟和曲线中,绝大多数拟和曲线都需要应用非线性回来来获得.某些非线性问题,可以通过变化成线性回来来处理.将曲线模型经适当变换, 化为线性模型, 然后用最小二乘法原理求未知参数的估量值,就得到了所求的模拟曲线.对于一些最典型的非线性回来方程, 可以经过如下的变量变换成线性回来问题来分析.YabX1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_一型双曲线XY1令X ,就有 YY1abX可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_二型双曲线abX令Y ,就有

18、 YabX可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_X反指数曲线 Yab令Yln Y , XX ,就有 Yln aX ln b可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_修正几何曲线 YkaX b令 XX b ,就有 YkaX可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_XY1Y1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_S 曲线cae X令Y , Xe就有YcaX可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_（2） 指数平滑模型指数平滑法所依靠的基本原就是历史时间越近,对将来的影响越大, 而历史时间越远, 对将来的影响越小. 指数平滑法所依靠的另一条原就是不断用猜测误可编

19、辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_差来订正新的猜测值,即运用“误差反馈”原理进行修正.因此,它的基本概念 是：假设时间序列具有某种特点, 即存在某种基本数据模式, 而这些观测值即表达这种基本数据模式,又反映着随机变动.指数平滑法的目标就是采纳“修匀” 历史数据来区分基本数据模式和随机变动.这相当于在历史数据中排除极大值或微小值,从而获得时间序列的“平滑值” ,并以它作为对将来时期的猜测值.线性指数平滑法当时间序列随时间的进展有不断的增加或削减的趋势时,就此时间序列属非平稳过程. 这种时间序列在自然界、 社会经济活动中普遍存在. 例如近几年人民收入的不断增长、 各种家用电器的销售量的逐

20、年增长. 线性指数平滑法是这种时间序列的一种有效的猜测方法, 用这种方法猜测时, 它把平均每一时期的增量考虑进去,不断的作趋势性的调整.猜测一个有趋势的时间序列, 可以把它分解成两个部分, 一部分为当前的水平状况,另一部分是增量.基于这个原就,可以采纳线性指数平滑进行猜测.二次曲线指数平滑有的时间序列虽然有增加或削减的趋势, 单不肯定是线性的, 可能按二次曲线的外形增加或削减.对于这种非平稳时间序列, 采纳二次曲线指数平滑法可能更有效.它的特点是不但考虑了线性增长的因素,而且也考虑了二次抛物线的增长因素.虽然二次曲线指数平滑的运算方法略微复杂一些, 但对非平稳时间序列的猜测相当有效, 它能随着

21、时间序列呈抛物线增长而调整猜测值.一般来说, 二次曲线指数平滑法和线性指数平滑两者各有特长, 在实际应用中可同时使用这两种模型,从中选取一个猜测精度较高的.留意：平滑系数 （平滑系数 的挑选对猜测结果影响很大, 一般对于平稳数列,取 0.1 0.2 为好）.（3） 移动平均模型移动平均模型是一种最简洁的适应模型,也是一种最古老的时间数列猜测 法.它不仅可以独立的用来从事简洁的猜测, 同时它也是分解猜测的重要组成部分.在数理统计中, 假如要处理一组数据, 常常取其算术平均值代表这一总体取可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_值水平,这个方法简洁有效.但是,算术平均值只能说明一般情形,看

22、不出数据中的高点和低点, 也不能反映进展过程和趋势. 假如对一组数据分段平均, 就是一种改进,然而,分段平均法使得数据削减过多,图线不精确.假如分段平均法不是固定在某一段上, 而是在每段间距保持不变的情形下, 逐次后移一位求其平均值,就成效显著好转.例如,每段间距取5,就对第一段 1,2,3,4,5 数据点取其平均值,其次段对2,3,4,5,6 取其平均值,依次类推.这种分段取平均的方法称之为移动平均法. 移动平均法的关键是, 仅取最近几个数据点取其平均值,并令参加运算移动平均值的个点权数相等,即均等于1/N,再以前的数据点的权数为零. 将移动平均法用于时间序列猜测时, 反常大和反常小的数据点

23、将被修匀,反常数据将对移动平均值影响不大.移动平均法对数据变化的反映速度及对干扰的修匀才能,取决于运算移动平均值的数据点数 N.随着 N的削减,猜测系统对数据变化的反映敏锐,但修匀才能下降,也就是估量值的猜测精度下降.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_假如求 N个数据点M t 的时的移动平均值,就其通式为：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_M tM t 1ytyt NN可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_移动平均的方差为：S22S aN可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_式中,Sa移动平均值方差

24、.2S2 原始数据的方差.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_N-数据点数.猜测精度与对数据变化的反映是相互冲突的,两者不能兼得.因此对于N值一般应视详细情形,采纳折中方法确定.在本算法中,移动平均模型分为移动平均增长值方法和移动平均增长率方法.移动平均增长值： 以负荷的年增长值为目标量, 对其进行移动平均运算, 从而获得所要猜测的年份的负载相对于其前一年的增长值,最终得到所猜测年份的可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_负载.移动平均增长率： 以负荷的年增长率为目标量, 对其进行移动平均运算, 从而获得所要猜测的年份的负载相对于其前一年的增长率,最终得到所猜测年份的负载

25、.2. 灰色理论模型负荷猜测的灰色建模是采纳历史数据列建立微分方程, 作为电力负荷猜测的模型.由于灰色猜测要求的原始负荷数据少、不考虑分布规律和变化趋势、运算简便, 因此,基于灰色理论的电力负荷猜测模型越来越受到电力科研、规划人员的青睐和重视.由于灰色理论将随机量当作是在肯定范畴内变化的灰色量, 将随机过程当作是在肯定范畴、肯定时间区域内变化的灰色过程, 而电力系统的负荷变化本身受到多因素的影响 , 是一个随机变化量 , 在确定的时间和范畴内正是一个灰色过程.而影响电力负荷变化的因素又不能完全确定, 表现为好像无规律 , 灰色理论将这些看似无规律的历史数据、数列经累加生成后, 与原先值相比得到

26、明显的指数增长规律 , 由于微分方程解的形式是指数增长形式, 因此, 很自然的就可以利用微分方程模型来拟合生成后呈指数增长规律的数据列, 从而利用这个微分方程就可以比较简洁的进行负荷猜测 , 再进行逆生成 , 仍原为实际负荷猜测值.（1） 一般灰色模型GM模型即指灰色模型 Grey Model,GM1,1是最常用、最简洁的一种灰色模型, 它是由一个只包含单变量的微分方程构成的模型, 是 GM1,n 模型的一个特例.灰色模型猜测的实质是“一次累加生成” ,即将原始数列一次累加后,形成明显的指数规律,然后用一条曲线去拟合累加生成, 再累减仍原即可得到猜测值.在负荷猜测中 , 用的最多的是方程中只有

27、一个变量和一阶微分方程的GM1,1 模型,其建模过程如下：设已知的历史电力负荷 x0的原始数据序列为：利用 1 次累加生成 1-AGO ,生成的数据序列为 :可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_其中可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_由于序列 xk k |k=1,2,.,n 具有指数增长规律 , 而一阶微分方程的解正好可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_是指数增长形式的解 , 因此, 可以认为新生成的序列满意下面一阶线性微分方程模型： 1依据导数的定义 , 可得:表示成离散形式就有：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_x1x1 k1x1 kx1

28、k1x1 k1 x1 k1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_tk1k可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_其中,1x只能取时刻 k 和 k + 1的平均值 , 即可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_1由此可将式（ 1）改写为：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_ x k1111 xk 211xku可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_再将上式进行推算可得到：2对式（ 2）进行矩阵求导可得到GM1 ,1 模型的时间响应函数模型 , 它是GM1 ,1 灰色猜测模型的详细运算公式,如下公式（3）、（ 4）：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品

29、_精品资料_ 3 4依据此猜测结果再进行累减仍原, 就可以得到原始数据序列的灰色猜测模型:一般灰色 GM 1, 1模型应用于负荷猜测时具有肯定局限性.它只适用于 待猜测量有恒定增长率或呈指数规律增长的短、中期负荷猜测 （例如 5年左右的G型曲线）.而对于 E型、S型、无明显变化规律的曲线及长期负荷猜测,就猜测误差较大.（2） 等维新息灰色模型法灰色 GM 1, 1 模型在猜测长期数据和波动较大的数据时, 猜测偏差大 , 其中重要缘由在于 :把参数 a 和 b 视为常数,未把新信息带入模型、未把旧信息加以去除.基于此, 进展建立了等维新息递推灰色 GM 1, 1 模型.该模型把参数 a 和b 看

30、成是时间 t 的函数, 先对两个参数进行猜测 , 然后再用灰色猜测方法对原数据进行猜测.基本方法如下 : 对参数 a k 和 b k进行跟踪 , 建立参数估量值序列 a k ,b k ; 通过分析 a k 和 b k 查找规律 , 建立相应数学模型 , 猜测下一步的参数a k+1 和 b k+1 .参数跟踪公式如下：式中： 为常数可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_该模型把新陈代谢技术应用其中. 由于随着系统的进展 , 老数据的信息价值将逐步降低 , 准时去除老数据 , 将使建模序列更加切实的反映系统目前的特点.特殊是当系统随着量变的积存而发生质的飞跃或突变时, 去掉已不能反映系统

31、目前特点的老数据 , 明显是合理的.随着时间的推移 ,也将有新的随机扰动或驱动因素进入系统 , 使系统的进展受到影响 , 在这种情形下就需要不断补充新信息.在等维新息递推模型中 , 第一利用 GM 1, 1模型猜测一个值（参照第一种一般灰色模型） , 而后将这个猜测值补充在已知数据后 , 同时去除最老的一个数据, 保持数列的等维 , 再建立 GM 1, 1模型, 猜测下一个数据 , 周而复始.“参数猜测”和“新陈代谢”的双重作用 , 使得等维新息递推灰色GM 1, 1模型猜测精度得到很大改善.（3） 包络灰色猜测模型对于难以用数列进行灰色猜测的模型,可以通过构建包络模型的上边界GM1,1 与下

32、边界 GM1,1 进行猜测.依据以上定义的介绍,构造离乱序列x 的上包络 GM1,1,一般要求是 x 的峰点,可是峰点往往不是等间隔的, 为此需要凭观看或体会指定插补点, 使其变为等间隔的,同理,可以构造下包络GM1,1 .所以包络模型实际上是有人的体会介入的 GM1,1模型,是一种轮廓掩盖的模型.包络灰猜测是区间的猜测,详细来说,有以下几方面的特点：a、将上、下包络线通过猜测加以延长,以获得行为变量将来变化的区间.b、对原有离乱序列 x 的猜测值（倘使 x 可以作 GM1,1建模的话）进行约束.就是落入包络区的赐予承认,包络区以外的猜测值舍弃.c、对包络区中心点作GM1,1建模,以获得 x

33、猜测白化值.建模步骤：第一步：作序列 x 的上、下包络线勾画出离乱序列 x 的上包络线 xU 与下包络线 xL 的轮廓.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_其次步：做等间隔上、下包络序列在上、下包络线上等间隔选取数据,必需包括 x 的峰点（不必是全部峰点） ,对于上包络. 或 x 的谷点（不必是全部谷点）, 对于下包络.步骤三：对上、下包络序列作 GM1,1 建模并猜测. 步骤四：对原序列 x 建模并猜测步骤五：对包络区中心序列建模并猜测. 步骤六：得到猜测结果 3相关分析模型相关法是讨论猜测对象和因素之间的相互关系,并将这种关系外推到将来,依据其他因素的将来变化, 运算出猜测对象

34、的猜测值. 理论上讲, 负荷猜测的数学理论的核心是如何获得猜测对象的历史变化规律.猜测模型实际上是表述这种变化规律的数学函数.（1） 单元回来分析单元线性回来用于猜测的基本思想是：依据X 和 Y 的观测数据,把 X、Y 当作已知数,寻求合理的回来系数 a 和 b 的值,从而确定回来方程.利用求出的回来方程,把 a 和 b 当作已知数再去估算 X 和 Y 值的将来变化,或依据 X 的值来猜测 Y 的值.单元线性回来模型：Y=a+bX+ , X 为自变量, Y 为因变量, a 和 b 为回来系数, 为随机误差.依据产值与电量负荷之间的关系以及产值的历史增长及将来进展趋势进行运算,录入从历史年到目标

35、年的产值.（2） 多元回来分析多元回来模型就是在方程式中有两个或两个以上自变量的线性回来模型.多元线性回来猜测是用多元线性回来模型, 对负荷电量问题, 使用多个影响因素所作的猜测.多元线性回来相关分析模型： 假设一组数据有以下结构：Y1=B1X11+B2X12+ .BpX1p+ 1 Y2=B1X21+B2 X22+ .BpX2p+ 2=.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_Yn=B1Xn1+B2Xn2+ .BpXnp+n式中 B1Bp 是 p 个待定系数, Xm1, Xm2 Xmp 是 P 个可精确测量的自变量, m 指第 m 次测量, 1,2 n 是 N 个随机变量,听从正态分布

36、.此数学模型写成矩阵形式：Y = B*X +猜测方法附二、负荷密度指标法远景用的规划远景负荷密度指标远景负荷分布远景负荷、电量猜测历史电量、负荷近期电量、负荷猜测近期用的规划近期负荷分布负荷密度指标法不仅能够猜测将来负荷量的变化规律,而且对将来的负荷的理分布情形也做出了相应的猜测.其基本思路为：在进行猜测中留意的问题：A. 用的分区： 依据的区规划, 参照各区块用的性质划分为不通的用的小区, 每一个用的小区只包含一种用的性质（不重叠、不交叉） .依据的势特点,以铁路、河流等为界划分中区（不重叠、不交叉） .B. 负荷密度指标的类型：对于不同用的一般有两种指标即建筑面积负荷密 度指标和占的面积负

37、荷密度指标.对于不同的用的性质应采纳不同类型的指标, 如道路广场用的一般采纳占的面积指标, 而工业用的、居民生活用的等一般采纳建筑面积指标.C. 负荷密度指标选取：采纳调研指标,对不同的区不同用的性质现状用电指标进行调研, 依据规划区用的性质, 挑选负荷构成相近且进展水平较规划区规可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_划年相近的的区用电指标, 由于的域的差异性及进展的不确定性,可以适当对指标进行调整以获得更为精确的猜测结果. （建议对不同的区负荷密度指标进行分类汇总）D. 猜测结果小区间同时率的确定：由于依据用的性质图及负荷密度指标运算直接结果为小区的负荷,各不同性质负荷特性不同造成

38、最大负荷显现时刻不同,在对小区负荷进行汇总时需考虑小区间的同时率.小区间同时率应重点从宏观上把握的区总体用的特点、 同时考虑主要用电负荷之间的差异进行选取. 现状主要采纳体会数据,但可信度有待论证.猜测方法附三、相关系数法相关系数猜测方法是假定电力负荷的增长与某一种可猜测因素的变化规律相近,通过查找电力负荷历史数据与该因素的历史值之间的关系和该因素的猜测值,来求电力负荷的猜测值.这一类方法包括：电力弹性系数法、 GDP 综合电耗、产值单耗法.这一类的方法比较相近,以电力弹性系数为例来说明,电力需要增长率与国民经济增长 率的比率叫做电力弹性系数（电力需求弹性系数） .电力弹性系数可以用以下公式来

39、表示 :E=Ky/Kx1 式中： E电力弹性系数. Ky 电力消费年平均增长率. Kx国民经济年平均增长率. 依据运算的范畴或比较的对象不同, 电力弹性系数又可以分为工业电力弹性系数、 农业电力弹性系数、 工农业总产值电力弹性系数及国民经济电力弹性系数. 因此只要确定了电力弹性系数值的大小和猜测期国民经济或工农业的进展水平、 进展速度, 就可以推算出电力需求的进展速度和进展水平.在市场经济条件下 , 电力弹性系数已经变得捉摸不定,并且随着科学技术的迅猛进展,节电技术和电力需求侧治理、新经济如学问经济、信息经济 的不断产生和进展, 以电能替代其它非电能源的范畴不断扩大, 电力与经济的关系急剧变化,电力需求与经济进展的变化步伐严峻失调, 使得弹性系数难以捉摸, 使用弹性系数法猜测电力需求难以得到中意的成效,应逐步淡化.可编辑资料 - - - 欢迎下载