《配电系统可靠性 工程应用的现状及前景.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《配电系统可靠性 工程应用的现状及前景.ppt（38页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1 科学计算与电力系统负荷预测汇报人 祖国强1014203029同组人 李腾1014203007 2 电力系统负荷预测 主要内容 负荷预测概述最小二乘法 长期负荷预测 指数平滑法 长期 短期负荷预测 3 什么是预测 股票预测 楼价预测 天气预测 销售预测 共同特征 通过对预测对象历史数据的分析和研究 探索影响预测对象的各因素之间的内在联系和发展变化规律 对预测对象未来发展作出预先估计和推测 负荷预测 电力系统负荷预测 概述 什么是预测 4 电力系统负荷预测 概述 什么是负荷预测 5 概念 从已知的用电需求出发 对未来的电力需求量 功率 和用电量 电量 做出预测 主要工作 预测未来电力负荷的时间
2、分布和空间分布 为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据 电力系统负荷预测 概述 预测概念及意义 6 按预测时间 具有相对性 且不同单位的分类可能对应不同时间区间 长期负荷预测 10 30年 以年为单位的预测 用来制定电力工业的战略 发展目标 长远电力发展的资金需求等 中长期负荷预测 5 10年 以年为单位的预测 用于电力系统规划 包括发输电设备的扩建 退役和改建计划 中期负荷预测 1 5年 为电力系统规划特别为配电网规划服务 短期负荷预测 一年以内 日负荷预测最为多见 还有未来15分钟的超短期负荷预测 按预测内容 最大负荷功率 确定未来需增加的发输变电设备的容量 负荷电量 确定未来机组类型和电
3、源结构及燃料计划等 负荷曲线 为研究调峰 确定抽水蓄能电站的容量提供原始数据 电力系统负荷预测 概述 负荷预测的分类 7 在实践中 我们往往要从一组实测数据 xi yi i 1 2 n 中寻找变量x与函数y间函数关系的某种近似表达式 最小二乘法 问题的提出 表2 2我国某地区发电量的增长情况 用外推法预测今后的发电量 我们需要寻找y f x 的近似表达式 从几何上讲 就是希望根据表中所列的一组离散点 1 1 0 2 1 07 求函数y f x 图像的一条拟合曲线 8 最小二乘法 问题的提出 能否根据散点图 选择一条曲线进行模拟 9 最小二乘法 假定我们先选定函数 x 来逼近f x 则两者之间的
4、误差愈小愈好 现在用 i表示近似函数在xi点的误差 在一般情况下要使 i全都为零是不可能的 因此通常归结为要求在各点绝对误差之和为最小 为了分析计算方便 可以进一步把问题转换为使各点误差的平方和为最小 10 最小二乘法 这种根据误差平方和最小的原则选择f x 的近似函数 x 的方法就叫曲线拟合的最小二乘法 11 最小二乘法 利用最小二乘法进行曲线拟合时 首先要选定一个函数的类型 从负荷预测问题来看 通常选择的函数或趋势曲线有以下几种 12 最小二乘法 13 最小二乘法 以下我们从一般的基础上进行讨论 设有一个具有n对值 x1 y1 x2 y2 xn yn 的函数y f x 及一个m次多项式 其
5、中m n 14 最小二乘法 我们按照通常的方法来求S对a0 a1 am的偏导数 并使这些偏导数等于零 由此可以得到m 1个方程式 15 最小二乘法 非奇异矩阵 16 最小二乘法 例 原始数据如表2 2所示 现欲用抛物线对其进行拟合 试一试用最小二乘法确定其系数a0 a1 a2 17 最小二乘法 表2 2我国某地区发电量的增长情况 18 最小二乘法 每一列求和 得Sk 19 最小二乘法 可得 a0 0 9885 a1 0 0229 a3 0 0070则拟合曲线的表达式为 20 已知一组时间序列的观测数据x1 x2 xt 预测t 1时刻的预测值Ft 1 Forecasting 优点 计算简单缺点
6、各历史数据权重系数均为1 n 难以重点反映最近时刻数据对预测值的影响 只适用于水平趋势的时间序列 Eg 345 3 假设n 3 345 34 1 指数平滑法 移动算术平均法 取n个数据 21 令 并用 近似替代 指数平滑法 指数平滑法 移动算术平均法 1 乘以该式 找Ft 1 Ft的关系 22 方法思想 当前的数据与以前数据有关 且离现在时刻越近 对当前数据影响越大 优点 本质是一种数据处理技术 也是一种预测方法 预测数据的变化在短期内将保持历史数据一定的惯性特征 可用于水平趋势 线性趋势 甚至波动数据等的分析 指数平滑法 指数平滑法 23 一次指数平滑 二次指数平滑 三次指数平滑 指数平滑法
7、 指数平滑法 t 1时刻的预测值Ft 1叫t时刻的一次指数平滑 用表示 24 指数平滑法 指数平滑法的理论断言 当时间序列具有多项式趋势时 式中系数at bt gt可以由x在t时刻的前N 1阶指数平滑值的线性组合表示 前述x阶指数平滑的作用是求此处的系数 25 指数平滑法 线性平滑模型 线性指数平滑模型 N 1 需要2阶指数平滑值 26 指数平滑法 平方 二次 指数平滑模型 平方指数平滑模型 N 3 需要三阶指数平滑值 27 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 24小时负荷数据 28 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 29 令 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 一次指数平滑 取0 2 30 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 一次指数平滑 24小时负荷的一次指数平滑 31 令 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 二次指数平滑 32 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 二次指数平滑 24小时负荷的二次指数平滑 33 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 模型参数计算 34 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 模型参数计算 模型参数计算 35 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 预测 36 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 预测 模型预测 37 指数平滑法 线性指数平滑模型 算例 38 神经网络预测模型 因果预测 变差分析模型组合预测模型 其他负荷预测方法
