电力工程师论文范文：多指标模型视角下电力负荷估测分析

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1、 电力工程师论文范文：多指标模型视角下 电力负荷估测分析 1 绪 论1.1 研究背景及问题的提出在实际中，电力负荷预测是代写论文电力系统制定所有生产、营 销决策的基础，是一个极其重要的决策工具。电力系统因自身需要， 需完成各类不同预测时长、不同目的的电力负荷预测，以使得电力 系统紧跟实际电力负荷需求做出回应。同时，决策者面对着大量基 于不同预测时长、不同系统等级的决策问题，这些问题包括发电单 元任务的优化调度、电力能源的优化分配等。而制定这些决策不仅 需要考虑电力系统的当前运行状况，还需考虑到未来的能源需求。 而这两方面来都需要科学精确的电力负荷预测。另外，电力市场的 逐步开放对电力负荷预测的

2、精确性也提出了更高的需求：参与市场 竞争的各类参与者需要精确预测未来特定时间段内市场中的电力负 荷需求量。一方面，对于电力负荷需求的过低预测可能会导致额外 的电力系统运行成本，这是因为没有被满足的负荷需求必须通过能 源采购来满足，因此电力短缺将给国民经济与人民生活带来巨大的 影响。如 20052009 年间，中国出现了全国范围的电力紧缺。2005 年 1 月至 8 月，中国国家电网公司平均每月系统电力最大缺口为 1314.4 万千瓦；2006 年 7 月至 12 月，其平均每月系统电力最大 缺口为 385 万千瓦；2007 年和 2008 年，其平均每月系统电力最 大缺口为 148 万千瓦和

3、698 万千瓦。在上述时段内，电力供应的 紧张局面导致了许多地区相继产生拉闸限电、外购电力、电力调剂 等经济成本和社会成本。Vazquez 和 Kirschen（2006）在考虑电力系统故障的前提下研究 了由于电力负荷预测误差过低而造成的未满足负荷所带来的成本。 该成本是由于未满足消费者的负荷需求所引起的社会经济成本。 Mamlook 等（2009）指出，对于电力系统而言，如果其对于短期电 力负荷所做预测结果过低，会导致系统存储能力准备不充分，并威 胁到系统的稳定性。Hong（2009b）指出：过低的电力负荷预测会 导致电力系统无法提供足够的电力，会在电力负荷峰值时段给电力 系统带来很高的运行

4、成本。另外，过低的电力系统峰值负荷预测结 果可能导致电力系统的断电事故频发，并带来过长的故障持续时间， 增加了电力系统的不安全性和不可靠性（Maksimovich and Shiljkut，2009）。另一方面，过高的电力负荷预测结果则会造成有限资源的浪费。在当前国际能源紧缺以及倡导低碳经济的背景下， 科学合理利用能源是世界各国电力部门重点研究的问题之一。过低 的电力负荷预测结果将无法满足需求，带来社会成本的增长；而过 高的电力负荷预测结果则会导致电力系统设备成本的增长，更严重 的是其会带来因电力生产所造成的环境成本的增长，例如火力发电。在国外，已有不少电力系统配置了电力储备设施和电力转移设施

5、， 并且出现将多余的生产电力纳入研究范围的电力负荷预测研究。 Vazquez 和 Kirschen（2006）针对电力系统过高电力负荷预测误差 所带来的系统成本进行了分析。Billinton 和 Huang（2008）以大型 电力系统为研究对象，分析了过高的电力负荷预测结果与系统总线 负荷变化之间的关系。Taylor（2008）根据英国历史电力负荷需求 观测值，分析了多种方法在同一案例背景下产生过低或过高的电力 负荷预测结果的原因。Saini（2008）分析了同一神经网络方法因不 同参数而得到不同电力负荷预测结果的原因。目前，全球各国都在大力推进以高效能、低排放为核心的低 碳革命，着力发展低碳

6、技术，并对产业、能 源、技术等政策进行重大调整，以抢占先机和产业制高点。作为目 前世界上能源生产及消费第二大国以及最大的二氧化碳和二氧化硫 排放国（人民网，2009 年 10 月 15 日），资源和环境约束已成为 中国经济社会可持续发展的主要制约因素；气候变化和京都议定 书的生效也将给中国带来中长期的环境保护压力。据估算，未来 20 年中国能源部门对电力领域的投资将达 1.8 万亿美元（国务院参 事室，2010 年 2 月 1 日）。因此，对电力能源的经济优化利用是 我国未来可持续发展的重要保障之一。而电力负荷预测作为电力能 源利用优化的起点和电力市场参与者进行决策的重要参考标准，则 是电力系

7、统和电力产业未来发展所需的重要方法工具。电力负荷预测模型根据涉及的因素指标可划分为单指标模型（仅 含电力负荷）和多指标模型（包括电力负荷和天气、经济、时间、 社会指标）。当前，对于电力负荷预测多指标模型的建模策略和相 关方法的研究是相关学术领域中的热点问题。而关于电力负荷预测 多指标模型的建模策略至今没有统一的定论，这主要由于针对不同 的案例，电力负荷与上述各类指标之间的关系是各异的。而针对学 术研究中最常讨论的短期、中期和长期电力负荷预测模型，各类指 标的重要性和影响也是不相同的。在国际上，关于上述三类电力负 荷预测的多指标模型的构建和求解方法迄今仍是备受关注的课题。2 相关理论及文献综述2

8、.1 引言本文从电力负荷预测与指标间的关系出发，研究了短期、中期和 长期电力负荷预测的多指标模型。本文研究借鉴了国内外已有文献 研究中关于短期、中期和长期电力负荷预测的多指标模型的建模策 略、相关指标选取和求解方法等几个方面的研究成果。当前，由于 影响负荷预测的指标呈现多元化的观点已在研究和实践领域中得到 越来越多的认可，因此选择的模型也必须要考虑能否满足影响因素 的多指标要求。通过对电力负荷预测研究的发展趋势以及国内外文 献中关于负荷预测模型介绍和应用。可以看出，时间、天气、经济 和社会指标对于电力负荷预测的精度有着密切联系，而这一观点已 在电力负荷预测的研究和实践领域中得到越来越多的认可。

9、相关研 究表明，对于不同预测时长的电力负荷预测，各类指标对电力负荷 预测的精确性的影响和作用也不尽相同。因此，另一方面，在已有 研究中，关于时间、天气、经济和社会指标与电力负荷预测之间的 研究都是通过实际案例中的具体指标和电力负荷为基础来进行的。 由于数据采集渠道、数据真实性等客观条件的制约，要得到某一影 响因素的完备指标模型是十分困难的。所以，综合上述两个方面的 考虑，根据不同预测市场和不同预测目的的电力负荷预测问题，结 合实际天气、经济、数据采集等条件选择合适、科学的指标模型是 电力负荷预测问题中一个值得探讨的方面。另外，本文解决问题的 方法与工具主要是软计算方法和统计学中的相关理论。综上

10、所述， 本文将依次对上述领域的研究进展进行评述。本章内容安排如下：第 2.1 节首先介绍短期电力负荷多指标预 测模型的特点，然后对已有研究中的短期电力负荷多指标预测建模 策略和方法进行评述；第 2.2 节首先介绍中、长期电力负荷多指标 预测模型的特点，然后对已有研究中的中、长期电力负荷多指标预 测建模策略和方法进行评述；第 2.3 节在前两节的基础上归纳出国 内外研究中短期、中期和长期电力负荷预测多指标模型的建模策略 和方法的特点。3 基于多指标模型的短期电力负荷预测研究. 37-593.1 引言. 37-383.2 基于天气多指标模型的短期电力负荷预测. 38-483.3 算例分析. 48-

11、573.3.1 指标约简. 48-563.3.2 预测结果及对比 .56-573.4 本章小结 .57-594 基于多指标模型的中期电力负荷预测研究. 59-774.1 引言. 59-604.2 基于经济多指标模型. 60-684.3 算例分析 .68-744.3.1 指标约简 .68-734.3.2 预测结果及对比. 73-744.4 本章小结. 74-775 基于多指标模型的长期电力负荷预测研究 .77-955.1 引言. 77-795.2 基于多指标模型的长期电力负荷预测研究. 79-895.3 算例分析. 89-935.3.1 预测结果. 89-905.3.2 相关建议 .90-935

12、.4 本章小结. 93-95结论在当前低碳经济发展和智能电网建设的背景下， 电力能源作为一种清洁、高效的经济发展动力，是各国政府、电力 系统以及相关学术研究领域所关注的热点。对于电力系统的运行发 展而言，电力负荷预测是一个具有重要意义的问题，并且由于所涉 及的目标的不同以及相关指标之间的复杂关系，在问题模型构建以 及预测方法应用等相关研究领域具有突出的研究价值。本文根据已 有文献研究基础，结合实际，采用天气、经济、社会指标以及电力 负荷周期性、连续性、季节性规律分别构造了短期、中期和长期电 力负荷预测多指标模型，分析了各个多指标模型中指标与电力负荷 之间的关系，研究了多种类型指标对于电力负荷预

13、测的影响，根据 分析结果引入相关方法进行建模，提高了电力负荷预测结果的精确 性，并采用实例验证了模型的性能，主要得到了以下结论。短期电力负荷预测中，天气指标对于负荷预测结果有着重要的 影响。建立越发完善的多指标模型有助于提高负荷预测结果的精确 性。已有研究表明湿度、温度等指标的细分对于短期电力负荷预测 有着重要作用。并且，通过引入天气情况这一定性指标能在一定程度上丰富指标模型所包含的信息，有助于综合分析天气对于短期电 力负荷的影响。针对多指标模型的建模策略，采用粗糙集和神经网 络混合方法实现建模，并对多指标模型进行了有效的约简，在增加 可用信息的前提下，减少冗余数据和噪音数据对预测的影响。在重

14、 庆市实际案例中，该短期电力负荷预测多指标模型与其他模型方法 相比较提高了预测结果的精确性。中期电力负荷预测中，经济指标对于负荷预测结果有着相对重 要的影响，建立相应的多指标模型有助于研究这种影响对于提高负 荷预测精确性的作用。在对重庆市 2001 年至 2007 年的经济指标 和电力负荷数据分析后发现民用电力和工用电力对负荷的变化有着 重要影响，与重庆市经济高速发展背景和居民在家电消费、耗电服 务增长等方面的生活水平提高等相吻合。同时，商品房销售面积和 固定资产投资完成这项指标对于中期电力负荷预测的滞后性影响在 负荷预测区间中也有所体现。因此，在以数据解释了建模策略的合 理性后，针对建模特点

15、采用粗糙集和神经网络的混合方法进行建模， 对多指标模型进行了约简，减少冗余数据和噪音数据对预测的影响。 通过实例验证了模型的性能，通过与传统方法对比证明了预测结果 精确性的提高。长期电力负荷预测与经济发展、人口增长之间有着密切的关系， 而正确分析这种关系有助于保障经济发展所需的电力供应，并从电 力能源角度对经济的发展提供辅助建议。通过分析中国 1995 年至 2008 年 GDP、人口和相应的电力产出、进口和出口之间的关系， 得到了三者之间的强相关性和非线性关系，讨论了以经济指标 GDP 和社会指标人口以及年度电 力负荷指标来构建长期电力负荷预测多指标模型的可行性。并据此， 引入支持向量机回归方法构建了长期电力负荷预测多指标预测模型。 通过实例完成了模型的参数学习，并以中国十一五 计划中预期经济目标和人口目标为前提，对中国