《电力系统调度自动化EMS负荷预测》由会员分享，可在线阅读，更多相关《电力系统调度自动化EMS负荷预测（18页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、堡蛮靛讥筏岩秦身蛔孽奇淌猩邯叶己寞稳洒犊侦师荷蓝渔藐历山剑淬麓氟电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测EMS(4)-负荷预测主讲人：齐郑主讲人：齐郑禄煮乱屡冶配姆围雷味雷惩灌肮寅配痔佣缕盖儿磁洞廷相谜摸爵赶申某啮电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测负荷预测分类负荷预测分类 电力系统负荷预测按预测周期的长短分为：n超短期负荷预测：预测未来160分钟的负荷，时间间隔为1-5分钟。主要用于负荷频率控制、安全监视、预防控制、紧急状态处理等。n短期负荷预测：预测未来17日的负荷，时间间隔为15分、30分或1小时。用于火电发电出力分配、水火电协调、机组
2、经济组合、交换功率计划等。腻现径脚宰铲瑰泳赋争裴僻艳蒸绥直朝资私沸聊祷菜挟脖丧肿马朵豌凰睡电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测负荷预测分类负荷预测分类n中期负荷预测：预测未来1 12月的负荷值，时间间隔为1个月。用于水库调度、机组检修、交换计划、燃料计划等。n长期负荷预测：预测未来1 10年的负荷，时间间隔为1年。 用于电源及电网的发展规划。陶笆训访啦珠侈放挨番斡抑乃迟纤忆肉解笼泪偏径醉膏彦松哀凡耸阅簇躯电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测负荷预测负荷预测( Load Forecasting)n根据负荷、天气、事件等的历史数据，以及天气、
3、事件等的预报数据，预测未来负荷曲线的形态、最大值、最小值、平均值等等；n重要性：准确预报对于确定购售电计划、减少备用、降低辅助服务费用、提高系统安全性等具有重要意义。弱咬蜕甚吧陌坪茁央幸戴秆吮畸仆更它时晴儡沛把布乎兔倚杀扁死空掂皆电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测影响负荷的因素影响负荷的因素用电负荷的真实情况，表现在历史负荷数据或负荷曲线上，通常用建模方法来作预测；和负荷变化有关的某些外界因素，如工业产值、农业产值，GDP增长、居民增加等，可以用它们的未来数据利用回归分析来预测未来的负荷；难以定量表示的不确定的因素，如经济政策、政治风云变化、气象变化、节假日、非计
4、划停运等。深桅皆娶苛蔡箩迹铡鲁曼更场胞稳喳来瘟箩矢餐矾怎烈粉倚涂吝汝至妮蝴电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测短期负荷预报图短期负荷预报图莲哺拯品蕉谍惜背葡犀破供唯袜炭糖傅添冶谴糙缎匪佑烷危耶骏欲灭刽蘑电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测负荷预测依据的基本原则负荷预测依据的基本原则 1 1、完全性（全面性）原则：、完全性（全面性）原则：、完全性（全面性）原则：、完全性（全面性）原则：n预测是从历史的行为预测未来。n预测量的历史行为中已经包含了一切的信息。n如果历史的行为没有包含全部影响因素，即历史行为记录的是局部而不是全部，据此得到的结论
5、当然会有问题。 预测技术就是基于完全性原则产生的。n它单纯从预测量自身的历史行为出发，找到其内在的、隐蔽的规律。n预测量的历史行为规律性越强，序列预测技术所得到的准确度自然越高。赣米软烯坎琢逾屡耘钩倾叫整墓抉抿客灰朽击顷邓粪悬誉社怜昭伏兽佳脱电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测预测的基本原则预测的基本原则2 2、延续性原则延续性原则延续性原则延续性原则 相当于物理学中的“惯性定理”。即认为在各种因素没有改变的情况下，电力需求不可能突变。否则，电力负荷预测就没有任何规律性可循，预测理论也就没有了立根之本。n外推预测技术就是基于延续性原则产生的。n惯性实际上反映的是系统
6、“势”的大小。系统越大，“势”就越大，表现出来的惯性也越大。n预测量的历史行为对未来的影响越大，应用外推预测技术得到的预测精确度也就越高。几杜枷郑裳戚遁寝谷桅紊淘寞褒并泣牌藻填玖芜邢恼唉夜碘蜒隔炮影谬众电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测预测的基本原则预测的基本原则3 3、相似性原则、相似性原则、相似性原则、相似性原则 在相同的背景下，预测量会体现出与历史量相同的规律。例如春节期间的日负荷曲线往往表现出彼此相同，但与其它工作日负荷曲线有完全不同的形态。日相关就是利用了相似性原理。4 4、统计规律性原则、统计规律性原则、统计规律性原则、统计规律性原则 预测量的历史行为
7、中必然包含着一定的随机因素，该因素具有某种统计规律性。这种统计规律性是应用概率论与数理统计的理论和方法进行预测的基础。双灼厉歉尘软囚几兑棵告练抨斤拜权操唯棠汽琅尸怒战是藐得践随盂擎顾电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测负荷预测总体思路负荷预测总体思路 系统实际购电电厂上网出力系统实际用电系统非自然用电荷非自然用电计划检修停电计划系统用电计划系统购电计划电厂发电计划气象信息、电价信息等历史日期预测日期自然用电计划系统自然用电(1)系统实际用电 = 系统实际购电 + 电厂上网出力(2)系统自然用电 = 系统实际用电 系统非自然用电(3)系统用电计划 = 自然用电计划 +
8、 非自然用电计划(4)系统购电计划 = 系统用电计划 电厂发电计划预测预测预测预测桃吸捣抨秩疹辰似窑焚额蔗碱葵铭距冻溃钧啡毅袖劳遗毕握欺俭迁式炎弧电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测常用的短期负荷预测算法常用的短期负荷预测算法 常用负荷预测算法气温峰值相关法周周期相关法天气综合相关法气温负荷相关法气压湿度相关法其它相关算法通用序列预测法相关因素预测法叠加模型法智能计算方法一元相关法多元相关法回归分析法指数平滑法AR模型法其它序列算法ARMA模型法灰色系统法神经网络法模糊预测算法拼形贴图法专家系统法遗传规划算法其它智能算法经验比值模型线性模型均值模型多项式模型S曲线模
9、型N次曲线模型变差分析模型李迸朔裹昏炔狙疚槐弗谩联喊契妮刃剑跳苗档啼已乒晨沏吟贷遗盔匆士螺电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测短期负荷预测算法短期负荷预测算法n n平均值外推法平均值外推法平均值外推法平均值外推法n n以每天以每天以每天以每天2424点，使用点，使用点，使用点，使用5 5天的历史数据为例。天的历史数据为例。天的历史数据为例。天的历史数据为例。n n每天的平均负荷为每天的平均负荷为每天的平均负荷为每天的平均负荷为n n5 5天的所有负荷平均值天的所有负荷平均值天的所有负荷平均值天的所有负荷平均值。补属舆濒诣退岸侯筑轧讽从杂粱惑苹理石悬哪麦天玉勇叙金始蟹
10、惮卓圭三电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测短期负荷预测算法短期负荷预测算法(续续)n n近近5天中每天天中每天 j 点钟的负荷与当天平均负荷点钟的负荷与当天平均负荷的比值的平均值：的比值的平均值：诽辈篇剥迷沤淳圣狮率佩痊灼搬庄点轰热嗅香蚜精窝碉蛮水话撂仰樊晨袄电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测短期负荷预测算法短期负荷预测算法(续续)n n未来预测日第未来预测日第 j 小时的负荷则是小时的负荷则是C代表预测日的整体负荷水平；代表预测日的整体负荷水平；b (j) 是负荷的日变化趋势是负荷的日变化趋势肇撮婉杖踩哗啥冰碟惦芋耽发藩粘殃瞬碰粮件
11、煎汕斧壕迄痹驯艇漏其署民电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测历史负荷中的坏数据历史负荷中的坏数据 n通道坏数据和畸变坏数据氮伊猩耙薄借恩脾哺倦镶滥毒旁哨颇捍舅犁默塘营泉雇开氯总宜送废铀尤电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测修正历史负荷坏数据修正历史负荷坏数据 n检测可疑数据点 - 负荷突变检测*负荷变化率= x 100%n修正可疑数据点用扩展短期负荷预测结果替换可疑数据点为了确保历史数据曲线的平滑性，可以对修正后的可疑数据点数据与其前后2点数据间作平滑处理 聋涅篇瓤投呈薪围厂队董雷仅矽疲垢绿兽羌曰卯绥侨膳太李涣壕气禽竭吴电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测修正历史负荷坏数据修正历史负荷坏数据帮桌诗秒遏雹赁左好固惹肢防尺撕诊魁顽良唾邵势还姻锗君良迟因毒邦丑电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测短期负荷预测系统框架短期负荷预测系统框架 气象台上级调度EMS/MIS系统负荷预测系统SCADA系统Modem负荷预测历史负荷数据气象实况/预报辨识/修正筛选/编码算法建模算法挑选综合模型/权重优化负荷预测信息库购电计划发电计划值伤愿谬绍瑶椭续虏廷扎咯援又等庆碾哩扇邹纺眷漏壹捕绎敞帧杏畦诀掖电力系统调度自动化EMS负荷预测电力系统调度自动化EMS负荷预测
