电力系统短期负荷预测系统
电力系统短期负荷预测系统摘 要电力系统短期负荷预测是调度中心制订发电计划及发电厂报价的依据，也是能量管理系统(EMS)的重要组成部分，对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响，其预测精度直接影响到了电网及各发电厂的经济效益。由于电力负荷受诸多因素影响，如当前负荷状况、天气状况、节假日、重大经济及政治事件等，为提高短期电力负荷预测的精度，本文综合考虑了影响电力负荷的诸多因素，分析了适用于电力系统短期负荷预测的多种预测模型及其优缺点。应用了将几种方法组合起来的组合模型。 结果表明，与常规的预测方法相比，预测精度有了较大提高，效果较好。针对电网调度部门的实际需要，本文开发了一套基于调度自动化系统的短期电力负荷预测系统。该系统具有较好的实时性、经济性和实用性，采用客户机/服务器模式，以安全、高效的access2000作为后台数据库，选用面向对象的可视化的开发核心程序和系统界面。预测结果表明该系统能够满足地区电网短期负荷预测的需要，预测结果较合理，系统界面友好、操作方便、图形功能强大，在很大程度上可以提高预测人员的劳动效率。关键词：短期负荷预测，预测模型，预测精度，组合预测 IABSTRACTShort-term load forecasting of electric power system is not only the basis for the distribution center to plan power generation and the power plants to quote price, but also an important part of energy management system .Further more, short-term load forecasting has all-important effect on power system, such as operation, control and plan The prediction accuracy has direct influence on economy benefits of the grid and power plants. Electric power is affected by many factors, such as current load status, weather status, festival-holiday, important economy and politics event, and etc. For improving the prediction accuracy of short-term load forecasting, many forecast models applied to power system short-term load forecasting and their characteristics are analyzed, a load forecasting strategy named fusion module is proposed considering the integrated effect of many factors。 The results show better prediction accuracy than traditional models.According to the practical demands of electric department, a whole STLF system based on Dispatching Automation System for district power networks is successfully developed. The system integrating with Dispatching Automation System has advantage of real-time, economy and practicality。 Client/Server mode is used in the system。 Access2003 with safety and stability is employed as background database platform. Core program and GUI are developed by Delphi 7.0, which is an OOP and visual programming tool. It has been proved by practical data that this system can commendably satisfy demands of load forecasting of district power networks planning, and can present accurate future load magnitudes and increase planner's work efficiency, with friendly man-machine interfaces, convenient accesses and complete graphical functions.Keywords: Short Term Load Forecasting, Forecasting module, Forecasting precision, fusion forecasting目录摘要ABSTRACT概述1一、绪论2（一）电力负荷预测技术的发展和现状3（二）本文所完成的主要工作3二、电力系统负荷预测的基本概念5（一）负荷预测的概念5（二）负荷预测的特点5（三）负荷预测的原理7（四）短期负荷预测基本模型81、影响负荷的因素82、短期负荷预测基本模型103、负荷数据的预处理134、负荷预测误差分析14（五）负荷预测的基本过程161、调查和选择历史负荷数据资料162、历史资料的整理173、对负荷数据的预处理174、建立负荷预测模型175、在预报过程中，对预报模型进行必要的校正17三、负荷预测方法19（一）各种预测方法简介191、回归模型预测法212、灰色预测法183、人工神经网络法214、小波分析技术235、模糊预测法23 6、专家系统法23 7、相似日算法24 （二）组合优化预测技术261、组合优化的原理262、组合优化预测方法273、等权（EW）组合方法28（三）各种预测方法简评28四、短期负荷预测系统的设计及软件介绍30（一）短期负荷预测系统的总体设计301、软件设计原则302、负荷预测系统总体结构设计30（二）短期负荷预测系统数据库设计321、数据结构分析322、数据库设计32（三）系统软件的功能界面设计及功能介绍331、系统主界面342、系统维护界面343、历史负荷查询界面354、负荷预测模块36结束语39致 谢40参考文献41概 述电力系统应尽可能地向各类用户提供安全、可靠、优质的电能，并随时满足各类电力用户的负荷需求。 负荷的大小与特性，无论是对于电力系统设计或是对于运行研究而言，都是极为重要的因素。所以，对负荷的变化与特性进行事先的估计，是电力系统发展与运行研究的重要内容。电力系统负荷预测理论就是因此而发展起来的，负荷预测是电力系统规划和运行的基础，短期电力负荷预测则是现代电力系统控制与运行分析的一项重要研究内容。电力系统对未来预计要发生的负荷进行预测的必要性在于:系统内的可用发电容量，在正常运行条件下，任何时候都应当能够满足系统内负荷的要求。假如系统内发电容量不够，则应当采取必要的措施来增加发电容量，如新增发电机组或从邻网输入必要的容量;反之，若发电容量过剩，则应采取必要的措施，如有选择地停机(如计划检修)或者向邻网输出多余的功率。因此，未来本电网中长期或短期负荷变化的趋势与特点，是一个规划设计部门和电网调度部门所必须拥有的基本信息之一。电力系统负荷预测从时间方面来说，可以分为长期、中期、短期与超短期。长期与中期之间没有明确的分界线。一般来说，长期预测可长达数10年，而中期预测通常为1月-1年，短期预测则是指1日-1周，而超短期则一般为5-10秒，主要用于质量控制。 长期与中期负荷预测的意义在于新的发电机组的安装(包括装机容量的大小、型式、地点和时间)以及电网的增容或改造，均取决于对未来若干年的负荷预报。当前，随着电力市场的发展，影响电力负荷变化的因素将变得更加复杂，如果说在计划经济的条件下短期负荷预测还是一个纯技术性问题，那么在电力市场条件下短期负荷预测应当是一个技术性和经济性相结合的问题，这就迫切需要引入新的预测技术来跟踪这种变化。电力市场的发展需要准确的短期负荷预测，本文正是基于这种要求而进行短期负荷预测问题的研究。一、绪论（一）电力负荷预测技术的发展和现状短期负荷预测技术是随着电力系统EMS的逐步发展而发展起来的，现已成为EMS系统必不可少的一部分，也成为电力系统安全及经济运行中必不可少的手段之一，经过几十年的发展己经取得了巨大的进步。短期预测技术的发展是从离线分析到在线应用逐步发展的过程，也是从过分依赖于调度员的运行经验到自动化、智能化逐步转变的过程，电力短期负荷预测技术的发展大体经历了三个阶段：早期的短期负荷预测完全依赖于调度员的运行经验，没有科学的理论做指导，不同调度员的预测结果往往差别很大，并且调度员的经验是经过生产实践逐步积累起来的，所以没有经验的新的调度员一般无法胜任这项工作。总之，早期的短期负荷预测对人的素质的要求比较高。二十世纪七十年代以后，许多数学统计方法被引入到短期负荷预测中，使短期负荷摆脱了完全依靠调度员经验的历史，将短期负荷预测技术提高到了一个新的水平，典型的算法有线性外推法、多元线性回归法、指数平滑法、时间序列法、状态空间法。二十世纪九十年代初期开始，人工智能技术(如人工神经网络、专家系统、模糊推理等)逐渐被用到短期负荷预测中，人工智能技术主要用来解决非线性问题和不确定性问题，和数学统计方法相比，人工智能预测方法在预测过程中考虑了各种不确定因素(如天气因素、季节因素、人工经验等)，在实际的负荷预测过程中确实能够提高预测精度。同时，为了对各种预测模型取长而避短，优选组合预测技术被用到短期负荷预测中。优选组合预测有两种类型：一是指将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均的一种预测技术。二是指在几种预测方法中进行比较,选择拟合优度最佳的或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测。该方法是建立在最大信息利用的基础上，它集结多种单一模型所包含的信息，进行最优组合。因此，在大多数情况下可以达到改善预测结果的目的。尽管短期负荷预测技术在算法理论研究上取得了很大的成就，但是由于种种原因短期负荷预测技术在实际应用中还存在很多问题，短期负荷预测理论和实践有待进一步发展。电力市场的建立和发展对短期负荷预测提出了更高的要求，而计算技术和信息技术的快速发展也必将能够把短期负荷预测技术带到一个更高的水平，对于短期负荷预测技术来说，机遇和挑战并重。（二）本文所完成的主要工作负荷预测是从过去的负荷历史资料(例如过去若干年的负荷记录)和对此有影响的经济、气象等因素出发，
