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1、电力市场下的负荷预测1引言电力市场是电力工业引入竞争机制后的产物。它主要分为发电侧预测和需求侧预测,遵循市场运行规律,以经济利益为杠杆,直接影响到该行业各级成员(包括发电厂、发电商、供电公司、用户等等)的运营规则。负荷预测是实施电力市场运营不可少的功能。负荷预测结果准确与否,对电力系统运行的经济性、安全性都有影响。传统的负荷预测主要是凭靠预测人员的干预完成的,对预测人员的素质、分析能力和运行经验都有很高的要求。其发展可分为两个阶段:第一阶段,预测人员彻底依靠自己的经验独立完成预测;第二阶段,引进具有一定分析能力的负荷预测软件,参考软件分析结果,以人工干预和修正完成预测。随着我国市场经济及电力工
2、业的快速发展,电力负荷所受的影响因素大大增加,并日益呈现社会化、复杂化。面对更趋混沌的电力负荷变化规律,传统的以人为主的负荷预测方式难以适应需求。同时,随着电力市场的进一步开放,各调度中心对负荷预测的准确性、实时性、可靠性及智能性都提出了更高的要求。当前电力市场正在逐步由卖方市场转向买方市场,过去的以产定销将变成以销定产,生产计划和基建计划的安排都对中长期电力负荷预测提出了更高的要求。2.负荷预测的概念和原理负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然环境和社会影响的条件下,研究或者利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定某特定时刻的负荷数
3、值。负荷预测根据规划目标年限分类,可分为长期预测(指未来10年到20年的负荷预测)、中期预测(指未来5到10年的负荷预测)和近期预测(指5年内的预测)。负荷预测工作是根据电力负荷的发展规律,估计或者判断其未来发展趋势和状况的活动。这项活动基于以下的基本原理:Q)可知性原理作为预测的对象,负荷的发展规律、未来的发展趋势和状况是可以为人们所知道的。人们非但可以认识它的过去和现在,而且可以通过总结它的过去和现在而猜测其未来。(2)可能性原理事物的发展变化是内因和外因共同作用下的结果。内因的变化及外因作用力大小不同,会使事物的发展变化有多种可能性。所以对某一具体指标的预测往往是按照其发展变化的多样性,
4、开展多方案预测。(3)连续性原理又称惯性原理,是指预测对象的发展是一个连续的过程。其未来发展是这个过程的连续。它强调了预测对象总是从过去发展到现在,再从现在发展到将来。它认为事物发展变化过程中会将某些原有的特征保存下来,延续下去,电力系统的发展变化同样存在惯性,这种惯性是我们开展负荷预测的依据。(4)相似性原理在不少情况下,作为预测对象的一个事物,其现在发展过程和发展状况可能与过去另一事物过去一定阶段的发展过程和发展状况相类似,人们可以根据后一事物的已知发展过程和状况,来预测所预测对象的未来发展过程和状况,这就是相似性原理。目前,预测技术中使用的类推法和历史类比法就是基于这个原理的预测方法。(
5、5)反应性原理反应就是利用输出返回输入端,再调节输出结果。预测的反应性原理实际上是为了不断提高预测的准确性而开展的反应调节。当预测结果和经过一段实践得到的实际值存在差距,可利用这个差距对预测模型开展调节,提高预测的准确性。反应性预测的实质就将预测的理论值和实际要求相结合,在实践中检验,然后开展修改、调整,使预测质量进一步提高。(6)系统性原理这个原理认为预测对象是一个完整的系统,它本身有内在的系统,它与外界的联系又形成为了它的外界系统。这些系统总和构成一个完整的总系统,预测对象的未来发展是系统整体的动态发展,也是整个系统的动态发展和它的各个组成部份和影响因素之间相互作用和相互影响密切相关的。系
6、统性原理还强调系统整体最正确,惟独系统整体最正确的预测,才是高质量的预测,才干为决策者提供最正确的预测方案。Word版本下载可任意编辑】3.目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析在目前的中长期电力负荷预测工作中,比较常用和普遍的有如下几种方法:Q)分产业产值单耗法单耗法即单位产品耗电法,是通过某一单位产品的平均单位产品用电量以及该产品的产量,得到生产这种总产品的总用电量,单耗法需要做大量细致的调查统计工作,但在实际工作中很难对所有产品较准确地求出其单耗,而且工作量(2)电力弹性系数法电力弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值,该方法旨在分析电力弹性系数有单位国内生产总值电耗之间的关系
7、,根据国内生产总值增长速度结合电力弹性系数得到规划期末的总用电量,同单耗法一样,电力弹性系数法需要做大量细致的统计工作。(3)分区负荷密度法负荷密度预测法是从地区土地面积(或者建造面积)的平均耗电量出发作预测,预测时,先预测出未来某时期的土地面积(或者建造面积)和单位面积用电密度,再乘以面积得到用电量预测值,分区负荷预测法首先根据近年来的发展情况、经济发展目标以及电力规划目标将待预测区域划分成多个功能区,然后对每一个功能区用负荷密度法开展预测,最后相加得到总的用电量预测值。(4)时间序列法时间序列分析法是根据负荷过去的统计数据,找到其随时间变化的顾虑,建立时序模型,以判断未来负荷数值的方法,其
8、基本假定是:负荷过去的变化规律会持续到将来,即未来是过去的延续。(5)相关分析法相关分析法是寻觅负荷与影响因素之间的因果关系,建立相关分析模型,通过对观察数据的统计分析和处理开展预测的方法。其特点是:将影响预测对象的因素分解,在考察各个因素的变化过程中,估计预测对象未来的数量状态。(6)人均电量指标换算法人均电量指标换算法是指选取一个与本地区人文地理条件、经济发展状况以及用电构造等方面相似的国内外地区作为比较对象,通过分析比较两地区过去和现在的人均电量指标,得到本地区的人均电量预测值,再结合人口分析得到总用电量的预测值。需要指出的是,目前正在使用的各种中长期电力负荷预测方法中,多数是基于负荷及
9、其相关因素的历史数据开展加工拟合,建立数学模型来预测未来负荷,如时间序列法和相关分析法等。由于我国的经济正处于高速发展期而相关政策也在探索完善过程中,变化较大,不确定因素多,规律性不强,所以造成时间序列趋势模型和相关分析模型拟和历史数据开展预测的结果并不令人满意。其中还有一些方法对各方面数据要求比较严格,如分区负荷密度法要求被预测区域有比较明显的功能区划分,且对各功能区的经济、环境以及发展规划等有比较详尽的数据。由于受经济发展的阶段性制约,这在某省的大多数地区目前以侬U的。在实际工作之中,采用最多的是所谓拍脑袋的做法,譬如单耗法和弹性系数法中的单耗的预测值和弹性系数的预测值,往往是由预测工作人
10、员根据以往经验以及对社会经济发展趋势的判断来确定的。即使是根据数学模型计算得到的结果,也由于预测工作人员通过主观取舍判断其合理性而决定。可见,预测者和专家在预测中起着关键性、甚至是决定性的作用。而现有模型在建立和使用上,未能很好地与专家经验相结合。另一方面,无论是哪一个领域的专家,都只是对本领域内的知识精通,即从影响电力负荷角度的整个系统来看,专家意见都只是局部的。现有的预测方法往往只考虑了某一因素或者某些因素的影响,而没有考虑众多因素交互作用的结果。综上所述,对于中长期电力负荷预测方法的研究与选用,应该主要解决以下问题:在开展数据处理分析和建立预测模型的过程中,要充分考虑外界因素(经济、政策
11、等)的变化,以及未来相关因素的不确定性对中长期电力负荷预测结果的影响;注意模型参数随环境和相关因素的改变而浮现的趋势适应问题,并在模型使用过程中,对预测专家的经验和意见加以有效的分析利用;对于影响中长期电力负荷变化的多方面因素的综合作用,要运用不同方法的组合来开展研究工作。4预测方法的发展动态随着现代科学技术的飞速发展,特别是人工智能技术的不断完善,各种各样新的负荷预测方法也不断涌现,主要有以下方面:(1)灰色预测法灰色预测法是将灰色系统理论应用于中长期电力负荷预测,即对负荷的历史数据构成的数列通过生成的方法,求得随机性弱化、规律性强化的数列,此数列的数据称为生成数。然后利用生成数建模开展预测
12、。灰色理论是我国邓聚龙教授于80年代提出来的。灰色预测法存在的缺陷,其根本原因是在于建模时不是对应于同一点的函数值和导数值去辩识微分方程中的参数所致。(2)含糊聚类识别预测法该方法不建立负荷与环境相互关系的数学表达式,而是将负荷与环境因素作为一个整体开展数据加工,通过对历史数据开展提炼分类,将负荷及其环境因素的历史样本分成若干典型类别,然后采用合适的含糊数及含糊集刻划出各类样本中负荷变化的模式及环境因素特征。当给定未来环境因素状态时,得出判定未来负荷变化属于何种类型,从而预测出未来的电力负荷值。(3)专家系统预测法专家系统是一个基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统,它拥有某一个特殊领域内
13、专家的知识和经验,并能象专家那样运用这些知识,通过推理,作出智能决策。将专家系统应用于中长期负荷预测中,有利于结合预测人员的丰富经验和判断力,即专家知识,同时能防止人工推理的烦琐和人为差错的浮现,快速作出最正确预测结果。(4)人工神经网络预测法人工神经网络具有大规模分布式并行处理、非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性,可以作为负荷预测的一种先进手段。通常使用的有BP模型、Hopfield模型和Kohonen模型等,同时人工神经网络还可以与含糊集合理论相结合,构成含糊神经网络,可以对负荷预测中浮现的模糊信息加以处理。(5)优选组合预测法为了充分利用各个负荷预测模型的实用信息,所以提出了优选组合预测方法。组合预测理论认为,对于同一个预测问题,多个不同的预测模型的线性组合,在一定条件下能够改善模型的拟合能力和提高预测精度。可以选取适当的权重开展加权平均或者在多种方法中开展比较,选择拟和优度最正确或者标准差最小的预测模型作为最优模型开展预测。(6)空间负荷预测法此法是80年代初由H.LWillis提出的,它不仅能够预测未来负荷量的变化规律,而对未来的负荷地理分布情况也作出相应的预测。
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