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电力负荷类论文范文文献,与电力负荷预测方法相关论文格式模板
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摘 要：电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础.在当前电力发展迅速和供应紧张的情况下,合理地进行电力系统规划和运行及其重要.
关 键 词：负荷预测；建立；模型；构成
一、电力负荷的构成与特点
电力系统负荷一般可以为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等,不同类型的负荷具有不同的特点和规律.
城市民用负荷主要是城市居民的家用电器,它具有年年增长的趋势,以及明显的季节性波动特点,而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关.
商业负荷,主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷,覆盖面积大,且用电增长平稳,商业负荷同样具有季节性波动的特点.虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷及民用负荷,但商业负荷中照明类负荷占用电力系统高峰时段.此外,商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间,从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一.
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工业负荷是指用于工业生产的用电.此类工业负荷的比重在用电构成中居于首位,它不仅取决于工业用户的工作方式（包括设备利用情况、企业的工作班制度等）,而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系,一般负荷是比较恒定的.
农村负荷是指农村居民用电和农业生产用电.此类负荷与工业负荷相比,受气候、季节等自然条件的影响很大,这是由农业生产的特点所决定的.农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯的影响,但就电网而言,由于农业用电负荷集中的时间与城市工业负荷高峰时间有差别,所以对提高电网负荷率有好处.
从以上分析可知电力负荷的特点是经常变化的,不但按小时变、按日变,而且按周变,按年变,同时负荷又以天为单位不断起伏的,具有较大的周期性,负荷变化是连续的过程,一般不会出现大的跃变,但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的,不同的季节,不同地区的气候,以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响.
电力负荷的特点决定了电力总负荷由以下四部分组成：基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量.
二、负荷预测的内容与分类
电力系统负荷预测包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测.最大负荷功率预测对于确定电力系统发电设备及输变电设备的容量是非常重要的.为了选择适当的机组类型和合理的电源结构以及确定燃料计划等,还必须预测负荷及电量.负荷曲线的预测可为研究电力系统的峰值,抽水蓄能电站的容量以及发输电设备的协调运行提供数据支持.
负荷预测根据目的的不同可以分为超短期、短期、中期和长期：①超短期负荷预测是指未来1h以内的
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三、负荷预测的基本过程
负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据,建立科学有效的预测模型,采用有效的计算方法,以历史数据为基础,进行大量试验性研究,总结经验,不断修正模型和计算方法,以真正反映腐化变化规律.其基本过程如下.
(一)调查和选择历史负荷数据资料
多方面调查收集资料,包括电力企业内部资料和外部资料,从众多的资料中挑选出有用的一小部分,即把资料浓缩到最小量.挑选资料的标准要直接、可靠并且是最新的资料.如果资料的收集和选择得不好,会直接影响负荷预测的质量.
(二)历史资料的整理
一般来说,由于预测的质量不会超过所用资料的质量,所以要对所收集的与负荷有关的统计资料进行审核和必要的加工整理,来保证资料的质量,从而为保证预测质量打下基础,即要注意资料的完整无缺,数字准确无误,反映的都是正常状态下的水平,资料中没有异常“分离项”,还要注意资料的补缺,并对不可靠的资料加以核实整理.
（三）对负荷数据的预处理
在经过初步整理之后,还要对所用资料进行数据分析预处理,即对历史资料中的异常值的平稳化以及缺失数据的补遗,针对异常数据,主要采用水平处理,垂直处理方法.数据的水平处理即在进行分析数据时,将前后两个时间的负荷数据作为基准,设定待处理数据的最大变动范围,当待处理数据超过这个范围,就视为不良数据,采用平均值的方法平稳其变化；数据的垂直处理即在负荷数据预处理时考虑其24h的小周期,即认为不同日期的同一时刻的负荷应该具有相似性,同时刻的负荷值应维持在一定的范围内,对于超出范围的不良数据修正,为待处理数据的最近几天该时刻的负荷平均值.
(四)建立负荷预测模型
负荷预测模型是统计资料轨迹的概括,预测模型是多种多样的,因此,对于具体资料要选择恰当的预测模型,这是负荷预测规程中至关重要的一步.当由于模型选择不当而造成预测误差过大时,就需要改换模型,必要时,还可同时采用几种数据模型进行运算,以便对比、选择.
在选择适当的预测技术后,建立负荷预测数学模型,进行预测工作.由于从已掌握的发展变化规律,并不能代表将来的变化规律,所以要对影响预测对象的新因素进行分析,对预测模型进行恰当的修正后确定预测值.
四、电力负荷预测方法简介
电力负荷预测分为经典预测方法和现代预测方法.
经典预测方法1.指数平滑法.该方法是常用的预测方法之一,指数平滑法的基本思想是加权平均,选取一组时间上有序的历史数据,X1、X2、X3等Xt,一次指数平滑预测的迭代公式为：Lt+1等于+Lt式中Lt+1——Lt+1时刻的负荷值
n—所有数据记录的个数
对越近期的数据加权越大,这反映了近期数据对未来负荷影响更大这一实际情况,同时能通过平滑作用消除序列中的随机波动.
2.趋势外推法.趋势外推法就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测.电力负荷虽然具有随机性和不确定性,但在一定条件下,仍存在着明显的变化趋势,例如农业用电,在气候条件变化较小的冬季,日用电量相对稳定,表现为较平稳的变化趋势.这种变化趋势可为线性或非线性,周期性或非周期性等等.
3.时间序列法.时间序列法是一种最为常见的短期负荷预测方法,它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性,去建立和估计产生实际序列的随机过程的模型,然后用这些模型去进行预测.它利用了电力负荷变动的惯性特性和时间上的延续性,通过对历史数据时间序列的分析处理,确定其基本特征和变化规律,预测未来负荷
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