论文总字数：16124字

摘 要

内容

电力系统中用电负荷是需要多个部门共同监管的。正确预测电能的负荷，能够使电力系统自动启动和停止，保证电力系统平稳运作，满足供电需求，合理分配发电量；能更方便地监管电力系统，制定出完善的维修方案、运作模式，不影响人们的生活和生产活动；还可以减少发电成本、节约资源等，用最小的成本获取最大的利益，得到社会大众的广泛认可；并且，能够提高工作效率，制定正确的经营战略，规定将来发电机的工作时间、实际功率、发电量等，能够更好地增加用户的可用电量、安装新的配电设备以及完善配电设施，推动电力系统的成长。所以，预测用电量在电力系统运行中占很重要的地位，最后得出的结果能够满足市场的用电需求，推动市场稳定发展。

因此，负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容之一，负荷预测的结果也已成为经济调度和推行电力市场的必要基础。本文将在介绍了电力系统短期负荷多种预测方法的基础上，以某市的电力系统为例建立人工神经网络模型进行短期负荷预测，针对模型和算法进行了研究和探讨。并通过MATLAB平台进行仿真分析，从而验证预测方法的理论正确性和有效性。

关键词： 电力系统负荷预测、气象因素、MATLAB仿真

Title

Abstract

Words

Power system load forecasting is one of the important tasks of power system dispatching, power consumption, planning and planning departments. The accurate load forecasting is beneficial to the rational arrangement of the power generating set in the power grid, to maintain the safety and stability of the power grid, to reduce the unnecessary rotation reserve capacity, to use electricity management, to arrange the operation mode of the power grid and to ensure the maintenance plan of the unit, to ensure the normal production and life of the society, and to be beneficial to the coal saving. To save oil and reduce the cost of power generation and to improve the economic and social benefits of the power system: at the same time, it is also conducive to the formulation of reasonable power construction planning, the determination of the size, time and location of the installation and installed capacity of the future new generating sets, and the rational arrangement of the capacity and reconstruction of the power grid and the construction and development of the power grid. Exhibition.

Therefore, load forecasting has become one of the important contents to realize the modernization of power system management. The result of load forecasting has also become the essential foundation for economic dispatch and the implementation of the power market.On the basis of introducing a variety of forecasting methods for short-term load of power system, this paper will take a city"s power system as an example to establish artificial neural network model for short-term load forecasting, and study and discuss the model and algorithm. Simulation analysis is carried out through the MATLAB platform to verify the correctness and validity of the prediction method.

Key words: Words

power system load forecasting, meteorological factors and MATLAB simulation.

目 录

目录

摘 要 I

内容 I

Abstract II

目 录 3

第一章 绪 论 4

1.1 研究的内容与意义 4

1.2 国内外的研究现状 4

1.3 论文的主要工作 4

第二章 电力系统短期负荷预测的原理 5

2.1 电力系统负荷的预测理论 5

2.1.1 电力系统负荷预测类型 5

2.1.2电力系统负荷预测的原理 5

2.1.3电力系统短期负荷特征分析 5

2.2 电力系统短期负荷预测中的数据预处理 6

2.2.1异常识别 6

2.2.2异常处理 7

2.3电力系统短期负荷预测误差 7

2.3.1误差出现的原因 7

2.3.2误差的分析方式 7

第三章 案例介绍 8

3.1 以安顺市电力系统为例建立短期负荷预测模型 8

3.2 只考虑历史负荷影响的模型一 8

3.2.1输入与输出变量 8

3.2.2网络结构的确定 8

3.2.3.传输函数 9

3.2.4数据归一化处理 9

3.3考虑天气因素影响的模型二 9

3.3.1温度参数 9

3.3.2降雨量参数 10

3.4仿真和预测结果分析 10

3.4.1BP神经网络的Matlab实现 10

3.4.2两个预测模型的仿真过程 10

3.4.3两个模型仿真后的结果分析 11

3.4.4两个模型一周的预测结果分析 11

第四章 总结 13

致 谢 14

第一章 绪 论

1.1 研究的内容与意义

电力系统主要满足用户对用电量的需求，根据实际情况不断调整电量的输送。因为电能在转换生成、传送、使用几乎是在同一时间进行，就无法存储很多的电能，这就需要电力网在运行过程中的发电量要始终注意市场的动向，满足用户的电量需求，若不然没有办法保证电力网平稳运行，容易激发供电方与用户二者间的矛盾，所以，预测负荷发挥的作用很大，并且是电力网的重要组成部分。

电力网在预测用电量前是要做很多准备工作的，依照现实情况，分析用电量的发展趋势，考虑用户需求、网络线路整改、自然环境、居民心理等因素，制定出科学合理的预测方案。在实验数据很精准时，就可以保证负荷值的可靠性^[1]。进行负荷预测主要是了解电力系统的需求容量以及承受的总容量，有关部门可以参考这些数据制定出正确的经营战略、预期目标等，满足用户的电量需求，从而促进电力行业的发展。

预测电力系统的需求容量，尤其是在短时间内，能够发挥很大的作用，具体表现在以下方面：

（1）若预测的结果真实可靠，有利于电力网的运作，制定出完善的机器维修方案。并且，还能够减少发电成本，节约能源。有利于倡导我国出台的节能环保政策，减少能源的消耗、污染物的排放，为人们树立环保意识，使人与自然和谐共处，促进社会的文明发展。

（2）对其进行预测也是为保证电力网能够平稳运行。若想满足用户对电力的需求，首先就是要确保电力网是否可以安全、平稳运行，有关部门要加强对系统的监管，出现故障要及时解决，避免造成严重的后果。

（3）其预测的结果也会影响用电价格的制定。居民用电价格是根据对用电容量的预测结果制定出的，所以，电力公司一定要得出准确的预测结果，然后再制定科学合理又能够赚取利益的用电价格。

所以，不管是从哪个方面来看，预测短时间内的电力负荷都发挥了很大的作用，在电力系统内容中占关键地位。

1.2 国内外的研究现状

进入二十世纪六十年代以后，全球经济水平大幅度提高，对电力资源的使用也越来越频繁，逐渐提高了对电力质量的要求，使得电力行业快速成长起来。就在这时，有关部门就开始重视负荷预测这项工作，不断提高技术水平。负荷预测的成长过程可以分为前期和后期：前期是从二十世纪六十年代到八十年代，在这段时期它所使用的技术、操作方法等是最基本的，参考的是经济方面的技术，例如回归分析法、时间序列法等;后期是从九十年代到至今，由于科技水平的提高，逐渐出现了人工智能技术，使这项工作对技术的要求越来越高。目前人工智能可以分为人工神经网络、专家网络以及模糊逻辑系统等方面，这些技术已经开始应用到负荷预测工作中。并且，还参考了非线性系统、小波分析等理论。

根据各国的研究数据显示，因为外国的经济发展水平较高、电力行业平缓发展，波动较小，使得展开短时间负荷预测工作的次数要多于长时间负荷预测次数，在我国展开这两项工作的次数是差不多的。从1998年开始，我国就对电力系统进行了改革，负荷预测已取得可观的成绩，电力系统覆盖全国，在电力市场中已经离不开负荷预测这项工作。以山东省的情况为例，它是将线性外推和神经网络二者结合^[7]，研发了进行负荷预测的软件，广西省有关部门选择与高校合作，共同研发负荷预测小程序，提高工作效率，保证工作质量。

现在，各国都很重视负荷预测这项工作，这项工作需要注意以下几方面：负荷预测模型的建立、数据计算方法以及影响因素等。和其他两方面比较，负荷预测在算法方面已取得不小的成绩，研究出多种多样的算法，但是不同类型的算法起到的作用是不一样的。预测短时间的电力负荷可以采用多种技术，这些年，预测技术的水平不断提高，可以概括为:传统预测法和现代预测法。

1.3 论文的主要工作

在进行负荷预测工作前，选择将安顺作为研究对象，建立数据模型。根据以上研究可知：建立数据模型要结合多方面因素，因此，本文可以研究安顺电力负荷的特点、影响因素等，输入真实可靠的数据，然后再建立网络模型。好要考虑气候、环境等不确定因素。

第二章 电力系统短期负荷预测的原理

2.1 电力系统负荷的预测理论

电力网负荷根据类型大致可以划分为：商业负荷类型、居民负荷类型、农业负荷类型、工业负荷类型等等，由于其应用范围不相同，它们的性质以及发挥的作用都是不相同的，但它们的采取的方法都是一样的。电力负荷预测的主要内容是：预测电力系统的需求容量和承受的总容量。

2.1.1 电力系统负荷预测类型

根据预计测量的时间，可以将它分为长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测、超短期负荷预测。(1)中、长期负荷预测:它们其实没有明显的区分，可以预测将来几十年的发展情况。中长期预测有利于制定正确的经营战略，规定将来发电机的工作时间、实际功率、发电量等，能够更好地增加用户的可用电量、安装新的配电设备以及完善配电设施，其预测的结果真实可靠。(2)超短期负荷预测:预测的是将来几分钟到一个小时的发展情况。超短期负荷预测：可以理解为加强对电力系统的控制，满足用户的用电需求，合理分配发电量，并且尽最大可能减少成本。(3)短期电力负荷预测：就是预测将来一年以内的发展情况，普遍预测的是将来二十四小时内的发展情况。短期负荷预测：主要是提高用电质量，完善运行模式，在电力网中占关键地位，是配电管理系统中的基础内容。

在运行操作中，短时间的负荷预测的就是将来二十四小时内。本文主要探讨的是安顺电力网短时间的负荷预测，其大致流程是：先了解之前的负荷记录以及一切影响因素，然后在对二十四小时内的负荷进行预测。

2.1.2电力系统负荷预测的原理

影响负荷的因素有很多，既包括自然条件、气候变化、承担的风险等无法确定的因素，还包括一些可测的因素。

因为对它的预测是依照它之前的数据来预测将来的发展情况，因此，可以把这项工作看作是不确定事件，其主要特征如下:（1）预测出的结果并不是一定会发生的。电量负荷的数值取决于很多方面，其中有不确定的因素，比如自然环境、气候、市场需求、承担的风险大、国家政策等。对于那些可测因素，我们可以根据具体情况制定相应的对策，但对于那些无法确定的因素，我们就没有办法提前应对。并且，预测的技术水平一直在提高，采取的手段也越来越多样，这都会对预测结果的准确性造成影响。（2）预测需要具备一定的条件。在预测前要满足所需要的条件，才能开展预测工作。需要满足的因素中既有人们做出的假设也有确定的发展规律，若根据确定条件来进行推测，那么得到的结果精准真实的，若根据自己的假设来进行推测，那么得到的结果就不够全面，缺乏精准性。还可以说，比如说，在建立数据模型时，输入的数值不同，那么得到的结果就不会相同，所以能看出，进行电力负荷是需要满足一定条件的。（3）预测的结果有多种可能。因此这项工作对准确度有要求、受多种因素的影响，而且进行预测的方法、建立的数据模型也不一样，导致预测的结果有多种可能。

2.1.3电力系统短期负荷特征分析

电力网在短时间内的负荷有个明显的特征，是一直在发生变化，有可能在下一个小时发生变化，有可能在未来一天内发生变化，甚至还有可能在未来一周发生变化。是一个无限循环的过程。若根据电量负荷的影响因素来研究，那么它的特点就可以表现出来，短时间内的电力负荷可以分为以下几种类型：

(1)典型负荷分量

典型负荷分量可以被叫作正常负荷，这种类型的负荷不受天气的影响，它的变化是一个无限循环的过程。这种类型的负荷受负荷的大小以及种类影响。根据具体的例子可以看出：如表2-1中安顺在工业方面的用电负荷可以划分为典型负荷，工业用电的数值是全市最大的，另外因为该地区工业发展稳定，一年内的电荷数值波动不大，受天气的影响较小。

表2-1 安顺市2007年个月不同行业用电所占当月负荷总电量百分比

(2)天气敏感负荷分量

天气敏感负荷的大小和天气有很大关系，比如受温度、能见度、气压、蒸发、风速等。受气象条件的影响会得出不同的负荷值，尤其是季节的变化，会对负荷值造成很大的影响。表2-1中各地区居民用电受季节影响最大，因为居民在夏季要开空调等设备降温消热，在冬季要取暖。

(3)异常或特殊事件负荷分量

非正常或特殊事件是指设备故障、线路整改、颁布政策等。在这个阶段的电力负荷不属于典型负荷，而且偶然性较大。表2-1中电力负荷的变化大都受这些非正常事件影响。

(4)随机负荷分量

随机负荷是不确定的，不能完全确定其电力负荷。

2.2 电力系统短期负荷预测中的数据预处理

电力系统短期负荷预测几乎是根据从前的数据来进行的，受很多因素的影响，其中包括不确定因素、确定因素、非正常事件等，偶然性较大，导致预测结果缺乏可靠性，与之前的数据有较大差异。若输入的数据不精准，那么将会造成以下两方面后果：第一，在建立模型时，会改变电力负荷的变化规律。第二，得出的预测结果会产生误差。所以，要求数据的精准性还是十分重要的 只有输入精准的数据才能得到真实可靠的预测结果。

对负荷的错误数据进行修正的最基本思路有三种:(1)查看某条日负荷曲线是不是含有错误的数据;(2)对于错误的数据点在曲线中的具体位置进行确定;(3)对于错误的数据进行适当的修改。

2.2.1异常识别

错误数据的产生有多种原因，但对错误数据进行分析、定性有以下几种情况：

(1)遗漏数据:此类数据是需要修改添补的数据，主要包涵在短期内某些信号传输不正确或者数据搜集系统没能按时反映某处事故改变而引起的负荷数据，这类因为数据搜集中断，致使大量的源数据的错漏丢失，是遗漏数据。

(2)不能修改复原的虚假数据:此类数据为需要替换的数据，主要引起的原因是较长时间系统事故或数据库事故，长时间负荷数据变化不正常为主要表现，远离了负荷的正常变化范围。

(3)和事实相符和的不良原始数据:这是需要平滑的一类数据。主要由冲击负荷和外部扰乱引起的负荷数据不正常改变两类组成。即使搜集的数据是负荷事实的的，但不能被直接应用到预测工程，对源数据进行预处置必须在预测之前，尽可能把负荷曲线的波动性，也就是不可预测的冲击负荷的影响，进行平滑处置。

2.2.2异常处理

由于不正常数据有各种各样的产生原因，因此，不正常数据的处置办法也要根据具体原因分门别类处理，有以下方法:

(1)经验改正法:对数据进行修改更正，由当场负荷预测人士依据长期经验的累积来改正。一旦遗漏数据被发现，依据从前的经历从其他数据源中择取数据，依靠人力补齐数据库，修改更正数据。

(2)曲线交换法:在巨大事故中日负荷除去正常曲线置换，或者在除去负荷曲线不正常的日负荷中进行。例如:假如在非假日中出现不正常数据，这一数据将与几天前或前七天相类似日类型的相关时间段的数据值来代替。

2.3电力系统短期负荷预测误差

因为负荷预先推测是对将来负荷的一种估计，误差难免会产生。研究导致的误差，误差大小的计算和分析，可比较预先推测结果的准确性，也可与不同计算方法、不同模式在具体负荷预测要求中的情形对比。

2.3.1误差出现的原因

许多原因可产生误差，有下面几个主要方面:

(1)由于选取的预测模型而发生的错误。选取结构不同的模型预先推测，与预先推测结果相异，就会产生错误。

(2)负荷的地区不同，有不同的影响，因此，预测方式各异，关键的问题是，从许多的预测方式中正确怎样选取一项恰当的预测方式。倘若选取不正确的话，误差也就伴随产生。

(3)样本数据带来的误差。要用到许多的数据资料进行负荷预先推测，而每一项资料并不能有十分正确可靠的保证，这也是预测误差产生原因之一。

(4)随机性的误差是由工作人员预测时带来的误差。

2.3.2误差的分析方式

已经了解预测误差产生原因后，可以对预测的模型或预测的技术进行改进。同时还一定要对预测误差进行计算分析，从而可以检测所选的预测模型。常用的计算和分析预测误差的方法和指标很多，计算预测的误差的主要方法有以下4种:

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