電力系統(tǒng)負荷預測分析報告

1、電力系統(tǒng)負荷預測分析報告班級:姓名:學號:目錄二、電力系統(tǒng)負荷預測意義3三、電力負荷的構成與特點4四、負荷預測的內(nèi)容與分類4五、負荷預測的基本過程51、調(diào)查和選擇歷史負荷數(shù)據(jù)資料52、歷史資料的整理53、對負荷數(shù)據(jù)的預處理54、建立負荷預測模型5六、電力系統(tǒng)負荷預測常用方法51、趨勢外推法52、單耗法63、回歸分析法64、時間序列法65、灰色模型法66、專家系統(tǒng)法77、優(yōu)選組合預測法7七、影響負荷預測因素71 .氣候等因素影響；72 .能源市場經(jīng)濟變化帶來的影響：83 .工農(nóng)業(yè)等宏觀產(chǎn)業(yè)用戶因素的影響：84 .時間因素：95 .地理因素對負荷因素的影響：106 .隨機因素：107、以后應該注意

2、的問題10八、2005-2013年全國各產(chǎn)業(yè)用電量分析10九、2014-2020年全國電力行業(yè)預測13十、個人總結：17背景前幾年在我們國家，特別是東南沿海的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)都還在為電力資源的緊張問題而煩惱。盡管國家已經(jīng)在這幾年大力建設電站，以滿足經(jīng)濟發(fā)展的需要，但是不少地區(qū)還是經(jīng)常出現(xiàn)拉停電的情況。為什么會出現(xiàn)這種情況呢？究其根本原因，就是我們以前沒有預測到現(xiàn)在對電力的需求會有這么大，從而使電力系統(tǒng)的建設跟不上經(jīng)濟發(fā)展對電力能源的需求。這是從長期的角度來考慮，對于時間相對較短的，比如某個夏天特別的熱，從而導致用電量大增，如果電網(wǎng)不做好相應的應變措施，難免會出現(xiàn)有的工廠會出現(xiàn)拉閘停電的狀況。以上這

3、些情況，都要求我們做好精確的負荷預測工作。但是由于電力產(chǎn)品具有不能大量儲存的特殊性，因此發(fā)、配電工作必須具有前瞻性。再者負荷預測對電力公司來說，能更好的進行規(guī)劃投資，因而有利于其降低成本、增加利潤。因而各種預測方法也就應運而生了，包括：外推預測法、單耗法、神經(jīng)網(wǎng)絡預測法。預測的精度也是越來越高的，但是總不能做到完全準確的預測，在預測時間上也受到限制。因為影響負荷預測的因素可以說是非常多的，如何正確的處理這些因素對精確的進行負荷預測來說是非常的重要的。電力工業(yè)是國民經(jīng)濟發(fā)展中最重要的基礎能源產(chǎn)業(yè)，是國民經(jīng)濟的第一基礎產(chǎn)業(yè)，是關系國計民生的基礎產(chǎn)業(yè)，是世界各國經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略中的優(yōu)先發(fā)展重點。作為一種

4、先進的生產(chǎn)力和基礎產(chǎn)業(yè)，電力行業(yè)對促進國民經(jīng)濟的發(fā)展和社會進步起到重要作用。電力工業(yè)與社會經(jīng)濟和社會發(fā)展有著十分密切的關系，它不僅是關系國家經(jīng)濟安全的戰(zhàn)略大問題，而且與人們的日常生活、社會穩(wěn)定密切相關。隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，對電的需求量不斷擴大，電力銷售市場的擴大又刺激了整個電力生產(chǎn)的發(fā)展。電力系統(tǒng)負荷預測意義所謂電力系統(tǒng)負荷預測就是指對未來時刻電力系統(tǒng)符合用電量進行預測。它可以分為超短期預測、短期預測、中長期預測、超長期預測等等。由于其受到各種社會、經(jīng)濟、環(huán)境等不確定性因素的影響再加上電力系統(tǒng)負荷本身具有是不可控性，因此進行完全準確的負荷預測是十分困難的。負荷預測的目的就是提供負荷發(fā)展狀況及水

5、平，同時確定各供電區(qū)、各規(guī)劃年供用電量、供用電最大負荷和規(guī)劃地區(qū)總的負荷發(fā)展水平，確定各規(guī)劃年用電負荷構成。電力負荷預測是供電部門的重要工作之一，準確的負荷預測，可以經(jīng)濟合理地安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機組的啟停與檢修，保持電網(wǎng)運行的安全穩(wěn)定性，減少不必要的旋轉(zhuǎn)儲備容量，合理安排機組檢修計劃，保證社會的正常生產(chǎn)和生活，有效降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟效益和社會效益。負荷預測的結果，還有利于決定未來新的發(fā)電機組的安裝，決定裝機容量的大小、地點和時間，決定電網(wǎng)的增容和改建，決定電網(wǎng)的建設和發(fā)展。因此，電力負荷預測工作的水平已成為衡量一個電力企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化的顯著標志之一，尤其在我國電力事業(yè)空前發(fā)展的今天，

6、用電管理走向市場，電力負荷預測問題的解決已經(jīng)成為我們面臨的重要而艱巨的任務。三、電力負荷的構成與特點電力系統(tǒng)負荷一般可以分為城市民用負荷、商業(yè)負荷、農(nóng)村負荷、工業(yè)負荷以及其他負荷等，不同類型的負荷具有不同的特點和規(guī)律。城市民用負荷主要是城市居民的家用電器，它具有年年增長的趨勢，以及明顯的季節(jié)性波動特點，而且民用負荷的特點還與居民的日常生活和工作的規(guī)律緊密相關。商業(yè)負荷，主要是指商業(yè)部門的照明、空調(diào)、動力等用電負荷，覆蓋面積大，且用電增長平穩(wěn)，商業(yè)負荷同樣具有季節(jié)性波動的特性。雖然商業(yè)負荷在電力負荷中所占比重不及工業(yè)負荷和民用負荷，但商業(yè)負荷中的照明類負荷占用電力系統(tǒng)高峰時段。此外，商業(yè)部門由于

7、商業(yè)行為在節(jié)假日會增加營業(yè)時間，從而成為節(jié)假日中影響電力負荷的重要因素之一。工業(yè)負荷是指用于工業(yè)生產(chǎn)的用電，一般工業(yè)負荷的比重在用電構成中居于首位，它不僅取決于工業(yè)用戶的工作方式（包括設備利用情況、企業(yè)的工作班制等），而且與各行業(yè)的行業(yè)特點、季節(jié)因素都有緊密的聯(lián)系，一般負荷是比較恒定的。農(nóng)村負荷則是指農(nóng)村居民用電和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。此類負荷與工業(yè)負荷相比，受氣候、季節(jié)等自然條件的影響很大，這是由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點所決定的。農(nóng)業(yè)用電負荷也受農(nóng)作物種類、耕作習慣的影響，但就電網(wǎng)而言，由于農(nóng)業(yè)用電負荷集中的時間與城市工業(yè)負荷高峰時間有差別，所以對提高電網(wǎng)負荷率有好處。從以上分析可知電力負荷的特點是經(jīng)常變化的

8、，不但按小時變、按日變，而且按周變，按年變，同時負荷又是以天為單位不斷起伏的，具有較大的周期性，負荷變化是連續(xù)的過程，一般不會出現(xiàn)大的躍變，但電力負荷對季節(jié)、溫度、天氣等是敏感的，不同的季節(jié)，不同地區(qū)的氣候，以及溫度的變化都會對負荷造成明顯的影響。電力負荷的特點決定了電力總負荷由以下四部分組成：基本正常負荷分量、天氣敏感負荷分量、特別事件負荷分量和隨機負荷分量。四、負荷預測的內(nèi)容與分類電力系統(tǒng)負荷預測包括最大負荷功率、負荷電量及負荷曲線的預測。最大負荷功率預測對于確定電力系統(tǒng)發(fā)電設備及輸變電設備的容量是非常重要的。為了選擇適當?shù)臋C組類型和合理的電源結構以及確定燃料計劃等，還必須預測負荷及電量。

9、負荷曲線的預測可為研究電力系統(tǒng)的峰值、抽水蓄能電站的容量以及發(fā)輸電設備的協(xié)調(diào)運行提供數(shù)據(jù)支持。負荷預測根據(jù)目的的不同可以分為超短期、短期、中期和長期。超短期負荷預測是指未來1h以內(nèi)的負荷預測，在安全監(jiān)視狀態(tài)下，需要510s或15min的預測值，預防性控制和緊急狀態(tài)處理需要10min至1h的預測值。短期負荷預測是指日負荷預測和周負荷預測，分別用于安排日調(diào)度計劃和周調(diào)度計劃，包括確定機組起停、水火電協(xié)調(diào)、聯(lián)絡線交換功率、負荷經(jīng)濟分配、水庫調(diào)度和設備檢修等，對短期預測，需充分研究電網(wǎng)負荷變化規(guī)律，分析負荷變化相關因子，特別是天氣因素、日類型等和短期負荷變化的關系。中期負荷預測是指月至年的負荷預測，主

10、要是確定機組運行方式和設備大修計劃等。長期負荷預測是指未來35年甚至更長時間段內(nèi)的負荷預測，主要是電網(wǎng)規(guī)劃部門根據(jù)國民經(jīng)濟的發(fā)展和對電力負荷的需求，所作的電網(wǎng)改造和擴建工作的遠景規(guī)劃。對中、長期負荷預測，要特別研究國民經(jīng)濟發(fā)展、國家政策等的影響。五、負荷預測的基本過程負荷預測工作的關鍵在于收集大量的歷史數(shù)據(jù)，建立科學有效的預測模型，采用有效的算法，以歷史數(shù)據(jù)為基礎，進行大量試驗性研究，總結經(jīng)驗，不斷修正模型和算法，以真正反映負荷變化規(guī)律。其基本過程如下。1、調(diào)查和選擇歷史負荷數(shù)據(jù)資料多方面調(diào)查收集資料，包括電力企業(yè)內(nèi)部資料和外部資料，從眾多的資料中挑選出有用的一小部分，即把資料濃縮到最小量。挑

11、選資料時的標準要直接、可靠并且是最新的資料。如果資料的收集和選擇得不好，會直接影響負荷預測的質(zhì)量。2、歷史資料的整理一般來說，由于預測的質(zhì)量不會超過所用資料的質(zhì)量，所以要對所收集的與負荷有關的統(tǒng)計資料進行審核和必要的加工整理，來保證資料的質(zhì)量，從而為保證預測質(zhì)量打下基礎，即要注意資料的完整無缺，數(shù)字準確無誤，反映的都是正常狀態(tài)下的水平，資料中沒有異常的“分離項”，還要注意資料的補缺，并對不可靠的資料加以核實調(diào)整。3、對負荷數(shù)據(jù)的預處理在經(jīng)過初步整理之后，還要對所用資料進行數(shù)據(jù)分析預處理，即對歷史資料中的異常值的平穩(wěn)化以及缺失數(shù)據(jù)的補遺，針對異常數(shù)據(jù)，主要采用水平處理、垂直處理方法。數(shù)據(jù)的水平處

12、理即在進行分析數(shù)據(jù)時，將前后兩個時間的負荷數(shù)據(jù)作為基準，設定待處理數(shù)據(jù)的最大變動范圍，當待處理數(shù)據(jù)超過這個范圍，就視為不良數(shù)據(jù)，采用平均值的方法平穩(wěn)其變化；數(shù)據(jù)的垂直處理即在負荷數(shù)據(jù)預處理時考慮其&的小周期，即認為不同日期的同一時刻的負荷應該具有相似性，同時刻的負荷值應維持在一定的范圍內(nèi)，對于超出范圍的不良數(shù)據(jù)修正，為待處理數(shù)據(jù)的最近幾天該時刻的負荷平均值。4、建立負荷預測模型負荷預測模型是統(tǒng)計資料軌跡的概括，預測模型是多種多樣的，因此，對于具體資料要選擇恰當?shù)念A測模型，這是負荷預測過程中至關重要的一步。當由于模型選擇不當而造成預測誤差過大時，就需要改換模型，必要時，還可同時采用幾種數(shù)

13、學模型進行運算，以便對比、選擇。在選擇適當?shù)念A測技術后，建立負荷預測數(shù)學模型，進行預測工作。由于從已掌握的發(fā)展變化規(guī)律，并不能代表將來的變化規(guī)律，所以要對影響預測對象的新因素進行分析，對預測模型進行恰當?shù)男拚蟠_定預測值。六、電力系統(tǒng)負荷預測常用方法1、趨勢外推法從而趨勢外推法就是在大量歷史的和現(xiàn)實的隨機現(xiàn)象中，尋求它們的“平靜的反映”，得到系統(tǒng)運動變化的規(guī)律，并據(jù)此規(guī)律推測出該系統(tǒng)未來的狀況。這就是應用趨勢外推法可以對事物的未來狀況進行預測的理論根據(jù)。趨勢外推法是根據(jù)變量(預測目標)的時間序列數(shù)據(jù)資料，提示其發(fā)展變化規(guī)律，并通過建立適當?shù)念A測模型，推斷其未來變化的趨勢。很多變量的發(fā)展變化與時

14、間之間都存在一定的規(guī)律性，若能發(fā)現(xiàn)其規(guī)律，并用函數(shù)的形式加以量化，就可運用該函數(shù)關系去預測未來的變化趨勢。2、單耗法單耗法可用于計算工業(yè)用戶的負荷預測。單耗法分產(chǎn)品單耗法和產(chǎn)值單耗法。采用單耗法預測負荷的關鍵是確定適當?shù)漠a(chǎn)品單耗或產(chǎn)值單耗。單耗法可根據(jù)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)單位用電量創(chuàng)造的經(jīng)濟價值，從預測經(jīng)濟指標推算用電需求量，加上居民生活用電量，構成全社會用電量。預測時，通過對過去的單位產(chǎn)值耗電量(以下簡稱“單耗”)進行統(tǒng)計分析，并結合產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整，找出一定的規(guī)律，預測規(guī)劃第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的綜合單耗，然后根據(jù)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展規(guī)劃指標，按單耗進行預測。單耗法需要做大量細致的統(tǒng)計、分析工作，

15、近期預測效果較佳。單耗法的優(yōu)點是方法簡單，對短期負荷預測效果較好。缺點是需做大量細致的調(diào)研工作，比較籠統(tǒng)，很難反映現(xiàn)代經(jīng)濟、政治、氣候等條件的影響。3、回歸分析法回歸預測是根據(jù)負荷過去的歷史資料，建立可以進行數(shù)學分析的數(shù)學模型。用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析方法對變量的觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，從而實現(xiàn)對未來的負荷進行預測?；貧w模型有一元線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等回歸預測模型。其中，線性回歸用于中期負荷預測。優(yōu)點是：預測精度較高，適用于在中、短期預測使用。缺點是：規(guī)劃水平年的工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值很難詳細統(tǒng)計；用回歸分析法只能測算出綜合用電負荷的發(fā)展水平，無法測算出各供電區(qū)的負荷發(fā)展水平，也就無法進行具體的電

16、網(wǎng)建設規(guī)劃。4、時間序列法就是根據(jù)負荷的歷史資料，設法建立一個數(shù)學模型，用這個數(shù)學模型一方面來描述電力負荷這個隨機變量變化過程的統(tǒng)計規(guī)律性；另一方面在該數(shù)學模型的基礎上再確立負荷預測的數(shù)學表達式，對未來的負荷進行預測。時間序列法主要有自回歸ar(p)、滑動平均ma(q)和自回歸與滑動平均arma(p,q)等。這些方法的優(yōu)點是：所需歷史數(shù)據(jù)少、工作量少。缺點是：沒有考慮負荷變化的因素，只致力于數(shù)據(jù)的擬合，對規(guī)律性的處理不足，只適用于負荷變化比較均勻的短期預測的情況。5、灰色模型法灰色預測是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預測的方法。以灰色系統(tǒng)理論為基礎的灰色預測技術，可在數(shù)據(jù)不多的情況下找出某個時

17、期內(nèi)起作用的規(guī)律，建立負荷預測的模型。分為普通灰色系統(tǒng)模型和最優(yōu)化灰色模型兩種。普通灰色預測模型是一種指數(shù)增長模型，當電力負荷嚴格按指數(shù)規(guī)律持續(xù)增長時，此法有預測精度高、所需樣本數(shù)據(jù)少、計算簡便、可檢驗等優(yōu)點；缺點是對于具有波動性變化的電力負荷，其預測誤差較大，不符合實際需要。而最優(yōu)化灰色模型可以把有起伏的原始數(shù)據(jù)序列變換成規(guī)律性增強的成指數(shù)遞增變化的序列，大大提高預測精度和灰色模型法的適用范圍?；疑Ｐ头ㄟm用于短期負荷預測?；疑A測的優(yōu)點：要求負荷數(shù)據(jù)少、不考慮分布規(guī)律、不考慮變化趨勢、運算方便、短期預測精度高、易于檢驗。缺點：一是當數(shù)據(jù)離散程度越大，即數(shù)據(jù)灰度越大，預測精度越差；二是不太適

18、合于電力系統(tǒng)的長期后推若干年的預測。6、專家系統(tǒng)法專家系統(tǒng)預測法是對數(shù)據(jù)庫里存放的過去幾年甚至幾十年的，每小時的負荷和天氣數(shù)據(jù)進行分析，從而匯集有經(jīng)驗的負荷預測人員的知識，提取有關規(guī)則，按照一定的規(guī)則進行負荷預測。實踐證明，精確的負荷預測不僅需要高新技術的支撐，同時也需要融合人類自身的經(jīng)驗和智慧。因此，就會需要專家系統(tǒng)這樣的技術。專家系統(tǒng)法，是對人類的不可量化的經(jīng)驗進行轉(zhuǎn)化的一種較好的方法。但專家系統(tǒng)分析本身就是一個耗時的過程，并且某些復雜的因素（如天氣因素），即使知道其對負荷的影響，但要準確定量地確定他們對負荷地區(qū)的影響也是很難的。專家系統(tǒng)預測法適用于中、長期負荷預測。此法的優(yōu)點是：能匯集多

19、個專家的知識和經(jīng)驗，最大限度地利用專家的能力；占有的資料、信息多，考慮的因素也比較全面，有利于得出較為正確的結論。缺點是：不具有自學習能力，受數(shù)據(jù)庫里存放的知識總量的限制；對突發(fā)性事件和不斷變化的條件適應性差。7、優(yōu)選組合預測法優(yōu)選組合有兩層含義：一是從幾種預測方法得到的結果中選取適當?shù)臋嘀丶訖嗥骄欢侵冈趲追N預測方法中進行比較，選擇擬和度最佳或標準偏差最小的預測模型進行預測。對于組合預測方法也必需注意到，組合預測是在單個預測模型不能完全正確地描述預測量的變化規(guī)律時發(fā)揮作用。一個能夠完全反映實際發(fā)展規(guī)律的模型進行預測完全可能比用組合預測方法預測效果好。該方法的優(yōu)點是：優(yōu)選組合了多種單一預測模

20、型的信息，考慮的影響信息也比較全面，因而能夠有效地改善預測效果。缺點是：權重的確定比較困難；不可能將所有在未來起作用的因素全包含在模型中，在一定程度上限制了預測精度的提高。七、影響負荷預測因素在負荷預測中必須要考慮的因素主要有以下幾點：1 .氣候等因素影響；在電力系統(tǒng)中有許多的氣候敏感負荷，如生活上用的電熱器、空調(diào)，冰箱冷柜等等；農(nóng)業(yè)上因為天氣的干旱或者洪澇使灌溉條件發(fā)生變化，以及一些現(xiàn)代農(nóng)業(yè)設施因為溫度、濕度的影響從做出調(diào)整。在氣候因素中，應該又以溫度影響為最大，因為在與氣候有關的負荷重，主要以加熱制冷的設備比較多。天氣敏感負荷分量與一系列天氣因素有關，如溫度、濕度、風力、降雨量。不同天氣因

21、素影響負荷分量值不同，這種負荷分量受季節(jié)影響明顯。城鄉(xiāng)居民用電負荷受季節(jié)因素影響明顯當然對于以空調(diào)等負荷，濕度、風速等影響也不能忽略。那么對于具體的算法中我們該怎么樣考慮氣候因素呢？這是根據(jù)預測的時間長短來進行確定的，對于超長期預測的我們要考慮季節(jié)氣候的變化，甚至全球整體氣候的變化趨勢，對于比較短期的負荷預測，我們則可以多考慮當時的溫度，濕度，風力等等。以短期負荷預測為例，應該考慮的因素有以下幾點：預測日的最高氣溫、最低氣溫和平均氣溫；預測日的降雨量以及預測日前1天、前2天和前3天的降雨量。同時為了更好地利用氣象數(shù)據(jù)，還應該記錄每小時的溫度、降水、風力等數(shù)據(jù)，并且要對這些數(shù)據(jù)做量化處理，以便在

22、預測模型中使用，至于他們的影響程度在各種模型中的考慮應該是不同的。氣候因素對于電網(wǎng)負荷的影響可見一斑。由于天氣的不穩(wěn)定，天氣一晴或下雨，負荷大幅波動，造成負荷預測的難度加大，甚至人工降雨等非自然因素也夾雜其中。更增加了氣候的復雜程度和負荷預測的難度。目前對于氣象因素的考慮，比較成熟的有以人體舒適度為依據(jù)的預測。人體舒適度可定義如下：“人體舒適度”是對人們在自然環(huán)境中是否感覺舒適及其達到怎樣一種程度，它是人體對大氣狀態(tài)的綜合反映。國際上通常采用“人體舒適度指數(shù)”來評價氣象條件引起的人的舒適感，它是根據(jù)人類機體與大氣環(huán)境之間的熱交換而制定的生物氣象指標。人體舒適度指數(shù)的具體計算公式歸納如下：D=f

23、(T)+g(U)+h(V)式中：D為人體舒適度指數(shù)；T為日平均氣溫(C);U為日平均相對濕度(衿；V為日平均風速(m/s)。不同地區(qū)的式子參數(shù)是不一樣的。比如上海地區(qū)人體舒適度指數(shù)具體表達式為：D=1.8T+0.55(1-U)+3.2V+27而天津的則為：D=1.8T+0.55(1-U)+3.2V+32很多研究表明一些地區(qū)的人體舒適度與電力負荷有較大的相關性。人體舒適度指數(shù)等交2人體感覺<581級人體感覺涼爽58672級人體感覺舒適，最可接受67713級人體感覺較舒適71764級人體感覺嚴熱悶熱，可適當降溫76805級人體感覺暑熱，希注意防暑降溫>806級人體感覺酷熱，希注意防暑降

24、溫，以防中暑2 .能源市場經(jīng)濟變化帶來的影響:最近國際油價，煤價一路飆升，是許多用油用氣用煤的設備運行在成本大漲，從而大量的轉(zhuǎn)向用電，以及電動車的興旺都導致用電負荷的大量增加。再者目前煤價大漲、煤質(zhì)不好、也開始影響到發(fā)電廠的經(jīng)濟效益，全國的很多電廠基本都是在虧本的情況向進行發(fā)電，在發(fā)電虧本的情況下.上網(wǎng)負荷極不穩(wěn)定，有的隨時停機的可能，從而你對負荷預測造成了很大的影響。3 .工農(nóng)業(yè)等宏觀產(chǎn)業(yè)用戶因素的影響：工農(nóng)業(yè)等宏觀產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟因素可以包括：供電區(qū)域人口多少、工業(yè)生產(chǎn)水平以及工業(yè)的類型、電器設備的數(shù)量和變化特性也即負荷的特性、政策發(fā)展趨勢變化和經(jīng)濟趨勢，另外，電力系統(tǒng)的管理政策，如電力需求側管理

25、及電價素也將對負荷變化產(chǎn)生影響。這些經(jīng)濟因素對負荷影響的時間比較長，長于一周時間。在季節(jié)變化及年度變化時，根據(jù)這些因素對負荷預測值的修正是十分重要的。其中國家經(jīng)濟政策對電力系統(tǒng)的影響尤為重要。可以說他可以決定一個電力系統(tǒng)乃至一個地區(qū)的發(fā)展方向。如果國家決定在某個地區(qū)投資興建大型的煉鋼廠等耗電量極大的企業(yè)，那么這些企業(yè)的用電情況將給負荷預測帶來極大的困難。因為各地區(qū)用電大戶一旦增多。必然會有一些大用戶用電存在無序性，使得調(diào)度部門難以準確掌握大用戶負荷特性以及用戶的停產(chǎn)、設備檢修等情況，從而影響負荷預測的準確性。其次電氣化鐵路等沖擊負荷也對負荷預測準確率造成一定的影響，我國最近幾年修建的技術非常先

26、進的幾干線可定會對沿線的符合預測造成影響。4 .時間因素:對負荷有重要影響的時間因素主要有三點：季節(jié)因素的影響、日或周的周期性以及節(jié)假日的影響。目前系統(tǒng)中的最大負荷小時數(shù)越來越小，時間對負荷的影響越來越大。對負荷預測有重要影響的時間因素主要有3種：季節(jié)變化、周循環(huán)、法定節(jié)假日。其中季節(jié)變化和氣候有不少的關聯(lián)，周循環(huán)則與工作日的情況有關系，這些還是比較好考慮的。時間因素中以節(jié)假日符合預測最為困難。全年的負荷類型可根據(jù)季節(jié)不同分為春、夏、秋、冬四種類型。從上圖可以看出：對于非節(jié)假日，凌晨4點左右為低負荷階段，該段時間大多數(shù)人處于休息狀態(tài)，所以負荷下降，負荷組成主要是那些必須運行的不間斷負荷；最高峰

27、值負荷一般出現(xiàn)在從9點至17點之間的工作段；晚上，由于家用電力負荷的增加，在18點至21工作日（星期一至星期五）負點之間又會出現(xiàn)一個高峰值。每周之間負荷曲線形狀相似。荷變化規(guī)律相同，電力負荷曲線形狀相似；休息日（星期六、星期天）負荷變化也具有相似性，負荷較平常低，這是由于在休息日里，工業(yè)負荷所占比重下降，居民生活與商業(yè)負荷所占比重上升。在節(jié)假日期間，電力負荷會急劇下降，白天電力負荷相對平穩(wěn)，但比普通工作日電力負荷要小，這是由于工業(yè)負荷減少，與正常上班時段的負荷相比，負荷表現(xiàn)出不同于工作日和正常休息日的特點。電力系統(tǒng)短期負荷受時間因素的影響是很明顯的。因此，在預測時，為了提高預測精度，預測模型的

28、輸入應考慮使用與預測時刻相關的歷史負荷數(shù)據(jù)和日期類型來建立網(wǎng)絡模型。在我國除了“五一”、“”、元旦，還有傳統(tǒng)的春節(jié)、清明節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)。這些節(jié)日對負荷預測準確性的影響也很大。量的工廠停產(chǎn)，民用負荷占負荷總數(shù)的比重很大。春節(jié)是負荷變化最大時節(jié)，相當數(shù)春節(jié)期間實際負荷的大小，與諸多因素有關，如：工廠的停產(chǎn)情況、負荷的自然增長率、當時的天氣情況等，比如前兩年南方的大雪，不僅使人們對于電力的要求變得巨大，另一方面還是我們的電網(wǎng)遭受很大的損壞，是很多負荷脫離電網(wǎng)，這是準確的預測可以說是不可能的。但由于國家具有補休的政策，這就導致一些工廠并非按長假休息,規(guī)律，具有較大的隨機性，從而負荷波動很大。另外從

29、主觀上看法定及傳統(tǒng)節(jié)日負荷水平應該比正常值低，一一”是雖然是法定長假,具體如何休假沒有一定的但是有時候又不能完全的這樣計算。主要原因在于雖然電網(wǎng)的符合成分變化很大，節(jié)假日大量工廠企業(yè)的用電負荷退出，使得節(jié)假日符合較正常日負荷有明顯的降低，但是節(jié)假日的居民用電負荷、服務行業(yè)用電負荷將會大大增加，以及不能停工的工業(yè)負荷可能也會增大。負荷相似，但由于時間上的長短不同，兩者也存在較大差異。如上面提到的春節(jié)）與我們負荷預測時所用的陽歷有所不同，這部分負荷的組成與正常的周末另外由于我國一些傳統(tǒng)節(jié)日（比所以我們每年對春節(jié)的負荷預測應該有所不同，要以沖突那個節(jié)日對應的陽歷來進行負荷預測。5 .地理因素對負荷因

30、素的影響：地理因素可以包括一個大區(qū)域內(nèi)不同環(huán)境下的負荷。比如一個城市的新老城區(qū)在負荷預測上就應該用不同的參數(shù)或者方法來對待。一方面老城區(qū)內(nèi)的用電設備由于使用年限都比較久了，故障率、用電損耗率之類可能都會增加預測的時候應該要考慮到這一點。同樣，新城區(qū)雖然用電設備比較新，故障率、用電損耗率肯定也比較低，但是新城區(qū)發(fā)展很快，負荷每年每季度增長率可能很大并且也是在不斷變化中的。在負荷預測中也應該考慮這些因素。6 .隨機因素：自然災害以及許多不可抗力所帶來的后果，都會導致負荷預測出現(xiàn)偏差。比如這幾年年初的雪災，之前的四川汶川大地震，都是事先很難預測的。還有一些就是數(shù)據(jù)傳遞上可能出現(xiàn)的錯誤，因為目前還沒有

31、建設完成非常完整的氣象數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)诫娏ο到y(tǒng)供負荷預測使用，電力系統(tǒng)同一天不同時刻存在最大負荷與最小負荷之間的峰谷差，引起這種差距的原因也有可能是拉閘限電、用電設備檢修等一切隨機和偶然因素所致。又因為電力系統(tǒng)由很多獨立的用戶組成，不同用戶選擇用電的時間和方式千差萬別，他們的負荷行為是隨機的，其結果表現(xiàn)為系統(tǒng)總負荷具有一定的隨機性，比如用戶的照明用電、工廠機器的啟停一般提前是無法預知的，因此無法對這些隨機負荷進行預測。另外，一些特殊事件，如鋼廠啟停、驟風襲擊等都對負荷有較大影響。因而導致負荷預測所用的數(shù)據(jù)都是比較舊的或者是經(jīng)過處理的，所以也對很好的預測結果加上了誤差。7、以后應該注意的問題對以上

32、存在的幾種誤差，我們該怎么樣處理呢？（一）要及時了解氣候變化，尤其是對于突變性的天氣情況要盡快加入運算；（二）做好節(jié)假日負荷預測工作，了解國家節(jié)假日的放假情況，以及各個企業(yè)的放假情況；（三）逐步了解工農(nóng)業(yè)結構，明確大用戶用電計劃；（四）做好新老城區(qū)的不同的符合預測，以及對一些隨機因素的應對。八、2005-2013年全國各產(chǎn)業(yè)用電量分析國民經(jīng)濟發(fā)展的同時推動行業(yè)的不斷創(chuàng)新和成長。歷年全國社會用電不斷上升，我們將通過分析歷年全國各產(chǎn)業(yè)電力的需求來說明全國社會用電的發(fā)展趨勢。（以下所有數(shù)據(jù)均由本人從中商情報網(wǎng)、國家統(tǒng)計局、中電聯(lián)、北極星電力網(wǎng)等各大網(wǎng)站收集而來后，經(jīng)過分析考察并制成表格和圖片）（一）

33、全國各產(chǎn)業(yè)用電量分析1 .全國全社會累計用電量數(shù)據(jù)2005-2013年，全國全社會累計用電量不斷上升，表1和圖1所示。2013年全社會用電量53223億千瓦時同比2012年增長7.5%。其中：第一、二、三產(chǎn)業(yè)和居民用電累計增速分別為0.7%、7%10.3涮口9.2%。圖1:2005-2013年全國社會用電量指標名稱計算單位200科200彈2007年200200驛201件2011年2012201坪全國全社會用電量億千瓦時246892824832590.0834379.6936595.1641998.82469284959153223表1:2005-2013年全國社會用電量二、三產(chǎn)業(yè)以及居民累計用

34、電占全社會用電量的比重分別為2 .全國各產(chǎn)業(yè)用電量情況圖2所示歷年全國分產(chǎn)業(yè)占比來看，對2005-2013年全國各產(chǎn)業(yè)用電結構分析，可得第2.4%、75.3%、11周口11.3%。圖2:2005-2013年全國各產(chǎn)業(yè)用電量占比圖3所示，第二產(chǎn)業(yè)的用電量持續(xù)走高，也是我國用電量的主力軍。第二產(chǎn)業(yè)用電量增速波動較大，其他產(chǎn)業(yè)的增長速度較為平緩。45000位,億千瓦時單4000035000300002500020000現(xiàn)431SOOO1D000加德麓能知疆同耍幽靜窕如5000741832_879.JS生以9=*149-101510140200520062007200S2009201020112012

35、2013第一產(chǎn)業(yè)741332863.96879.25939.9976.49101510131014第二產(chǎn)業(yè)18478213s4245271725920.1627136.431450.013518S3666939143一第三產(chǎn)業(yè)263128223186.52349&.153943.74478.365082S6906273城鄉(xiāng)居民生活2S3832403612.434082.134575.165093,96564662196793圖13:2005-2013年全國各產(chǎn)業(yè)累計用電從圖4可以看出2013年，第一產(chǎn)業(yè)累計用電1014億千瓦時,同比2012年增長0.1%,占社會用電量2%;第二產(chǎn)業(yè)累計

36、用電39143億千瓦時，同比2012年增長6.74%,占社會用電量73.5%;第三產(chǎn)業(yè)累計用電6273億千瓦時，同比2012年增長10.25%,占社會用電量11.8%;居民累計用電6793億千瓦時，同比2012年增長9.23%,占社會用電量12.7%。圖4:2013年全國各產(chǎn)業(yè)用電量占比（二）全國各工業(yè)用電量增長概述圖5所示，2005-2013年全國工業(yè)用電量的發(fā)展趨勢每年都持續(xù)上升，重工業(yè)一直是我國的用電工業(yè)的主力軍。輕工業(yè)占全國工業(yè)占比28%重工業(yè)占全國工業(yè)占比72%單位.，億千瓦時450004000035000300002500020000150001U00050002005年2006年

37、2007年20。名年2009年2。10年2011年20122m3年工業(yè)用電量isose211S424614.2525577-8班66.77346333606130471輕工業(yè)368941534468.034655.555336.23S&3060836S79重工業(yè)143681702120146.2221005.5622118.942S630S32880832092圖5:2005-2013年全國工業(yè)累計用電量重工業(yè)指國民經(jīng)濟個部門提供物質(zhì)技術基礎的主要生產(chǎn)資料的工業(yè)。一個國家重工業(yè)的發(fā)展規(guī)模和技術水平，是體現(xiàn)其國力的重要標志。屬于重工業(yè)的工業(yè)部門有鋼鐵、有色冶金工業(yè)、金屬材料工業(yè)。2013

38、年工業(yè)用電量38471億千瓦時，同比2012年增長6.9%,比2012年增力口2410億千瓦時；輕工業(yè)的用電量6379億千瓦時，同比增長6.3%,比2012年增力口296億千瓦時；重工業(yè)的用電量32092億千瓦時，同比增長7%比2012年增加2114億千瓦時。輕工業(yè)用電所占比重為16.6%,重工業(yè)用電所占比重為83.4%。相比，2012年重工業(yè)占比增加0.3%,說明我國重工業(yè)比重由穩(wěn)步上升的趨勢。輕工業(yè)-更工業(yè)圖6:2012年與2013年全國工業(yè)占比對比由圖6可以看出，我國的重工業(yè)用電量增長較穩(wěn)，而輕工業(yè)的用電增長有下降趨勢，且重工業(yè)發(fā)展的比重在不斷的上升。九、2014-2020年全國電力行業(yè)

39、預測中國經(jīng)濟增長模式的轉(zhuǎn)換，讓中國經(jīng)濟增長轉(zhuǎn)型到有質(zhì)量有效益持續(xù)的經(jīng)濟增長上來。轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式，主要要求有三個轉(zhuǎn)變：在需求結構上，促進經(jīng)濟增長由主要依靠投資、出口拉動，向依靠消費、投資、出口協(xié)調(diào)拉動轉(zhuǎn)變。在生產(chǎn)結構上，促進經(jīng)濟增長由主要依靠第二產(chǎn)業(yè)帶動，向第一、二、三產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)拉動轉(zhuǎn)變。在要素投入上，促進經(jīng)濟增長由主要依靠物質(zhì)消費，向主要依靠科技進步、勞動者素質(zhì)提高、管理創(chuàng)新轉(zhuǎn)變。雖然，這種轉(zhuǎn)變的進程會比較緩慢，但對于電力需求的影響是循序漸進的，電力需求結構以及增長的拉動因素都將逐漸變化，電力需求彈性將逐漸降低。加之，我國現(xiàn)在電力需求受經(jīng)濟增長模式轉(zhuǎn)變的深遠影響，低增長也將成常態(tài)。我們再結合前

40、面的數(shù)據(jù)、我國的政策及我國經(jīng)濟增長模式的轉(zhuǎn)變，我們將較為重點對全國電量供需、各省用電量進行2014-2020年的預測。(一)全國電量預測方法選取標準隨著經(jīng)濟的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結構的調(diào)整和人民生活水平的提高，電力需求預測呈現(xiàn)出了新的變化，因此在進行電力需求預測時必須綜合考慮影響電力需求的各種適用于現(xiàn)在電力需求預測。回歸分析方法簡單、預測速度快、外推性好，對于歷史上未出現(xiàn)的情況有較好的預測性，而且模型參數(shù)估計技術比較成熟，但由于非線性回歸預測計算開銷大、預測過程復雜，為此選擇多元線性回歸分析法再結合從下而上方法預測我國中長期電力需求。1、變量分析與選取(1)GDPGDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)是電力需求最根本的

41、決定因素。隨著生產(chǎn)力的不斷進步和科技的發(fā)展，經(jīng)濟的發(fā)展對電力的依賴程度越來越高。近10年來，我國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)平穩(wěn)的波動態(tài)勢，而GDP勺變化與電力消費的變動呈現(xiàn)強正相關關系，總是同增同減。因此，經(jīng)濟增長及其對生活標準的影響是促進電力需求增長的主要動力。(2)產(chǎn)業(yè)結構進入21世紀以來，我國不斷進行產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整，逐漸減少高耗能重工業(yè)，積極向第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。為此，第一產(chǎn)業(yè)用電所占總用電量的比重將會有所下降，而第二產(chǎn)業(yè)用電量將會持續(xù)增加，其增長率將會下降，但第二產(chǎn)業(yè)用電量仍占全社會用電量的最大比重，而隨著第三產(chǎn)業(yè)的大力發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)用電量增速將超過全社會用電量的增長速度，其比重也將會上升。因此，產(chǎn)業(yè)結構的

42、調(diào)整將會影響用電量需求量的變化。所以，選擇第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的比值作為分析變量。(3)人口就人口規(guī)模而言，近20年來，我國人口保持低速增長，但是由于我國人口基數(shù)龐大，人口的穩(wěn)步增長仍對電力需求產(chǎn)生了較大的拉動作用。除人口數(shù)量對電力需求產(chǎn)生較為明顯的影響，人口結構、家庭規(guī)模、住宅小區(qū)的特征也會影響居民對生活用電的需求。(4)居民收入隨著經(jīng)濟的發(fā)展，居民收入不斷增加，而人均用電量與人均收入呈現(xiàn)正相關關系。一方面，家電下鄉(xiāng)政策的推行使得農(nóng)村用電量不斷增加，帶動了農(nóng)村地區(qū)用電需求。另一方面，消費水平和居民收入息息相關，而消費水平對用電需求又有著至關重要的影響。近年來，居民用電消費一直保持快速穩(wěn)定增長。

43、因此，收入是進行用電需求預測的重要因素。本文將城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村人均純收入選為變量。2、多元線性回歸預測模型建立考慮到1985年前的數(shù)據(jù)波動較大，不具有代表性，于是我們選擇1985-2010年全社會用電量為因變量，1985-2010年的GDP第一產(chǎn)業(yè)值、第二產(chǎn)業(yè)值、第三產(chǎn)業(yè)值、人口、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村人均純收入為自變量建立回歸模型。所得多元線性回歸模式如式：y=-20992.120+0.099x1+0.286x2+1.949x3-6847.852x4-7.818x5其中，x1代表GDP億元），x2代表人口（萬人），x3代表城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元），x4代表第三產(chǎn)業(yè)值與第

44、二產(chǎn)業(yè)值比值，x5代表農(nóng)村人均純收入（元）。3、各種參數(shù)選?。?）人口預測人口預測的變量主要采用直接影響人口自然變動的出生率、死亡率和社會變動的遷移率等參數(shù)。這些參數(shù)的選取必須考慮約束條件。通過大量數(shù)據(jù)的回歸分析，我國人口常用的經(jīng)驗模型基本形式為2，M卜（口0）Nt-Nt0e式子中：N為t年的人口總數(shù)；N0為t=t0年時預測起始年的人口基數(shù)；k為人口自然增長率；e為自然對數(shù)的底（e=2.718）從2009-2013年人口自然增長率比較穩(wěn)定，“十二五”期間將會控制在k=0.03,到了“十三五”期間將會控制在k=0.02。于是我們預測未來6年將平均值控制在k=0.02以上，k=0.02也作為這次報

45、告中預測以后幾年中國人口總數(shù)的自然增長率。取2013年的總人口數(shù)作為預測其實年的基數(shù)，即N0=135736.7;t0為起始年；t為預測年份。（2）第三產(chǎn)業(yè)值與第二產(chǎn)業(yè)值的比值因為產(chǎn)業(yè)的值的波動較大，不宜選取太大范圍的均值作為這次報告的預測變量。我們將選取第二產(chǎn)業(yè)2011-2013年平均值36999;第三產(chǎn)業(yè)選取2011-2013年平均值5681;第三產(chǎn)業(yè)值與第二產(chǎn)業(yè)值的比值為0.1535。（3）居民經(jīng)濟收入因為居民經(jīng)濟收入值的波動較大，不宜選取太大范圍的均值作為這次報告的預測變量。我們將選取2005-2013年平均值與現(xiàn)國家的GD磔展趨勢相接近，再結合GDPA及國家政策，將居民收入增長率設定為為10。（4）GDP總量設置GDP總量設置是確定未來各階段GDP總量的過程。一般而言，可以根據(jù)國家宏觀經(jīng)濟規(guī)劃目標來確定，以2010年為基準，我們預測未來10年均增速將維持7.36%左右。表4所示,我們預算出GDP的三種方案。表4:預算GDPT案數(shù)據(jù)指標局方案（%）中方案（