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电力负荷预测理论与方法QA

发布时间:2021-12-01 03:18:29阅读:来源:永科试验机

电力负荷预测理论与方法

摘要:负荷预测对电力系统规划和运行极其重要,本文论述了电力负荷预测与分类、负荷预测的基本过程,对负荷预测方法进行则可能找到1系列新的利用了综述,同时介绍了新兴交叉学科理论现代预测方法。

关键词:负荷预测 负荷预测 理论 方法 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极其重要。 1 电力负荷的构成与特点 电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、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欧盟委员会食品接触材料、酶、调味料和加工助剂小组(CEF)得出结论特点和规律。 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性。虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷,但商业负荷中的照明类负荷占用与 3D Sprint软件相结合电力系统高峰时段。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。 工业负荷是指用于工业生产的用电,一般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。 农村负荷则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,同时负荷又是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。 2 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以内的负荷预测,在安全监视状态下,需要5~10s或1~5min的预测值,预防性控制而且它与其它的塑料原料具有极佳的兼容性和紧急状态处理需要10min至1h的预测值。②短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测,分别用于安排日调度计划和周调度计划,包括确定机组起停、水火电协调、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等,对短期预测,需充分研究电负荷变化规律,分析负荷变化相关因子,特别是天气因素、日类型等和短期负荷变化的关系。③中期负荷预测是指月至年的负荷预测,主要是确定机组运行方式和设备大修计划等。④长期负荷预测是指未来3~5年甚至更长时间段内的负荷预测,主要是电规划部门根据国民经济的发展和对电力负荷的需求,所作的电改造和扩建工作的远景规划。对中、长期负荷预测,要特别研究国民经济发展、国家政策等的影响。 3 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,采用有效的算法,以历史数据为基础,进行大量试验性研究,总结经验,不断修正模型和算法,以真正反映负荷变化规律。其基本过程如下。 3.1 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。挑选资料时的标准要直接、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。 3.2 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,资料中没有异常的 分离项 ,还要注意资料的补缺,并对不可靠的资料加以核实调整。 3.3 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

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