文档介绍：电力系统规划--电力系统负荷预测最小二乘法
电力系统负荷预测(主要内容)
概述
电力负荷曲线
中长期负荷电量预测
最小二乘法(长期负荷预测)
指数平滑法(长期、短期负荷预测)
2
什么是预测？
股票预测
楼价预测
天气性指标—日最小负荷率)
18
年最大负荷利用小时数T和年负荷率δ
全年发电量
年最大负荷
全年平均负荷功率
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—最大负荷利用小时数)
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年平均日负荷率
第i月最大负荷日的日平均负荷
第i月最大负荷日的最大负荷
av：average
m：最大负荷日
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—年平均日负荷率)
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月不均衡负荷率：全月日平均发电量与月最大负荷日发电量之比
第i月的月不均衡负荷率
第i月的日平均发电量
第i月最大负荷日的发电量
全年平均月不均衡负荷率：各月平均日发电量的平均值与各月最大负荷日发电量的平均值的比值
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—月不均衡负荷率)
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季不均衡负荷率(反映全年12个月负荷波动情况)
全年12个月的最大负荷的平均值与年最大负荷之比
第i月最大负荷日的最大负荷
年最大负荷
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—季不均衡负荷率)
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的关系：
又因为：
第i月的月平均负荷
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电力弹性系数 kt：用电量的年平均增长率 ky与国内生产总值（GDP）年平均增长率 kg的比值
我国1980～1991年电力弹性系数
年份
电力弹性系数
年份
电力弹性系数
年份
电力弹性系数
年份
电力弹性系数
1980

1983

1986

1989

1981

1984

1987

1990

1982

1985

1988

1991

中长期负荷电量预测(电力弹性系数法)
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电力弹性系数法：根据历史上电能消费与经济增长的统计数据，计算出电力弹性系数，然后利用该值预测未来年份的电力需求。
假设未来n年国内生产总值和需用电量均按比例正常增长
第n年末的需用电量
第n年末的国内生产总值
基准年的需用电量
基准年的国内生产总值
需电量预测为：
中长期负荷电量预测(电力弹性系数法)
电力弹性系数kt
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例：某地区电力弹性系数根据地区以往数据，，GDP产值年平均增长率取15％，1995年的用电量为20亿度，预测2001年的用电量。
＝48（亿 kWh）
优点：计算简单
缺点：预测结果精度不高，可用作远期规划粗线条的负荷预测
中长期负荷电量预测(电力弹性系数法)
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用电单耗法：根据产品（或产值）用电单耗和产品数量（或产值）来推算电量，是预测有单耗指标的工业和部分农业用电的一种直接有效的方法，适用于近、中期规划。
某产业产值在第n年预测需用电量
某产业在第n 年的产量
某产业在计算基准年的产值单耗
预测期内某产业产值单耗递增（减）率
中长期负荷电量预测(用电单耗法)
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例某地区1995年国民生产总值（GDP）为125亿元，按地区经济发展规划，今后 10年发展速度仍保持 10 %的增长率。已知 1995 年该地区 GDP 产值单耗为 kWh／元，单耗若年递减率为 2 %(产值单耗一般随科技进步和节能措施的执行呈逐年下降趋势) ，预测 2001 年的用电量。
=
中长期负荷电量预测(用电单耗法)
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在实践中，我们往往要从一组实测数据（xi，yi）(i=1,2,...,n)中寻找变量x与函数y间函数关系的某种近似表达式。
最小二乘法(问题的提出)
表2-2 我国某地区发电量的增长情况
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
年份
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
发电量

用外推法预测今后的发电量，我们需要寻找y=f(x)的近似表达式。
从几何上讲，就是希望根据表中所列的一组离散点(1,)，(2,)...求函数y=f(x)图像的一条拟合曲线。
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最小二乘法(问题的提出)
能否根据散点图，选择一条曲线进行模拟
30
最小二乘法
假定我们先选定函数φ (x)来逼近f(x)，则两者之间的误差愈小愈好。现在用δi表