电力系统规划与可靠性3负荷预测20119.ppt

城市 西柏林 巴黎 东京 日本东京23区 年份 1993 1990 1980 1995 负荷密度 20-25 27 14.6 22.7 5. 负荷密度校验 根据负荷预测结果，得到远景年、中期年、近期年的总负荷，可以由此相应计算出远景年、中期年、近期年的负荷密度。上表是部分国际城市负荷密度的情况。通过对比可以看出，城市远景年的负荷密度所达到的水平；考虑到城市的发展定位，从而比较预测结果的合理性。 电量负荷预测结果校核 6. GDP校验（弹性系数法校验） 、产值单耗法 计算出近期年、中期年、远景年的弹性系数，考虑到城市的发展情况，产业结构的调整等因素，通过比较电量的增长速度和GDP的增长速度，弹性系数的发展趋势，可以分析出预测结果是否准确合理。 计算出近期年、中期年、远景年的产值单耗值后，考虑到城市的发展情况，产业结构的调整等因素，通过比较电量的增长速度和GDP的增长速度，也可以分析得出预测结果是否准确合理。 单位 2008年 2009年 2010年 2013年 2015年 中期年 远景年 GDP 亿元 GDP增长率 % 电量 亿kW·h 电量增长率 % 弹性系数 ―― 产值单耗 （kWh/元） 电量负荷预测结果校核 定义： 负荷预测是一种对未来负荷的估算，它与客观实际还是存在着一定的差距，这个差距就是预测误差。 产生误差原因： 数学模型大多只包括所研究对象的某些主要因素，是一种经过简单化了的负荷状况的反映 ，与实际负荷之间存在差距 ； 预测方法的选择是否得当； 资料是否准确可靠； 意外事件的发生也会导致预测误差。 负荷预测误差分析 预测误差分析 绝对误差与相对误差 ： 设 表示实际值， 表示预测值 则：绝对误差 ： 相对误差： 平均绝对误差： 式中： —第 个预测值与实际值的绝对误差； —第 个实际负荷值； —第 个预测负荷值。 (2-3-1) 均方误差 ： 均方误差是预测误差平方之和的平均数，它避免了正负误差不能相加的问题。是误差分析的综合指标法之一 。 均方根误差 ： 由于对误差进行了平方，加强了数值大的误差在指标中的作用，从而提高了这个指标的灵敏性，是一大优点，这也是误差分析的综合指标之一。 (2-3-2) (2-3-3) 5、关联度误差分析 关联度的基本思想，是根据曲线间相似程度来判断关联程度，实质上是几种曲线间几何形状的分析比较，即认为几何形状越接近，关联程度越大。 曲线1、2间的相似程度大于曲线1、3间的相似程度，因此认为曲线1、2的关联度大，曲线1、3的关联度较小。 图2-2 各因素几何态势图 负荷预测软件 * * * * * * * * * * * * * * 负荷的需用系数 需用系数是用户的实际最大负荷功率 与用户的用电设备额定容量 之比，即 第二节 电力系统负荷预测 负荷密度法 比例系数增长法 弹性系数法 回归预测法 空间负荷预测 负荷密度法 负荷密度预测法：从某地区人口或土地面积的平均耗电量出发作预测 。 计算公式 ： 式中 —某地区的年（月）用电量； —该地区的人口数（或建筑面积，土地面积）； —平均每人（或每平方米建筑面积，每公顷土地面积）的用电量，称为用电密度。 比例系数增长法 比例系数增长法：假定今后的电力负荷与过去有相同的增长比例，用历史数据求出比例系数，按比例预测未来发展。 计算公式：设第 年的用电量为 kW·h，第 年的用电量为 kW·h，则从第 年至第 年（ ）用电量的平均增长率 为 ： 由此预测第 年（ ）的用电量为： 比例系数增长法-算例 1990年某地区的用电量为8.83亿kWh 1990-1995年间平均增长率18% 1995-2000年间平均增长率20% 求1995年、2000年的用电量 弹性系数法 1、弹性系数 定义：设 为自变量， 是 的可微函数 ，则： 称为 对 的弹性系数。 ：瞬时变化率或边际变化 ； ：平均变化率 ； 稍作变化，则有： 为 的相对变化率 ， 为 的相对变化率 ，故 又解释为两个变量的相对变化率之比。 让 代表国民生产总值， 表示用电量 电力弹性系数就是用电量的相对变化率与国民生产总值的相对变化率之比， 在一般情况下电力弹性系数应大于1，这是由电力工业优先发展所决定的。 2、直接弹性系数预测法 电力弹性