专题2-电力负荷预测的理论与方法..ppt

* 61 * （1）绝对误差与相对误差。 设Y表示实际值， 表示预测值。 为绝对误差， 为相对误差。 （2）平均绝对误差。 式中 ：MAE——平均绝对误差； ——第i个预测值与实际值的绝对误差； ——第i个实际负荷值； ——第i个预测负荷值。 【预测误差分析指标】 * 61 * （3）均方误差。 （4）均方根误差。 （5）后验差检验。 以残差为基础，根据各时刻残差绝对值的大小，考虑残差较小的点出现的概率，计算得出后验差比值及小概率误差，从而对预测模型进行评价。 * 61 * （6）标准误差。 式中 ： ——预测标准误差； n——历史负荷数据个数； m——自由度，即变量的个数，自变量和 因变 量个数的总和。 * 61 * 减少负荷预测误差的措施 * 61 * 某地区用电量逐年增长量大致相同，数据如下表： 年份 用电量 (亿kW·h) 年份 用电量 (亿kW·h) 年份 用电量 (亿kW·h) 1988 45.89 1993 84.8 1998 163.52 1989 59.09 1994 96.06 1999 173.03 1990 68.14 1995 107.34 2000 184.42 1991 78.15 1996 121.85 2001 201.46 1992 72.69 1997 139．93 算例分析 * 61 * 解：因为用电量明确且增长率相同，可用外推法的指数形式计算。用前11年的数据预测后一年的数据。如： 年份 时间序列 ti 用电量 ( 亿kW·h) 1988 -5 25 45.89 1.66 -8.3 2.76 1989 -4 16 59.09 1.77 -7.08 3.14 1990 -3 9 68.14 1.83 -5.49 3.36 1991 -2 4 78.15 1.89 -3.78 3.58 1992 -1 1 72.69 1.86 -1.86 3.47 1993 0 0 84.8 1.93 0 3.72 1994 1 1 96.06 1.98 1.98 3.93 1995 2 4 107.34 2.03 4.06 4.12 1996 3 9 121.85 2.08 6.24 4.35 1997 4 16 139．93 2.15 8.60 4.6 1998 5 25 163.52 2.21 11.05 4.9 合计 0 110 1037.46 21.39 5.42 41.93 * 61 * 算法如下： * 61 * 故1999年的预测电量为： 1999年的实际用电量为： 预测误差为0.0064%。 同理，用1989至1999年的数据预测2000的数据，并与2000年实际值比较。 用1990至2000年的数据预测2001的数据，并与2001年实际值比较。 * 61 * 电力预测结果比较如下： 年份 实际值 ( 亿kW·h) 预测值 ( 亿kW·h) 误差/100% 1999 173.03 171.92 0.0064 2000 184.42 187.53 0.0169 2001 201.46 204.84 0.0168 结果表明,使用此系统进行负荷预测,最大误差不超过1.7%，可以满足电力系统运行调度的需要。 随着电力市场的发展，负荷预测的重要性日益显现，并且对负荷预测精度的要求越来越高。传统的预测方法比较成熟，预测结果具有一定的参考价值，但要进一步提高预测精度，就需要对传统方法进行一些改进，同时随着现代科学技术的不断进步，理论研究的逐步深入，以灰色理论、专家系统理论、模糊数学等为代表的新兴交叉学科理论的出现，也为负荷预测的飞速发展提供了坚实的理论依据和数学基础。 * * * 61 * 1.1 负荷预测有哪些作用？它用于哪些方面？请举一例说明。 1.2 电力负荷预测如何分类，以表格形式列出其适用范围、时效等相关比较。 1.3 负荷曲线有哪些类型，分别有什么作用。说明最大负荷利用时间的物理意义。 1.4 进行一项预测之前要进行哪些准备工作？ 2.1 负荷预测为什么要进行数据处理？ 3.1 如何确定一组负荷是确定性负荷还是非确定性负荷？ 3.2 将专家预测法用流程图表示出来。 3.3 说说在什么情况下使用用电单耗法和电力弹性系数法可以得到相对准确的预测值。