电力负荷预测课件——电力市场环境中的预测问题教学课件第七章.pptVIP

第七章电力市场环境中的预测问题 7.1 研究内容 传统负荷预测的定位 从发电市场角度对预测问题提出的新要求 边际电价预测 连续多日负荷曲线预测 扩展短期预测 发电市场下的预测问题总结 从销售（用电）市场角度对预测问题提出的新要求 概述 用户调查、用电意愿曲线预测与电价策略 分类预测与余量预测问题 电力市场的监测与预警 7.2传统负荷预测的定位 总量预测----不区分用户、不进行市场细分 计划性预测----不考虑市场作用 刚性预测----不考虑弹性，特别是价格弹性 外推预测----不进行市场调查 主观预测----较少考虑其他领域因素的影响 7.3市场环境下多日负荷曲线预测 理由：负荷曲线预测是市场分析与评估系统的基础。 在未来多日负荷曲线下进行电力市场的模拟交易，可 以发现市场中可能出现的电力供应紧张和富裕时段， 为电厂的报价、机组检修安排等提供参考依据。在进 行电力市场合同分解、合同评估时，连续多日负荷曲 线的预测结果也是重要决策依据。 现状： 短期负荷预测:实现一天至几天的曲线预测 中长期负荷预测:日典型负荷曲线的预测 7.3市场环境下多日负荷曲线预测 预测模型 方法 （1）统计预测法 （2）等比预测法 （3）组合预测法 （4）计量经济预测法 7.3市场环境下多日负荷曲线预测 等比预测法预测结果： 7.3市场环境下多日负荷曲线预测 分段函数预测结果： 7.3市场环境下多日负荷曲线预测 二次规划预测结果 7.3市场环境下多日负荷曲线预测 7.4 SMP曲线 时段 日期 电价 系统边际价格预测 直接借鉴现有的短期负荷预测模型的效果不好 SMP（系统边际价格）的影响因素 （1） 系统需求情况，即负荷曲线 （2） 系统供给情况，即可用的发电容量 （3） 发电商的报价模式 （4） 其它市场因素，例如系统备用需求等。 市场供求指数 i :计划日的标号 t :时段标号 LOAD(i,t) :计划日i,时段t的负荷 CAP(i,t) :计划日i,时段t的最大可用容量 系统需求-供给与SMP的走势对比 预测模型 基于时间序列理论的ARIMA模型 预测模型 基于SMP形成机制的ANN模型 两个模型的输入变量的选择 预测效果 两个ARIMA模型预测结果 预测效果 两个ANN模型预测结果 预测效果对比 7.5 扩展短期预测 7.5 扩展短期预测 现状： 短期负荷预测:实现一天至几天的曲线预测 超短期负荷预测:几个小时内的负荷预测 理由： 电力市场运营模式下，电力部门提前一天完成日短期负荷预测，确立次日发电计划，其后监视当日计划的执行情况，在原计划与实际负荷发生严重偏离（3%）的情况下，及时完成该日剩余时段负荷的重新预测和计划调整，称为滚动发电计划。这个功能无法通过超短期负荷预测及短期负荷预测来完成 常规的短期负荷预测的做法是：每天某时刻（例如下午3点），预测第2日全天96点的负荷值，当天余下小时的负荷不做预测。实际上，当日某时刻（如上午10点），由于0~10点的负荷已经知道，如果利用这部分已知的信息做当天余下的点的负荷预测，其预测值肯定会比昨日所做的预测值更为准确。 概念：扩展短期负荷预测：利用当前可以获得的必威体育精装版信息（包括负荷信息、气象信息等），预测当日当前时刻以后多个小时的负荷。 7.5 扩展短期预测 短期/扩展短期的比较 7.5 扩展短期预测 7.6发电市场下的预测问题总结 超短期预测 扩展短期 短期预测 连续多日曲线预测 中期预测 长期预测 0 1小时 1天 1周 1月 1年 预测周期 7.6.1概述 电业局作为电力销售市场的参与主体之一 ,必须力争完成网供电量、低谷电量比等指标 负荷预测的考核将按照如下原则进行：在允许误差范围内以基本电价购电 ,超出时电价按 110%～200%浮动。准确的负荷预测就使得电网公司可在电力市场中以较便宜的电价购电，因此 ,负荷预测将在电业局的经营管理活动中发挥着不可缺少和不可替代的重要作用。 必须研究真正意义上的电力市场预测 ,即：运用科学方法 ,对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究 ,分析和预见其发展趋势 ,掌握电力市场供求变化规律 ,判断未来走势，为电力市场计划、调度、营销等方面的决策提供可靠依据。 7.6.1概述 研究市场消费需求，掌握需求变化的规律，是制定和调整电力工业生产经营计划的重要依据。根据对市场调查得到的需求信息进行深入研究和预测，就可以掌握电力市场供求情况发展变化的动态和规律，为制定和调整计划提供重要依据。因此，做好用户调查工作、研究市场需求是电力企业改善经营管理、提高经济效益的关键。 电力市场信息是电力市场预测的根本依据,而获得电力市场信息,必须开展系统的、完整的