预测对象——负荷/电量的年度统计数据 作用——提供电源、电网规划；年度检修计划、运行方
式 预测特点——数据基本单调变化、无周期性 影响因素——经济发展、人口、产业结构、电价政策 算法——外推、时间序列、灰色理论
不同周期负荷预测
中期——月负荷预测
预测对象——负荷/电量的月度统计数据 作用——月度检修计划、运行方式、水库调度 预测特点——线性、周期性 影响因素——大用户生产计划、产业结构、电价政策 算法——外推、时间序列、人工神经网络
指标要求
负荷预报月运行率 ≥ 96%（100%） 月负荷预报准确率
用电负荷高于1000万千瓦的电网，准确率≥ 97.5％（99%） 用电负荷高于500万千瓦的电网，准确率≥ 95.5％（97%） 用电负荷小于500万千瓦的电网，准确率≥ 94.5％（96%）
月最高（低）负荷预报准确率
用电负荷高于1000万千瓦的电网，准确率≥ 97.5％（99%） 用电负荷高于500万千瓦的电网，准确率≥ 95.5％（97%） 用电负荷小于500万千瓦的电网，准确率≥ 94.5％（96%）
相关因素
负荷构成 负荷随时间变化规律 气象变化的影响 负荷随机波动 负荷分区
负荷预测基本模型
Pl t BtW t StV t
Pl t ： 时刻 t 的总负荷； Bt ： 时刻 t 的基本负荷分量； Wt ： 时刻 t 的天气敏感负荷分量； St ： 时刻 t 的特别事件负荷分量； V t ： 时刻 t 的随机负荷。
性同其他因素（如：气象因素）的分析功能
历史负荷维护
通过鼠标修改负荷曲线 取SCADA历史库数据 按点维护 按区间维护 当日负荷维护
超短期负荷预测功能
预测未来1小时到几小时的负荷 结果提供给实时经济调度 AGC超前闭环控制 可扩展到当日24：00或24小时 为日内调度服务
自动化系统应用软件实用要求
负荷预测常用算法
最小二乘拟合方法 回归分析方法 时间序列方法 卡尔曼滤波方法 人工神经网络方法 线性外推 灰色系统方法
最小二乘拟合
负荷序列的发展趋势用方程式表示 利用趋势方程式预测未来趋势的变化 负荷序列实际值对趋势的偏差平方和最小 适用于负荷序列为高次代数多项式变化的情
况；二次曲线居多
回归分析
研究变量与变量之间依存关系的数学方法 因变量是电力系统负荷 自变量是影响负荷的各种因素
时间序列法
最经典、最系统、最广泛采用 关键是进行模型辨识 模型参数估计
卡尔曼滤波
建立状态空间模型 负荷作为状态变量 方程包括状态向量、观测向量、白噪声向量 适用于线性负荷预测
人工神经网络
➢ 日预测均方误差在3%以下
基本功能
误差分析 报表打印 辅助功能 历史负荷数据查询 历史负荷数据管理 结果可在表格和曲线画面上显示
其他功能
对历史数据中的数据突变进行判断 对历史数据口径进行管理，以提供不同口径
的预测结果 对设定时段历史数据的各种负荷特性的统计
功能 对设定历史时段负荷特性之间，以及负荷特
不同周期负荷预测
短期——日/周负荷预测
预测对象——一天或几天的负荷 作用——日/周机组组合、日发电计划 预测特点——线性、周期性 影响因素——日期类型、气象、特殊时间 算法——外推、时间序列、人工神经网络
不同周期负荷预测
超短期——小时/日内负荷预测
预测对象——1小时到1天的负荷 作用——实时经济调度、安全校核、AGC 预测特点——线性（相似日同时段） 影响因素——特殊情况 算法——线性外推、时间序列、卡尔曼滤波
其中括号外为必须达到的基本要求，括号内 为争取达到的要求
自动化系统应用软件实用要求（地调）
指标要求
负荷预报月运行率 ≥ 96%（100%） 月负荷预报准确率
用电负荷高于100万千瓦的电网，准确率≥ 94％（96%） 用电负荷小于100万千瓦的电网，准确率≥ 93％（95%）
月最高（低）负荷预报准确率
电力系统负荷预测
2008年4月24日
主要内容
系统负荷预测 母线负荷预测 一次网损管理 讨论
第一部分 系统负荷预测
EMS基本概念
以计算机为基础的现代电力系统的综合自动 化系统，是对SCADA、AGC和网络分析等 子系统的管理，是预测、计划、控制和培训 的工具。主要针对发电和输电系统。
一种计算机系统，包括提供基本支持服务的 软件平台，以及提供使发电和输电设备有效 运行所需功能的一套应用，以便用最小成本 保证适当的供电安全性。
功能要求
能够实现周期为1天～1周的短期负荷预报，预报每天24 个整点或96点（每15分钟一个点）或更密点的负荷。
能够分别预测工作日、节假日负荷 能改变各种控制参数进行负荷预测 提供人工干预负荷预测的手段 预测负荷曲线与实际负荷曲线以及误差曲线应能在画面
上显示
自动化系统应用软件实用要求（网省调）
对大量非结构性、非精确性规律有自适应功 能
信息记忆、自主学习、知识推理、优化计算 复杂非线性函数拟合功能
短期负荷预测软件
➢ 预测电网未来15分钟、半小时、一天至一周 的负荷
➢ 考虑各种因素对负荷的影响（气象因素，节 假日，特殊事件）
➢ 确定了分解的负荷模型：负荷变化系数+负 荷变化范围
➢ 综合应用了线性外推、线性回归和BP神经 网络方法
概述
属于EMS应用发电计划范畴 是最主要的未来数据源 电力和电量预测
决定发电、输电、配电新增容量 决定发电设备的类型（调峰、基荷）
分为超短期、短期、中长期 用于实时调度、日前计划、规划
发展历史和现状
预测理论、算法研究 提高预测精度 经济性、安全性
不同周期负荷预测
长期——年负荷预测
电力系统自动化理论发展
60 经典理论
70 现代理论
Hale Waihona Puke 80 EMS90 电力市场
控制论
系统工程
市场理论
负荷预测概述
科学的预测是正确决策的依据和保证 负荷预测
根据已知的电力系统、政治、经济、气象 通过对历史数据的分析与研究 探索事物之间的内在联系和发展变化规律 对负荷发展做出预报估计和推测