中国农业大学毕业设计（论文）电力负荷的预测学院（系）：专业班级：学生姓名：指导教师：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日摘要电力负荷预测是电力系统调度、用电、规划等管理部门的重要工作。
短期电力负荷预测圭要用来预报未来几小时，一天至几天的电力负荷，它是能量管理系统的重要组成部分，在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。
随着电力企业逐渐走向市场，对短期负荷预测提出了更高的精度要求。
由于电力负荷受政治、气候、以及电力负荷自身状况等多种因素的影响，因此负荷预测是一项十分复杂的工作。
本文首先分析了电力系统负荷的构成，阐述了国内外短期电力负荷预测的基本方法，并在此基础上对近一年来的负荷数据进行统计分析，重点介绍了数据预处理的方法、相似目的选取和灰色模型在短期电力负荷预测中的应用。
关键词：短期负荷预测精度系统设计AbstractElectrical load forecasting has important function in programming anddispatching department of power system．Short—term load forecasting,which major function is to forecast future power load several hours or several days 1ater,is themain part of the energy management system(EMS)．Meanwhile，It is important to the security and economical operation in modem power systems．Gone with the powerPlant walking towards to the power market，load forecasting precision standard has become more and more strict．Because power load is influenced by multiple factors，such as politics，climate，self-status of the power load and so on,short-term load forecasting is a complexemployment．Firstly，this paper analyses constitutes of the electrical load，and then introduces the basic method for short—term load forecasting at home and abroad．Onthe basis of these theories，this analyses load data in nearly one year,and then make emphases On the method of processing the history load data ，the selection of the similar day and the applying of the gray model in short-term load forecasting.At last,this paper shows the designing procedure of the power short-term load forecasting system and then proved the validity of the gray model method.Key words：short-term load forecasting precision system design目录第一章绪论1.1 研究的背景和意义1.1.1 课题背景随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高，社会对电力的需求量越来越大。
为了满足日益增大的电力需求量，必须不断扩大电力系统的规模。
由于电力工业的发展需要巨大的投资和一次能源，而且对国民经济其它部门有巨大的影响，合理的电力系统规划不仅可以获得巨大的经济效益，也能获得巨大的社会效益。
相反，电力系统规划的失误会给国家建设带来不可弥补的损失。
所以对电力规划进行分析研究，以求得最大限度提高规划质量，具有重大的意义，而实现这一目标的第一步就是作好电力负荷预测。
电力负荷预测的准确程度直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。
短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分，它主要用于预报未来几小时、一天至几天的电力负荷，对于调度安排开停机计划、机组最优组合、最优潮流、电力市场交易有着重要的意义。
电力负荷的变化一方面有其不确定性，明显受到各种环境因素的影响：如气候的变化、意外事故的发生等造成对电力负荷的随机性干扰，这使得负荷时间序列的变化出现非平稳的随机过程；另一方面，在一定条件下电力负荷存在着明显的变化趋势，具有明显的周期性，一旦找到了负荷的变化趋势，按照该变化趋势就能对未来负荷情况作出判断，这就是趋势外推预测技术。
1.1.2负荷预测特征及意义负荷预测就是在考虑～些重要因素(如系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响)的条件下，研究或利用一套系统地处理过去和未来负荷的数学方法，在满足一定精度的前提下，研究某未来特定时刻的负荷数值。
负荷预测在经历了开始、应用和发展各阶段直到今天，形成了现代负荷预测的分析思路、预测方法和技术等较为成熟的负荷预测经验和现代化的负荷预测发展方向，形成了现代负荷预测的特征。
它具有如下几个明显的特征：1．预测定量化当前的电力行业面对“短、频、快”的信息时代，对未来的负荷预测要求有确切的数量和时间的概念。
另外，定量化的负荷预测越来越借助于数据方法，这是信息时代决定的准确量化的要求。
2．面向数据分析随着信息时代的到来，数据通信和采集手段的现代化，使得负荷信息量增多；同时，数学模型首先要求初始的信息数据必须正确，这使得必须首先对历史数据的可靠性和正确性进行必要的分析和处理，然后再进行使用。
3．定量与定性预测结合由于电力负荷预测的复杂性，当预测结果与实际情况接近时，定量预测可以有良好的效果；当预测结果与实际差别较大而所用的模型方法又不准确时，就必须对负荷预测做定性分析。
4．动态特征动态特征指的是预测的短期化、经常化和模型自适应化。
预测期越短，精度越高，越有利于模型的动态特征。
模型的动态特征可以不断吸收新的信息数据，及时发现预测方法或模型的不足之处并加以调整。
电力负荷预测按预测时间的长短，可以分为四类：①超短期负荷预测。
主要对未来1h，未来O．5h甚至未来10m洒的负荷进行预测，它主要用于对电网进行计算机在线控制，实现发电容量的合理调度，节省发电成本。
②短期负荷预测。
主要指一年之内以月为单位的负荷预测，还指以周、天、小时为单位的负荷预测，通常是指预测未来一周、未来一天的负荷。
它的意义在于经济合理地安排本网内各机组的启停，同时保证在正常用电的情况下合理安排机组检修计划。
③中期负荷预测。
主要指未来几周或未来几个月的负荷预测。
它主要用于安排月度检修计划、运行方式、水库调度计划、电煤计划。
④长期负荷预测。
指未来一年或几年的负荷预测。
它的作用在于电网规划部门根据国民经济的发展和电力负荷的需求，对电网改造和扩建工作做出远景规划。
为了准确的预测市场对电力这一商品的需求，当前世界各个电力公司和供电公司都在积极进行满足电力要求的短期负荷预测研究。
从以上的比较也可以看出，电力市场运营对短期负荷预测提出了更高、更严格的要求，准确的电力系统负荷预测具有很大的经济效益，必须进行深入研究。
1.2本文的主要工作先概述电力系统短期负荷预测，包括国内外的发展现状、电力负荷预测的原理、电力系统负荷分类、短期负荷特性分析；然后搜集数据并对数据进行列表整理分析；最后得出结论。
第二章电力系统短期负荷预测概述随着我国电力系统的发展，电网管理的日趋现代化，负荷预测问题的研究龅越来越引起人们的注意，并已成为现代电力系统学科中一个重要的领域。
整个社会是一个复杂的整体，每个用户的要求各不相同，因此整个社会的用电需求既有一定的统计规律性，又具有大量的随机影响因素，具有不确定性。
对电力系统的负荷变化，如果事先有一个比较准确的估计，对提高电力系统的规划水平和提高电力系统运行的安全性、经济性、可靠性，提高电网的供电质量，有着重要的现实意义。
因此，在实践中，无论是制定电力系统规划或是实现电力系统运行自动化，进行相应的负荷预测都是必不可少的。
2．1负荷预测国内外发展现状1．负荷预测的起源和发展负荷预测的起源可以追溯到二十世纪二十年代初。
当时电力系统规模小，因此负荷预测的思想没有引起人们的重视。
但是六十年代中期的几次系统瓦解事故，将电力系统的安全分析提上了日程。
同时，世界各国的经济迅猛发展，对电力的需求量越来越大，对电能质量的要求越来越高，从而带动电力系统迅速发展壮大，从这时候开始，负荷预测获得了初步的发展。
从二十世纪六，七十年代到现在，负荷预测可以大致划分为两个阶段：第一阶段(二十世纪六、七十年代到八十年代末)是使用传统负荷预测技术的阶段，这一阶段基本沿袭了经济领域的预测技术。
采用的方法大致可以分为两种类型，一是时间序列法，另一种是回归分析法。
时间序列法是通过对预测对象的历史观测数据——时间序列的分析处理，来研究其发展过程的基本特征和变化规律，并据此预测未来行为的方法。
回归分析法属于相关法预测，它通过建立某些变量与负荷之间的因果关系而获得预测负荷。
由于电力负荷的变化受到很多相关因素的影响，所以采用回归分析法进行负荷预测是自然的想法和可行的途径。
第二阶段(二十世纪九十年代到现在)，随着计算机技术的日新月异，人工智能技术的兴起，负荷预测迅速进入了使用智能化负荷预测技术的阶段。