電力系統(tǒng)負荷預測是指從已知的經濟、社會發(fā)展和電力需求情況出發(fā),通過對歷史數據的分析和研究,探索事物之間的內在聯系和發(fā)展變化規(guī)律,以未來年份經濟、社會發(fā)展情況的預測結果為依據,對電力需求作出預先的估計和推測?茖W的預測是正確決策的依據和保證。電力系統(tǒng)負荷預測是制訂電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃的基礎,也是發(fā)電計劃、電力市場等工作的重要依據。正因為如此,電力系統(tǒng)負荷預測要以國民經濟與社會發(fā)展的規(guī)劃或預測結果為依據。預測理論的研究具有重要的理論意義和實際價值。
1、清華大學康重慶教授、夏清教授和劉梅工程師多年來在負荷預測領域研究成果的集大成之作。2、書中的主要成果獲得全球能源預測競賽優(yōu)勝獎及多項省部級獎項。
不知不覺之中, 《電力系統(tǒng)負荷預測》一書從2007年7月出版至今已有10年了。該書出版后在學術界和工業(yè)界得到了好評,先后兩次印刷的6900冊均已售罄,而社會上仍然有讀者詢問購買。大約兩年多之前出版社希望再次印刷,詢問作者是否借此機會進行修訂。另外,從2009年起,本書第一作者康重慶教授在清華大學電機系為本科生開設電力系統(tǒng)預測技術課程,迄今開設9個學年,均采用該書作為教材。作者始終堅持將最新的學術研究成果融入到課程教學中,促使修訂書稿被提到了議事日程之中。2007年以來,伴隨著對電力系統(tǒng)自動化程度要求的進一步提高,電力系統(tǒng)預測領域的學術研究重點也發(fā)生了一定的變化。其中一個動向是,母線負荷預測受到了專家學者以及電力調度機構的廣泛關注。在以往的電力系統(tǒng)運行中,以系統(tǒng)負荷預測結果為依據,將其按某種比例分配到各個母線上(即通常所提的分布因子法),得到母線負荷預測結果,雖然基本可以滿足粗放式管理和決策的要求,但由于母線負荷的變化規(guī)律復雜,難以形成較為理想的預測方法,導致對于母線負荷預測的研究較少。近年來隨著節(jié)能發(fā)電調度的逐步推進,對電網精益化管理的要求日益提高,完善的母線負荷預測將成為這些管理和決策工作的基礎。在國家電網公司節(jié)能發(fā)電調度課題的支持下,清華大學與中國電力科學研究院、國網電力科學研究院一起攻關母線負荷預測技術;隨后作者又主持了國家自然科學基金項目母線負荷預測的新型理論架構及其關鍵技術研究,提出了一整套母線負荷預測理論框架和方法體系,研制開發(fā)了母線負荷預測軟件,在全國200個地市以上供電單位取得了顯著的預測效果。作者認為有必要將這些實際工作成果向廣大讀者進行介紹。另一個值得注意的問題是,電力負荷預測是一個包含時間、空間、屬性等多維度、多級別的復雜體系。隨著負荷預測研究的深入,預測對象更加多樣化,負荷預測結果在多空間層級、多時間尺度上的不協(xié)調問題也變得更為顯著與迫切。我們將該問題稱為負荷預測的多級協(xié)調問題。對于同一預測量,電力系統(tǒng)會在不同時間(周期)、不同空間,基于不同行政級別,根據不同屬性、不同結構等特征,分別作出預測,得到各自的預測結果。各種負荷預測的結果之間理應在本質的物理機理上存在關聯且滿足一定的關系。由于不可避免的預測誤差的存在,各級預測結果之間并不能自然地達到一致,如何實現負荷預測結果的統(tǒng)一和協(xié)調,迫切需要一套科學的理論支持。在教育部博士學科點專項科研基金項目電力系統(tǒng)多級負荷預測及其協(xié)調問題的研究的支持下,我們對這一問題進行了深入研究,取得了積極成果,也希望借此機會介紹給讀者。這是修訂原書稿的又一個原因;谏鲜隹紤],作者對第一版進行補充和修訂,形成了目前的第二版。整體而言,第二版的主要工作有以下5個方面:(1)在第一版共3篇20章內容的基礎上,新增了第Ⅳ篇母線負荷預測共9章內容,全面論述母線負荷預測的問題以及解決方法。其中第27章母線極值負荷的概率化預測內容來自《電力系統(tǒng)不確定性分析》一書并作了適當修改,由于該內容是母線負荷預測的一個重要方面,因此也專門列入本書之中。同時,刪除了第一版第19.5節(jié)關于母線負荷預測的論述內容。(2)在第二版中,系統(tǒng)闡述了負荷預測的多級協(xié)調理論,相應增加了3章內容,分別是第Ⅰ篇總論中的第4章負荷預測的多級協(xié)調、第Ⅱ篇系統(tǒng)級中長期負荷預測中的第13章中長期負荷預測的多級協(xié)調和第Ⅳ篇母線負荷預測中的第30章系統(tǒng)母線負荷預測協(xié)調方法。(3)編排體系結構圖的修改。第一版中使用了居中一條主線、左右兩條路徑的方式繪制該圖,其中兩條路徑分別對應中長期負荷預測和短期負荷預測。第二版由于增加了母線負荷預測一篇,只能采用左側一條主線、右側三條平行路徑的方式,分別體現后續(xù)的3篇內容。(4)符號體系的修改。為了更為清晰地體現同類型日、基準日等概念,短期負荷預測的符號體系作了大幅度修改。(5)對第一版中謬誤的修訂。第一版出版之后,在清華大學電機系以該書作為教材使用的9年時間里,一方面,通過與同學們在課上課下的廣泛互動和深入交流,針對同學們反映學習中存在的問題和難點,對授課體系、內容及其難易程度作出了迭代式的改進,以期增強同學們對預測的學習效果和理解程度;另一方面,同學們在使用過程中也陸續(xù)發(fā)現了書中個別錯漏之處。同時,在第一版出版后的10年之中我們也陸續(xù)收集了其他讀者對第一版的寶貴意見和建議。上述意見和建議,均在第二版中進行了統(tǒng)一修改。在進行上述修訂之后,目前的書稿由4篇31章組成。除第Ⅰ篇總論之外,其余3篇的主題,實際上是分別從系統(tǒng)級/母線級和中長期/短期這2個角度劃分得到的。若完全按照邏輯上的組合方式,應該有4個主題,考慮到母線負荷預測主要面向短期,因此后3篇的主題分別是系統(tǒng)級中長期負荷預測、系統(tǒng)級短期負荷預測、母線負荷預測。本書基本上不涉及在中長期時間尺度上進行母線負荷預測的問題。請讀者閱讀時注意各篇主題之間的邏輯關系。第二版書稿中新增章節(jié)和篇目,有一些引自本課題組所培養(yǎng)的研究生牟濤、徐瑋、汪洋、陳新宇、童星等人的學位論文或學術論文。本課題組的童星、王毅、苗鍵強、楊經緯、徐乾耀、趙唯嘉等協(xié)助校對了本書第二版的初稿。承蒙清華大學梅生偉教授在百忙之中審閱了第二版的初稿,并提出許多寶貴的意見,在此表感謝。清華大學電機系和電力系統(tǒng)研究所繼續(xù)為本書的修訂提供了良好的條件,作者在此一并表示感謝。第二版中部分內容得到了國家杰出青年科學基金項目(51325702)、國家自然科學基金項目(51077077)、教育部高等學校博士學科點專項科研基金項目(200800030039)、國家重點研發(fā)計劃智能電網技術與裝備重點專項項目(2016YFB0900100)等的支持,特此致謝。作者要再次感謝中國電力出版社的大力支持。感謝本書的責任編輯王春娟副編審、鄧慧都編輯和周秋慧編輯精心審閱了第二版書稿并提出有益意見。本書第二版再次得到國家電網公司電力科技著作出版項目的支持和資助,作者謹借此機會表達深切的謝意。由于作者水平所限,盡管反復閱讀和修正,但是書稿中可能還會有疏漏、不足甚至錯誤,真誠期待讀者對本書第二版繼續(xù)給予批評和指正。作 者2017年2月16日于清華園
康重慶:1993.9 ~1997.6清華大學電機系電力系統(tǒng)自動化專業(yè)畢業(yè),獲得工學碩士、博士學位;1988.09~1993.06 清華大學電機系,獲得雙學士(電機工程、環(huán)境工程)學位,現為電機系副所長
前言
第一版前言
本書的編排體系
第Ⅰ篇 負荷預測總論
第1章 負荷預測的基本原理和理念2
。保薄∈裁词穷A測2
1.2 什么是負荷預測4
。保场∝摵深A測的基本原則和要求5
。保础∝摵深A測的內容及其分類7
。保怠∝摵深A測的步驟12
。保丁∝摵深A測問題的抽象化表述13
。保贰∝摵深A測應遵循的理念18
1.8 負荷預測的研究動向21
。保埂﹂_展負荷預測工作的建議23
第2章 數學基礎及共性預測方法25
2.1 負荷預測中數學理論的應用25
。玻病〕S脙(yōu)化方法25
2.3 最小二乘法31
。玻础』貧w分析法32
2.5 灰色系統(tǒng)理論35
。玻丁r間序列分析模型37
2.7 頻域分析方法41
。玻浮√卣鬟x擇與特征提取技術42
。玻埂【垲惙治觯矗
2.10 決策樹理論47
。玻保薄∩窠浘W絡理論49
2.12 支持向量機理論51
第3章 負荷分析55
。常薄《唐谪摵煞治黾邦A測55
3.2 短期負荷預測中負荷的規(guī)律性與穩(wěn)定度分析57
。常场≈虚L期負荷預測的問題描述62
3.4 中長期負荷預測中的負荷分析63
第4章 負荷預測的多級協(xié)調65
。矗薄∝摵深A測的多維多級特征65
4.2 多級電力需求的關聯特性66
。矗场《嗉壺摵深A測及其協(xié)調67
4.4 不同維/級的負荷預測協(xié)調問題的特點69
第5章 預測效果的分析與評價71
。担薄【性回歸的分析與檢驗71
5.2 一般預測結果的分析與評價73
。担场『侠磉x擇預測模型的準則76
。担础∥覈{度部門關于預測效果的評價與考核78
第Ⅰ篇參考文獻80
第Ⅱ篇 系統(tǒng)級中長期負荷預測
第6章 基于時序趨勢外推的基本預測方法88
6.1 動平均法88
。叮病≈笖灯交ǎ福
。叮场≡鲩L速度法90
。叮础』疑A測90
。叮怠●R爾可夫預測法91
6.6 灰色馬爾可夫預測法91
。叮贰∩L曲線法92
。叮浮脤嵗梗
第7章 時序趨勢外推預測方法的擴展策略96
。罚薄U展問題概述96
7.2 提高預測模型適應性的策略96
。罚场∧P蛥档姆蔷性估計方法99
。罚础》沁B續(xù)歷史序列的處理99
。罚怠〗筮h小原則的處理策略101
。罚丁v史序列中的不良數據辨識104
。罚贰U展策略的應用實例106
第8章 中長期負荷相關分析與預測110
8.1 年度全社會用電量與相關因素的關系110
。福病≈虚L期負荷預測中考慮單相關因素的預測方法114
。福场≈虚L期負荷預測中考慮多相關因素的預測方法117
第9章 中長期負荷預測中的不確定性分析121
9.1 背景121
。梗病〔淮_定性電力需求分析基本思想121
。梗场鹘y(tǒng)高中低發(fā)展速度判別方法的剖析122
9.4 單一預測量的概率分布模型125
。梗怠《囝A測量的聯合概率分布129
第10章 中長期預測中多模型的篩選與綜合132
10.1 概述132
。保埃病【C合預測的概念132
10.3 綜合最優(yōu)擬合模型134
。保埃础【C合次優(yōu)擬合模型136
10.5 近大遠小原則下的綜合模型137
。保埃丁【C合最優(yōu)預測模型138
10.7 綜合預測模型的進一步分析141
。保埃浮☆A測決策與模型篩選144
第11章 年度預測的理論與方法151
。保保薄∧甓阮A測的分析151
。保保病r序負荷曲線的兩步建模預測法151
11.3 負荷持續(xù)曲線的神經網絡模型156
第12章 月度預測的理論與方法159
。保玻薄≡露阮A測的特點分析159
12.2 現有月度預測方法的剖析160
。保玻场◇w現月度量變化特征的預測方法161
12.4。痹潞停苍仑摵深A測的特殊問題163
第13章 中長期負荷預測的多級協(xié)調166
13.1 多級負荷預測的基本協(xié)調模型166
。保常病〔煌尚哦惹闆r下基本模型的協(xié)調結果比較169
13.3 基本協(xié)調模型的評價標準與算例分析170
。保常础删S兩級關聯協(xié)調模型174
13.5 關聯協(xié)調方法的特殊應用177
。保常丁£P聯協(xié)調模型的評價標準179
13.7 關聯協(xié)調的算例分析180
第14章 中長期負荷預測系統(tǒng)185
。保矗薄≈虚L期負荷預測系統(tǒng)的研究過程185
。保矗病≈虚L期負荷預測系統(tǒng)的研究思路186
。保矗场∠到y(tǒng)體系結構188
14.4 系統(tǒng)核心功能設計190
。保矗怠∫(guī)劃/計劃類功能設計194
。保矗丁I銷(用電)類功能設計197
第Ⅱ篇參考文獻204
第Ⅲ篇 系統(tǒng)級短期負荷預測
第15章 基于時序分析的正常日預測212
。保担薄《唐谪摵深A測的基本思想212
。保担病』谕愋腿账枷氲恼H肇摵深A測基本方法214
15.3 基于同類型日思想的正常日新息預測方法217
。保担础』跁r段相似性原理的簡單推理法218
15.5 頻域分量預測法220
。保担丁』谛〔ǚ治龅念A測方法221
15.7 基于混沌理論的預測方法222
第16章 氣象因素對短期負荷的影響分析224
。保叮薄《唐陬A測中氣象因素分析與處理的總體理念224
。保叮病墓⿷獋群托枨髠确治鰵庀笠蛩氐挠绊懀玻玻
。保叮场庀笠蛩刂苯幼饔糜诙唐谪摵傻囊(guī)律分析229
16.4 短期負荷中考慮累積效應的氣象特征選擇234
。保叮怠《鄠氣象因素形成的氣象綜合指數對短期負荷的影響(以人體舒適度為例) 238
16.6 氣象綜合指數對短期負荷的累計效應(以加權溫濕指數為例) 241
第17章 直接考慮相關因素的短期負荷預測方法245
。保罚薄庀笮Uǎ玻矗
17.2 考慮日特征氣象因素的人工神經網絡法246
。保罚场』谌仗卣鳉庀笠蛩氐闹С窒蛄繖C預測方法248
17.4 基于實時氣象因素的短期負荷預測方法249
第18章 日特征相關因素的規(guī)范化處理策略與預測方法253
。保福薄「魅障嚓P因素的衡量方法253
。保福病∮成浜瘮蹬c映射數據庫254
18.3 基于映射數據庫的短期預測的規(guī)范化描述256
。保福础∮成鋽祿䦷熳赃m應訓練算法攝動法260
18.5 映射數據庫自適應訓練算法遺傳算法263
。保福丁』谟成鋽祿䦷斓恼H疹A測新方法265
第19章 預測誤差分布特性統(tǒng)計分析與概率性短期負荷預測268
19.1 問題的提出268
。保梗病】傮w思路268
。保梗场☆A測誤差分布特性的統(tǒng)計方法270
。保梗础≌`差分布統(tǒng)計規(guī)律的有效性檢驗272
。保梗怠≌`差分布的t分布特性272
19.6 概率性短期負荷預測274
。保梗贰嵗治觯玻罚
第20章 短期負荷預測的綜合模型283
。玻埃薄《唐谪摵深A測綜合模型的特點分析283
。玻埃病∪旖y(tǒng)一權重的綜合預測模型284
。玻埃场》謺r段變權重的綜合預測模型286
。玻埃础】紤]近大遠小原則并引入相關因素后的短期負荷預測綜合模型288
20.5 短期負荷預測綜合模型的討論291
。玻埃丁门e例291
第21章 其他短期預測問題及其預測方法294
21.1 節(jié)假日負荷預測方法294
。玻保病〕唐谪摵深A測297
21.3 擴展短期負荷預測298
。玻保础∵B續(xù)多日負荷曲線預測300
第22章 短期/超短期負荷預測系統(tǒng)305
。玻玻薄⊙芯勘尘埃常埃
22.2 研究思路與關鍵技術305
。玻玻场《唐谪摵深A測功能307
。玻玻础〕唐谪摵深A測功能309
。玻玻怠≈饕墓芾砼c分析功能311
第Ⅲ篇參考文獻317
第Ⅳ篇 母線負荷預測
第23章 母線負荷預測框架與基本預測方法328
23.1 什么是母線負荷328
。玻常病∧妇負荷特點及其規(guī)律328
23.3 母線負荷預測的技術路線330
。玻常础∧妇負荷基本預測方法332
。玻常怠∧妇負荷預測的精度評估336
第24章 母線負荷異常數據辨識與修復方法338
。玻矗薄∧妇負荷異常數據分類338
。玻矗病呻A段異常數據辨識方法340
。玻矗场‘惓祿迯停常矗
24.4 算例分析342
第25章 規(guī)避異常數據的母線負荷預測策略346
。玻担薄「攀觯常矗
25.2 規(guī)避壞數據影響的預測策略分析346
。玻担场∫(guī)避壞數據影響的預測方法348
25.4 完全可信信息集內涵的拓展350
。玻担怠∷憷治觯常担
第26章 考慮氣象等相關因素影響的母線負荷預測方法352
26.1 概述352
。玻叮病』谄罘答伓晤A測的母線負荷預測策略352
26.3 小水電富集地區(qū)母線負荷預測的兩階段還原法356
第27章 母線極值負荷的概率化預測363
。玻罚薄「攀觯常叮
27.2 母線日最高負荷預測思路分析363
。玻罚场∧妇日最高負荷幅值的概率性預測364
。玻罚础∷憷治觯常叮
第28章 母線負荷預測模型的自適應訓練與綜合預測369
。玻福薄∧妇負荷預測方法庫的應用分析369
。玻福病∽赃m應預測技術概述370
。玻福场∧妇負荷預測單一模型參數自適應訓練372
。玻福础∧妇負荷綜合預測模型權重的自適應優(yōu)化373
28.5 綜合模型聯合參數自適應訓練算法374
。玻福丁∷憷治觯常罚
第29章 虛擬母線技術及其預測方法379
。玻梗薄〈丶W絡及其特性379
。玻梗病√摂M母線虛擬的簇集網狀網絡381
。玻梗场√摂M母線辨識算法384
29.4 虛擬母線的負荷預測策略及其預測誤差分析386
。玻梗怠∷憷治觯常福
第30章 系統(tǒng)母線負荷預測協(xié)調方法394
。常埃薄∠到y(tǒng)母線負荷預測的協(xié)調模型394
30.2 協(xié)調模型的求解及性質399
。常埃场f(xié)調模型的評價指標400
。常埃础〔煌尚哦认碌膮f(xié)調模型分析與評價402
30.5 協(xié)調預測結果分析405
第31章 母線負荷預測系統(tǒng)408
。常保薄⊙芯克悸放c關鍵技術408
31.2 母線負荷預測功能410
。常保场≈饕墓芾砼c分析功能411
第Ⅳ篇參考文獻416
索引422