基于对数负荷密度增长曲线的中长期电力负荷预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于对数负荷密度增长曲线的中长期电力负荷预测方法，其根据负荷增长和负荷饱和度有一定关系，以及中长期电力负荷具有非线性、时变性和不确定性等特点，针对于某类功能小区基于负荷增长率曲线来求取负荷密度指标值，可以在负荷的不同发展阶段，根据给定的负荷对数增长率曲线，实现在不同负荷密度阶段负荷有不同的增长率，从而实现更为复杂的负荷增长曲线预测，提高负荷预测的精度和速度。本发明专利技术不仅可用于整体负荷预测，还可用于空间负荷预测的各个区块负荷预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统中长期电力负荷预测方法，具体是一种。
技术介绍
随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，电力作为一种非常重要的能源，已经深入到社会的各个角落，人们对电能质量的要求也越来越高，电力负荷预测作为保证电能质量的一个基本工具，得到了越来越多的关注。预测技术在电力工业中具有特别重要的地位，这是电力工业生产、输送、消费同时进行，以及电力工业先行的特点所决定的。需电量及电力负荷预测是电力系统规划和建设的基本依据，是电力企业日常经营管理工作的重要 组成部分，而中长期负荷预测是目前深受关注的研究课题。国内外关于负荷预测的研究已出现了许多种方法，时间序列法是统计模型中最常用的方法之一，它的优点是计算简单，要求的历史数据少，但因为是基于统计的模型，故预测精度低。由于中长期电力负荷受到多种因素的影响，所以此方法对于电力负荷的预测也存在着局限性。回归分析法的主要优点在于它能够通过模型来解释各变量之间的关系，它对因果关系处理是十分有效的；但它也有缺点，一是要收集较多的观测值，它的预测准确度与样本含量有关，所以付出的代价一般比较大；二是计算量大；三是要经常评审模型。人工神经网络具有任意逼近本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于对数负荷密度增长曲线的中长期电力负荷预测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)给定负荷预测区域的饱和负荷密度ρmax；(2)给定归一化的负荷增长率？饱和负荷密度曲线公式如下：k＝f(ρc)＝aln(ρc)其中k为负荷增长率，f为给定的映射关系，a为待定系数，ρc为归一化的负荷密度：ρc=ρρmax？(3)根据负荷预测基准年负荷和预测区域面积计算起始负荷密度ρ0：ρ0=L0S其中L0是基准年负荷，S为预测区域面积；(4)根据历史数据，由最小二乘法拟合得到待定系数a；(5)计算起始年归一化负荷密度ρc0=ρ0ρmax(6)根据步骤(2)...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：万黎，
申请(专利权)人：湖北省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：