2016电工杯A题国家二等奖电力系统短期负荷预测

### 电力系统短期负荷预测的关键知识点 #### 一、引言 电力系统的稳定运行与优化管理高度依赖于准确的负荷预测。随着社会经济发展和技术进步，电力负荷受到多种因素的影响，尤其是气象因素的作用日益显著。因此，如何有效地整合历史负荷数据与气象数据，提升短期负荷预测的准确性成为了一个重要的研究课题。 #### 二、问题重述与分析方法概述 本研究旨在通过综合分析历史负荷数据和气象数据，提出一套有效的短期负荷预测方案。具体而言，研究涵盖了以下几个关键步骤： 1. **统计分析与比较**：对两个地区的全年负荷数据进行了统计分析，并对比了不同气象条件下负荷的变化特征，以确定哪一个地区更适合进行精确的负荷预测。 2. **回归分析**：接下来，利用多元线性回归方法探索了气象因素（如温度、湿度、降雨量等）与负荷之间的关系，并评估了回归模型的误差，以此为基础推荐了最重要的气象因子。 3. **时间序列预测**：通过构建ARIMA模型对未来的负荷进行了预测，并对其精度进行了评估。 4. **神经网络预测**：进一步地，运用BP神经网络建立了多元非线性系统模型，考虑气象因素的影响，提高了预测的准确性。 5. **概率分布拟合**：通过对日负荷率数据的拟合分析，得出了两地区数据规律性的差异。 #### 三、具体分析方法详解 ##### 1. 统计分析与比较 - **模型建立**：建立了日最高负荷量模型、日最低负荷量模型、日峰谷差模型、日平均负荷量模型以及日负荷率模型。 - **数据处理**：利用Excel软件处理了2014年的负荷数据，计算了各统计值。 - **结果分析**：通过观察两地2014年负荷数据的变化曲线，考虑数据波动性等因素，得出了地区二可能获得更准确预测结果的结论。 ##### 2. 多元线性回归分析 - **模型选择**：采用多元线性回归模型，利用SPSS软件对日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷与各气象因素进行回归分析。 - **模型评估**：通过标准化残差图评估模型的有效性，并通过逐步回归法剔除不重要的气象因素，从而提高模型的预测精度。 - **结果解释**：推荐使用平均温度作为提高负荷预测精度的主要气象因素。 ##### 3. ARIMA预测模型 - **数据预处理**：对数据进行预处理，消除季节成分的影响。 - **模型确定**：通过自相关分析确定模型为ARIMA(1,1,1)。 - **预测结果**：利用SPSS软件得出预测结果，模型的可决系数均在0.8以上，表明预测结果精度较高。 ##### 4. BP神经网络预测 - **模型构建**：构建基于BP神经网络算法的多元非线性系统模型。 - **参数训练**：利用Matlab编程训练神经网络结构，得出预测结果。 - **结果验证**：通过参照数据和模型原理，证明了计及气象因素影响后的负荷预测结果精度得到了改善。 ##### 5. 概率分布拟合 - **拟合分析**：对两地区的日负荷率数据进行正态拟合、T分布拟合、Logistic拟合。 - **结果比较**：通过对拟合曲线的广义似然比检验，得出地区二的数据比地区一的数据更有规律性的结论。 #### 四、结论 通过上述综合分析方法的应用，本文成功地提高了电力系统短期负荷预测的精度。特别是引入了气象因素的影响，并通过多元线性回归、ARIMA模型和BP神经网络等多种方法相结合的方式，有效地提升了预测效果。此外，对不同地区负荷数据的概率分布拟合分析也为后续的研究提供了有价值的参考依据。这些研究成果对于电力系统的优化调度和资源分配具有重要意义。