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1、硕士学位论文电力系统饱和负荷的研究及预测Research and Forecasting of the Saturated Load of Power System学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解*有关保留、使用学位论文的规定。特授权*可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名： 导师签名：签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日中图分类号：UDC：学校代码：100044密级：68*硕士
2、学位论文电力系统饱和负荷的研究及预测Research and Forecasting of the Saturated Load of Power System作者姓名：*学 号：08122105导师姓名：* 职 称：副教授学位类别：工学 学位级别：硕士 学科专业：电气工程 研究方向：电力负荷预测*2019年10月致谢本论文的工作是在我的导师*教授的悉心指导下完成的，*副教授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在我就读研究生的两年时间中，导师无论是在学业上还是生活上，都给我无微不至的关怀和教诲。她严谨务实的治学、坦荡大度的胸怀、平易亲和的为人，都深深铭刻在我的脑海中，也一直潜
3、移默化地影响着我，并使我终身受益。尤其在论文写作和修改阶段，导师常常是在百忙之中抽出宝贵的时间对论文进行审查、修改和补充，我对恩师的感激之情无以言表。同时还要感谢*对我的学习提出了许多宝贵而又有益的意见。感谢电气工程学院的各位老师在我的研究生阶段对我的大力培养，可以说，我的每一步成长都凝聚着他们的功劳。在此，我衷心地祝福所有培养过我的老师工作顺利、生活美满、万事如意！我还要感谢我的同学，在我论文写作期间，他们给了我很多帮助，在此深表谢意！最后还要感谢我的家人，尤其是我的母亲，多年来，他们的支持和鼓励时时伴我左右，与我共渡难关，使我顺利完成学业。作为家中的一份子，未能为家人分忧，还给他们增添许多
4、负担，我深感汗颜！如果坎坷的求学道路有那么一点点成绩的话，我首先将它献给关爱我的老师以及深深爱我和我深爱的家人！你们无私的关爱和支持，是我永远的骄傲、永恒的动力！*硕士学位论文 中文摘要电力系统饱和负荷的研究及预测中文摘要当一个城市或地区的经济增长速度降至某一临界点后，其电力负荷与历史同期相比将不会出现明显变化，电力的供应主要以维持国民经济“重复”再生产和居民生活正常用电为主，此时我们称这个城市或地区电力系统负荷达到了其饱和状态。通过对城市或地区的电力系统饱和负荷的分析和预测、确定电力系统电网最终规模，并以远景电网规划为目标指导近期电网规划与建设，有利于促进国家或地区电网建设与其经济社会发展相
5、适应、与地区规划相协调。城市饱和负荷预测的基本方法有以下两种：人口容量特征参数类比法和饱和负荷密度特征参数类比法。这两种方法的缺点在于：前者过于依赖人均饱和用电量参数，后者过于依赖城市饱和负荷密度参数，两者都没有充分考虑社会经济系统中各因素对电力需求的影响。在实践中，由于不同城市电量需求也不同导致两种预测方法不够精确，未来城市规划详细数据难以精确获取给空间负荷密度预测法带来了难度。（背景介绍过多）因此，在参考大量文献的基础上，本文提出了电力系统饱和负荷的两种预测方法：基于生长曲线模型的方法及基于生长曲线模型及计量经济模型的方法，并提出了基于两种方法的电力系统饱和负荷综合预测法。首先，通过比较深
6、入地探讨城市或地区饱和负荷的影响因素，分析得出：影响一个国家或地区的饱和负荷水平的主要指标是国民生产总值（GDP）及人口（POP），同时工业化和城市化水平也是影响城市和地区饱和负荷的重要因素。其次，建立了基于生长曲线模型及计量经济模型的饱和负荷预测模型、基于生长曲线法的饱和负荷预测模型及基于两种方法的综合预测模型。再次，以北京市为算例，应用灰色理论中的灰色关联法分析了社会经济系统中各影响因素对用电量的影响大小，选取北京市GDP及人口作为计量经济模型法的基础指标。最后，分别应用三种方法对未来北京市电力系统的饱和负荷进行预测，并验证了三种方法的正确性。实例证明，基于生长曲线模型法及计量经济模型法的
7、综合预测方法预测精度最高。此种方法在电力系统长期负荷及饱和负荷预测中具有较好应用前景。关键词：饱和负荷 负荷预测 灰关联分析 生长曲线模型 计量经济模型 综合预测模型分类号：*硕士学位论文 ABSTRACTResearch and Forecastingof the Saturated Load of Power SystemABSTRACT： When the economic growth of the city or region comes down to a critical point, its power load does not change significantly co
8、mpared with the same period. The supplied power is mainly used to maintain the iterated production of enterprises and people living and this status is defined as saturation of the power load in this country or region There are two basic methods of city saturated load forecasting: population capacity
9、 characteristic parameter analogy and load density characteristic parameters analogy. Disadvantages of these two methods lay in that the former depends too much on electricity consumption per capita saturation parameter and the latter relies too heavily on urban capacity load density parameter and b
10、oth of the two methods do not fully take into account various factors on electricity demand of socio-economic system. In practice, on one hand, the fact that different cities have different power demand leads to the lack of accuracy in two different forecasting methods; on the other hand, difficulti
11、es in obtaining detailed information of future urban planning bring difficulties to spatial load density method. Thus, based on reference to extensive literature, this paper presents two kinds of forecasting methods of power system saturated load: one is the method based on the growth curve model an
12、d econometric models and the other is the method based on the growth curve model. It also proposes a composite predict method for power system saturation based on the above two methodsFirstly, by thoroughly exploring factors that influence city or area saturation load, this thesis come to a conclusi
13、on that : the main indicator that affects the saturation load of a city or region is the level of its gross national product (GDP) and population (POP). Besides, level of industrialization and urbanization is also important factor that affect a citys power system saturation load . Secondly, this the
14、sis establishes a saturation load forecasting model based on econometric model and the growth curve model, a saturation load forecasting model based on the saturated growth curve model and also a composite forecasting model based on the two prediction models. Thirdly, taking Beijing as an example, t
15、his thesis applies the grey incidence method to analyze the influence of each factor on saturation load in the socio-economic system and it selects Beijings GDP and population as basic index of an econometric model. At last, this thesis forecasts the saturation load of Beijings power system in futur
16、e by using the three methods and proves the validity of the three methods. Examples show that the composite forecasting method based on growth curve model and econometric model has the highest prediction accuracy. This method has wide application future in long-term load and saturation load forecast
17、 in power system.KEYWORDS：Saturated Load，Load Forecasting，Grey Incidence Analysis，Econometric Model，Growth Curve. CLASSNO：*硕士学位论文 目录目录（目录的第一行不要）电力系统饱和负荷的研究及预测iii中文摘要iiiABSTRACTivCLASSNOiv1引言11.1论文研究背景及选题意义11.1.1写作背景11.1.2选题意义31.2国内外的研究动态41.2.1负荷预测概述41.2.2中长期负荷预测51.2.3国内外研究现状81.2.4现代负荷预测的特征101.3论文的主要
18、方法及创新之处122饱和负荷预测模型理论基础142.1用电量与各影响因素的灰关联分析142.1.1灰色关联度分析142.2生长曲线模型152.2.1皮尔（R.Pearl）模型162.2.2龚伯兹（B.GomPartz）模型172.2.3生长曲线模型的识别方法182.2.4生长曲线模型的参数估计方法202.3计量经济学理论223电力系统饱和负荷的概念及影响因素分析253.1电力系统饱和负荷的概念253.2城市饱和负荷阶段经济社会特征263.3饱和负荷的影响因素分析273.3.1国内生产总值（GDP）273.3.2人口因素的影响303.3.3城市化水平的影响323.3.4工业化水平的影响333.3
19、.5其他影响因素333.3.6对电力系统饱和负荷影响因素的评价363.4小结374城市饱和负荷预测模型设计384.1城市经济的生长曲线模型384.2城市用电量预测模型384.2.1城市经济与用电量关系分析模型384.2.2基于生长曲线模型的城市电力预测模型384.3城市饱和负荷预测综合模型394.4实证分析394.4.1北京历史用电情况分析394.4.2北京用电量影响因素的灰关联分析414.4.3北京市饱和经济预测414.4.4基于生长曲线模型及计量经济模型的北京市电力系统饱和负荷预测474.4.5基于生长曲线模型的北京市电力系统饱和负荷预测504.4.6北京市饱和负荷综合预测模型554.4.
20、7误差分析574.4.8北京市人均用电量分析584.4.9北京市饱和负荷分析594.5结论605结论与展望615.1主要工作和结论615.2对下一步研究工作的展望61参考文献63附录 A70攻读硕士学位期间发表的论文72攻读硕士学位期间参与的项目72独创性声明73学位论文数据集74*硕士学位论文 结论与展望引言1.1 论文研究背景及选题意义自从1821年英国物理学家法拉第发明了世界上第一台电动机以来，电力的使用已逐渐渗透到社会、经济、生活的各个领域。电力发展和应用的程度，是衡量社会现代化水平高低以及物质文明和精神文明高低的重要标志之一。作为电力工业中一个热点问题，电力系统负荷预测工作从电力系统
21、诞生之日起至今一直深受关注。尤其是近几年随着我国城网改造步伐的加快和电力工业市场化营运机制的推行，提高电力系统负荷预测准确度已迫在眉睫。同时由于社会运转（不学术用词）速度的不断加快和信息量的膨胀，使得准确的预测变得愈加困难。一般地，当一个地区充分发展后负荷将逐步趋于饱和。区域充分发展后电力负荷将稳定在一定范围内波动，这就是该区域的饱和负荷1。（定义1次）往往在地区经济发展到一定水平后，就要考虑其饱和负荷的情况，以便更好地布置电源点及线路走廊。（意义1次）本章阐述了电力系统饱和负荷预测的研究意义和背景，以及电力系统中长期负荷预测研究的特点、难点。综述了国内外电力系统中长期负荷预测研究发展的现状、
22、存在的主要问题。并对一些新兴负荷预测理论方法作了简单的分析和比较。最后扼要介绍了本文的主要研究内容。1.1.1 写作背景（一般用研究背景）过去20年多中，中国电力需求年均增长近10%，高于世界其它任何国家，而且预期还会继续增长。与此同时，电力供需形势历经数轮起伏，2008年全国煤电油（好像联系不是很紧密，指的是到底是煤，电，还是油？电08年好像不紧张呀，09年都出现下滑了？）更是出现全面紧张。充足可靠的电力供给不但是目前影响经济稳定的重大宏观问题，还将对未来经济可持续增长产生重大影响。作为避免电力短缺的重要一环，科学合理的电力需求预测和电力规划至关重要。中国电力企业联合会2010年1月公布的全
23、年电力工业统计快报显示，我国电力装机容量快速增长，截至2009年底，全国电力装机总容量累计达8.74亿千瓦，同比增长10.23。全年电力建设投资达7558.4亿元，同比增长19.93。核电、风电基本建设投资完成额同比分别增长74.91和43.9，火电基本建设投资完成额同比下降11.11。电网投资完3847.1亿元，成同比增长32.89（以上几项都是指电源与电网建设的重要统计指标，其目的是什么？是说明投资建设做的比较好了，有雄厚的基础了，不需要发展抑或是慎重发展？需要把上的每一项内容把它连贯起来，加连接词与句子）。基本思路是：电力一直在大发展（需求导致投资与生产建设），已经有一定基础，是否继续保
24、持这个增速，成为大家关心的话题，且饱和负荷的概念也浮出水面。因为电力建设与规划必须先于实际发生的时间的，因为所有建设项目都有建设周期，因此，要事先做好预测研究，尤其是当经济发展到一定阶段，电力建设又有一定基础的情况下，需要慎重考虑饱和负荷的问题。在今天电力供需基本平衡的条件下，准确把握电力市场形势，对未来电力需求总量进行比较准确的预测，比以往任何时期都显得重要。同时，关于电力负荷是否会趋于饱和，电力需求的发展前景如何的疑问，正如不断攀升的装机容量一样不断升温。（像这些词一般是不用在学术文章里面的，可以用于新闻报道，因为它带有过多的感情色彩，且含糊）如表1-1及图1-1中所示，1962年以来中国
25、的用电量逐年增加并有继续上扬（同上）的趋势。尤其是20世纪80年代改革开放以来，我国用电量年均增长率在10%左右（前面已经出现过？在学术文章里，不要一个东西来回倒腾，数据的应用，是要说明一个问题的，如果已经讲得很清楚了，就没必要反复地重复，注意学术文章简洁的要点），增势更加迅猛。在这种持续增长的情况下，人们更加关心电力工业发展前景的关注，具体而言，主要来源于对如下重要问题的探索（这里过渡太快）：一个城市或地区的电力需求的增长空间有多大？其电力工业可持续发展的能力如何？电力需求量何时达到饱和状态？这些都成为中国电力工业保持适度、健康、可持续发展所必须回答的问题。（现在的问题是，研究背景是电力工业
26、的发展背景下的问题不？抑或只是大背景下的一个子问题？如果是前者，你所做的研究是否能够回答这个大问题？如果不是，那就需要把你的问题精准化）图1-1 19602009年中国历年电量增长情况Fig.1-1 The growth rate of power demand in China 1960 2007（1,作图仍不标准，缺纵坐标表示什么参数？2。建议不要用彩图，同研究报告不一样）注：全社会用电量数据来源于中国统计年鉴，人均用电量来源于中国电力统计年鉴，2009年数据来源于全国电力工业快报。2009年全国人口统计数暂时还没有结果，故2009年人均用电量暂时还无数据。（没有提人均？）（为什么一下又跳
27、到经济了呢？加过渡句子）要研究电力的饱和负荷问题，需要考虑经济因素，因为电力需求是由国民经济各行各业用电，以及人民生活用电产生的，然后再讲经济系统它的特点。）经济领域中的许多过程具有单调递增、增长有极限等特点，即属于饱和增长过程。其增长极限(即饱和水平)产生于客观条件(如市场容量、生产条件等)对增长速度的限制。如新技术的扩散、耐用消费品或生产用品的购买等，其社会或市场存量均具有饱和增长特征。饱和问题不仅仅出现在电力行业，对于宏观经济、钢铁行业、房地产行业等也出现过。比如：（下面列举的又没有跟上面对应！钢铁是与电力具有比较大的相似性的，为什么不分析呢？）1）现在的日本经济。日本从20世纪60年代
28、开始，其国民经济一直处于高速发展阶段，其国民生产总值年均增长率高达20%左右，1986年其经济增速居然高达48%；然而从1996年开始，日本经济陷入停滞状态，其年均增长率一直徘徊在3%附近，甚至出现负增长。2）美国的汽车产业。美国的汽车产业可谓历史悠久。可如今，美国的汽车销量同比在下滑，全世界的汽车销量都在下滑。因为美国拥有汽车的数量已经达到了惊人的2.46亿辆。但是，美国今年的汽车报废量比生产的还多。同时，美国汽车的销量会持续下降，并且罕有升高的状态，汽车业市场现在是有车无市，所以，美国的汽车行业已经接近饱和。3）电力行业。电力作为一种能源消费品，同样也会存在饱和状态（这儿结论似乎已经出来了
29、，有饱和，那就不要研究了？是这个意思吗？应该先讲现象，然后类比其它行业，他们具有共同的特性， 因此会饱和的。）。电力行业是技术资金非常密集的行业，建设周期较长。电力行业同时也是装备型行业，技术和资金非常密集，一般地讲，大型火电厂的建设周期为 34 年，水电厂的建设周期为610年2。只有对电力系统饱和负荷进行准确的预测才能保证如此巨大的资金能够使用得当，既不会建设滞后造成电量短缺也不会超前建设造成大量的资金积压（这讲意义第2次）。电力行业还是关系到国计民生的公用性事业，电力企业责任重大。随着人民生活水平的日益提高，家庭电气化已是大势所趋，各行业对电力的依赖程度愈来愈高，电力的短缺或不能连续稳定的
30、供电不但会严重影响居民的生活甚至会影响安定团结的政治局面。可见，当前电力供需形势的特点、电力体制改革的现实情况以及电力行业的特殊性，都需对电力系统饱和负荷的预测有很高的要求（背景2？），电力系统饱和负荷的研究和预测将会发挥更大的作用。前面这一段，我似乎捋出来，但好像归纳出来，真的很难！我不知道你在写的时候是否认真思考过自己的写作思路？因此，我对下面的文字，放弃对逻辑性的更正。你上面写的东西，严格上讲是没有什么大的错误，但经不起仔细推敲。我想：在写学术论文的时候，一定要清楚这么几点：1） 逻辑；2） 用词；3） 切中要点；关联性不大的坚决砍掉！1.1.2 选题意义电网规划建设的指导思想要求电网建
31、设要坚持“适度超前”的原则并由远及近规划，即先根据未来远景城市的负荷发展程度、电源点分布情况等已知条件，参照电网发展成熟地区电网建设模式，确定远景条件下的城网主导供电模式，以此为指导确定近期中压配电网络的建设目标。各年规划方案中供电模式的选择、线路的路径应尽量考虑与远景目标网架的过渡和衔接，尽量减少重复建设和浪费。电力系统饱和负荷是近年来城市电网规划中提出的新概念。与传统的针对具体年限的负荷预测方法不同，电力系统饱和负荷预测的时间跨度往往较大，且涉及面较为广泛，包括城市的功能定位、能源资源条件等多个方面1。电力系统饱和负荷是电网规划中确定电网发展最终规模的关键性指标。前面讲了饱和负荷的基本概念
32、，加研究内容是。1）最终值；这个值是指绝对值抑或是增速值？2）到达最终值的时间？3）实现最终值的过程？4）达到最终的情形？5）实现最终值的条件？在以上研究中，你做那一方面的内容？通过研究饱和负荷，可以：（跟上面对应！）1）可以明确城市电网应要达到的最大供电能力，由此可以推知城市不同地区电网发展的最终规模，以此为目标指导近期电网建设，避免不必要的改扩建工程，提高城市电网建设资金的使用效率，增强电网企业的赢利水平和可持续发展能力；2）可以确定城市电网发展最终规模的负荷分布情况，超前规划变电站布点和线路走廊，并通过推动将其纳入城市总体规划和控制性详规中，有利于促进城市电网建设与城市发展的相互协调；3
33、）提前做好近期电网输变电工程建设项目的储备。随着城市化水平的不断提高，在城市中心地区取得电网建设用地的难度将越来越大，根据饱和负荷确定电网远期规划目标，做好各建设项目的储备，便于改变城市电网，特别是城市中心城区电网建设面临的被动局面。4）安排建设项目的进度。未来电网负荷变化的趋势与特点是一个电网的调度部门和设计部门所必须具有的基本信息之一，饱和负荷预测是电网规划设计重要的前提和基础。对电力系统饱和负荷的大小及发生时间进行预测（应该在前面交代），可以有效指导规划中要建设的电源和电网项目的容量、规模及进度。如果一个城市负荷达到饱和状态还为时尚早，那么我们按照自然规律进行电网的规划和建设即可；如果饱
34、和负荷在不远的将来就会发生，就应该引起我们的注意，既不要过度投资重复建设从而造成人力、财力的大量浪费，也不要因为估计不足造成电网建设滞后从而导致电力供应不足，造成国民经济损失、引起居民生活的不便。因此，做好电力系统饱和负荷的研究和预测工作具有十分重要的意义。电力系统饱和负荷是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的动态过程，又由于我国政策、经济状况变化较大，不确定因素较多，更增加了预测的难度（一次性把它难在写清楚；1）时间较长，同长期预测一样，未来变化比较大；2）影响因素多，定量分析困难，找历史数据难，未来的情况描述是否可以沿用同样的指标体系？）。尽管目前电力系统饱和负荷已经引起电力界的关注，
35、但到目前为止还没有一个比较有效的预测方法。鉴于电力系统饱和负荷预测的重要性和这片领域内的不足之处，本课题在电力系统饱和负荷的研究和预测方面进行了积极的探索。1.2 国内外的研究动态1.2.1 负荷预测概述（建议：这部分基础知识内容较多的话，应该放在第2章里单独介绍，可更详细些；如果放在绪论里的话，一般12页之内，参看李晓梅的论文） 电力负荷有两方面的含义：一方面是指电力工业的服务对象，包括使用电力的部门、机关、企事业单位、工厂、学校等用电设备；另一方面是指上述各用电单位、用电部门或用电设备使用电力和电量的具体数量3。根据牛东晓、曹树华（写文献号，尽管他比较牛，还不是院士，说了也没人知道，而且学
36、术是以文字为据的，无论是谁做出了怎样的成就）将负荷定义为电力需求量或用电量4，用电量是指电网（或电力企业）的售电量与自备电厂自发、自用电和其售给附近用户的电量之和，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。也可以说负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。对用户来说，用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。在充分考虑了一些重要的系统运行特性、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与未来负荷的数学方法，在满足一定的精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值，称为负荷预测4。按负荷预测指标分类，电力负荷预测的内容可分为电量预测
37、和电力预测两大类。电量预测包括全社会电量、网供电量、各行业电量、各产业电量等，电力预测包括最大负荷、最小负荷、峰谷差、负荷率、负荷曲线等5。按时间期限进行分类，通常将电力负荷预测分为长期、中期、短期、超短期负荷预测6。长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测；中期指5年左右并以年为单位的预测；短期预测则是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，通常预测未来一个月、未来一周、未来一天的负荷指标，也预测未来一天24小时中的负荷；超短期负荷预测指未来1小时、未来0.5小时甚至未来10分钟的预测。本文中主要讨论长期负荷预测问题。负荷预测包含两方面的含义：即对未来用电负
38、荷（功率）的预测和未来用电量的预测，但用电负荷也可以用用电电量来推算，因此负荷预测重点是用电量预测。一个能经受考验的、反映未来与现在需求变化与发展趋势、恰如其分的预测，是电力系统规划的重要问题之一。精确的负荷预测将使电力系统规划更为合理，其预测误差不应超过实际负荷的2%5%6。（？长期的吗？这个要求可比较高？）1.2.2 中长期负荷预测就城市电网中长期规划而言，当负荷预测相对误差小于10% 时可视为高精度预测，相对误差在10%至20%之间时可视为较好的预测。对于中长期负荷预测，研究人员提出了很多方法。在这些方法中，包括：（自己再整理一下，这样分段后比较清晰）1）最早使用的方法是单耗法56及电力
39、弹性系数法56。单耗法即单位产品电耗法，是通过某一工业产品的平均单位产品用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电量的方法。单耗法需要作大量细致的统计调查下作，近期预测效果较佳。但实际中很难对所有产品较准确地求出其用电单耗，即使做，工作量也太大。因此，目前采用单耗法进行电力需求预测的做法较少。电力弹性系数法是利用电力弹性系数来进行电力、电量预测的方法。电力弹性系数的优点是能从宏观上确定电力发展同国民经济发展的相对速度，从而成为衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。该方法原理简单，计算方便，需要数据少、灵活广泛，适用于中长期预测；缺点是预测结果相对粗糙，具有片面性，对于范围较小，经济模式变
40、动大的规划区不适用。2）在现场中工程人员常用的方法是时间序列法4。（指什么？）时间序列法是通过对预测对象的历史观测数据一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。该方法充分利用了负荷历史数据，但对其它影响负荷发展的因素欠考虑。因此，时间序列法对负荷发展比较平稳的地区有较好的预测效果，但对经济发展波动较大的地区预测效果欠佳。对于历史样本数据较少的情况，也不适用。3）中长期负荷预测中，趋势外推预测法是非常常见的一种方法（属于时间序列法？）。趋势外推预测法5是通过寻找负荷的变化趋势，并根据这一变化趋势对原负荷数据序列作计算外推和曲线拟合外推，从而求得负荷的预
41、测值。这种预测方法不用对数据中的随机成分作统计处理，只考虑负荷的整体趋势，因此简单实用5。趋势外推法预测有多种不同的方法，如果预测对象的历史数据构成了基本的单调序列，可采用动平均法、指数平滑法、增长速度法、马尔科夫预测法以及生长曲线法等模型进行电力增长的预测6。4）回归分析法。它是中长期电力负荷预测中最常用的一种方法7。它通过对历史负荷资料的分析，确定自变量与因变量的函数关系并建立数学模型，然后采用最小二乘法计算模型参数，对未来的负荷情况进行预测。回归分析法主要分为一元线性回归与多元线性回归两种。后者的因变量是随着若干个自变量而变化的，比较符合负荷发展的特点。由于电力负荷的变化受到很多相关因素
42、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，其基本思想仍然为现在各种先进的预测技术所借鉴。刘遵雄提出了最小概率最大化回归方法8，韦钢、贺静等则将盲数理论引入负荷预测的回归分析中9，比传统回归分析法取得了更好的预测精度。5）灰色系统理论。它是我国学者邓聚龙教授于1982 年在国际上首次提出的10。目前已经在各领域得到广泛的应用。灰色模型法通过对历史负荷数据按照某种要求进行加工处理，也即重新”生成”，找出新数据序列的关系，对其进行预测，然后将结果进行还原作为预测结果。灰色模型法预测方法简单，样本需求量不大，在样本数量不充足的情况下采用此方法可以得到较好的预测效果。灰色系统通用模
43、型为GM（1，n），其中GM（l，1）最为常用。文献1114采用了GM（l，1）模型对电力系统负荷进行了预测11-14。等维递补灰色预测15是一种滚动预测，其用做预测的原始序列长度始终固定，比较传统GM（l，1）模型而言取得了更好的预测精度。文献16详细分析了各种模型的优缺点和适用范围16，文献1722对以模型进行改进以提高预测精度17-22。灰色预测的优点是要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验。缺点在于一是当数据离散程度越大，即数据灰度越大，预测精度越差，二是不太适合于电力系统的长期后推若干年的预测。6）智能方法。电力系统处于整个社会大经济大系统
44、中，受到多方面不确定因素如管理、政策、气候条件等。我国的电力受不确定的因素影响尤其显著。必须将负荷同影响其变化的环境因素联系起来考虑，才能获得满意的预测结果。但通常电力系统的负荷变化规律同环境影响的关系很难用一个准确的数学模型来表达。因此，张昊，吴捷等将模糊数学理论引入中长期负荷预测中23，开创了国内模糊负荷预测技术的先河。模糊预测技术是建立在模糊数学理论上的一种负荷预测新技术，有模糊聚类预测方法、模糊相似优先比方法和模糊最大贴近度方法等24-31。模糊聚类识别预测法的基本思想是：要把由待测值和影响待测值的环境因素（以人口、农业排灌面积、工业总产值、农业总产值、国民生产总值等作为环境因素）历史
45、值所构成的样本按一定的方法进行分类，形成各类环境因素和待测值的变化模式，这样在待测时段的环境状态为已知点时，通过该环境与各历史环境特性的比较，判断出这种环境与哪个历史类最为接近，看作为受环境影响的待测量与该历史类所对应的预测变量同变化模式，而达到预测的目的。近年来，国内外利用人工神经网络技术进行负荷预测的研究达到了高潮，有许多很成功的应用实例32-43。人工神经网络方法是传统的数学预测模型领域内的重大突破。该方法最初被用于短期负荷预测中，后来逐渐被应用到中长期的负荷预测中来。人工神经网络具有大规模分布式并行处理、非线性、自组织、自学习联想记忆等优良特性，这些是常规算法和专家系统技术所不具备的，
46、可以作为负荷预测的一种手段。通常使用的有BP模型、RBF模型、Hopfield模型、Kohonen模型等，同时人工神经网络还可以与模糊集理论相结合构成模糊神经网络，可以对负荷预测中出现的模糊信息加以处理。运用神经网络技术进行电力负荷预测，其优点是可以模仿人脑的智能化处理，对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能，具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点。但是，神经网络方法没有显式表达，因此无法得知负荷的变化规律和影响因素，学习效果受样本量影响极大，因素变化需重新学习。目前在中长期负荷预测中尚未达到实用水平。7）计量经济法。二十世纪末，杨宗麟，吴德伟将计量经济学引入到电力系统的长期负荷
47、预测方法中44。计量经济模型适合中长期电力需求预测，因为它能够综合考虑诸多影响因素，是预测方法的进步与更新。但是，在实际预测中估计模型参数，常常出现一些难以解释的现象，如一些重要解释变量的系数不显著或某些参数估计值的符号与实际情况或经济分析结论相矛盾，个别观测数据的微小变化引起多数估计值发生很大变动等。观测数据的随机波动或误差是出现这些现象的重要原因。戚岳，王玮，*（国内的文献，只写文献号，不写作者名！），等将灰色理论与计量经济学理论结合应用于中长期负荷预测中，这种方法克服了灰色理论在中长期负荷预测中的不足和计量经济学的观测数据波动引起的误差，兼顾了灰色理论在数据处理上的优点和计量经济学理论适用于中长期电力需求预测的优点，取得了很好的预测效果4546。8）系统动力学（System Dynamics，SD）。由MIT著名学者Jay WForrester教授于1961年提出，它是一