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1、厦门地区电力负荷预测方法研究摘要：本文主要工作是对厦门地区GDP与电力负荷之间的关系进行分析并建立对应的数学模型，藉借外界权威机构对GDP预测的数据，通过选择最符合厦门地区电网发展情况的数学模型来预测未来若干年内厦门地区的电力负荷需求，并给出厦门地区未来10年内电力负荷需求的参考数据，作为厦门电网调度、选址规划建设的决策依据。关键词：1、电力负荷预测的意义电力系统负荷预测是电力需求侧管理售电量线损年最高负荷月平均负荷率年售电量比增年最高负荷比增19983212343026015.860.3776.813.44%15.39%19993659423574872.3167.6778.1618.14%
2、12.09%20004297654152743.3779.5878.6716.16%17.60%20014932274754113.6192.97814.48%16.74%20025856105663093.3106.6779.919.12%14.82%20036837446610833.31121.1381.8316.74%13.56%20047552617372002.39131.886.5911.51%8.81%20059110048693303.16161.382.3217.92%22.38%200610050189740093.05188.580.1612.04%16.86%2007
3、115472211194192.9721581.2214.93%14.06%2008122088111849942.8323179.65.86%7.44%2009125628812198392.83249.679.582.94%8.05%3.2厦门地区国民生产总值历年数据及其未来预测表厦门大学与新加坡国立大学2010年2月6日发布中国季度宏观经济模型GDP增长比率1998403167612.39%199944053689.27%2000501870613.92%2001558326811.25%2002648357016.13%20051006583113.39%20061168022916.
4、04%20071387852018.82%20081560021812.41%2009162321004.05%201017714090.739.13%201119219788.448.50%201220853470.468.50%201322626015.458.50%201424549226.768.50%201526635911.048.50%201628899963.478.50%201731356460.378.50%201834021759.58.50%201936913609.068.50%202040051265.838.50%3.3厦门地区（GDP/电力负荷）回归预测模型效果
5、比较3.3.1：以厦门地区1998-2009年的数据分别按照附表3的预测模型对电力负荷数据进行预测，结果如下：表3：回归预测模型预测结果一览表预测模型名称相关系数剩余标准差结论一元线性回归预测9.920249541110489e-0013.254603876571586e+005精度尚可一元二次非线性回归预测9.949059973979481e-0012.601124401489087e+005精度较高一元三次非线性回归预测9.983082752958702e-0011.498981896111628e+005精度最高，选取为厦门地区电网需求预测模型指数函数回归预测0.89981.22e+00
6、6精度较其他方法偏差较大Gaussian预测0.99831.804e+005精度较高，不常用的方程由表3回归预测模型效果比较结果可以看出：一元三次非线性回归预测模型其相关系数为0.998，剩余标准差为1.498981896111628e+005，一元三次非线性回归预测模型较一元线性回归预测模型、一元二次非线性回归预测模型的预测精度最高，最贴近厦门电网负荷曲线，并符合近期经济形势发展放缓的特点，适用厦门地区电网需求预测，故我们选用一元三次非线性回归预测模型作为厦门地区电力负荷预测的模型。3.4 厦门地区售电量预测值由3.3之比较后，我们选用一元三次方程对厦门地区负荷进行预测，将供电量定义为目标函
7、数，GDP定义为变量，使用MATLAB7.0工具，即可得出2010-2020年厦门地区售电量预测值。进而预测出厦门地区未来售电量发展情况大致为：表4：厦门地区电量预测结果一览表我们将预测结果的中方案选择为下一阶段电网发展规划的参考资料，预计2010年厦门地区售电量将达到122亿千瓦时， 2015年厦门地区售电量将达到177.5亿千瓦时，2020年厦门地区售电量将达到214亿千瓦时。参考文献：【1】 王敬敏,任荣艳.虚拟变量法在用电量预测中的应用. 电力需求侧管理, 2007.【2】 牛东晓,曹树华,卢建昌,赵磊. 电力负荷预测技术及其应用.中国电力出版社,2009.【3】 厦门市国民经济和社会发展统计公报.厦门统计局20052009.