自身的特点,人们在理论和实践上展开了广泛的研究,希望找到使用方便、精度高、计算快的预测方法。目前,国内外发表的电力系统负荷预测的文献很多,所采用的预测方法和预测精度各有不同,应用于工程实际的预测方法也很多。按负荷预测方法的参考体系来看,预测方法可分为确定性和非确定性预测法两类。前者把电量和电力负荷用一个或一组方程来描述,电力和电力负荷与影响其变化的因素之间有着明确的对应关系。这类方法采用的模型多达几十种,如弹性系数法、时间序列法、回归分析法等。所谓非确定性预测法是认为电力负荷的变化受众多模糊的、不确定的因素影响,它不可能用精确的是数学方程来描述。近年研究的并已使用于实际工程的不确定性预测有灰色预测法、模糊预测法(如模糊聚类分析法、模糊贴近度法等)、专家系统预测法。人工神经网络方法等.Р2.1 传统的预测方法Р2.1.1 时间序列法Р所谓时间序列法,就是根据目前为止的历史资料数据,即时间序列所呈现出来的发展趋势和规律,用数学的方法进行延伸、外推,估计出今后各时期的指标值。时间序列中的预测变量是受许许多多。大大小小的因素影响、决定的,但时间序列的分析和预测方法只是从这些因素的综合影响的最终结果,即指标值本身分析、研究其发展变化趋势和规律,而不去追究其发展变化的内在原因及指标与各影响因素之间的因果关系。其主要数学模型有AR模型、MA模型和ARMA模型等,其通用表达式为:Р (2.1)Р式中:为自回归数;为自回归阶数;为滑动平均系数;q为滑动平均阶数;Р为时刻的负荷值;为时刻的白噪声。Р 该方法原理成熟应用简便,主要根据过去的负荷值及干扰值来推算未来负荷,不需要相关因素的资料,因此在一些相关因素的预测值、某些常数难以得到时比较适用。另一方面这个方法要求的历史数据少,但由于是基于统计的模型,所以预测精度不高。由于中长期电力负荷受多种因素的影响,所以此方法对电力负荷的预测存在着局限性;
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