短期电量预测的应用实例

5.4输入值、输出值的反馈：

5.4.1每天预测电量：

每天预测电量作为预测当天的输出结果，也作为以后14天电量预测输入值之一，本文计划将每天预测电量中的干扰减小，如果某天预测电量的误差值超过预先设定的百分比(如5%)，则取该日预测电量E乘以1与误差值二分之一的差值的乘积作为该日预测电量的输入值，这样可以稍微减小预测误差(详见5.5.1的图表)。

5.4.2每天实际电量：

每天实际电量作为以后14天电量预测输入值之一，本文考虑将每天实际电量中的干扰降低，如果某天实际电量与前三天实际电量平均值相比连续两天超过预先设定的百分比(如5%)，则取前三天实际电量均值和当天实际电量的平均值作为当天实际电量的输入值。

5.5电量预测结果分析：

5.5.1误差曲线：

5.5.2误差分析：

如图可见，电量预测的误差值比较大，为通常预测误差的两倍左右。主要原因是单个变压器的负荷变化较大，预测的难度相对于地区的总电量的预测要大许多;采用EXCEL表格而不是专门为电量预测而编写的计算机程序作为预测工具，预测方法的应用和准确度会受到一定影响。

5.5.3今后分析方向：

为了验证本文中所采用的多步骤计算、多种系数定义、输入平稳处理等方案的应用EXCEL工具的负荷预测方法，日后在获得完备的地区负荷、电量数据时考虑将地区负荷及电量作为分析对象。今后应积累更长时间的数据，改进预测方法;同时考虑季节的不同，对不同季节的负荷及电量进行预测。

此外，调整天气变量的系数或设置权重系数、调整基准电量的各日权重系数、调整各类型日的系数以及如何设置节假日极其系数，也是提高负荷预测、电量预测的准确度需要考虑的重要因素。

参考文献：

《电力系统负荷预测》康重庆，夏清，刘梅，中国电力出版社，2007年7月

《NEURAL NETWORK MODELS FOR SHORT-TERM LOAD FORECASTING》

Pauli Murto, Helsinki; January, 1998

《Short-Term Load Forecasting Using Time Series Analysis: A Case Study for Singapore》

Jianguang Deng, and Panida Jirutitijaroen, Member, IEEE; 2010

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