发布时间 : 星期一 文章电力规划课程设计更新完毕开始阅读b244c0b1f505cc1755270722192e453610665bb2
城镇居民生活用电与人均收入情况、家庭人口多少及居民住房条件有关。一般按一下两种方法预测。
1. 综合用电水平法。按照居民人数及每人平均耗电量得到居民总用
电量。
2. 负荷密度法。根据对不同城市的调查，参照城市发展规划、人口
规划、居民收入水平增长情况等，用没平方公里面积用电量。来测算城镇负荷水平。
（7）农业用电预测方法
可按每亩地的平均用电量来测算，例如排灌、农、牧、林、渔业的生产用电和农村照明等。按照有关文件规定，乡镇企业和农村个体工业户中，凡符合工业生产条件的，应列入有关的工业行业，不列入农业；不够工业生产条件的，应列入农业用电。
1.1.3、一元线性回归法
（1）一元线性回归模型
在一元线性回归中，自变量x是可控制或是可以精确观察的变量，因变量Y是依赖于x的随机变量。假设x与Y的关系为： y= a+bx
x与Y的这种关系称为一元线性回归模型。 （2）模型未知参数的估计（a,b）
假设已知变量x和y的n对历史数据，即样本(xi,yi),满足:
yi=a +b xi
采用最小二乘法估计a, b。
首先按下式作离差平方和:
Q?a,b????yi?a?bxi?i?1n2
选取适当的参数a, b，似的Q(a, b)达到最小。利用高等数学中的求极值的方法，
n?Q??2??yi?a?xi??0?ai?1求解:?Q?b 得到
??2??yi?a?xi?xi?0i?1n
上式中的
（3）模型检验
在研究变量x与变量y的相关关系时，定义它们的相关系数(样本相关系数)为:
n???(xi?1i?x)(yi?y)n?(xi?1n
i?x)2?(yi?y)2i?1可以用相关系数?来描述Y与x之间线性相关的近似程度，??1。
① 当??0时， x对Y的影响变小，线性关系减弱。特别的，当??0时，称Y
与x不相关；
② 当??1时， x对Y的影响也加大，线性关系程度加强。特别的，当??1时,
称Y 与x完全相关；
③ 当??0时，Y随x增加而增加，称Y与x正相关； ④ 当??0时，Y随x减小而减小，称Y与x负相关。
1.1.4、其他回归法 （1）、双曲线
双曲线函数的规范方程为:
1b?a? yx
作变量代换 x’=1/x,y’=1/y 这样双曲线方程就变为直线方程:
y’=a+bx’
利用观测值(xi,yi)，按x’i=1/xi,y’i=1/yi可以计算出(xi,yi) (i=1,2,……,n).因此对于x和y就可以利用上文所介绍的方法计算出参数估计值a', b'，接着就可以按下式进行预测。模型有效性检验，如同一元线性回归分析一样。
1b'?a'? 'x'y（2）、幂函数曲线 幂函数曲线的规范方程是:
先将函数表达式两端取自然对数得到:
再作变换，令x’=1nx, y’=lny，并记A=1na，则幂函数曲线方程就变为直线方程
y'?A?bx'
利用观测值(xi,yi)可以计算出(x’i,y’i) (i=1,2,……,n).对于x’和y’就可以利用上文所介绍的方法计算出参数估计值A', b'，又有a'=eA'，因此可以得到:
模型有效性检验，如同一元线性回归分析一样。 （3）、指数曲线
倒指数曲线函数的规范方程是:
y?aebx?a?0?
先将函数表达式两端取自然对数得到:
lny?lna?bx
再作变换，令x’=x，y’=lny, 并记A=lna，则倒指数函数曲线方程就变为直线方程
y'?A?bx'
利用观测值(xi,yi)可以计算出(x’i,y’i) (i=1,2,……,n).对于x’和y’就可以利用上文所介绍的方法计算出参数估计值A', b'，又有a'=eA'，因此可以得到:
模型有效性检验，如同一元线性回归分析一样。
1.2 负荷预测的过程
电力负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据，建立科学有效的预测数据模型，采用有效的算法，以历史数据为基础，进行大量实验性研究，归纳总结经验，不断修正模型和算法，以真正反映负荷变化规律。其基本过程如下： （1）调查和选择历史负荷数据资料 （2）历史资料整理 （3）负荷数据预处理 （4）建立负荷预测模型
1.3 程序编制
利用Excel电子表格里面的库函数进行链接、编写函数，根据历史数据对该县规划年2011—2015的电量负荷进行预测
（1）利用函数库里面INTERCEPT、SLOPE、CORREL、LN等这些函数进
行求解
（2）选择多个函数模型（一元线性函数,双曲线,幂函数曲线,倒指数曲线）与历史年的数据进行拟合
（3）把非线性模型转换为线性回归模型y=a+bx，求出截距a、斜率b、相关系数ρ
（4）对多个模型的相关系数进行比较，选择相关系数|ρ|最接近1的模型对规划年的电量、负荷进行预测
（5）用最大利用小时数和电力弹性系数对预测结果进行校核