第 1 章  引言

1.1  選題背景及意義

隨著城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展，工業(yè)用電和居民用電都發(fā)生了很大變化，供電企業(yè)有必要對城鎮(zhèn)化建設中的電力負荷進行準確的預測。電力負荷預測的結果對電力系統(tǒng)投資成效有重要而直接的影響，此外，還會影響電力系統(tǒng)的供電可靠性，保證居民電力需求的平穩(wěn)增長，乃至會影響到國民經濟的整體效益。因此，電力負荷的質量和水準在城鎮(zhèn)化建設工作中儼然已經成為一個顯著的標準，衡量著國家電力系統(tǒng)運營和管理等方面的發(fā)展程度。電力系統(tǒng)負荷預測是指在考慮一些重要的系統(tǒng)運行特性、增容決策和自然條件下，利用一套系統(tǒng)的處理過去和未來負荷的方法，在一定精度意義下，決定未來某特定時刻或某些特定時刻的負荷值。電力負荷預測工作是整個電力系統(tǒng)進行規(guī)劃的一個關鍵，是保障電網平穩(wěn)順利運行的必要步驟。此外，負荷預測的精確程度以及合理程度都對系統(tǒng)的資金籌劃有重要影響。電網整合分布以及日常運營，是實時控制、運行計劃和發(fā)展規(guī)劃的前提和重要依據，是電網規(guī)劃建設的依據和基礎。

2012 年，我國正式進入工業(yè)化高級階段，國民人均用電 3662(kw·h)  /年，人均國內生產總值( GDP)約 6078 美元。我國發(fā)電規(guī)模及結構隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程的推進而發(fā)生改變�；谖覈斍肮I(yè)化、城鎮(zhèn)化發(fā)展進程及發(fā)電情況，預計到 2020 年，我國電力裝機容量將達到 1.8 TW，到 2030 年，電力裝機容量將達到 2.5～2.8 TW，截止到 2050 年，13.1～14.3PW·h 將是我國發(fā)電量的飽和規(guī)模值。與此同時，人均發(fā)電量將達到 9034～9862kW·h，與日本、韓國及我國臺灣地區(qū)相比，處于同一水平，但是約為美國同期水平的 70%，高于英、法、德等歐洲。

通過預測可知，2020 年以前，我國將繼續(xù)開展由高級工業(yè)化階段向初級發(fā)達經濟階段轉型的工作，而在這個過程中，工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展，將帶動電力需求持續(xù)以年 6%  的高增速保持快速增長。通過預測，到 2020  年，7～8 PW·h 的電力需求量這個目標將會實現；2021~2030 年，我國將從初始發(fā)達經濟階段過渡為高級發(fā)達經濟階段，此時的電力需求年均增速將逐漸放緩，預計達到 3.5%左右，到 2030  年，我國電力需求量預測達到 10～11 PW·h；2031~2050 年，我們將與中等發(fā)達國家處于同等水平，處于高級發(fā)達經濟階段，電力需求年均增速將進一步下降，大約在 1.0%左右，到 2050 年，全國需電量將達到 12～15PW·h。

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1.2  國內外研究現狀

1.2.1  電力負荷特性指標研究現狀

進行電力負荷預測首先要確定負荷特性指標，并且對所搜集的歷史數據進行分析。指標大小的波動性很大，種類繁多，往往不能直接相加，因此負荷預測的工作量和難度都比較大。從整體上來看，目前我國各個地區(qū)所開展的負荷特性采用的指標不統(tǒng)一，歷史資料的積累也不盡相同，負荷特性的研究深度和廣度都不夠。電力負荷特征及趨勢研究并不簡單，關鍵原因是：一是隨時間和區(qū)域的改變，負荷特性指標也會改變，在不同的時間點和地域時，指標不能簡單加總，這無疑使得大規(guī)模內的負荷預測變得異常艱難；二是負荷特性分析和電力負荷預測的方法均不夠完善，種類也不多；三是一般負荷曲線隨著行業(yè)的不同而變化，這就加大了數據采集和分析處理的難度；四是不同影響因素對負荷特性分析的很難精確估計，所以目前主要用定性分析的方法來估計。電力負荷特性指標代表了負荷特性的大小，即趨勢變動特征值。電力負荷特性指標的演算分析是描述的電力負荷變化的重要前提。1989 頒布實施的《電力工業(yè)生產統(tǒng)計指標解釋》中規(guī)定并列舉了 14 個有關負荷特性的指標。國家電網公司在 2001 年修改補充了此“解釋”，不僅將峰谷差率指標加入其中，還對在列所有指標進行了歸類。

當前，世界各國和地區(qū)乃至發(fā)達國家都對電力負荷特性給予了高度關注，致力于緩和電力供需之間的矛盾，改善電能質量。其中日本不僅制定并規(guī)范了各電力負荷指標，而且還對電力負荷特性指標相關標準進行的特殊的專業(yè)化管理。

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第2章 相關理論與方法

本部分擬從城鎮(zhèn)化的相關理論和負荷預測的相關理論兩個方面來介紹。

2.1  城鎮(zhèn)化的相關理論

2.1.1  城鎮(zhèn)化的含義

迄今為止，城鎮(zhèn)化還沒有統(tǒng)一公認的定義。社會學、經濟學和地理學對城鎮(zhèn)化作出了不同的定義。在社會學上，城鎮(zhèn)化被認為是指人口不斷的向城鎮(zhèn)集中，人口持續(xù)的被納入城鎮(zhèn)的生活中，從而使城鎮(zhèn)的生活方式持續(xù)的強化和改變的過程；在經濟學上，城鎮(zhèn)化被定義為人類的生產活動從農業(yè)方向向非農產業(yè)方向改變，以及勞動生產要素向城鎮(zhèn)活動會聚的進程程，它是區(qū)域經濟發(fā)展到一定階段的產物；在地理學上，城鎮(zhèn)化被定義為地區(qū)演變的空間進程，其中包括鄉(xiāng)村地區(qū)向城鎮(zhèn)地區(qū)的變動、城鎮(zhèn)地區(qū)向外蔓延和城鎮(zhèn)內部地區(qū)持續(xù)演替的過程。由此可見，與現代化密切相關的城鎮(zhèn)化，在時空范圍上表現為經濟、政治、社會的集聚與發(fā)展。在本文中，，將城鎮(zhèn)化定義為人口持續(xù)的向城鎮(zhèn)集中，以及帶來的城鎮(zhèn)生活方式的持續(xù)改變和強化，從更深層意義上來講是指人類的生產活動由農業(yè)向非農業(yè)的轉變，生產要素不斷的向城鎮(zhèn)流動和集中，不斷實現農村區(qū)域向城鎮(zhèn)區(qū)域的轉化，以及包括城鎮(zhèn)內部區(qū)域的持續(xù)演化交替的過程。

城市化是經濟發(fā)展的動力來源和必須經過的流程，但這也是我國經濟發(fā)展的必然結果。從全球城鎮(zhèn)化進程的角度來看，我們可以發(fā)現進行城鎮(zhèn)化建設與經濟的快速發(fā)展之間具有緊密的聯系。一個國家的經濟發(fā)展水平的一個方面決定著城市化進程和建設水平的國家，另一方面，城市化建設的外部效應的經濟帶來促進經濟發(fā)展，能夠看出兩者之間擁有有互相關聯、互相限制、互為因果的關系。在我國如果想實行新農村建設戰(zhàn)略的目標，那么它的緊要前提便是加速我國的城鎮(zhèn)化建設。實踐表明，如果一個城市化水平是高的，在速度方面它的農村建設也快。目前，我國的實際情況是已經進入了一個農村發(fā)展和改革的新階段。在我國，鼎力加速城鎮(zhèn)化建設的過程，深層次實行國家工業(yè)反哺農業(yè)、城鎮(zhèn)支持農村的戰(zhàn)略和方針，同時應加大對農村成長的支撐力度，有助于較快的改變我國農村比較落后的面貌。

城鎮(zhèn)經濟的發(fā)展離不開電力經濟的發(fā)展。隨著城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，越來越多的人們對電力的質量提出了更高的要求，因此這就就需要我們在城鎮(zhèn)化建設中對電力負荷進行更加科學的負荷預測。由于電力投資效益的準確性，對正常發(fā)展用戶可靠性的電力負荷，電力供應和我們整個社會的經濟效益和社會效益的需求和預測結果直接相關的城市化建設電力企業(yè)，所以用電市場需求也將隨之發(fā)生變化，呈現出新的特性。本課題將對城鎮(zhèn)化進程中的縣域產業(yè)結構變化情況、居民住宅電氣配置情況和居民生活方式以及由此帶來的用電結構、用電需求特性進行調查，對在進行城鎮(zhèn)化過程中的電力需求變化的所具有的趨勢和新的特點進行分析和預測，進而建立新的預測模型。

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2.2  負荷預測的相關理論與方法

電力負荷預測發(fā)展到今天已經有三十多年的歷史，初期的電力負荷預測的方法主要有時間序列分析法、回歸分析方法以及趨勢外推法等相對比較簡單的方法。傳統(tǒng)的預測模型相對簡單，但是精確度不高。在第二十世紀 90 年代初，人們?yōu)榱祟A測非線性和不確定性問題的解決，提出了一些人工智能的方法，比如專家系統(tǒng)法、模糊理論法、人工神經網絡、組合預測法、灰色預測法等。

1、趨勢外推法

在早期，R·Rhyne 首先提出了趨勢外推法，他指出其比較適用于進行中長期的負荷預測，所使用的歷史數據能夠在一定條件下擬合形成一條曲線，變化趨勢相對比較穩(wěn)定，因此這種方法可以適用于沒有明顯氣候變化的冬季的電力負荷預測。這種方法只需要較少的歷史數據，在某些情況下具有一定的優(yōu)勢，運用此方法能夠得出比較好的預測結果；缺點是當數據差異性明顯的時候就會引起較大誤差。在文獻中就運用了二次指數平滑法和二階自適應系數法等趨勢外推法，進行了中期電力負荷預測，并得到了比較滿意的預測結果。

2、時間序列預測方法

時間序列預測方法是指通過按照時間順序來記錄電力負荷的歷史數據，從而形成一個有序的時間序列，分析此時間序列變化過程的統(tǒng)計規(guī)律性，進而建立電力負荷預測模型，對未來負荷值進行預測。在 1970 年，G.E.P.Box 和 G.M.Jenkins 在《時間序列分析——預測與控制》一書中提出了經典的時間序列分析方法，預測控制，并在該方法利用 ARIMA 模型。隨后，Cho M.Y 和 HwangJ.C 又在運用 ARIMA模型的基礎上對天氣和負荷的關系的短期負荷預測進行了考慮，并因此對商業(yè)負荷、工業(yè)負荷以及住宅用電負荷進行了預測。通過將 ARIMA 模型的預測結果和多元線性回歸模型的預測結果進行比較，表明 ARIMA 模型較好的考慮了負荷和溫度之間的關系，據有較好的預測精度。在我國，朱博和李玲玲在運用時間序列模型時，充分考慮到了電力系統(tǒng)負荷的復雜性和非線性，在此基礎上融入了混沌思想，充分利用數據信息，從而結合混沌理論建立時間序列模型，進行了實際預測，結果顯示平均誤差較小。張少華和王晛正在考慮對非線性負載條件下的影響溫度和其他外部因素，時間序列的技術建立的短期負荷預測模型來預測天氣的應用，使用中的變化，實驗結果證實了模型的有效性。

3、回歸分析法

回歸模型的原理是運用最小二乘法對所記錄的歷史數據進行統(tǒng)計，從而確定自變量與因變量的關系，進而建立回歸分析的負荷預測模型，一共包括四種類型分別為一元線性回歸、多元線性回歸、一元非線性回歸和多元非線性回歸。此方法適用于中、長期負荷預測。此種方法應用簡單，但是也有缺點，文獻[28]則通過偏最小二乘回歸分析法對中、長期負荷進行預測，  本文表明，最小二乘法和逐步回歸分析方法相比，最小二乘法是一種比較優(yōu)勢。但相對而言，回歸分析方法需要大量的樣本，并且很難統(tǒng)計月度負荷數據的經濟因素有顯著相關的預測和結果往往有一些差距和現實。

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第 3 章 城鎮(zhèn)化建設對電力負荷預測的影響因素................. 16

3.1  定性分析...................... 16

3.1.1 社會事業(yè)發(fā)展 .......................... 16

3.1.2 氣象 .................. 16

3.2  定量分析.................... 17

3.2.1 產業(yè)結構 .................. 17

3.2.2 生活指數 .......................... 17

第 4 章 指標的選取以及數據的處理..................... 20

4.1  基于主成分分析法的指標簡化................... 20

4.1.1 主成分分析的概念 .......................... 20

4.1.2 主成分分析法的計算步驟 ....................... 21

第 5 章 利用 BP 神經網絡對邯鄲市城鎮(zhèn)化建設進行電力負荷預測............ 28

5.1 BP 神經網絡模型的構建 .................. 28

5.2  基于  MATLAB 的 BP 神經網絡實現 ................ 31

5.2.1 MATLAB 軟件介紹 ........................ 31

5.2.2 網絡的工具箱函數 ..................... 31

第 5 章  利用 BP 神經網絡對邯鄲市城鎮(zhèn)化建設進行電力負荷預測

本文對邯鄲市 2000～2006 年與城鎮(zhèn)化建設中用電量有關的因素進行了選取和計算，以神經網絡模型為基礎，建立了與城鎮(zhèn)化建設相關的 BP 神經網絡電力負荷預測模型，用 MATLAB 軟件中的 BP 神經網絡工具箱做實現，以 2007～2012 年的電力消耗歷史數據對模型進行檢驗，并利用該模型對邯鄲市 2013～2017 年的電力負荷進行預測。

5.1 BP 神經網絡模型的構建

BP  神經網絡是 Rumelhant 和 McCelland 兩位學者在 1986 年提出的一種多層網絡的“逆推”學習算法，它將學習過程被分成正向傳播和反向傳播兩部分。正向傳播是從輸入樣本從輸入層輸入開始的，然后經過隱層逐層處理后，最終傳送到輸出層。誤差的反向傳播是當輸出層的實際輸出與期望輸出存在誤差的時候，將誤差以某種方式經過隱層向相反的方向傳播到達輸入層。為了對誤差進行修正，在誤差反向傳播的過程中需要將誤差逐層分攤給各層單元，從而各單元將根據這些誤差信號來修正各自的權值。上述信號正向傳播和誤差反向傳播的過程是不斷循環(huán)往復進行的，這一過程一直持續(xù)到到網絡輸出的誤差縮減到可以接受的范圍或訓練達到預先設定的訓練次數為止。訓練完成的網絡就具備預測功能，可用作負荷預測。 

1、在構造神經網絡時，需要考慮的一些因素有隱含層節(jié)點數、輸入層節(jié)點數、輸出層節(jié)點數（如圖 5-1）。因為輸入元素的選擇的不同和隱層節(jié)點數的不同而造成了目前各種關于 BP 神經網絡進行負荷預測模型的千差萬別[54]。神經網絡節(jié)點主要包括輸入層節(jié)點、隱層節(jié)點和輸出層節(jié)點，可以根據要預測的數據變量個數確定輸入層和輸出層節(jié)點數；而對于隱含層節(jié)點數，采用德爾是 TRT（TryError Try)法并參考  Kolmogorov  定理確定：

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第 6 章  結論與展望

6.1  主要結論

供電企業(yè)的首要任務是保障電網穩(wěn)定、經濟、正常運行，對電力系統(tǒng)用戶安全可靠供電。城鎮(zhèn)化建設中的電網負荷預測是電力系統(tǒng)運營部門的一項重要日常工作，是制定供電方案的主要依據，其負荷預測己成為電力系統(tǒng)管理現代化的重要內容之一。因此研究適用于城鎮(zhèn)化建設中的負荷預測方法已成為城鎮(zhèn)化建設中的一個重要課題。本文在負荷預測方面所做的主要工作可總結如下

1、通過查閱國內外的相關資料，分析了城鎮(zhèn)化建設中電力負荷預測技術發(fā)展現狀和研究前景，結合實際的實驗條件和預測技術的應用領域，確定了研究目的和研究方法。

2、學習了多種電力負荷預測的方法，趨勢外推法、時間序列預測方法、回歸分析法、灰色預測法、專家系統(tǒng)法、人工神經網絡法、模糊理論法、組合預測法。

3、對影響城鎮(zhèn)化建設中的電力負荷預測因素做了分析，包括：通過邯鄲市產業(yè)部門用電量數據，分析邯鄲產業(yè)結構與電力需求增長之間的關系；通過分析城鎮(zhèn)居民日益提高的生活水平對電力需求的影響，確定生活指數對城鎮(zhèn)化建設中的電力負荷預測的影響；社會事業(yè)的發(fā)展作為城鎮(zhèn)化建設中的重要特點之一，雖然不能定性分析，但是不可否認它對電力負荷預測的影響；城鎮(zhèn)化中生態(tài)環(huán)境的變化必然引起氣象的變化，而氣象的變化對電力負荷預測有著很大的影響；城鎮(zhèn)化建設中的城鎮(zhèn)化率對地區(qū)負荷變化的影響分析，通過分析 2000～2006 年邯鄲地區(qū)每年的用電量與城鎮(zhèn)化率的關系，定性分析了城鎮(zhèn)化率對用電量的影響；國民經濟增長與地區(qū)用電量變化間量化關聯影響分析，通過分析 2000～2006 邯鄲供電分公司的售電量與各經濟指標間的相關性，通過主成分分析方法，確定了 GDP 增加值是與用電量聯系最緊密的經濟指標之一；探尋城鎮(zhèn)就業(yè)人員與用電量間的關聯分析，無論從統(tǒng)計相關性還是擬合效果來看都較為理想；城鎮(zhèn)居民收入占有比重較大影響，由于城鎮(zhèn)居民收入直接影響電力消費，因此夠較好地、挖掘其與用電量的本質量化關系。

4、經過了大量的調查研究工作，獲得了可以定性分析的各種影響因素的數據，在選取主成分分析法的基礎上，篩選出了邯鄲市城鎮(zhèn)化建設的指標，這些指標為城鎮(zhèn)化率、GDP、產業(yè)結構、城鎮(zhèn)就業(yè)人員、城鎮(zhèn)居民收入。

參考文獻（略）