S縣電力負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u21334S縣電力負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算分析案例 1149551.1縣城電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 2272971.1.1縣城總電量負(fù)荷分析 2131321.1.2縣城最大利用小時(shí)數(shù)分析 3287581.1.3縣城負(fù)荷預(yù)測(cè) 4192681.2農(nóng)村電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 8160711.2.1農(nóng)村總電量負(fù)荷分析 8266341.2.2農(nóng)村最大利用小時(shí)數(shù)分析 9283691.2.3農(nóng)村負(fù)荷預(yù)測(cè) 10268761.3全社會(huì)用電負(fù)荷及電量預(yù)測(cè) 13負(fù)荷預(yù)測(cè)工作要求具有很強(qiáng)的科學(xué)性，盡管負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法有多種，但由于所需的數(shù)據(jù)難以得到或預(yù)測(cè)模型存在不適應(yīng)性，針對(duì)某一具體規(guī)劃區(qū)域而言，可供選擇的預(yù)測(cè)方法并不多，目前常用的預(yù)測(cè)模型方法主要有時(shí)間序列、灰色系統(tǒng)。其中每類預(yù)測(cè)模型下又包含多種計(jì)算模型，時(shí)間序列包含移動(dòng)平均、線性回歸、多項(xiàng)式、指數(shù)平滑、S曲線估計(jì)等，灰色系統(tǒng)包含包絡(luò)模型、等維信息等方法，下面對(duì)常用計(jì)算模型計(jì)算原理簡(jiǎn)單介紹：回歸模型預(yù)測(cè)法——根據(jù)負(fù)荷過(guò)去的歷史資料，建立可以進(jìn)行數(shù)學(xué)分析的數(shù)學(xué)模型，對(duì)未來(lái)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。從數(shù)學(xué)上看，就是用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析方法，即通過(guò)對(duì)變量的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定變量之間的相互關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的目的[4]。移動(dòng)平均法——在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中，如果要處理一組數(shù)據(jù)，常常取其算術(shù)平均值代表這一總體取值水平，算術(shù)平均值只能說(shuō)明一般情況，看不出數(shù)據(jù)中的高點(diǎn)和低點(diǎn)，也不能反映發(fā)展過(guò)程和趨勢(shì)。如果對(duì)一組數(shù)據(jù)分段平均，并且分段平均法不是固定在某一段上，而是在每段間距保持不變的情況下，逐次后移一位求其平均值，則效果顯著好轉(zhuǎn)。移動(dòng)平均法的關(guān)鍵是，僅取最近幾個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)取其平均值，并令參與計(jì)算移動(dòng)平均值的個(gè)點(diǎn)權(quán)數(shù)相等，即均等于1/N，再以前的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)數(shù)為零[4]。多項(xiàng)式法——任一連續(xù)函數(shù)都可以用分段多項(xiàng)式來(lái)逼近，在一元回歸問(wèn)題中，如果變量y與x的關(guān)系可以假定為k次多項(xiàng)式，經(jīng)過(guò)變量代換，最終多項(xiàng)式回歸的問(wèn)題化為多元線性回歸；利用最小二乘多項(xiàng)式回歸的算法進(jìn)行擬和，其原理同多元線性回歸模型[4]。指數(shù)平滑（線性模型）法——指數(shù)平滑法是一種時(shí)間序列分析法，其擬合值或預(yù)測(cè)值是對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)算術(shù)平均值，并且近期數(shù)據(jù)權(quán)重大，遠(yuǎn)期權(quán)重小，因此對(duì)接近目前時(shí)刻的數(shù)據(jù)擬合得較為精確。一次指數(shù)平滑只適用于下一步的預(yù)測(cè)，一般用于預(yù)測(cè)的是二次指數(shù)平滑。指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)期數(shù)不應(yīng)過(guò)長(zhǎng)。另外，平滑系數(shù)α的選擇對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響很大，一般對(duì)于平穩(wěn)數(shù)列，取0.1≤α≤0.2為好[4]。曲線擬合法——負(fù)荷預(yù)測(cè)的一個(gè)重要方法是曲線擬合法。即對(duì)過(guò)去的具有隨機(jī)特性的負(fù)荷記錄進(jìn)行擬合，得到一條確定的曲線，然后將此曲線外延到適當(dāng)?shù)臅r(shí)刻，就得到該時(shí)刻的負(fù)荷預(yù)報(bào)值。實(shí)際上這是一種回歸分析。在回歸分析中，自變量是隨機(jī)變量，因變量是非隨機(jī)變量，而負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題正是這類問(wèn)題。擬合曲線有很多種回歸方法，可以選擇不同的曲線方程，S曲線的方程為：y=1/{B+a[e*exp（-x）]}[4]?？筛鶕?jù)規(guī)劃區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和實(shí)際需要，綜合選用三種及以上適宜的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，并相互校核[4]。對(duì)于新增大用戶負(fù)荷比重較大的地區(qū)，可采用點(diǎn)負(fù)荷增長(zhǎng)與區(qū)域負(fù)荷自然增長(zhǎng)相結(jié)合的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)[4]。負(fù)荷預(yù)測(cè)模型分析大多采用歷史數(shù)據(jù)，沅水城區(qū)歷史數(shù)據(jù)詳盡，負(fù)荷預(yù)測(cè)適宜采用自然增長(zhǎng)+大用戶法、回歸分析法、移動(dòng)平均法[4]?？h城電力負(fù)荷預(yù)測(cè)縣城總電量負(fù)荷分析按電力統(tǒng)計(jì)的產(chǎn)業(yè)分類收集用電歷史資料，根據(jù)下表可知，沅水縣城用電負(fù)荷、用電量均呈增長(zhǎng)狀態(tài)，全社會(huì)用電量由2012年的2.64億kWh上升到2019年的3.82kWh，年均增長(zhǎng)率為5.42%。沅水縣城主要以居民生活和第二產(chǎn)業(yè)用電為主。2012~2019年全社會(huì)最大用電負(fù)荷由2012年的43.99MW上升到2019年的79.89MW，年均增長(zhǎng)率為8.9%。隨著沅水產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整優(yōu)化，第一產(chǎn)業(yè)用電量占比呈緩慢下降趨勢(shì)，第三產(chǎn)業(yè)用電量占比呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)，第二產(chǎn)業(yè)用電量占主導(dǎo)地位。年均增長(zhǎng)率=【N次根號(hào)下（末年/首年）】-1，N=年數(shù)-1，計(jì)算的結(jié)果只能適用于以首年算末年，若算中間年份則與原值不相等。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s11沅水縣城電量負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)年份全社會(huì)最大用電負(fù)荷（MW）全社會(huì)用電量（億kWh）三產(chǎn)及居民用電量人均用電量（kWh/人）人均生活用電量（kWh/人）人口（萬(wàn)人）一產(chǎn)二產(chǎn)三產(chǎn)居民201243.992.640.17111.53980.20440.7288382110556.91201351.232.960.13861.68590.23780.8936416312577.11201453.233.290.11821.85680.25121.0613454414667.24201559.723.610.10631.83370.28461.3846488518747.39201674.764.060.09111.74310.28461.9445537725757.55201787.013.550.09751.9960.41421.0392461013507.7201880.353.740.10152.04830.43721.1544428913248.72201979.893.820.10372.09270.44671.1794421513019.06圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s11沅水縣城歷史年電量負(fù)荷趨勢(shì)圖縣城最大利用小時(shí)數(shù)分析根據(jù)沅水縣城歷史年的負(fù)荷和電量情況對(duì)最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，年用電最大負(fù)荷利用小時(shí)的計(jì)算方法為Tmax=A/Pmax（式中Tmax為年用電最大負(fù)荷利用小時(shí)，h；A為年用電量，kW·h；Pmax為年用電負(fù)荷最大值，kw）。得到2012-2019年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)變化情況如下表及圖所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s12沅水縣城最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)情況年限全社會(huì)最大用電負(fù)荷(MW)全社會(huì)用電量(億kWh)最大利用小時(shí)數(shù)201243.992.646001201351.232.965778201453.233.296181201559.723.616045201674.764.065431201787.013.554080201880.353.744655201979.893.824782圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s12歷年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)由上圖分析可知：沅水縣城電網(wǎng)2012-2019年期間最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)呈下降趨勢(shì)。2012年最大利用小時(shí)數(shù)為6011小時(shí)，2019年為4782小時(shí)。隨著沅水電力負(fù)荷的發(fā)展，預(yù)計(jì)2020-2025年沅水縣城最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)將穩(wěn)定在4500小時(shí)左右。縣城負(fù)荷預(yù)測(cè)一、自然增長(zhǎng)+大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)該方法是根據(jù)大用戶（包括新增大用戶、新開(kāi)發(fā)區(qū)）實(shí)際需電量，并利用一般用戶歷年的電量數(shù)據(jù)，加以延伸，推測(cè)各目標(biāo)年的用電量。大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)部分：根據(jù)歷史情況統(tǒng)計(jì)出已有大用戶的負(fù)荷情況，大用戶負(fù)荷每年基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。調(diào)研新增用戶，考慮用戶達(dá)產(chǎn)需要一定的時(shí)間過(guò)渡，咨詢每個(gè)新增用戶規(guī)劃用電大小、負(fù)荷性質(zhì)及建設(shè)投產(chǎn)進(jìn)度，在此基礎(chǔ)上，按各個(gè)新增用戶的投產(chǎn)時(shí)序，實(shí)際用電負(fù)荷(考慮各用戶自身的負(fù)載率)，按逐年達(dá)產(chǎn)水平比例的方法計(jì)算逐年負(fù)荷，按年疊加，最終整理出大用戶逐年負(fù)荷情況。自然增長(zhǎng)部分負(fù)荷預(yù)測(cè)：根據(jù)規(guī)劃期間沅水城區(qū)發(fā)展水平，以及結(jié)合歷史年負(fù)荷增長(zhǎng)情況，對(duì)沅水城區(qū)負(fù)荷進(jìn)行自然增長(zhǎng)部分預(yù)測(cè)。（一）大用戶負(fù)荷現(xiàn)狀本次定義報(bào)裝容量大于1000kVA的用戶為大用戶。根據(jù)下表可以看出，已有大用戶連續(xù)多年的負(fù)荷穩(wěn)定，可以預(yù)見(jiàn)近期也將繼續(xù)保持穩(wěn)定。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s13沅水城區(qū)已有大用戶情況序號(hào)項(xiàng)目名稱裝接容量（MVA）20132014201520162017201820191湖南湘福新型建材有限公司1.21.11.11.11.11.11.11.12金健面制品有限公司1.581.41.41.41.41.41.41.43湖南安福氣門有限公司2.862.62.62.62.62.62.62.64沅水縣天裕紡織有限公司1.251.21.21.21.21.21.21.25常德泰富新型建材有限公司1.080.950.950.950.950.950.950.956湖南省沅水新廈建材股份有限公司1.670.450.91.51.51.51.51.5匯總9.647.78.158.758.758.758.758.75（二）新增大用戶情況沅水縣城近期報(bào)裝大用戶1個(gè)，報(bào)裝容量為4.00MVA。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s14沅水城區(qū)新增大用戶情況序號(hào)項(xiàng)目名稱用電性質(zhì)報(bào)裝容量（MVA）預(yù)計(jì)負(fù)荷（MW）投產(chǎn)時(shí)間1湖南安福環(huán)?？萍脊煞萦邢薰巨r(nóng)業(yè)排灌4.002.82020咨詢了新增用戶規(guī)劃用電大小、負(fù)荷性質(zhì)及建設(shè)投產(chǎn)進(jìn)度，該用戶2020年預(yù)計(jì)負(fù)載率為14%，即產(chǎn)生0.56MW的負(fù)荷，2021年負(fù)載率為35%，即產(chǎn)生1.4MW的負(fù)荷，2022年負(fù)載率為49%，即產(chǎn)生1.96MW的負(fù)荷，到2023年之后負(fù)載率穩(wěn)定在70%，即每年產(chǎn)生2.8MW的負(fù)荷，在此基礎(chǔ)上，按新增用戶的投產(chǎn)時(shí)序，實(shí)際用電負(fù)荷(考慮各用戶自身的負(fù)載率)，按年疊加，最終整理出城區(qū)新增大用戶逐年負(fù)荷情況。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s15近期大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)年份2019202020212022202320242025新增用戶負(fù)荷00.561.41.962.82.82.8（三）大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果將已有大用戶負(fù)荷與新增大用戶負(fù)荷相加，得到大用戶最終負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果如下表。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s16沅水城區(qū)大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果年份2019202020212022202320242025大用戶戶負(fù)荷8.759.3110.1510.7111.5511.5511.55（四）自然增長(zhǎng)部分負(fù)荷預(yù)測(cè)根據(jù)規(guī)劃期間沅水城區(qū)發(fā)展水平，以及結(jié)合歷史年負(fù)荷增長(zhǎng)情況，對(duì)沅水城區(qū)負(fù)荷進(jìn)行自然增長(zhǎng)部分預(yù)測(cè)。沅水縣城除去大用戶負(fù)荷之外，得到自然增長(zhǎng)負(fù)荷如下表所示，經(jīng)計(jì)算，沅水城區(qū)2012至2019年歷史年最大負(fù)荷增長(zhǎng)率為8.9%，歷史年大用戶負(fù)荷增長(zhǎng)率為1.84%，歷史年自然增長(zhǎng)負(fù)荷年均增長(zhǎng)率為10.09%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s17沅水城區(qū)歷史年自然增長(zhǎng)部分負(fù)荷年份20122013201420152016201720182019增長(zhǎng)率（%）歷史年最大負(fù)荷43.9951.2353.2359.7274.7687.0180.3579.898.90歷史年大用戶負(fù)荷7.78.158.758.758.758.758.758.751.84歷史年自然增長(zhǎng)負(fù)荷36.2943.0844.4850.9766.0178.2671.671.1410.09根據(jù)大用戶最終負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，可以得到大用戶負(fù)荷未來(lái)5年的年均增長(zhǎng)率為4.74%，統(tǒng)籌考慮到沅水縣經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)放緩，設(shè)置2020年到2025年自然增長(zhǎng)負(fù)荷年均增長(zhǎng)率為7.8%，將大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果和自然增長(zhǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果相加，可以得出縣城區(qū)總負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，沅水城區(qū)2020年負(fù)荷達(dá)到86MW，2025年負(fù)荷達(dá)到123.17MW，年均增長(zhǎng)率為7.48%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s18沅水城區(qū)自然增長(zhǎng)+大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果年份2019202020212022202320242025增長(zhǎng)率（%）大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)8.759.3110.1510.7111.5511.5511.554.74自然增長(zhǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)71.1476.6982.6789.1196.06103.55111.627.80總負(fù)荷預(yù)測(cè)79.8986.0092.8299.82107.61115.10123.177.48二、回歸分析法回歸分析法指利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)原理，對(duì)大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，并確定因變量與某些自變量的相關(guān)關(guān)系，建立一個(gè)相關(guān)性較好的回歸方程（函數(shù)表達(dá)式），并加以外推，用于預(yù)測(cè)今后的因變量的變化的分析方法。根據(jù)因變量和自變量的個(gè)數(shù)分為：一元回歸分析和多元回歸分析；根據(jù)因變量和自變量的函數(shù)表達(dá)式分為：線性回歸分析和非線性回歸分析。預(yù)測(cè)思路：回歸分析法就是根據(jù)負(fù)荷過(guò)去的歷史資料，建立可以分析的數(shù)學(xué)模型，對(duì)未來(lái)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析方法，通過(guò)對(duì)變量的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定變量之間的相互關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。以各年份全社會(huì)用電量數(shù)據(jù)為因變量，建立下列多種數(shù)學(xué)模型：指數(shù)函數(shù)：y=ae^bx線性函數(shù)：Y=ax+b冪函數(shù)：y=ax^b對(duì)數(shù)函數(shù)：Y=aln(x)+b多項(xiàng)式：y=a+bx+cx^2其中：Y為因變量，代表負(fù)荷(MW)，X為自變量，代表年份，a、b、c為回歸系數(shù)，R2為擬合度，擬合度越高，說(shuō)明采用的模型越接近預(yù)測(cè)結(jié)果。擬合度是指回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度。度量擬合度的統(tǒng)計(jì)量是可決系數(shù)（亦稱確定系數(shù)）R2。R2最大值為1。R2的值越接近1，說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好；反之，R2的值越小，說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越差。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s13回歸模型曲線圖利用數(shù)據(jù)分析工具，將2013年到2019年的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)代入Y，將相應(yīng)年份代入X，計(jì)算出所采用的回歸模型及模型參數(shù)下表所示，其中線性的擬合度最高，為0.8532，多項(xiàng)式的擬合度也較高，為0.8147。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s19回歸分析法數(shù)學(xué)模型參數(shù)表計(jì)算模型線性對(duì)數(shù)多項(xiàng)式指數(shù)乘冪計(jì)算公式Y(jié)=ax+bY=aln(x)+bY=a+bx+cx2Y=aebxY=axba值5.567615.81731.69941.79845.087b值42.9743.511-0.27950.09580.2558c值--0.585--R2值0.85320.61830.81470.78840.6247回歸分析法數(shù)學(xué)模型電量預(yù)測(cè)結(jié)果如下表所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s110回歸分析法電量預(yù)測(cè)結(jié)果年份2019202020212022202320242025年均增長(zhǎng)率（%）指數(shù)79.8989.9598.99108.95119.90131.95145.2210.47二次多項(xiàng)式79.8986.6393.50100.93108.94117.59126.938.02線性79.8987.5193.0898.65104.21109.78115.356.31乘冪79.8976.7579.0981.2683.2685.1386.901.41對(duì)數(shù)79.8976.4078.2679.9381.4482.8184.080.86通過(guò)對(duì)回歸曲線模型預(yù)測(cè)的負(fù)荷值進(jìn)行分析，結(jié)合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)及沅水發(fā)展建設(shè)情況，對(duì)各種回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，綜合考慮擬合度和負(fù)荷年均增長(zhǎng)率情況，最終選取擬合優(yōu)度較高的多項(xiàng)式模型y=a+bx+cx^2作為沅水城區(qū)近期負(fù)荷預(yù)測(cè)回歸模型。三、移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法是用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一期或幾期內(nèi)公司產(chǎn)品的需求量、公司產(chǎn)能等的一種常用方法。移動(dòng)平均法適用于即期預(yù)測(cè)。當(dāng)產(chǎn)品需求既不快速增長(zhǎng)也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)，移動(dòng)平均法能有效地消除預(yù)測(cè)中的隨機(jī)波動(dòng)，是非常有用的。預(yù)測(cè)思路：在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中，如果要處理一組數(shù)據(jù)，常常取其算術(shù)平均值代表這一總體取值水平，算術(shù)平均值只能說(shuō)明一般情況，看不出數(shù)據(jù)中的高點(diǎn)和低點(diǎn)，也不能反映發(fā)展過(guò)程和趨勢(shì)。如果對(duì)一組數(shù)據(jù)分段平均，并且分段平均法不是固定在某一段上，而是在每段間距保持不變的情況下，逐次后移一位求其平均值，則效果顯著好轉(zhuǎn)。移動(dòng)平均法的關(guān)鍵是，僅取最近幾個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)取其平均值，并令參與計(jì)算移動(dòng)平均值的個(gè)點(diǎn)權(quán)數(shù)相等，即均等于1/N，再以前的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)數(shù)為零。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的計(jì)算公式為:At=(Yt+Yt-1+…+Yt-n)/n；Yt是相應(yīng)年份的負(fù)荷值，；n是移動(dòng)平均的時(shí)期個(gè)數(shù)；At是一次平均值，t為相應(yīng)年份。本次預(yù)測(cè)中，取近4年的負(fù)荷平均值，n=4，得出2012年到2015年的平均負(fù)荷為52.04MW，2016年到2019年移動(dòng)平均值為80.50MW，一次移動(dòng)平均值年均增長(zhǎng)率為6.42%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s111基于移動(dòng)平均法的負(fù)荷負(fù)荷預(yù)測(cè)年份全社會(huì)負(fù)荷（MW）一次移動(dòng)（n=4）一次移動(dòng)平均值年均增長(zhǎng)率（%）實(shí)際值201243.99201351.23201453.23201559.7252.04--201674.7659.74--201787.0168.68--201880.3575.46--201979.8980.50--預(yù)測(cè)值202083.7683.76--202185.6785.67--202291.8491.84--202399.8599.85--2024107.61107.61--2025116.23116.236.42四、縣城負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果將上述三種預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，選用居中的預(yù)測(cè)結(jié)果，即為自然增長(zhǎng)+大用戶法，2025年最大負(fù)荷為123.17MW。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s112沅水城區(qū)全社會(huì)最大負(fù)荷結(jié)果2019202020212022202320242025增長(zhǎng)率自然增長(zhǎng)+大用戶法79.8986.0092.8299.82107.61115.10123.177.48回歸分析法（多項(xiàng)式）79.8986.6393.50100.93108.94117.59126.938.02移動(dòng)平均法79.8983.7685.6791.8499.85107.61116.236.45農(nóng)村電力負(fù)荷預(yù)測(cè)農(nóng)村總電量負(fù)荷分析按電力統(tǒng)計(jì)的產(chǎn)業(yè)分類收集用電歷史資料，其中應(yīng)包括：第一、二、三產(chǎn)業(yè)的用電量、居民生活用電量和負(fù)荷水平。沅水縣主要以居民生活和第二產(chǎn)業(yè)用電為主。2012~2019年中沅水農(nóng)村用電負(fù)荷、用電量均呈增長(zhǎng)狀態(tài)，全社會(huì)用電量由2012年的3.48億kWh上升到2019年的5.28kWh，年均增長(zhǎng)率為6.1%。全社會(huì)最大用電負(fù)荷由2012年的68.01MW上升到2019年的122.41MW，年均增長(zhǎng)率為8.8%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s113沅水農(nóng)村電量負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)年份全社會(huì)最大用電負(fù)荷（MW）全社會(huì)用電量（億kWh）三產(chǎn)及居民用電量人均用電量（kWh/人）人均生活用電量（kWh/人）人口（萬(wàn)人）一產(chǎn)二產(chǎn)三產(chǎn)居民201268.013.480.271.70.231.2890133138.63201379.23.760.311.960.271.2297931838.39201469.973.390.281.910.260.9388724338.21201566.983.350.31.820.330.988323737.96201683.863.430.331.750.470.8990423537.952017114.394.270.3320.421.52115541135.892018108.954.920.372.260.481.81137050435.912019122.415.280.39712.430.521.94148554635.54圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s14沅水農(nóng)村歷史年電量負(fù)荷趨勢(shì)圖農(nóng)村最大利用小時(shí)數(shù)分析根據(jù)沅水歷史年的負(fù)荷和電量情況對(duì)最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到2012-2019最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)變化情況如下表及圖所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s114沅水最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)情況年份全社會(huì)最大用電負(fù)荷（MW）全社會(huì)用電量（億kWh）最大利用小時(shí)數(shù)201379.23.764747201469.973.394845201566.983.355001201683.863.4340902017114.394.2737332018108.954.9245162019122.415.284313圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s15歷史年最大利用小時(shí)數(shù)圖由上圖分析可知：沅水農(nóng)網(wǎng)2012-2019年期間最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)相對(duì)平穩(wěn)。2012年最大利用小時(shí)數(shù)為4747小時(shí)，2019年為4313小時(shí)。隨著沅水縣電力負(fù)荷的發(fā)展，預(yù)計(jì)2019-2025年沅水農(nóng)網(wǎng)最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)將穩(wěn)定在4300小時(shí)左右。農(nóng)村負(fù)荷預(yù)測(cè)根據(jù)沅水農(nóng)村區(qū)域歷史數(shù)據(jù)，選用自然增長(zhǎng)+大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)、回歸模型法、移動(dòng)平均法三種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。一、自然增長(zhǎng)+大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)該方法是根據(jù)大用戶（包括新增大用戶、新開(kāi)發(fā)區(qū)）實(shí)際需電量，并利用一般用戶歷年的電量數(shù)據(jù)，加以延伸，推測(cè)各目標(biāo)年的用電量。大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)部分：根據(jù)歷史情況統(tǒng)計(jì)出已有大用戶的負(fù)荷情況，大用戶負(fù)荷每年基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。調(diào)研新增用戶，考慮用戶達(dá)產(chǎn)需要一定的時(shí)間過(guò)渡，咨詢每個(gè)新增用戶規(guī)劃用電大小、負(fù)荷性質(zhì)及建設(shè)投產(chǎn)進(jìn)度，在此基礎(chǔ)上，按各個(gè)新增用戶的投產(chǎn)時(shí)序，實(shí)際用電負(fù)荷(考慮各用戶自身的負(fù)載率)，按逐年達(dá)產(chǎn)水平比例的方法計(jì)算逐年負(fù)荷，按年疊加，最終整理出大用戶逐年負(fù)荷情況。自然增長(zhǎng)部分負(fù)荷預(yù)測(cè)：根據(jù)規(guī)劃期間農(nóng)村發(fā)展水平，以及結(jié)合歷史年負(fù)荷增長(zhǎng)情況，對(duì)負(fù)荷進(jìn)行自然增長(zhǎng)部分預(yù)測(cè)。（一）大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)現(xiàn)狀年沅水縣農(nóng)村沒(méi)有大用戶。（二）新增大用戶情況沅水縣農(nóng)村規(guī)劃年內(nèi)無(wú)新增大用戶。（三）自然增長(zhǎng)部分負(fù)荷預(yù)測(cè)根據(jù)規(guī)劃期間沅水農(nóng)村發(fā)展水平，以及結(jié)合歷史年負(fù)荷增長(zhǎng)情況，對(duì)沅水農(nóng)村負(fù)荷進(jìn)行自然增長(zhǎng)部分預(yù)測(cè)。根據(jù)規(guī)劃期間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以及結(jié)合歷史年負(fù)荷增長(zhǎng)情況，進(jìn)行自然增長(zhǎng)部分預(yù)測(cè)。除去大用戶負(fù)荷之外，得到自然增長(zhǎng)負(fù)荷如下表所示，經(jīng)計(jì)算，2012至2019年歷史年自然增長(zhǎng)負(fù)荷年均增長(zhǎng)率為8.76%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s115沅水農(nóng)村歷史年自然增長(zhǎng)部分負(fù)荷年份20122013201420152016201720182019增長(zhǎng)率歷史年最大負(fù)荷68.0179.269.9766.9883.86114.39108.95122.418.76歷史年大用戶負(fù)荷000000000歷史年自然增長(zhǎng)負(fù)荷68.0179.269.9766.9883.86114.39108.95122.418.76本次用近2012至2019年負(fù)荷增長(zhǎng)率來(lái)當(dāng)做測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)計(jì)算，沅水農(nóng)村總負(fù)荷增長(zhǎng)率為8.76%。統(tǒng)籌考慮到沅水縣經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)放緩，設(shè)置2020年到2025年自然增長(zhǎng)負(fù)荷年均增長(zhǎng)率為6.68%，可以得出農(nóng)村總負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，沅水農(nóng)村2025年負(fù)荷達(dá)到180.45MW。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s116沅水農(nóng)村自然增長(zhǎng)+大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果年份2019202020212022202320242025增長(zhǎng)率大用戶負(fù)荷00000000自然增長(zhǎng)負(fù)荷122.41135.31143.41152.16162.19172.02180.456.68總負(fù)荷122.41135.31143.41152.16162.19172.02180.456.68二、回歸模型法回歸分析法指利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)原理，對(duì)大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，并確定因變量與某些自變量的相關(guān)關(guān)系，建立一個(gè)相關(guān)性較好的回歸方程（函數(shù)表達(dá)式），并加以外推，用于預(yù)測(cè)今后的因變量的變化的分析方法。根據(jù)因變量和自變量的個(gè)數(shù)分為：一元回歸分析和多元回歸分析；根據(jù)因變量和自變量的函數(shù)表達(dá)式分為：線性回歸分析和非線性回歸分析。預(yù)測(cè)思路：回歸分析法就是根據(jù)負(fù)荷過(guò)去的歷史資料，建立可以分析的數(shù)學(xué)模型，對(duì)未來(lái)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析方法，通過(guò)對(duì)變量的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定變量之間的相互關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。以各年份全社會(huì)用電量數(shù)據(jù)為因變量，建立下列多種數(shù)學(xué)模型：指數(shù)函數(shù)：y=ae^bx線性函數(shù)：Y=ax+b冪函數(shù)：y=ax^b對(duì)數(shù)函數(shù)：Y=aln(x)+b多項(xiàng)式：y=a+bx+cx^2其中：Y為因變量，代表負(fù)荷(MW)，X為自變量，代表年份，a、b、c為回歸系數(shù)，R2為擬合度，擬合度越高，說(shuō)明采用的模型越接近預(yù)測(cè)結(jié)果。擬合度是指回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度。度量擬合度的統(tǒng)計(jì)量是可決系數(shù)（亦稱確定系數(shù)）R2。R2最大值為1。R2的值越接近1，說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好；反之，R2的值越小，說(shuō)明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越差。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s16回歸模型曲線圖所采用的回歸模型及模型參數(shù)下表所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s117回歸法數(shù)學(xué)模型參數(shù)表計(jì)算模型線性對(duì)數(shù)多項(xiàng)式指數(shù)乘冪計(jì)算公式Y(jié)=ax+bY=aln(x)+bY=a+bx+cx2Y=aebxY=axba值8.6835.6355.32180.65476.345b值66.51340.350.25780.07970.2037c值--0.8216--R2值0.87320.70810.91470.86690.7106回歸法數(shù)學(xué)模型電量預(yù)測(cè)結(jié)果如下表所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s118回歸法負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果年份2019202020212022202320242025年均增長(zhǎng)率（%）指數(shù)122.41152.59165.25178.96193.81209.89227.3010.23二次多項(xiàng)式122.41134.18144.96156.62169.21182.82197.528.04線性122.41135.95144.63153.31161.99170.67179.356.56乘冪122.41116.61119.44122.03124.43126.65128.731.63對(duì)數(shù)122.41114.44118.64122.39125.79128.89131.741.97通過(guò)對(duì)回歸曲線模型預(yù)測(cè)的負(fù)荷值進(jìn)行分析，結(jié)合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)及沅水發(fā)展建設(shè)情況，對(duì)各種回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，綜合考慮擬合度和負(fù)荷年均增長(zhǎng)率情況，最終選取擬合優(yōu)度較高的多項(xiàng)式模型y=a+bx+cx^2作為沅水農(nóng)村近期負(fù)荷預(yù)測(cè)回歸模型，沅水農(nóng)村2025年負(fù)荷達(dá)到197.52MW。三、移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法是用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一期或幾期內(nèi)公司產(chǎn)品的需求量、公司產(chǎn)能等的一種常用方法。移動(dòng)平均法適用于即期預(yù)測(cè)。當(dāng)產(chǎn)品需求既不快速增長(zhǎng)也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)，移動(dòng)平均法能有效地消除預(yù)測(cè)中的隨機(jī)波動(dòng)，是非常有用的。預(yù)測(cè)思路：在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中，如果要處理一組數(shù)據(jù)，常常取其算術(shù)平均值代表這一總體取值水平，算術(shù)平均值只能說(shuō)明一般情況，看不出數(shù)據(jù)中的高點(diǎn)和低點(diǎn)，也不能反映發(fā)展過(guò)程和趨勢(shì)。如果對(duì)一組數(shù)據(jù)分段平均，并且分段平均法不是固定在某一段上，而是在每段間距保持不變的情況下，逐次后移一位求其平均值，則效果顯著好轉(zhuǎn)。移動(dòng)平均法的關(guān)鍵是，僅取最近幾個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)取其平均值，并令參與計(jì)算移動(dòng)平均值的個(gè)點(diǎn)權(quán)數(shù)相等，即均等于1/N，再以前的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)數(shù)為零。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的計(jì)算公式為:At=(Yt+Yt-1+…+Yt-n)/n；Yt是相應(yīng)年份的負(fù)荷值，；n是移動(dòng)平均的時(shí)期個(gè)數(shù)；At是一次平均值，t為相應(yīng)年份。本次預(yù)測(cè)中，取近4年的負(fù)荷平均值，n=4，得出2012年到2015年的平均負(fù)荷為71.04MW，2016年到2019年移動(dòng)平均值為107.40MW，一次移動(dòng)平均值年均增長(zhǎng)率為6.21%。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s119農(nóng)村基于移動(dòng)平均法的負(fù)荷負(fù)荷預(yù)測(cè)年份全社會(huì)負(fù)荷（MW）一次移動(dòng)一次移