10、利用数据挖掘技术进行电力负荷预测

利用数据挖掘技术进行电力负荷预测

1. 引言

准确的负荷预测在电力系统的运行和规划中至关重要，无论是在管制还是非管制的电力市场中都是如此。电力负荷预测可分为短期、中期和长期三类。短期负荷预测是对一天到数周的负荷需求进行预测，有助于估算潮流，防止过载，从而使电力系统更经济、安全。中期负荷预测针对一个月到数年的负荷需求，为电力系统的规划和运行提供信息。长期负荷预测则是对一年到二十年的负荷需求进行预测，主要用于电力系统规划。

目前已经开发了多种负荷预测方法，包括神经网络、时间序列、混合方法和模糊逻辑等。时间序列技术应用广泛，因为负荷行为可以通过具有小时、日、周和季节周期性的时间序列信号进行分析，而且它能够处理非平稳数据，以反映变量的变化。

然而，对于像马来西亚半岛这样覆盖大面积地理区域的庞大电力系统，单一的预测模型无法满足预测精度要求，这是由于负荷和天气的多样性。因此，本研究针对这种情况，为五种不同类型的日期开发了季节性自回归积分滑动平均（SARIMA）时间序列模型。

2. 问题陈述

电力负荷预测在电力系统运行中非常重要，例如在发电机组的启动和停机计划、检修规划以及现货市场能源定价等方面。在正常工作条件下，系统发电容量应满足负荷需求，以避免增加发电机组和从相邻电网进口电力。

本研究采用自回归积分滑动平均（ARIMA）时间序列方法来预测马来西亚半岛的未来负荷。ARIMA时间序列方法由Box和Jenkins提出，是按连续时间和时间间隔测量的数据点序列。

3. 基于SARIMA时间序列的数据挖掘

在进行预测之前，需要对负荷数据进行分析。表1展示了一周内每天的平均最大和最小需求、平均能量