一种地区电网主设备中期负荷预测系统

摘要

本发明公开了一种地区电网主设备中期负荷预测系统，包括数据表维护模块、趋势分析模块、负荷预测模块、误差分析模块和气温影响模块。数据表维护模块用于管理数据表及进行前期数据处理。趋势分析模块让用户能够直观地了解各主设备的负荷发展趋势。负荷预测模块建立了包含月份系数法、趋势比率法、环比法、倍比法、增幅法五种预测方法在内的预测模型库，用户可自行选择使用哪些预测方法。误差分析模块计算各主设备预测结果的绝对百分比误差，并通过误差结果分析适合于各主设备的最佳预测方法。气温影响模块在负荷预测的基础上加入了气温影响因素，得到夏季35℃至40℃不同气温下的负荷预测结果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种地区电网主设备中期负荷预测系统，属于电力负荷预测领域。

背景技术

电力负荷预测是电力系统经济运行的基础，也是电力系统规划的重要组成部 分，电力系统在负荷预测的基础上进行负荷的调整和管理，以保证电力的供需平衡。 因此，负荷预测已成为电力系统调度、用电管理、规划等部门的重要工作之一。

电力中期负荷预测是负荷预测的重要内容，在该领域，国内外都有了比较系统 的研究，对各种预测方法的研究也已经比较成熟和深入。然而，目前电力系统中基 本上都是针对系统总需求或针对区域进行的负荷预测，缺乏针对主设备的负荷预测 （配电系统中的主设备包括220kV主变、110kV主变、35kV主变和10kV馈线）， 更没有专门针对主设备的负荷预测软件。在电网实际运行中，仅仅掌握电网区域性 总负荷的预测结果往往是不够的，电力调度部门在安排运行方式、负荷割接计划、 错避峰计划、新上站计划等工作时都需要知道各主设备的负荷情况，预知负荷热点 的具体位置。

基于上述情况，有必要提供一套针对主设备的中期负荷预测系统，以满足具体 调度工作的需求。

发明内容

本发明的目的在于弥补现有技术的不足而提供一种专门针对地区电网中主设 备的中期负荷预测系统，通过对地区电网中各主设备的中期负荷预测，确定负荷热 点的具体位置和各主设备的负荷增长趋势，满足具体调度工作的需求。

实现上述目的的技术方案是：

一种地区电网主设备中期负荷预测系统，外接电能监控及数据采集系统，所述 地区电网主设备中期负荷预测系统包括数据表维护模块、趋势分析模块、负荷预测 模块、误差分析模块和气温影响模块，所述数据表维护模块包括导入数据表模块、 数据表汇总模块、数据预处理模块、生成数据分析表模块以及生成报表模块，其中：

所述导入数据表模块从所述电能监控及数据采集系统中获取各主设备的原始 数据表，并把各原始数据表发送给所述数据表汇总模块和数据预处理模块，所述原 始数据表包括原始实测电流表；

所述数据预处理模块对接收的各主设备的原始实测电流表进行预处理，并把预 处理后得到的数据表发送给所述数据表汇总模块和生成数据分析表模块；

所述生成数据分析表模块统计接收到的预处理后的数据表，生成日最高负荷 表、月最高负荷表和年最高负荷表，并把各最高负荷表发送给所述数据表汇总模块、 趋势分析模块、负荷预测模块和气温影响模块；

所述趋势分析模块对接收的月最高负荷表和年最高负荷表进行统计分析，并把 分析得到的结果发送给所述数据表汇总模块和生成报表模块；

所述负荷预测模块根据接收的日最高负荷表、月最高负荷表和年最高负荷表对 各主设备的负荷进行预测，生成负荷预测结果表，并把负荷预测结果表发送给所述 数据表汇总模块和生成报表模块；

所述气温影响模块根据接收的日最高负荷表、月最高负荷表和年最高负荷表， 预测各主设备在夏季极端气温下的负荷，并把负荷预测的结果发送给所述数据表汇 总模块和生成报表模块；

所述误差分析模块从数据表汇总模块中调取所需负荷预测结果表，对各主设备 负荷预测结果进行误差分析，并把误差分析的结果发送给所述生成报表模块。

上述的地区电网主设备中期负荷预测系统中，所述数据预处理模块包括主变间 转移负荷还原单元、电流转换为功率单元和错避峰负荷还原单元，其中：

所述主变间转移负荷还原单元对所述导入数据表模块导入的各原始实测电流 表中的各主设备间转移的负荷进行还原，生成各主设备负载电流实际值表，并把各 主设备负载电流实际值表发送给所述电流转换为功率单元、数据表汇总模块和生成 数据分析表模块；

所述电流转换为功率单元将接收的各主设备负载电流实际值表中的电流值转 换为功率值，生成各主设备负荷实际值表，并把各主设备负荷实际值表发送给所述 错避峰负荷还原单元、数据表汇总模块和生成数据分析表模块；

所述错避峰负荷还原单元对接收的各主设备负荷实际值表中数据进行错避峰 容量还原，生成各主设备负荷还原值表，并把各主设备负荷还原值表发送给所述数 据表汇总模块和生成数据分析表模块。

上述的地区电网主设备中期负荷预测系统中，所述趋势分析模块包括月最高负 荷分析单元和年最高负荷分析单元，其中：

所述月最高负荷分析单元对所述生成数据分析表模块生成的月最高负荷表进 行统计分析，并把分析得到的结果发送给所述数据表汇总模块和生成报表模块；

所述年最高负荷分析单元对所述生成数据分析表模块生成的年最高负荷表进 行统计分析，并把分析得到的结果发送给所述数据表汇总模块和生成报表模块。

上述的地区电网主设备中期负荷预测系统中，所述负荷预测模块包括月份系数 法预测单元、趋势比率法预测单元、环比法预测单元、倍比法预测单元及增幅法预 测单元，其中：

所述月份系数法预测单元根据生成数据分析表模块生成的月最高负荷表和年 最高负荷表，采用月份系数法对各主设备的负荷进行预测；

所述趋势比率法预测单元根据生成数据分析表模块生成的月最高负荷表，采用 趋势比率法对各主设备的负荷进行预测；

所述环比法预测单元根据生成数据分析表模块生成的月最高负荷表，采用环比 法对各主设备的负荷进行预测；

所述倍比法预测单元根据生成数据分析表模块生成的日最高负荷表，采用倍比 法对各主设备的负荷进行预测；

所述增幅法预测单元根据生成数据分析表模块生成的日最高负荷表，采用增幅 法对各主设备的负荷进行预测；

所述负荷预测模块把各种方法预测的负荷结果整合为负荷预测结果表，并把预 测得到的结果发送给所述数据表汇总模块和生成报表模块。

上述的地区电网主设备中期负荷预测系统中，所述气温影响模块包括气温敏感 性分析单元、主设备历年35℃负荷统计单元和不同气温负荷预测单元，其中：

所述气温敏感性分析单元根据所述生成数据分析表模块生成的日最高负荷表， 计算各主设备夏季负荷的气温敏感系数，生成主设备夏季负荷气温敏感性系数表， 并把主设备夏季负荷气温敏感性系数表发送给所述数据表汇总模块、生成报表模块 和不同气温负荷预测单元；

所述主设备历年35℃负荷统计单元根据所述生成数据分析表模块生成的日最 高负荷表，计算各主设备历年35℃下的日最高负荷平均值，生成35℃负荷统计表， 并把35℃负荷统计表发送给所述数据表汇总模块、生成报表模块和不同气温负荷 预测单元；

所述不同气温负荷预测单元根据主设备夏季负荷气温敏感性系数表和35℃负 荷统计表，对各主设备在35℃至40℃的负荷进行预测，生成主设备不同气温下负 荷预测结果表，并把主设备不同气温下负荷预测结果表发送给所述数据表汇总模块 和生成报表模块。

上述的地区电网主设备中期负荷预测系统中，所述误差分析模块包括误差计算 单元和误差统计单元，其中：

所述误差计算单元根据误差分析模块调取的负荷预测结果表，计算负荷预测结 果的绝对误差，生成负荷预测值绝对误差表，并把负荷预测值绝对误差表发送给所 述生成报表模块和误差统计单元；

所述误差统计单元根据误差计算单元生成的负荷预测值绝对误差表，对各主设 备统计出误差最小的负荷预测方法。

与现有技术相比，本发明的技术效果是：提供对主设备历史负荷的趋势分析， 便于电网调度人员掌握各主设备的负荷增长趋势特点；直接针对主设备进行负荷预 测，通过显示主设备负载率告知负荷热点位置，方便电力调度部门制定运行方式、 负荷割接计划、错避峰计划、新上站计划等工作；能够给出夏季极端气温不同取值 下的负荷预测结果，使负荷预测结果更具科学性。

附图说明

图1是本发明的地区电网主设备中期负荷预测系统的功能结构图；

图2是本发明的地区电网主设备中期负荷预测系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步说明。

本发明的主设备中期负荷预测系统是一个为电力部门进行决策辅助或参考的 应用系统，本系统采用微软发布的大型关联式数据库管理系统Microsoft Office  Access，为了方便用户操作、增强软件的兼容性，采用了Windows作为开发、运 行平台。

请参阅图1，本发明的地区电网主设备中期负荷预测系统外接电能监控及数据 采集系统，地区电网主设备中期负荷预测系统包括数据表维护模块1，趋势分析模 块2、负荷预测模块3、误差分析模块4和气温影响模块5。

在数据表维护模块1中，集成了数据导入、数据查询、数据预处理、生成数据 分析表、生成报表等功能，用于管理数据表及进行数据的查询和处理。在趋势分析 模块2中，通过分析计算各主设备的月份系数、年增长率等数据，并结合相应的趋 势图，让用户能够直观地了解各主设备的负荷发展趋势。在负荷预测模块3中，建 立了包含月份系数法、趋势比率法、环比法、倍比法、增幅法五种预测方法在内的 预测模型库，用户可自行选择使用哪些预测方法。在误差分析模块4中，计算各主 设备预测结果的绝对误差，并通过误差结果统计分析五种预测方法的优劣性。在气 温影响模块5中，通过分析各主设备的气温敏感性，在负荷预测的基础上加入了气 温影响因素，得到夏季35℃至40℃不同气温下的负荷预测结果。

数据表维护模块1包括导入数据表模块11、数据表汇总模块12、数据预处理 模块13、生成数据分析表模块14和生成报表模块15。导入数据表模块11将原始 数据表导入本系统的后台数据库中；数据表汇总模块12可对原始数据表及本系统 所生成任何结果表进行查询、修改、保存；数据预处理模块13对各主设备的原始 电流数据进行预处理，具体包括主变间转移负荷还原单元131、电流转换为功率单 元132和错避峰负荷还原单元133；生成数据分析表模块14统计各主设备经预处 理后所得的逐时电流数据，依次生成并保存相应的日最高负荷表、月最高负荷表和 年最高负荷表；生成报表模块15将本系统所生成的结果表转换并导出为固定格式 的excel报表。

趋势分析模块2包括月最高负荷分析单元21和年最高负荷分析单元22。月最 高负荷分析单元21对月最高负荷表进行统计，可得到相应的月份系数分析表，并 可进行逐站分析，分别显示各主设备的月最高负荷趋势图；年最高负荷分析单元 22对年最高负荷表进行统计，可得到相应的年均负荷增长率表，并可进行逐站分 析，分别显示各主设备的年最高负荷趋势图。

负荷预测模块3包括月份系数法预测单元31、趋势比率法预测单元32、环比 法预测单元33、倍比法预测单元34及增幅法预测单元35。月份系数法预测单元 31利用月份系数法预测各主设备指定年各月的最高负荷；趋势比率法预测单元32 利用趋势比率法预测各主设备指定年各月的最高负荷；环比法预测单元33利用环 比法预测各主设备指定年各月的最高负荷；倍比法预测单元34利用倍比法预测各 主设备指定年的夏峰负荷；增幅法预测单元35利用增幅法预测各主设备指定年的 夏峰负荷。

误差分析模块4包括误差计算单元41和误差统计单元42。选择了需要进行误 差计算的年份及对应的预测文件后，误差计算单元41生成并保存相应的绝对误差 结果表；误差统计单元42对绝对误差结果表进行统计，分析各主设备最小误差所 对应的预测方法，使用户能直观地比较各方法的优劣性与适应性。

气温影响模块5包括气温敏感性分析单元51、主设备历年35℃负荷统计单元 52和不同气温负荷预测单元53。气温敏感性分析单元51分析气温与各主设备日最 高负荷间的线性关系，生成并保存相应的气温敏感性系数表；主设备历年35℃负 荷统计单元52计算各主设备历年35℃下的日最高负荷平均值，并保存为35℃负荷 统计表；不同气温负荷预测单元53以35℃负荷统计表中的负荷数据代替原始夏季 负荷数据，利用月份系数法、趋势比率法、环比法、倍比法、增幅法进行负荷预测， 得到35℃下负荷预测结果，并利用各主设备的气温敏感性系数对35℃下负荷预测 结果进行叠加，得到各主设备在35℃至40℃的负荷预测结果。

再请参阅图2，导入数据表模块11从电能监控及数据采集系统中获取各主设 备的原始数据表，并把各原始数据表发送给数据表汇总模块12和数据预处理模块 13，原始数据表包括原始实测电流表和夏季日最高气温表。

数据预处理模块13对接收的各原始实测电流表进行预处理，并把预处理后得 到的数据表发送给所述数据表汇总模块12和生成数据分析表模块14。

生成数据分析表模块14统计接收到的预处理后的数据表，依次生成并保存日 最高负荷表、月最高负荷表和年最高负荷表，并把各最高负荷表发送给数据表汇总 模块12、趋势分析模块2、负荷预测模块3和气温影响模块5。

趋势分析模块2对接收的月最高负荷表和年最高负荷表进行统计分析，并把分 析得到的结果发送给数据表汇总模块12和生成报表模块15。

负荷预测模块3根据接收的日最高负荷表、月最高负荷表和年最高负荷表对各 主设备的负荷进行预测，生成负荷预测结果表，并把负荷预测结果表发送给数据表 汇总模块12和生成报表模块15。

气温影响模块5根据接收的日最高负荷表、月最高负荷表和年最高负荷表，预 测各主设备在夏季极端气温下的负荷，并把负荷预测的结果发送给数据表汇总模块 12和生成报表模块15。

用户选择需要进行误差分析的年份，误差分析模块4从数据表汇总模块12中 调取所需的负荷预测结果表，对各主设备负荷预测结果进行误差分析，并把误差分 析的结果发送给生成报表模块15。

生成报表模块15将接收的各种结果表转换并导出为固定格式的excel报表。

数据表汇总模块12具有查询、修改、保存原始数据表及本系统生成的任何结 果表的功能。

数据预处理模块13包括主变间转移负荷还原单元131、电流转换为功率单元 132和错避峰负荷还原单元133。主变间转移负荷还原单元131对所述导入数据表 模块11导入的各原始实测电流表中的变电站主接线方式、主变实测逐时负载电流 数据和逐时母线分段电流值，对各主设备间在N-1情况下转移的负荷进行还原， 生成各主设备负载电流实际值表，并把各主设备负载电流实际值表发送给电流转换 为功率单元132、数据表汇总模块12和生成数据分析表模块14；电流转换为功率 单元132将接收的各主设备负载电流实际值表中的电流值转换为功率值，生成各主 设备负荷实际值表，并把各主设备负荷实际值表发送给错避峰负荷还原单元133、 数据表汇总模块12和生成数据分析表模块14；错避峰负荷还原单元133对接收的 各主设备负荷实际值表中数据进行错避峰容量还原，生成各主设备负荷还原值表， 并把各主设备负荷还原值表发送给数据表汇总模块12和生成数据分析表模块14。

趋势分析模块2包括月最高负荷分析单元21和年最高负荷分析单元22。月最 高负荷分析单元21对生成数据分析表模块14生成的月最高负荷表进行统计分析， 得到相应的月份系数分析表，月最高负荷分析单元21还进行逐站分析，分别显示 各主设备的月最高负荷趋势图，并把月份系数分析表和月最高负荷趋势图分发送给 所述数据表汇总模块12和生成报表模块15；年最高负荷分析单元22对生成数据 分析表模块14生成的年最高负荷表进行统计分析，得到相应的年均负荷增长率表， 年最高负荷分析单元22还进行逐站分析，分别显示各主设备的年最高负荷趋势图， 并把年均负荷增长率表和年最高负荷趋势图发送给数据表汇总模块12和生成报表 模块15。

负荷预测模块3是整个系统的核心部分，负荷预测模块3建立了包含月份系数 法、趋势比率法、环比法、倍比法、增幅法五种预测方法在内的预测模型库，用户 可自行选择使用哪些预测方法。负荷预测模块3包括月份系数法预测单元31、趋 势比率法预测单元32、环比法预测单元33、倍比法预测单元34及增幅法预测单元 35。

月份系数法预测单元31根据生成数据分析表模块14生成的月最高负荷表和年 最高负荷表，采用月份系数法对各主设备的负荷进行预测；并；趋势比率法预测单 元32根据生成数据分析表模块14生成的月最高负荷表，采用趋势比率法对各主设 备的负荷进行预测；环比法预测单元33根据生成数据分析表模块14生成的月最高 负荷表，采用环比法对各主设备的负荷进行预测；倍比法预测单元34根据生成数 据分析表模块14生成的日最高负荷表，采用倍比法对各主设备的负荷进行预测； 增幅法预测单元35根据生成数据分析表模块14生成的日最高负荷表采用增幅法对 各主设备的负荷进行预测；负荷预测模块3把各种方法预测的负荷结果整合为负荷 预测结果表，并把预测得到的结果发送给数据表汇总模块12和生成报表模块15。

误差分析模块4包括误差计算单元41和误差统计单元42。误差计算单元41 根据调取的数据表和报表，计算负荷预测结果的绝对误差，生成并保存相应的绝对 误差结果表，并把绝对误差结果表发送给所述生成报表模块14和误差统计单元42； 误差统计单元42对接收的绝对误差结果表进行统计，分析各主设备最小误差所对 应的预测方法，使用户能直观地比较各方法的优劣性与适应性。

气温影响模块5包括气温敏感性分析单元51、主设备历年35℃负荷统计单元 52和不同气温负荷预测单元53。气温敏感性分析单元51根据生成数据分析表模块 14生成的日最高负荷表，分析气温与各主设备日最高负荷间的线性关系，计算各 主设备夏季负荷的气温敏感系数，生成并保存相应的气温敏感性系数表，并把气温 敏感性系数表发送给数据表汇总模块12、生成报表模块15和不同气温负荷预测单 元53；主设备历年35℃负荷统计单元52根据生成数据分析表模块14生成的日最 高负荷表，计算各主设备历年35℃下的日最高负荷平均值，并保存为35℃负荷统 计表，并把35℃负荷统计表发送给数据表汇总模块12、生成报表模块15和不同气 温负荷预测单元53。

不同气温负荷预测单元53首先根据35℃负荷统计表，以35℃负荷统计表中的 负荷数据代替原始夏季负荷数据，利用月份系数法、趋势比率法、环比法、倍比法、 增幅法进行负荷预测，得到35℃下负荷预测结果；其次根据接收的气温敏感系数 表，利用各主设备的气温敏感性系数对35℃下负荷预测结果进行叠加，得到各主 设备在35℃至40℃的负荷预测结果，生成主设备不同气温下负荷预测结果表，并 把主设备不同气温下负荷预测结果表发送给数据表汇总模块12和生成报表模块 15。

基于本发明的负荷预测系统的负荷预测方法包括下列步骤：

S1导入数据表步骤，导入数据表模块11从电能监控及数据采集系统中获取预 测负荷所需的原始数据表，并把原始数据表发送给数据表汇总模块12和数据预处 理模块13；

S2数据预处理步骤，数据预处理模块13对原始实测电流表进行预处理，并把 预处理后得到的数据发送给数据表汇总模块12和生成数据分析表模块14，包括 S21主变间转移负荷还原的工序、S22电流值转换为功率值的工序和S23夏季错避 峰负荷还原的工序；

S3生成数据分析表步骤，生成数据分析表模块14统计预处理后得到的数据， 依次生成并保存日最高负荷表、月最高负荷表和年最高负荷表，并把各最高负荷表 发送给数据表汇总模块12、趋势分析模块2、负荷预测模块3和气温影响模块5；

S4趋势分析步骤，趋势分析模块2对接收的月最高负荷表和年最高负荷表进 行分析，并把分析得到的结果发送给数据表汇总模块12和生成报表模块15，包括 S41月最高负荷分析工序和S42年最高负荷分析工序；

S5负荷预测步骤，负荷预测模块3根据用户的选择，采用月份系数法、趋势 比率法、环比法、倍比法、增幅法中的一种或几种预测方法对各主设备中期负荷进 行预测，生成负荷预测结果表，并把负荷预测结果表发送给数据表汇总模块12和 生成报表模块15，包括S51月份系数法预测工序、和/或S52趋势比率法预测工序、 和/或S53环比法预测工序、和/或S54倍比法预测工序、和/或S55增幅法预测工序；

S6气温影响修正步骤，气温影响模块预测夏季35℃至40℃不同气温下的负荷， 并把负荷预测的结果发送给数据表汇总模块12和生成报表模块15，包括S61气温 敏感性分析工序、S62主设备历年35℃负荷统计工序和S63不同气温条件下负荷 预测工序；

S7误差分析步骤，误差分析模块4根据用户的选择，从数据表汇总模块12中 调取所需的数据表和报表，分析负荷预测结果的误差，并把误差分析的结果发送给 生成报表模块15，包括S71误差计算工序和S72误差统计工序；

S8生成报表步骤，生成报表模块15将接收的各种结果表转换并导出为相应的 固定格式的excel报表；

S9查询数据表步骤，数据表汇总模块12对接收的各数据表进行查询、修改和 保存。

下面对月份系数法、趋势比率法、环比法、倍比法和增幅法五种预测方法的计 算方法进行详细说明。

以下记历史年跨度为Y年（Y≥3），并设主设备在其中第i年第m月的最高 负荷为x_i,m（i=y-1,y-2,…,y-Y，m=1…12），其中，y指当年、y-1指上一年， 余类推。

S51工序采用月份系数法预测各主设备当年逐月的最高负荷，计算步骤包括：

步骤S51a，算出历史年中各月最高负荷相对于其所在年的月最高负荷均值的 比值采用的公式为：

${\tilde{\beta }}_{i,m}=\frac{x_{i,m}}{{\bar{X}}_i^{\mathrm{yearly}}}=\frac{x_{i,m}}{\frac{1}{12}·\underset{k=1}{\overset{12}{\Sigma }}{x}_{i,k}},(i=y-1,y-2,...y-Y,m=1...12);$

步骤S51b，计算上述比值同期值的均值采用的公式为：

${\bar{\beta }}_m=\frac{1}{Y}·\underset{i=y-1}{\overset{y-Y}{\Sigma }}{\tilde{\beta }}_{i,m},(m=1...12);$

步骤S51c，估测当年的月最高负荷均值采用的公式为：

${\bar{X}}_y^{\mathrm{yearly}}=\frac{\underset{i=y-1}{\overset{y-Y}{\Sigma }}(w_i·{\bar{X}}_i^{\mathrm{yearly}})}{\underset{i=y-1}{\overset{y-Y}{\Sigma }}{W}_i},(m=1...12);$

式中，W_i为历史年i的权数，可按自然数列取值，对近年取较大值、对较远 的年份取较小值。

步骤S51d，对当年逐月最高负荷进行预测，采用的公式为：

${\hat{x}}_{y,m}={\bar{X}}_y^{\mathrm{yearly}}·{\bar{\beta }}_m,(m=1...12).$

S52工序采用趋势比率法预测各主设备未来年各月的最高负荷，计算步骤包 括：

步骤S52a，对趋势分量建立预测模型。

首先，求取各历史年的月最高负荷的均值采用的公式为：

${\bar{X}}_i^{\mathrm{yearly}}=\frac{1}{12}·\underset{m=1}{\overset{12}{\Sigma }}{x}_{i,m},(i=\mathrm{0,1},...,Y-1);$

其次，采用最小二乘法拟合出年度月最高负荷均值的线性拟合函数：

${\bar{X}}_i^{\mathrm{yearly}}=\hat{a}+\hat{b}·i;$

最后，上述拟合函数是针对年份的，需要将上述拟合函数转化为月最高负荷趋 势分量的预测模型：

${\hat{x}}_{i,m}^T=\hat{a}-5.5·\frac{\hat{b}}{12}+\frac{\hat{b}}{12}·(12·i+m),(i=\mathrm{0,1},...,Y-1,m=1...12).$

步骤S52b，求各月份相对于趋势值的月份系数。

首先，求历史年逐月的最高负荷实际值与趋势值之比率：

$f_{i,m}=x_{i,m}/{\hat{x}}_{i,m}^T,(i=\mathrm{0,1},...,Y-1,m=1...12);$

其次，计算上述比率在每一月份的均值：

${\bar{f}}_m=\frac{1}{Y}·\underset{i=1}{\overset{Y}{\Sigma }}{f}_{i,m},(m=1...12).$

步骤S52c，构建预测模型，对未来年各月份最高负荷实施预测，采用的公式 为：

${\hat{x}}_{Y,m}={\hat{x}}_{Y,m}^T·{\bar{f}}_m=[\hat{a}-5.5·\frac{\hat{b}}{12}+\frac{\hat{b}}{12}·(12·Y+m)]·{\bar{f}}_m,(i=\mathrm{0,1},...,Y-1,m=1...12).$

S53工序采用环比法预测各主设备未来年各月的最高负荷，计算步骤包括：

步骤S53a，计算历史年各月最高负荷的环比，即各月最高负荷与上一月最高 负荷的比值η_t，采用的公式为：

η_t=x_t/x_t-1，（t=1,…,36）。

步骤S53b，求每一月份的平均环比采用的公式为：

${\bar{\eta }}_m=\frac{1}{Y}·\underset{i=1}{\overset{Y}{\Sigma }}{\eta }_{i,m}=\frac{1}{Y}·\underset{i=1}{\overset{Y}{\Sigma }}{\eta }_{(i+3)·12+m},(m=1,...,12).$

步骤S53c，求连锁系数C_m，以第m=1月为基准期，该月连锁系数C₁=1，则 后续各月的连锁系数（也称锁比）为：

$C_m=C_{m-1}·{\bar{\eta }}_m,(m=2,...,12);$

若第一期的平均环比与最末期的连锁系数之乘积不等于1，即则 说明锁比中残留了趋势变动的影响，要对锁比进行修正。设修正值在各季度按等差 级数分配，则连锁系数修正公式为：

C_m′=C_m-(m-1)·θ，（m=1,…,12）；

式中，修正系数

步骤S53d，求修正连锁系数的月份指数F_m，采用的公式为：

$F_m=\frac{{C_m}^{\prime }}{\underset{k=1}{\overset{12}{\Sigma }}{C_k}^{\prime }/12},(m=1,...,12).$

步骤S53e，按历年月最高负荷均值建立趋势分量拟合函数，并结合拟合函数 与月份指数实施预测，采用的公式为：

${\hat{x}}_{i,m}=(\hat{a}+\hat{b}·i)·F_m,(m=\mathrm{1,}...,12).$

S54工序采用倍比法预测各主设备指定年的夏峰负荷，计算步骤包括：

步骤S54a，统计当年和去年春季月典型气温（日最高气温16℃）工作日的各 主设备的日最高负荷均值。记主设备n在当年、去年春季典型气温工作日的最高负 荷均值分别为和

步骤S54b，找出去年夏季主设备最高负荷，对主设备n记该值为

步骤S54c，按等倍比的原则预测当年夏季主设备负荷最大值，计算公式为： $L_{y,n}^{\mathrm{summer}}=L_{y-1,n}^{\mathrm{summer}}·\frac{L_{y,n}^{\mathrm{spring}}}{L_{y-1,n}^{\mathrm{spring}}}.$

S55工序采用增幅法预测各主设备指定年的夏峰负荷，计算步骤包括：

步骤S55a，统计当年和去年春季月典型气温（日最高气温16℃）工作日的各 主设备的日最高负荷均值。记主设备n在当年、去年春季典型气温工作日的最高负 荷均值分别为和

步骤S55b，找出去年夏季主设备最高负荷，对主设备n记该值为

步骤S55c，按等增幅的原则计算当年夏季主设备负荷最大值，计算公式为：

$L_{y,n}^{\mathrm{summer}}=L_{y-1,n}^{\mathrm{summer}}+(L_{y,n}^{\mathrm{spring}}-L_{y-1,n}^{\mathrm{spring}}).$

综上所述，本发明的有益效果是：

（1）提供对主设备历史负荷的趋势分析，包含图形显示和年均增长率、月份 系数等指标的量化分析，便于电网调度人员掌握各主设备的负荷增长趋势特点；

（2）直接针对主设备进行负荷预测，通过显示主设备最高负载率告知负荷热 点位置，方便电力调度部门制定运行方式、负荷割接计划、错避峰计划、新上站计 划等工作；

（3）能够给出夏季极端气温不同取值下的负荷预测结果，使负荷预测结果更 具科学性；

（4）软件兼容性佳，易于操作，界面清晰美观；

（5）预测方法原理简单，实用性强，误差小；

（6）大幅度减轻负荷预测人员数据收集及分析计算的工作量。

以上仅供说明本发明之用，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员， 在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以作出各种变换或变型，因此所有等 同的技术方案也应该属于本发明的范畴，应由各权利要求所限定。