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电力系统负荷预测与规划技术设计.docx
资料介绍
电力系统负荷预测与规划技术设计
1 引言
电力系统负荷预测是电力规划与运行的基础性工作，其准确性直接关系到电源建设、电网投资、运行调度等核心决策的质量。随着新能源渗透率提升和电力市场化改革深化，负荷预测面临新的挑战：分布式电源接入使净负荷波动加剧，用户侧灵活性资源增加使负荷特性复杂化。本文以STM32G474嵌入式平台在电力负荷预测终端中的应用为切入点，系统阐述负荷预测技术体系、预测模型工程化实现方法及规划应用方案。
2 负荷预测分类与指标体系
按时间尺度分类，电力负荷预测可分为超短期（分钟级至小时级）、短期（24-168小时）、中期（数周至数月）和长期（年际）四类。超短期预测主要用于实时调度和自动发电控制，短期预测服务于日前和日内市场交易，中期预测指导检修计划安排，长期预测支撑电源电网规划。关键评价指标包括平均绝对百分比误差、均方根误差和最大误差率，工程实践中通常要求短期预测误差控制在3%以内。
3 基于STM32G474的负荷预测终端架构
STM32G474凭借其CORDIC数学加速器和HRTIM高精度定时器，可高效实现负荷预测算法。终端硬件架构包括：三相电压电流采样前端（基于片内高速ADC，12位精度，5Msps）、温度/湿度传感器接口、4G/NB-IoT无线通信模块以及本地数据存储Flash。软件架构采用分层设计：数据采集层通过DMA乒乓缓冲实现连续采样，特征提取层利用CORDIC加速FFT运算，预测推理层运行轻量化神经网络模型，通信层通过Modbus TCP或MQTT协议上送预测结果。
4 负荷预测算法工程化实现
4.1 时间序列模型
ARIMA模型是经典的时间序列预测方法，适用于平稳性负荷序列。在STM32G474上实现时，模型参数（p,d,q）通过离线训练后固化到Flash，在线推理仅需执行差分-自回归-滑动平均递推计算，计算量约200次乘加/步，可在1ms内完成。模型更新采用滑动窗口重估策略，每24小时重新计算一次参数。
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| STM32G474逆变器_技术文件_1087_电力系统负荷预测与规划技术设计.docx | 38K |
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