电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨

摘要：负荷预测能够对电力系统中的规划、用电以及电力调度等起到十分重要的作用，对电力系统以及用电系统的稳定性具有关键性的意义。文章对年度负荷预测、月度负荷预测以及短期负荷预测所使用的方法进行了探讨，并对其特征、建议模式进行了阐述。

关键词：电力系统；负荷预测；序列预测方法

中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2013）29-0117-02

负荷预测对于研究电力系统的运行发展状况起着十分重要的作用，是正确决策的根本保证。电力系统负荷预测指的是对已知的电力系统、社会、经济和气象等数据进行整定，经过进一步的分析和研究，从而探索出各个事物之间存在的内在联系以及相应的变化规律，对电力系统负荷数值做出正确的预测。负荷预测能够对电力系统中的规划、用电以及调度等部门起到关键性的作用，而国内外很多学者也对各种预测方法进行了不断研究。现今电力系统的预测领域变得更加广泛，出现了更多复杂的专业性理论，本文就针对这些问题进行了探讨，通过对年度负荷预测、月度负荷预测以及短期负荷预测等方面对电力系统负荷预测中的显著特点、使用方法以及各种问题的解决方案进行了研究。此外，本文还结合国内外电力系统负荷预测的经验和建议对符合预测进行了专业性的分析。

1 负荷预测的作用和要求

提高负荷预测的精准度是电力系统正常规划和运行的必然要求，对电力系统的各个部门都起着十分重要的作用。诸如电力企业制定的中长期负荷预测是电力系统实施燃料计划的前提，而短期负荷预测则是制定发电计划的基础，通过符合预测能够更加准确地分析电力系统的经济性，并且还能预测电力系统的潜在运行风险，其目的就是为了提高负荷预测的准确性，进而为电力系统的安全性与经济性提供可靠保障。

关于负荷预测的具体分类存在有很多种分法，按照预测期限的不同可以将其分为长期预测、中期预测以及短期预测，其相对应的方式为年度预测、月度预测等。从国外的一些负荷预测发展趋势可以得知，其长期预测研究比重远远高于短期预测。无论在哪一种期限类别负荷预测中，其内容通常包括负荷曲线以及电量的预测。

2 年度负荷预测

年度负荷预测会将年度用电需求指标中的用电量和电力运行情况作为预测内容，它是电力系统稳定发展的保障，对推动我国的电源、电网建设，促进国民经济增长以及人民生活质量有着非常重要的作用。通常用到的年度负荷预测方法有专家调查法、产值单耗法、弹性系数法、年最大负荷利用小时数等传统而简单实用的预测方法，此外还有一种实用性很强的预测方法—序列预测法，它同时也是月度预测和短期预测的基础。序列预测模型的抽象表达公式为：，X为m种相关因素组成的向量；t为时间序号；y表示待预测量；S表示预测模型的参数总量，如果不考虑其他因素的线性预测模型，其公式为。当想要获取相关数值时，可以在某一历史时段从电力系统以外的其他部门来获取，可以通过这一时段的对其参数总量S进行预测估计，经过预测后的公式可以表示为：，，因而在对其预测时段后得到的拟合残差平方和用公式表示为最小为目标，就是所说的最小二乘估计公式测量法。

在使用上述公式进行年度预测时，最好选用十年以内的历史数据，这样才能提高负荷预测的准确度，具有更高的参考价值。而如果仅仅依靠自身规律进行预测，由于其运行规律本身具有一定的单调性，这就使得预测数据可能出现一定的差误，将这种预测方法和灰色预测方法以及各种数学曲线回归分析模型法相结合能够在更大程度上提高预测的准确性。此外，在对电力系统进行预测时，可以适当引用传统的弹性系数法，从而对我国的国民经济发展进行更加准确地把握。从整体上而言，年度预测不适合人工神经网络（ANN）这种预测方法，因为年度预测拥有较少的数据序列值，而ANN需要较大数量的样本数值。

3 月度负荷预测

月度预测是以月作为预测手段来对电力系统运行负荷进行预测的，它预测内容包括有每月的用电需求指标，如月度电力和电量。月度预测是电力计划部门和用电营销部门的重要工作内容，通过科学合理的预测能够使电力系统更加优良地运行，从而减少投入运行成本，提高供电质量和可靠性。如果按照年度预测的基本思路以及时间序列法进行月度预测也能够提高准确值，然而由于数据本身存在多样性以及规律上的复杂性，使得月度预测有着一些不同的地方，应该根据特殊的物理量变化规律，构造出一种特殊的预测方法。在绘制月度测量图表时，可以以年份作为X轴、月份作为Y轴、月度物理量作为Z轴来作图，进而更加直观地看到每月的电量类数据以及相对应的发电量，还能看到负荷类数据。通过观察月度量的年度发展序列点可以体现出国家国民经济的发展水平，并呈现出一定的规律。然而，这种预测方法也存在着不足的地方，比如，不能在最大程度上利用最新数据值，如果目前是2013年1月，已经获得了从2006年5月至今的相关电量数据，如果对2013年进行预测，那么其所使用的原始数据只有前几年中的历史数据，而没有2012年10月到2013年1月的最新数据。此外，还可以利用周期性预测方法进行预测，这样可以利用最新的月度数据。在使用月度预测法时，最好使用5～10年以内的历史数据，有鉴于序列预测方法具有一定的单调性，因而可以结合灰色预测以及回归分析法进行预测，对待那些影响性特别大的数据，要采取特殊的处理方法。

4 短期负荷预测

短期负荷预测的主要用途是对未来几小时甚至是几天的电力运行负荷进行预测，能够对电力系统起到优化资源配置的作用，能够对现代电力市场的发展起到积极的意义。我国已经进行了多年的短期负荷预测研究，并且在预测理论方面作出了突出的贡献，通过对负荷预测精度的调整在极大程度上提高了发电设备的利用率以及电力调度的有效性。此外，由于受到诸多非线性因素的制约，促进了新技术新理论的不断研发，使得短期负荷预测呈现出了明显的周期性。短期负荷预测所呈现的规律特征和各种环境因素有着十分密切的联系，会受到气候因素、设备故障因素以及重大活动的制约。短期预测中最主要的方法是ANN法，其最主要的特征就是对非结构性、非精确性规律具有很强的适应性，进而突出知识推理和自主学习的特点，能够将非线性函数进行很好地拟合，对预测模型结构进行更加准确的预测。在使用短期负荷预测时，对非节假日的预测样本数据要以能够反映季节更迭的为主，可以利用ANN预测法对受气象因素影响严重的负荷变化进行预测，并建立适当的模型。

5 结语

随着电力市场研究条件的不断多样化以及相关理论研究的不断扩展，关于负荷预测本身的规律研究也要突出更多的电力系统特色，而不能仅仅强调数学方法的使用价值，因而电力负荷预测和所处的经济、社会、气象以及经济产量等因素有着十分密切的联系，因而要从电力系统预测的角度出发，注重负荷发展的潜在规律，采用多样化的统计、管理方法对负荷数值进行正确预测。

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作者简介：王倩（1979—），女，河南周口人，国网周口供电公司电力工程师，研究方向：电力调度运行方式。