中长期负荷预测方法探究及其系统研发

苟君

摘 要：中长期负荷预测是电力系统运行和规划的前提和基础，也是电力系统可靠运行的根本。其预测的准确与否直接关系到投资、网络布局和运行的合理性。因此对电力系统进行中长期负荷预测以及其预测方法的研究尤为重要。文章介绍了负荷预测对电力系统的重要性以及影响负荷的主要因素，综述了负荷总量和分布的预测方法，如灰色预测方法、组合预测方法和空间负荷预测方法，最后对计算机结合各种预测方法的预测系统进行研发。

关键词：中长期；负荷预测；灰色预测；组合预测；空间负荷预测；系统

中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）14-0006-02

1 中长期负荷预测的重要性

负荷的需求对电力系统运行研究和规划设计都有重要的参考指标。对于负荷的变化，必须先有一个预估。因为电能是一种不能大量存储的能量，所发及所用，这样才能保证电力系统稳定运行。负荷预测主要可从两方面进行预测：时间分布和空间分布。从时间长短可分为：超短期、短期、中期和长期负荷预测。超短期预测用于在线运行监测，短期预测用于运行调度，中长期预测一般为1年以上的预测主要用于发展规划。所以中长期负荷预测的准确程度将直接关系到投资、网络布局和运行的合理性。如果负荷预测过少，电能不能满足实际发展所需，将限制实际经济发展。相反，若负荷预测过高，又会导致电能过多而不能完全使用所有设备，造成电力系统基础设备建设的浪费。因此中长期负荷预测的精度高低直接关系到各方利益，所以研究中长期负荷预测的方法和研发负荷预测的系统显得尤为重要。

2 影响负荷的主要因素

为了准确的进行负荷预测，必须要了解负荷变化的主要影响因素。通过多年的运行经验和分析总结，影响负荷变化的主要因素有一下四大类：经济因素、时间因素、气候因素和随机干扰因素。经济因素是指随着某地人口、工业生产水平、用电设备的变化和政策的变更对负荷变化趋势的影响。时间因素分为季节变化、周循环和法定假日三种，其中中长期的负荷预测只用考虑季节变化的影响。气候因素是冷热季节对用电设备私用不同而引起的负荷变化。随机干扰指一系列的分散需求组成的负荷需求。通过上面分析，可以看出对中长期的负荷预测有影响的因素主要有经济因素和时间因素，最主要是经济因素中的工业生产水平改变和政府政策的变更两方面。因此在研究中长期负荷预测的方法和研发其系统时必须要考虑到这两点。

3 负荷预测的方法

由于配电网中长期负荷预测，会受到很多不确定因素的影响。因此，到目前为止，还没有哪一种方法能保证在任何情况下都能获得满意的预测结果。故具体预测时，宜结合本地区的实际情况，选用多种预测方法，不同方法的预测结果互相校核，最终确定预测值。现有主要的中长期预测方法有传统预测方法、灰色预测方法、组合预测方法和空间负荷预测方法。

3.1 传统预测方法

传统预测方法是通过专家经验或某些简单的变量间相互关系来对以后的负荷需求做出的方向性判断，预测主观性较强，造成预测的精度较差，且需要做大量的统计。这类方法做药有单耗法、比例系数增长法和时间序列外推法等。

采用单位产品产量的耗电定额进行预测，叫产品单耗法。考虑国民生产总值结合其电量单耗计算的负荷称为产值单耗法。分别有：

用电量=产品单耗量*产品产量

用电量=产值单耗量*国民生产总值

比例系数增长法是更具历史数据变化规律，找出一定的规律，假设负荷的变化还会和该规律的变化一致。时间序列外推法是把历史上的资料进行不同时间段的排列，构建出统计数列，由此向外推测，进行负荷预测。这两种方法是基于过去的外部条件基本不会改变。

从分析介绍可以看出，传统的负荷预测方法不适用于中长期的负荷预测，因此有了其他的预测方法。

3.2 灰色预测方法

灰色系统是在一定的认识层次上，知道部分的系统内部状态信息，另一部分则完全不知。现代电力系统负荷的影响因素多，不能所有都知道，这满足灰色系统的定义。此外电力负荷总体上呈现增长性也满足灰色预测迷信的基本条件。灰色预测的基本思路是：认为原始数据即使杂乱，但本质有序，因此通过对杂乱的数据进行整理，得到系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，寻求系统变动的规律，生成数据序列有较强的规律性，建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测方法因其具有所需数据少，原理简单，运算方便和可检验等特点被广泛应用，有很好的预测精度。

3.3 组合预测方法

组合预测法是通过对同一个预测问题进行多种不同预测模型的线性组合，从而达到在一定的条件下改善模型拟合提高预测精度。主要有将多种预测结果取合理的权重做加权平均和比较多种预测方法选取具有最优拟合或最小标准差的预测模型作为最优模型。该方法具有预测精度高，确定性好且简单实用的优点。弥补了由于中长期负荷预测复杂多变量、非确定性、多方案性等特点单独使用定性预测或定量预测的方法不能准确预测的缺点。

3.4 空间负荷预测方法

空间负荷预测是负荷预测的两大重点之一，对区域性的负荷分布和数值大小进行预测有利于提供一定基础数据。给未来发输变电设备的安装位置和容量、线路型号和投运时间的确定提出了依据。某地区的空间负荷预测的精度对该地区的规划方案可操作性和实用性起决定作用。现有的空间预测方法主要有趋势法、多元变量法和分类分区法等。趋势法是通过负荷历史数据进行外推进行负荷发展趋势的预测的方法，主要优点是方法简单和所需历史数据少且易获得。但是随着计算机处理能力的提升，计算量大小和使用数据多少已经基本没有影响，所以趋势法的优势荡然无存。多元变量法是假设同区域内两组数据间存在一定的关联，通过历史数据和未来的可控数据预测负荷的变化。该方法有很高的预测精度，但所需数据存在量大，记录复杂和统计不准确等缺陷导致该方法在我国电力部门难以使用。分类分区法是将同类的区域负荷聚集为一大类，从而将空间负荷预测归结为各大类负荷和负荷分布状况的预测。该方法的核心是分类负荷的平均密度和区域面积。该方法避开了原始数据收集的困难，保证了一定的预测精度，以现有基础数据和规划人员的知识，结合城市土地规划结果，能很好的进行空间负荷预测。endprint

4 负荷预测系统的研发

随着电力负荷预测的精度的提高，电力系统负荷变化的复杂性使得预测需要更庞大的历史数据，因此有必要研发出一种负荷预测系统来进行操作，该系统要具有简单易用、人机交互、数据管理、各种负荷预测模型以及可靠运行的特点。本文通过选用具有图形化的编程语言软件平台LabVIEW进行系统的研发，该软件平台是目前应用最多、发展最快、功能最强的，做到减少开发难度，节约开发时间以及方便以前功能扩展和升级。此外，为了有效地管理、查询和调用数据，系统必须具备数据库和开发程序之间数据交互的功能，一般可选用Microsoft Access数据库操作系统，该系统主要通过SQL完成数据操作。因此可以研发出具体的负荷预测系统，其主要包括：用户管理模块、历史数据库模块和预测模型库模块。用户管理模块只要是提供增删用户、编辑和修改信息等常规操作，保证负荷数据的安全以及设定部分权限。历史数据库模块用于存储历史负荷数据和影响负荷变化的因素，可用于查询、增加和修改等。预测模型库模块是提供多种预测模型和预测结果，模型主要包括上述介绍的传统预测模型、灰色模型和组合模型等。除此之外同样因具有编辑、修改和删减的功能。

5 结 语

为了使电力系统更好地跟上社会的发展脚步，本文详细介绍负荷预测的重要性和必要性，随后提出了经济、时间、气候和随机干扰等因素对负荷变化的影响造成了负荷预测的困难。根据多年的运行经验和总结，介绍了传统预测方法、灰色预测方法、组合预测方法和空间负荷预测方法等来预测中长期的负荷变化。最后，基于图形化编程LabVIEW软件开发平台，提出了建立包括用户管理模块、历史数据库模块和预测模型库模块的中长期负荷预测系统。

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