电力系统负荷预测方法综述

吴丹

摘 要：负荷预测对电力系统的调度运行和生产计划有着前瞻性的作用，准确的负荷预测在当前的电网运行中扮演越来越重要的角色。负荷预测在电力系统中指的是在充分考虑一些重要的自然条件、社会影响、增容决策、系统运行特性等情况下，利用数学方法对过去或者未来的负荷进行处理，在满足一定精度的情况下，可以预测出某一特定时刻的负荷值。该文给出了电力系统负荷预测的概念，并论述了其意义，对现有的负荷预测方法进行了分类与原理性的介绍，并对未来的发展方向做出了展望。

关键词：电力系统 负荷预测 新发展

中图分类号：TM7 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）12（a）-0098-01

电力系统负荷预测的结果可以在某种程度上反映负荷的发展现状。通过预测结果，调度部门可以确定各规划年用电负荷构成、供用电量最大负荷、各供电区域各规划年供用电量及规划地区总的发展水平。负荷预测对于电源的建设规划、发电机组的安装和容量确定、电网的增容等都有重要的意义，同时也是推进电力市场化合调控运行的基础。

1 负荷预测的概念

电网、供电区域或发电厂在某个时刻所承担的用户功率消耗之和称为负荷。按照负荷在电力系统中所处的位置又可将负荷分为发电负荷、供电负荷和用电负荷；对于负荷检测部分来说，负荷在时间上可分为年、月、日、时、分负荷。

2 负荷预测的作用和现状

从电力系统发展到现在，负荷预测的地位也经历了从轻到重的变化。在1970年至1996年这近30年的缺电时间内，由于当时的技术缺陷以及对于控制用电的力度等客观存在的原因，负荷预测的准确度并不高。而在1997年之后，我国的电力市场上供求关系发生了极大的变化，局部地区出现了供电的负增长等，而有的地区的用电却仍处于十分低迷的状态，因而在当下，我国对于负荷预测的高精度有了迫切的需要。

3 负荷预测的常用方法

3.1 单耗法

单耗法可分为“产品单耗法”和“产值单耗法”，一般在电力系统的负荷预测中采用的是“产品单耗法”。具体来说，产品单耗法指的是单位产品电耗法，通过产量和平均单位产品耗电量可以计算该产品的总电力需求量。由此得到总电力需求量的计算公式为：

式中A代表总电力需求量；b为产品需求量；q为产品单位的耗电量。

从单耗法的计算思路可以看出，由于短期内产品耗能和产量等是可以通过现有的迹象判断分析得出的，但是在实际操作中，每个产品的耗电量很难都有非常精确的结果，因此存在一定的局限性，且工作量也很大。

3.2 弹性系数法

国民经济平均增长率和区域总用电量的平均年增长率比值称为电力弹性系数，计算方法如下：

其中，表示电力弹性系数，表示国民经济平均年增长率，表示总用电量的平均年用电增长率，表示规划初期的总电力需求量，表示规划末期的总电力需求量。

根据当前社会的变化规律，电力弹性系数在一般情况下大于1。但是并不能简单的确定电力弹性系数的具体值，因而尽管弹性系数法方法简单、计算方便，但也存在工作量和结果精确度的问题。

3.3 回归分析法

对历史负荷进行整理，可以发现负荷的变化规律以及引起负荷改变的原因，从而确定出回归分析模型中的因变量、自变量和回归方程。

数学模型的一般表达式为：

回归分析法是通过纯数学理论和建模的思想而确立的，预测速度快且过程简单，具有平滑的外推性能，对负荷有很强的拟合能力，各参数的估计方法成熟，能够综合考虑各个影响因素，适合预测中期负荷。回归分析法的缺点是当变化趋势和分布律的稳定性要求过高或者数据样本不足时，无法确定回归方程，并且难以详细的描述负荷的各影响因素，精度也变得不能满足要求。

4 电力系统负荷预测技术的新发展

4.1 人工神经预测技术

解决时间序列预测问题（尤其是平稳随机过程的预测）多用ANN（人工神经元网络），因此在预测电力系统负荷时也可以用ANN。负荷预测是ANN在电力系统应用中最为合适的一个领域，也是目前为止研究的较多的一个课题，已经在现阶段取得了明显的成果。研究表明，与其他方法相比，ANN的预测结果更精确，具有良好的发展前景。但是因为技术不成熟，还有一些问题存在。如，把针对一个系统设计的ANN直接的应用在另一个系统上时，原来性能良好的ANN预测的准确性会明显减低。所以对于不同的系统，需要根据气象和负荷变化规律选取不同的ANN结构和模型、不同的数据处理方法和不同的特征参数。总而言之，需要做到具体系统具体分析。

4.2 小波分析预测技术

小波分析是一种时域—频域分析法，对于不同频段的成分可以进行逐步精细和较小步长的采样，甚至可以聚焦到一个信号的任意细节点上，且对奇异信号非常敏感，具有很强的处理突变或微弱信号的能力。具体的说，小波分析法就是把一个信号的信息转化成小波系数，从而可以更方便的进行分析、处理、传递、储存或重建原始信号。由于上述特点，小波分析法被广泛的应用在预测负荷等问题上。

通过对主要负荷的特征进行提取，小波分析法可以对将来的负荷进行预测。并且除了考虑运行频率、次序时间、负荷出现的时段等常规特征，还需要考虑负荷产生的无功功率因素等其他特征，从而利用小波分析法来识别和细分不同的负荷，这也是小波分析法进一步需要研究的方向。

5 结语

负荷预测是电力系统安全可靠经济运行规划的基础与前提，负荷预测的精确与否很大程度上影响着电网的稳定运行。现有的负荷预测方法尽管已经非常多元化，但是每个方法都有缺点和优点。负荷预测的未来工作包括：提高预测模型参数估计的精确度、挖掘负荷变化的规律、加强对负荷历史数据的处理、把多种预测方法相结合、探索新的模型等。

参考文献

[1] 张国江，邱家驹，李继红.基于模糊推理系统的多因素电力负荷预测[J].电力系统自动化，2002（26）：5.

[2] 牛东晓，邢棉，谢宏，等.短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究[J].电网技术，1999（23）：4.

[3] 宋超，黄民翔，叶剑斌.小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用[J].电力系统及其自动化学报，2002（14）：3.endprint