新形势下电力需求预测方法分析

吕海霞 李 晔

（内蒙古电力经济技术研究院）

0 引言

电力工业在现代社会起着至关重要的作用，准确预测电力消费水平对于电力规划者和决策者制定合理的电力发展计划和基础设施投资策略至关重要［1］。预测结果过低会导致电力基础设施建设不足，无法满足未来的需求；而预测结果过高则可能引导电力基础设施过度投资，浪费资源［2］。当前，我国经济结构转型正处于大背景之中，电力消费水平预测的难度更为突出［3］。学界和政策界的观点存在两种倾向，一方面是中长期预测的逻辑短视，主要着眼于宏观因素和长期趋势，而忽视了短期波动和小概率事件对电力消费的影响；另一方面则是短期预测的思维固化，只关注当前的局部因素，而忽略了长期趋势和结构转型的影响［4］。为了提高电力消费水平的预测准确性，需要综合考虑中长期规律和短期波动的因素。除了宏观经济因素，还应考虑到工业结构调整、能源政策变化、科技创新等方面的影响［5］。此外，使用适当的预测方法和模型也是必要的，包括趋势分析、时间序列分析等。目前存在两种趋势，一种是在预测中长期电力消费时，过分关注历史数据和短期趋势，而忽视未来经济社会发展的转型［6］。这种逻辑短视往往导致预测结果与实际情况相去甚远。另一种趋势是在预测短期电力消费时，思维过于固化，仅考虑中长期因素，忽略与电力消费相关的高频或中频经济数据的分析。同时，可能对电力消费产生重大影响的小概率事件，例如极端气温，也容易被忽视。这种固化的逻辑会导致短期预测准确度不高。电力消费与经济发展密切相关，因此理解和把握电力与经济之间的关系是进行预测的重要基础。通过从宏观经济指标、产业结构、政策环境等多个角度进行分析，可以预测未来电力消费的总体趋势。一些因素如经济增长预期、工业生产活动和城市化进程等都会对电力需求产生影响。此外，考虑到极端天气等小概率事件，如异常高温或低温，也能帮助预测电力需求的波动情况。通过分析历史气象数据、建立气象模型等方法，能够更准确地预测未来电力消费的变化［7］。

1 传统预测方法

1.1 趋势外推法

趋势外推法是一种常用的电力负荷预测方法，通过分析负荷的历史变化趋势来进行未来负荷情况的预测。该方法建立了一个趋势模型，将负荷数值与时间相关联，从而可以对未来的负荷进行外推。趋势外推法的优点在于只需要历史数据作为输入，所需的数据量较少，适用于数据收集有限或时间较短的情况。此外，趋势外推法简单易懂，计算相对较快，适用于快速初步预测。然而，该方法的假设是负荷具有明显的变化趋势，并且未来的负荷变化将延续过去的趋势。但实际情况中，负荷可能受多种因素影响，包括经济、气候、政策等，在负荷出现异常变动或不符合趋势方程的情况下，趋势外推法可能会引起较大的误差。它可以用较少的数据量来预测未来的负荷情况。然而，如果负荷发生异常变化，特别是不符合趋势方程的大幅变动，预测结果可能出现较大误差。因此，在应用趋势外推法时，需要谨慎考虑异常情况，并根据实际情况进行准确性评估。

1.2 时间序列法

时间序列法是一种常见的短期电力需求预测方法，其基本思想是通过建立和估计产生实际序列的随机过程的模型，来预测未来的负荷情况。时间序列法针对观测序列展现出的某种随机过程特征进行分析。时间序列分析是一种统计方法，用于分析和预测随时间变化的数据。在电力负荷需求的情境中，时间序列分析可以帮助确定负荷变动的基本特征和规律，并利用这些信息来进行未来负荷的预测。时间序列法充分利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性。通过对历史负荷数据进行分析处理，可以识别出基本特征和变化规律。

1.3 回归分析法

回归分析法是一种常见的负荷预测方法，通过建立自变量与因变量之间的回归方程来进行预测，该方法利用历史数据的变化规律来推断未来负荷的趋势。与时间序列法相比，回归分析法的优点是数据收集工作相对较少。这使得在数据获取困难或成本较高的情况下，回归分析法具有一定的优势。然而，回归分析在面对负荷变化存在非线性、季节性或突发性等特征时可能无法准确捕捉这些特征，从而导致预测结果偏差较大。因此，在需要更高精度的负荷预测或面对复杂的负荷变化情况时，可能需要结合其他方法或采用更复杂的模型来进行预测。

2 新形势下电力需求预测方法

2.1 智能预测方法

智能预测方法可以通过大数据分析技术，对历史电力需求数据、宏观经济指标、气象数据、政策法规等因素进行综合分析，以建立更为全面的电力需求预测模型。例如，可以通过分析历史电力需求数据，找到电力需求的变化规律，并预测未来的电力需求；还可以利用机器学习技术，训练神经网络模型，对电力需求进行预测。神经网络模型可以自动地从海量数据中学习电力需求的变化规律，并预测未来的电力需求。同时，通过不断迭代优化神经网络模型，可以提高预测的精度。

具体使用方法如下： （1）收集历史电力需求数据，并针对数据进行清洗和处理，确保数据的正确性和完整性； （2）运用数据分析和特征工程等方法，提取出对电力需求预测有意义的特征，并进行特征选择，减少冗余和无关的特征； （3）选择合适的机器学习算法，构建电力需求预测模型，并利用历史数据对模型进行训练和优化，提高模型的预测准确度；（4）使用训练好的模型对未来电力需求进行预测，并进行评估和验证模型的准确性，如计算预测误差或使用交叉验证等方法； （5）使用训练好的模型对未来电力需求进行预测，并进行评估和验证模型的准确性，如计算预测误差或使用交叉验证等方法。

2.2 用地仿真类SLF法

用地仿真类SLF法的基本思路是将城市土地按照不同功能进行划分，如居住用地、工业用地、商业用地等，并模拟每个功能用地的数量和分布情况。然后，根据不同功能用地的用电量和负荷特性，计算出未来电力需求。

用地仿真类SLF法进行电力需求预测的步骤如下：（1）收集相关数据：包括城市规划、土地利用规划、历史用电量等数据；（2）确定仿真模型：根据城市实际情况，选择合适的SLF模型，如细胞自动机模型、元胞自动机模型等；（3）划分土地利用类型：将城市土地按照不同功能进行划分，如居住用地、工业用地、商业用地等；（4）建立仿真模型：根据划分好的土地利用类型，建立SLF仿真模型，模拟每个功能用地的数量和分布情况；（5）计算用电量和负荷：根据仿真模型中每个功能用地的数量和分布情况，计算出未来用电量和负荷特性；（6）预测电力需求：根据计算出的用电量和负荷特性，预测未来电力需求。

用地仿真类SLF法的使用范围主要适用于城市电力需求预测。它可以模拟城市不同功能用地的数量和分布情况，考虑到城市规划、人口流动等因素对电力需求的影响，因此具有较强的针对性和适用性。

3 结束语

总体来看，新的经济发展形势下，在预测电力消费水平时，综合考虑整体趋势和小概率事件是至关重要的。中长期规律能够展示电力消费的主要趋势和未来需求的整体预测，为预测提供基础。这些规律可以通过历史数据和趋势分析来确定，例如人口增长、经济状况、工业发展等因素都会对电力消费产生影响。然而，短期波动也是必须考虑的因素。这些波动是由各种小概率事件引起的，如天气变化、季节性因素、特殊活动等。这些事件可能导致电力消费的短期增长或下降，例如在天气寒冷时，人们更倾向于使用暖气和电热器，导致电力消费增加。因此，识别和考虑这些短期波动的因素对于准确预测电力消费是必要的。