电力负荷预测方法研究

付喆王大鹏

国网兴安供电公司内蒙古乌兰浩特137400

摘要：随着社会经济的不断发展，近年来我国的电力资源需求在不断加大，出现了电力供不应求的局面。为此，电力部门需要详细的研究负荷预测相关的数据，以作为安排机组出力的依据，保证电力系统的安全稳定运行。只有明确具体的不同地域和区间的电力负荷，才能根据负荷量进行合理规划，从而做到电力供需的平衡，充分保证每一个用户的实际用电需求。所以电力部门需要依据不同区域电力负荷的特性和特点，寻找精度较高的电力负荷预测方法。

关键词：电力负荷；预测方法

1电力负荷预测方法研究概况

电力负荷预测是指在全面考虑一些重要的运行特征、增容规划、自然条件和社会影响的条件下，研究和利用一套能有效处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的前提下，确定某特定时期或时刻的负荷数值。负荷预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测数学模型，随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论技术得到了长足发展。

在美国、英国等发达国家，电力负荷预测技术发展比较成熟，尤其对新的高精度方法的研究更加深入。国内电力负荷预测技术的研究发展也很迅速，很多学者在这一领域提出了自己的研究成果，并在实际中解决了许多问题。在大量的预测方法的应用中，我们可以看出目前的研究更加关注于短期时间序列的内在规律性预测，成果比较显著。现在逐步呈现出考虑各种外在影响因素的内外结合的预测研究动态，例如在中长期预测模型中，综合考虑GDP总量，三大产业产值，居民用电，客户满意度等因素，从而有利于提高预测精度。同时，多种预测方法结合的组合预测技术得到广泛的应用，例如灰色预测与神经网络的结合，小波分析与神经网络的结合，模糊聚类同逻辑推理的结合，以及这几种方法的综合运用。

2电力负荷预测的种类

从电力负荷预测的周期来看，电力负荷预测可以分为长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测、超短期负荷预测。根据负荷的性质可以将电网负荷预测分为负荷率预测、平均负荷预测、最小负荷预测、最大负荷预测、高峰负荷平均预测、低谷负荷平均预测等。根据全社会用电情况可以将电网负荷预测分为工业负荷预测、城市民用负荷预测、城市商业负荷预测、农村负荷预测等。根据负荷预测原理进行划分，负荷预测分为可能性原理、可知性原理、系统性原理、连续性原理等。从以上多种分类我们可以得到，电力负荷预测具有时间性、条件性、不完全准确性等特点。

3电力负荷预测方法

负荷预测的方法有很多种，用的比较多的有回归分析法、趋势预测方法、时间序列预测法，常用的还有概率预测法、弹性系数法、产值单耗法、专家系统预测法等。随着负荷预测技术的发展，近年来又出现了人工神经网络方法、模糊聚类法、小波分析、优选组合预测等。这些方法都有各自的优缺点，在预测中要针对当地的实际情况采取相应的预测方法。

3.1电力弹性预测法

电力弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，根据国内生产总值增长速度结合电力弹性系数得到规划期的总用电量。同时由于弹性系数值受到预测期的经济发展水平、产业结构科技及工艺水平、生活水平、电价水平及节电政策和措施等诸多因素的影响，所以如何确定预测期的电力弹性系数成为这种方法的关键。电力弹性系数法的优点是能较好地把握电力负荷增长的趋势及范围，但是由于近年来产业结构的调整，使得弹性系数意义在淡化，具体地区弹性系数波动太大，因此目前更倾向于以弹性系数法作为中长期负荷预测结果校核的一种手段。

3.2灰色预测法

灰色系统理论自80年代由我国学者提出以来，已在各个领域得到广泛应用。特别是在电力负荷预测中取得了一定的成绩，它是自动控制科学和运筹数学方法相结合的一门新理论，它为系统研究提供了新的科学方法和数学手段。部分信息已知、部分信息未知的系统称为灰色系统。它把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程。对灰色量不是从统计规律的角度应用大样本进行研究，而是采用数据生成的方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性强的生成序列再作研究。灰色预测技术的优点是要求数据少，不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验等。缺点是当数据的离散程度越大，即数据灰度越大，则预测精度越差，不适合电力系统的长期若干年的预测。

3.3趋势外推法

当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y＝f（t）。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。

3.4弹性系数法

弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，根据国内生产总值的增长速度结合弹性系数得到规划期末的总用电量。弹性系数法是从宏观上确定电力发展同国民经济发展的相对速度，它是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。该方法的优点是：方法简单，易于计算。缺点是：需做大量细致的调研工作。

3.5回归分析法

回归预测是根据负荷过去的历史资料，建立可以进行数学分析的数学模型。用数理统计中的回归分析方法对变量的观测数据统计分析，从而实现对未来的负荷进行预测。回归模型有一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等回归预测模型。其中，线性回归用于中期负荷预测。

3.6时间序列法

就是根据负荷的历史资料，设法建立一个数学模型，用这个数学模型一方面来描述电力负荷这个随机变量变化过程的统计规律性；另一方面在该数学模型的基础上再确立负荷预测的数学表达式，对未来的负荷进行预测。

3.7专家系统法

专家系统预测法是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的，每小时的负荷和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规则，按照一定的规则进行负荷预测。实践证明，精确的负荷预测不仅需要高新技术的支撑，同时也需要融合人类自身的经验和智慧。因此，就会需要专家系统这样的技术。专家系统法，是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法。但专家系统分析本身就是一个耗时的过程，并且某些复杂的因素（如天气因素），即使知道其对负荷的影响，但要准确定量地确定他们对负荷地区的影响也是很难的。专家系统预测法适用于中、长期负荷预测。

3.8神经网络法

神经网络预测技术，可以模仿人脑做智能化处理，对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。ANN应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适宜。因为，短期负荷变化可以认为是一个平稳随机过程。而长期负荷预测可能会因政治、经济等大的转折导致其模型的数学基础的破坏。

3.9小波分析预测技术

小波分析是一种时域-频域分析法，它在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，并且能根据信号频率高低自动调节采样的疏密，它容易捕捉和分析微弱信号以及信号、图像的任意细小部分。

结语

电网负荷预测是电网安全运行的基础，在电力系统管理中占有重要的地位，电网负荷预测具有不确定性、时间性、条件性等特点，进行电网负荷预测是很复杂的事情。电网负荷预测的方法多种多样，在进行负荷预测时要根据现有的条件对历史数据进行合理的可行性分析，在预测的过程中也要不断的发现新的预测方法，为提高电网负荷预测的准确率而不断探索。

参考文献：

[1]李鹏飞，加玛丽汗•库马什，常喜强.几种电力负荷预测方法的比较[J].电气技术，2011（6）：49-50.

[2]李江涛，鲁靖华.浅析电网负荷预测方法及其实现[J].应用科技，2010（6）：237.

[3]王福莹.电网负荷预测方法及其实现[J].科技创新导报，2010（27）：102.