中长期电力负荷预测研究

中长期电力负荷预测研究

发表时间：2017-11-24T11:02:36.117Z 来源：《电力设备》2017年第19期作者：南志军童丽萍

[导读] 摘要：电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。

（国网新疆哈密供电公司新疆哈密 839000）

摘要：电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。该文对电力负荷预测的概念及分类等问题进行了简要论述，重点分析了中长期负荷预测的特点、成熟方法，对中长期负荷预测方法进行了综述。

关键词：中长期；电力负荷；预测；研究

电力系统负荷预测作为电力系统现代化管理的重要内容之一，在电力系统的控制运行和规划方面具有非常重要的作用，尤其是中长期电力系统负荷的预测，受经济、社会、人口、气候等因素影响很大，存在多样性、复杂性和许多不确定性，对其预测结果是制定电力系统输电规划和电源规划的基础，体现了未来负荷发展的规律，为未来负荷规划提供可靠的依据。

1中长期负荷预测的概述

电力负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，运用哲学、社会学、经济学、统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事务之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先估计和推测。长期预测以年为预测时段，以用电负荷、用电量等的年度统计数据作为预测内容，主要受国民经济发展情况、人口、产值单耗、产业结构调整情况、电价政策等的影响，其目的是为合理安排电源和电网的建设进度提供宏观决策的依据。中期预测以月为预测时段，以用电量、用电负荷等的月度统计数据作为预测内容，这些数据呈周期性增长，每年度的12个月具有相似的规律，其变化规律可分为月度量的年度发展序列和月度量的月度发展序列。

2电力负荷预测原理

负荷是指电力需求量，而需求量可用能量的时间变化率表示。在充分考虑一些重要的电力系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统的处理过去和现在负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值，称为负荷预测。由于中长期电力负荷受经济、社会、气候等多种因素影响，且存在多样性、复杂性和不确定性，传统的方法无法对复杂电力负荷系统进行准确的预测，导致预测精度低。由于电力负荷是一多维的动态非线性时间序列系统，影响因素很多，只有从中找出一组合适的因子才能有效地捕捉电力负荷变化趋势，从而对电力负荷进行准确的预测。设电力负荷的影响因子为: { x1，x2，…xm} ，m表示影响因子的个数，y 表示电力负荷真实观察值，xi表示第 i 个影响因素，通过一定的建模方法描述电力负荷和影响因子的非线性关系。

3目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析

3.1 传统预测方法

回归分析预测法，根据回归分析涉及变量数分为单元、多元回归分析；根据自变量和因变量之间的函数形式，分为线性、非线性回归方程。该方法简单便捷、外推性好，可以很好的预测出从未发生过的情况；但在历史数据残缺或存在较大误差的情况下，预测效果很不理想，针对复杂参数变化，缺乏自学习能力，无法及时进行负荷模型更新。时间序列外推法，基本模型包括：自回归模型AR、动平均模型MA、自回归动平均模型ARMA。此方法适用于负荷变化不大的情况，优点是：对历史数据量要求较低；缺点是：对历史数据准确性要求高，模型系数的计算较繁琐，用线性方程来近似表达一种非线性关系，无法参考天气因素的影响，无法保证精度。灰色数学理论，利用GM 模型群实现电力负荷预测。当电力负荷呈严格指数增长时，灰色数学理论预测方法的预测精度高、所需样本数据少、计算简便以及可检验。但其缺点也比较突出：数据的灰度越大，预测精度越差，不适合长期预测；具有波动性变化的电力负荷，采用GM模型，误差大，无法实现实际需求。

3.2 现代负荷预测方法

模糊预测法，利用有限的规则近似表示任意的函数关系，其缺点是模糊推理FUZZY预测没有学习能力，不能很好的适应不断变化的电力系统，因而精度比较差。专家系统预测法，是对不可量化的经验进行转化的一种方法。其优点是:能汇集多个专家的知识和经验，最大限度地利用专家的能力，资料与信息量比较多，考虑的结果比较全面，从而可以得出较为准确的结果。其缺点是:知识面受数据库的限制，失去自学的能力；对突发性事件和不断变化的条件适应性差。遗传规划方法，是用能根据环境状况动态改变的广义的层次化计算机程序描述问题。在负荷预报应用中，能自动找出与负荷变化密切相关的因素，用其作为自变量，自动生成函数表达式来体现负荷的变化规律，建立负荷预测的数学模型。其预报精度可满足工程需要，在实际应用中，用遗传规划直接进行负荷预报可以作为其他预报方法的辅助工具。优选组合预测模型，对于同一个预测问题，将多个不同的预测模型的线性组合，在一定的条件下改善模型的拟合能力和提高预测精度。选取适当的权重进行加权平均或者选择拟合优度最佳或标准差最小的预测模型作为最优模型进行预测。

3.3 对中长期负荷预测方法的建议

对于年度预测具有单调性的特点，采用灰色预测法、回归分析预测法；若可以引入相关因素，可采用弹性系数法。对于月度预测时，按照年度发展序列构成的月度预测方法中，若历史数据具有单调性特点，则采用灰色预测、回归分析等方法；按照月度发展序列构成的月度预测方法中，根据12月的周期性，优先采用ARMA模型。

4中长期负荷预测要解决的问题及对其研究方向的建议

4.1 中长期负荷预测要解决的问题

需要充分考虑外界因素变化、未来相关因素不确定性、众多因素交互作用的结果以及对预测专家经验和意见有效分析利用的预测前提；遵循“近大远小”原则，采用加权参数估计方法实现区别对待各时段的拟合残差；由于需要按照一定参数估计方法求解若干待定参数（如最小二乘估计、岭估计等算法），使得预测效果差别较大，则如何选择适当的参数估计方法提高预测精度是需要解决的问题。

4.2 对负荷预测问题研究方向的建议

首先是，组合预测，但组合预测的权重确定的分析和估计策略的选择还需要深入研究。其次是，由于不同单位开发了多个电力负荷预测和分析的软件包，使得其独立性强，兼容性差，造成软件培训和系统维护的困难，基于Internet/intranet技术的发展，提供了一种全新的实现负荷预测技术的手段，为电力部门提供一个网上的负荷预测中心，从而有效地提高预测方法的准确性、预测操作的简单性和经济性，