电力系统负荷预测

摘要

负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟

方法，分析了负荷预测问题的各种解决方案，并指出未来的主要研

究方向。根据国内电力系统负荷预测的实践和国外的经验，对我国

开展电力系统负荷预测工作提出了一些建议。

关键词：电力系统；负荷预测；模型；参数辨识

第一章引言

负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。电力

需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预

测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。

负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。

第二章负荷预测的方法及特点

电力系统负荷预测的原理

通常来说预测电力系统负荷最直接最有效的方法是建立一个负

荷模型，该模型有两层含义：一是负荷的时空特性，二是负荷电压和频率特性。对于负荷的时空特性指的是随着时间与空间的不同分布，负荷的分布也会不同。这种负荷模型往往是比较复杂的，研究人员通常是采用负荷时间曲线来描述这种特性。这样负荷曲线以时间为依据，就可以分为日负荷、周负荷、季负荷以及年负荷；如果换成以时空角度为划分依据，则此曲钱又可分为系统、节点和用户三种负荷曲线；若按照负荷的性质来分，负荷曲线又可以分为工业、农业、市政以及生活负荷等。

在一般的安全运行的过程中，负荷模型指的就是未来时空特性，因此也可以将此作为负荷预测模型。通常负荷预测模型包含的内容是非常广泛的，在运行的过程中不仅能进行短期或者实时的负荷预测，还能在规划电力系统时做长期的预测。负荷的预测通常采用的是概率统计，有效地分析工具即为时间序列分析，由于是预测未来的负荷，所以会存在或多或少误差。对于未来负荷预测误差所产生的原因主要是一些不确定的因素与负荷变化的规律不一致，如某些自然灾害可能会导致停电，这样负荷曲线就会在事故时段出现一些突变。此时就不能依靠负荷预测模型所得出得结果了，因为有人的干预。但是也不能因为有不确定因素的存在就全盘否定负荷预测模型计算得出的结果，大多数情况下还是比较准确的。

2.1单耗法

按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。从我国的实际情况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。单耗法的优点是：方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。

2.2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。

应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳跃式变化；②假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。

外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。

2.3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。

2.4回归分析法

回归预测是根据负荷过去的历学分析的数学模型。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。优点是：预测精度较高，适用于在中、短期预测使用。缺点是：①规划水平年的工农业总产值很难详细统计；②用回归分析法只能测算出综合用电负荷的发展水平，无法测算出各供电区的负荷发展水平，也就无法进行具体的电网建设规划史资料，建立可以进行数

2.5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。时间序列法主要有自回归AR(p)、滑动平均MA(q)和自回归与滑动平均ARMA(p,q)等。这些方法的优点是：所需历史数据少、工作量少。缺点是：没有考虑负荷变化的因素，只致力于数据的拟合，对规律性的处理不足，只适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况。

2.6灰色模型法

灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。以灰色系统理论为基础的灰色预测技术，可在数据不多的情况下找出某个时期内起作用的规律，建立负荷预测的模型。分为普通灰色系统模型和最优化灰色模型两种。

普通灰色预测模型是一种指数增长模型，当电力负荷严格按指数规律持续增长时，此法有预测精度高、所需样本数据少、计算简便、可检验等优点；缺点是对于具有波动性变化的电力负荷，其预测误差较大，不符合实际需要。而最优化灰色模型可以把有起伏的原始数据序列变换成规律性增强的成指数递增变化的序列，大大提高预测精度和灰色模型法的适用范围。灰色模型法适用于短期负荷预测。灰色预测的优点：要求负荷数据少、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。缺点：一是当数据离散程度越大，即数据灰度越大，预测精度越差；二是不太适合于电力系统的长期后推若干年的预测。

2.7德尔菲法

德尔菲法是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，也称专家调查法。德尔菲法具有反馈性、匿名性和统计性的特点。德尔菲法的优点是：①可以加快预测速度和节约预测费用；②可以获得各种不同但有价值的观点和意见；③适用于长期预测，在历史资料不足或不可预测因素较多尤为适用。缺点是：①对于分地测则可能不可靠；②专家的意见有时可能不完整或不切实际。2.8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。此法的优点是：①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；②占有的资料、信息多，考虑的因素也比较全面，有利于得出较为正确的结论。缺点是：①不具有自学习能力，受数据库里存放的知识总量的限制；②对突发性事件和不断变化的