电力市场环境下的短期电力负荷预测

电力市场环境下的短期电力负荷预测

摘要：介绍了电力商品的特殊性以及短期内电力负荷的组成及特性。在此基础上借鉴商品供求关系模式，分析了电力商品的供求弹性。

关键词：电力商品；短期电力负荷弹性；供求弹性

中图分类号： f224.7 文献标识码： a 文章编号： 1009-8631（2013）03-0055-01

1 引言

在垄断的电力系统中，只有负荷而没有真正意义上用户的概念，负荷被看作是被动的、没有协作性的受控终端。而电力市场具有公平开放、协作竞争的特点，用户可以主动参与到供需交易中，成为电力市场中重要的组成部分。在电力市场中，电能作为一种特殊商品交易，需要电价这个经济杠杆来适实反应和调节市场发展变化，因此改革现有电价制度势在必行。一般来说，在一定的电能供应水平下，当用电总需求增大时，电价升高；当用电总需求减小时，电价降低。用户可从电价随时了解电力市场供求状况，自行决定用电时间，不会再因为电力紧张或突发事故情况下而被迫断电，提高了用电可靠性。在这种新型的电力供应模式中，电力供需平衡是双向的，其中一个突出表现就是用户可以根据电能需求结合实时电价调整其消费模式，甚至可以实现与电网互动供电。所以，智能电网环境下的电力负荷预测部分就需要迎合智能电网的特性，应该对相关环境的变化更具有自适应性。市场条件下，影响负荷预测准确性的

除了传统的天气、季节、日类型等，电价也已经成了一个非常重要的因素，如果此时依然忽略这一影响因素，负荷预测的结果将会产生重大偏差，从而失去应用价值造成经济损失。因此，本文在对影响短期电力负荷特性的各种因素进行分析的基础上，综合考虑了实时电价的影响，具体详细分析了电力市场环境下电价和负荷的关系。

2 短期电力负荷特性

2.1短期电力负荷组成

电力系统负荷是不断在变化的，作为一个变化的时间序列，电力系统短期负荷具有以下特征：

（1）周期性：负荷以天、周、月、年等为周期发生波动，大周期中嵌套小周期，但负荷的周期性变化不是每一周期简单地重复上一个周期，在数值上是不同的。

（2）波动性：负荷序列在取值较小的时段，其波动的幅度较小；在取值较大的时段，波动幅度较大。

（3）随机性：短期负荷的变化有一定的随机性，并随着各种不同社会因素的影响，这种随机性具有一定增长的趋势。

进行负荷预测，无论采用何种方法，输入变量的选择至关重要，传统的短期负荷预测通过对大量历史数据的分析，将短期负荷分为以下几个主要组成部分。

（1）典型负荷分量。典型负荷分量具有线性和周期变化的特点，主要代表了不同日类型的负荷组成。

（2）天气敏感型分量。天气敏感型分量主要和一些天气因素有关，如：温度、湿度等。不同天气因素影响负荷的方式不同，一年中不同时期天气因素影响负荷的方式也不同，这就形成负荷季节性周期变化的规律。

（3）异常或特殊事件负荷分量。异常和特殊事件对负荷有很大的影响，如：系统故障、政治事件、拉闸限电、特殊节目、自然灾害等。这类事件具有很强的随机性，一旦发生会使负荷特性在某一时段发生较大改变。

（4）随机负荷分量。负荷的随机分量是负荷中的不可说明部分，可以通过模型或算法来考虑这些分量。

电力负荷具有周期性、连续性、随机性等特点，同时，不同的季节、地区气候和温度的变化都会对负荷造成明显的影响。所以，在进行短期负荷预测时，要综合考虑多种相关因素。随着电力市场的逐步发展，出现了新的影响短期负荷的因素，如在智能电网条件下实行实时电价，用户的用电方式将发生改变，用户可以根据自己需要来选择经济的用电方式，根据电价的高低选择何时用电，何时用哪种用电设施，用户对电价变化的这种反应势必形成不同于固定电价时代的日负荷曲线。所以针对短期电力负荷的这种新特性，下面重点分析短期负荷与电价的关系。

3 电力需求价格弹性

电价与负荷之间有着密切的联系，电价的波动会引起负荷性质的某些变化，而负荷的变化又影响着电价的波动。实时电价的引入可

以更准确地反映电力市场的供需变化，使得需求侧管理更为完善。电力需求价格弹性就是负荷需求对电价变动的反应程度，如图 3-1所示：

随着电价升高，负荷需求随之减小，曲线满足市场需求规律，即在其它因素不变的情况下，某种商品的需求量与该商品的价格负相关。由于该需求曲线难以用函数方程表达，通常将其在某一均衡点附近线性化，定义为弹性系数，公式如下：

其中，ε表示弹性系数；δl表示负荷变化量；δp表示电价变化量。

其中，对角线上的弹性系数表示单时段负荷随电价变化的弹性，为负值；其余的弹性系数表示跨时段负荷电价弹性，为非负值。一般，不同的电力用户类型具有不同的价格弹性矩阵，如大用户（工业）能以多种形式参与市场，能灵活应对市场变化，故其弹性系数较大；而中小用户（商业、居民等）跟踪市场能力相对较弱，弹性系数较小。此外价格弹性矩阵还跟用户用电行为模式有关，不同的用电习惯和用电目的的价格弹性矩阵各异。所以为了将这种负荷需求电价弹性关系计入电力负荷预测模型中，可采用下图的反馈模型思想。反馈修正预测值，直到δl小于某一设定的精确度值时，输出l，神经网络预测模型能较好满足这一思想。

参考文献：

[1] 宋燕敏，闵涛.电力市场运营系统的自适应设计构想[j].电力系统自动化，2005.

[5] 赖菲，夏清.电力特性与电力市场[j].电力系统及其自动化，2005.