配网负荷预测分析

摘要：负荷预测是电网调度规划部门实行电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划工作前提，有显著的经济效益。作者分析配网负荷预测的方法和影响影响因素，提出负荷预测准确率控制因素。提高电力系统负荷预测准确率,可以不断提高电网运行的安全性和经济性,从而改善电能质量。

关键词：负荷预测 影响因素 准确率措施

中图分类号：TM714文献标识码：A文章编号：

1负荷预测的方法

1 . 1 单耗法

根据计划产品数量之间和用电单耗来推算年用电量，比较适用于有单耗指标的工业和部分农业负荷，是预测有单耗指标的工业和部分农业用电量的一种直接有效的方法。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。但在市场经济条件下，未来的产业单耗和经济发展指标都具有不确定性，对于中远期预测的准确性难以确定。此预测方法适用于工业比重大的系统。

预测时，可依据规划城市的社会经济发展总体规划目标，利用规划期各年份的工业农业产值指标和主要工业产量规划指标，通过对过去国民经济各部门在各种产品生产过程中的单位产品耗电量，亿元产值耗电量经过统汁，并根据产业结构调整，找出一定的规律，得出各种产品和产值的综合单耗。然后按各部门编制的发展规划的产品产量指标及经济指标，按单耗进行预测。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，也不够准确。

1.2弹性系数法

电力弹性系数是反映用电量的年平均增长率与国民生产总值年平均增长率之间关系的宏观指标，可用作远期规划粗线条的负荷预测。电力弹性系数可以用下面的公式来表示：

Kt=Kzch/Kgzch

式中：Kt- 为电力弹性系数

Kzch-为用电量的年平均增长率

Kgzch-为国民生产总值年平均增长率

根据过去各阶段的电力弹性系数值，分析其变化趋势，选用适当的电力弹性系数。电力弹性系数的变动，是一定时期经济增长、结构变化、技术进步、供求关系等相关因素共同作用的结果。

一般来说，电力工业适度超前发展，就是电力弹性系数应大于1 ，但是由于电力弹性系数是根据地区负荷结构、性质，并对历史资料及各类用电比重发展趋势加以分析后慎重确定的，因此，弹性系数法一般用于校核中期或远期的宏观负荷预测。

1 .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。

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。

1 .4 负荷密度法

负荷密度是每km2的平均负荷数值。一般并不直接预测整个城市的负荷密度，而是按城市区域或功能分区。首先计算现状和历史的分区负荷密度，然后根据地区发展规划对各分区负荷发展的特点，推算出各分区各目标年的负荷密度预测值；至于分区中的少数集中用电的大用户，在预测时可另作点负荷单独计算。在使用负荷密度法，要考虑到预测地区的社会经济和电力负荷常有随同某种因素而不连续（跳跃式）发展的特点，因此负荷密度法是一种比较直观的方法，使用时必须谨慎。

1 .5 神经网络法

神经网络是由大量的简单神经元组成的非线形系统，每个神经元的结构和功能都比较简单，而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂；它具有较强的学习能力、计算能力、变结构适应能力、复杂映射能力、记忆能力、容错能力及各种智能处理能力。在电力系统负荷预报中，应用最多的是带有隐层的前馈型神经网络，它通常有输人层、输出层和若干隐层组成。对多层感知器，误差反传训练算法（BP 算法）是目前最简单、最实用的一种，实质是一梯度算法。其将各种有关的数据作为输入，通过历史样本的训练收敛后便可以进行预测了。

优点是：① 可以模仿人脑的智能化处理；② 对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能；③ 具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点。缺点是：① 初始值的确定无法利用已有的系统信息，易陷于局部极小的状态；② 神经网络的学习过程通常较慢，对突发事件的适应性差。

1. 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。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。

1 .7 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。

1 .8 人均电t 法

主要根据地区人口和每个人口平均年用电量来推算年用电量，城市生活用电可按每户或每人的平均用电量来推算，工业和非工业等分类用户的用电量可按每单位设备装接容量的平均用电量来推算。对于现在和历史的综合用电水平可通过资料分析和典型调查取得；对于将来各目标年的人口、户数、设备装接容量的预测值，可通过城市规划部门和用户的资料信息或用外推法。

2提高负荷预测准确率的具体措施

由于受负荷特性和电网结构变化等客观因素的影响,供电成本增加,利润减少,影响企业经济效益。为提高负荷预测准确率指标,须采取以下措施和对策:

(1)相关部门要加强人员培训,重视协调各部门、班组之间的关系,明确职责,充分发挥员工的积极性,共同做好预测工作。

(2)电力调度负责当班期间负荷数据的监视,根据负荷变化情况,以计划负荷指标为准,及时调整直调电厂的发电出力。按时做好日负荷预测上报和核对工作;对内部检修停电工作加强了考核力度,严格控制停电时间,确保按时送电;按时对各地区调下达日用电负荷计划,并对其实际用电负荷进行预测准确率考核。

(3)通信自动化专门负责远动数据、通讯通道和自动化系统可靠性和准确性工作。完善对自动化系统接入地调工作,以便实现资源共享,从而对各地区调用电负荷进行实时监控、合理调配,并对负荷基础数据进行分类统计,为引进负荷预测软件打下基础.

(4)市场营销负责协调大用户和直供用户的关系,通过走访沟通,了解用户生产用电和厂内设备检修、开停机情况,使大用户能自觉地将厂内重大负荷变化情况及时地提前通知地调,以便修改调整日负荷计划。

(5)协调与直调电厂的关系,在保证电网安全运行的前提下,电厂能积极配合地调调整发电出力。

(6)加强负荷历史资料的统计分析工作。建立负荷基础数据库,通过数据积累比较、计算分析,编制相应的年度、月度曲线。为提高节假日负荷预测准确率,统计节假日前后一周的历史数据,找出节假日负荷变化的特点和趋势,有利于节假日的负荷预测。

(7)加强预测管理,及时跟踪情况,切实掌握和预测好本地区发电,以提高预测准确率指标。

(8)加强对气象信息的跟踪,收集完善资料,开展天气对负荷影响因素的分析,结合实际,配备合适的负荷预测软件,从提高负荷预测软件的精度。

3负荷预测解决的问题和影响因素

3.1问题的解决

(l)在进行数据处理分析和建立预测模型的过程中，要充分考虑外界因素(经济、政策)的变化，以及相关因素的不确定性对中长期负荷预测结果的影响。

(2)注意模型参数随环境和相关因数的改变而出现的趋势适应问题，并在模型使用过程中，对预测专家的经验和意见加以有效的利用。

(3)对于影响中长期负荷变化的多方面因数的综合作用，要运用不同方法的组合来开展研究工作。

3.2影响因素

主要有:①气候变化和自然灾害的影响;②国家政策、工农业等宏观产业结构调整的影响;③能源市场经济变化带来的卵向。同时，由于负荷预测的方法自身存在着不确定性。因此，必须将负荷预测结果进行相互验证和补充，一般而言，近期规划可用外推法、单耗法预测，用弹性系数法;远期规划用外推预测，用弹性系数法校对。这样才能做到合理科学地预测负荷。

结束语

电力系统负荷预测按周期分有:中长期、短期和超短期。短期预测是指一年内按月、按周、按天进行的预测,按月的预测是用来确定每月负荷(最大值、均值)、电量的变化;按周、按天的预测是确定次日或次周负荷的变化以及相应的负荷曲线形状。在电网调度部门广泛使用短期预测,主要用于电力系统运行的安全监视、预防性控制和调度计划安排。负荷预测实质上是对电力市场需求的预测,要满足这种需求,不仅要对各类用户未来预期的负荷有一个量的估计,还必须达到一定的准确精度,这就是负荷预测准确率。