基于负荷预测精准度的电网运行研究

摘 要电力负荷预测能够为整个电力的发、输、配、送的电力工业链条直接产生重大的经济效益和社会效益。电力负荷的准确性不仅影响电网结构，而且在调度工作中也有着十分重要的作用。本文立足于电力负荷预测的相关原理，深入分析了负荷预测精度对电力系统经济运行的影响，旨在为提高电力负荷预测精度提供参考。

【关键词】负荷预测 电力系统 运行

电力系统负荷预测是指从电力负荷自身的变化情况以及经济、气象等因素的影响规律出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，以未来的经济、气象等因素的发展趋势为依据，对电力需求做出预先的估计和推测。科学的预测是正确决策的依据和保证，电力系统负荷预测是电力系统的规划、调度等部门工作的重要依据，其重要性早已被人们所认识。

1 电力负荷精度的相关理论

1.1 电力负荷预测的过程

简单来说电力负荷预测是一个对相关资料分析后，结合合理的预测模型，对电力系统相关数据进行预测的过程。主要包括以下几个方面：

1.1.1 预测目标和预测内容的确定

不同级别的电网对预测内容和预测目标的要求也各不相同，同一地区的电网在不同的发展阶段，电网预测的内容也略有差异，由此对电力负荷预测需要立足于自身地区的发展实际，力求科学、合理的进行预测。

1.1.2 相关历史资料的收集

电力系统负荷数据的确立必须要以以往的历史资料为基础，同时还要考虑经济、天气等外在因素的影响，进而收集出适合的历史资料。

1.1.3 基础资料的分析

基础资料的分析是确保数据准确的基础，通过修正和取舍基础资料，应选取真实程度、可用程度较高的具有代表性的数据。

1.1.4 电力系统相关因素数据的预测或获取

电力系统不仅受自身内在因素的影响，而且也受到经济、环境等外在因素的影响，相关工作人员应尽量挖掘出相关因素的规律进行科学的预测。

1.1.5 预测模型和方法的选择和取舍

适合的预测模型和方法必须是以本地区实际情况为基础，需要通过对相关资料的判断来取舍预测模型。

1.1.6 建模

根据分析后的历史资料和数据，结合自身实际情况来建立合理的数学模型。

1.1.7 数据预处理

根据确定的数学模型对实际数据进行预处理，从而得出电力系统的相关负荷数据。

1.2 负荷预测应遵循的原则

1.2.1 区分拟合与预测

电力系统负荷预测不等同于电力系统拟合，历史数据较好的不一定能够反映出历史数据和未来数据的联系。即使完善的拟合数据模型也可能会带来不好的预测效果。因此在负荷预测过程中要严格区分开拟合和预测的概念。

1.2.2 遵循简约原则

简约的原则是指在外部条件相同的情况下，尽可能的选择简单的模型或参数。一方面有利于数据模型的求解，另一方面有利于理解和检查模型的变动或规律。当然简约的原则也要建立在对预测对象变化规律了解的基础上，也要对历史数据进行判断和甄别。

1.2.3 重视负荷成因分析

对电力系统负荷预测的研究必须是以电力负荷内在变化规律为基础，从杂乱无序的历史数据或收集的数据中，利用数学研究方法研究其内在的规律，这样的研究方式才能够体现出电力系统的特色。单纯的分割或分离数据是无法探寻出电力负荷发展的内在规律的。此外，由于不同的统计方法、不同的管理模式都会对负荷指标带来一定的影响，因此对于有差异的指标，更要深入分析其成因，这样才能不断提高电力符合预测的精度。

2 电力负荷预测的过程分析

2.1 确定负荷预测目的，制订预测计划

在确定目的时需要考虑的问题有：

（1）确定预测精度。在制定计划时，需要明确预测的类型属于哪一类，其要求的精度大致有多少，如果是短期负荷预测，一般要求误差在3%以内，如果是中长期负荷预测，一般要求误差在l0%以内。

（2）确定搜集历史资料序列的数量。按照预测类型，需要明确搜集的历史资料类型、需要多少项资料、资料的来源和搜集资料的方法、预测的方法、预测工作完成时间、所需经费来源，等等。

2.2 搜集资料并整理

由于影响负荷预测的因素有很多，因此，在搜集资料时，不但要搜集负荷序列本身的资料，还要搜集其他相关数据的资料，如搜集国民经济有关部门的资料。在挑选资料时，基本遵循的原则是相关性、可靠性、资料的新旧程度。一般认为，负荷预测的数据需要依据“近大远小”的特征，即离负荷时点越近的数据，其预测参考价值越大。资料搜集质量的高低将直接影响预测精度的高低。

如对于异常值的处理。首先可以对搜集来的同一类型的资料数据进行散点图的绘制，从图形中区分资料数据序列中波动比较大的点，一般在电力负荷预测中认为波动超过附近点20%以上的数据为异常值，需要仔细核实。确认是异常值后，需要对其进行处理，处理的规则是：如果设负荷历史数据为x1，…，xn，令

，若，取；若，取，从而使历史数据序列趋于平衡。

2.3 对资料进行初步分析，确定影响因素

其原理是基于向量空间模型（VSM）的分类过程中，待预测特征向量与各类代表向量的夹角是决定该特征向量归属的重要依据之一，这些夹角的余弦被称作“相似度”。其计算的结果值越大，说明向量的相似度越高。

2.4 选择预测模型，给出预测结果

在对预测影响因素进行分析后，明确了模型中的自变量后，可以考虑选择相应的预测模型进行建模，通过计算给出预测结果，正确选择预测模型在负荷预测中是具有关键性的一步。有时由于模型选择不当，造成预测误差过大，就需要改换模型。必要时，可同时采用几种数学模型进行运算，以便对比、选择，给出最佳的预测结果。

3 结语

电力系统负荷预测需要应用某种新的数学方法，特别是人工智能理论等来进行预测，这种为了应用某理论的预测方法，还需要由实践检验其预测效果，进而评价其应用前景，从而为经济发展提供电力保障。

参考文献

[1]郭华安，加玛力汗・库马什，常喜强，姚秀萍.电力系统短期负荷预测方法与预测精度综述[J].电气技术，2013（10）.

[2]程浩忠，杨宗麟，申刚，顾洁，徐光虎.华东电网中长期电力负荷预测数据库和负荷预测软件[J].华东电力，2012（06）.