影响短期负荷预测的因素浅析

摘要；随着电力市场的逐渐开展，调度和用电部门越来越重视负荷预测工作。提高负荷预测的精度既能增强电网运行的安全性，又能改善电网运行的经济性。通常所说的网供负荷，电力公司需要负荷预测曲线安排机组的发电计划和检修计划，因而负荷预测是一项重要的工作。

关键词：电力市场 负荷预测 电网运行重要工作

Abstract; along with the electric power market develops gradually, dispatch and electricity department to pay more and more attention to the work of load forecasting. Improve the accuracy of load forecasting can not only enhance the safety of electric power network, but also can improve the economic operation of the power grid. Commonly referred to as the network supply load, power company needs to load forecasting of electric power curve arrangement plan and maintenance plan, so the load forecasting is an important work.

Key words: electric power market load forecasting of power grid operation important work

中图分类号：F407.61文献标识码：A 文章编号：

负荷预测有很多方法，例如回归分析、时间序列、卡尔漫滤波、人工神经网络、模糊逻辑、专家系统、小波变换方法等，这些方法从简单到复杂，目的都是尽可能准确地模拟负荷变化规律，预测负荷的未来发展趋势。而实际上负荷曲线是非线性的，它受到多种因素的影响，用任何一种方法都无法精确描述负荷曲线的变化规律。实际应用中，要对负荷变化规律及影响因素做细致分析，尽可能多的找到影响负荷变化的因素，在负荷预测中予以考虑，才有可能进一步提高负荷预测的精度。

影响短期负荷的主要因素有：气象因素、特殊事件、负荷类型划分，本文就从这几个方面进行分析，从而找到解决办法。

一、气象因素。

气象因素一直是影响负荷曲线的重要因素，也是短期负荷预测影响因素中考虑的重点。众所周知，天气状况的变化会对负荷曲线产生一定的影响，同样的天气状况在不同地区对负荷曲线有不同的影响，同样的地区在不同的季节对天气状况变化的反应也不相同。比如，同样是降雨，在旱季和雨季对负荷的影响有可能差别很大。随着经济的发展，温室效应不断加剧，导致全球气候变暖，出现了厄尔尼诺和反厄尔尼诺现象，包括国内近年出现的沙尘暴，都对负荷曲线造成不同程度的影响。近年来在春季和夏季，经常出现气温的剧烈变化，导致负荷曲线大幅度抖动。正是由于气象条件的频繁变化对负荷曲线产生了复杂的影响，而气象数据又相对容易获得，因此短期负荷预测中通常优先考虑气象因素的影响。

考虑气象因素对负荷曲线的影响，主要有通过软件算法修正和用户人工修正两种途径。但是有时气象条件变化规律性不强，而任何负荷预测软件无论采用何种算法，都需要足够的有规律的样本作为数据源，因此在气候出现剧烈变化时单纯依靠软件进行负荷预测很难达到较高的精度。真正实用的负荷预测需要用户的积极参与，它是计算机软件和人工经验的有机结合。计划人员长期做负荷预测工作，有较丰富的负荷预测经验，对地区负荷特性比较了解，对于特殊天气状况对负荷曲线的影响一般都能比较准确的评估。而有些微妙的气象影响因素难以转化为精确的计算机描述，软件预测有时难免会出现较大误差。

虽然长期以来科研和生产部门一直重视研究气象因素对负荷曲线线的影响，但是目前在负荷预测软件中考虑气象因素还有一些难点有待于解决。

天气预报的精度有待提高，预报间隔需进一步缩短，气象描述需进一步细化。目前由于技术的原因，各地的天气预报精度普遍不高，这有可能造成双重误差。比如，天气预报明天有小阵雨，负荷预测按照天气预报结果寻找相同天气的历史负荷数据样本做出了负荷预测，结果第二天是多云天气，负荷预测精度必然下降。在冬季和夏季一般有几个临界温度，超过了临界温度负荷曲线会出现跳跃性变化。比如在华北地区盛夏时节，温度在30~37℃期间每一升1℃，京津唐电网就会上升几百兆瓦负荷，这时对温度的预报精度要求就很高，而实际上温度的预报误差很难控制在1℃以内。湿度对夏季负荷的影响也很大，在2010年夏天某天，我市电网最高负荷比前一天上升了近四分之一，而温度与前一天相比并没有明显变化。事后分析认为由于湿度过大带动了空调负荷上升，而当时还没有关于湿度的天气预报。目前天气预报通常给出全天的最高、最低温度和阴晴雨雪等气象描述，负荷预测描述的是24或96点的负荷曲线，需要更为详细的气象预报描述。例如我市电网，夏季降雨对负荷曲线的影响极大，降雨开始后空调负荷显著减少导致电网负荷立刻大幅度下降，这样的负荷特性就需要非常准确的降雨预报，如降雨的开始时间、结束时间、降雨量、降雨覆盖地区范围等，但是目前也很难做到。

有些电网气象状况对负荷影响的规律性不强，难以把握。有时会出现自相矛盾的样本，对负荷预测的样本选择造成了一定困难。比如有些地区在相邻的两年中同样的季节同样的天气状况变化对负荷曲线的影响截然不同，主要原因是负荷构成发生了变化，导致负荷特性的变化。因此负荷预测需随时关注年度、季节性的负荷和气象变化规律，经常加以研究分析，以适应新的情况变化。

影响负荷变化的因素很多，气象因素只是其中的一种，仅仅考虑气象因素对提高负荷预测精度的帮助有限。

二、特殊事件。

特殊事件包括各种重大政治、军事、体育、文艺活动等。随着市场经济的发展，在经济发达地区各种特殊事件对负荷曲线的影响也越来越大，因而研究特殊事件也日益受到人们的重视。特殊事件主要通过新闻媒体等渠道获得，由于设备计划检修造成的局部地区短时停电等都会对负荷曲线产生不同程度的影响。特殊事件对负荷曲线的影响与气象因素完全不同，考虑特殊事件的关键是积累足够的相关经验，从而掌握各种特殊事件对负荷曲线造成不同影响的规律。

节假日也可以看作是一种广义的特殊事件，除了法定节假日，在一些地区，中秋节、端午节举办很多民间活动，如赛龙舟等，负荷曲线形状与平时有所不同，这也可视为节假日。节假日由于参考样本较少，年度规律性不强，放假时间变化较大，一直是负荷预测领域的难点。从2000年起，国务院延长了五一、国庆的放假时间，随之兴起了假日经济，假日期间负荷曲线的幅值和形状与往年明显不同，因此基于历年节假日负荷曲线的负荷预测肯定会造成较大误差。据2001年国庆期间的有关部门统计，假日经济开始明显降温，这在用电负荷上必然有所反映。这就需要提前了节假日期间的经济形势如旅游购物等影响因素，当然这有相当的难度。

考虑特殊事件影响的难点主要是事先难以获得相关信息并根据其对负荷曲线的影响程度进行定量修正。

三、负荷类型划分。

不同的负荷特性对各种影响因素的反应是不同的，研究负荷特性就需要分析负荷的构成，将负荷按照不同行业或产业划分类型。通过划分负荷类型分别加以预测是提高负荷预测精度很有前途的方法。

系统负荷按照产业类型划分，可以分为第一、第二、第三产业；按照行业类型划分，可以分为工业、农业、商业、政府部门、科研院校、居民小区等负荷。实际上可以根据地区负荷的构成，研究负荷特性，确定适合与本地区的负荷类型划分原则。下面介绍对地区总负荷曲线影响较大的几种典型负荷。

大工业用户负荷：与省级电网相比，地区电网整体负荷水平较低，当地的大工业用户负荷对电网负荷影响较大，往往几个主要大用户的负荷占到当地负荷的一半甚至更高比例。大用户的生产启停就决定了总体负荷水平的高低，这就需要及时了解大用户的生产计划，在负荷预测中予以考虑。

冲击负荷：钢厂是典型的冲击负荷，轧钢机每次操作都会对电网造成几十至几百兆瓦的负荷冲击。冲击负荷本身是随机出现的，事先很难预知，它对超短期负荷预测精度有较大的影响。在短期负荷预测中要将冲击负荷的影响降低到最小，解决办法主要是从历史负荷曲线中过滤掉冲击负荷，还原负荷曲线正常的变化规律，预测时再叠加上一个平均冲击负荷，目的是最大限度减少冲击负荷造成的整体预测误差。但是由于冲击负荷的随机性，个别时段预测误差较大在所难免。

研究负荷类型的划分的关键是分析本地区电网的负荷特性，找出对负荷影响最大的几种负荷类型，通过分析历史、实时和计划数据，掌握其变化规律。

总之，影响负荷曲线的因素多种多样，而且各种因素之间还存在着复杂的关系。目前在工程应用中，单纯依靠负荷预测软件还无法完全满足使用需求，还需要与方式计划人员的经验有机结合。在具体的工程应用中，要根据实际情况具体问题具体分析，研究负荷曲线的变化规律，才有可能进一步提高负荷预测精度。上述方法中只是我个人在电力运行和电力设计工作中的总结。仅供大家在工作中参考。

注：文章内所有公式及图表请用PDF形式查看。