电力负荷预测的几种常用方法刍议

摘 要: 电力市场中的预测问题是传统负荷预测的扩展和升华。可见, 如何充分利用现有的数据资料, 建立正确的预测理论和方法, 建立相应的预测模型, 提高预测速度和精度, 以满足电力市场对负荷预测的要求, 已成为电力系统不容忽视的研究课题。文章主要针对电力负荷预测的几种常用方法及技术的新要求进行了分析研究。

关键词: 电力负荷预测；几种常用方法

中图分类号：F407文献标识码： A 文章编号：

一、 电力负荷预测的几种常用方法

1. 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的单耗法分“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。

1. 2 趋势外推法

就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测。电力负荷虽然具有随机性和不确定性, 但在一定条件下, 仍存在着明显的变化趋势, 例如: 农业用电, 在气候条件变化较小的冬季, 日用电量相对稳定, 表现为较平稳的变化趋势。这种变化趋势可为线性或非线性, 周期性或非周期性等等。

1. 3 时间序列法

时间序列法是一种最为常见的短期负荷预测方法, 它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性, 建立和估计产生实际序列的随机过程的模型, 然后用这些模型进行预测。它利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性, 通过对历史数据时间序列的分析处理, 确定其基本特征和变化规律, 预测未来负荷。时间序列预测方法可分为确定型和随机性两类, 确定型时间序列作为模型残差用于估计预测区间的大小。随机型时间序列预测模型可以看作一个线性滤波器。根据线性滤波器的特性, 时间序列可划为自回归+ , - . 、动平均+ /, . 、自回归-动平均+ , - /, . 、累计式自回归-动平均+ , - 0 /, . 、传递函数+ 12，几类模型, 其负荷预测过程一般分为模型识别、模型参数估计、模型检验、负荷预测、精度检验预测值修正3个阶段。

1. 4 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, 对未来的负荷进行预测。其特点是将预测目标的因素作为自变量, 将预测目标作为因变量。回归分析法中, 自变量是随机变量, 因变量是非随机变量, 根据给定的多组自变量和因变量资料, 研究各种变量之间的相互关系。利用得到的经验回归方程式来表示变量之间的定量关系, 预测系统将来的负荷值。

1. 5 指数平滑预报法

用过去数周的同类型日的相同时间的负荷组成一组时间上有序的y( t)、y( t- 1)、y ( t- 2),对该数组进行加权平均, 计算时应该加大新近数据的权系数, 减小陈旧数据的权系数, 以体现过程的时变性。

二、 电力市场下对负荷预测技术的新要求

负荷预测是传统的能量管理系统( EMS)的一个重要组成部分, 在电力市场下对其提出了新的要求:

1)负荷预测软件要能与电力市场的各类软件有效的接口;

2)在电力市场条件下, 负荷预测的精度对市场中各实体的经济效益有直接的影响, 对负荷预测的精度提出了更高的要求; 同时为满足实时电力市场的需要, 对负荷预测算法的速度也有较高的要求;

3)在电力市场下负荷预测必需考虑负荷对实时电价的响应, 这也是在电力市场下较新的研究课题。

三、 预测对用户侧开放所起的作用

从综合资源规划的角度看, 用户积极参与电力市场, 其身份已经不再是单纯的“用户”, 而是作为一种资源进入电力市场。例如: 用户通过可中断负荷的参与, 相当于为电力市场提供了更多的备用容量。因此, 电力市场中对用户侧的分析成为一个迫切的要求。简要分析预测对用户侧开放所起的作用。

3. 1 电力需求预测对用户调查的作用

电力部门面对用户侧开放的电力消费市场, 首先应该进行深入的用户调查。电力公司对居民生活用电和电力用户两大类，用户用电情况进行的调查分析工作, 就调查的组织、方法、内容、结果分析作了叙述。根据这些调查结果, 可以设计不同的预测方法, 例如: 于神经网络的用户需求预测。这方面研究主要针对中长期预测进行, 研究重点是: 研究可调查的数据范围; 针对不同大小的用户, 设计规范的调查表格; 调查数据的量化分析; 以调查为基础的预测方法研究; 等等。

3. 2 预测对用户管理措施的影响

电网峰谷差日渐加大、调峰问题日益突出, 是电力系统面临的迫切问题。采用适当的用户管理措施, 是解决这些问题的有效手段。当考虑用户管理措施后, 预测问题也发生了一些变化, 因此, 研究直接负荷控制、需求侧管理措施对预测的影响, 特别是对系统移峰填谷的效果分析, 是提高预测精度、提高全社会资源的综合利用程度的关键。将改变生产班制、改变上下班时间、调整用电曲线等措施通盘考虑, 建立综合模型, 是考虑用户管理的预测方法的研究重点。

3. 3 用电意愿曲线的建模与预测

用电意愿曲线, 即电量- 电价曲线, 表示在使用某数量的电量时所愿意支付的价格, 相当于发电侧市场的报价曲线, 也称为电力需求曲线。这是电力市场的一个基本观点, 即认为用户的需求不总是恒定的, 需求一般随电价变化。电力需求曲线的趋势是: 电价上升, 用电数量下降, 它反映了用户的支付意愿。在用户参与电力市场后, 该曲线的调查与预测非常重要。可以从用户调查入手, 分析用电情况;根据调查所得到的用户数据拟合曲线的基本特征,选用数学模型进行参数辨识, 从而得到用电意愿曲线。

3. 4 电力需求预测基于弹性

应用电力弹性系数法进行电量预测是电力系统规划领域沿用多年的基本方法。但这个弹性指的是国民生产总值( GNP) 或国内生产总值( GDP) 和电量相对增长量之间的比例。实际上, 在经济学中, 弹性是一个广义的概念。在市场环境下, 使用更多、作用更大的应该是电价弹性。需求价格弹性是指: 市场价格的相对变动所引起的需求量的相对变动, 即需求量的变化率与价格变化率之比。前面提到的用电意愿曲线实际上就可以用来描述电价弹性。利用电力需求对价格的敏感性进行预测, 例如, 考虑分时电价价格引起的移峰填谷, 将是更为有效的方法。从这个角度讲, 电价可以被看作是电力市场中调节需求的杠杆。

3. 5 分类预测与余量预测问题

以前论述的几个分析为基础, 可以提出“分类预测与余量预测”的思想。即, 首先通过对重点行业、重点用户的调查, 对某些占市场比重较大的用户进行异动分析, 在预测工作中, 完全可以将这些用户的行为从电力系统总量中分离出来, 单独进行分类预测, 得出这些大用户的变化规律; 然后对于剩余的电力用户, 采用外推的预测技术进行余量预测(这更能使用那些规律性强的传统预测方法), 然后再叠加生成总量预测的结果。由此所得到的预测结果,比直接进行总量预测更为准确。这方面的内容还可以包括不同节点用户需求的概率性预测等。分类预测与余量预测的思想同时适用于中长期预测和短期预测。

3. 6 负荷预测对电力市场的监测与预警

监测预警分析是预测学和统计学应用的分支,包括监测和预警两个方面。监测是指对系统目前的运行状态进行适时性评价, 以发现系统运行的异常及其成因, 为及时进行调控决策提供依据。预警是指对系统未来的发展进行预期性评估, 以提前发现系统未来运行可能出现的问题及其成因, 为提前防范提供决策的依据。监测预警是科学决策的基础,决策风险越大, 监测预警的重要性越突出。许多行业和企业都已经或正在建立监测预警系统, 用以防范和规避风险, 如, 宏观经济、金融、保险等行业。电力行业也有必要建立一套监测预警体系, 为电力工业的发展提供决策支持。可以根据我国的具体情况, 借鉴国内外已经建立的各类预警监测系统的模式, 研究建立具有我国特色的电力供需监测预警系统, 根据客户调查得到的数据信息, 特别是及时采集重点地区、重点行业具有典型性和代表性的信息, 采用系统、科学、量化的方法进行分析, 对各地区、各部门、各企业的电力供需形势进行及时监测和预警, 为电力发展规划和电力营销提供决策参考。

四、结束语

电力负荷预测, 是电力市场的重要组成部分, 实质是对电力市场需求的预测, 它主要是指在考虑系统运行特性、自然条件、社会条件和地区经济状况等重要因素影响的条件下, 利用历史负荷值经过一系列的数学计算, 在满足一定精度和速度的情况下, 决定未来某特定时刻的负荷, 负荷预测对电力系统控制、运行和计划都很重要。