浅谈短期电力负荷预测的关键问题及方法

摘要：电能的使用是人类能源的一次革命，人们对其他能源的使用，诸如风能、核能、潮汐等能源的使用，基本上都是先转化成电能，储存起来，再备他用。电力系统的稳定、安全运行已成为国民经济运行的重要前提。而有效地电力负荷预测又是电力系统安全稳定运行的基础。本文主要从电力负荷预测的意义、目前存在的一些问题以及常用的预测的研究方法来阐述。

关键字：短期电力负荷；负荷预测；研究方法

当今，科学技术的发明，电力作为生产的推动力已经成为必不可少的部分。电能作为能量的储备，不断地进入市场，电力的市场化使得世界范围内的可再生能源大力发展，带来了能源的革命。在现在电力为主导能源的时代，掌握电力信息，提前了解未来一段时间的用电情况，电力系统的供电量，可以切实的保障电力系统的正常运行，维护经济的稳定发展。然而，不确定因素的增加、天气环境的多变又给电力负荷加大了挑战，电力负荷预测就变得更加重要。

一、电力负荷预测的重要意义

电力负荷预测是以未来电力需求量、未来用电量以及负荷曲线的为对象进行监测，预测出未来电力负荷的时间、空间分布，从而为电力系统规划和运行提供预测依据。对于电力系统来说，要保障系统的安全、稳定、经济的运行，电力系统负荷预测必不可少。准确的负荷预测不仅可以提高电网安全，还可以改善电能质量。根据预测的时间长短，负荷预测可分为超短期（指未来一小时内的预测）、短期预测（一般是对未来一天到一周的预测）、中期预测（即未来几个月到一年内的预测）和长期预测（指提前几年甚至更长的预测）。超短期预测由于提前时间最短，精度比较高，通常用于对电能质量的控制，监管电力系统的安全，预防、控制电力系统，防止出现故障。时间稍长的短期预测在优化机组组合，控制经济潮流、进行水火电的协调方面发挥的重要作用。提前几个月到一年的负荷预测，便于水库调度、燃料计划的实施，也为机组的更换、维修创造了机会。在对电网的改造、系统的规划、以致扩建厂房的方面，需要较长时间的规划和准备，掌握电力负荷的长期需求就会留给这些以充足的时间。由此，小到电力维护、大到电网规划，电力负荷预测都伴有举足轻重的作用，是电网调度和规划时必须使用的数据。精确地电力负荷预测则会使电网调度和规划等更加准确、精细、合理、经济、安全可靠，是电力系统安全稳定经济可靠的重要依据。

二、短期电力负荷存在的问题

虽然已经有很多关于短期电力负荷预测的研究，也不乏创造性的举措，但很多理论仍然不是很完善，对于短期电力负荷预测的问题有待解决。困扰电力负荷预测研究者们的主要问题有对负荷因素的筛选，确定性和不确定性负荷影响因素的分析，以及少数据负荷的处理。这些主要问题归结为一点就是短期预测的精度问题。目前影响短期预测精度的因素有很多，主要有历史数据的不充分、经济环境和发展状况、气象环境的不稳定、时间的周期和季节的变动、预测模型的不完善以及其他一些因素。历史数据的丰富程度很大程度上决定了预测的水平，历史数据充分时，以往所展现出来的电力负荷分布图就比较好掌握，更容易预测。经济发展良好时，用电量相对比较稳定，呈现出一个稳定水平或是稳定的变化趋势，更容易掌握电力负荷的趋势。近几年的研究表明天气因素对电力负荷的影响比较高，但是具体有哪些天气因素会影响，有什么影响还不是很明确。时间和季节的变动对电力负荷的影响也是十分明显的，当晚上七点九点时，家庭用户增加，而城市、工厂的用电量却没有减少，用电负荷会大幅度增加。同时采用不同的预测模型，即使使用相同的数据计算出来的结果也会大相径庭、自相矛盾。这些问题有关电力研究中都还没有得到很好地解决，关于电力负荷预测影响因素的解决需要进一步深入的研究。

三、短期电力预测的研究方法

目前，对电力负荷预测的研究方法、提供的理论模型很多。在对影响负荷因素的四个关键问题上，都有一套针对主要问题所采用的方法。鉴于影响负荷预测的因素有不少，S.Wold和C.Albano提出采用对偏最小二乘回归模型。该方法可实现多变量因素对自变量的回归建模，便于综合分析多因素对自变量的影响。不仅如此，它还可以提供类似成分分析和典型相关分析的内容，丰富系统信息。对偏最小二乘回归模型对数据的中心化、便准话、无量纲化处理，使数据更加科学、严谨。确定性因素、是指电力负荷因素变化有规律可循、可以预测得到，但并不是说数据就是一成不变的。

举例来说，图1即为均分负荷站的结构，其中进线1、进线2为110kV进线，三台主变分别为1#，2#，3#，10kV侧为单母线四分段，即为I、II、III、IV段，各分段上均带有电压互感器，BZT即为备自投编号1~4。为简化，将110kV侧开关依次定位A、B、C、D，10kV侧开关依次定为a、b、c、e、d、f，顺序均为从左至右。

运行方式1）情况下：

充电条件：110kV两母线有压，B跳位，C合位，无闭锁量。

启动条件1：110kV I母有压，II母无压，进线2无流。启动后跳开C、D，合上B，实现进线1带1#、2#主变。10kV侧IV段母线的供电由BZT4完成。

启动条件2：110kV I母无压，进线1无流。启动后跳开A，10 kV侧I段母线的供电由BZT3完成。

闭锁条件：2#主变保护动作。

运行方式3）情况下：

充电条件：110kV两母线有压，B、C跳位，c、d跳位，无闭锁量。对于目前的备自投装置，可以设置不同的TA变比，进行有效判定。从而在之前的预测时达到正确的结果。

在预测中仍要把握负荷变化的趋势、降低预测精度。结构化神经网络分析方法为这一类问题的解决提供了便捷的方法，保证了预测精度，提供了可行的数据依据。再稳定的系统偶尔也会有一些不稳定的因素使得系统出现异常人们不能掌握它出现的规律，它也没有规律可循。RBF神经网络采用的是模糊推理法，通过对电力负荷的规律性和不确定因素的结合分析推出符合的波峰波谷值，发挥了该方法的自适应和模糊推理的优势，使预测精度得到了提升。通常，我们对电力负荷的预测是建立在大量历史数据的基础上，通过对历史数据建模，得出分布图的发展趋势，进而推出电力负荷的发展趋势。有时候天气突变，该类因素的突变性无法掌握，且出现的次数不多，因此对于在这类情况下记录出的电力负荷数据也比较缺乏，这就给电力负荷预测带来了一定的难度，预测精度无法把握。为了解决这一类问题，研究学者们提出了GM（1,1）模型和相关修正系统，创建了改进了的灰色预测模型，该类方法正好迎合了负荷分布的数据少的特点，且这种方法的分析不是建立在负荷分布图上的。改进了的灰色预测模型不仅精度高，运行方便，而且易于检验，随时发现漏洞。

在对上述四部分的研究上，也有学者提出了一种能够综合分析上述四种情况的短期电力负荷预测的方法。综合分析的方法克服了模糊集克服了不能从大量数据中抽出相似性的缺点，也解决了对于输入输出关系不明确的问题。

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。对一个电力系统而言，提高电网运行的安全性和经济性，改善电能质量，都依赖于准确的负荷预测。 在短期负荷预测中，正确认识和分析影响负荷因素对负荷的影响一直是短期负荷预测的关键问题。电能的使用是人类能源的一次革命，人们对其他能源的使用，诸如风能、核能、潮汐等能源的使用，基本上都是先转化成电能，储存起来，再备他用。电力系统的稳定、安全运行已成为国民经济运行的重要前提。而有效地电力负荷预测又是电力系统安全稳定运行的基础。本文主要从电力负荷预测的意义、目前存在的一些问题以及常用的预测的研究方法来阐述。对短期负荷预测方法进行了深入的研究，提出了一种基于对影响负荷因素进行分析的短期负荷预测方法。总之，电力负荷系统的重要作用已日渐深入每个人的心中，人们的基本正常生活都很大程度上依赖于电力系统。然而，电力系统的不完善对人们的生活就是一个潜在的威胁。作为影响电力负荷预测的精度不高主要因素备受学者们的重视。影响负荷因素的筛选，确定性和不确定性负荷影响因素，以及少数据负荷的处理等关键问题也成为了学者们研究的重中之重。综合分析方法的研究尚未完善，还没有确切额理论依据，这种分析方式将成为研究的发展趋势毋庸置疑。

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精度研究[J];科技资讯; 2011,(21)

[2]马莹莹;电力系统短期负荷预测方法综述[J];黑龙江科技信息,2010,(10)

[3]卢芸;短期电力负荷预测问题与方法的研究[J];中国科学院上海冶金研究所,2000

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