摘要：电力负荷预测的开展始于上世纪八十年代初。最早的电力负荷预测工作完全依靠预测人员的运行经验，没有科学的理论做指导，预测误差往往较大。随着电力行业的不断发展，电力系统日趋复杂，单纯地依靠人工预测己经远远不能满足预测的要求。因此，要求电力负荷预测更科学、更准确，极大地促发了电力负荷预测理论研究的开展。
关键词：负荷，负荷预测
Abstract: the development of electric power load forecasting began in the 1980 s. The earliest power load forecasting work depend entirely on the forecasters operation experience, no scientific theories do guidance, prediction error often larger. Along with the development of the electric power industry, electric power system is complicated, simply rely on artificial prediction has been far from meeting the requirements of the forecast. Therefore, request power load forecasting more scientific and more accurate, greatly contributed to the electric power load forecasting theory research development.
Keywords: load, load forecasting
中图分类号：C39 文献标识码：A 文章编号：
引言
随着国民经济的发展和人们生活水平的不断提高，电力负荷将不断增长，正确的预测电力负荷是保证国民经济各个部门及人们生活的电力需要，是电力工业自身建行发展的需要，也是电力规划的基础。作为电力规划工作的重要组成部分，电力负荷预测成为地区和电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡以地区或电网资金和人力资源的需求和平衡提供可靠的依据，它对于保证电力工业的建行发展，及对国民经济的发展均有着十分重要的意义。当前，电力企业走向市场化对电力负荷预测提出了新的要求，需要充分引用最先进的科学预测理论，做出符合市场需求的科学预测，是预测手段及预测结果满足市场经济化的电力发展。
负荷预测的概念、特点及分类
负荷指电力需求量或者用电量，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。也可以说，负荷指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。对用户来说，用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。电力系统负荷预测是指从已知的经济、社会发展和电力系统需求情况出发，在正确理论的指导下，通过调查研究掌握大量翔实的历史数据并加以分析的基础上，运用可靠的方法与手段，探索事物间的内在联系和发展规律，以未来年份经济、社会发展情况的预测结果为依据，对电力负荷的发展趋势做出科学合理的估计与预测。因此，电力系统负荷预测实际上是对电力市场需求的预测，核心是根据预测对象的历史资料，建立数学模型来表述其发展变化的规律，从而得到合理的预测结果，为电力系统管理部门做出正确的决策提供依据和保证。
负荷预测按不同的分类标准可以作以下几种不同的划分。按时间划分负荷预测可以分为长期、中期、短期、超短期以及节日预测。负荷的长期预测一般指10年以上并以年为单位的预测,中期预测指5年左右并以年为单位的预测,它们的意义在于帮助决定电网的规划、增容和改建,是电力规划部门的重要工作之一。按预测内容分类,负荷预测可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其它负荷的预测。按特性分类根据负荷预测表示的不同特性,常常又分为最高负荷、最低负荷、平均负荷、负荷峰谷差、高峰负荷平均、低谷负荷平均、平段负荷平均、全网负荷、母线负荷、负荷率等类型的负荷预测,以满足供电、用电部门管理工作的需要。
负荷预测的意义
电力用户是电力工业的服务对象，随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，电力负荷将不断增长。中长期负荷预测主要用于新的发电机组的安装与电网的增容和改建。正确地预测电力负荷是保证国民经济各部门及人民生活的电力需要，是电力工业自身健康发展的需要，也是电力规划的基础。作为电力规划工作的重要组成部分，电力负荷预测为地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡，地区或电网间的电力余缺调剂，以及地区或电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据，它对于保证电力工业的健康发展，乃至对于国民经济的发展均有着十分重要的意义。
影响电力负荷的因素有很多，其中存在一些难以量化的因素，如政策、经济等
影响，这些因素之间又存在着一定的相关关系，因此，需要用复杂度更高的参数组
来表述电力负荷在这些因素影响下的变化趋势，如何分析参数间的联系就成了研究
重点。
因此需要引入计量经济学的协整理论探求用电量及其影响因素的动态均衡关系。在此基础上的预测方法能够得到更为准确的预测结果，能够为电力规划提供更可靠的依据。电力负荷预测是计划用电管理、合理安排电网运行方式和制定机组检修计划的前提，是对发电、输电和电能分配等工作进行合理安排的必要前提。它对电网的安全、经济运行具有重要意义，也是电网营销决策时必须考虑的因素。它的重要性表现在几个方面：（1）负荷预测工作是电力系统增容规划的基础。（2）准确的负荷预测有利于进行市场营销分析，采取适合的营销策略组合。（3）准确的负荷预测有利于电网采取正确的运行方式。
负荷预测的方法
负荷预测的方法有很多种，用的比较多的有回归分析法、趋势预测方法、时间序列预测法，常用的还有概率预测法、弹性系数法、产值单耗法、专家系统预测法等。随着负荷预测技术的发展，近年来又出现了人工神经网络方法、模糊聚类法、小波分析、优选组合预测等。这些方法都有各自的优缺点，在预测中要针对当地的实际情况采取相应的预测方法。
1.电力弹性预测法：电力弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，根据国内生产总值增长速度结合电力弹性系数得到规划期的总用电量。同时由于弹性系数值受到预测期的经济发展水平、产业结构科技及工艺水平、生活水平、电价水平及节电政策和措施等诸多因素的影响，所以如何确定预测期的电力弹性系数成为这种方法的关键。电力弹性系数法的优点是能较好地把握电力负荷增长的趋势及范围，但是由于近年来产业结构的调整，使得弹性系数意义在淡化，具体地区弹性系数波动太大，因此目前更倾向于以弹性系数法作为中长期负荷预测结果校核的一种手段。
2.灰色预测法：灰色系统理论自80年代由我国学者提出以来，已在各个领域得到广泛应用。特别是在电力负荷预测中取得了一定的成绩，它是自动控制科学和运筹数学方法相结合的一门新理论，它为系统研究提供了新的科学方法和数学手段。部分信息已知、部分信息未知的系统称为灰色系统。它把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程。对灰色量不是从统计规律的角度应用大样本进行研究，而是采用数据生成的方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性强的生成序列再作研究。灰色预测技术的优点是要求数据少，不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验等。缺点是当数据的离散程度越大，即数据灰度越大，则预测精度越差，不适合电力系统的长期若干年的预测。
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。
4.弹性系数法：弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，根据国内生产总值的增长速度结合弹性系数得到规划期末的总用电量。弹性系数法是从宏观上确定电力发展同国民经济发展的相对速度，它是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。该方法的优点是：方法简单，易于计算。缺点是：需做大量细致的调研工作。
5.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观测数据统计分析，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。
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。
7.专家系统法：专家系统预测法是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的，每小时的负荷和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规则，按照一定的规则进行负荷预测。实践证明，精确的负荷预测不仅需要高新技术的支撑，同时也需要融合人类自身的经验和智慧。因此，就会需要专家系统这样的技术。专家系统法，是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法。但专家系统分析本身就是一个耗时的过程，并且某些复杂的因素(如天气因素)，即使知道其对负荷的影响，但要准确定量地确定他们对负荷地区的影响也是很难的。专家系统预测法适用于中、长期负荷预测。
8.神经网络法：神经网络预测技术，可以模仿人脑做智能化处理，对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。ANN应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适宜。因为，短期负荷变化可以认为是一个平稳随机过程。而长期负荷预测可能会因政治、经济等大的转折导致其模型的数学基础的破坏
9.小波分析预测技术：小波分析是一种时域-频域分析法，它在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，并且能根据信号频率高低自动调节采样的疏密，它容易捕捉和分析微弱信号以及信号、图像的任意细小部分。
结论
负荷预测的方法很多，一些在很多领域运用很成功的预测方法如回归预测等方法同样在电力负荷预测领域也有着广泛的应用。这些方法本身总的来说是很有效的，也积累了很多成功的经验，但是这些方法的使用过程同时存在着一些需要深入探讨和挖掘的问题。进入二十一世纪，随着我国经济的飞速发展，能源供给出现短缺，在电能方如何实现削峰填谷，降低电力高峰负荷，提高负荷率，成为电力需求侧管理的首任务。本文拟通过对电力负荷特性分析预测方法进行研究，探索变负荷特性，提高电力负荷率，以达到电力能源的健康、可持续发展。负荷特性分析和预测是负荷管理的基础，只有认识和分析电力负荷的现状，测未来负荷趋势，才能找到负荷管理工作的切入点，寻找切实可行的管理办法。
参 考 文 献
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