電力系統短期負荷預測方法綜述

摘要：本文主要是針對電力系統的短期負荷預測的概念和意義

進行綜述，就短期負荷預測的一些特點及其影響預測精度的各方面原因進行總體的分析。在目前的預測方法里，主要有經典的預測方法和傳統的預測方法以及智能預測方法和預測新方法。從這些預測方法入手進行綜合的應用原理分析，比較其不同預測方法的優點及不足的地方。并且提出了短期負荷預測的精度提升了，不僅在歷史的數據上重視了其積累，還應重視在預測的模型選擇上要合適，綜合型預測模型在未來電力負荷預測方法的必然性。

關鍵詞：電力系統 短期負荷預測

電力負荷預測在能量的管理系統組成中是極為重要的部分，而短期電力負荷預測則是對幾個小時后或是一天、幾天的電力負荷值上進行預報。短期電力負荷預測不僅在電力系統安全以及經濟的運作下提供了相關保障，還為市場的環境編排高度計劃等打下了基礎。不過在這個電力生產與消費的日趨市場化下，針對負荷預測的準確及可靠性上也有了更為高的要求，而且就電力系統管理與運行來講其負荷預測逐漸成為了一個主要的研究領域。預測精度是決定短期負荷預測的作用大小的，所以在短期負荷預測方法研究的重點上是如何對預測精度進行提高。雖然短期負荷預測的研究歷史已經很長遠了，國內外的學者也對其在方法還有理論方面對于預測模型進行研究工作。當短期負荷出現因素太多的情況下，從而限制了預測方法的范圍以及精度。下文針對短期的預測方法展開一個綜合性的探析。在研究未來發展方向的同時也為實際情況下短期負荷的預測提供了一個基礎。

1 基于短期負荷的預測特點

對于短期電力負荷來講其預測便是基于在電力負荷以及相關的歷史數據對模型進行全面的建立，從而使得新世紀型的電力負荷更具備科學性和全面性。對于短期負荷所面臨的事件不確定性以及其隨機性，包含了各種特點：①在預測的結果上其短期的負荷存在著一定的不確定性。②不同的負荷預測方法存在相應的條件性。③短期負荷預測在時間上各有不同。④預測的結果包含多方案性。

短期負荷預測精度的影響因素：①以往歷史數據。②自然天氣情況。③其日期類型。④負荷預測模型。⑤相關社會事件等。

2 簡述短期負荷預測方法

短期負荷由于受到來自不同方向的因素影響，面臨時間序列問題上其隨機的過程表現的很不平穩，就算面臨的影響因素包羅萬象，不過在這些因素中都存在一個特點那就是有規律性。能夠為實際預測打下基礎，其短期負荷預測的方法大致分為四類。

2.1 經典性負荷預測法

2.1.1 回歸類分析法。將相關的歷史數據在變化上的規律同負荷在影響上的相關變化因素，來對自變量還有因變量在二者之間所出現的共同的關系作一個尋找還有它回歸的方式。從而對其模型參數作一個確定，能夠推測出在未來時刻的相關負荷值。對于該方法存在著計算原理和結構形式簡單其預測的速度較快的優點，在缺點上存在著針對歷史數據要求高，其復雜的問題是通過線性的方法來進行描述，所以其精度低結構簡單。就這些缺點來看，對于在負荷在預測中的影響是做不了詳細的描述的，而且在描述的過程中，只有基于豐富的經驗以及技巧下其難度才不會很高。

2.1.2 時間序列法。利用不同時間段之間的間隔來對電力負荷進行歷史數據的采集上，對于這個方法將其叫做時間序列。在現代電力系統的短期負荷預測來講，其時間序列法在算法中與其它方法相比較要成熟的多。在這個方法下可以對電力負荷的歷史數據來進行電力負荷數學模型建立，其特點是可以隨時間變化。這個模型主要是預測未來負荷的。這個方法的優點在于在歷史數據的需求量上較少，其工作量比較小而且在計算的速度是比較快的，能夠將在近期里負荷的變化連續性反映出來。不過對于建模的過程中其程序的建設是極為復雜的，在過程中需要高的知識理論進行模型的建設。而且就原始時間序列來說，在其平衡性上必須具備高性能。綜上所述，針對時間序列法就只能在那種各方面來講都比較均勻的短期負荷中進行預測。可是在對負荷的考慮因素中沒有考慮的很合理的以及自然天氣變化等不確定的因素下，就會導致其預測的誤差會很大。

2.2 傳統方法

2.2.1 負荷求導法。其負荷序列為P（i）（i=1，2，3…），其負荷求導法的預測公式為：

p（i+1）fore=p（i）re+Δp（i）fore

其中Δp（i）fore里i點對于負荷變化率的預測值是：

Δp（i）fore=■Kj·Δpj（i）re

就這個方法的優點來講，在對原理的表達上清楚且又方便。在電力的負荷變化率上必須達到規律及穩定性的高要求，在預測的誤差上具有累計的效應。

2.2.2 類似日法。對于類似日法而言，是把即將預測的日類似的負荷進行一個修改，然后得到預測日的負荷。這個方法用的是某種差異的評價函數，也就是在進行與預測日負荷最為類似的類似日的尋找時，則即將預測的負荷日的參數所進行的修正。

2.2.3 卡爾曼濾法。在電力負荷中又把它叫作狀態空間法，是一個把負荷分解成能夠確定的分量以及隨機分量的原理。在反映未來系統的狀態上可以利用對于預報的方法來獲得新的相關數據，在組合的過程中就會得到新的預測模型信息，提升預測值的準確性。

2.2.4 指數平滑法。指數平滑法是利用電力系統負荷趨勢外推測技術。為了達到平均的效果可以對其利用加權的形式，再加計算過程里的新數據其相關的權系數進行加大，也可以將陳舊的數據的權系數進行減小。在時變性的體現過程上，能夠將近期的數據反映到影響未來負荷的程度值上，這個方法的作用主要是采用其平滑來對存在序列里的隨機波動進行消除。

2.2.5 灰色預測方法。灰色預測這個方法主要是對系統中存在著不確定的因素進行的一個專門預測，是利用灰色模型里的微分方程中的單一指標來對電力系統進行預測。可以根據模型預測未來的負荷，這種方法適合在貧信息的條件下進行分析與預測。

2.3 智能型預測法

2.3.1 專家型系統法。基于對知識程序的設計來建立計算機系統，而且還擁有了相關領域里的專家知識以及經驗，通過推理來對未來進行預測。

2.3.2 人工神經網絡法。神經網絡能夠處理大量隨機性以及非線性關系因素的問題，是建立在過去某時間的負荷上作為訓練的樣本，進行網絡結構的構建。

2.3.3 模糊類預測法。主要用到了模糊預測法中的模糊數學理論所包含的負荷預測這一現代新技術來進行的建立，對于電力系統中發生的模糊現象可以通過對其概念來進行描述。

2.3.4 綜合模型預測法。在實際運作里，就歷史負荷數據所具有的復雜性與隨機性，來對單一模型進行預測，是難以達到一個準確可靠的效果的，需要聯系實際中各種算法的優缺點，將它們進行有效的結合，才能夠提高其預測的精度。

2.3.5 小波分析法。因為電力負荷具有特殊的周期性，它能夠將各類組合為一體頻率再由對組合的發展形式演化成一種全新的所謂的混合型信號，這個信號能夠把不同的頻帶塊信號進行有序的分解，將其產生的負荷序列來進行小波變換的過程，把小波分析方法運用到電力系統短期負荷預測中。

2.4 短期負荷預測新方法

2.4.1 混沌理論。混沌時間的序列預測方法是才興起的負荷預測計算方法。對于系統狀態下的變量，將所需要的相關動力學的信息涵蓋到系統里的任何一個變量在時間的序列上去。然后對于單變量進行時間序列重組到重構相的空間中去，但是其空間狀態的軌跡所進行的是數據保留更改。

2.4.2 支持向量機。它是一種在統計學習的相關理論上所進行的一種預測的方法，是一個將經典進行二次規劃的一個問題所在，這樣的方法可以快速的避免局部進行最優解同時也是唯一一個全局最優解。

2.4.3 數據挖掘。對于數據隱含或未知的含義，我們可以采取挖掘的形式來處理，同時在其具體的決策中我們能根據知識的一定規則來進行知識的提取，而這種挖掘主要以概念及規則等形式來表現知識的提取。

3 結語

通過對短期負荷預測方法所進行的綜合性的比較與分析，能夠更好的將各種短期負荷預模型上所存在的優缺點指出來。在實際的操作中，可以把短期負荷所具有的特征和影響因素進行一個靈活地選用預測模型。

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