電力規(guī)劃中負(fù)荷預(yù)測方法研究及其優(yōu)化

盧偉東

摘要：電力規(guī)劃中負(fù)荷預(yù)測是我國電力企業(yè)發(fā)展的必備條件，是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的基礎(chǔ)。文章先是對電力負(fù)荷預(yù)測方法進(jìn)行了分類，然后詳細(xì)地分析了幾種典型的負(fù)荷預(yù)測方法。

關(guān)鍵詞：電力規(guī)劃；負(fù)荷預(yù)測；電力系統(tǒng)

中圖分類號：TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-2374（2014）03-0029-02

1 電力負(fù)荷預(yù)測方法的分類

負(fù)荷預(yù)測是指根據(jù)負(fù)荷本身變化情況及經(jīng)濟(jì)、氣象等因素，通過分析歷史數(shù)據(jù)，探究事物發(fā)展變化規(guī)律和聯(lián)系，從而對電力需求做出的預(yù)測。對電力系統(tǒng)來說，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測能有效地提高電網(wǎng)運行的安全與穩(wěn)定。但由于資料的不全和電網(wǎng)本身變化的復(fù)雜性，對負(fù)荷準(zhǔn)確預(yù)測不是那么簡單。隨著時代的發(fā)展，負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確度也日益提高。

按照時間進(jìn)行劃分，電力負(fù)荷預(yù)測主要分為以下四種：超短期負(fù)荷預(yù)測、中期負(fù)荷預(yù)測、短期負(fù)荷預(yù)測以及長期負(fù)荷預(yù)測。其中，超短期負(fù)荷預(yù)測是以10分鐘到1小時為計算單位來進(jìn)行監(jiān)控、處理和預(yù)測；短期負(fù)荷預(yù)測如經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配、水火電協(xié)調(diào)和檢修設(shè)備等，是以一年中的月、周、天、小時為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的；中期負(fù)荷預(yù)測如對設(shè)備進(jìn)行大修等，是以5年左右的時間為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的；長期負(fù)荷預(yù)測則是以10年以上的時間為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的。本文中的負(fù)荷預(yù)測在中長期負(fù)荷預(yù)測的范圍內(nèi)。

2 電力負(fù)荷預(yù)測方法與應(yīng)用

2.1 趨勢分析法

趨勢分析法是擬合歷史數(shù)據(jù)為一條曲線，從而推算出負(fù)荷發(fā)展趨勢的一種方法，曲線用多種形式的數(shù)學(xué)模型來反映，從而預(yù)測出在未來的某一個時刻的負(fù)荷數(shù)值。趨勢分析法的優(yōu)點是需要數(shù)據(jù)量少、簡單直觀。但趨勢分析法也有其局限性，它只適用于短期城市電網(wǎng)規(guī)劃預(yù)測。在實際的應(yīng)用中，因為數(shù)據(jù)模型選用不同，預(yù)測結(jié)果會有所不同，模型要通過地區(qū)具體的情況來選擇。例如可以在Excel中選擇“插入圖表”命令，選“xy散點圖”或“折線圖”，即可出現(xiàn)多種數(shù)據(jù)模型的變化，非常便捷。

2.2 單耗法

單耗法推測計算電量，是利用產(chǎn)品數(shù)量和產(chǎn)品用電單耗，即：

Ah=QiUi

式中：

Ah—某行業(yè)預(yù)測期所需的電量

Qi—各類產(chǎn)品產(chǎn)量（產(chǎn)值）

Ui—各類產(chǎn)品（產(chǎn)值）用電單耗

對每個行業(yè)所需的用電量計算完后，逐一相加，最終得出所有行業(yè)需要的用電量。在知道用電量的情況下，對年最大負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，即：

Pn·max=

式中：

Pn·max—年最大負(fù)荷，MW

Tmax—年最大負(fù)荷利用小時數(shù)，h

An—年需用電量，kW·h

歷史資料結(jié)合日后用電結(jié)構(gòu)的改變確定出年最大負(fù)荷利用小時數(shù)。

在具體的預(yù)測過程中，產(chǎn)值單耗可以由各產(chǎn)業(yè)的用電量和產(chǎn)值求出，結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及未來的發(fā)展趨勢，通過各產(chǎn)業(yè)的單耗預(yù)測，從而預(yù)測出國民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。單耗法近期的預(yù)測效果明顯、簡單易算，但需要細(xì)微的統(tǒng)計工作和大量的分析工作，而且難以克服經(jīng)濟(jì)、政治及氣候等因素。

2.3 電力彈性系數(shù)法

作為一個宏觀的指標(biāo)，電力彈性系數(shù)能夠有效地反映出國民經(jīng)濟(jì)年平均增長率和電力消費年平均增長率之間的關(guān)系。在某一歷史階段，電力彈性系數(shù)在一個相對穩(wěn)定的范圍之內(nèi)，電力彈性系數(shù)可以由經(jīng)濟(jì)增長和歷史記錄推算得出。電力彈性系數(shù)法就是通過電力彈性系數(shù)求出的電力負(fù)荷預(yù)測值，可用以下公式來表示：

kt=

式中：

kgzch—國內(nèi)生產(chǎn)總值年平均增長率

kzch—用電量年平均增長率

kt—電力彈性系數(shù)

在得知電力彈性系數(shù)之后，就可以計算出規(guī)劃年份的需電量，即：

Am=A0（l+ktkgzch）n

式中：

Am—期末需電量預(yù)測值

A0—期初需電量預(yù)測值

kt—電力彈性系數(shù)

kgzch—國民經(jīng)濟(jì)年平均增長率

n—計算期年數(shù)

電力彈性系數(shù)的優(yōu)勢在于方便、簡單、容易計算。缺點就是人為主觀影響因素較大，要做大量的調(diào)研工作對經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。

2.4 回歸分析法

對于用電負(fù)荷與自變量如人口經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值之間的關(guān)系，回歸分析法通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計，采用數(shù)理統(tǒng)計的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而建立出一個數(shù)學(xué)模型，構(gòu)成回歸方程，進(jìn)行外推，預(yù)測今后的用電量。回歸方程分為非線性回歸方程、多元線性回歸方程和一元線性回歸方程。一元線性回歸方程用y=a+bx表示，其中a和b為回歸系數(shù)，x為自變量，y為因變量；非線性回歸方程可以用y=aebx等來表示，x自變量和y因變量為非線性關(guān)系，但經(jīng)過多次轉(zhuǎn)換可轉(zhuǎn)化為線性回歸方程；y=a0+a1x1+a2x2+…十a(chǎn)nxn表示多元線性回歸方程。

在應(yīng)用回歸分析法中，自變量為隨機(jī)變量，因變量為非隨機(jī)變量，負(fù)荷預(yù)測遇到的問題恰恰是該類問題。由于自變量的變化引起因變量發(fā)生變化，這種變化不能改變，負(fù)荷預(yù)測也是如此，負(fù)荷隨機(jī)變化作為一個隨機(jī)變量然后擬合出曲線，負(fù)荷隨機(jī)變化不同，所以得到的擬合曲線也不相同。

通過分析歷史數(shù)據(jù)，函數(shù)曲線選取最為接近的，由最小二乘法來求出最小偏差平方和，再把回歸系數(shù)求解出來，建立成一個回歸方程。然后把需要求解的未知點代入，從而計算出預(yù)測值，還可以算出置信區(qū)間。在理論上來說，不能外推，回歸方程只對原來觀測變化范圍內(nèi)數(shù)據(jù)好用；但在實際上來說，回歸方程是能夠外

推的。

回歸分析方法在應(yīng)用的時候需要先確定好回歸線類型，選擇的回歸線類型若不合適則會影響到結(jié)果的精確度，而且負(fù)荷特點在不同系統(tǒng)當(dāng)中不一致，所以基本不能建立通用性的負(fù)荷預(yù)測模型。在程序中，通過最小二乘擬合的計算，選擇最為合適的模型。實驗多次證實，模型不是越多越好，有的模型在預(yù)測上并不適合，對歷史數(shù)據(jù)擬合好，這種模型不可用，如高次多項式。應(yīng)用回歸分析法預(yù)測電力負(fù)荷時，如果過去的歷史資料正好在下降時期，那么預(yù)測未來將會變慢；如果過去的歷史資料正好在發(fā)展上漲時期，那么預(yù)測未來將會變快。

2.5 模糊預(yù)測法

模糊理論是由美國的查德教授最早提出，目前對模糊理論在電力方向應(yīng)用較多的是負(fù)荷預(yù)測、最優(yōu)化運行、電廠的選址及規(guī)劃網(wǎng)架等。在電力規(guī)劃負(fù)荷中，模糊方法有行業(yè)用電模型法、模糊線性回歸法、模糊指數(shù)平滑法、模糊時間序列模型法及模糊聚類法等。在結(jié)合了原有的模型后，上述模糊負(fù)荷預(yù)測方法通過模糊理論形成的新預(yù)測模型，對模糊性變量進(jìn)行處理，有效地解決了負(fù)荷中存在大量模糊信息的情況，對電力規(guī)劃中長期負(fù)荷預(yù)測的精確度有了明顯的提高。但因為我國相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完善，而模糊預(yù)測法需要大量的歷史數(shù)據(jù)，所以造成了精度不是非常準(zhǔn)確。

模糊預(yù)測方法把對應(yīng)環(huán)境和負(fù)荷當(dāng)做一個整體數(shù)據(jù)來加工，考慮了電力負(fù)荷多方面的相關(guān)因素，而不單單依賴歷史數(shù)據(jù)，從而得到對應(yīng)環(huán)境和變化負(fù)荷的特點。再對比歷史環(huán)境因素和待測年環(huán)境因素，從而得到負(fù)荷增長率。

3 結(jié)語

負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運行的重要保障，盡管對負(fù)荷預(yù)測的研究已經(jīng)有很長時間，但負(fù)荷預(yù)測的方法仍在不斷的完善和發(fā)展中。本文對幾種典型的電力預(yù)測方法做了詳細(xì)的介紹，并給出了具體的應(yīng)用實例，對負(fù)荷預(yù)測方法優(yōu)化具有重大意義。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳茜.電力負(fù)荷預(yù)測方法綜述[J].科技與企業(yè)，

2012，（3）.

[2] 周泉，鮑茜，牛艷君.電力負(fù)荷預(yù)測方法及應(yīng)用實

例分析[J].湖北電力，2008，（12）.

[3] 崔凱，李敬如，陳偉，張昊昱.城市電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測

方法研究[J].電力技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009，（8）.

摘要：電力規(guī)劃中負(fù)荷預(yù)測是我國電力企業(yè)發(fā)展的必備條件，是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的基礎(chǔ)。文章先是對電力負(fù)荷預(yù)測方法進(jìn)行了分類，然后詳細(xì)地分析了幾種典型的負(fù)荷預(yù)測方法。

關(guān)鍵詞：電力規(guī)劃；負(fù)荷預(yù)測；電力系統(tǒng)

中圖分類號：TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-2374（2014）03-0029-02

1 電力負(fù)荷預(yù)測方法的分類

負(fù)荷預(yù)測是指根據(jù)負(fù)荷本身變化情況及經(jīng)濟(jì)、氣象等因素，通過分析歷史數(shù)據(jù)，探究事物發(fā)展變化規(guī)律和聯(lián)系，從而對電力需求做出的預(yù)測。對電力系統(tǒng)來說，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測能有效地提高電網(wǎng)運行的安全與穩(wěn)定。但由于資料的不全和電網(wǎng)本身變化的復(fù)雜性，對負(fù)荷準(zhǔn)確預(yù)測不是那么簡單。隨著時代的發(fā)展，負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確度也日益提高。

按照時間進(jìn)行劃分，電力負(fù)荷預(yù)測主要分為以下四種：超短期負(fù)荷預(yù)測、中期負(fù)荷預(yù)測、短期負(fù)荷預(yù)測以及長期負(fù)荷預(yù)測。其中，超短期負(fù)荷預(yù)測是以10分鐘到1小時為計算單位來進(jìn)行監(jiān)控、處理和預(yù)測；短期負(fù)荷預(yù)測如經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配、水火電協(xié)調(diào)和檢修設(shè)備等，是以一年中的月、周、天、小時為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的；中期負(fù)荷預(yù)測如對設(shè)備進(jìn)行大修等，是以5年左右的時間為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的；長期負(fù)荷預(yù)測則是以10年以上的時間為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的。本文中的負(fù)荷預(yù)測在中長期負(fù)荷預(yù)測的范圍內(nèi)。

2 電力負(fù)荷預(yù)測方法與應(yīng)用

2.1 趨勢分析法

趨勢分析法是擬合歷史數(shù)據(jù)為一條曲線，從而推算出負(fù)荷發(fā)展趨勢的一種方法，曲線用多種形式的數(shù)學(xué)模型來反映，從而預(yù)測出在未來的某一個時刻的負(fù)荷數(shù)值。趨勢分析法的優(yōu)點是需要數(shù)據(jù)量少、簡單直觀。但趨勢分析法也有其局限性，它只適用于短期城市電網(wǎng)規(guī)劃預(yù)測。在實際的應(yīng)用中，因為數(shù)據(jù)模型選用不同，預(yù)測結(jié)果會有所不同，模型要通過地區(qū)具體的情況來選擇。例如可以在Excel中選擇“插入圖表”命令，選“xy散點圖”或“折線圖”，即可出現(xiàn)多種數(shù)據(jù)模型的變化，非常便捷。

2.2 單耗法

單耗法推測計算電量，是利用產(chǎn)品數(shù)量和產(chǎn)品用電單耗，即：

Ah=QiUi

式中：

Ah—某行業(yè)預(yù)測期所需的電量

Qi—各類產(chǎn)品產(chǎn)量（產(chǎn)值）

Ui—各類產(chǎn)品（產(chǎn)值）用電單耗

對每個行業(yè)所需的用電量計算完后，逐一相加，最終得出所有行業(yè)需要的用電量。在知道用電量的情況下，對年最大負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，即：

Pn·max=

式中：

Pn·max—年最大負(fù)荷，MW

Tmax—年最大負(fù)荷利用小時數(shù)，h

An—年需用電量，kW·h

歷史資料結(jié)合日后用電結(jié)構(gòu)的改變確定出年最大負(fù)荷利用小時數(shù)。

在具體的預(yù)測過程中，產(chǎn)值單耗可以由各產(chǎn)業(yè)的用電量和產(chǎn)值求出，結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及未來的發(fā)展趨勢，通過各產(chǎn)業(yè)的單耗預(yù)測，從而預(yù)測出國民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。單耗法近期的預(yù)測效果明顯、簡單易算，但需要細(xì)微的統(tǒng)計工作和大量的分析工作，而且難以克服經(jīng)濟(jì)、政治及氣候等因素。

2.3 電力彈性系數(shù)法

作為一個宏觀的指標(biāo)，電力彈性系數(shù)能夠有效地反映出國民經(jīng)濟(jì)年平均增長率和電力消費年平均增長率之間的關(guān)系。在某一歷史階段，電力彈性系數(shù)在一個相對穩(wěn)定的范圍之內(nèi)，電力彈性系數(shù)可以由經(jīng)濟(jì)增長和歷史記錄推算得出。電力彈性系數(shù)法就是通過電力彈性系數(shù)求出的電力負(fù)荷預(yù)測值，可用以下公式來表示：

kt=

式中：

kgzch—國內(nèi)生產(chǎn)總值年平均增長率

kzch—用電量年平均增長率

kt—電力彈性系數(shù)

在得知電力彈性系數(shù)之后，就可以計算出規(guī)劃年份的需電量，即：

Am=A0（l+ktkgzch）n

式中：

Am—期末需電量預(yù)測值

A0—期初需電量預(yù)測值

kt—電力彈性系數(shù)

kgzch—國民經(jīng)濟(jì)年平均增長率

n—計算期年數(shù)

電力彈性系數(shù)的優(yōu)勢在于方便、簡單、容易計算。缺點就是人為主觀影響因素較大，要做大量的調(diào)研工作對經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。

2.4 回歸分析法

對于用電負(fù)荷與自變量如人口經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值之間的關(guān)系，回歸分析法通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計，采用數(shù)理統(tǒng)計的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而建立出一個數(shù)學(xué)模型，構(gòu)成回歸方程，進(jìn)行外推，預(yù)測今后的用電量。回歸方程分為非線性回歸方程、多元線性回歸方程和一元線性回歸方程。一元線性回歸方程用y=a+bx表示，其中a和b為回歸系數(shù)，x為自變量，y為因變量；非線性回歸方程可以用y=aebx等來表示，x自變量和y因變量為非線性關(guān)系，但經(jīng)過多次轉(zhuǎn)換可轉(zhuǎn)化為線性回歸方程；y=a0+a1x1+a2x2+…十a(chǎn)nxn表示多元線性回歸方程。

在應(yīng)用回歸分析法中，自變量為隨機(jī)變量，因變量為非隨機(jī)變量，負(fù)荷預(yù)測遇到的問題恰恰是該類問題。由于自變量的變化引起因變量發(fā)生變化，這種變化不能改變，負(fù)荷預(yù)測也是如此，負(fù)荷隨機(jī)變化作為一個隨機(jī)變量然后擬合出曲線，負(fù)荷隨機(jī)變化不同，所以得到的擬合曲線也不相同。

通過分析歷史數(shù)據(jù)，函數(shù)曲線選取最為接近的，由最小二乘法來求出最小偏差平方和，再把回歸系數(shù)求解出來，建立成一個回歸方程。然后把需要求解的未知點代入，從而計算出預(yù)測值，還可以算出置信區(qū)間。在理論上來說，不能外推，回歸方程只對原來觀測變化范圍內(nèi)數(shù)據(jù)好用；但在實際上來說，回歸方程是能夠外

推的。

回歸分析方法在應(yīng)用的時候需要先確定好回歸線類型，選擇的回歸線類型若不合適則會影響到結(jié)果的精確度，而且負(fù)荷特點在不同系統(tǒng)當(dāng)中不一致，所以基本不能建立通用性的負(fù)荷預(yù)測模型。在程序中，通過最小二乘擬合的計算，選擇最為合適的模型。實驗多次證實，模型不是越多越好，有的模型在預(yù)測上并不適合，對歷史數(shù)據(jù)擬合好，這種模型不可用，如高次多項式。應(yīng)用回歸分析法預(yù)測電力負(fù)荷時，如果過去的歷史資料正好在下降時期，那么預(yù)測未來將會變慢；如果過去的歷史資料正好在發(fā)展上漲時期，那么預(yù)測未來將會變快。

2.5 模糊預(yù)測法

模糊理論是由美國的查德教授最早提出，目前對模糊理論在電力方向應(yīng)用較多的是負(fù)荷預(yù)測、最優(yōu)化運行、電廠的選址及規(guī)劃網(wǎng)架等。在電力規(guī)劃負(fù)荷中，模糊方法有行業(yè)用電模型法、模糊線性回歸法、模糊指數(shù)平滑法、模糊時間序列模型法及模糊聚類法等。在結(jié)合了原有的模型后，上述模糊負(fù)荷預(yù)測方法通過模糊理論形成的新預(yù)測模型，對模糊性變量進(jìn)行處理，有效地解決了負(fù)荷中存在大量模糊信息的情況，對電力規(guī)劃中長期負(fù)荷預(yù)測的精確度有了明顯的提高。但因為我國相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完善，而模糊預(yù)測法需要大量的歷史數(shù)據(jù)，所以造成了精度不是非常準(zhǔn)確。

模糊預(yù)測方法把對應(yīng)環(huán)境和負(fù)荷當(dāng)做一個整體數(shù)據(jù)來加工，考慮了電力負(fù)荷多方面的相關(guān)因素，而不單單依賴歷史數(shù)據(jù)，從而得到對應(yīng)環(huán)境和變化負(fù)荷的特點。再對比歷史環(huán)境因素和待測年環(huán)境因素，從而得到負(fù)荷增長率。

3 結(jié)語

負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運行的重要保障，盡管對負(fù)荷預(yù)測的研究已經(jīng)有很長時間，但負(fù)荷預(yù)測的方法仍在不斷的完善和發(fā)展中。本文對幾種典型的電力預(yù)測方法做了詳細(xì)的介紹，并給出了具體的應(yīng)用實例，對負(fù)荷預(yù)測方法優(yōu)化具有重大意義。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳茜.電力負(fù)荷預(yù)測方法綜述[J].科技與企業(yè)，

2012，（3）.

[2] 周泉，鮑茜，牛艷君.電力負(fù)荷預(yù)測方法及應(yīng)用實

例分析[J].湖北電力，2008，（12）.

[3] 崔凱，李敬如，陳偉，張昊昱.城市電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測

方法研究[J].電力技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009，（8）.

摘要：電力規(guī)劃中負(fù)荷預(yù)測是我國電力企業(yè)發(fā)展的必備條件，是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的基礎(chǔ)。文章先是對電力負(fù)荷預(yù)測方法進(jìn)行了分類，然后詳細(xì)地分析了幾種典型的負(fù)荷預(yù)測方法。

關(guān)鍵詞：電力規(guī)劃；負(fù)荷預(yù)測；電力系統(tǒng)

中圖分類號：TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-2374（2014）03-0029-02

1 電力負(fù)荷預(yù)測方法的分類

負(fù)荷預(yù)測是指根據(jù)負(fù)荷本身變化情況及經(jīng)濟(jì)、氣象等因素，通過分析歷史數(shù)據(jù)，探究事物發(fā)展變化規(guī)律和聯(lián)系，從而對電力需求做出的預(yù)測。對電力系統(tǒng)來說，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測能有效地提高電網(wǎng)運行的安全與穩(wěn)定。但由于資料的不全和電網(wǎng)本身變化的復(fù)雜性，對負(fù)荷準(zhǔn)確預(yù)測不是那么簡單。隨著時代的發(fā)展，負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確度也日益提高。

按照時間進(jìn)行劃分，電力負(fù)荷預(yù)測主要分為以下四種：超短期負(fù)荷預(yù)測、中期負(fù)荷預(yù)測、短期負(fù)荷預(yù)測以及長期負(fù)荷預(yù)測。其中，超短期負(fù)荷預(yù)測是以10分鐘到1小時為計算單位來進(jìn)行監(jiān)控、處理和預(yù)測；短期負(fù)荷預(yù)測如經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配、水火電協(xié)調(diào)和檢修設(shè)備等，是以一年中的月、周、天、小時為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的；中期負(fù)荷預(yù)測如對設(shè)備進(jìn)行大修等，是以5年左右的時間為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的；長期負(fù)荷預(yù)測則是以10年以上的時間為計算單位來進(jìn)行預(yù)測的。本文中的負(fù)荷預(yù)測在中長期負(fù)荷預(yù)測的范圍內(nèi)。

2 電力負(fù)荷預(yù)測方法與應(yīng)用

2.1 趨勢分析法

趨勢分析法是擬合歷史數(shù)據(jù)為一條曲線，從而推算出負(fù)荷發(fā)展趨勢的一種方法，曲線用多種形式的數(shù)學(xué)模型來反映，從而預(yù)測出在未來的某一個時刻的負(fù)荷數(shù)值。趨勢分析法的優(yōu)點是需要數(shù)據(jù)量少、簡單直觀。但趨勢分析法也有其局限性，它只適用于短期城市電網(wǎng)規(guī)劃預(yù)測。在實際的應(yīng)用中，因為數(shù)據(jù)模型選用不同，預(yù)測結(jié)果會有所不同，模型要通過地區(qū)具體的情況來選擇。例如可以在Excel中選擇“插入圖表”命令，選“xy散點圖”或“折線圖”，即可出現(xiàn)多種數(shù)據(jù)模型的變化，非常便捷。

2.2 單耗法

單耗法推測計算電量，是利用產(chǎn)品數(shù)量和產(chǎn)品用電單耗，即：

Ah=QiUi

式中：

Ah—某行業(yè)預(yù)測期所需的電量

Qi—各類產(chǎn)品產(chǎn)量（產(chǎn)值）

Ui—各類產(chǎn)品（產(chǎn)值）用電單耗

對每個行業(yè)所需的用電量計算完后，逐一相加，最終得出所有行業(yè)需要的用電量。在知道用電量的情況下，對年最大負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，即：

Pn·max=

式中：

Pn·max—年最大負(fù)荷，MW

Tmax—年最大負(fù)荷利用小時數(shù)，h

An—年需用電量，kW·h

歷史資料結(jié)合日后用電結(jié)構(gòu)的改變確定出年最大負(fù)荷利用小時數(shù)。

在具體的預(yù)測過程中，產(chǎn)值單耗可以由各產(chǎn)業(yè)的用電量和產(chǎn)值求出，結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及未來的發(fā)展趨勢，通過各產(chǎn)業(yè)的單耗預(yù)測，從而預(yù)測出國民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。單耗法近期的預(yù)測效果明顯、簡單易算，但需要細(xì)微的統(tǒng)計工作和大量的分析工作，而且難以克服經(jīng)濟(jì)、政治及氣候等因素。

2.3 電力彈性系數(shù)法

作為一個宏觀的指標(biāo)，電力彈性系數(shù)能夠有效地反映出國民經(jīng)濟(jì)年平均增長率和電力消費年平均增長率之間的關(guān)系。在某一歷史階段，電力彈性系數(shù)在一個相對穩(wěn)定的范圍之內(nèi)，電力彈性系數(shù)可以由經(jīng)濟(jì)增長和歷史記錄推算得出。電力彈性系數(shù)法就是通過電力彈性系數(shù)求出的電力負(fù)荷預(yù)測值，可用以下公式來表示：

kt=

式中：

kgzch—國內(nèi)生產(chǎn)總值年平均增長率

kzch—用電量年平均增長率

kt—電力彈性系數(shù)

在得知電力彈性系數(shù)之后，就可以計算出規(guī)劃年份的需電量，即：

Am=A0（l+ktkgzch）n

式中：

Am—期末需電量預(yù)測值

A0—期初需電量預(yù)測值

kt—電力彈性系數(shù)

kgzch—國民經(jīng)濟(jì)年平均增長率

n—計算期年數(shù)

電力彈性系數(shù)的優(yōu)勢在于方便、簡單、容易計算。缺點就是人為主觀影響因素較大，要做大量的調(diào)研工作對經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。

2.4 回歸分析法

對于用電負(fù)荷與自變量如人口經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值之間的關(guān)系，回歸分析法通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計，采用數(shù)理統(tǒng)計的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而建立出一個數(shù)學(xué)模型，構(gòu)成回歸方程，進(jìn)行外推，預(yù)測今后的用電量。回歸方程分為非線性回歸方程、多元線性回歸方程和一元線性回歸方程。一元線性回歸方程用y=a+bx表示，其中a和b為回歸系數(shù)，x為自變量，y為因變量；非線性回歸方程可以用y=aebx等來表示，x自變量和y因變量為非線性關(guān)系，但經(jīng)過多次轉(zhuǎn)換可轉(zhuǎn)化為線性回歸方程；y=a0+a1x1+a2x2+…十a(chǎn)nxn表示多元線性回歸方程。

在應(yīng)用回歸分析法中，自變量為隨機(jī)變量，因變量為非隨機(jī)變量，負(fù)荷預(yù)測遇到的問題恰恰是該類問題。由于自變量的變化引起因變量發(fā)生變化，這種變化不能改變，負(fù)荷預(yù)測也是如此，負(fù)荷隨機(jī)變化作為一個隨機(jī)變量然后擬合出曲線，負(fù)荷隨機(jī)變化不同，所以得到的擬合曲線也不相同。

通過分析歷史數(shù)據(jù)，函數(shù)曲線選取最為接近的，由最小二乘法來求出最小偏差平方和，再把回歸系數(shù)求解出來，建立成一個回歸方程。然后把需要求解的未知點代入，從而計算出預(yù)測值，還可以算出置信區(qū)間。在理論上來說，不能外推，回歸方程只對原來觀測變化范圍內(nèi)數(shù)據(jù)好用；但在實際上來說，回歸方程是能夠外

推的。

回歸分析方法在應(yīng)用的時候需要先確定好回歸線類型，選擇的回歸線類型若不合適則會影響到結(jié)果的精確度，而且負(fù)荷特點在不同系統(tǒng)當(dāng)中不一致，所以基本不能建立通用性的負(fù)荷預(yù)測模型。在程序中，通過最小二乘擬合的計算，選擇最為合適的模型。實驗多次證實，模型不是越多越好，有的模型在預(yù)測上并不適合，對歷史數(shù)據(jù)擬合好，這種模型不可用，如高次多項式。應(yīng)用回歸分析法預(yù)測電力負(fù)荷時，如果過去的歷史資料正好在下降時期，那么預(yù)測未來將會變慢；如果過去的歷史資料正好在發(fā)展上漲時期，那么預(yù)測未來將會變快。

2.5 模糊預(yù)測法

模糊理論是由美國的查德教授最早提出，目前對模糊理論在電力方向應(yīng)用較多的是負(fù)荷預(yù)測、最優(yōu)化運行、電廠的選址及規(guī)劃網(wǎng)架等。在電力規(guī)劃負(fù)荷中，模糊方法有行業(yè)用電模型法、模糊線性回歸法、模糊指數(shù)平滑法、模糊時間序列模型法及模糊聚類法等。在結(jié)合了原有的模型后，上述模糊負(fù)荷預(yù)測方法通過模糊理論形成的新預(yù)測模型，對模糊性變量進(jìn)行處理，有效地解決了負(fù)荷中存在大量模糊信息的情況，對電力規(guī)劃中長期負(fù)荷預(yù)測的精確度有了明顯的提高。但因為我國相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完善，而模糊預(yù)測法需要大量的歷史數(shù)據(jù)，所以造成了精度不是非常準(zhǔn)確。

模糊預(yù)測方法把對應(yīng)環(huán)境和負(fù)荷當(dāng)做一個整體數(shù)據(jù)來加工，考慮了電力負(fù)荷多方面的相關(guān)因素，而不單單依賴歷史數(shù)據(jù)，從而得到對應(yīng)環(huán)境和變化負(fù)荷的特點。再對比歷史環(huán)境因素和待測年環(huán)境因素，從而得到負(fù)荷增長率。

3 結(jié)語

負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運行的重要保障，盡管對負(fù)荷預(yù)測的研究已經(jīng)有很長時間，但負(fù)荷預(yù)測的方法仍在不斷的完善和發(fā)展中。本文對幾種典型的電力預(yù)測方法做了詳細(xì)的介紹，并給出了具體的應(yīng)用實例，對負(fù)荷預(yù)測方法優(yōu)化具有重大意義。

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