張俊
摘 要 本文主要對負荷預測的方法及特點進行了介紹。主要內容包括:單耗法、趨勢外推法、彈性系數法、回歸分析法、時間序列法以及灰色模型法等等。
關鍵詞 電力系統 負荷預測 方法 特點
中圖分類號:TM6 文獻標識碼:A
0引言
負荷預測是從已知的用電需求出發,考慮政治、經濟、氣候等相關因素,對未來的用電需求做出的預測。負荷預測包括兩方面的含義:對未來需求量(功率)的預測和未來用電量(能量)的預測。電力需求量的預測決定發電、輸電、配電系統新增容量的大小;電能預測決定發電設備的類型(如調峰機組、基荷機組等)。
負荷預測的目的就是提供負荷發展狀況及水平,同時確定各供電區、各規劃年供用電量、供用電最大負荷和規劃地區總的負荷發展水平,確定各規劃年用電負荷構成。
1負荷預測的方法及特點
1.1單耗法
按照國家安排的產品產量、產值計劃和用電單耗確定需電量。單耗法分“產品單耗法”和“產值單耗法”兩種。采用“單耗法”預測負荷前的關鍵是確定適當的產品單耗或產值單耗。從我國的實際情況來看,一般規律是產品單耗逐年上升,產值單耗逐年下降。單耗法的優點是:方法簡單,對短期負荷預測效果較好。缺點是:需做大量細致的調研工作,比較籠統,很難反映現代經濟、政治、氣候等條件的影響。
1.2趨勢外推法
當電力負荷依時間變化呈現某種上升或下降的趨勢,并且無明顯的季節波動,又能找到一條合適的函數曲線反映這種變化趨勢時,就可以用時間t為自變量,時序數值y為因變量,建立趨勢模型y=f(t)。當有理由相信這種趨勢能夠延伸到未來時,賦予變量t所需要的值,可以得到相應時刻的時間序列未來值。這就是趨勢外推法。
1.3彈性系數法
彈性系數是電量平均增長率與國內生產總值之間的比值,根據國內生產總值的增長速度結合彈性系數得到規劃期末的總用電量。彈性系數法是從宏觀上確定電力發展同國民經濟發展的相對速度,它是衡量國民經濟發展和用電需求的重要參數。該方法的優點是:方法簡單,易于計算。缺點是:需做大量細致的調研工作。
1.4回歸分析法
回歸預測是根據負荷過去的歷史資料,建立可以進行數學分析的數學模型。用數理統計中的回歸分析方法對變量的觀測數據統計分析,從而實現對未來的負荷進行預測。回歸模型有一元線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等回歸預測模型。其中,線性回歸用于中期負荷預測。優點是:預測精度較高,適用于在中、短期預測使用。缺點是:①規劃水平年的工農業總產值很難詳細統計;②用回歸分析法只能測算出綜合用電負荷的發展水平,無法測算出各供電區的負荷發展水平,也就無法進行具體的電網建設規劃。
1.5時間序列法
就是根據負荷的歷史資料,設法建立一個數學模型,用這個數學模型一方面來描述電力負荷這個隨機變量變化過程的統計規律性;另一方面在該數學模型的基礎上再確立負荷預測的數學表達式,對未來的負荷進行預測。時間序列法主要有自回歸AR(p)、滑動平均MA(q)和自回歸與滑動平均ARMA(p,q)等。這些方法的優點是:所需歷史數據少、工作量少。缺點是:沒有考慮負荷變化的因素,只致力于數據的擬合,對規律性的處理不足,只適用于負荷變化比較均勻的短期預測的情況。
1.6灰色模型法
灰色預測是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法。以灰色系統理論為基礎的灰色預測技術,可在數據不多的情況下找出某個時期內起作用的規律,建立負荷預測的模型。分為普通灰色系統模型和最優化灰色模型兩種。
普通灰色預測模型是一種指數增長模型,當電力負荷嚴格按指數規律持續增長時,此法有預測精度高、所需樣本數據少、計算簡便、可檢驗等優點;缺點是對于具有波動性變化的電力負荷,其預測誤差較大,不符合實際需要。而最優化灰色模型可以把有起伏的原始數據序列變換成規律性增強的成指數遞增變化的序列,大大提高預測精度和灰色模型法的適用范圍。灰色模型法適用于短期負荷預測。灰色預測的優點:要求負荷數據少、不考慮分布規律、不考慮變化趨勢、運算方便、短期預測精度高、易于檢驗。缺點:一是當數據離散程度越大,即數據灰度越大,預測精度越差;二是不太適合于電力系統的長期后推若干年的預測。
1.7德爾菲法
德爾菲法是根據有專門知識的人的直接經驗,對研究的問題進行判斷、預測的一種方法,也稱專家調查法。德爾菲法具有反饋性、匿名性和統計性的特點。德爾菲法的優點是:①可以加快預測速度和節約預測費用;②可以獲得各種不同但有價值的觀點和意見;③適用于長期預測,在歷史資料不足或不可預測因素較多尤為適用。缺點是:①對于分地區的負荷預測則可能不可靠;②專家的意見有時可能不完整或不切實際。
2結束語
負荷預測是電力系統調度、實時控制、運行計劃和發展規劃的前提,是一個電網調度部門和規劃部門所必須具有的基本信息。提高負荷預測技術水平,有利于計劃用電管理,有利于合理安排電網運行方式和機組檢修計劃,有利于節煤、節油和降低發電成本,有利于制定合理的電源建設規劃,有利于提高電力系統的經濟效益和社會效益。因此,負荷預測已成為實現電力系統管理現代化的重要內容。