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中長期電力負荷預測研究綜述

2014-06-10 14:24:12高丹丹高松濤
科技創新導報 2014年7期

高丹丹 高松濤

摘 要:電力負荷預測是電力系統調度、用電、計劃、規劃等管理部門的重要工作之一。該文對電力負荷預測的概念及分類等問題進行了簡要論述,重點分析了中長期負荷預測的特點、成熟方法,對中長期負荷預測方法進行了綜述,并對負荷預測問題的研究方向提出了一些建議。

關鍵詞:電力負荷 負荷預測 中長期負荷預測方法

中圖分類號:TM714 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2014)03(a)-0025-01

電力系統的長期負荷預測一般指10年以上并以年為單位的預測,中期指5年左右并以年為單位的預測,中長期電力負荷預測的意義在于幫助決定新的發電、變電機組的安裝與電網的規劃、增容與擴建,是電力規劃部門的重要工作之一,準確的負荷預測有利于提高電網運行的安全穩定性,有效地降低發電成本,保證用電需求,增強供電可靠性,從而提高電力系統的經濟效益和社會效益。

1 中長期負荷預測的概述

電力負荷預測是指從已知的電力系統、經濟、社會、氣象等情況出發,通過對歷史數據的分析和研究,運用哲學、社會學、經濟學、統計學、數學、計算機、工程技術及經驗分析等定性定量的方法,探索事務之間的內在聯系和發展變化規律,對負荷發展做出預先估計和推測。長期預測以年為預測時段,以用電負荷、用電量等的年度統計數據作為預測內容,主要受國民經濟發展情況、人口、產值單耗、產業結構調整情況、電價政策等的影響,其目的是為合理安排電源和電網的建設進度提供宏觀決策的依據。中期預測以月為預測時段,以用電量、用電負荷等的月度統計數據作為預測內容,這些數據呈周期性增長,每年度的12個月具有相似的規律,其變化規律可分為月度量的年度發展序列和月度量的月度發展序列。

2 目前常用的中長期電力負荷預測方法及分析

2.1 傳統預測方法

1)回歸分析預測法,根據回歸分析涉及變量數分為單元、多元回歸分析;根據自變量和因變量之間的函數形式,分為線性、非線性回歸方程。該方法簡單便捷、外推性好,可以很好的預測出從未發生過的情況;但在歷史數據殘缺或存在較大誤差的情況下,預測效果很不理想,針對復雜參數變化,缺乏自學習能力,無法及時進行負荷模型更新。2)時間序列外推法,基本模型包括:自回歸模型AR、動平均模型MA、自回歸動平均模型ARMA。此方法適用于負荷變化不大的情況,優點是:對歷史數據量要求較低;缺點是:對歷史數據準確性要求高,模型系數的計算較繁瑣,用線性方程來近似表達一種非線性關系,無法參考天氣因素的影響,無法保證精度。3)灰色數學理論,利用GM模型群實現電力負荷預測。當電力負荷呈嚴格指數增長時,灰色數學理論預測方法的預測精度高、所需樣本數據少、計算簡便以及可檢驗。但其缺點也比較突出:數據的灰度越大,預測精度越差,不適合長期預測;具有波動性變化的電力負荷,采用GM(1,1)模型,誤差大,無法實現實際需求。

2.2 現代負荷預測方法

1)模糊預測法,利用有限的規則近似表示任意的函數關系,其缺點是模糊推理FUZZY預測沒有學習能力,不能很好的適應不斷變化的電力系統,因而精度比較差。2)專家系統預測法,是對不可量化的經驗進行轉化的一種方法。其優點是:能匯集多個專家的知識和經驗,最大限度地利用專家的能力,資料與信息量比較多,考慮的結果比較全面,從而可以得出較為準確的結果。其缺點是:知識面受數據庫的限制,失去自學的能力;對突發性事件和不斷變化的條件適應性差。3)遺傳規劃方法,是用能根據環境狀況動態改變的廣義的層次化計算機程序描述問題。在負荷預報應用中,能自動找出與負荷變化密切相關的因素,用其作為自變量,自動生成函數表達式來體現負荷的變化規律,建立負荷預測的數學模型。其預報精度可滿足工程需要,在實際應用中,用遺傳規劃直接進行負荷預報可以作為其他預報方法的輔助工具。4)優選組合預測模型,對于同一個預測問題,將多個不同的預測模型的線性組合,在一定的條件下改善模型的擬合能力和提高預測精度。選取適當的權重進行加權平均或者選擇擬合優度最佳或標準差最小的預測模型作為最優模型進行預測。

2.3 對中長期負荷預測方法的建議

對于年度預測具有單調性的特點,采用灰色預測法、回歸分析預測法;若可以引入相關因素,可采用彈性系數法。對于月度預測時,按照年度發展序列構成的月度預測方法中,若歷史數據具有單調性特點,則采用灰色預測、回歸分析等方法;按照月度發展序列構成的月度預測方法中,根據12月的周期性,優先采用ARMA模型。

3 中長期負荷預測要解決的問題及對其研究方向的建議

3.1 中長期負荷預測要解決的問題

需要充分考慮外界因素變化、未來相關因素不確定性、眾多因素交互作用的結果以及對預測專家經驗和意見有效分析利用的預測前提;遵循“近大遠小”原則,采用加權參數估計方法實現區別對待各時段的擬合殘差;由于需要按照一定參數估計方法求解若干待定參數(如最小二乘估計、嶺估計等算法),使得預測效果差別較大,則如何選擇適當的參數估計方法提高預測精度是需要解決的問題。

3.2 對負荷預測問題研究方向的建議

首先是,組合預測,但組合預測的權重確定的分析和估計策略的選擇還需要深入研究。其次是,由于不同單位開發了多個電力負荷預測和分析的軟件包,使得其獨立性強,兼容性差,造成軟件培訓和系統維護的困難,基于Internet/intranet技術的發展,提供了一種全新的實現負荷預測技術的手段,為電力部門提供一個網上的負荷預測中心,從而有效地提高預測方法的準確性、預測操作的簡單性和經濟性,部分解決軟件設計更新以及系統維護的難題。比如,瑞士ABB公司實現了一個類似基于Internet的負荷預測服務系統,此系統在歐洲一些國家的電力公司和大企業中運行了幾年,證實該系統的可用性,其為電力市場環境下負荷預測系統的發展指明了一個方向。

4 結語

隨著電力市場的發展,負荷預測的重要性日益顯現,對負荷預測精度的要求也越來越高。該文簡單的對中長期負荷預測的基本方法進行了分析,其中,傳統的預測方法比較成熟,預測結果具有一定的參考價值,但在精度上還需要進行改進。與此同時,隨著以灰色理論、專家系統理論、模糊數學等為代表的新興交叉學科理論的出現,使得現代負荷預測方法成為預測問題的研究焦點。

參考文獻

[1] 黃桂華.中長期電力負荷預測方法的簡述[J].農村電氣化,2002(8).

[2] 康重慶,夏清,張伯明.電力系統負荷預測研究綜述與發展方向的討論[J].電力系統自動化,2004(17).endprint

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