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摘要：负荷预测在电力系统规划和运行中起着重要的作用，优势极其明显。从根本上来讲，电力市场需求的预测就是负荷预测。因此，电力系统负荷预测方法十分重要。本文系统地介绍和分析了负荷的分类以及影响电力负荷的主要因素，最后总结了电力负荷预测的方法和特点，望对电力行业起到一定的促进作用。
关键词：电力系统；负荷预测；方法；特点
负荷预测是基于已知的电力需求，并考虑到政治、经济、气候和其他相关因素来预测未来的电力需求。负荷预测包括两个方面：预测未来的需求（电力）和预测未来的电力消耗（能源）。电力需求的预测决定了发电、输配电系统的新容量和发电设备的类型（例如，峰值负载调制器、基本负载单元等）。它的作用是记录符合发展状况和水平，如此同时确定计划年用电量、供电面积、最大供电负负荷和计划总负荷发展水平面积，并确定计划年度负荷。
1电力负荷分类
电力负荷主要分为以下四类：
1.1城市民用负荷
城市民用负荷主要是城市居民的家庭负荷，它具有年均增长频繁，季节波动明显等特点。在许多情况下，房屋负荷的季节变化直接影响系统峰值负荷的变化。影响程度取决于城市居民的负荷对系统总负荷的比例。
1.2商业负荷
商业负荷指的是商业部门电力使用中所产生的电力负荷。它虽然要小于民用和工业负荷，但是对日负荷峰值高低也有极为明显影响。
1.3农村负荷
农村负荷指的是农民民用、农业生产以及工商用电所产生的负荷。因为农业的生产是随着季节而变化的，因此农村负荷的季节性比较明显。电力负荷也会随着农业生产的增大而变大。
1.4工业负荷
工业负荷通常被视为基本负荷，对气候影响不大，除少数地区外。工业负荷在电力构成中的比重居首位，对确定电力总负荷起着重要作用。不同国家的工业电力负荷占总负荷的比例是不同的。工业化国家工业电力负荷的比例很小（例如，美国的1/3和日本的1/2），但发展中国家工业电力负荷的比例很大。总的来说，工业负载比其他类型的负载更稳定，不受天气和其他因素的影响。
2影响电力系统负荷预测的主要因素
电力系统的连续负荷变化与多种因素密切相关。电力系统负荷预测的全过程应考虑以下因素：
2.1经济水平
中国经济发展和经济结构调整在很大程度上决定了整个社会用电水平和结构的变化，对电力系统负荷有着全面而根本的影响。
2.2电价政策
电价对电力系统负荷的影响主要包括两个方面：电价水平和电价结构。其中，电价结构主要通过峰谷电价来驱动和控制电力系统负荷。
2.3收入水平
随着消费水平的不断提高，城乡居民的消费观念也在不断改变，各种家用电器层出不穷，使得家庭用电比例增大。因此，电力系统的负荷受居民行为的影响。
2.4气温气候
气候和温度主要影响最大负荷和日电量。在电力系统中，许多负荷都受到温度气候的影响，温度气候的变化对负荷和负荷特性有重要的影响。
3电力系统负荷预测方法
3.1电力负荷基本步骤
3.1.1明确了负荷预测的内容和要求。根据地域性以及实际的电力需要，确定了合理的预测内容和指标。需要考虑的主要问题是：预测的准备时间、所需的历史信息、需要多少信息、信息来源和收集方法、完成预测的时间、来源所需的资金等。
3.1.2调查并搜集资料
尽可能全面、细致地收集所需的信息，包括电力企业的内外部信息、国民经济有关部门的信息、出版和未出版的信息，然后选择一个小而有用的数据部分，用虚拟数据避免负荷预测数学模型中缺失内容的填补。
3.1.3基础资料整理、分析
搜集和处理收集的大量信息，以提高关键数据的可信度。
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3.1.4选取预测模型、确定模型的参数
负荷预测模型是多种多样的，适用于不同的结构。因此，对于特定的数据，存在选择合适的预测模型的问题。预测模型的正确选择是负荷预测的关键步骤。有时，由于模型选择不当，预测误差过大，因此有必要更换模型。
3.1.5确定负荷预测结果
预测模型用于预测负荷，通过计算获得预测值，或者通过其他方法获得初步预测值，并且通过参考出现的各种可能性，如电子战的发展趋势，判断、推理和评价，最后调整和修改初步预测结果。
3.1.6结果审核，交付使用
结合专家经验，对预测结果、预测精度和可信度进行评价，并用历史数据样本对预测结果进行检验。编制滚动负荷预测：积累数据，为下一步滚动负荷预测做好准备。常用的序列预测方法有多元相关法、单变量相关法、回归分析法、动态均值法、指数平滑法、灰色系统法、神经网络法、增长率法等。
3.2电力系统负荷预测方法
电力系统负荷预测包括最大负荷电力率，负荷量，负荷曲线预测。
3.2.1趋势外推法
电力负荷虽然具有明显的不确定性和随机性，但也需要对其进行预测，因为在某些特定的情况下它的变化趋势仍极其明显。这种趋势可以是线性的或非线性的、周期性的或非周期性的。
3.2.2时间序列法
时间序列法是最常用的短期负荷预测方法之一。建立了随机过程模型并进行了估计。该模型根据观测序列中所呈现的特定随机过程的特征，生成实际序列。然后使用这些模型进行预测。
3.2.3回归分析法
回归分析方法是以过去负荷的历史数据为基础，建立分析数学模型，预测未来负荷。运用数理统计中的回归分析方法，通过对变量观测数据的分析，确定变量之间的关系，从而实现预测。
3.2.4灰色数学理论
灰色数学理论认为负荷序列是系统的实际输出。灰色系统理论将负荷序列转化为常规发电序列，重构负荷预测模型。
3.2.5专家系统方法
专家系统方法是对近几年来存储在数据库中的负荷数据和气象数据进行分析，收集有经验的负荷预报员的知识，制定相关规则。使用专家系统预测可以根据一定的推理，考虑到气候因素，来进行识别预测。
3.2.6神经网络理论
专家系统方法是对过去几年中储存在数据库中的负荷和天气数据进行详细分析，汇集有经验的负荷预报员的知识。神经网络理论可以充分利用它的学习功能，根据他的历史数据映射关系来进行负荷预测。知识与知识难以表达，难以充分利用调度员对经验中存在的模糊知识的定义，借助于专家系统，负荷预测器可以考虑气象因素预测识别预报日类型，跟推理进行电力负荷预测。
4电力系统预测特点
4.1不准确性
电力负荷的未来发展是不确定的，受各种复杂因素的影响，各种影响因素在不断发展和变化。其中一些发展是可以预测的，有些是难以预料的。与一些暂时变化的情况一起，确定预测结果的准确性不高。
4.2条件性
在一定条件下进行不同的负荷预测。在条件上，有两种类型：必然性和假设性。如果预测者掌握了电力负荷的基本规律，则预测条件是不可避免的。此时，预测通常是相对可靠的。在许多情况下，由于未来负荷发展的不确定性，需要做出一些假设。当然，这些假设应该基于研究和分析，结合各种情景。给出了预测结果的一些前提条件，使电力部门更好地利用预测结果。
4.3时间性
每种负荷预测都是限定在一定时间范围内的。负荷预测需要有个定量的概念，它属于科学预测，因此在负荷预测中，常需要指出预测时间。
4.4多方案性
由于预测的不准确性和条件性，有时需要预测各种可能发展条件下的负荷，从而获得不同条件下的负荷预测方案。负荷预测需要把握电力运行中的变化规律，根据变化规律进行预判电力负荷的状态及发展方向。因此，有必要科学总结预测预报的基本原则，指导负荷预测工作。
结束语
负荷预测技术的改进有助于规划电力管理，合理安排电网运行方式和机组检修方案，节约煤和燃料，降低发电成本，制定合理的供电建设方案，促进电力发展。因此，负荷预测已成为电力系统管理现代化的重要组成部分。
参考文献：
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[2]宁晓光，朱永利.基于增量优化极限学习机的电力负荷预测[J].计算机仿真，2016，33（2）：163-166.
论文作者:夏瑞斌1,武晶2,程波3
论文发表刊物:《河南电力》2018年13期
论文发表时间:2018/12/25
标签：负荷论文; 电力论文; 电力系统论文; 方法论文; 模型论文; 序列论文; 电价论文; 《河南电力》2018年13期论文;