摘要：社会经济的快速发展以及人们生活水平的提高，使得电力需求不断增大，用电负荷不断攀升，如何加强电力需求侧的管理，已成为了电力企业急需解决的一个问题。2009年，我国提出建设国家智能电网的战略规划，为电力负荷管理系统的发展提供了契机，电力负荷管理系统经过多年的发展，现已成为电力需求侧管理最为重要的技术手段，通过削峰填谷、合理限电等手段，达到优化电力负荷分布、提高电力用户和电网的负荷率、提高电能利用率、实现智能电网的安全经济运行的目的，其重要性受到了国家政府、电力企业及电力用户越来越多的关注。
关键词：智能电网；负荷分析；预测技术
对电力负荷预测的高度重视，不仅是因为电力行业是作为国计民生的一个基础性建设，而且也是电力研究中的重要工作环节。电力系统的负荷预测关乎着电网安全和保障用户可以可靠用电，也是促进未来电网智能化发展的关键。负荷预测可以方便电力企业的管理，让他们能够及时有效的得到相关的负荷发展趋势，对检修计划和调度调控以及机组的启用和停止都能做到合理的安排，达到降低成本的目的，更好的节约电力资源，低碳环保，从而促进更好的经济效益。
1负荷分析与预测的重要性
智能电网是未来电网发展的方向，随着能源战略的调整，大量新能源设备投资电网，负荷成分变得更加复杂，给电力负荷分析和预测带来了新的问题和挑战。负荷水平和负荷特性是电网负荷状态评估的主要特性指标，负荷水平与负荷特性是评价电网负荷状况的两个主要特征指标，从负荷水平可以看出电网用电负荷高低的现状以及增长的趋势；负荷特性则体现出电网用电结构、用电模式等状况的优劣，电力负荷特性是衡量电力负荷的一系列指标，这些指标可以清楚地反映出电力系统的运行情况。显然，这些指标可以反映电力系统的运行情况。预测技术在电力工业中占有十分重要的地位，它是由电力工业的生产、运输、消费等特点决定的。电力需求与电力负荷预测是电力系统规划与建设的基础。对电力产品市场动态及发展进行调查研究，对计划期内各类电力用户需电量及电力负荷进行预测是电网运行（调度），公司编制年度计划，安排季、月、旬、日、时生产任务的根本保证。根据相应的发电和燃料需求计划期的预测电力需求和电力负荷的确定，维修可以安排发电机、输电设备，电网可以在规划阶段确定，需要增加用电设备的传输容量。在电力市场条件下，只有实时负荷预测才能安排负荷平衡、备用发电能力和发电机组的出力。因此，准确的需求和电力负荷预测是电力市场的基本条件和首要任务。
2负荷特性分析法
电力系统负荷特性的分析是负荷特性预测的基础，因此，能否正确对电力系统负荷特性进行分析是电力负荷特性预测准确与否的关键。负荷特性具有明显的地区或区域性，因此国内外现有的负荷特性分析资料或文献都是针对各地区的实际特点来作出分析与预测。综合现有文献知分析负荷特性最直观的方法为曲线法，它是通过历史数据绘制历年负荷特性曲线图，分析负荷特性的变化趋势，并找出影响负荷特性的主要因素。在上面给的影响负荷特性的八大因素中，从现有文献的分析来看经济发展水平和经济结构的调整是决定负荷特性的主要因素,负荷特性的基本趋势与特征基本上由它决定，分别从行（产）业用电以及经济结构的调整等方面分析了行业产业用电以及经济结构转型对负荷特性的影响。温度是影响负荷特性的重要因素，它是产生峰荷和使负荷随机波动主要原因。文献[1]从居民用电的角度讨论了温度与峰荷的关系影响，得出了温度与峰荷的数学分析模型，文献[2]则讨论了温度与夏季峰荷的关系，并得出了数学分析模型。影响负荷特性的因素对负荷特性的影响往往不是孤立的，而是相互联系的。
3负荷预测方法
随着现代科学技术的发展，对提高负荷预测技术的重要性不断进步和预测负荷特性分析已经取得了很大的进步，理论研究的逐步深入，国内电力系统负荷特性分析与预预测方法增加，国外公开发表的文献资料，分析方法和预测精度也不同，主要分为两大类：一是负荷预测；二是负荷曲线预测。
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3.1负荷预测法
对负荷预测的研究历史悠久，有很多传统的预测方法，比较成熟的方法包括：回归分析法、时间序列法等；随着电力系统的发展，增加许多新的方法来预测电力系统负荷水平，如灰色系统理论、人工神经网络和专家系统方法，被称为现代预测方法。根据负荷的历史数据，回归分析假定负荷与一个或多个自变量有因果关系。时间序列分析方法将负荷数据作为一个随时间变化的序列，在随机过程序列的基础上建立一个合适的数学模型来描述电力负荷的变化，从外部推送未来负荷预测。
3.2电力系统负荷特性曲线预测方法
负荷曲线预测在电力系统工程实践中扮演重要角色。首先,在电力系统规划中,负荷曲线是在时序负荷曲线下进行电力生产模拟的基础,系统内各机组带负荷的位置、系统调峰容量是否足够、互联系统错峰效益的大小等,都取决于负荷曲线的形状。其次,在电力市场中,负荷曲线预测更是必不可少。负荷曲线预测是市场分析与评估系统的基础。随着电力供应矛盾的缓解以及用电结构的变化，负荷特性趋向正常的用电负荷特性。负荷特性曲线预测的方法也越来越多，如：分行业典型日负荷曲线叠加法、分类型典型日负荷曲线叠加法、综合典型日负荷曲线叠加法。分行业典型日负荷曲线叠加法是以历史负荷曲线为基础，根据未来行业的用电比重与历史上行业用电比重的相对变化来修正历史负荷曲线。先将系统的用电负荷分行业，求得基准年份分行业典型日负荷曲线，再根据基准年份行业典型日负荷曲线和预测年的分行业最大负荷转换叠加得到预测年份典型日负荷曲线。该方法需要分析行业用电于负荷特性的关系，并需要预测未来行业用电的比重。由于分行业叠加法能有效反映产业结构、用电结构变化对负荷特性的影响，成为典型日负荷曲线预测的主要方法。分类型典型日负荷曲线叠加法是将电网用电负荷按用电结构分类（照明、动力等），根据历史资料，确定基准年分类的典型日负荷曲线，用分类负荷在预测年的日负荷水平将基准年的典型日负荷曲线换算成预测年的典型日负荷曲线，然后将所得的分类典型曲线叠加，即可得到电网典型日负荷曲线。
3.3电力负荷控制功能
电力负荷控制是管理中心通过分析采集到的数据后，将负荷控制命令传送到负荷管理终端，以实现对用电负荷的管理与控制。电力负荷控制功能包括定值闭环控制、远方遥控、负荷控制策略和技术的管理。
3.4电力需求侧管理和服务支撑功能
电力需求侧管理可以帮助电力企业有效地实施政府对电力需求侧管理措施，以达到政府所需要的节能的要求，并为电力企业提供全面的数据，及时、准确地反映电力市场的需求，目前的电力需求为调整电源规划提供依据，帮助电力企业提高整体服务能力和服务质量。电力负荷管理系统还可以为用户提供电力负荷曲线，帮助用户优化分析电力负荷曲线，生产用电成本分析等数据分析和技术指导。
4结论
本文在分析了智能电网背景下电力负荷分析与预测技术的重要性，综述了现有电力系统负荷特性分析与预测方法。随着电网智能化、电力电子化进程的深入，急需对复杂负荷特性进行详细分析和预测，以保证智能电网的持续高效经济运行。
参考文献
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[5]李建华.电力负荷管理终端研究[J].科技传播，2011，（20）.
论文作者:雷铮,闫大威,王魁,周进,李媛媛
论文发表刊物:《电力设备》2017年第17期
论文发表时间:2017/10/23
标签：负荷论文; 电力论文; 电网论文; 特性论文; 曲线论文; 方法论文; 典型论文; 《电力设备》2017年第17期论文;