摘要：我国经济迅速发展以及人口平均消费能力快速增加对我国的空间电量能力要求更高，需求更多。在满足大众的生活愿望之时，我们也应该努力加强精准的电量预测，在日常生活中给用户提供足够的用电，确保用户的用电体验。因此电量预测成为目前我国供电需求所需要突破的一项重大科学技术。用多种预测方法进行预测概率最高的预测结果，通过考虑用电量与国民生产总值的关系，构造预测模型，将实际情况与技术发展结合进行最科学的有机融合。
关键字：电量预测；气候因素；地理因素
引言
电量预测是一段时间内电力系统的负荷消耗、电能总量的预报。预测的单位可以分为年、月、日等等。电量预测是目前电网规划中的一个重要内容，市场城市中长期所需要的重要内容之一，关系到一个城市的未来发展。影响城市中的企业发展。电力预测是当地城市供电企业对电力的输送调度等问题进行精准的预测，发现电力伏特性的一些变化规律。掌握好伏特性的新规律由此来减少关于电量所造成的一些损失。
一、因经济与地理因素所导致空间电量预测局限性
（一）经济问题
目前为止，我国城市正在迅速发展的过程中，城市的用电量也在呈现指数型爆炸增长。各个城市的用电量已经达到了空前的突破，尤其是作为各个发达地区。每个发达地区的人口数量稠密，用电量多，因此，每年所需要的用电量都在不断的上升。由于近几年科技迅速发展，电子产品被普遍使用，各个地区的用电量也达到了一个恐怖的地步。电量预测将直接影响到每个城市的用电，是非常重要的一项技术，但是关于电量预测还面临着许多的问题，经济就是其中之一。不是每一个地区都有足够的经济支撑、精准的电量预测技术。[1]如何在规定的城市规划化金额当中做到低支出运行电量预测是目前为止遇到的最重要问题之一。
（二）地理因素
电量预测的影响因素有很多，除了地区经济之外，每个地方的政策也将影响着电量预测，同时各个地方的气候、地理等不确定因素也将影响电量预测的结果，同时增加了电量预测的难度。由于各个地区的地理情况各异，部分偏远地区的环境恶劣、道路不通，以及其他种种地理因素而导致的电量预测方法无法顺利进行，给电量预测构成了非常大的阻碍。面对这样的情况，我们应该根据科学的推理和实际论证来给每一个地区选择一项适合的预测方案，减少不必要的资源损失和资源浪费。
二、已知常用的几种电量预测方法
在考虑到经济因素、地理因素、气候因素、政策因素等几种情况下，我们可以列举出几种比较常用电量预测方法以供选择。
（一）电力弹性系数预测法
在上个世纪80年代初，我国电力发展战略的规划研究中，有关专家提出了电力超前系数法的电量预测方法，在随后的20多年里，由于我国的各个省区之间出现了许多的电量交换情况，所以在研究电力与经济发展的过程当中，逐步导致了电力弹性系数代替了电力超前系数法，从此出现了电力弹性系数预测法。
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电力弹性系数法反应了电力的工业发展与国民经济发展之间的准确关系，是宏观经济学中的一项重要的指标[2]。电力弹性系数法等使用的关键在于所选取的电弹性系数是不是经济、合理。但是因为使用电力弹性系数法必须提前检测到当地地区的生产总值的增长率，所以导致电力弹性系数测试法拥有一些局限性。[3]在某些比较贫困的地方因为国家财力的限制而出现的电力资金的不足的情况会导致在很多情况下无法选用准确的电力弹性系数，所以目前电力弹性系数预测法主要用于宏观预测。
（二）灰色预测法
灰色预测法是对含有不确定因素的系统进行预测的方法。是通过渐变系统因素直接发展趋势的相应程度进行关联分析的一种预测方法，可以通过构建模型来预测事物未来发展趋势的状况。一般来说，用于建立预测模型的数据越多越好，或者说模型应该建立在整体大样本的基础之上，然而事实是即使样本的容量很大，建立在大样本基础之上，也不一定能够通过大容量的样本来找到统计规律，就算是找到统计规律，也不一定具有典型性，不确定是否有不稳定的因素，而且在非典型性的过程中，相关的预测结果非常难以处理，灰色模型在统计的过程中不受模型的样本限制[4]。而且灰色模型所需要的样本量很小，计算量也很小，是先对原始数据生成原始规律，然后对原始规律进行排序，得到生成完好数列的序列再进行建立模型进行预测，最后得到的预测值，再还原成模型的预测值。
（三）回归分析法
回归分析法是目前最成熟的技术之一，利用回归分析推理根据历史数据的统计分析变量来确定每个变量函数关系，以此来推论最终的预测结果。回归分析法使用的方法非常简单，并且预测速度很快，不过依然存在一些目前不可克服的缺点。回归分析法对于历史数据的要求很高，因为他通过历史数据来推测结果，所以当历史数据存在比较大的误差或者残缺的时候，回归分析所构造的模型的精准程度就会大大减少，并且直接影响到最后的预测结果。同时，回归分析法分为线性回归模型预测法和非线性回归模型预测法。线性回归模型预测法的精准度比较低，预测结果的准确性比较低。非线性回归模型的计算量大并且过程线性回归的过程更加复杂，同时在使用的时候也只能考虑定变量条件的气象因素，并不能根据当地不同的气候环境等各种影响电量预测结果变量来进行预测。
三、结束语
由于每个地区的有不同的地理环境要素、气候、环境、地区政治、经济，所导致的电量预测方法也不同。所以应该从现实出发，根据理论依据来选择正确的适合各个地区的电量预测方法。从现在已知的常用电量预测方法当中，选择一项消耗资源少、消耗人力少并且有理论根据的方法进行预测，得出正确且精准的电量预测结果。
参考文献
[1]冯兆飞,宋兴旺,刘聪,等.考虑经济和地理因素的空间电量预测技术研究[J].现代制造,2017(27):139-139.
[2]罗秋菊,罗倩文.中国省域展览业与经济相关关系及其空间溢出研究[J].地理科学,2016,36(11):1729-1735.
[3]戴琳娜,李宝同,段银环.基于空间负荷预测的变电站布点及中压网架组网方案研究[J].科研:00225-00225.
[4]鲁宝春,赵深,田盈,等.优化系数的NGM(1,1,k)模型在中长期电量预测中的应用[J].电力系统保护与控制,2015(12):98-103.
论文作者:崔勤越
论文发表刊物:《电力设备》2018年第15期
论文发表时间:2018/8/22
标签：电量论文; 系数论文; 电力论文; 模型论文; 因素论文; 方法论文; 弹性论文; 《电力设备》2018年第15期论文;