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摘要：改革开放以来，我国的电力需求大幅度提升，需加强配电网规划，提高供配电质量与效率。电力负荷预测对配电网规划效果有至关重要的影响，应提高重视，提高电力负荷的准确性与科学性，进而保证电力系统安全运行。
关键词：配电网规划；电力负荷预测；预测方法分类；注意事项
现如今，社会对供配电质量的要求越来越高，电力企业需提供更好优质稳定的电力服务。电力负荷预测是配电网规划中不可或缺的重要步骤，预测结果与电网的运行效率息息相关，相关人员应积极探索研究，尽量提高电力负荷预测结果的有效性与可靠性。
1.电力负荷预测概述
1.1电力负荷预测的涵义
电力调度是否合理直接影响着居民的用电质量与电力企业的经营效益，准确的电力负荷预测是进行电力调度与配电网规划的基础与前提，具有十分重要的现实价值与参考价值。在实际工作中，工作人员需收集大量的电力系统运行数据，以此为基础判断配电网的用电负荷变化趋势，从而做好相关安排，以免影响整个系统的运行质量与效率。电力负荷预测内容主要包括两个方面，其一是总有功功率，其二是每个节点的负荷，以便全面了解当地的用电情况，提高配电网规划的合理性与高效性。此外，合理准确的负荷预测还有利于及时发现电力系统运行中存在的隐患，做到及时发现问题及时解决，以免造成不必要的经济损失与人员伤亡。影响预测结果的因素较多，例如天气变化、季节变化、节假日等，完成该项工作时需全面考量各项因素，最大程度地保证预测的科学性与可靠性。
1.2传统电力负荷预测方法分析
在以往配电网规划中，一般使用电力弹性系数法、外推法等预测用电负荷，由于预测依据大部分来自专业人员的工作经验，主观性较强，无法控制准确度，误差较大。而且传统电力负荷预测方法只是通过电量变化关系对以后的用电负荷进行预测，没有综合考虑方方面面的影响因素，预测结果的准确性及可信度较低。随着科学技术的不断发展及电力需求的快速增长，传统电力负荷预测方法已经无法满足现代配电网络运行要求，逐渐淘汰更新。但传统预测方法仍具有一定优势，可将几种方法进行有机结合，相互配合、相互弥补，保证了预测精确度。另外，相关人员还应加大研究力度，充分利用现代化信息技术为该项工作提供有效助力，从而为配电网规划提供科学指导。
2.配电网规划中电力负荷预测方法分类
2.1回归分析法
现阶段，回归分析法在用电负荷预测及配电网规划中应用广泛，具有准确性高、使用简便的优势，能够为配电网规划打好基础，大大打提高了电力企业的经济竞争力与社会竞争力。该种方法的工作原理为利用历史数据进行分析预测，需处理大量数据，但计算机技术及相关软件的出现克服了这一弊端，能得出某一区域内电力负荷的变化趋势，工作人员可根据这一规律进行后续预测，建立符合实际情况的回归方程式。根据回归方程式，工作人员可分析自变量与因变量之间的关系，并建立数学模型，进而准确预测用电负荷。
2.2指数平滑法
与回归分析法相似，指数平滑法也需利用历史数据，通过整合相关数据知识为用电负荷预测工作做准备。在实际运用中，工作人员需注意指数衰减情况，从衰减变化预测结果，一般来说，如果指数偏大，则说明近期数据与历史数据的系数变化较快，严重时可造成历史数据影响清零，也就是说这种情况下历史数据不能作为预测未来用电负荷的有效数据，需另寻他法。工作人员运用指数平滑法进行预测时应尽量收集近期内的数据，并确保这些数据安全可靠，不存在造假问题，以免影响预测结果的精确度，进而降低配电网规划质量。
2.3神经网络预测法
神经网络预测法的工作原理主要是利用神经网络自身独特的学习功能，能够使计算机学习包含在历史电力负荷数据中的映射关系，并在此基础上对后续电力负荷进行预测，以此为配电网规划与电力调度提供翔实的数据支持。该种方法具有预测准确的特点，但正如硬币具有两面，神经网络预测法只适用于短期预测，无法准确预测时间较长的用电负荷，为了保证预测结果能为配电网规划提供参考，工作人员需不断运用该种方法，很大程度上增加了工作负担，同时增加了人力成本，无法帮助电力企业用最小成本创造更大利益。
2.4负荷密度法
一般情况下，用电负荷与城市区域的不同功能有较大联系，举例来说，如果某一地区是工业区，那么该区域的用电负荷量将远远大于居民区。为了保证公平性，电费标准也因产业不同而有所差异，虽然保证了电力企业的经济利益，但也一定程度上增大了电力负荷预测难度。为了解决这一问题，研究人员提出了负荷密度法，事先合理划分产业区域（工业区、商业区、住宅区等），然后再分类进行统计预测，准确性显著提升。随着城市不断发展进步，用电情况愈加复杂，负荷密度法的优势逐渐凸显。但如果产业区内存在特殊用户，则需单独建立数据模型进行分析，影响影响整体结果。
2.5专家预测法
专家预测法由传统电力负荷预测方法进化而来，克服了以往过度依赖专家经验的问题，通过建立完善的专家预测系统提高准确性与可靠性。实践证明，电力工作人员及专家的经验对电力负荷预测有积极作用，在此基础上构建数据库可为该项工作提供有效助力，有利于促进配电网规划工作的健康发展。为了提升预测准确性，需及时更新相关数据，使其与电力系统的真实运行情况保持一致，通过计算机进行模拟，利用模拟结果进行用电负荷预测。
2.6产值单耗法
产值单耗法在电力负荷预测中也有重要应用。所谓产值单耗是指单位产值消耗的成本，不同行业对这一概念的定义有所不同。在电力行业中，产值单耗主要分为两种，分别是综合产值单耗与分行业产值单耗，前者是指一定范围内全部用电量与该地区内国民生产总值的比，后者则可对不同行业的电力负荷进行预测。在预测工作中，工作人员需根据居民的生活用电量预测值得出真实的用电负荷。
2.7趋势分析法
趋势分析法需要绘制电力负荷运用变化曲线，将负荷变化情况体现在曲线上，并利用该曲线计算不同地区、不同时间、不同群体的用电负荷值，准确性较高，具有广阔的应用前景。目前，电力行业应用的趋势分析模式包括指数函数趋势模型和有线性趋势模型，这两种模型有各自优势及适用条件，工作人员需结合用电需求进行合理选择，从而优化用电负荷预测效果。趋势分析法操作简单，研究成果丰富，能结合配电工程的实际情况进行合理指导，促进了电力企业的快速发展。
2.8灰色模拟法
这种方法应用了灰色理论，可在缺少完整信息时进行模拟，也能进行用电负荷预测。工作人员一般将已知信息和未知信息混合的系统称为灰色系统，在模糊控制理论的协助下进行数学分析，从而进行用电负荷预测。这种预测方法还应用了自动控制理论及运筹学方法，计算过程简单，可得到精确度较高的预测结果。但该种方法也具有一些缺点，例如选择的历史数据不同，或数据处理方法不同，结果也较大差异。常用到的灰色模拟法有累加生成，累减生成等。
（1）累加生成
记x（0）为原始数据序列
X（0）（k）=[ x（0）（1），x（0）（2），…x（0）（n）] （k=1，2，3，…，n）
记生成数列x（1）
x（1）（k）=[ x（1）（1），x（1）（2），…x（1）（n）] （k=1，2，3，…，n）
（2）累减生成
0次累减，记为0-IAGO，其算式为：
a（0）（x（r）（k））=x（r）（k）
1次累减，记为1-IAGO，其算式为：
a（1）（x（r）（k））= a（0）（x（r）（k））- a（0）（x（r）（k-1））
2次累减，记为2-IAGO，其算式为：
a（i）（x（r）（k））= a（i-1）（x（r）（k））- a（i-1）（x（r）（k-1））
因为a（i）（x（r）（k））=a（r-i）（k）所以当i=r时，则有
a（r）（x（r）（k））= x（r-i）（k）= x（0）（k）
当对r-AGO进行r-IAGO时，则得原始数据r（0），此过程又称为还原。
3.电力负荷预测的注意事项
配电网规划的主要目的是对电力负荷的空间分布进行合理调整，以此满足社会用电需求，这一过程需依靠合理的用电负荷预测方法加以实现，为了保证预测准确性，需严格按照如下步骤展开工作。首先，选定合理原则划分用电空间区域，预测用电负荷快速增长的地方，从而为配电网规划提供完善真实的有效信息。空间划分的合理性与用电负荷预测的准确度息息相关，工作人员可结合城市规划方案收集相关资料。其次，遵循城市的发展特点，将每一区域分成不同用电类型，例如居民用电负荷、工业用电负荷等，从而有针对性的进行高效预测。最后，准确定义电力负荷性质，包括负荷新建、负荷饱和等。
由于影响预测结果的因素涉及较多方面，工作人员需在具体工作中注意如下事项。第一、将预测重点放在市政建设场所或大型商场等地，这些地方用电负荷大，其负荷变化对配电网规划有着重要影响。第二、科学选择用电指标，该指标是用电负荷预测中不可或缺的重要指标，所有预测工作都需以该指标作为指导，因此保证用电指标合理有效至关重要。第三、对于年限较长的建筑群，用电负荷区趋于稳定，进行负荷预测时可参照现阶段的用电情况，直接将其与本地区的经济发展系数相乘即可，误差较小。如果是新建成的建筑群，还存在较大的人口增长空间，用电负荷也会随之增长，需考虑该地区用电的饱和系数。第四、由于工业用电量较大，进行预测时需关注该地区的工业规划方案，避免存在遗漏。第五、工作人员需不断提升专业水平与综合素质，按照电力负荷预测原则建立健全数学模型，从而准确预测相关数据。
4.总结
综上所述，电力负荷预测在配电网规划中占有举足轻重的地位，可为后续工作提供科学的数据支持。相关人员应明确每种预测方法的特点与适用范围，根据实际情况进行合理选择，从而为配电网的稳定运行注入源源不断的动力。
参考文献：
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[2] 秦泽宇，秦玥，叶浏青，刘谋海.多项式模型下的地区电力负荷预测[J].大众用电.2017（05）
论文作者:钟智宇
论文发表刊物:《电力设备》2018年第5期
论文发表时间:2018/6/14
标签：负荷论文; 电力论文; 用电负荷论文; 配电网论文; 方法论文; 工作人员论文; 数据论文; 《电力设备》2018年第5期论文;