摘要：用电负荷的不断增长是电力工业发展的根据，用电负荷预测在电力系统规划和运行方面的作用越来越重要。随着现代科学技术的快速发展，负荷预测技术的研究也在不断深化，各种各样的负荷预测方法不断涌现，本文系统的介绍和分析了各种用电负荷预测方法，并指出为提高负荷预测精度应合理选择和使用负荷预测方法。
关键词：用电负荷；预测技术；应用
一、用电负荷预测的重要性
目前，国内的电改正在如火如荼的开展，据称目前国内的售电公司数量已经突破了两万家。而各省也在积极的准备现货市场的改革，在2019年以及2020年，南方发达地区等地的现货市场就要真正落地实施。届时，负荷预测能力的强弱，将成为售电公司洗牌的一大关键。在现货市场来临的背景下，签约策略、报价策略、交易策略、单个用户经济测算等等售电公司逃不开的行为，都是以负荷预测的结果作为基础。没有准确的负荷预测结果，售电公司甚至无法在现货市场进行报价，这样的后果便是高额的偏差费用，这是售电公司无法承担的。因此，负荷预测的能力对如今中国的售电公司来说，是至关重要的。
二、用电负荷预测的分类
电力系统负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来特定时刻的负荷数值。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。对于售电公司来说，有利于售电公司决定自己的中长期合约签约策略，现货市场报价、交易策略，单个用户的经济测算等行为。因此，负荷预测已成为实现电力系统管理现代化、售电公司向现货市场转型的重要内容之一。
短期（两周以内）负荷预测在整个电力调度、售电公司参与现货市场的工作中起关键作用，它为基本发电计划、计算机在线电网控制、系统安全分析、日前市场报价、日内（实时）市场交易等提供基础数据，从而使得电力调度工作更贴合实际，发电效率更高，使得售电公司减小自己上报电量与真实用电量的偏差。
在规模上，负荷预测可以分为电网层级的负荷预测以及用户层级的负荷预测。电网公司主要采用的是电网层级的负荷预测，这对整个电力系统的稳定、安全运行，改善系统运行经济型有着决定性的意义。对于售电公司来说，用户层级的负荷预测是更相关的。售电公司需要对自己的用户组合以及单一用户做用电负荷预测，基于这个预测的结果再开展其他的行为。
根据用户和负荷的重要程度，电力负荷分为三级，各级负荷的供电方式，通常是依据本地区的供电条件，根据以下几个原则进行确定：
1、一级负荷。是指突然停电时，会引起人身伤亡或重大设备损坏，或给国民经济造成经济损失的负荷。一级负荷最少由两个独立电源供电。特殊要求时，两独立电源应来自不同地点。
2、二级负荷。是指突然停电时，会引起主要设备损坏，产生大量废品或大量减产的负荷。通常由双回路线路供电，也可由单回路专用线路供电；重要的二级负荷，其双回路电源线应引自不同的变压器或母线段。
3、三级负荷。是指突然停电造成损失不大的负荷。这种负荷对供电电源通常无严格要求，有无备用电源均可，可根据本地区的供电情况而确定。
三、用电负荷预测技术
1、趋势分析法
趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。
2、回归分析法
回归分析法也是目前广泛应用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆电力负荷回归分析法是通过对影响因子值（比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等）和用电的历史资料进行计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。回归分析预测方法是要通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据对规划期内本地区经济、社会发展情况的预测来推算未来的负荷。可见该方法不仅依赖于模型的准确性，更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。
3、灰色模型法
灰色系统理论是反模糊控制的观点和方法延伸到复杂的大系统中，将自动控制与运筹学的数学方法相结合，研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。有部分信息已知和未知的系统称为灰色系统。
四、用电负荷预测技术的应用
1、构建特征工程。根据可能影响配变短期负荷的因素及已有的数据，从公变基础信息、历史负荷数据、气象因素以及配变下辖用户信息4个维度构建特征工程，作为模型的输入量。
2、配网公变基础信息。反映配变的基础信息情况，包括电压等级、使用年限、受电容量、负载等信息。
3、历史负荷数据。反映历史负荷信息，包括过去14天的负荷数据、上月同期数据、去年同期负荷数据以及预测日的自然日属性信息（如星期、月初、节假日等）。
4、气象数据。气象因素直接关系到低压居民的用电强度情况，因此对于短期负荷预测有着至关重要的影响。其中，常见的影响因素有温度、湿度、风力、天气类型等。从电力气候学角度，选择最高温度、最低温度、湿度、风力、天气等信息作为模型的输入因素。
5、下辖用户信息。每个配网公变下辖若干低压用户，低压用户是公变的直接负荷使用者，对公变的负荷具有直接影响。因此提取低压用户的特征作为模型的输入，包括下辖用户数、用户类型分类、用户容量等数据。
五、用电负荷预测中需要注意的几点
1、近期负荷预测相对要准，中长期负荷预测相对要有弹性，实现“近大远小”、“重近轻远”原则。近期负荷预测可与经济形势、相关项目进行关联，中长期负荷可与人口、国民经济产值等宏观条件进行关联。
2、负荷预测具有不确定性、条件性、时间性、多方案性的特点。随着社会发展速度的不断加快、多元化的电源以及微电网出现、信息量的膨胀，电力负荷预测的准确度变得愈加困难。一般来说负荷增长有如下规律：宏观经济政策变化影响电力负荷、全社会用电量变化、能源变化影响电力负荷变化、国民生产总值变化影响电力负荷变化、第二、第三产业发展变化影响电力负荷变化、消费观念变化影响电力负荷变化、人口增长影响电力负荷变化，充分调查研究基础上对以上变化进行分析。我们必须掌握致使负荷变化的正常规律是否被破坏，是否使某些条件发生转折而导致负荷预测失效。在多种方案预测的基础上确定推荐预测方案，另外再与其他城市的历史发展同期时的电力负荷数据进行比较，进一步确定负荷预测的合理性和准确性。
3、负荷预测精度除了考虑预测分析方法、各种条件以及尽可能收集到的资料外，最终还是取决于预测者的综合判断能力，因为任何一种预测方法都不可能将所有的因素都考虑进去。
结束语
用电是电力科技的基础环节，必须做好供电系统配置工作，必须要对用电负荷预测加以重视，促进电力事业的稳定发展。
参考文献：
[1]秦叶青.多项式模型下的地区用电负荷预测[J].大众用电.2017(25):177-179.
[2]高阳.关于配电网规划中用电负荷预测方法的研究[J].自动化应用.2019(06)：104-106.
[3]马学彬.用电负荷预测理论基础的讨论与研究[J].中国新通信.2018(31)：104.
[4]杨海文.对于中低压电网用电负荷预测研究[J].通讯世界.2018(26)：94-96.
论文作者:何成亮,杨清河
论文发表刊物:《电力设备》2019年第10期
论文发表时间:2019/10/18
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