摘要：随着社会经济的不断发展，人们日常生活水平的不断提高，生活中对于一些电气设备的应用也是越来越广泛，因此生活中对于电力的需求也在不断的增加，电力企业必须要保证更加稳定、更加优质的电力供应。作为配电网规划中的一个非常重要的步骤，电力负荷预测是保障整个配电网络稳定性、可靠性的重要前提，只有通过运用合理的电力负荷预测方法，才能够使预测结果准确，这对于我们进行配电网的规划建设来说是非常重要的。基于此，本文就针对配网规划中电力负荷预测方法的应用进行了研讨。
关键词：配网规划；负荷预测方法；应用
1电力系统负荷预测方法的简述
负荷预测是电力调度的重要环节，也是我国社会电力贸易的重要参考依据，因此电力预测对于整个电力系统的规划和运行有着至关重要的作用。电力负荷预测方法的实质是，利用电力系统的实时数据和历史使用依据对未来的电力系统运行状况预测，进行预测的电力系统负荷一般是系统总有功负荷及系统中各节点的有功负荷与无功负荷。电力系统负荷预测的最终目的是提高电力系统负荷预测水平，同时确定各个供电区域的负荷发展水平，从而确定各规划年用电负荷构成。在实际的工作过程中，电力系统负荷预测方法可以分为确定性负荷预测方法和非确定性负荷预测方法。确定性负荷预测方法是通过方程的方式将历史电力负荷数据描述出来，电力负荷与时间变量之间有明确的函数关系。但是，随着用电系统的不断完善，电力负荷与时间变量之间的关系越来越复杂，在一定程度上限制了学者对其研究，有时不能用方程的方式来表现电力负荷与时间变量之间的关系。因此相关的专家和学者开始尝试将新的理论和方法应用到电力负荷预测工作中来，从而产生了通过类比对应关系进行推理预测的非确定性预测方法。
2常见的电力系统负荷预测方法
2.1趋势分析法
趋势分析法是当今中国社会电力系统中最为常见的定量预测方法。在具体的工作过程中，趋势分析法的应用形式十分简单，在处理历史资料的过程中，很容易产生随机误差。但是，在很多情况下，选择合适的趋势曲线进行计算，会产生良好的预测结果，其使用的关键是数据处理模型选择的可行度。图形识别法和差分法是应用趋势分析的过程中两种选择处理模式的最基本方法。趋势分析法主要体现在数据处理量较少、数据处理流程比较简单等方面，其确定性在于一旦负荷量出现改变，其数据计算结果会产生严重的偏差。
2.2回归分析法
电力负荷回归分析法是通过对影响数据以及负荷历史进行统计和分析，从而确定影响数据与用电负荷之间的关系，方便对将来的用电系统负荷进行预测。但是在具体的应用过程中，选用推测模型具有一定的不稳定因素，致使回归分析法在某些情况下受到了严重的限制。回归分析法，不仅依赖于模型的准确性。更依赖于数据采集的准确性，回归分析法在应用过程中的优点包括：计算结果精准度较高、计算周期短等。其缺点有：回归分析法只能计算综合的用电负荷水平，无法有针对性的对于某一用电地区进行分析。
2.3弹性系数法
弹性系数法的实质是将地区总用量的平均增长率与该地区的工农业平均增长率进行对比，从而反映出电力使用状况与该地区经济发展之间的关系。受市场经济体制影响，电力弹性系数的变化速度十分迅速，电力资源与经济建设之间的关系瞬息万变，因此弹性系数法的稳定性受到了一定程度的影响。如果该地区的工农业发展状况超前，在弹性系数法的计算过程中，其结果并没有明显的体现。从此可以看出，弹性系数法适用于经济发展周期较长的产业和地区。
2.4负荷密度法
在实际的发展过程中，不同地区、不同产业之间的用电量与用电费用会有一定的差距。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆为此电力资源管理部门应将电力使用区域细化分为居住区、商业区、科教区等若干功能区，根据不同地区的电力使用状况预测该地域将来的用电状况，在这一过程中常会应用负荷密度法，将土地面积与用电密度系数相乘，最终得到该地区的总体用电量。负荷密度法多应用于功能区规划相对明朗的地区，在具体的计算过程中，针对与功能区内的个别用户，可以有针对性的制定计算模型。
3配电网规划中电力系统负荷预测方法的应用
3.1电力系统负荷预测回归分析法
回归分析法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的首要方法。配电网规划中回归分析法预测电力系统负荷的主要原理为，回归分析法通过对以往电力历史负荷的数据进行分析和归纳，将电力负荷变化所产生的规律和相应的影响要素作为分析的主要依据，用以明确回归分析过程中所能够用到的回归方程式的参数，从而创建分析式的自变量和因变量之间的参数和模型，进而实现对电力系统负荷的有效预测。例如在某大型电力厂中对于配电网的规划便使用了回归分析法，通过电力工作人员对回归分析方程和自变量等的探究，对电力系统负荷的预测达到了较为精准的程度。
3.2电力系统负荷预测人工神经网络法
人工神经网络法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的根本方法。在对电力系统负荷预测过程中，由于电力系统负荷可能会受到多种外界因素的影响，使电力负荷系统含有大部分的随机性和非线性关系，该类因素将对电力系统负荷预测的精准度产生极大的影响，因此，人工神经网络法在新的形势下被研发出来。人工神经网络法是通过将人工神经网络模型引入到电力系统负荷的预测中，使电力系统负荷预测方法形成全新的预测方法。在配电网规划中人工神经网络预测法的主要原理为，利用人工神经网络，采取电力系统负荷中的历史作为样本，根据样本和神经网络创建相应的神经网络结构，随后采用训练式算法对其进行训练，在满足一定程度上的精准度要求后，使用人工神经网络法对配电网规划中电力系统的负荷进行预算。
3.3电力系统负荷专家预测法
专家预测法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的关键方法。专家系统预测法的原理为，从现实生活中提取电力专家在实际工作中对于电力系统事物处理过程中所得的感性认识，通过创建相应的电力数据库，在电力系统运行的同时对该数据库进行及时的更新和维护，从而使其能够与电力系统或事物发展的变化轨迹同步，进而达到模拟专家的效果。电力系统负荷专家预测法由于其自身的特性，在使用过程中犹如拥有大量具有专门知识的电力学专家一样。例如在某市大型发电厂预测电力系统负荷过程中，该电厂对配电网规划中电力系统负荷进行预测时采取了专家预测法，专家预测法的应用使该大型发电厂犹如诸多专家帮忙预测，使其预测出的电力系统负荷较为精准。
3.4电力系统负荷预测指数平滑法
指数平滑法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的重要方法。指数平滑法的原理主要表现为对配电网规划中电力系统历史数据的相关指数进行组合，由此逐渐实现直接预测电力系统负荷时间顺序的未来值。指数平滑法中的衰减能够体现远期数据对预测的影响大小原则，若衰减因子数值大，则电力系统近期到远期数据的系数变化速度也明显加快。在极端情况下，电力系统历史数据对电力系统负荷预测结果不会产生任何影响。在采用指数平滑法对配电网电力系统负荷进行预测时，主要对新电力数据进行探讨和分析，新电力数据越精准的情况下对电力系统负荷预测的越准。指数平滑法对于配电网电力系统负荷的预测精准度具有重要的影响。
结语
总而言之，配电规划中负荷预测方法的不断完善，相对于传统的预测方法将更为准确，但是存在的问题还有待解决，最终以提高负荷预测的准确度，提高配电网的规划质量为方向而努力研究。
参考文献
[1]杜鹏，申永成，张晓磊.电网规划负荷预测方法的研究[J].科技创新与应用，2014（01）.
[2]陈栋.配电网规划中电力负荷预测方法探讨[J].科技与创新，2014（04）.
论文作者:王阳央
论文发表刊物:《电力设备》2018年第9期
论文发表时间:2018/7/6
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