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摘要:电力负荷预测工作是电力工程规划的重要组成部分，准确、高质量的负荷预测工作，不仅能够有效优化发电机组性能，提升其整体经济性，还可保障电能输送过程的稳定性、安全性。因此，本文以电力负荷预测特征为切入点，结合其基本步骤，重点分析等增长率预测方式、经典电力负荷预测方式以及智能电力负荷预测方式，以提升负荷预测精度，促进电力负荷预测的发展。
关键词:电力负荷；电力工程；预测；精度
良好的负荷预测工作是保障电力调度、电网稳定运行、电力工程规划、智能控制顺利进行的基础，也是电网系统规划、调度部门须具备的基本信息[1]。为确保电网建设中合理储备容量，提供科学的电网规划信心，相关部门必须加大对负荷预测的重视程度，安排恰当的电网检修计划，以节省发电成本，提升电网系统利用效率，更好地满足人们多层次用电需求。
1．电力负荷预测特征
（1）不确定性，电网负荷会受到不同因素的影响，部分因素能够提前预知，但有些因素完全不可能被预知，因此，无论何种电网负荷预测方式得到的结果都带有不确定性；（2）满足负荷预测方式的使用条件[2]，在选择负荷预测方式时，应提前考证电网系统，在其满足预测方式算法条件、技术的前提下才可运用。不同的负荷预测方式对于数据采集准确度、采集周期的要求存在一定的差异性，如果存在不满足预测条件的情况，其得到的结果有可能失真；（3）多种选择方案，负荷预测方式的不同，收集到的预测结果也会不同，为确保电力负荷预测精度，建议使用多种方案，比较预测结果的基础上，获取更加准确的数值；（4）时间性，应用负荷预测方式时，需要以客观条件、历史原始数据为参考依据，无法一直预测下去，基于此，在预测之前就必须明确历史原始数据以及预测时间范围。
2．电力负荷预测的基本流程
2.1完善电力负荷预测计划
正式开始电力负荷预测前，应根据在实际情况，明确区域历史原始数据需求以及整理搜集方案，明确预测时间范围以及处理历史数据过程可能应用到的数学模型。
2.2收集电网负荷资料
收集与电网负荷相关的历史数据以及资料后，应采取相应的方式整理、筛选资料，将错误数据剔除后，用正确数据填补，提升历史原始数据的完整性、可靠性。选用的资料应相互关联，具备可靠、适用、准确等特征，可有效反映出符合的特点。
2.3明确负荷预测方式
完成资料的收集工作后，研究人员应明确负荷预测方式，将数学公式或者数学模型作为负荷预测的最终表现形式，并利用数学公式或者模型把历史原始数据转化为准确的预测值。同时，在进行转化后会得到负荷的初步预测结果，此时，研究人员应结合区域负荷特征，综合对比、分析区域经济发展趋势，以初步预测结果为参考依据，确定最终预测值。
3．电力负荷预测的方法
随着我国社会经济的飞速发展，电力负荷预测方式逐渐增多，本研究选取几种典型预测方式，包括等增长率预测方式、经典电力负荷预测方式、智能电力负荷预测方式，具体分析如下：
3.1等增长率预测方式
等增长率预测方式（比例系数增长预测方式）是指假设历史负荷数据、在负荷预测时间内数据保持相同增长比例的方法，通过历史原始负荷数据计算出相应比例系数，再用比例系数计算、预测短期内电网负荷，即：
设第a年电力负荷为An（kW）
因此，第b年到第a年（b<a）用电量平均增长率为K，其计算公式为：
预测第1年（a<1）的用电量：A1=Ab（1+K）l-a
当Aa为起点时，其预测结果为：A1=Aa（1+K）l-a；结果与A1=Ab（1+K）l-a相同，说明Aa（1+K）l-a=Ab（1+K）a-b（1+K）l-a=Ab（1+K）l-b。
3.2经典电力负荷预测方式
（1）回归分析负荷预测方式：该种预测方式以变量收集的资料为基础，对于进行分析后，明确不同变量之间的关系，以得到预测结果[3]。回归分析法主要应用于中期、长期电力负荷的预测工作中，具备预测速度快、应用原理简单等多种优点，但其数学模型的初始化难度较高，很难全面考虑不同负荷影响因素的关系。
（2）时间序列负荷预测方式：该种预测方式是指给出某段时间历史原始负荷记录，并筛选出基本、特别事件、天气敏感三方面的负荷分量，其余残差即视为对应时刻随机负荷分量，将其作为随机时间序列，时间序列预测方式的优势在于：工作任务小、原始数据少、计算快、可反映负荷连续性。但经过实践可知，该种方式的误差较大。
3.3智能电力负荷预测方式
（1）人工神经网络预测方式，神经网络是现代化科学技术不断发展的产物，属于一种新型信息处理系统，以模仿生物脑部结构为基础，具备容错性、自发组织性、适应性强等多种优点，同时，人工神经网络自身具有的非线性结构[4]，可用于准确描述输出、输入量的关系，无须计算出不同影响因素与未来负荷的函数关系式，直接通过历史数据可得到函数的连接关系。
（2）专家系统预测方式：该种预测方式以知识程序设计为基础，属于一种计算机系统，拥有某个专业或者领域中专家经验、知识，能够模拟专家使用此类经验、知识，以预测电力负荷。同时专家系统能够同时考虑不同影响因素，具备决断快速、建模方式简单等多种优点，此外，其工作效率较高，得到的预测精度较高。
结束语
综上所述，随着我国电力领域的飞速发展，负荷预测工作越来越受到人们的关注，同时，电网规划等工作对负荷预测精度的要求逐渐提升，作为电量、负荷动态交换的基本依据，负荷预测方法的重要性也日益凸显。在现代化科学技术的日新月异的时代背景下，负荷预测方式的类型变得更加丰富，相关部门应结合电力系统实际情况，选择恰当的负荷预测方式，提升负荷预测精度。
参考文献:
[1]雷正新,韩蓓,聂萌等.配电网大数据环境下的多点负荷预测算法与应用研究[J].电力系统保护与控制,2016,44(23):68-78.
[2]于群,石良,曹娜等.广义极值理论在大停电事故损失负荷预测中的应用[J].电力系统自动化,2016,40(8):71-77.
[3]张怡,刘向杰.互联电力系统鲁棒分布式模型预测负荷频率控制[J].控制理论与应用,2016,33(5):621-630.
[4]黄玉龙,刘明波,郑文杰等.基于可信区间的模糊线性回归动态负荷参数预测[J].电工技术学报,2015,30(24):196-205.
论文作者:黄旭
论文发表刊物:《电力设备》2017年第31期
论文发表时间:2018/4/13
标签：负荷论文; 方式论文; 电力论文; 电网论文; 精度论文; 历史论文; 工作论文; 《电力设备》2017年第31期论文;