電力系統負荷預測研究綜述與發展方向的探討

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　　【摘 要】在本次研究中，我們對電力系統采取負荷預測，規劃用電以及電力調度等進行創新分析，針對電力系統和用電系統穩定性起著關鍵的作用。在本研究中我們對年度，月度，短期負荷預測使用的方法進行深入分析，針對其特點，建議模式進行探討，希望能夠給相關工作人員提供幫助。
　　【關鍵詞】電力系統；負荷預測；發展方向
　　負荷預測對于確保電力系統實現安全穩定運行起著十分重要的作用，同時也能夠為電力系統負荷預測提供決策依據。電力系統的負荷預測是指對已知電力系統，社會，經濟等數據進行綜合鑒定，并深入分析探究，能夠探索不同事物間存在的聯系以及相應的變化規律，進而能夠對電力系統的負荷數據做出預測。負荷預測能夠對電力系統的用電調度，規劃用電等部門起到關鍵的作用。針對國內外研究學者對于電力系統負荷預測方法進行了多年的研究，目前電力系統的預測領域也越發廣泛，出現了更多復雜的理論。在本次研究中，我們針對目前存在的問題進行分析針對于年度月度以及短期負荷預測對于電力系統負荷預測的特點，使用方法以及存在的問題和解決方案進行探索，除此之外，能夠結合國內外電力系統負荷預測的多種分析方法對于負荷預測提供了專業性的建議。
　　一、負荷預測的作用分析
　　能夠不斷提高負荷預測的準確度，是確保電力系統長運行的要求，這對于電力系統各部門來說是十分重要的，比如企業需要制定中長期的負荷預測，是系統實施燃料計劃的重要前提。而對于短期和預測來說能夠為企業制定發電計劃，通過負荷預測更加準確分析系統的經濟性，同時還能夠預測電力系統目前在運行過程中存在的安全風險，除此之外能夠提升和預測準確度，進而為實現電力系統的安全性和經濟性提供保障。
　　二、年度負荷預測
　　在本次研究中年度負荷預測是指年度用電需求指標中的電力運行情況以及用電量，將其作為預測內容是確保電力系統時間穩定運行的關鍵，也是能夠推動電網建設，電源發展，對于促進國民經濟以及提升人們生活質量起著十分重要作用的。通常年度負荷預測包括多種方法，比如產值單耗法，專家調查，彈性系數，年最大負荷可利用小時數等一些傳統的預測方法，此外還有序列預測法，這種方法是一種具有較強實用性的方法，同時也是短期和月度負荷規劃的重要基礎，利用這種序列預測的方法模型，其抽象表達公式如下所示，
　　其中x是m種相關因素構成的向量，時間消耗為t，預測量為y，預測模型的參數總量為s，如果忽略其他因素影響可以構建線性預測模型，提供某一時刻便可以獲得相應的數值，可在某一時段從系統以外其他部門獲取相應的數據。通過對該時段中向量和待預測量對于相應的參數總量還是進行估測。經過預測之后其公式如下，
　　因此在對預測時段后獲得的擬合殘差平方和，可以用下列公式表示 最小為目標，這也就是常見的最小2乘法公式測量法。
　　在利用函數公式進行年度預測過程中，我們需要選的時間段內的數據進行計算，進而能夠提高和預測的準確性。同時選用近年來的數據也具有較高的參考意義，如果僅依靠系統自身規律完成數據預測，由于系統在運行中存在單調性，或者會使預測數據與實際數據存在一定誤差，因此可以將上述預測方法以及灰色預測方法，數學曲線回歸方程模型等綜合使用，能夠從一定程度上提升最終預測結果的準確度。除此之外，在預測電力系統過程中還能夠使用傳統彈性系數法線，能夠對國民經濟發展進行準確把握。從整體上來看年度預測目前不適用于人工神經網絡檢測，主要是由于年度預測，存在的數據序列值比較少，而利用人工神經網絡這種方法是需要采取大量的樣本數值信息。
　　二、月度負荷的預測
　　月度預則是以月為單位作為主要的預測手段，能夠對電力系統進行負荷預測，其內容包括每個月用戶的用電需求指標，比如月度的電量以及電力運行情況。月度預測是電力部門以及用電營銷部門的重要工作內容，通過合理的預測方法能夠確保定電力系統實現正常運行，減少投資成本，并能夠提高供電質量以及實現電力系統的可靠性運行。如果按照年度預測的思路并且通過使用時間序列的方法完成月度預測，雖然也能夠提升其準確值，但由于數據存在一定的多樣性以及在規律上還表現為復雜性，使得月度預測相比年度預測來說還存在一些特殊的地方，應當根據其他特殊的物理量變化規律，構造相應的預測方法。比如在繪制月度負荷測量圖表過程中，我們可以將年份作為x軸，y軸為月份，z軸則表示月度負荷物理量值，這樣能夠直觀展示每個月的耗電量數據以及相應的發電量，可看到月度負荷類數據，通過觀察月度電量的年度發展序列點，進一步能夠反映國民經濟的發展水平，并且能夠呈現一定的用電規律性，然而利用這種方法也存在很多不足，比如在總體程度上進行數據指導更新，如果當前是月份為1月份，那么從對兩年內至今獲取了相關的數據，如果對今年進行預測時所使用的數據只有前幾年的數據，但卻沒有近一、二個月的最新數據。此外，利用周期性預測時能夠利用最新的數據，在進行月度負荷預測過程時，最好使用五到十年內的數據，相比序列預測方法來說具有一定的單調性，因此也可以配合使用回歸分析方法以及灰色預測等不同方法，對于一些影響因素較大的數據可以對特殊值進行特殊處理。
　　三、短期負荷預測
　　短期負荷預測主要用于對未來幾天或幾小時的電力運行情況，進行負荷預測能夠對電力系統起到資源優化配置的重要性，同時還能夠對當前電力市場發展起到一定的積極作用。目前，我國已經開展了多年短期負荷的相關預測研究，并且在預測上也獲得了很多的理論成果。通過對負荷預測精度進行調整，能夠從一定程度上提高發電設備的利用率以及實現電力調度的有效性。除此之外，由于受到多種非線性因素的影響，會不斷促進新理論的研發，使短期負荷預測表現為一定的周期性，短期負荷預測呈現的規律和周邊的環境因素之間存在一定的聯系。短期預測中常用的方法是ANN法，該方法主要是能夠對非結構性，非準確性規律具有較強適應性，能夠突出自主學習以及理論知識推理的特點，利用非線性函數數據進行擬合，能夠對預測模型進行準確的測試。在采用短期負荷預測過程中，尤其對于一些非節假日的樣本預測來說，更能夠反應季節更迭，可以利用ANN的預測方法對于一些很容易受到質量影響的負荷變化進行準確預測，并建立有效的模型。
　　除此之外，在對電力負荷數值執行預測計算時，工作人員需要對導致的負荷問題原因進行分析，避免將負荷數據僅作為單獨數據進行使用，而應當將這些數據至于電力系統中，對負荷產生原因進行深入分析。比如我們以小型水電系統作為研究對象，由于小水電數量較多，而單機容量較少，因此在調度過程中很難將分散分布的小水電納入到調度范圍中，同時這些系統還很容易受到周邊因素的影響，出現負荷變化。因而在預測負荷過程中會出現較大偏差，相關工作人員需要強化對于負荷原因的把握力度，進一步能夠準確進行電力負荷預測。
　　小結
　　總而言之，隨著電力市場在研究過程中條件的多樣化以及相關理論不斷拓展，針對負荷預測本身的規律研究，更能夠體現電力系統的特點。而我們不能強調教學方法的使用價值，因此電力負荷預測需要結合社會，經濟，氣象等多種因素來綜合考慮，因此我們可以從電力系統預測角度上高度重視電力負荷發展存在的規律性，可以采用多種統計和管理方法，進而能夠對負荷數值進行準確預測。
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　　（作者單位：貴州電網有限責任公司都勻福泉供電局）
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