准确把握电力市场方向切实做好电力负荷预测

邹宗宪，施 海

(新疆电力设计院，新疆 乌鲁木齐 830001)

准确把握电力市场方向切实做好电力负荷预测

邹宗宪，施 海

(新疆电力设计院，新疆 乌鲁木齐 830001)

根据多年从事电力负荷预测的经历和感受，重点介绍在负荷预测中常用的几种预测方法，并对负荷特性分析预测方法作简单的阐述，同时就如何作好电力负荷预测工作提出建议。

电力；负荷预测，预测方法。

1 负荷预测方法

一般的负荷预测方法可分为主观预测方法和客观预测方法。主观预测方法的优点是能够考虑到大量的资料、信息和情报；其缺点是缺乏系统的方法去研究以往的成功和失败，以提高预测的准确度，完全依赖于预测人员的经验和主观判断能力。客观预测方法不同于主观预测方法，它是基于过去的数据和资料研究建立起来的反映预测对象与影响因素间的数学关系(或数学模型)的预测方法。客观预测方法的优点是：不受主观愿望的影响，或受主观愿望影响较少；对预测模型的处理是根据过去的预测误差做出的，因而是科学的；比主观预测方法所花的时间少，而且可以用计算机来预测；提供了评价预测准确度和测定预测的置信区间的基础。但客观预测方法难以包括影响预测对象的全部因素。本材料重点介绍客观预测方法。

目前常用的客观负荷预测方法大体可分为两类：外推法和相关法。

1.1 外推法

外推法是假定未来负荷的增长规律是过去历史发展的延续。在电力负荷稳定增长的情况下，利用外推法预测负荷可以得到满意的结果。外推法主要包括：电力弹性系数法，年平均增长率法和产值单耗法等。

1.1.1 电力弹性系数法

电力消耗或生产增长率与国民生产总值(GNP)或国内生产总值(GDP)增长率的比值叫做电力弹性系数。

电力需求弹性系数=电力消耗年均增长率/ 国民生产总值(国内生产总值)年均增长率

电力生产弹性系数=电力生产年均增长率/国民生产总值(国内生产总值)年均增长率

在弹性系数预测法中，应以GNP(或GDP)作为综合反映我国经济发展水平的指标。

表1 新疆电力消费弹性系数历史变化情况

促使电力弹性系数增大的因素有：高耗电产品增长快；生产中物质消耗增加，经济效益低，重工业比重增大；生活用电比重大；以及电价相对偏低等。引起电力弹性系数减小的因素有：经济结构调整，轻工业比重上升；增加高耗电产品的进口；产品加工深度提高，单位电能产值增加；技术进步，工艺改进，使单位产品电耗减少；实施节电措施并日见成效；第三产业发展，达到甚至超过第二产业的比重等。在确定电力弹性系数数值时，要详细分析这些因素可能的变化趋势，并根据电力弹性系数的历史数据，参照其他国家和地区的相关数据，慎重决定。

一般来讲，一个国家(或一个地区)生产力水平较低，工业不够发达，科学技术水平比较落后，或者说在工业化过程的前期，工业生产上处于粗放型、高耗能阶段，电力弹性系数都大于1。

根据历年的电力弹性系数变化情况和未来的经济发展模式，人为确定一个负荷预测期内的电力弹性系数，然后根据负荷预测期内国民生产总值(或国内生产总值)目标，就可得出预测结果。

表2 电力弹性系数法预测结果(新疆)

1.1.2 年平均增长率法

本方法是一种比较粗略的预测方法，是根据历年的电力增长速度，或者按其趋势外延至预测期，或者由电力预测部门或专家根据国家经济发展的基本情况和趋势，主观确定一个电力负荷增长速度，并以此为依据，预测出未来所需电量和电力。设基准年用电量为W0，估计未来平均增长速度为a，n年后所需电量为Wn，则：Wn=W0(1+a)n。

2000年～2009年新疆用电量年均增长率为12.9%，若2009年～2020年用电量年均增长率按12.9%计算，则预测结果如下：

表3 平均增长率法预测结果 单位：亿kWh

采用平均增长率法预测的关键是如何选择代表阶段，进而较为准确地估计未来若干年的年均增长率。

表4 新疆用电历史变化情况 单位：亿kWh

以表4为例，2000-2009年全疆电量年均增长率为12.9%，其中“十五”期间、“十一五”前四年电量年均增长率分别为11.1%和15.1%，“十一五”后四年电量年均增长率较高，主要是因为我国经济发展又进入了一个新的增长周期，各行各业蓬勃发展，在全国国民经济逐步趋好的大环境下，新疆国民经济也得到了快速发展，其中以冶金业、石油化工和煤化工业为主的高载能产业发展尤其迅猛，进而带动了全地区用电量快速增长。

“十一五”期间，在全国宏观经济形势向好和西部大开发战略的背景下，在国务院32号文件、中央经济工作会议精神、新疆资源优势转换战略和新型工业化发展方针的指引下，新疆国民经济快速发展，“十一五”前三年GDP年均增长率达到11%，高出“十一五”初期预计2个百分点，2009年增长率约8.1%；在冶金工业、石油化工工业、煤炭开采和煤化工工业等高载能产业的带动下，全疆电力需求迅速增大。根据“十一五”前四年全疆用电量增长情况来看，增速已明显高于“十一五”初期电力规划中预测的12%年均增长率，其中2006年全疆用电量同比增长15%，2007年同比增长16%，2008年同比增长17.3%，2009年同比增长11.45%。新疆电源建设速度也在加快。根据发改办能源[2008]1265号文件《国家发展改革委办公厅关于新疆自治区“十一五”后三年电力建设规模及2008年电力建设安排的复函》，“为满足新疆经济和社会的发展需要，促进新疆产业结构调整和经济转型，加快新疆电力建设是需要的。”考虑到经济周期的客观规律，若以年均增长率方法预测，可以“十一五”期间的增长率作为“十二五”期间的年均电量增长率。

1.1.3 产值单耗法

根据历年各产业(一、二、三产)耗电量，分析预测各产业单位耗电量总体趋势，并考虑未来产业结构变化、生产工艺变化等多方面因素，确定未来各产业单位产值耗电量，并根据国民经济发展规划目标，预测未来需电量水平。

产值单耗法既可用于近期预测，也可用于长期预测。其中的关键是能否较准确地确定产值单耗指标，其次是需要知道预测期国家生产总值分产业产值的增长目标。产值单耗指标一般是根据历史统计数据，在分析影响产值单耗的诸多因素的可能变化趋势后确定。

1.2 相关法

相关法就是建立电力负荷与选定的有关因素之间的关系，简言之，就是认为电力负荷是某一变量的函数，该函数可以是简单的一元函数，如变量为国内生产总值；也可以是复杂的多元函数，如变量是国内生产总值、气候、人口、收入以及其他经济指标等。值得注意的是，电力负荷与变量虽有一定的统计意义，但没有逻辑上的必然关系。

⑴经济指标回归分析模拟法

这种回归法的一般表达式为：

Yt=A+BXt；Yt—预测年份t的总需电量，Xt—预测年份t的GNP(或GDP)，A 、B—回归系数。这是一种一元线性回归方程式，比较简单直观，可在宏观研究中使用。

⑵时间和经济指标混合回归分析模拟法

例如英国采用的一种回归方程式：

Yt=A0+A1Xt+A2Pt+A3Tt+A4t；Xt—预测年份t的GNP(或GDP)，Pt—预测年份t的平均燃料价格，Tt—预测年份t的大气温度，t—时间。

1.3 项目法

本方法就是将近期内规划投产的工、农业项目的耗电量逐一累加，并考虑居民生活、商业等其他领域需电量的自然增长，进而计算出近期内的需电量。本方法比较适合于小范围内(如厂矿、县、镇等)的短期负荷预测。

1.4 几种方法的适用范围

在上述几种预测方法中，弹性系数法、产值单耗法和回归分析法比较适用于中远期、宏观范围内的负荷预测，而平均增长率法和项目法，比较适用于短期负荷预测。

1.5 关于负荷预测准确性的问题以及误差过大造成的后果

电力生产的基本特点是产、供、销同时完成，必须每时每刻保持发供用的平衡，这就要求电力负荷预测有相当高的准确性。但是，由于电力负荷预测的变化及发展受多方面因素的影响，即受国民经济发展的影响，也受用电部门和用电设备的用电特性和用电方式变化的影响，同时，气候条件也是影响电力负荷的一个不可忽视的变化因素，而国民经济的发展又受政治环境条件的影响。在影响电力负荷变化的诸因素中，许多因素都有很大的不确定性，如政治经济条件、天气变化等，往往难以准确预料，这就给电力负荷预测工作带来很大困难，使电力负荷发展也具有显著的不确定性。因此，预测人员应对可能影响到预测结果准确性的变化或变化的可能趋势作出尽可能定量的估计。

尽管电力负荷发展存在着很大的不确定性，而且保证电力负荷预测的准确性难度很大，但这也并不意味着电力负荷预测可以有随意的结果。

短期预测主要用于电力系统运行及配电设备的建设计划。因此，短期预测误差过大的主要后果是可能导致资源的应用不当。预测值偏高，会导致燃料的库存增加，闲置容量增加；预测值偏低，会导致配电设备容量不足，增加燃料费用的开支。

中期预测误差过大造成的后果是最严重的，这是因为中期预测对于电力事业有着特别重要的意义。过低的预测值将导致电力系统容量不足，使电力系统承担严重的风险；或者使现有发供电设备超负荷，损耗增加，可靠性降低；或者被迫限制对用户的供电，严重制约国民经济的发展；或者增加额外的费用以加速电力建设；或者投入运行成本较高的调峰机组，如抽水蓄能电站，或以更高的电价向临近电网购电。总之，过低的预测值将会带来严重的经济后果，其中以制约国民经济发展影响最大。而过高的中期预测值，将导致安装过多的发、供、输电设备，造成不必要的投资积压，从而使电力系统的总成本增大。虽然，过高的预测值也会带来一些好处，如有足够的能力向临近缺电地区供电；系统装机容量多，可改善系统的经济运行；也可增加检修计划的灵活性。然而在一个资金缺乏的地区，过高的预测值会误导电力建设资金流向，使有限的建设资金不能发挥最大的效益，也是不可取的。

长期预测的影响范围是很大，它关系到整个能源资源的发展战略的制定，其造成的失误差要在较长的时间内才能纠正。当然，长期预测的误差，可以通过准确的中期预测不断加以修正。

总之，若预测结果误差太大，就失去了预测的意义，从而导致电力规划和电力建设失误，进而造成投资超前，浪费资源，或造成电力建设跟不上国民经济的发展，使电力工业成为制约国民经济发展的瓶颈。因此，要求电力预测不仅应有科学的过程，预测结果也应该是明确的，可以被监测的。一般讲，短期预测的误差不应超过±3%，中期预测的允许误差为±5%，长期预测的误差也不应超过±15%。

2 电力负荷特性的预测

2.1 电力负荷特性指标

日负荷率γ=日平均负荷/日最大负荷=日电量/(日最大负荷×24小时)

日最小负荷率β=日最小负荷/日最大负荷

月不均衡系数δ=月平均负荷/月内最大负荷

季不均衡系数ρ=全年各月最大负荷平均值/年内最大负荷

2.2 影响负荷特性的主要因素

⑴经济发展水平及经济结构的影响

经济发展水平及经济结构变化对负荷特性的影响主要体现在以下几个方面：①经济发达，经济结构中第三产业比重越大，负荷率水平越趋于下降，系统峰谷差越大；②经济发展水平越高，电气化程度越高，居民人均生活用电量越高，负荷率水平越趋于下降，系统峰谷差越大；③经济发展的不同阶段对负荷特性变化也有较大的影响：在重化工业发展初期，重工业趋于扩张，在经济结构中的比重不断增大，负荷增长较快，负荷率水平相对较高，负荷变化较小，峰谷差不大；④随着经济发展水平的提高，居民用户、第三产业用户和工业用户的空调负荷呈现快速增长趋势，在没有有效调节手段的情况下，将导致负荷率水平下降。

⑵收入和生活水平提高及消费观念变化的影响

一般情况下，一个地区家用电器的拥有程度越高，负荷率呈下降趋势，日负荷变化也越大，但这种趋势并不十分明显，而且具有明显的波动性，即高耗能家用电器普及到一定程度后，其对负荷的影响程度将有所降低。

⑶电力消费结构变化的影响

在各行业用户中，工业用户负荷率水平最高，第一、三产业和居民生活用电负荷率水平较低。因此，一般工业用电比重大的地区，负荷率水平相对较高，反之则较低。

⑷气温的影响

我国城乡差别大，农村地区调温负荷所占比重不大，气温对负荷及负荷特性的影响不明显。现阶段气温对负荷及负荷特性影响较大的主要是在大中城市。根据对典型城市的分析研究，对于空调负荷占年最大负荷30%左右的城市，温度每变化1℃，将引起日负荷变化约2%～3%，引起日供电量变化大致在2.5%～3.5% 。

⑸农网改造的影响

农网改造后，电网结构加强，供电可靠性提高，供电的瓶颈制约明显减缓，部分用户尤其是农村居民用户和一些原先供电受制约的用户，负荷特性曲线明显变化，日负荷变化增大，进而引起月负荷和年负荷曲线相应变化，负荷率水平有所下降。

3 新疆电力负荷预测的特点及作好电力负荷预测工作的几点建议

3.1 新疆电力负荷预测的特点

根据多年从事电力负荷预测的经历和感受，认为新疆电力负荷预测工作的特点主要体现在以下几个方面：①基础数据不全。不仅是电力行业内部数据不完善，而且反应国民经济、社会状况、能源消费和资源储备等各项数据指标也不全，给深入全面的负荷预测工作带来较大难度。②电力负荷数据口径比较多，如有全地区的、全公司的、兵团的、石油的、统调的，等等，各统计口径间不能完全衔接，影响了电力负荷预测基础数据的准确性。③工业项目可变因素较多，部分计划建设的工业项目不能按期建成投产，而计划外项目有时又出现，给中、短期负荷预测带来较大难度。④部分产业产品竞争力不足(如棉纺)，企业生产规模受原材料价格和产品市场价格影响很大，企业或行业发展存在较大的不稳定性，用电负荷也存在较大的不确定性；⑤部分地区农业用电受气候及天然来水状况的影响较大。

3.2 作好电力负荷预测工作的几点建议

根据新疆电力负荷预测的特点，就如何作好电力负荷预测工作提出以下几点建议：

⑴加强与发改委、经贸委、地方政府、统计局、煤炭厅和水利厅等部门的沟通，逐步收集电力行业内部、国民经济、社会状况、能源消费和资源储备等多方面资料，建立一个较完备的数据库。

⑵多走访主要工业企业电力用户或工程项目筹建部门，了解企业发展状况和项目工程进展情况，并从多种渠道(如报纸、网络等)了解行业发展情况，以便能够清醒地判断企业或行业发展趋势。

⑶电力企业内部要加强统计工作，避免基础数据混乱。

⑷要了解掌握电力负荷发展的客观规律，特别是要注意以下几点：①要用发展的眼光来看待问题，不能因为目前的电力低消费水平而忽视了负荷不断增长的总体趋势，从长远来看，随着社会的不断发展，电力需求总是在不断上涨的；②国民经济发展的速度在变，人们对未来发展速度的看法也要经常变，要防止速度高时常看高，而速度低时又常看低，要注意经济发展和电力需求发展的转折点。

Nicety Holds Electric Power Market Direction Pressing do Better Electric Power Load Forecasting

ZOU Zong-xian, SHI Hai
(Sinkiang Electric Power Design Institute, Urumchi 830001, China)

According to many year’s experience and taste undertaking electric power load forecasted work, emphases introduce often used several kind of forecasting methods in load forecasted, simple expatiate on load characteristic analysis forecasting method, it has to table a proposal how to do better electric power load forecasting work.

electric power; load forecasting; predictor method.

F406

C

1671-9913(2011)02-0001-05

2011-03-08

邹宗宪(1960- )，男 ，浙江温州人 ，在读博士 ，高级工程师。