电网规划负荷预测方法探讨

罗煜

摘 要：现代化的脚步还在继续向前，高科技引领时代尖端，人们的工作生活都以快节奏的方式进行着，在这当中，电能所起到的作用是不可替代的，我们每天的生产、生活都离开电的帮助，可以说，即使只是出现短暂的停电情况，都会令很多事情处理起来显得非常棘手。所以，再进行对电网规划阶段，一定要做好负荷预测工作，因为其负荷精度会对电网的运行起到关键的影响作用。进行负荷预测过程中，有很多的不可控因素，所以，做到精准无误是有一定难度的。所以，该文笔者针对电荷预测方式进行研究分析，希望能够读者提供思路。

关键词：电网规划 负荷 预测方法 探讨

中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）12（c）-0033-02

当前，随着我国经济的迅猛发展，对电力系统也加大了深入改革力度，我国的电力市场的发展环境也愈加规范，但是，电力企业从根本上来说都是独立经营的，也就是说要自负风险，所以，为保证电网质量，使电网能够安全、高效运行，需要对电网的方方面面进行规划，此外，还要根据实际情况，具体问题具体分析，做好电力负荷的预测工作，由此保证电网系统正常运行。

1 预测电力负荷背景条件

1.1 掌握准确完善的资料

为了保证电力负荷预测的科学性，必须要完善、准确掌握第一手资料，这样有助于深入了解我国电网的发展史、我国国民经济发展水平、城乡发展状况以及国民经济计划等内容，但是，设想与现实远不相同，在实际工作中收集资料是十分困难的，不仅无法完整地对资料进行收集，而且无法保障收集到资料的准确性，所以，需要进行严谨分析来筛选出预测电力负荷所需要的运行资料，为科学、准确预测当地电网系统的运行状态打下基础，而当地较为系统的发电量、电网直供量等都是与电网系统直接相关资料，为了保证电力负荷预测结果的准确性，必须保证这些资料的准确性。

1.2 电力负荷预测我国电网系统现状

我国幅员辽阔，而且就目前来看，我国的电网系统供负荷产生的变化随着我国电网区域的扩大而变大，这方面的问题愈来愈突出，所以，有必要采用一定的措施来规避误差，在生存环境较好的地方，为了保证数据的准确性，可以对所预测区域的主供电区以及用量大户分别进行预测和计算。

1.3 对电网系统进行进一步协调规划

近年来，我国经济高速发展，尤其是第二產业和第三产业，发展速度惊人，我国城镇也随着经济的发展而进步，为推动工业产业的腾飞做出了贡献，而电力系统就起到了强力支撑作用，因此，对电网进行合理规划有利于满足经济社会的发展，为保证规划质量需要分析好电力负荷的预测工作，这对电网系统规划具有重要作用。

2 负荷的主要分类方法

2.1 按照其物理性能进行划分

按照物理性进行划分时，电网中的电荷主要可以分为：有功电荷和无功电荷。有功电荷，是指电流在通过用电器时将电能转化为其他能源，打个比方来说吧，就像电流通过电磁炉可以产生热能是一样。而无功电荷就是指电路各原价之中产生的各种无功功率，比如电流经过电闸时可能发生畸形变化，转化中便成了无功功率，消耗负荷。

2.2 根据电能的中断损失程度进行划分

在输电过程中，由于电网的忽然中断会损失电能，我国根据损失数据将损失按程度分为一二三级电荷，一级电荷表示损失最大，二三级逐次减小。

2.3 按照使用流程进行划分

电能的使用流程分别是发电电荷、供电电荷和用电电荷。顾名思义，发电电荷就是电厂工作过程中产生的电荷；供电电荷是输送过程中产生的电荷；用电电荷是用电过程中产生的电荷。

2.4 按照使用行业进行划分

行业不同使用的电荷也就不同，因为不同行业的用电要求不一样，比如说工厂用电、居民用电、建筑用电等，用电特点都不一样，需要根据不同的用电特点对电荷的使用量进行分析与总结。

3 负荷预测的方法

3.1 人工神经网络法

人工神经网络由多个神经元连接而成，模拟人类学习和处理信息的过程，理论上可以逼近任意的函数。神经网络所具有的自适应性学习、函数逼近等特点，使其被引入短期负荷预测中，取得了较好预测效果。其优点在于不需要数学模型，通过对数据的自适应训练，能够解决如负荷时序的高随机性、非确定性问题。迄今为止，对神经网络仅限于对其结构或结合其他方法进行改进，从而提高预测精度。

3.2 单耗法

所谓单耗法，则是通过测定电力负荷量的单耗进而分析预测全面用电量，一般适用于农业或者工业电力单耗指标的负荷预测，预测效果较好。而实施单耗指标进行电力负荷预测时，要注意区分不同地区的经济发展状况以及发展目标，同时根据电力规划期间单耗指标开展全面分析，结合之前单位的耗电量，根据当地产业发展规律预测最终单耗值。此方法特点是操作较为简单，在短时间内预测效果好，不过精度低，成本高。

3.3 趋势分析法

“趋势分析法”，顾名思义就是把先前收集到的各种资料进行整合，使其成为一条直线，与此同时，以曲线趋势为依据来确定电力的负荷值，这种方式又称曲线回归法或曲线拟合法，是最为常见的预测方式，也具有显著的研究成果。这种方式在模型选择上相对来说较简便，但是为了保证电力负荷的预测结果，在进行曲线拟合时必须保障拟合区与精度相一致。可是无论怎样小心，依然会出现或大或小的误差，这就要求把模型和电网发展相关情况相结合，由此确定出更具科学性的模型。

3.4 卡尔曼滤波预测法

卡尔曼滤波预测法最好应用在预测短期负荷和超短期的负荷中，这种方法是通过状态空间的思维将信号通过线性系统输出程序并且转化为方程，但是想要更好进行应用，必须具有较高的空间思维想象能力。正因为该方式对于数据的要求较广，所以有利于对数据进行收集整理工作，通过不断收集数据，进而修改已计算出的数值，进而得到方程答案，能够极大提升预测的准确性。

3.5 模糊预测法

模糊预测法的应用范围是数据本身带有不确定性并且存在一些不容易被发现的数据，这种方法是当下比较常用的方法，使用时需要准确运算非线性函数，得到数据之后进行系统分析，使模糊预测尽量接近所求函数值，这样一来，数据的准确度就得到了大大提升。

3.6 灰色预测法

顾名思义，这种方法就是利用生活中的颜色对所能获取的信息资源进行描述，一般情况下，这种方法非常简单明了，白色代表已经获知的信息内容，黑颜色代表未知，灰色地带相当于对信息掌握相对模糊、不清晰。所说的电荷就属于典型的灰色地带，其主要特点是只需要知道少量的数据，就可以对预测结果有大致判断，对参数进行估算，通常运用最小二乘法，当然，这只适用于对小数据的预测应用。将负荷数据进行变权缓冲预处理后，再利用灰色理论进行负荷预测，取得了较理想效果。

4 总结与展望

文章主要分类总结在当前电网形式下，关于电力系统负荷预测的主要方式，而且针对当前负荷的现状及存在的问题，对各个方法优势及不足都进行了分析及讨论，出现问题可以从以下几个方面进行解决。

（1）需要对负荷成因进行了明确分析。当前的负荷预测因为缺少电力系统自身所具备的特点，所以不能对负荷数据進行深层次剖析，只把其看做是简单的数据，对待这一问题，应该从电力系统本身入手，找出负荷成因及内在规律，按照实际情况制定出预测策略，比如：并网型微电网、孤岛型微电网等，不同的社会环境和地理环境都会有不同的预测方案。

（2）分析预测中出现的误差。误差存在于所有事物中，而且在预测中发生误差的概率会更大，所以在进行预测时，首先要对误差的波动范围进行分析；其次再去考虑结果，当前，调度人员仅仅能够通过负荷预测的结果做出判断，十分不利于工作的进行，关于这个问题可以从这两个方面入手：①分析误差结果并找出误差成因，对预测模型进行充分完善；② 做出预测结果的误差波动范围，同时对负荷发展的速度进行分析。

（3）探究与其相关的因素所产生的影响。在电力负荷变化中，季节、气候、经济水平等都会对其产生一定影响，而受到的影响因素不同，对电力负荷变化产生的影响也就不同，如果利用大数据技术和智能计算方式，可以把主、次相关因素的负荷变化程度进行量化，除此之外，为增强预测模型的泛化能力，可以对主影响因素进行加重权、对次影响因素进行弱化处理。

5 结语

综上所述，虽然有很多种办法进行电荷预测，且每一种方法都有其独到之处，但也存在一定的局限性，因此，再确定使用某一种方法之前，应该从实际出发，分析具体问题，找到最为适合的方式进行检测，之后进行科学合理的评估。如此，才可以按时完成预测目标，确保电荷测量的精准度，为我国电网事业的发展尽一份绵薄之力。

参考文献

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[3] 叶锡滔.浅析配电网规划中电力负荷预测方法[J].数字通信世界，2015（10）：133.