短期负荷预测方法综述

国网鄂州供电公司 胡函武 杨 英 魏 晗 耿红杰

负荷预测的精度直接关系到电网的供需平衡，影响着电网运营成本，因此短期负荷预测的准确性十分重要。目前国内外负荷预测方法主要包括经典预测方法、传统预测方法以及人工智能预测方法三大类，本文就一些主流方法进行了分析和概述。

引言：从1866年德国人西门子制成世界上第一台工业用发电机至今已有150余年。在这100多年来，电力经历了从理论到应用，从工用到民用，从火电到水电再到核电等一系列的转变，为社会的经济、政治、文化等各方面的飞速发展起到了极大的推动作用。作为国民经济建设中不可取代的重要能源，电能如今已经渗入各个行业及领域。

近几十年来，国内外的专家学者们针对负荷预测问题进行了长期的深入研究，提出了很多卓有成效的预测模型。然而短期负荷具有随机性和不确定性的特点，容易受到天气变化、社会活动以及节日类型等各种复杂的环境因素的影响，因此想要得到十分精确的预测结果仍然是一件非常困难的事情。到目前为止还没有哪种方法适用于任何地区的电力系统，也没有哪种方法可以提供绝对精确的负荷结果。根据负荷预测技术的发展历程，可以大致将其分为三大类：经典预测方法、传统预测方法以及人工智能预测方法。

1.短期负荷预测经典方法

1.1 回归预测法

回归分析预测方法是根据以往的负荷历史数据的变化规律以及影响负荷变化的因素来寻找自变量与因变量之间的相关关系，从而建立可以进行数学分析的模型，以此来预测未来的负荷。它的特点就是将预测目标的因素当作了自变量，而将待预测目标作为了因变量。在回归分析预测方法中，自变量是随机变量，而因变量是非随机变量，通过使用给定的多组因变量和自变量的资料来研究各种变量之间存在的相关关系。

1.2 时间序列法

时间序列法在电力系统短期负荷预测中是比较常见且应用最为广泛的一种方法。电力负荷的历史数据是按照一定时间间隔进行采样并记录下来的有序集合，因此它是一个时间序列。电力负荷时间序列方法就是根据负荷的历史资料，建立一个描述电力负荷随时间而变化的数学模型，通过这个模型，一方面可以描述电力负荷随时间变化所表现出的规律性，另一方面可以在该模型的基础上建立负荷预测的数学表达式，从而实现对未来负荷的预测。

2.短期负荷预测传统方法

2.1 指数平滑法

指数平滑法实质上是一种曲线拟合法，它采用过去数周的同类型日的相同时刻的负荷组成一组时间上有序的数组，然后对该数组进行加权平均，最后得出待预测的负荷值。

指数平滑法主要是根据历史负荷数据对未来负荷进行预测，不同历史时期的负荷值对未来负荷的影响不同，距离预测时间越近的历史负荷数据对预测结果影响越大，反之越小。因此，该方法对接近预测时刻的数据拟合得更精准。

2.2 灰色预测法

灰色预测法是一种对含不确定因素的系统进行预测的方法，通过分析因素之间的发展趋势的相异程度或集合相似来衡量因素之间的关联度，因此又被称为关联度分析法。灰色系统理论将一切的随机变化量看作是在一定范围内变化的灰色量，其常用累减生成IAGO和累加生成AGO的方法来将繁乱的原始资料整合成规律性较强的生成数据列。用灰色模型中的微分方程作为电力系统的单一指标（如负荷的预测）时，所求解微分方程的时间响应函数表达式即为所求的灰色预测模型。最后对模型的可信度和精度进行校验并修正后就可以用这个模型来预测未来负荷值。

3.短期负荷预测人工智能预测方法

3.1 专家系统法

专家系统实质上是一个计算机系统，它的建立是基于知识的程序设计方法，其特点是拥有某个特殊领域内专家的知识和经验，并能够像专家一样运用这些知识，通过推理，在该领域内做出智能决策。专家系统负荷预测技术的思想是：对存放在数据库里的过年几年的每小时的负荷和天气数据进行细致分析，集中有经验的负荷预测专家学者的知识，提取相关的规则，并且按照相应的规律推理进行负荷预测。专家系统一般包括推理机、知识库、数据库、知识获取部分和解释部分等五个部分，是对人类不可量化经验进行转化的一种较系统的方法。

3.2 人工神经网络法

神经网络是由大量简单的神经元组成的非线性系统，而人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）则是模拟生物的神经网络进行信息处理的一种数学模型，具有非线性、自适应、自组织和大规模并行的优点。鉴于短期负荷容易受到天气、节假日和节日类型等环境因素的影响，往往表现出随机性和不确定性的特征，而神经网络由于自身的强学习能力和非线性映射能力，能够很好的处理此类问题。因此，自上世纪90年代开始，人工神经网络技术在电力系统负荷预测尤其是短期负荷预测领域内得到了广泛的应用。

3.3 组合预测法

纵观电力发展史，有基于数学分析的传统负荷预测方法，也有基于算法的人工智能负荷预测方法，然而却没有一种模型可以适合于任何地区的电力系统，真正做到准确无误的预测。为了克服不同模型的缺陷并充分利用各自的优点，人们将组合预测法应用到了短期负荷预测中。组合预测法的优点是针对各单一模型的特点进行取长补短，克服了单一预测方法的不足之处，使得优势互补，提高了负荷预测的精度。不足之处在于预测模型比较复杂，考虑的相关因素更多，计算量更大。

4.结语

正确的短期负荷预测有利于运行人员准确的预估电能的生产、输送、分配情况，从而制定出经济、合理的发电计划。根据短期负荷预测所提供的信息，电网部门可以对发电容量进行合理的调度。本文根据负荷预测的发展历程将国际主流预测方法分为了三大类进行概述和分析，为不同地区的负荷特征选取合适的预测方法提供了一定的理论依据。