电网中长期负荷预测技术开发应用

广东电网有限责任公司广州供电局 黄锦增 段炼 魏艳霞 陈永淑 李茜莹

当前我国电力负荷统计数据量不断快速增长，大量负荷数据的处理过程中的效率不高，耗费的时间相对太长，以及电力长期负荷数据预测处理精度较低，得到的数据结果不能很好地进行计算和处理存储。基于此，本章着重探究了利用大数据分析在电力市场中长期用电负荷数值预报的问题，并想方设法予以保证进行科学合理的电力负荷运行预测研究。

长期负荷是指对未来5～10年内的能源和用电的合理预计。长期发展预报的优点体现在，预报方式比较系统复杂且长远进行预报的准确度要远比较企业短期预报的准确度低[1]。产生这个现象的原因是，中长期负荷预报必须兼顾远高于短时预报的各种因素，如区域规划与发展趋势、人口迁移等。所以，在长期预报中，有关人员会形成一种模式，利用模拟更好地表现不同的原因，进而根据周围环境的变化趋势进行适当的改变，有利于提升预报的有效性。

1 中长期负荷预测对电网的积极意义

1.1 可以促进电网的发展

随着中国企业经济建设社会的高速发展，有关我国电网规划的科技教学手段也在不断地进行着信息创新，如电脑人工智能控制技术等。计算机人工智能信息技术的引导下，智慧国家电网科技的信息化管理水平将获得较大的提升，使用效益也已得到了长足的提高和过去一样，虽然中长期负荷预测对智慧国家电网的科技发展趋势将产生积极的影响[2]。

1.2 有助于解决电网发展中存在的问题

目前电网的发展往往受多种原因的影响，如与工程设计和社会实际发展不配合等。产生这个现象的主要原因往往就是，在设计研究阶段的过程中并没有根据各个地方的实际企业发展能力，现状也可以使得资源在开发利用的过程中进一步地增加了对经济的耗费[3]。因此根据这一问题，政府应当积极开展供电预测工作，以方便有关人员进行供电设计工作，并使之可以更好地适应经济社会发展的要求。

2 中长期负荷预测方法分类及应用

2.1 分类

中长期负荷压力预测的常用方法大致可以细分为利用经验计算预测的方法和利用数学测量模型综合计算预测法。经验判别预测的方式，主要是指通过依靠行业专家或技术专家组的经验判别数据做出对电力负荷量的估计，不包括数量化的模型。

根据自身使用到的数据不同，应用模型分析法主要可以分为自身使用规律分析外推法和其他相关规律分析法。二类分析的主要区别就是，除自身负荷规律分析外推法者一般仅以自己负荷自身的重要历史数据作为具体预测规律基础，而自身相关因素分析法将自身负荷与各种重要经济活动因素直接联合在一起来进行考虑。

按分析统计模型算法是否正确需要同时进行数学参数值的计算，参数能量模型计算方法虽然能准确反映给定负荷能量变化的客观规律性，但同时缺乏对给定负荷中随机能量变化的可分量部分的正确处理。近年来，非测量参数性能模型逐渐开始得到广泛应用，但其本身物理性能意义不清晰，较难正确对模型本身性能进行科学分析和设计调整，表1为负荷预测方法的简单分类。

表1 中长期负荷预测方法分类Tab.1 Classification of medium and long-term load forecasting methods

针对多负荷变数、非具有决定性的中长时间和大负载变数预测，比使用单纯非决定性变数预测或使用定量定性预测的分析明显不足。如何将各种预测方法合理地充分结合运用起来，实现各种优势互补，进一步提高压力负荷变化预测的应用精度已逐渐成为科学研究中的重点。

2.2 应用

以XX地区用电量为例，对其实施虚拟预测。

这个效果并不一定要求使用绝对的纯黑和纯白色，只要足够深的黑和足够浅的白放在一起就能得到不错的效果。阈值调整图层只有一个控制选项——阈值色阶。使用这个滑块我们可以直接更改画面的黑白分界点。这个效果最适合本例中这种在纯色背景下拍摄的肖像，效果非常像装饰画。

数学模型法：

2.2.1 弹性系数

电力弹性系数可反映电能消费增长速度、国民经济增长速度两者间的关系，多用于电量的长期预测。以XX地区为例，其2001—2005年的电力弹性系数为0.82，2006—2010年的电力弹性系数为0.61，2011—2015年的电力弹性系数为1.45，2016—2020年的电力弹性系数为0.88，2021—2025年的电力弹性系数为0.35。使用弹性系数开展虚拟预测时，GDP增长率、电力弹性系数预测值通过回归分析电力弹性系数与GDP，结合等维新息数据处理方法，获得表2预测数据。

表2 2021—2025年XX地区用电弹性系数虚拟预测Tab.2 Virtual prediction of electricity elasticity coefficient in XX area from 2021 to 2025

2.2.2 人均用电法

从人口数与总用电量关系而言，总用电量的增长速度大于人口增速。选择该方法进行虚拟预测，获得表3数据。

表3 2021—2025年XX地区人均用电法虚拟预测Tab.3 Virtual forecast of electricity consumption per capita in XX area from 2021 to 2025

2.2.3 回归分析

图1 一元线性回归虚拟预测Fig.1 Unary linear regression virtual prediction

3 中长期负荷预测中存在的问题

在信息时代的快速发展下，中长期的负荷功率预测分析技术被广泛使用的越来越频繁。中长期电网最大负荷供电预测中目前面临的重大问题主要有：(1)在城市电力发展战略和供电建设计划之间出现了很大矛盾。在信息时代的高速发展下，这也为城市供电的使用造成了巨大的环境变动，中长期的高负荷供电技术的使用效率已无法获得保证。(2)企业缺乏与其相关的专业人才和其对行业的不充分重视。其实，行业的不充分重视也可能是目前导致我国缺乏教育相关专业人才的重要一个原因。(3)难以完全满足行业高峰期用电量满足需求。

4 中长期负荷预测方法

4.1 灰色系统预测法

灰色系统的重要物理特征之一是系统的其他因素不相对确定或其他因素之间不确定具有相对确定的相互关系。灰色系统利用理论方法对原始生成数据信息进行了处理，从而使原来混乱无章的初始生成数据信息转变为，形成了一个规律性较强的基于生成原始数据，并由此建立基于生成原始数据的一种动态模型，从而对其进行准确分析和可预测。电力系统负荷控制系统中它是典型的一种灰色负荷系统。灰色模型理论样本模式，所选的可需数据样本数小、预报准确、测算方便、可行实验性强，特别适合于大规模的电力系统负载变动预报。但由于灰色曲线模型的偏差预测时和精度偏差受到了使用大量数据的空间影响，灰度偏差随使用数据空间离散变化程度的不断增大而逐渐增大，预测时的偏差也随之增大。灰色预测系统建模理论中如果进行灰色预测，主要可以采用二个灰色系统的建模方法（GreyModel，GM），一般表示为GM（m，n），表示对于在n个灰色变量之间建立的以m为一阶的偏微分方程。电力系统中长期供电负荷时间预测常用最简单的一个灰色周期时间测量序列及其模型称为GM（1，1）。近年来，针对应用中对GM（1，1）模型的若干问题与不足向我提供了许多方案改进，改进后的方法主要从应用模型参数估计生成方法、模型数据背景参数值构造方法、模型参数计算初始生成条件三方面深入出发，如图2所示。

图2 电网短期灰色负荷预测方法Fig.2 Short-term grey load forecasting method for power grid

4.2 回归分析法

回归模拟研究，即通过对两种选定的因关系变量与相应的因关系变量的综合观测结果与数值关联进行综合统计分析，确定各种变量间的各种相互函数关系，得到具体的系统数学回归模型[4]。回归的综合分析模型主要包含了单元线性综合回归、多重线性综合回归、单元非线性综合回归和多重非线性综合回归四种模式，不同的回归模式直接影响最后的回归估计结果精度。此种分析方法一般需要对大量的统计数据因子进行综合分析，建立一个数学影响模型并重新估计其影响系数，通过对各个初建数学模型的大量统计数据检验，得出各自模型变量对因子与变量的比值影响最大程度。

引入了非线性回归分析模型，并对历史数据分析结果进行了加权还原处理，以提升结果的数值预测分析准确度；又引入了多元回归分析法，并充分考虑了各种直接影响的经济因素，尤其重点是电力资源消费率等各种因素，对电网在夏季降温运行负荷的直接影响，从而形成了一个较为新的降温负荷分析模型。

4.3 模糊预测法

模糊预测方法运用模糊预测理论及其他方法概念，去综合性地解析现实电网中的负荷变化和各种因素间的互相关联，化许多并不具备决定性的信息变化为基本确定因素，以模糊数学矩阵法理论来精确表述现实电网中的负荷变动需求量问题，用模糊数学集合法理论的模糊原理来求解现实电网负荷变化，也可以说所表示的各类事件之间的互相联系比较贴近于现实，运用此方法来彻底地解决现实电网负荷变动预报中的问题，这是一项非常富有实际意义的科研探索[5]。其主要优势之一是，概率预报中的结果信息能够采用预测概率区间和估计概率两种形式进行提取，因此准确性较高。

5 中长期负荷预测技术的实现步骤

（1）明确预期的目标。确定预期的发展目标，对于进行理论研究与大数据预测管理工作发展方向具有十分关键的重要性，因此有关科研人员应当更加详尽的了解电网规划的有关知识，以掌握电网规划的种类和其影响使用的范围。

（2）确定进行预测的主要内容。中长期负荷需求预测企业，一般可以包括有如下几个方面研究内容：对月电量的长期预期、特殊日最大负载量、一般年最大负载量、以及各个国家地区的最大年负载量等。在分析这些变数的过程中，有关人员应该仔细了解其变化的特点，以便于了解变数的特性。

（3）查阅资源。信息能够有助于研究人员更好地进行相关工作，以便找出更加合理的对策并解决实际问题，为更好地获取信息，研究人员可能直接从某个机构中获取最精确的信息，或经过研究以得出适当的信息，但这些方式并不会提高信息的准确度，所以，当研究工作完成时，必须对于信息数据质量作出重新评估，以提升信息的准确度。

（4）选定一种可行的长期负荷预测研究方式。长期负荷进行预测的方式有很多种，有关的工作人员应该根据公司现实的需求来选定作为一个相对可行的方式。

（5）取得结论并对结果作出分析。相关工作人员在取得负荷结论后，对结论作出了很好的分析与说明，从结论的性质来看，若结论的性质与实际发展的性质不符，则必须对结论作出再次证明，这主要由于长期电力预测对电网的发挥重要，所以工作人员不可忽略任何问题，避免产生隐患。

（6）根据预测分析的结论，可以做出电网计划。预计完成后，有关人员须详细分析预计结果的特性，并按照性质对电网的时间和范围做出计划。

6 结语

通过准确的中长期负荷预报技术，能够较为经济合理地正确进行国家电源系统和电网的功能扩展规划设计方案和重大供电建设项目施工进度调整，以全面适应国家经济社会发展安全生产的基本要求，同时有助于保证国家能源电网的安全稳定与正常工作，提高社会效益。