电力市场管理与负荷分析预测系统的开发应用

广东电网有限责任公司潮州枫溪供电局 蔡培浩

电力系统的研究和开发主要是为了向各个用户提供更加稳定和安全的电力资源，来让每个电力用户都能够在充足和稳定的电力供给环境下进行正常的生活和工作。但是由于电力资源无法进行大分量的储存，同时也因为电力系统的负荷变化也较为难以保持平衡状态，导致现如今的部分区域的供电状况都比较不稳定，同时电力资源也稍显匮乏。导致这种状况出现的原因不光是因为其电力设备的储存量较低，同样也是因为电力系统设计中对于电力负荷的预测水准无法符合如今电力耗损的水平，从而使得其出现了一定的用电缺口。由此可见，在电力市场管理中对于负荷分析预测系统的开发迫在眉睫，必须能够设计出更为高效、安全、稳定的电力负荷分析预测系统，才能够将各个地区电力紧缺的问题进行有效改善，将发电容量进行科学的控制，以此来让其电力系统的运行能够符合当地电力供给需求[1]。

1 电力负荷预测系统的特性和原理

因为电力负荷预测系统的设计需要按照电力负荷之前的状况来一步步分析其之后的取值，因此电力负荷预测系统的设计需要针对各种不确定事件展开分析。只有通过对其展开全面的分析计算，并且利用相应的分析预测技术，将电力负荷的未来数值以及也许会产生的情况展开预测，才能够让其电力负荷预测系统被设计得更加完善。总的来说，电力负荷预测系统的特性大致可以分为以下几个方面：

一是不确定性。由于电力负荷在之后的数值改动状况是无法被精确判定出来的，电力负荷会遭受到一系列影响因素而导致其数值产生各式各样的转变，同时这些影响因素同样也是无法确定的。研究人员对于一些常见事件的发生和变化能够进行一定的估计，但是对于大部分的事件都是无法准确预知的。同时能够导致电力负荷产生变化的因素过于繁杂，倘若产生任何的突发状况都会导致其出现各式各样的变化，所以这也就是电力负荷预测存在不确定性的主要原因之一。

二是条件性。不同的电力负荷预测基本上都是会根据相关的因素或条件而展开适当的判定。而对于这些因素和条件来说，又能够将其归类成必然因素以及假设因素的类型。当相关研究人员对电力负荷运行的基本规律有了充分的认知和理解，在之后所应用的预测因素就属于必然因素，在这个情况下进行电力负荷预测的结果一般都是较为准确的。但是在大部分的状态下，因为电力负荷其自身所具备的不确定特征，就必须要对其设定出适当的假设因素。同时，这些假设因素要按照科学的计算，结合一系列的实际状况所给出的。以此来为电力负荷预测的结果附加适当的前提因素，以此对电力负荷的预测结果能够更为精准一些。

三是时间性。每一类电力负荷预测基本上都会存在相应的时间性质。由于电力负荷预测工作属于科学预测的领域之内，所以对其展开预测必须要存在精确的数量概念，也就是必须对其进行预测的时间进行确定[2]。

四是多方案性。正因前文所说的电力预测具备一定的因素影响性质以及不确定的性质，因此在展开电力负荷预测的过程中，需要对其电力负荷在一系列也许会产生的事件或者状况条件下的状态展开相应的预测，以此得出一系列情况中的不同电力负荷预测方案。

电力负荷预测系统的设计主要是按照电力负荷的运作变换规律，对其展开适当的判定和分析，将其之后的转换状况或者是变化趋势进行计算，所以必须要对其电力负荷预测系统所展开的工作原理做出科学的总结，以此来作用于对电力负荷预测系统的改良和升级设计。其整体设计原理大致可以分为以下几个方面：

可知性原理。总的来说，电力负荷预测是要对其运行的规律进行分析判定，同时对于之后有可能产生的发展状况和趋势进行分析计算，让人们对电力负荷系统的以往、现在以及将来都进行精确的认知和判定，以此来彰显电力负荷系统的可知性原理。

可能性原理。由于事物的变换以及发展都会存在一定的外在条件和内在条件，并且会随着这些不同条件的变化和驱动而产生相应的变化。内在条件的变化和外在条件的作用力大小存在一定的差异性，从而使得其整体的变化和发展产生更加多样性的转化。因此，对于其各个部分的分析预测，几乎都是根据其变化发展的各类可能性所展开的一系列方案预测。

连续性原理。此原理的主要内容就是指预测对象的发展属于一系列的接连且统一的流程，在其之后的发展过程中同样也会保持着这样的形式。其主要彰显了预测工作的开展是从以前到现在，接着从现在再到之后的一个过程。电力系统的设计也会具备一定的惯性，就好比一些电力负荷数值会根据之前的模式和状况而一直维持下来，并且保持这个状态向着之后一直发展。所以进一步了解预测对象的以前、现在，同时确定其发展规律，就能够对其之后的运行状况采取惯性原理展开更为准确的分析和预测[3]。

系统性原理。对于电力负荷预测系统来说，其主要是对电力系统的运行状况展开精确的预测和分析，在预测分析过程中需要对其系统的各个方面以及各类影响因素进行结合考虑，要对其在之后的整体系统的动态发展状况展开进一步的预测和分析。同时由于电力系统的自身系统和外界因素所构成的整体系统的发展状况和其自身以及各类条件之间都会具备一定的互相影响以及互相作用的关联。因此对于系统性原理来说，其需要将整体预测对象的状况调整到最佳状态，只有这样才能够保证其获得的预测以及分析结果更加精确和稳定，以此来向电力公司和相关人员提供更加优质的预测方案。

相似性原理，虽然在外界的各类事件发展状况都会有所不同，然而不同的事物之间亦然会具备一定的关联以及相似的地方。因此，研究人员能够通过这种相似性质对电力负荷展开适当的预测分析。一般来说，作为预测对象的一种事物，其在目前的发展现状和流程也许会和其他预测对象在某一个时间段的发展状况和流程相同或者相似。因此研究人员就能够按照这个已知对象的发展状态和流程为研究基础，对新的预测对象在之后的发展状态和流程展开分析预测，将这种相似性原理进行充分利用[4]。

反馈性原理。这种原理主要是指通过输出返回到输入端，然后将输出结果进行适当的调整。其预测分析的反馈性质主要是想让预测分析的结果更为精准，以此为目标对其展开相应的反馈调整。研究人员在对电力负荷预测系统的设计过程中得出，在预测分析的结果和通过一定试验所获得的真实数值之间具有一定差异的时候，就能够通过这个差异对其远期预测值展开相应的调整，以此来进一步提升预测的精准性。

2 电力负荷预测系统的开发应用

2.1 电力负荷预测系统的设计目标

2.1.1 系统需要具备可扩展性以及可维护性

一个优良的电力负荷预测系统必须能够符合稳定性、安全性、高效性、智能性、可维护性以及可扩展性等一系列的需求。也就是说对于电力负荷预测系统的设计来说，需要其可以随着时代和科技的发展，向其系统内部随时融入各种全新的程序和功效，并且需要在维持期系统原状态的基础上对其各项参数进行适当的修改。电力负荷预测系统的设计主要是利用面向对象程序展开开发，通过标准接口衔接。此种程序的技术特征就彰显了其系统能够具备可扩展性以及可维护性，让整个系统能够被设计得更加智能化。

2.1.2 准确性以及事实性

各个地区所应用的电力系统都必须能够保证其能够维持长期的稳定运行，尤其是在之后愈发成熟的电力市场发展过程中，无论在何时何地都会产生一系列的电力交易事件。所以对于电力系统的电力负荷预测系统的设计必须具备充足的事实性，必须能够在发生电力交易的时候第一时间得到产生的电力负荷信息同时展开预测分析作业。并且根据各个电力公司的需求来说，电力负荷分析预测的关键目标就是要让上级电力主管机构与审判电量，所以其预测分析的结果也必须具备充足的准确性[5]。

2.1.3 数据管理功效

电力负荷预测系统的设计过程中，较为关键的是要能够对各种庞大且繁杂的历史信息展开精确且全面的处理和分析，对于这些数据信息的分析精准性会对整个电力系统的运作造成尤为关键的影响。因此利用更加出色的数据库访问技术以及数据库系统能够对其整体的便捷性以及电力负荷预测系统的运作效率造成关键的影响。

2.2 电力负荷预测系统的负荷预测方法设计

2.2.1 趋势外推法

在电力负荷随着时间流逝而展现出降低或是提升的状态时，同时不存在相应的季节波动，

还可以找到一条合适的函数曲线去代表此类发展趋势的情况下，就能够以t表示其时间自变量，用y表示其时序数值的因变量，从而得出其发展趋势模型y=f（t）。在能够确认这类发展趋势可以维持到之后的发展状况中之后，就可以给予自变量t相应的数值，以此来获取之后发展情况中各类时间段所对应的时间序列的数值。

采取这种电力负荷的预测方法会存在两类假设因素：首先假设电力负荷不会存在跨越式的转变，其次需要假设电力负荷的运作和变化条件同样也会影响到其之后的运行状况，其因素需要维持较小的变化或者是维持不变。利用科学的趋势模型属于采取趋势外推方式的关键步骤，差分法以及图形识别的方式都属于筛选趋势模型的方式之一。

趋势外推的方法同样也存在许多种类的不同类型，但是各类趋势外推法都会具备一些相同的特征，也就是不会对其中的随机成分展开计算分析。这种预测分析的方式所具备的优势就是利用其进行推测不需要太庞大的数据信息基础，仅仅要利用到相应的历史数据就能够展开推算。但是其也有可能会因为电力负荷产生变化而造成预测结果不够精确的情况产生。

2.2.2 时间序列法

电力负荷系统中的历史信息大多是根据相应的时间间隔展开分析记录所得出的有序集合，所以这些数据同样也会形成一个时间序列。因此这种电力负荷的预测方法主要是按照电力负荷的历史数据为基础，然后创建出一个时间序列的趋势模型，然后利用这个模型对电力负荷在此时间序列中的变化规律进行记录。这种推测方法关键具备自回归AR（p）模型、自回归滑动平均ARMA（p，q）模型以及滑动平均（q）模型等。时间序列方法的通用模型ARMA（p，q）的公式为：yt-φ1yt-1-......φpyt-p=a1-θ1at-1-......θqat-q。其中，φ1，φ2，......φp称为自回归系数，p为自回归阶数。θ1，θ2，......θq称为动平均系数，q为动平均阶数，yt,yt-1,......yt-p为连续一段时间的复合数据数值，at,at-1,......at-q为零均值白噪声序列。利用这种方法的好处就是分析和预测的效率更高，所需要利用到的历史信息不用太多。但是这种方法并未能将电力负荷的变化条件考虑到其中，仅仅是对其信息展开了你和，对其规律性的分析并不充分，仅仅能够将其作用于电力负荷发展较为稳定同时周期较短的预测条件下。

2.2.3 模糊控制法

这种电力负荷预测方法的应用属于目前较为现代化的预测方式，同样也是目前在电力负荷预测系统设计中应用较为普遍的方式之一。其主要是在所应用的控制模式中结合了模糊数学的概念，让其所展开的预测分析更加精确，同时对于部分不能创建数学模型的被控过程展开更加精确的调控。模糊系统无论是利用怎样的方式展开分析和预测，从其各个方面来看，都是属于一种非线性函数，同时其无论对于何种非线性连续函数，都是需要发现一种隶属函数，一类推理规则，一种解模糊方式，从而让其最后得出的模糊控制系统可以更加靠近这个非线性函数。利用模糊控制法展开对电力负荷预测系统的设计方法主要分为以下几种：

一是查询表格。这种方式的关键步骤就是要根据已知输入和输出的信息里产出模糊规则，完成一个模糊规则库的创建。知识最后的模糊逻辑预测系统能够从其组合模糊规则库里面产出。

二是以神经网络集成为基础的高木一关野模糊分析方式。其主要是通过神经网络去获取条件同时输入相应变量的联合隶属函数。结论部的函数F（X）同样能够通过神经网络进行展现，神经网络全都是选取的前向型BP网络。

三是反向传播学习方法。这种预测分析方式主要是用于确定高斯模型模糊逻辑系统的参数，通过确定的模型可以进一步地靠近真实的系统，以此来达成增强其分析预测精确性的成果。

总的来说，电力市场管理和复合系统的开发应用是目前电力行业发展过程中尤为迫切的研究项目，通过现代化的电力负荷预测系统的设计和开发，让其以更加高效、安全、稳定的状态投入电力系统中进行使用，能够各个地区的电力供给更加稳定，有效解决部分地区电力资源匮乏的窘迫现状，对于电力行业的发展提供了尤为关键的推动作用。