中长期电力负荷预测研究综述

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中长期电力负荷预测研究综述

作者：高丹丹 高松涛

来源：《科技创新导报》 2014年第7期



高丹丹 高松涛

1.国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心北京10080;2.国家电网抚顺供电公司辽宁抚顺113008

摘要：电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。本文对电力负荷预测的概念及分类等问题进行了简要论述，重点分析了中长期负荷预测的特点、

成熟方法，对中长期负荷预测方法进行了综述，并对负荷预测问题的研究方向提出了一些建议。

关键词：电力负荷；负荷预测；中长期负荷预测方法

中图分类号：TM714文献标识码：A文章编号：1674-098X(2014)03(a)-0000-00

0引言

电力系统的长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期指5年左右并以年为单位的预测，中长期电力负荷预测的意义在于帮助决定新的发电、变电机组的安装与电网的规划、增容与扩建，是电力规划部门的重要工作之一，准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性，有效地降低发电成本，保证用电需求，增强供电可靠性，从而提高电力系统的经济效益和社会效益。

1中长期负荷预测的概述

电力负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，运用哲学、社会学、经济学、统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事务之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先估计和推测。长期预测以年为预测时段，以用电负荷、用电量等的年度统计数据作为预测内容，主要受国民经济发展情况、人口、产值单耗、产业结构调整情况、电价政策等的影响，其目的是为合理安排电源和电网的建设进度提供宏观决策的依据。中期预测以月为预测时段，以用电量、用电负荷等的月度统计数据作为预测内容，这些数据呈周期性增长，每年度的12个月具有相似的规律，其变化规律可分为月度量的年度发展序列和月度量的月度发展序列。

2 目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析

2.1 传统预测方法

1）回归分析预测法，根据回归分析涉及变量数分为单元、多元回归分析；根据自变量和因变量之间的函数形式，分为线性、非线性回归方程。该方法简单便捷、外推性好，可以很好的预测出从未发生过的情况；但在历史数据残缺或存在较大误差的情况下，预测效果很不理想，针对复杂参数变化，缺乏自学习能力，无法及时进行负荷模型更新。2）时间序列外推法，基本模型包括：自回归模型AR、动平均模型MA、自回归动平均模型ARMA。此方法适用于负荷变化不大的情况，优点是：对历史数据量要求较低；缺点是：对历史数据准确性要求高，模型系数的计算较繁琐，用线性方程来近似表达一种非线性关系，无法参考天气因素的影响，无法保证精度。3）灰色数学理论，利用GM模型群实现电力负荷预测。当电力负荷呈严格指数增长时，灰色数学理论预测方法的预测精度高、所需样本数据少、计算简便以及可检验。但其缺点也比


较突出：数据的灰度越大，预测精度越差，不适合长期预测；具有波动性变化的电力负荷，采用GM(1,1)模型，误差大，无法实现实际需求。

2.2 现代负荷预测方法

1）模糊预测法，利用有限的规则近似表示任意的函数关系，其缺点是模糊推理FUZZY预测没有学习能力，不能很好的适应不断变化的电力系统，因而精度比较差。2）专家系统预测法，是对不可量化的经验进行转化的一种方法。其优点是:能汇集多个专家的知识和经验，最大限度地利用专家的能力，资料与信息量比较多，考虑的结果比较全面，从而可以得出较为准确的结果。其缺点是:知识面受数据库的限制，失去自学的能力；对突发性事件和不断变化的条件适应性差。3）遗传规划方法，是用能根据环境状况动态改变的广义的层次化计算机程序描述问题。在负荷预报应用中，能自动找出与负荷变化密切相关的因素，用其作为自变量，自动生成函数表达式来体现负荷的变化规律，建立负荷预测的数学模型。其预报精度可满足工程需要，在实际应用中，用遗传规划直接进行负荷预报可以作为其他预报方法的辅助工具。4）优选组合预测模型，对于同一个预测问题，将多个不同的预测模型的线性组合，在一定的条件下改善模型的拟合能力和提高预测精度。选取适当的权重进行加权平均或者选择拟合优度最佳或标准差最小的预测模型作为最优模型进行预测。

2.3 对中长期负荷预测方法的建议

对于年度预测具有单调性的特点，采用灰色预测法、回归分析预测法；若可以引入相关因素，可采用弹性系数法。对于月度预测时，按照年度发展序列构成的月度预测方法中，若历史数据具有单调性特点，则采用灰色预测、回归分析等方法；按照月度发展序列构成的月度预测方法中，根据12月的周期性，优先采用ARMA模型。

3中长期负荷预测要解决的问题及对其研究方向的建议

3.1 中长期负荷预测要解决的问题

需要充分考虑外界因素变化、未来相关因素不确定性、众多因素交互作用的结果以及对预测专家经验和意见有效分析利用的预测前提；遵循“近大远小”原则，采用加权参数估计方法实现区别对待各时段的拟合残差；由于需要按照一定参数估计方法求解若干待定参数（如最小二乘估计、岭估计等算法），使得预测效果差别较大，则如何选择适当的参数估计方法提高预测精度是需要解决的问题。

3.2对负荷预测问题研究方向的建议

首先是，组合预测，但组合预测的权重确定的分析和估计策略的选择还需要深入研究。其次是，由于不同单位开发了多个电力负荷预测和分析的软件包，使得其独立性强，兼容性差，造成软件培训和系统维护的困难，基于Internet/intranet技术的发展，提供了一种全新的实现负荷预测技术的手段，为电力部门提供一个网上的负荷预测中心，从而有效地提高预测方法的准确性、预测操作的简单性和经济性，部分解决软件设计更新以及系统维护的难题。比如，瑞士ABB公司实现了一个类似基于Internet的负荷预测服务系统，此系统在欧洲一些国家的电力公司和大企业中运行了几年，证实该系统的可用性，其为电力市场环境下负荷预测系统的发展指明了一个方向。

4 结束语

随着电力市场的发展，负荷预测的重要性日益显现，对负荷预测精度的要求也越来越高。该文简单的对中长期负荷预测的基本方法进行了分析，其中，传统的预测方法比较成熟，预测


结果具有一定的参考价值，但在精度上还需要进行改进。与此同时，随着以灰色理论、专家系统理论、模糊数学等为代表的新兴交叉学科理论的出现，使得现代负荷预测方法成为预测问题的研究焦点。

参考文献

[1]黄桂华，中长期电力负荷预测方法的简述，农村电气化，2002年8月

[2]康重庆、夏清、张伯明，电力系统负荷预测研究综述与发展方向的讨论，电力系统自动化，2004年1月

本文来源：https://www.wddqxz.cn/96d3ce8025284b73f242336c1eb91a37f01132a9.html