電力市場環(huán)境下的負荷預測研究

肖俊青

摘 要：電力關乎國計民生，在電力市場改革不斷深入的今天，做好負荷預測更為迫切。而負荷預測也對預測速度與精確度提出了更高要求。本文在系統(tǒng)論述負荷預測分類及常見模型的基礎上，重點就電力負荷預測的方法進行總結(jié)，在明確其優(yōu)劣勢的基礎上系統(tǒng)分析電力市場環(huán)境下對電力負荷預測的新要求，以期對負荷預測研究起到一定指導。

關鍵詞：電力市場；電力環(huán)境；負荷預測；研究分析

1負荷預測的含義及意義

伴隨社會的不斷發(fā)展，電力工業(yè)作為國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)，直接影響生產(chǎn)生活。而要想確保電力市場需求的有效滿足，奠定電力系統(tǒng)規(guī)劃建設的良好基礎，負荷預測是根本，負荷預測直接決定電力投資、網(wǎng)絡布局及運行的合理性穩(wěn)定性。做好負荷預測研究是城市發(fā)展規(guī)劃的重要內(nèi)容。就電力系統(tǒng)而言，負荷指的是電力需求量，是能量對比時間的變化率，負荷預測有兩方面的解讀。既是對未來電力用量的預測也是對未來電力需求量的預測，奠定電力系統(tǒng)安全運行的前提。隨著經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，電力需求旺盛，提供高質(zhì)量、穩(wěn)定的電力供應已經(jīng)成為電力系統(tǒng)關注的首要問題，因此該背景下做好電力負荷的預測分析具有重要意義。而負荷預測的研究關注重點在于負荷預測方法的創(chuàng)新改進及當前市場環(huán)境下的電力需求滿足。

2電力負荷的有效預測

2.1電力負荷預測的幾種常見分類

分類依據(jù)不同對應多種負荷預測分類。按照期限分可以分為年度預測、月度預測、日度預測。從更廣的時間維度來分類，又可以劃分為長期預測、中期預測與短期預測。長期預測一般周期為30年，中期預測則縮短為6年，短期預測則往往指幾個月。

2.2電力負荷預測的常見模型

電力系統(tǒng)總負荷預測模型按照四個分量模型被描述為，L（t）=B（t）+W（t）+S（t）+V（t）。其中L為時刻t的天氣敏感負荷分量。而S對應的是時刻t的特別時間負荷分量。V則是時刻t的隨機負荷分量。就中長期電力負荷預測來說，E呈現(xiàn)出明顯增長的周期變化規(guī)律，而短期電力負荷預測B一般呈現(xiàn)周期性變化。而對于超短期負荷預測，B的變化近似線性。預測周期不同，B的內(nèi)涵也不斷變化。而對于基本正常負荷分量，線性變化模型與周期變化模型基本滿足描述需求。線性變化模型是將前面時刻的負荷描述成為直線，對應延長線即可預測下一時刻的電力負荷。對于周期性的變化模型來說，主要反應負荷日月年的周期變化特征。

3電力負荷預測的常見方法

3.1回歸模型預測分析法

回歸模型預測分析法是傳統(tǒng)預測法的一種。具體又分為一元回歸分析和多元回歸分析，主要通過給定的多組自變量和因變量資料分析研究兩者之間的關聯(lián)，總結(jié)歸納成回歸方程，回歸方程因變量為電力系統(tǒng)的負荷，自變量則是影響系統(tǒng)負荷的各種因素。無論是回歸變量的選取還是變量因素的量化處理都涉及到經(jīng)濟學知識，要想成功預測必須具備經(jīng)濟學的專業(yè)分析知識，而其預測過程也相對繁瑣。

3.2時間序列預測分析法

時間序列預測分析法是一種比較成熟的負荷預測法，其將負荷數(shù)據(jù)看做是單位時間，可以是年、季度、周、天、小時。根據(jù)周期性變化的時間序列，在總結(jié)負荷歷史資料的基礎上建立數(shù)學模型來描述呈現(xiàn)負荷變化的統(tǒng)計性規(guī)律。在時間序列法中卡爾曼濾波法、狀態(tài)估計最為常見，這些方法在符合預測中具有回歸分析不可比擬的優(yōu)勢。但對應建模過程更為復雜，也更容易受天氣變化的影響。節(jié)假日的電力負荷預測并不準確，存在較大誤差。

3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術預測系統(tǒng)負荷是一種更為新型的負荷研究方法，針對非結(jié)構性、非精確性的規(guī)律具有較好的適應性，并且該方法相較于傳統(tǒng)的負荷預測，不需要搭建負荷模型，具備很好的函數(shù)逼近能力，可以有效解決天氣及溫度等因素對負荷影響的數(shù)據(jù)捕捉。其弊端是人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要較長的訓練，而網(wǎng)絡結(jié)構確定、變量輸入選取操作執(zhí)行比較困難，目前該電力負荷預測還不夠成熟完善，還有較大的改進空間。人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型如下：

3.4專家系統(tǒng)電力負荷預測

除了人工神經(jīng)網(wǎng)絡電力預測，專家系統(tǒng)也是當前比較常見的電力負荷預測法，其主要由知識庫、用戶界面、推理機等幾個模塊組成，通過整合電力系統(tǒng)負荷預測領域內(nèi)專家學者的豐富知識與經(jīng)驗，借助啟發(fā)式知識推理自動得出決策結(jié)論。對于節(jié)假日的電力負荷預測及重大社會活動突發(fā)事件的電力預測，起具有明顯優(yōu)勢。其弊端是難以迅速高效地預測知識規(guī)則并建立知識庫，因為是參考專家經(jīng)驗，知識更新相對緩慢，在后期知識庫的維護上也需要耗費大量精力，成本較高。

3.5電力負荷小波分析法

對于現(xiàn)代電力負荷預測來說，小波分析法也是不錯的選擇。小波分析法更多地吸收了分析學中多個分支領域的精華部分，目前不僅僅在電力預測在多個科學領域得到有效運用。在負荷預測中，其選取合適的母小波函對負荷進行分類，針對不同性質(zhì)的負荷會選擇相應的預測方法，在此基礎上對分解的序列進行預測，預測得到的序列重構從而獲得更為精確的負荷預測結(jié)果。但該方法也并不是盡善盡美的，其弊端在于重構帶來的誤差風險，使得誤差累加，這也意味著對小波的預測精度要求更高，整個模型的預測也更加復雜。

3.6綜合電力負荷預測法

綜合法其實更多地是整合上述預測分析法的優(yōu)勢整合后的預測方法。重點參考的是模型法和人工智能法。吸收兩者的優(yōu)勢，帶來預測的高精度。目前綜合法又有多種分類，比較常見的有松散性結(jié)合、并聯(lián)型結(jié)合、串聯(lián)型結(jié)合、網(wǎng)絡學習型結(jié)合及結(jié)構等價性結(jié)合。

4電力市場環(huán)境下對負荷預測的新要求

伴隨經(jīng)濟的發(fā)展，電力市場需求更加迫切。而負荷預測作為電力系統(tǒng)安全運行的前提，同時是經(jīng)濟運行的重要手段備受關注。其承擔著電力交易的數(shù)據(jù)提供責任。其實在當前的電力市場環(huán)境下，往往有很多不確定因素，正是這些不確定因素的客觀存在使得電力負荷具有未知性，加上多個因素之間綜合作用形成復雜影響關系，對電力系統(tǒng)的正常運行提出考驗。做好電力負荷預測是基礎性的工作。本文通過論述多種負荷預測方法，明確了各自的優(yōu)勢與缺陷，讓工作人員在電力負荷預測中更有參考與借鑒。其實針對電力系統(tǒng)，在實際運行中，必須根據(jù)當?shù)仉娋W(wǎng)的實際負荷情況及獨有特點進行全方位的考察分析，做好對各種客觀因素的影響把控，從需求預測管理出發(fā)，發(fā)揮計算機技術的支撐作用，有效建立負荷預測軟件與電力市場軟件的有效接口，從而選擇更合適的預測模型，實現(xiàn)電力負荷的正確預測。在工作中也應樹立創(chuàng)新思維，積極探索電力負荷預測的新思路新方法，切實提升電力企業(yè)整體經(jīng)濟效益，奠定國民經(jīng)濟健康發(fā)展的電力基礎。要想真正做好電力負荷預測，必須了解電力負荷現(xiàn)狀并做好歷史統(tǒng)計資料的研究學習，通過整理規(guī)劃期各行業(yè)用戶的發(fā)展資料，在個例與共性的捕捉分析中把握國民經(jīng)濟各行各業(yè)的發(fā)展規(guī)律，了解行業(yè)實際發(fā)展的可能性與未來星，做到對電力市場環(huán)境發(fā)展方向的正確把握。

5結(jié)語

電力市場的發(fā)展更加復雜多樣，而解決電力負荷預測問題已經(jīng)成為擺在電力科技工作者面前的重要課題。在利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料基礎上，掌握正確的預測方法，建立符合電力負荷實際的預測模型，切實提升預測的速度與精確度，更好地滿足電力市場對負荷預測的客觀要求。而我們也應該看到電力市場條件下電力負荷預測的復雜性與艱巨性，因此，電力負荷預測還需要更深入的分析與研究。

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（作者單位：國網(wǎng)泉州供電公司）