新形勢下電力需求預(yù)測方法分析

呂海霞 李 曄

（內(nèi)蒙古電力經(jīng)濟技術(shù)研究院）

0 引言

電力工業(yè)在現(xiàn)代社會起著至關(guān)重要的作用，準(zhǔn)確預(yù)測電力消費水平對于電力規(guī)劃者和決策者制定合理的電力發(fā)展計劃和基礎(chǔ)設(shè)施投資策略至關(guān)重要［1］。預(yù)測結(jié)果過低會導(dǎo)致電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足，無法滿足未來的需求；而預(yù)測結(jié)果過高則可能引導(dǎo)電力基礎(chǔ)設(shè)施過度投資，浪費資源［2］。當(dāng)前，我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型正處于大背景之中，電力消費水平預(yù)測的難度更為突出［3］。學(xué)界和政策界的觀點存在兩種傾向，一方面是中長期預(yù)測的邏輯短視，主要著眼于宏觀因素和長期趨勢，而忽視了短期波動和小概率事件對電力消費的影響；另一方面則是短期預(yù)測的思維固化，只關(guān)注當(dāng)前的局部因素，而忽略了長期趨勢和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響［4］。為了提高電力消費水平的預(yù)測準(zhǔn)確性，需要綜合考慮中長期規(guī)律和短期波動的因素。除了宏觀經(jīng)濟因素，還應(yīng)考慮到工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源政策變化、科技創(chuàng)新等方面的影響［5］。此外，使用適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法和模型也是必要的，包括趨勢分析、時間序列分析等。目前存在兩種趨勢，一種是在預(yù)測中長期電力消費時，過分關(guān)注歷史數(shù)據(jù)和短期趨勢，而忽視未來經(jīng)濟社會發(fā)展的轉(zhuǎn)型［6］。這種邏輯短視往往導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果與實際情況相去甚遠。另一種趨勢是在預(yù)測短期電力消費時，思維過于固化，僅考慮中長期因素，忽略與電力消費相關(guān)的高頻或中頻經(jīng)濟數(shù)據(jù)的分析。同時，可能對電力消費產(chǎn)生重大影響的小概率事件，例如極端氣溫，也容易被忽視。這種固化的邏輯會導(dǎo)致短期預(yù)測準(zhǔn)確度不高。電力消費與經(jīng)濟發(fā)展密切相關(guān)，因此理解和把握電力與經(jīng)濟之間的關(guān)系是進行預(yù)測的重要基礎(chǔ)。通過從宏觀經(jīng)濟指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策環(huán)境等多個角度進行分析，可以預(yù)測未來電力消費的總體趨勢。一些因素如經(jīng)濟增長預(yù)期、工業(yè)生產(chǎn)活動和城市化進程等都會對電力需求產(chǎn)生影響。此外，考慮到極端天氣等小概率事件，如異常高溫或低溫，也能幫助預(yù)測電力需求的波動情況。通過分析歷史氣象數(shù)據(jù)、建立氣象模型等方法，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測未來電力消費的變化［7］。

1 傳統(tǒng)預(yù)測方法

1.1 趨勢外推法

趨勢外推法是一種常用的電力負荷預(yù)測方法，通過分析負荷的歷史變化趨勢來進行未來負荷情況的預(yù)測。該方法建立了一個趨勢模型，將負荷數(shù)值與時間相關(guān)聯(lián)，從而可以對未來的負荷進行外推。趨勢外推法的優(yōu)點在于只需要歷史數(shù)據(jù)作為輸入，所需的數(shù)據(jù)量較少，適用于數(shù)據(jù)收集有限或時間較短的情況。此外，趨勢外推法簡單易懂，計算相對較快，適用于快速初步預(yù)測。然而，該方法的假設(shè)是負荷具有明顯的變化趨勢，并且未來的負荷變化將延續(xù)過去的趨勢。但實際情況中，負荷可能受多種因素影響，包括經(jīng)濟、氣候、政策等，在負荷出現(xiàn)異常變動或不符合趨勢方程的情況下，趨勢外推法可能會引起較大的誤差。它可以用較少的數(shù)據(jù)量來預(yù)測未來的負荷情況。然而，如果負荷發(fā)生異常變化，特別是不符合趨勢方程的大幅變動，預(yù)測結(jié)果可能出現(xiàn)較大誤差。因此，在應(yīng)用趨勢外推法時，需要謹(jǐn)慎考慮異常情況，并根據(jù)實際情況進行準(zhǔn)確性評估。

1.2 時間序列法

時間序列法是一種常見的短期電力需求預(yù)測方法，其基本思想是通過建立和估計產(chǎn)生實際序列的隨機過程的模型，來預(yù)測未來的負荷情況。時間序列法針對觀測序列展現(xiàn)出的某種隨機過程特征進行分析。時間序列分析是一種統(tǒng)計方法，用于分析和預(yù)測隨時間變化的數(shù)據(jù)。在電力負荷需求的情境中，時間序列分析可以幫助確定負荷變動的基本特征和規(guī)律，并利用這些信息來進行未來負荷的預(yù)測。時間序列法充分利用了電力負荷變動的慣性特征和時間上的延續(xù)性。通過對歷史負荷數(shù)據(jù)進行分析處理，可以識別出基本特征和變化規(guī)律。

1.3 回歸分析法

回歸分析法是一種常見的負荷預(yù)測方法，通過建立自變量與因變量之間的回歸方程來進行預(yù)測，該方法利用歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律來推斷未來負荷的趨勢。與時間序列法相比，回歸分析法的優(yōu)點是數(shù)據(jù)收集工作相對較少。這使得在數(shù)據(jù)獲取困難或成本較高的情況下，回歸分析法具有一定的優(yōu)勢。然而，回歸分析在面對負荷變化存在非線性、季節(jié)性或突發(fā)性等特征時可能無法準(zhǔn)確捕捉這些特征，從而導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果偏差較大。因此，在需要更高精度的負荷預(yù)測或面對復(fù)雜的負荷變化情況時，可能需要結(jié)合其他方法或采用更復(fù)雜的模型來進行預(yù)測。

2 新形勢下電力需求預(yù)測方法

2.1 智能預(yù)測方法

智能預(yù)測方法可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對歷史電力需求數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟指標(biāo)、氣象數(shù)據(jù)、政策法規(guī)等因素進行綜合分析，以建立更為全面的電力需求預(yù)測模型。例如，可以通過分析歷史電力需求數(shù)據(jù)，找到電力需求的變化規(guī)律，并預(yù)測未來的電力需求；還可以利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對電力需求進行預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以自動地從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)電力需求的變化規(guī)律，并預(yù)測未來的電力需求。同時，通過不斷迭代優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以提高預(yù)測的精度。

具體使用方法如下： （1）收集歷史電力需求數(shù)據(jù)，并針對數(shù)據(jù)進行清洗和處理，確保數(shù)據(jù)的正確性和完整性； （2）運用數(shù)據(jù)分析和特征工程等方法，提取出對電力需求預(yù)測有意義的特征，并進行特征選擇，減少冗余和無關(guān)的特征； （3）選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建電力需求預(yù)測模型，并利用歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確度；（4）使用訓(xùn)練好的模型對未來電力需求進行預(yù)測，并進行評估和驗證模型的準(zhǔn)確性，如計算預(yù)測誤差或使用交叉驗證等方法； （5）使用訓(xùn)練好的模型對未來電力需求進行預(yù)測，并進行評估和驗證模型的準(zhǔn)確性，如計算預(yù)測誤差或使用交叉驗證等方法。

2.2 用地仿真類SLF法

用地仿真類SLF法的基本思路是將城市土地按照不同功能進行劃分，如居住用地、工業(yè)用地、商業(yè)用地等，并模擬每個功能用地的數(shù)量和分布情況。然后，根據(jù)不同功能用地的用電量和負荷特性，計算出未來電力需求。

用地仿真類SLF法進行電力需求預(yù)測的步驟如下：（1）收集相關(guān)數(shù)據(jù)：包括城市規(guī)劃、土地利用規(guī)劃、歷史用電量等數(shù)據(jù)；（2）確定仿真模型：根據(jù)城市實際情況，選擇合適的SLF模型，如細胞自動機模型、元胞自動機模型等；（3）劃分土地利用類型：將城市土地按照不同功能進行劃分，如居住用地、工業(yè)用地、商業(yè)用地等；（4）建立仿真模型：根據(jù)劃分好的土地利用類型，建立SLF仿真模型，模擬每個功能用地的數(shù)量和分布情況；（5）計算用電量和負荷：根據(jù)仿真模型中每個功能用地的數(shù)量和分布情況，計算出未來用電量和負荷特性；（6）預(yù)測電力需求：根據(jù)計算出的用電量和負荷特性，預(yù)測未來電力需求。

用地仿真類SLF法的使用范圍主要適用于城市電力需求預(yù)測。它可以模擬城市不同功能用地的數(shù)量和分布情況，考慮到城市規(guī)劃、人口流動等因素對電力需求的影響，因此具有較強的針對性和適用性。

3 結(jié)束語

總體來看，新的經(jīng)濟發(fā)展形勢下，在預(yù)測電力消費水平時，綜合考慮整體趨勢和小概率事件是至關(guān)重要的。中長期規(guī)律能夠展示電力消費的主要趨勢和未來需求的整體預(yù)測，為預(yù)測提供基礎(chǔ)。這些規(guī)律可以通過歷史數(shù)據(jù)和趨勢分析來確定，例如人口增長、經(jīng)濟狀況、工業(yè)發(fā)展等因素都會對電力消費產(chǎn)生影響。然而，短期波動也是必須考慮的因素。這些波動是由各種小概率事件引起的，如天氣變化、季節(jié)性因素、特殊活動等。這些事件可能導(dǎo)致電力消費的短期增長或下降，例如在天氣寒冷時，人們更傾向于使用暖氣和電熱器，導(dǎo)致電力消費增加。因此，識別和考慮這些短期波動的因素對于準(zhǔn)確預(yù)測電力消費是必要的。