高丹丹　高松濤

摘 要：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)調(diào)度、用電、計(jì)劃、規(guī)劃等管理部門的重要工作之一。該文對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的概念及分類等問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)要論述，重點(diǎn)分析了中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)、成熟方法，對(duì)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了綜述，并對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究方向提出了一些建議。

關(guān)鍵詞：電力負(fù)荷 負(fù)荷預(yù)測(cè) 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

中圖分類號(hào)：TM714 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2014）03（a）-0025-01

電力系統(tǒng)的長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)一般指10年以上并以年為單位的預(yù)測(cè)，中期指5年左右并以年為單位的預(yù)測(cè)，中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義在于幫助決定新的發(fā)電、變電機(jī)組的安裝與電網(wǎng)的規(guī)劃、增容與擴(kuò)建，是電力規(guī)劃部門的重要工作之一，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)有利于提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性，有效地降低發(fā)電成本，保證用電需求，增強(qiáng)供電可靠性，從而提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

1 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)的概述

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是指從已知的電力系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、氣象等情況出發(fā)，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和研究，運(yùn)用哲學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、工程技術(shù)及經(jīng)驗(yàn)分析等定性定量的方法，探索事務(wù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和發(fā)展變化規(guī)律，對(duì)負(fù)荷發(fā)展做出預(yù)先估計(jì)和推測(cè)。長(zhǎng)期預(yù)測(cè)以年為預(yù)測(cè)時(shí)段，以用電負(fù)荷、用電量等的年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)內(nèi)容，主要受國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、人口、產(chǎn)值單耗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情況、電價(jià)政策等的影響，其目的是為合理安排電源和電網(wǎng)的建設(shè)進(jìn)度提供宏觀決策的依據(jù)。中期預(yù)測(cè)以月為預(yù)測(cè)時(shí)段，以用電量、用電負(fù)荷等的月度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)內(nèi)容，這些數(shù)據(jù)呈周期性增長(zhǎng)，每年度的12個(gè)月具有相似的規(guī)律，其變化規(guī)律可分為月度量的年度發(fā)展序列和月度量的月度發(fā)展序列。

2 目前常用的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及分析

2.1 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法

1）回歸分析預(yù)測(cè)法，根據(jù)回歸分析涉及變量數(shù)分為單元、多元回歸分析；根據(jù)自變量和因變量之間的函數(shù)形式，分為線性、非線性回歸方程。該方法簡(jiǎn)單便捷、外推性好，可以很好的預(yù)測(cè)出從未發(fā)生過(guò)的情況；但在歷史數(shù)據(jù)殘缺或存在較大誤差的情況下，預(yù)測(cè)效果很不理想，針對(duì)復(fù)雜參數(shù)變化，缺乏自學(xué)習(xí)能力，無(wú)法及時(shí)進(jìn)行負(fù)荷模型更新。2）時(shí)間序列外推法，基本模型包括：自回歸模型AR、動(dòng)平均模型MA、自回歸動(dòng)平均模型ARMA。此方法適用于負(fù)荷變化不大的情況，優(yōu)點(diǎn)是：對(duì)歷史數(shù)據(jù)量要求較低；缺點(diǎn)是：對(duì)歷史數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求高，模型系數(shù)的計(jì)算較繁瑣，用線性方程來(lái)近似表達(dá)一種非線性關(guān)系，無(wú)法參考天氣因素的影響，無(wú)法保證精度。3）灰色數(shù)學(xué)理論，利用GM模型群實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。當(dāng)電力負(fù)荷呈嚴(yán)格指數(shù)增長(zhǎng)時(shí)，灰色數(shù)學(xué)理論預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度高、所需樣本數(shù)據(jù)少、計(jì)算簡(jiǎn)便以及可檢驗(yàn)。但其缺點(diǎn)也比較突出：數(shù)據(jù)的灰度越大，預(yù)測(cè)精度越差，不適合長(zhǎng)期預(yù)測(cè)；具有波動(dòng)性變化的電力負(fù)荷，采用GM（1，1）模型，誤差大，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)際需求。

2.2 現(xiàn)代負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

1）模糊預(yù)測(cè)法，利用有限的規(guī)則近似表示任意的函數(shù)關(guān)系，其缺點(diǎn)是模糊推理FUZZY預(yù)測(cè)沒(méi)有學(xué)習(xí)能力，不能很好的適應(yīng)不斷變化的電力系統(tǒng)，因而精度比較差。2）專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)法，是對(duì)不可量化的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)化的一種方法。其優(yōu)點(diǎn)是：能匯集多個(gè)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，最大限度地利用專家的能力，資料與信息量比較多，考慮的結(jié)果比較全面，從而可以得出較為準(zhǔn)確的結(jié)果。其缺點(diǎn)是：知識(shí)面受數(shù)據(jù)庫(kù)的限制，失去自學(xué)的能力；對(duì)突發(fā)性事件和不斷變化的條件適應(yīng)性差。3）遺傳規(guī)劃方法，是用能根據(jù)環(huán)境狀況動(dòng)態(tài)改變的廣義的層次化計(jì)算機(jī)程序描述問(wèn)題。在負(fù)荷預(yù)報(bào)應(yīng)用中，能自動(dòng)找出與負(fù)荷變化密切相關(guān)的因素，用其作為自變量，自動(dòng)生成函數(shù)表達(dá)式來(lái)體現(xiàn)負(fù)荷的變化規(guī)律，建立負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型。其預(yù)報(bào)精度可滿足工程需要，在實(shí)際應(yīng)用中，用遺傳規(guī)劃直接進(jìn)行負(fù)荷預(yù)報(bào)可以作為其他預(yù)報(bào)方法的輔助工具。4）優(yōu)選組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)于同一個(gè)預(yù)測(cè)問(wèn)題，將多個(gè)不同的預(yù)測(cè)模型的線性組合，在一定的條件下改善模型的擬合能力和提高預(yù)測(cè)精度。選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重進(jìn)行加權(quán)平均或者選擇擬合優(yōu)度最佳或標(biāo)準(zhǔn)差最小的預(yù)測(cè)模型作為最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.3 對(duì)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的建議

對(duì)于年度預(yù)測(cè)具有單調(diào)性的特點(diǎn)，采用灰色預(yù)測(cè)法、回歸分析預(yù)測(cè)法；若可以引入相關(guān)因素，可采用彈性系數(shù)法。對(duì)于月度預(yù)測(cè)時(shí)，按照年度發(fā)展序列構(gòu)成的月度預(yù)測(cè)方法中，若歷史數(shù)據(jù)具有單調(diào)性特點(diǎn)，則采用灰色預(yù)測(cè)、回歸分析等方法；按照月度發(fā)展序列構(gòu)成的月度預(yù)測(cè)方法中，根據(jù)12月的周期性，優(yōu)先采用ARMA模型。

3 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)要解決的問(wèn)題及對(duì)其研究方向的建議

3.1 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)要解決的問(wèn)題

需要充分考慮外界因素變化、未來(lái)相關(guān)因素不確定性、眾多因素交互作用的結(jié)果以及對(duì)預(yù)測(cè)專家經(jīng)驗(yàn)和意見(jiàn)有效分析利用的預(yù)測(cè)前提；遵循“近大遠(yuǎn)小”原則，采用加權(quán)參數(shù)估計(jì)方法實(shí)現(xiàn)區(qū)別對(duì)待各時(shí)段的擬合殘差；由于需要按照一定參數(shù)估計(jì)方法求解若干待定參數(shù)（如最小二乘估計(jì)、嶺估計(jì)等算法），使得預(yù)測(cè)效果差別較大，則如何選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)估計(jì)方法提高預(yù)測(cè)精度是需要解決的問(wèn)題。

3.2 對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題研究方向的建議

首先是，組合預(yù)測(cè)，但組合預(yù)測(cè)的權(quán)重確定的分析和估計(jì)策略的選擇還需要深入研究。其次是，由于不同單位開(kāi)發(fā)了多個(gè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)和分析的軟件包，使得其獨(dú)立性強(qiáng)，兼容性差，造成軟件培訓(xùn)和系統(tǒng)維護(hù)的困難，基于Internet/intranet技術(shù)的發(fā)展，提供了一種全新的實(shí)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的手段，為電力部門提供一個(gè)網(wǎng)上的負(fù)荷預(yù)測(cè)中心，從而有效地提高預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性、預(yù)測(cè)操作的簡(jiǎn)單性和經(jīng)濟(jì)性，部分解決軟件設(shè)計(jì)更新以及系統(tǒng)維護(hù)的難題。比如，瑞士ABB公司實(shí)現(xiàn)了一個(gè)類似基于Internet的負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)系統(tǒng)，此系統(tǒng)在歐洲一些國(guó)家的電力公司和大企業(yè)中運(yùn)行了幾年，證實(shí)該系統(tǒng)的可用性，其為電力市場(chǎng)環(huán)境下負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展指明了一個(gè)方向。

4 結(jié)語(yǔ)

隨著電力市場(chǎng)的發(fā)展，負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要性日益顯現(xiàn)，對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的要求也越來(lái)越高。該文簡(jiǎn)單的對(duì)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本方法進(jìn)行了分析，其中，傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法比較成熟，預(yù)測(cè)結(jié)果具有一定的參考價(jià)值，但在精度上還需要進(jìn)行改進(jìn)。與此同時(shí)，隨著以灰色理論、專家系統(tǒng)理論、模糊數(shù)學(xué)等為代表的新興交叉學(xué)科理論的出現(xiàn)，使得現(xiàn)代負(fù)荷預(yù)測(cè)方法成為預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究焦點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

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