電力負荷預測模型的應用研究

周 楠 張慶慶

國網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟技術研究院

電力負荷預測模型的應用研究

周 楠 張慶慶

國網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟技術研究院

周楠（1983-）男，河南駐馬店人，工程師，碩士，主要從事計算機系統(tǒng)及網(wǎng)絡研究。張慶慶（1983-）女，河南開封人，工程師，本科，主要從事電力系統(tǒng)及其自動化研究。

電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、可靠運行關系到國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。在電力系統(tǒng)中，電力負荷預測一直深受關注，近幾年隨著我國城市電網(wǎng)建設步伐的加快及電力工業(yè)市場化營運機制的推行，負荷預測成為電網(wǎng)企業(yè)及科研人員深入探索研究的領域。電力負荷預測的結果為電網(wǎng)規(guī)劃設計提供信息參考和決策輔助，是電力系統(tǒng)建設和發(fā)展的重要依據(jù)。因此，電力負荷預測工作的水平已經(jīng)成為衡量一個國家的能源主管部門、衡量一個電網(wǎng)企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化的標志之一。

預測算法對比分析

電力負荷預測經(jīng)典算法

電力負荷預測的經(jīng)典算法是依靠專家的經(jīng)驗或部分變量間的相關關系對未來電力負荷值做一個大概性的結論，預測精度較差。主要包括以下幾種：單耗法、彈性系數(shù)法、負荷密度法等。

單耗法需要作大量細致的統(tǒng)計調(diào)查工作，對短期電力負荷預測效果較好，但實際工作統(tǒng)計量太大，有時需要考慮用國民生產(chǎn)總值或工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，結合其電量單耗來計算出用電量，即為產(chǎn)值單耗法。

彈性系數(shù)是某地區(qū)的總用電量平均年增產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的平均增長率之比，反映了國民經(jīng)濟發(fā)展和電力發(fā)展關系。電力彈性系數(shù)法一般應用于校核中長期的宏觀方面的電力負荷預測。

負荷密度指標法是將政府對土地的城市規(guī)劃方案作為確定用地類型的主要依據(jù)。由于負荷的歷史或發(fā)展階段不同，即使同類負荷其負荷密度也相差甚遠，因此基于統(tǒng)一的分類負荷平均密度來預測各小區(qū)的負荷必然會產(chǎn)生的誤差。

電力負荷預測傳統(tǒng)算法

電力負荷預測傳統(tǒng)方法包括趨勢外推法、時間序列法、回歸分析法等。

趨勢外推法是按照電力負荷的變化趨勢，對未來電力負荷情況做出判定。僅適用于進行簡單的預測。優(yōu)點是：只需歷史數(shù)據(jù)，且所需的數(shù)據(jù)量較少。缺點是：如果電力負荷變化較大，則會引起較大誤差。

時間序列法是根據(jù)電力負荷的歷史數(shù)據(jù)進行建模，并利用模型預測出未來的電力負荷。優(yōu)點是：所需歷史數(shù)據(jù)少、工作量小。缺點是：未考慮電力負荷變化的因素的影響，對負荷規(guī)律性的處理不足，適用于負荷變化較均勻的短期預測。

回歸分析法是利用歷史基礎數(shù)據(jù)建立起電力負荷和影響因素的關系，進而由這些影響因素未來的數(shù)據(jù)預測出未來的電力負荷值。優(yōu)點是：模型參數(shù)估計技術較成熟，預測過程簡單。缺點是：預測精度較低，適用于中期電力負荷預測。

預測模型研究

本文基于對電力負荷預測主要影響因素關聯(lián)度分析的基礎上，結合多元線性回歸預測模型，實現(xiàn)電力負荷精準預測。

定義x對j的關聯(lián)度為：

i若xi的所有相關點為定義xkj的權值為

表1　基礎數(shù)據(jù)統(tǒng)計表

達到最小。

為了體現(xiàn)相關度越大，影響程度就越大，本文基于由關聯(lián)度所定義的權值（3），采用加權最小二乘法針對模型（5）進行參數(shù)估計，得

令

將式（7）兩邊分別依次對參數(shù)求偏導，得

數(shù)值模擬

選取2000～2008年的河南省某地區(qū)電力負荷歷史數(shù)據(jù)、用電量歷史數(shù)據(jù)等作為樣本數(shù)據(jù)。基礎數(shù)據(jù)如表1所示。

經(jīng)計算，可得電力負荷x0與各因子間的關聯(lián)度iR如表2。

表2　關聯(lián)度

由此可見，2000年～2008年期間，國民經(jīng)濟對電力負荷影響最大，第三產(chǎn)業(yè)用電量次之，天然氣消耗量的影響最小。

基于電力負荷主要影響因子的關聯(lián)度，解得各主要影響因子對電力負荷影響權重系數(shù)，見表3。

表3　影響因子權重系數(shù)

基于各電力負荷主要影響因子的基礎數(shù)據(jù)，結合上文得到的預測模型，即可對2009、2010、2011三年的電力負荷進行預值，預測結果見表4。

表4　電力負荷年度預測值、實際值及誤差

由表4可知，采用本文所提出的組合預測方法進行電力負荷年度預測所得到的預測結果較為可觀。

結語

電力負荷預測算法種類繁多，且都具有一定的局限性。本文基于各種負荷預測算法對比分析研究，提出一種以關聯(lián)度為基礎的加權多元線性回歸預測模型；基于本算法模型對河南某地區(qū)電力負荷進行預測，效果甚好，驗證了該方法的有效性。同時，為科學合理地進行電網(wǎng)規(guī)劃設計提供了參考依據(jù)。

10.3969/j.issn.1001-8972.2015.06.016