配電網規劃中電力負荷預測方法研究綜述

汪洋

摘要：合理而準確的電力負荷預測是配電網規劃具有實際指導意義的基礎，能夠有效地避免投資浪費和經濟損失。此外，電力負荷預測還是電力系統調度、實時控制、運行計劃的前提，是電網調度部門和規劃部門所必須具有的基本信息。因此，有必要對預測方法不斷改進，電力負荷預測已成為實現電力系統現代化管理的重要內容。本文探討了配電網規劃中電力負荷預測方法研究。

關鍵詞：配電網規劃;電力負荷預測;方法

1電力負荷預測的內容

隨著現代智能電網線路逐步推進，日常的生活工作中都需要使用各種各樣的電氣設備，運行的各種輸電線路必須要加強維護與檢測，防止由于各種線路故障造成對日常工作生活產生的影響。為了能夠將實際的配電網中出現的各種電力負荷問題進行預測，就必須要使傳輸線路在預測過程中少走彎路，熟練的掌握各種負荷預測的方法，并且建立一套完善的傳輸分配機制。對于進行的電力負荷預測需要有一定的科學技術作為支撐，通過建立一套完善的管理體系，提高施工與維護技術能夠將在電力負荷預測中出現的問題進行避免。因此，建立一個良好的線路，以及完善的管理體系能夠提高施工的效率，通過在工作中加強傳輸與分配的各種故障進行研究指導，從而使預測人員的工作檢查時間得到提高。

2配電網規劃中電力負荷預測方法研究

2.1回歸分析法

回歸分析法是通過對歷史電力負荷數據的分析和整理，得到電力負荷變化的大致規律，對電力負荷變化的影響因素進行預測，配合回歸方程完成預測分析。在回歸分析法的應用環節，一方面需要以電力負荷變化規律和影響因素為依據，另一方面也需要明確回歸方程中的相關參數，構建完善的參數模型，利用模型來實現電力負荷預測，可以保證預測結果的精度和準度。

2.2指數平滑法

指數平滑法主要是通過對電力系統歷史數據相關知識的組合，完成電力負荷預測工作。這種方法要求對指數衰減情況進行明確，以更加精確的反映遠期數據在預測結構中的影響，若指數衰減偏大，則近期數據局和遠期數據的系數變化相對較快，極端情況會導致歷史數據影響歸零，換言之，歷史電力負荷數據不會對電力負荷預測結果產生影響。從這個方面考慮，在運用指數平滑法進行電力負荷預測時，需要對近期電力數據進行重點關注，想要保證電力負荷預測結果的準確性，就必須首先保證數據本身具備較高的精確度。

2.3負荷密度法

不同功能分區的用電量存在很大差異，對于電能的需求也有所不同，例如，工業區用電量巨大，住宅區用電量相對而言要小得多，加上不同產業用電費用的不同，給電力負荷預測增加了難度，準確性也難以保證。從保證電力負荷預測效果的角度，電力部門可以將轄區內的用電區域劃分為不同的功能分區，如工業區、商業區、住宅區、高新區等，針對每一個區域的特點，做好用電狀況的預測分析。負荷密度法正是在這樣的情況下產生和發展起來的，其基本原理，是結合區域土地面積，乘以不同功能分區的用電密度系數，得到區域總用電量，相對于其他方法，這種方法的效率更高，而即使區域內存在特殊用戶，也可以通過構建計算模型的方式進行單獨計算，保證預測結果的可靠性。

2.4專家預測法

專家預測法是配電網規劃中電力系統負荷預測方法中的關鍵方法。專家系統預測法的原理為，從現實生活中提取電力專家在實際工作中對于電力系統事物處理過程中所得的感性認識，通過創建相應的電力數據庫，在電力系統運行的同時對該數據庫進行及時的更新和維護，從而使其能夠與電力系統或事物發展的變化軌跡同步，進而達到模擬專家的效果。電力系統負荷專家預測法由于其自身的特性，在使用過程中猶如擁有大量具有專門知識的電力學專家一樣。

2.5趨勢分析法

趨勢分析法的基本原理，是以歷史電力負荷疏忽局為依托，繪制電力負荷運用變化曲線圖，對電力負荷發生、發展的規律進行綜合反映，以此來計算不同時間空間以及作用群體的負荷值，然后從當前的電力行業發展情況出發，通過分析對比，得到相對準確的電力負荷預測結果，為配電網規劃方案設計提供參考依據。在實踐環節，趨勢分析法最為常用的模式包括了指數函數趨勢模型、有線性趨勢模型等，需要電力技術人員依照實際需求進行選擇，以保證電力負荷預測的合理性及準確性。實際應用中，趨勢分析法具備較高的準確性，而且研究成果豐富，操作相對簡單，因此備受專業技術人員的青睞。

2.6灰色模擬法

灰色理論是一種在缺乏完備信息時的模擬方法，可以將部分信息已知、部分信息未知的系統稱為灰色系統，結合模糊控制理論，將自動控制和運籌學結合在一起開展數學分析，在這種分析方法下，對歷史數據的選擇不同，數據處理方法不同，得到的電力負荷預測結果也有所不同?；疑M法預測結果精度高，計算簡單，而且對樣本沒有很高的需求。

2.7人工神經網絡法

人工神經網絡法是配電網規劃中電力系統負荷預測方法中的根本方法。在對電力系統負荷預測過程中，由于電力系統負荷可能會受到多種外界因素的影響，使電力負荷系統含有大部分的隨機性和非線性關系，該類因素將對電力系統負荷預測的精準度產生極大的影響，因此，人工神經網絡法在新的形勢下被研發出來。人工神經網絡法是通過將人工神經網絡模型引入到電力系統負荷的預測中，使電力系統負荷預測方法形成全新的預測方法。在配電網規劃中人工神經網絡預測法的主要原理為，利用人工神經網絡，采取電力系統負荷中的歷史作為樣本，根據樣本和神經網絡創建相應的神經網絡結構，隨后采用訓練式算法對其進行訓練，在滿足一定程度上的精準度要求后，使用人工神經網絡法對配電網規劃中電力系統的負荷進行預算。

2.8時間序列預測法

通過歷史數據建立時間序列預測模型，也是電力負荷預測研究中常用的預測方法，根據一定的時間序列預測表達式，對未來的數據變化趨勢進行預測，包括自回歸模型、移動平均模型、自回歸與移動平均模型等。該方法沒有考慮負荷變化的原因，只適用于數據擬合，對于少量數據能夠進行精準預測，但隨著數據量的增加，預測效果越來越差。

綜上所述，為了能夠保證電力負荷預測在整個配電網規劃中發揮相應的配電功能，那么必須要加強對電力負荷預測的重視，并且進一步的提高電力負荷預測方法研究，保證預測方法對整個配電網的各個不同領域的電力需求，從而有效的促進我國工業的可持續發展。

參考文獻：

[1]鄧永生，焦豐順，張瑞鋒，王將平.配電網規劃中電力負荷預測方法研究綜述[J].電器與能效管理技術.2019（14）

[2]于志勇，張增強，呂盼，宋新甫.淺談電力負荷預測方法[J].黑龍江科技信息.2017（05）

[3]楊小娟.對于中低壓電網電力負荷預測研究[J].通訊世界.2017（16）