劉寒

[摘 要]電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測已成為實現(xiàn)電力系統(tǒng)管理現(xiàn)代化的重要研究內(nèi)容之一，對負(fù)荷特性的分析和預(yù)測，是指導(dǎo)下一階段運行方式工作的重要依據(jù)；同時，將地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷情況進行完整分析，還對市場營銷、發(fā)展策劃、生產(chǎn)基建產(chǎn)生積極的指導(dǎo)作用。本文介紹了電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測基本特點和常使用的預(yù)測方法，以亦莊電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)為例，分析了影響亦莊電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的主要因素，得出負(fù)荷預(yù)測結(jié)果與歷史負(fù)荷水平、當(dāng)前運行狀況、氣象因素、經(jīng)濟形勢等密切相關(guān)。

[關(guān)鍵詞]電力系統(tǒng)；負(fù)荷預(yù)測；負(fù)荷特征；影響因素

中圖分類號：U284.2 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）03-0114-02

電力系統(tǒng)的基本作用是盡可能經(jīng)濟地為各類用戶提供可靠且合乎標(biāo)準(zhǔn)要求的電能，適應(yīng)實際負(fù)荷需求和變化。由于電能的生產(chǎn)、輸送、分配和消費是同時完成的，難以大量儲存，這就要求發(fā)電系統(tǒng)要隨時緊跟系統(tǒng)負(fù)荷變化以達到動態(tài)平衡，否則就會影響供用電質(zhì)量，甚至危及電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定。因此，科學(xué)的電力負(fù)荷預(yù)測就成為電力系統(tǒng)中一項重要工作，特別是電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測，較為精確的負(fù)荷預(yù)測可以合理安排電網(wǎng)運行方式和電力系統(tǒng)中檢修計劃。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是以準(zhǔn)確的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和調(diào)查資料為依據(jù)，從用電量的歷史和現(xiàn)狀出發(fā)，在充分考慮一些重要的系統(tǒng)運行特性、自然條件與社會影響的條件下，研究或利用一套系統(tǒng)處理過去與未來負(fù)荷的數(shù)學(xué)方法。在滿足一定精度要求的意義下，確定未來某特定時刻的負(fù)荷數(shù)值[1] 。預(yù)測的結(jié)果除了由負(fù)荷本身的歷史規(guī)律決定外，還受眾多非負(fù)荷因素的影響。本文以亦莊電網(wǎng)負(fù)荷為例，根據(jù)其基本特征，分析影響負(fù)荷預(yù)測的主要因素。

1 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的基本特點

電力系統(tǒng)負(fù)荷的大小和多種因素相關(guān)，這些因素中既有不確定因素（如天氣、溫度等），也有確定性因素。由于負(fù)荷預(yù)測是根據(jù)電力負(fù)荷的過去與現(xiàn)在來推測它的未來數(shù)值，所以，這一工作所研究的對象是不確定性事件，它具有以下特點：

1.1 預(yù)測結(jié)果的非準(zhǔn)確性

電力負(fù)荷的大小受各種復(fù)雜因素的影響，這些影響因素是發(fā)展變化的，如社會經(jīng)濟發(fā)展、氣候變化、新技術(shù)發(fā)展、政治政策等。人們對有些因素能預(yù)先估計，有些因素則不能或很難被準(zhǔn)確預(yù)測。

1.2 預(yù)測的條件性

各種電力負(fù)荷預(yù)測都是在一定條件下做出的。這些條件有必然條件和假設(shè)條件，按必然條件做出的負(fù)荷預(yù)測往往是可靠的，按假設(shè)條件做出的預(yù)測準(zhǔn)確性顯然具有條件性。比如說，預(yù)測模型訓(xùn)練時有些參數(shù)初始值的設(shè)定不同，預(yù)測結(jié)果會不同，很顯然，由此做出的負(fù)荷預(yù)測就具有了特定的條件性。

1.3 預(yù)測結(jié)果的多方案性

由于負(fù)荷預(yù)測精度問題要求、預(yù)測條件的制約不同，再加上預(yù)測手段及理論數(shù)學(xué)模型的多樣性，使得預(yù)測的結(jié)果并非是唯一的。

2 電力系統(tǒng)常用的負(fù)荷預(yù)測方法

負(fù)荷預(yù)測模型是統(tǒng)計資料軌跡的概括，預(yù)測模型是多種多樣的，因此，對于具體資料要選擇恰當(dāng)?shù)念A(yù)測模型，這是負(fù)荷預(yù)測過程中至關(guān)重要的一步。主要方法有[3]：

2.1 趨勢外推法

當(dāng)電力負(fù)荷依時間變化呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢，并且無明顯的季節(jié)波動，又能找到一條合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢時，就可以用時間f為白變量，時序數(shù)值y為因變量，建立趨勢模型y=f（t）。當(dāng)有理由相信這種趨勢能夠延伸到未來時，賦予變量t所需要的值，就可以得到相應(yīng)時刻的時間序列未來值。這就是趨勢外推法。

應(yīng)用趨勢外推法有兩個假設(shè)條件：一是假設(shè)負(fù)荷沒有跳躍式變化，二是假定負(fù)荷的發(fā)展因素也決定負(fù)荷未來的發(fā)展，其條件是不變或變化不大。選擇合適的趨勢模型是應(yīng)用趨勢外推法的重要環(huán)節(jié)，圖形識別法和差分法是選擇趨勢模型的兩種基本方法。

外推法有線性趨勢預(yù)測法、對數(shù)趨勢預(yù)測法、二次曲線趨勢預(yù)測法、指數(shù)曲線趨勢預(yù)測法、生長曲線趨勢預(yù)測法。這些預(yù)測技術(shù)的共同特點是作趨勢外推，不對其中的隨機成分做統(tǒng)計處理。趨勢外推法的優(yōu)點是：只需要歷史數(shù)據(jù)、所需的數(shù)據(jù)量較少。缺點是：如果負(fù)荷出現(xiàn)變動，會引起較大的誤差。目前開發(fā)區(qū)使用較少。

2.2 一元線性回歸算法

主要考慮居民生活、普通工業(yè)負(fù)荷占比重較高的地區(qū)。數(shù)學(xué)模型為：y=a+bx+ε。式中 x--時間變量；y--依賴于x的隨機變量（一般以售電量為依據(jù)）；ε--隨機干擾，服從正態(tài)分布。

目前在開發(fā)區(qū)，線性回歸法使用較多，準(zhǔn)確率較高。其主要缺點是目前歷史數(shù)據(jù)較少，無法獲得正態(tài)分布的隨機干擾加權(quán)值，只能依靠方式人員的經(jīng)驗積累進行分析。

2.3 非線性回歸法

考慮到農(nóng)業(yè)等電量變化規(guī)律難以掌握。非線性回歸對歷史數(shù)據(jù)進行擬合，進行數(shù)據(jù)分析。主要用于農(nóng)業(yè)用電量較高的地區(qū)。目前開發(fā)區(qū)使用較少。

2.4 灰色系統(tǒng)法[4]

考慮了負(fù)荷、電量變化中不確定因素太多，比如某大工業(yè)單位停產(chǎn)、政策向?qū)У确强煽匾蛩亍；疑到y(tǒng)理論主要是對原始數(shù)據(jù)按某種要求作數(shù)據(jù)處理，從而生成隨機性弱化、規(guī)律性強化的新數(shù)據(jù)，然后利用生成的新數(shù)據(jù)建立微分方程模型，求矩陣微分解。目前開發(fā)區(qū)負(fù)荷預(yù)測使用較少。大用戶情況主要由直接詢問獲得。

目前，亦莊地區(qū)主要采取自動化采集數(shù)據(jù)，自動化軟件支持預(yù)測的手段進行負(fù)荷預(yù)測。在各種算法的基礎(chǔ)上，負(fù)荷預(yù)測人員可以在程序給出的權(quán)重基礎(chǔ)上，結(jié)合自己的經(jīng)驗和其他信息，重新給定不同的權(quán)重，進行人工干預(yù)，從而得到更為精確的預(yù)測值。

3 亦莊電網(wǎng)負(fù)荷中的基本特征及影響因素分析

3.1 亦莊電網(wǎng)負(fù)荷中的基本特征

電力系統(tǒng)負(fù)荷的特點是負(fù)荷變化是連續(xù)的過程，不但按小時變、按日變，而且按周變，具有較大的周期性[2] 。以亦莊電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)為例，分析電力系統(tǒng)負(fù)荷的基本特征，負(fù)荷具有如下4種基本組成成分[5] 。

3.1.1 典型負(fù)荷分量

典型負(fù)荷分量也稱為正常負(fù)荷，它與氣象無關(guān)，具有線性變化和周期性變化的特點。典型負(fù)荷主要由負(fù)荷的種類及各類負(fù)荷所占比重決定。實例分析如表1：亦莊的工業(yè)用電負(fù)荷即具有典型負(fù)荷分量的特征，其中，大工業(yè)占地區(qū)負(fù)荷比重較大，用電穩(wěn)定，24小時不間斷生產(chǎn)，是地區(qū)用電負(fù)荷的主要支柱；普通工業(yè)負(fù)荷占地區(qū)負(fù)荷比重同樣很高，用電情況以8小時工作時間為主。占地區(qū)負(fù)荷30%左右。

3.1.2 天氣敏感負(fù)荷分量

天氣敏感負(fù)荷分量與一系列天氣因素有關(guān)，如溫度、濕度、風(fēng)力、降雨量。不同天氣因素影響負(fù)荷分量值不同，這種負(fù)荷分量受季節(jié)影響明顯。表2中7、8月和12月負(fù)荷水平較高，是由于夏天空調(diào)設(shè)備、冬天取暖設(shè)備用電造成。目前，亦莊地區(qū)空調(diào)負(fù)荷約占全年最大負(fù)荷的35%，采暖負(fù)荷占25%左右；同時，夏季負(fù)荷受空氣濕度影響較大。通過對歷年負(fù)荷情況的分析發(fā)現(xiàn)，夏季氣溫上升1度，將引起最大負(fù)荷上升2%-3%，濕度提高10%，負(fù)荷增長3%左右。冬季氣溫下降5度，負(fù)荷增長約5%。

3.1.3 異常或特殊事件負(fù)荷分量

異?；蛱厥馐录ㄈ珉娏ο到y(tǒng)改造、重大政治活動、拉閘限電等）。這段時期的負(fù)荷分量明顯偏離典型負(fù)荷特性，并且具有隨機性。如：從表3可以看出，2000年以來，亦莊地區(qū)年度最大負(fù)荷持續(xù)增長，但是各年增長幅度極不平均，2011年亦莊地區(qū)最大負(fù)荷增長率為22.3%，高于2006年以來平均水平，這主要是由于，亦莊作為經(jīng)濟開發(fā)區(qū)，年入駐企業(yè)、報裝容量較多，因此每年負(fù)荷增長均保持較高水平，同時，亦莊工業(yè)電網(wǎng)特性鮮明，因此負(fù)荷增長與社會活動、經(jīng)濟形勢密切相關(guān)，特別是受2008年奧運會及2009年金融危機的影響，地區(qū)負(fù)荷增速開始放緩，直至2011年，大用戶京東方八代線的入駐，才使地區(qū)負(fù)荷增長達到20%以上；由于2011年7月份開發(fā)區(qū)擴區(qū)12平方公里，表1中增加一產(chǎn)用電比例。

3.1.4 隨機負(fù)荷分量

隨機負(fù)荷分量是負(fù)荷中隨機的，偶爾出現(xiàn)的不可估計的隨機負(fù)荷分量。

3.2 亦莊電網(wǎng)負(fù)荷影響因素分析

經(jīng)過以上分析，影響電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精度的主要因素包括以下幾種：

3.2.1 時間因素

對負(fù)荷有重要影響的時間因素主要有三點：季節(jié)因素的影響、日或周的周期性以及節(jié)假日的影響。全年的負(fù)荷類型可根據(jù)季節(jié)不同分為春、夏、秋、冬四種類型，又可根據(jù)開工情況分為工作日和周末、節(jié)日。以亦莊電網(wǎng)負(fù)荷為例進行分析：分別以2011年春（4月20日）、夏（8月9日）、秋（10月12日）、冬（12月15日）及節(jié)（10月1日）、假（10月22日）日的某一日負(fù)荷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對這些數(shù)據(jù)進行分析和整理后，得到圖1表示亦莊電網(wǎng)負(fù)荷中的日周期性特性。以連續(xù)四周的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，得到圖2亦莊電網(wǎng)負(fù)荷中的連續(xù)四周的負(fù)荷特性曲線圖。

根據(jù)表2和圖1、圖2，可以發(fā)現(xiàn)：

（1）亦莊電網(wǎng)負(fù)荷受時間因素的影響是很明顯的，時間因素決定不同季節(jié)、不同時間段負(fù)荷值大小。圖1可以看出：亦莊電網(wǎng)負(fù)荷通常隨著區(qū)內(nèi)工廠企業(yè)運行節(jié)奏的變化而變化，白天各種生產(chǎn)工作及社會活動用電需求量較大，地區(qū)負(fù)荷維持在較高水平，夜晚部分工廠企業(yè)停產(chǎn)、城市居民進入休息狀態(tài)，負(fù)荷穩(wěn)定在區(qū)內(nèi)正常運轉(zhuǎn)所需的基本負(fù)荷水平，地區(qū)負(fù)荷迅速跌落。對于非節(jié)假日，亦莊電網(wǎng)負(fù)荷高峰時段為8時至18時，受到居民用電、商業(yè)用電影響，20時負(fù)荷逐步上升，至23時開始向低谷滑落，至次日凌晨4時左右達到最低。

（2）亦莊電網(wǎng)負(fù)荷的周期性變化規(guī)律明顯，每周之間負(fù)荷曲線形狀相似。工作日（星期一至星期五）負(fù)荷變化規(guī)律相同，電力負(fù)荷曲線形狀相似；休息日（星期六、星期天）負(fù)荷變化也具有相似性，負(fù)荷較平常低，這是由于在休息日里，工業(yè)負(fù)荷所占比重下降，居民與商業(yè)負(fù)荷所占比重上升。

（3）在節(jié)假日期間，亦莊電網(wǎng)負(fù)荷會急劇下降，白天負(fù)荷相對平穩(wěn)，僅有少數(shù)以工業(yè)負(fù)荷為代表的24小時存在的基礎(chǔ)負(fù)荷，約為平時負(fù)荷的60%，高峰負(fù)荷出現(xiàn)在居民、商業(yè)用電較多的晚間。與正常上班時段相比，負(fù)荷表現(xiàn)出不同于工作日和正常休息日的特點。

亦莊電網(wǎng)負(fù)荷受時間因素的影響是很明顯的。因此，在預(yù)測時，為了提高預(yù)測精度，預(yù)測模型的輸入應(yīng)考慮使用與預(yù)測時刻相關(guān)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和日期類型來建立網(wǎng)絡(luò)模型。

3.2.2 天氣因素

氣象因素的影響使同類型日負(fù)荷存在差異，其對負(fù)荷的作用主要體現(xiàn)在對負(fù)荷的影響上，天氣因素對系統(tǒng)負(fù)荷大小的影響主要表現(xiàn)為負(fù)荷大小的突然變化。天氣因素有很多，如濕度、風(fēng)速、陰晴、雨、雪、霧、霜等，不同地區(qū)受不同氣象因素影響，且影響的程度也不一樣。

亦莊地處北京東南郊，屬溫帶大陸季風(fēng)性氣候，因此，亦莊電網(wǎng)負(fù)荷主要受溫度和降雨量的影響。如圖1，可以看出，春、秋季負(fù)荷較為平穩(wěn)，夏季負(fù)荷較大，受天氣影響較大，冬季負(fù)荷較夏季低，但是負(fù)荷相對平穩(wěn)，受天氣影響小。圖中所示8月9日當(dāng)天，負(fù)荷創(chuàng)歷史新高，但是17時左右的降雨使負(fù)荷迅速下降；冬季下午負(fù)荷水平相對較低。在預(yù)測時應(yīng)充分考慮各種天氣因素的影響，以提高預(yù)測精度。

3.2.3 隨機因素

電力系統(tǒng)負(fù)荷變化具有隨機性。從圖1負(fù)荷變化情況表明：電力系統(tǒng)同一天不同時刻存在最大負(fù)荷與最小負(fù)荷之間的峰谷差，引起這種差距的原因也有可能是拉閘限電、用電設(shè)備檢修等一切隨機和偶然因素所致。又因為電力系統(tǒng)由很多獨立的用戶組成，不同用戶選擇用電的時間和方式千差萬別，他們的負(fù)荷行為是隨機的，其結(jié)果表現(xiàn)為系統(tǒng)總負(fù)荷具有一定的隨機性，比如用戶的照明用電、工廠機器的啟停一般提前是無法預(yù)知的，因此無法對這些隨機負(fù)荷進行預(yù)測。另外，一些特殊事件，如大用戶的投產(chǎn)及內(nèi)部故障、驟風(fēng)襲擊等都對負(fù)荷有較大影響。

4 小結(jié)

本文以亦莊電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為例，對亦莊電網(wǎng)負(fù)荷的特征和影響因素進行了分析，亦莊電網(wǎng)負(fù)荷受時間、氣象、外界政治、經(jīng)濟等因素的影響。因此，進行負(fù)荷預(yù)測建立預(yù)測模型后，還應(yīng)充分考慮氣象條件，日期類型等影響因素，使預(yù)測更接近于實際，得到一種較理想的預(yù)測結(jié)果。

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