國(guó)網(wǎng)邵陽(yáng)縣供電公司 李詩(shī)翰 網(wǎng)隆回縣供電公司 袁正文 株洲易力達(dá)機(jī)電有限公司 鄒佳洋

隨著市場(chǎng)化改革進(jìn)一步發(fā)展，電力系統(tǒng)加大了運(yùn)營(yíng)機(jī)制以及自我效能方面的創(chuàng)新變革，能夠更好地滿足新時(shí)期社會(huì)電力發(fā)展需要。對(duì)于電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行研究領(lǐng)域來說，如何通過更加科學(xué)合理的方式對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用合適的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法以及應(yīng)用效果成了此領(lǐng)域最為關(guān)鍵的內(nèi)容之一。近年來，無論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外都針對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究，并取得了一定成果。但是現(xiàn)階段有關(guān)具體電網(wǎng)案例結(jié)合不同負(fù)荷預(yù)測(cè)方法對(duì)比分析方面的內(nèi)容還有所缺失，所以針對(duì)此方面的研究能夠完善相應(yīng)理論和實(shí)踐內(nèi)容，可以證實(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)于配網(wǎng)規(guī)劃的應(yīng)用價(jià)值。

1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本概述

所謂的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)就是指以電力資源作為對(duì)象所實(shí)施的電量檢測(cè)分析工作，其所針對(duì)的是電力系統(tǒng)目前和今后將要承載的電量分析，對(duì)于后續(xù)可能承載的總體狀況實(shí)施預(yù)測(cè)和分析，明確區(qū)域性電量分布情況，以此為基礎(chǔ)能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)規(guī)劃提供客觀、準(zhǔn)確的參考依據(jù)。提升電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的效果，不但能夠提升用電管理效果、第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并解決電力運(yùn)行中存在的問題，同時(shí)也可以降低成本、提升經(jīng)濟(jì)效益，能夠?yàn)楹罄m(xù)電力資源規(guī)劃建設(shè)提供基礎(chǔ)，從而進(jìn)一步提升電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

2 影響電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的因素

在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的具體操作時(shí)會(huì)受到很多因素的影響，例如當(dāng)?shù)丨h(huán)境氣候條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、突發(fā)性事件等，所以要根據(jù)實(shí)際發(fā)展情況采取針對(duì)性措施進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

2.1 環(huán)境氣候條件

環(huán)境氣候條件是對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)影響較大的因素之一，每個(gè)國(guó)家和地區(qū)的研究人員都將此因素作為影響電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要因素進(jìn)行研究，特別是在利用數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)方面更是要融入所在區(qū)域氣象部門所提供的相應(yīng)指標(biāo)，如氣候變化、溫濕度變化情況、雨量變化情況、長(zhǎng)短期氣象預(yù)報(bào)信息等，同時(shí)要對(duì)這些因素造成電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響情況進(jìn)行對(duì)比分析。通過相應(yīng)分析可知，隨著區(qū)域人口密度的上升，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)值相對(duì)偏高，所造成的預(yù)測(cè)偏差也相對(duì)明顯。

2.2 特殊時(shí)間段

一些特殊的時(shí)間段也會(huì)對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)造成較大的影響，如春節(jié)、國(guó)慶節(jié)等重大節(jié)日或者當(dāng)?shù)氐奶厥饣顒?dòng)等關(guān)鍵時(shí)間段的電力負(fù)荷都會(huì)發(fā)生較大波動(dòng)，通過參考文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，這些時(shí)間段內(nèi)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線會(huì)出現(xiàn)比較大幅度的下降趨勢(shì)。

2.3 突發(fā)性事件

實(shí)際應(yīng)用時(shí)差異性的管理機(jī)制也會(huì)對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)造成相應(yīng)的影響。如某些區(qū)域?qū)Υ朔矫婀ぷ髦匾暢潭炔蛔?，基礎(chǔ)性工作相對(duì)較弱，并沒有建立起有效的量化考核機(jī)制；缺少和各個(gè)用戶之間的有效信息交流，缺少長(zhǎng)期計(jì)劃以及可行性分析，從而造成工作的無序性；相關(guān)工作人員專業(yè)能力不足，實(shí)際操作時(shí)無法進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果偏差較大[1]。另外，某些用電規(guī)模較大的用戶用電不夠均衡，很多用電負(fù)荷較高的會(huì)對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)造成較大影響，同時(shí)受到技術(shù)水平以及方法的制約，在進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)過程中往往會(huì)造成某些數(shù)據(jù)偏差較大，會(huì)對(duì)最終的結(jié)果造成影響。

3 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)在配網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用

有效的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)需要建立在科學(xué)理論基礎(chǔ)上來進(jìn)行，同時(shí)要根據(jù)所在區(qū)域的具體情況區(qū)別對(duì)待，這樣才可以對(duì)配網(wǎng)規(guī)劃提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)參考，從而充分發(fā)揮出電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的價(jià)值。

3.1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本原理和應(yīng)用

對(duì)于電力系統(tǒng)規(guī)劃來說，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是非常重要的組成部分，充分發(fā)揮著統(tǒng)籌、協(xié)調(diào)的作用。想要確保電力負(fù)荷預(yù)測(cè)能夠發(fā)揮出應(yīng)有的價(jià)值，一方面要充分分析所在區(qū)域的具體情況，包括這些區(qū)域前期電網(wǎng)運(yùn)行情況、具體規(guī)劃設(shè)計(jì)情況、電力系統(tǒng)發(fā)展情況、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、電力和所在區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)性等，需要對(duì)涉及的資料進(jìn)行充分的對(duì)比分析，確定出具有價(jià)值的信息，能夠判定出區(qū)域內(nèi)一段時(shí)間電力負(fù)荷的變化趨勢(shì)，確定出特殊性用電信息，能夠?yàn)楹罄m(xù)電力系統(tǒng)規(guī)劃提供相應(yīng)的參考數(shù)據(jù)，從而保證配網(wǎng)規(guī)劃的科學(xué)性、有效性。

在進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)過程中，電力負(fù)荷模型是非常有效的手段之一，通過此模型可以明確電力負(fù)荷時(shí)間、空間、電壓、頻率特性等方面的內(nèi)容。不同時(shí)間、不同空間背景下電力負(fù)荷也會(huì)有所差異，利用模型曲線變化能夠明確電力負(fù)荷月負(fù)荷、季度負(fù)荷、年度負(fù)荷方面的變化，同時(shí)也可以從中了解生產(chǎn)生活中負(fù)荷的變動(dòng)情況，能夠了解不同區(qū)域范圍內(nèi)負(fù)荷的發(fā)展趨勢(shì)，從而在整體上了解電力負(fù)荷的運(yùn)行情況，進(jìn)而可以為配網(wǎng)規(guī)劃和整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供參考[2]。

3.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用

選取某地2012—2021年的電力消費(fèi)相應(yīng)數(shù)據(jù)（見表1）作為基礎(chǔ)，將其和各個(gè)年份的電力消費(fèi)情況綜合分析，通過應(yīng)用單耗法、趨勢(shì)擬合法、多元線性回歸法等不同方法進(jìn)行模型的分析，從而能夠?qū)?022—2026年的電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。

一是單耗法及應(yīng)用。該種方法主要是按照電力負(fù)荷量的單耗量作為依據(jù)進(jìn)行計(jì)算，能夠得到總體用電量。該種方法操作相對(duì)簡(jiǎn)單，可以準(zhǔn)確預(yù)判到短期內(nèi)的電力負(fù)荷情況，更適合應(yīng)用在某些區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和單耗指標(biāo)工業(yè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方面。但是該種方法存在一定的缺陷，例如相對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間段的負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不足，同時(shí)單耗預(yù)測(cè)的過程需要消耗大量人力物力以及財(cái)力[3]。

表1 2012—2021年電力消費(fèi)情況

采取該種方法時(shí)，主要參照所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況來設(shè)定2022—2026年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率情況，并按照高低不同分為三種情況，將其當(dāng)作預(yù)測(cè)2022—2026年所在地GDP結(jié)果的參照，見表2。

表2 2022—2026年當(dāng)?shù)谿DP預(yù)測(cè)情況

表3 3大產(chǎn)業(yè)GDP增加值預(yù)測(cè)

通過對(duì)所在區(qū)域3大產(chǎn)業(yè)的具體情況統(tǒng)計(jì)分析可知，2022—2026年階段第一產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)增加值占到所在地GDP重量的12%，而第二產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)增加值占到所在地GDP重量的55%，第三產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)增加值占到所在地GDP重量的36%，具體情況見表3[4]。另外，利用對(duì)所在地2022—2026年3大產(chǎn)業(yè)單位內(nèi)產(chǎn)值耗電和居民生活

年均增長(zhǎng)率進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以計(jì)算所得3大產(chǎn)業(yè)和居民用電量，以此為基礎(chǔ)能夠?qū)θ∮秒娤M(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

二是趨勢(shì)分析法及應(yīng)用。該種負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的基本原理在于參照以往電力負(fù)荷相應(yīng)資料繪制出電力負(fù)荷應(yīng)用變化曲線圖，以此來展現(xiàn)出電力負(fù)荷發(fā)生和發(fā)展的規(guī)律所在，同時(shí)能夠以此為基礎(chǔ)計(jì)算出不同時(shí)間、空間以及作用群體的負(fù)荷值，之后根據(jù)現(xiàn)階段電力以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況利用對(duì)比分析的方式制定出更加科學(xué)合理、符合實(shí)際的配網(wǎng)規(guī)劃，從而能夠保證電力可持續(xù)健康發(fā)展。趨勢(shì)分析法最為常用的模型主要包括線性擬合、指數(shù)擬合、多項(xiàng)式擬合等模型，具體應(yīng)用時(shí)要按照實(shí)際情況選定適宜的模型，從而確保預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[5]。趨勢(shì)分析法的應(yīng)用相對(duì)簡(jiǎn)單，可以得到較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，應(yīng)用范圍非常廣泛。

對(duì)于案例情況來說，通過線性擬合、指數(shù)擬合、多項(xiàng)式擬合等方法的綜合應(yīng)用來對(duì)2012—2021年的電力消費(fèi)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，各個(gè)方法相對(duì)應(yīng)的決定系數(shù)（R2）分別為：0.9708、0.9688、0.9795。決定系數(shù)代表趨勢(shì)線在估計(jì)值和相應(yīng)實(shí)際數(shù)據(jù)，兩者所建立起的擬合度值控制在0～1范圍內(nèi)，隨著決定系數(shù)逐漸接近于1，預(yù)測(cè)的可靠性也在上升。因此，選定可靠性最高的多項(xiàng)式擬合法來對(duì)2022—2026年的電力消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。可以通過如下公式對(duì)其進(jìn)行擬合：

以此為基礎(chǔ)能夠?qū)?022—2026年電力消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，具體結(jié)果見表4。

表4 2022—2026年電力消費(fèi)量預(yù)測(cè)結(jié)果

三是多元線性回歸分析法。該種方法也可以稱之為統(tǒng)計(jì)分析法，應(yīng)用范圍較為廣泛。其基本原理在于：對(duì)特定區(qū)域用電量的過往數(shù)據(jù)和影響因素進(jìn)行完備的統(tǒng)計(jì)分析，從而明確用電量和影響因素之間的函數(shù)關(guān)系，最終得到針對(duì)性的電量回歸方程公式。在此基礎(chǔ)上，按照實(shí)際情況計(jì)算得到具體的數(shù)值，從而采取針對(duì)性的措施進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有較高的準(zhǔn)確性。但是該種方法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要較高的技術(shù)水平，特別是在電力負(fù)荷與影響因素內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行分析過程中，不但要應(yīng)用較為合適的預(yù)測(cè)模型，同時(shí)也要應(yīng)用影響因子參數(shù)，只有這樣才可以獲取準(zhǔn)確的計(jì)算公式，能夠?yàn)楹罄m(xù)操作打好基礎(chǔ)。

選擇2012—2021年中當(dāng)?shù)?個(gè)解釋變量來體現(xiàn)所在地的GDP、工業(yè)化率以及城鎮(zhèn)化率等指標(biāo)，能夠得到多元回歸分析方程，具體公式為：

在預(yù)測(cè)電力消費(fèi)前預(yù)測(cè)得到所在地2022—2026年之間的各個(gè)參數(shù)值，具體情況見表5。以表5為基礎(chǔ)，利用多元線性回歸分析法能夠?qū)?022—2026年所在地電力消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，所得預(yù)測(cè)結(jié)果見表6。

表5 2022—2026年所在地工業(yè)化率和城鎮(zhèn)率預(yù)測(cè)結(jié)果

在對(duì)所在地電力消費(fèi)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)之后，通過單耗法、趨勢(shì)擬合法、多元線性回歸法等不同方法對(duì)于2022—2026年電力消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，最終的結(jié)果見表7。從中可知，在配電網(wǎng)規(guī)劃過程中利用單耗值、趨勢(shì)擬合法所預(yù)測(cè)電力消費(fèi)量要小于線性回歸分析法所得結(jié)果。

表7 不同方法預(yù)測(cè)2022—2026年電力消費(fèi)量

3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

每一種負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在數(shù)據(jù)樣本、應(yīng)用條件、模型等方面有所差異，因此具體應(yīng)用時(shí)很難做到相同判定標(biāo)準(zhǔn)下的比較結(jié)果。

一是通過單耗法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)重點(diǎn)針對(duì)的是3大產(chǎn)業(yè)增加值、單位產(chǎn)值耗電、所在地居民生活用電等方面的預(yù)測(cè)，從而得到所在地總電量消費(fèi)預(yù)測(cè)結(jié)果。在配電規(guī)劃預(yù)測(cè)中應(yīng)用此種方法相對(duì)簡(jiǎn)單，但是準(zhǔn)確性略有不足，該種方法預(yù)測(cè)的精度較差。因此，在配網(wǎng)規(guī)劃時(shí)此種方法更多用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)類電力消耗指標(biāo)預(yù)測(cè)，可以得到較好效果。

二是應(yīng)用趨勢(shì)擬合法能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行觀測(cè)之后，可以找到最為合適的函數(shù)類型進(jìn)行擬合，對(duì)于所得結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析能夠得到最佳結(jié)果。雖然該種方法應(yīng)用時(shí)沒有考量所在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口因素的影響，但是其準(zhǔn)確性相對(duì)單耗法要高。在配網(wǎng)規(guī)劃中應(yīng)用此種方法時(shí)要充分考量擬合預(yù)測(cè)精度和曲線一致性。

三是在配網(wǎng)規(guī)劃中應(yīng)用多元線性回歸法時(shí)充分考量了影響電力消費(fèi)結(jié)果的多種因素，能夠得到更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。需要注意的是，應(yīng)用此種方法時(shí)需要對(duì)所在地過往用電情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，明確對(duì)電力消費(fèi)造成影響的多因素，確定電力消費(fèi)和影響因素的關(guān)聯(lián)性，從而對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4 結(jié)語(yǔ)

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)于配網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)劃具有非常重要的影響，在具體應(yīng)用時(shí)要充分分析基礎(chǔ)條件，選擇針對(duì)性的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，確保負(fù)荷預(yù)測(cè)能夠發(fā)揮出最大的價(jià)值，從而有效推動(dòng)電力行業(yè)的發(fā)展，確保能夠?yàn)樯鐣?huì)生產(chǎn)生活提供穩(wěn)定的電力供應(yīng)。