呂海霞 李 曄

（內(nèi)蒙古電力經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院）

0 引言

電力工業(yè)在現(xiàn)代社會(huì)起著至關(guān)重要的作用，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電力消費(fèi)水平對(duì)于電力規(guī)劃者和決策者制定合理的電力發(fā)展計(jì)劃和基礎(chǔ)設(shè)施投資策略至關(guān)重要［1］。預(yù)測(cè)結(jié)果過低會(huì)導(dǎo)致電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足，無(wú)法滿足未來(lái)的需求；而預(yù)測(cè)結(jié)果過高則可能引導(dǎo)電力基礎(chǔ)設(shè)施過度投資，浪費(fèi)資源［2］。當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型正處于大背景之中，電力消費(fèi)水平預(yù)測(cè)的難度更為突出［3］。學(xué)界和政策界的觀點(diǎn)存在兩種傾向，一方面是中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的邏輯短視，主要著眼于宏觀因素和長(zhǎng)期趨勢(shì)，而忽視了短期波動(dòng)和小概率事件對(duì)電力消費(fèi)的影響；另一方面則是短期預(yù)測(cè)的思維固化，只關(guān)注當(dāng)前的局部因素，而忽略了長(zhǎng)期趨勢(shì)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響［4］。為了提高電力消費(fèi)水平的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，需要綜合考慮中長(zhǎng)期規(guī)律和短期波動(dòng)的因素。除了宏觀經(jīng)濟(jì)因素，還應(yīng)考慮到工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源政策變化、科技創(chuàng)新等方面的影響［5］。此外，使用適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)方法和模型也是必要的，包括趨勢(shì)分析、時(shí)間序列分析等。目前存在兩種趨勢(shì)，一種是在預(yù)測(cè)中長(zhǎng)期電力消費(fèi)時(shí)，過分關(guān)注歷史數(shù)據(jù)和短期趨勢(shì)，而忽視未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的轉(zhuǎn)型［6］。這種邏輯短視往往導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相去甚遠(yuǎn)。另一種趨勢(shì)是在預(yù)測(cè)短期電力消費(fèi)時(shí)，思維過于固化，僅考慮中長(zhǎng)期因素，忽略與電力消費(fèi)相關(guān)的高頻或中頻經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析。同時(shí)，可能對(duì)電力消費(fèi)產(chǎn)生重大影響的小概率事件，例如極端氣溫，也容易被忽視。這種固化的邏輯會(huì)導(dǎo)致短期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不高。電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)，因此理解和把握電力與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系是進(jìn)行預(yù)測(cè)的重要基礎(chǔ)。通過從宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策環(huán)境等多個(gè)角度進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)未來(lái)電力消費(fèi)的總體趨勢(shì)。一些因素如經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期、工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)和城市化進(jìn)程等都會(huì)對(duì)電力需求產(chǎn)生影響。此外，考慮到極端天氣等小概率事件，如異常高溫或低溫，也能幫助預(yù)測(cè)電力需求的波動(dòng)情況。通過分析歷史氣象數(shù)據(jù)、建立氣象模型等方法，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)電力消費(fèi)的變化［7］。

1 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法

1.1 趨勢(shì)外推法

趨勢(shì)外推法是一種常用的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，通過分析負(fù)荷的歷史變化趨勢(shì)來(lái)進(jìn)行未來(lái)負(fù)荷情況的預(yù)測(cè)。該方法建立了一個(gè)趨勢(shì)模型，將負(fù)荷數(shù)值與時(shí)間相關(guān)聯(lián)，從而可以對(duì)未來(lái)的負(fù)荷進(jìn)行外推。趨勢(shì)外推法的優(yōu)點(diǎn)在于只需要?dú)v史數(shù)據(jù)作為輸入，所需的數(shù)據(jù)量較少，適用于數(shù)據(jù)收集有限或時(shí)間較短的情況。此外，趨勢(shì)外推法簡(jiǎn)單易懂，計(jì)算相對(duì)較快，適用于快速初步預(yù)測(cè)。然而，該方法的假設(shè)是負(fù)荷具有明顯的變化趨勢(shì)，并且未來(lái)的負(fù)荷變化將延續(xù)過去的趨勢(shì)。但實(shí)際情況中，負(fù)荷可能受多種因素影響，包括經(jīng)濟(jì)、氣候、政策等，在負(fù)荷出現(xiàn)異常變動(dòng)或不符合趨勢(shì)方程的情況下，趨勢(shì)外推法可能會(huì)引起較大的誤差。它可以用較少的數(shù)據(jù)量來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的負(fù)荷情況。然而，如果負(fù)荷發(fā)生異常變化，特別是不符合趨勢(shì)方程的大幅變動(dòng)，預(yù)測(cè)結(jié)果可能出現(xiàn)較大誤差。因此，在應(yīng)用趨勢(shì)外推法時(shí)，需要謹(jǐn)慎考慮異常情況，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行準(zhǔn)確性評(píng)估。

1.2 時(shí)間序列法

時(shí)間序列法是一種常見的短期電力需求預(yù)測(cè)方法，其基本思想是通過建立和估計(jì)產(chǎn)生實(shí)際序列的隨機(jī)過程的模型，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的負(fù)荷情況。時(shí)間序列法針對(duì)觀測(cè)序列展現(xiàn)出的某種隨機(jī)過程特征進(jìn)行分析。時(shí)間序列分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于分析和預(yù)測(cè)隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。在電力負(fù)荷需求的情境中，時(shí)間序列分析可以幫助確定負(fù)荷變動(dòng)的基本特征和規(guī)律，并利用這些信息來(lái)進(jìn)行未來(lái)負(fù)荷的預(yù)測(cè)。時(shí)間序列法充分利用了電力負(fù)荷變動(dòng)的慣性特征和時(shí)間上的延續(xù)性。通過對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，可以識(shí)別出基本特征和變化規(guī)律。

1.3 回歸分析法

回歸分析法是一種常見的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，通過建立自變量與因變量之間的回歸方程來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，該方法利用歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律來(lái)推斷未來(lái)負(fù)荷的趨勢(shì)。與時(shí)間序列法相比，回歸分析法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)收集工作相對(duì)較少。這使得在數(shù)據(jù)獲取困難或成本較高的情況下，回歸分析法具有一定的優(yōu)勢(shì)。然而，回歸分析在面對(duì)負(fù)荷變化存在非線性、季節(jié)性或突發(fā)性等特征時(shí)可能無(wú)法準(zhǔn)確捕捉這些特征，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果偏差較大。因此，在需要更高精度的負(fù)荷預(yù)測(cè)或面對(duì)復(fù)雜的負(fù)荷變化情況時(shí)，可能需要結(jié)合其他方法或采用更復(fù)雜的模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 新形勢(shì)下電力需求預(yù)測(cè)方法

2.1 智能預(yù)測(cè)方法

智能預(yù)測(cè)方法可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)歷史電力需求數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、氣象數(shù)據(jù)、政策法規(guī)等因素進(jìn)行綜合分析，以建立更為全面的電力需求預(yù)測(cè)模型。例如，可以通過分析歷史電力需求數(shù)據(jù)，找到電力需求的變化規(guī)律，并預(yù)測(cè)未來(lái)的電力需求；還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)電力需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以自動(dòng)地從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)電力需求的變化規(guī)律，并預(yù)測(cè)未來(lái)的電力需求。同時(shí)，通過不斷迭代優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以提高預(yù)測(cè)的精度。

具體使用方法如下： （1）收集歷史電力需求數(shù)據(jù)，并針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，確保數(shù)據(jù)的正確性和完整性； （2）運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和特征工程等方法，提取出對(duì)電力需求預(yù)測(cè)有意義的特征，并進(jìn)行特征選擇，減少冗余和無(wú)關(guān)的特征； （3）選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建電力需求預(yù)測(cè)模型，并利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；（4）使用訓(xùn)練好的模型對(duì)未來(lái)電力需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，并進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，如計(jì)算預(yù)測(cè)誤差或使用交叉驗(yàn)證等方法； （5）使用訓(xùn)練好的模型對(duì)未來(lái)電力需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，并進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，如計(jì)算預(yù)測(cè)誤差或使用交叉驗(yàn)證等方法。

2.2 用地仿真類SLF法

用地仿真類SLF法的基本思路是將城市土地按照不同功能進(jìn)行劃分，如居住用地、工業(yè)用地、商業(yè)用地等，并模擬每個(gè)功能用地的數(shù)量和分布情況。然后，根據(jù)不同功能用地的用電量和負(fù)荷特性，計(jì)算出未來(lái)電力需求。

用地仿真類SLF法進(jìn)行電力需求預(yù)測(cè)的步驟如下：（1）收集相關(guān)數(shù)據(jù)：包括城市規(guī)劃、土地利用規(guī)劃、歷史用電量等數(shù)據(jù)；（2）確定仿真模型：根據(jù)城市實(shí)際情況，選擇合適的SLF模型，如細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型、元胞自動(dòng)機(jī)模型等；（3）劃分土地利用類型：將城市土地按照不同功能進(jìn)行劃分，如居住用地、工業(yè)用地、商業(yè)用地等；（4）建立仿真模型：根據(jù)劃分好的土地利用類型，建立SLF仿真模型，模擬每個(gè)功能用地的數(shù)量和分布情況；（5）計(jì)算用電量和負(fù)荷：根據(jù)仿真模型中每個(gè)功能用地的數(shù)量和分布情況，計(jì)算出未來(lái)用電量和負(fù)荷特性；（6）預(yù)測(cè)電力需求：根據(jù)計(jì)算出的用電量和負(fù)荷特性，預(yù)測(cè)未來(lái)電力需求。

用地仿真類SLF法的使用范圍主要適用于城市電力需求預(yù)測(cè)。它可以模擬城市不同功能用地的數(shù)量和分布情況，考慮到城市規(guī)劃、人口流動(dòng)等因素對(duì)電力需求的影響，因此具有較強(qiáng)的針對(duì)性和適用性。

3 結(jié)束語(yǔ)

總體來(lái)看，新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)下，在預(yù)測(cè)電力消費(fèi)水平時(shí)，綜合考慮整體趨勢(shì)和小概率事件是至關(guān)重要的。中長(zhǎng)期規(guī)律能夠展示電力消費(fèi)的主要趨勢(shì)和未來(lái)需求的整體預(yù)測(cè)，為預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。這些規(guī)律可以通過歷史數(shù)據(jù)和趨勢(shì)分析來(lái)確定，例如人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)狀況、工業(yè)發(fā)展等因素都會(huì)對(duì)電力消費(fèi)產(chǎn)生影響。然而，短期波動(dòng)也是必須考慮的因素。這些波動(dòng)是由各種小概率事件引起的，如天氣變化、季節(jié)性因素、特殊活動(dòng)等。這些事件可能導(dǎo)致電力消費(fèi)的短期增長(zhǎng)或下降，例如在天氣寒冷時(shí)，人們更傾向于使用暖氣和電熱器，導(dǎo)致電力消費(fèi)增加。因此，識(shí)別和考慮這些短期波動(dòng)的因素對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電力消費(fèi)是必要的。