電力負(fù)荷預(yù)測方法研究綜述摘要：負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運行的基礎(chǔ)，根據(jù)負(fù)荷預(yù)測原理的不同，將負(fù)荷預(yù)測方法分為傳統(tǒng)預(yù)測法和現(xiàn)代預(yù)測法兩種。本文對負(fù)荷預(yù)測方法進(jìn)行了全面的綜述研究，分析各種預(yù)測方法的基本原理及優(yōu)缺點，合理的選擇負(fù)荷預(yù)測方法，可以有效的提高負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞：負(fù)荷預(yù)測電力負(fù)荷預(yù)測模型

0引言

負(fù)荷預(yù)測是基于電力系統(tǒng)所處的社會、經(jīng)濟(jì)、氣候等外部環(huán)境下，對電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，結(jié)合社會經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)以及工程技術(shù)等學(xué)科知識進(jìn)行定性定量分析，探索同類事物之間存在的內(nèi)部聯(lián)系和發(fā)展規(guī)律，對未來某特定時刻的負(fù)荷情況做出預(yù)先估計和預(yù)測。

電力負(fù)荷的變化受到政治、經(jīng)濟(jì)、氣象等多種不斷變化的因素影響，為滿足不同場合的負(fù)荷預(yù)測精度要求，通常會采用不同的負(fù)荷預(yù)測方法。近年來，隨著人們對負(fù)荷預(yù)測技術(shù)研究的不斷深入，負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確度也在不斷地提高。

1負(fù)荷預(yù)測分類

按時間分類；長期負(fù)荷預(yù)測（未來3~5年甚至更長時間）、中期負(fù)荷預(yù)測（未來幾個月至一年時間）、短期負(fù)荷預(yù)測（日負(fù)荷預(yù)測和周負(fù)荷預(yù)測）以及超短期負(fù)荷預(yù)測（未來幾天內(nèi)）。

按行業(yè)分類；城市民用負(fù)荷預(yù)測、商業(yè)負(fù)荷預(yù)測、工業(yè)負(fù)荷預(yù)測、農(nóng)村負(fù)荷預(yù)測和其他負(fù)荷預(yù)測。

按特性分類；高負(fù)荷及最低負(fù)荷預(yù)測、平均負(fù)荷預(yù)測、全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、負(fù)荷峰谷差預(yù)測、母線負(fù)荷預(yù)測。

2負(fù)荷預(yù)測方法

2.1傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測法

（1）趨勢外推法

趨勢外推法又稱曲線擬合法、曲線回歸法。分析負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，擬合出一條曲線（包括直線、指數(shù)曲線、冪函數(shù)曲線、S型曲線等）來反應(yīng)負(fù)荷變化趨勢，從而實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測。

優(yōu)點：原理簡單，數(shù)據(jù)需求量小，使用方便。

缺點：由于負(fù)荷的多樣性和隨機(jī)性，很難找到合適的曲線來準(zhǔn)確表達(dá)負(fù)荷變化規(guī)律。適用于負(fù)荷變化較平穩(wěn)的時間段和區(qū)域內(nèi)，常作為短期城市電網(wǎng)的規(guī)劃預(yù)測。

（2）時間序列法

時間序列法是對負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)時間序列進(jìn)行分析，確定其變化規(guī)律和基本特征，并建立模型，以此來實現(xiàn)對未來負(fù)荷的預(yù)測。

優(yōu)點：數(shù)據(jù)需求量小，程序簡便，計算速度快，工作量小。技術(shù)較成熟，實際生產(chǎn)中已得到廣泛應(yīng)用。

缺點：分析建模過程復(fù)雜，模型對原始時間序列平穩(wěn)性要求較高，對負(fù)荷波動較大的地區(qū)，預(yù)測難度較大。適用于負(fù)荷變化較均勻地區(qū)的短期負(fù)荷預(yù)測。

（3）回歸分析法

回歸分析法又稱統(tǒng)計分析法，根據(jù)負(fù)荷的歷史記錄以及其它對負(fù)荷有影響的相關(guān)因素，建立因變量和自變量之間的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行數(shù)學(xué)分析，從而實現(xiàn)預(yù)測未來負(fù)荷的目的。

優(yōu)點：原理簡單易懂，數(shù)據(jù)需求量小，計算速度快，預(yù)測精度相對時間序列法要高一些。

缺點：對于較為復(fù)雜的情況時，無法詳細(xì)考慮各種影響負(fù)荷的因素，難以建立精確的模型，對于具有沖擊性負(fù)荷的地區(qū)誤差較大，一般適用于長期負(fù)荷預(yù)測。

（4）灰色預(yù)測法

灰色預(yù)測法一般用于數(shù)據(jù)中存在未知項的系統(tǒng)，是以灰色理論為基礎(chǔ)的一種預(yù)測方法?；疑碚撌菍⒁磺须S機(jī)變量看作變化的灰色量，通過數(shù)學(xué)運算，將毫無規(guī)律可循的原始數(shù)據(jù)整理成整齊的數(shù)據(jù)，列寫微分方程并解出響應(yīng)函數(shù)，作為灰色預(yù)測模型，從而實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測。

優(yōu)點：負(fù)荷呈現(xiàn)指數(shù)變化時，預(yù)測精度高，數(shù)據(jù)需求量較小，不需要考慮數(shù)據(jù)本身變化趨勢，操作方便，易于檢查，能夠有效避免相關(guān)因素的干擾。

缺點：具有一定的局限性，對于非指數(shù)變化的負(fù)荷，預(yù)測精度低，不適合長期負(fù)荷預(yù)測，在生產(chǎn)中實際應(yīng)用較少。

（5）空間負(fù)荷預(yù)測法

空間負(fù)荷預(yù)測法是根據(jù)電網(wǎng)電壓等級的不同，將預(yù)測規(guī)劃區(qū)按照一定原則劃分為相應(yīng)大小的網(wǎng)格或不規(guī)則大小的小區(qū)，然后分別預(yù)測每個小區(qū)中電力用戶負(fù)荷的數(shù)量和產(chǎn)生時間[1]。

優(yōu)點：方法簡便，數(shù)據(jù)采集容易，預(yù)測精度高，適用于長期負(fù)荷預(yù)測。

缺點：小區(qū)不能太小，數(shù)據(jù)采樣區(qū)域大小不同，會存在誤差，對歷史負(fù)荷為零的空地負(fù)荷預(yù)測難度大。

（6）相似日法

相似日法是通過對與待預(yù)測日相似的某些日（即相似日）的負(fù)荷進(jìn)行修正，從而實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測的一種方法。該法采用某一特定差異評價函數(shù)，來尋找相似日，根據(jù)待預(yù)測日相關(guān)參數(shù)進(jìn)行修正。

優(yōu)點：原理簡單，應(yīng)用方便。

缺點：特定差異評價函數(shù)較難建立，相似日修正工作較困難，預(yù)測精度不高。

（7）單耗法

單耗法是根據(jù)不同產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)量或產(chǎn)值所需耗用的電量和預(yù)測期所生產(chǎn)的產(chǎn)品產(chǎn)量或產(chǎn)值來預(yù)測電力負(fù)荷的方法。

優(yōu)點：方法簡單，效果明顯，短期負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確度高。

缺點：需做大量的統(tǒng)計分析工作，工作量大，易受政治經(jīng)濟(jì)、環(huán)境氣候等外界因素影響。

（8）相關(guān)分析法

相關(guān)分析法是通過測定電力負(fù)荷與相關(guān)因素之間對應(yīng)關(guān)系，建立相關(guān)分析模型對電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測和控制的一種方法。

優(yōu)點：原理簡單，預(yù)測精度高。

缺點：需要對各相關(guān)因素進(jìn)行詳盡分析，所需數(shù)據(jù)量較大。

（9）指數(shù)平滑法

指數(shù)平滑法是一種特殊的加權(quán)移動平均法，其加權(quán)法的特點是對離預(yù)測期近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，對離預(yù)測期遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)，權(quán)數(shù)由近到遠(yuǎn)按指數(shù)規(guī)律遞減[2]。

優(yōu)點：根據(jù)波動的曲線進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測，預(yù)測精度較高

缺點：計算量大，需進(jìn)行比對，對負(fù)荷曲線轉(zhuǎn)折點的分辨能力低，加權(quán)存在局限性。

（10）卡爾曼濾波法

卡爾曼濾波法又稱狀態(tài)空間法，它將電力負(fù)荷分解為確定分量和隨機(jī)分量，確定分量利用一階線性模型進(jìn)行描述來進(jìn)行預(yù)測[3]，隨機(jī)分量則利用狀態(tài)變量來表示，建立狀態(tài)空間模型來進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測，常用于短期負(fù)荷預(yù)測中。

優(yōu)點：它們組合可以提高預(yù)測值的準(zhǔn)確度

缺點：單獨進(jìn)行預(yù)測準(zhǔn)確度較低，實際應(yīng)用中難以估計出噪音的統(tǒng)計特性。

2.2現(xiàn)代負(fù)荷預(yù)測法

（1）專家系統(tǒng)法

專家系統(tǒng)是利用電網(wǎng)負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，并獲取相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗建立起來的一個智能化系統(tǒng)。專家系統(tǒng)法對負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、推理和判斷，實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測的目的。

優(yōu)點：建模簡單，響應(yīng)速度快，可靠性高，計算機(jī)為載體，能匯集多個專家的知識，經(jīng)驗、資料豐富，能綜合考慮多個影響因素。

缺點：專家知識庫構(gòu)建困難，容易受人為因素影響，針對性強(qiáng)，適用于某一固定系統(tǒng)，不具廣泛性，缺乏自適應(yīng)能力，需要不斷更新。

（2）小波分析法

小波分析法是一種時頻域分析方法，將時域信號分解為分布在不同頻段的頻率信號，每個頻率信號都對應(yīng)不同序列的負(fù)荷信號。對不同頻率子信號的分步預(yù)測，進(jìn)行信號重組就可得到準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

優(yōu)點：精確度高，適用于短期負(fù)荷預(yù)測。

缺點：耗時長，不能考慮外界因素影響，并且小波基的選擇直接影響預(yù)測結(jié)果。

（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是搭建一個合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選取歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練直到其精度滿足要求，此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以作負(fù)荷預(yù)測模型。

優(yōu)點：考慮負(fù)荷的各種影響因素，預(yù)測精度非常高。

缺點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定人為因素占主要，學(xué)習(xí)速度慢、存在局部極小點。

（4）模糊預(yù)測法

模糊預(yù)測法是建立在模糊數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)上的一種新的負(fù)荷預(yù)測方法，利用有限規(guī)則推理出一個隸屬函數(shù)，反映負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)和外界環(huán)境的一個非線性函數(shù)關(guān)系。對比歷史負(fù)荷和待測負(fù)荷的環(huán)境差異，實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測。

優(yōu)點：將模糊對象具體化分析，適用中長期負(fù)荷預(yù)測。

缺點：精確度受外界條件限制、歷史數(shù)據(jù)要求多，實際應(yīng)用困難。

（5）支持向量機(jī)法

支持向量機(jī)法是基于統(tǒng)計學(xué)原理上的一種負(fù)荷預(yù)測方法，它是建立在VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的基礎(chǔ)上，專門研究有限樣本預(yù)測的一種學(xué)習(xí)方法[4]。對小樣本、非線性負(fù)荷預(yù)測效果較理想。

優(yōu)點：擬合精度高、計算速度快，充分考慮外界因素影響，精確度較高。

缺點：需要依賴經(jīng)驗確定初值及核心函數(shù)，人為因素影響大，編程困難，實際應(yīng)用較少。

（6）混沌理論法

混沌理論法是近年來才被廣泛應(yīng)用到負(fù)荷預(yù)測中的，它將負(fù)荷整體視為一個非線性系統(tǒng)模型，找出它與混沌系統(tǒng)的共同點，并從一維歷史數(shù)據(jù)中構(gòu)造系統(tǒng)的重構(gòu)相空間來描述負(fù)荷，實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測。

優(yōu)點：預(yù)測精度和速度上有很大提高，應(yīng)用前景較好。

缺點：需要保留數(shù)據(jù)時間較長，及時修改。

（7）數(shù)據(jù)挖掘法

數(shù)據(jù)挖掘法是通過從大量的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的、對負(fù)荷預(yù)測有價值的重要信息，找出負(fù)荷變化規(guī)律，實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測。

優(yōu)點：在復(fù)雜環(huán)境下，能準(zhǔn)確提取有效負(fù)荷數(shù)據(jù)，預(yù)測精度高，適用于短期負(fù)荷預(yù)測。

缺點：方法繁瑣，數(shù)據(jù)需求量大。

（8）綜合模型預(yù)測法

面對復(fù)雜的負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，單一的模型預(yù)測通常難以滿足預(yù)測精度的要求，綜合模型預(yù)測法就是利用歷史數(shù)據(jù)建立多個模型來實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測的一種方法。

優(yōu)點：克服了單一模型的不足，精度較高。

缺點：計算速度降低，增加建模難度，實際應(yīng)用困難。

3結(jié)語

本文對負(fù)荷預(yù)測方法進(jìn)行了詳細(xì)分析，傳統(tǒng)預(yù)測方法比較成熟，但受外界環(huán)境影響較大，預(yù)測精度相對不高；現(xiàn)代預(yù)測法相對于傳統(tǒng)預(yù)測法來說，預(yù)測精度有了很大提高，方法更加智能，受外界環(huán)境影響小，但是技術(shù)方面還存在一些不足，需要不斷的更新和改進(jìn)。如何將幾種不同的智能算法有機(jī)結(jié)合起來，不斷完善和提高現(xiàn)代預(yù)測方法的精度，將是今后的一個研究方向。

參考文獻(xiàn)

[1]王宗耀，許惠君.空間負(fù)荷預(yù)測方法相關(guān)問題的探討[J].科技廣場，2014(01).

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