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PAGE PAGE 1 电力负荷预测的几种常用方法刍议 　　摘要:电力市场中的预测问题是传统负荷预测的扩展和升华。可见,如何充分利用现有的数据资料,建立正确的预测理论和方法,建立相应的预测模型,提高预测速度和精度,以满足电力市场对负荷预测的要求,已成为电力系统不容忽视的研究课题。文章主要针对电力负荷预测的几种常用方法及技术的新要求进行了分析研究。 　　关键词:电力负荷预测；几种常用方法 　　中图分类号：F407文献标识码：A文章编号： 　　一、电力负荷预测的几种常用方法 　　1.1单耗法 　　按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量的单耗法分“产品单耗法”和“产值单耗法”两种。采用“单耗法”预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。从我国的实际情况来看,一般规律是产品单耗逐年上升,产值单耗逐年下降。 　　1.2趋势外推法 　　就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测。电力负荷虽然具有随机性和不确定性,但在一定条件下,仍存在着明显的变化趋势,例如:农业用电,在气候条件变化较小的冬季,日用电量相对稳定,表现为较平稳的变化趋势。这种变化趋势可为线性或非线性,周期性或非周期性等等。 　　1.3时间序列法 　　时间序列法是一种最为常见的短期负荷预测方法,它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性,建立和估计产生实际序列的随机过程的模型,然后用这些模型进行预测。它利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性,通过对历史数据时间序列的分析处理,确定其基本特征和变化规律,预测未来负荷。时间序列预测方法可分为确定型和随机性两类,确定型时间序列作为模型残差用于估计预测区间的大小。随机型时间序列预测模型可以看作一个线性滤波器。根据线性滤波器的特性,时间序列可划为自回归+,-.、动平均+/,.、自回归-动平均+,-/,.、累计式自回归-动平均+,-0/,.、传递函数+12，几类模型,其负荷预测过程一般分为模型识别、模型参数估计、模型检验、负荷预测、精度检验预测值修正3个阶段。 　　1.4回归分析法 　　回归预测是根据负荷过去的历史资料,建立可以进行数学分析的数学模型,对未来的负荷进行预测。其特点是将预测目标的因素作为自变量,将预测目标作为因变量。回归分析法中,自变量是随机变量,因变量是非随机变量,根据给定的多组自变量和因变量资料,研究各种变量之间的相互关系。利用得到的经验回归方程式来表示变量之间的定量关系,预测系统将来的负荷值。 　　1.5指数平滑预报法 　　用过去数周的同类型日的相同时间的负荷组成一组时间上有序的y(t)、y(t-1)、y(t-2),对该数组进行加权平均,计算时应该加大新近数据的权系数,减小陈旧数据的权系数,以体现过程的时变性。 　　二、电力市场下对负荷预测技术的新要求 　　负荷预测是传统的能量管理系统(EMS)的一个重要组成部分,在电力市场下对其提出了新的要求: 　　1)负荷预测软件要能与电力市场的各类软件有效的接口; 　　2)在电力市场条件下,负荷预测的精度对市场中各实体的经济效益有直接的影响,对负荷预测的精度提出了更高的要求;同时为满足实时电力市场的需要,对负荷预测算法的速度也有较高的要求; 　　3)在电力市场下负荷预测必需考虑负荷对实时电价的响应,这也是在电力市场下较新的研究课题。 　　三、预测对用户侧开放所起的作用 　　从综合资源规划的角度看,用户积极参与电力市场,其身份已经不再是单纯的“用户”,而是作为一种资源进入电力市场。例如:用户通过可中断负荷的参与,相当于为电力市场提供了更多的备用容量。因此,电力市场中对用户侧的分析成为一个迫切的要求。简要分析预测对用户侧开放所起的作用。 　　3.1电力需求预测对用户调查的作用 　　电力部门面对用户侧开放的电力消费市场,首先应该进行深入的用户调查。电力公司对居民生活用电和电力用户两大类，用户用电情况进行的调查分析工作,就调查的组织、方法、内容、结果分析作了叙述。根据这些调查结果,可以设计不同的预测方法,例如:于神经网络的用户需求预测。这方面研究主要针对中长期预测进行,研究重点是:研究可调查的数据范围;针对不同大小的用户,设计规范的调查表格;调查数据的量化分析;以调查为基础的预测方法研究;等等。 　　3.2预测对用户管理措施的影响 　　电网峰谷差日渐加大、调峰问题日益突出,是电力系统面临的迫切问题。采用适当的用户管理措施,是解决这些问题的有效手段。当考虑用户管理措施后,预测问题也发生了一些变化,因此,研究直接负荷控制、需求侧管理措施对预测的影响,特别是对系统移峰填谷的效果分析,是提高预测精度、提高全社会资源的综合利用程度的关键。将改变生产班制、改变上下班时间、调整用电曲线等措施通盘考虑,建立综合模型,是考虑用户管理的预测方法的研究重点。 　　3.3用