荷预测的基础，其准确率直接影响负荷预测的结果。 咸宁
地区范围广，造成天气预报与实际往往相差较大，尤其在
春、夏季节。 近几年城市发展迅猛，城市居民生活用电负
荷上升较快， 仅受气候变化影响的空调用电负荷变化就
较大。
（6）预 测 手 段 落 后 ，预 测 理 论 有 待 提 高 。 目 前 ，负 荷
预测工作主要还是采用人工预报的方法，配备的负荷预
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高频分量均值和方差：μL＝0，σL＝0.0131。 以上数据表明：对 于日负荷 96 点采样，在统计意义 99.7%置信度（±3σ）下， 电网负荷中难以辨识的高频分量占 3.93%， 即理论上能 达到的最高的预测准确度的期望值只有 96.07%。
如果在 2 个地区预测负荷与实际负荷的绝对误差一定的
情况下，基负荷越小，相对误差越大。 所以要达到相同的
预测精度，必须降低咸宁地区的负荷预测绝对误差，这样
势必会增加预测的难度。 （2）波动性大。 波动大的原因主
要为相当大比例的电石厂、电铁、硅钢厂等冲击负载的存
在，咸宁地区的冲击负载占总负荷的 30%左右。 这使得咸
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● 经验荟萃
地区电网负荷预测分析及解决措施
● 湖北省咸宁供电公司 凌 艳
从负荷预测可知，小负荷是指网供负荷相对较小，而 小负荷大波动地区一般指具有相当比重冲击负载及负荷 用电量较小的地区。 对于基负荷较小尤其是存在一定比 重冲击负载和小水电的地区， 其负荷特性无疑集各种负 荷特性于一身。 故而如果能够较好的做到此类地区的负 荷预测， 那么对其它具有一般特性的地区负荷预测将会 提供很好的借鉴作用。
通过对该系统长时间运行测试的结果， 可以得出以 下结论：（1）气象因数对负荷预测的影响。 在天气复杂多 变情况下测试，测试精度达到认可水平。 但气象数据的准 确度不高或天气突变时对该系统的预测结果影响是比较 大的，因为当日天气预测误差较大时，造成当日的负荷预 测偏差较大。 （2）历史坏数据对预测结果的影响。 由于采 集系统（SCADA）的采集设备或传 输 设 备 的 质 量 问 题 ，在 历史负荷数据的采集过程中，可能出现某块采集点断点， 或在存取数据库时出现电脑故障等原因， 导致系统读取 历史数据这一块出现很大的畸变， 而在系统又无法自动 修正的情况下，会对后几天的预测结果产生很大的影响。 （3）虽然采用了 12 种预测算法来模拟负荷特性，但由于负 荷预测的复杂性和突变性，到目前为止，还没有一种完善 的理论算法能适用于所有的负荷类型。
量增加，统调负荷随之减少；随着降雨量增加，排渍负荷
会不断增加； 连续降雨的积累效应也在不同程度上影响
着雨后若干天的负荷变化；降雨对排渍负荷、小水电站出
力的影响具有延迟效应； 降雨持续的时间与排渍负荷和
小水电出力之间有着复杂关系，降雨越集中，排渍负荷越
大，小水电出力却未必相应增大。
（4）由 于 咸 宁 地 区 负 荷 具 有 基 负 荷 小 和 波 动 大 的 特
由以上的负荷特性分析， 可以得出咸宁电网负荷预 测方面的特点如附表所示。
附表 咸宁电网负荷预测特点
比较的内容
咸宁电网
负荷规模
小
可预料的规律性
弱/中
负荷特征曲线稳定度
弱/中
大客户用电的影响度 大客户影响突出，特别是钢铁厂等冲击负荷
气象等因素的影响度 气象因素影响突出，特别是小水电较多的地区
2 咸宁电网短期负荷预测系统结构
提前通知地调，以便修改调整日负荷计划。 （3）加强负荷
历史资料的统计分析工作。 要建立负荷基础数据库，通过
数据积累比较、计算分析，编制相应的年度、月度曲线。 为
提高节假日负荷预测准确率， 要统计节假日前后一周的
历史数据，找出节假日负荷变化的特点和趋势，以利于节
假日的负荷预测。 （4）加强小水电上网预测管理。 要及时 ●
预测数据/信息库 数据采集、数据辨识
Internet
Modem
咸宁市供电公司
咸宁市气象台
SCADA/EMS/MIS 系统 气象采集/预报系统
附图 咸宁电网短期负荷预测系统结构
对 咸 宁 电 网 2009 年 2 月 份 的 负 荷 数 据 进 行 频 率 分 析显示：对于日负荷 96 点采样，在 h=2Δt（Δt=15min）频率 分 界 下 ， 电 网 负 荷 低 频 分 量 均 值 和 方 差 ：μL＝1，σL＝0.2497；
跟踪小水电上网情况， 切实掌握和预测好本地区小水电
栏 目
上网发电负荷，以提高预测准确率指标。 （5）加强对气象
助 理
信息的跟踪。 包括收集完善资料，开展天气对负荷影响因
编 辑
素的分析，结合实际，配备合适的负荷预测软件，从而提 李
高负荷预测软件的准确性。
超
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助 理
种情况对网供负荷影响很大。 主要存在以下几方面的问
编 辑
题：调度缺乏调节手段，咸宁市所辖范围内装机容量较大
李 的水电厂由湖北省电力公司调度中心调度， 其它均属县
超 （市）调度；小水电无序发电对电网负荷冲击影响较大，造
成雨天负荷预测困难。 （5）夏季天气突变情况对负荷的影 响很大。 温度的骤然下降使得负荷迅速减少。 1.2 咸宁电网负荷预测的特点
测软件没有充分发挥功能的作用。 负荷预测有线性外推
法、线性回归法等一些算法，但各种算法均有一定适用
范围， 尚缺少一种适用于各种负荷预测且准确率较高
的的算法。
3.2 提高负荷预测准确率的具体措施
（1）引 进 性 能 更 优 越 的 自 动 化 信 息 采 集 系 统 ， 通 信 自
动化专业负责远动数据、 通讯通道和自动化系统可靠性
宁地区的负荷曲线呈现不平稳状态， 相邻 2 点负荷变化
率最大可达到 20%左右， 而襄樊地区负荷变化率一般不
超过 5%。 （3）咸宁地区的负荷日周期性不明显。 大地市级
地区的负荷呈现明显的日周期性， 这无疑证明了咸宁地
区的负荷预测具有很大难度。 （4）相当比例的小水电对负
荷预测影响很大。 小水电由于其数量众多、 单机容量偏
（3）相当 比 重 的 小 水 电 的 存 在 使 得 负 荷 预 测 难 度 加 大。 如何确立小水电与降雨量的模型对于短期负荷预测 精度的提高很有帮助， 但这就需要更加完整的历史负荷 数据资料。 通常，这些小水电的资料很难得到。 长期以来， 由于降雨与负荷关系的复杂性， 使得人们难以针对降雨 量对负荷的影响程度进行定量分析和建模。 降雨对负荷 的影响错综复杂，主要体现在以下几个方面：降雨引起的 温度降低使得空调负荷减少， 这样就与空调负荷交错到 了一起； 降雨量的增加使得统调负荷之外的小水电发电
3 咸宁地区负荷预测的主要问题及解决方法
3.1 主要问题 （1）基础数据缺乏，历史数据统计分析不够。 由于以
前电力系统对负荷预测工作重视不够， 同时管理技术手 段落后，造成大量原始的电网运行数据丢失，以致不能对 地区负荷进行有效的分析。
（2）负荷波动大。 不同日的同一时刻负荷可能是极大 值也可能是极小值，相邻两日之间的负荷变化剧烈。 如何 从这些变化剧烈的情况中得到具有一定规律的日负荷曲 线是一个需要解决的难点。 造成这一原因的主要因素有： ①历史坏数据对预测结果的影响， 由于采集系统 （SCADA）采 集 设 备 的 采 样 周 期 为 15s/次 ，不 能 很 好 满 足 高质量的数据资料的要求； ②全区电石厂等高能耗用户 无 计 划 用 电 ，不 定 期 的 开 、停 炉 ；③ 大 客 户 监 控 难 以 到 位 ； ④全区 3 个牵引站的电铁冲击负荷， 增加了负荷预测难 度，给全区负荷预测工作造成很大困难。
小、 分散面广等客观原因， 一般未将其纳入统一调度范
围。 由此导致的结果是：电网调度部门只是关心网供负荷
的数据， 虽然对其统一安排调度机组的发电计划至关重
要，可真正具有规律性的是全社会用电负荷，它与温度因
● 素等密切相关；同时，地方小水电没有水就不发电，绝大
栏 目
部分小水电未安装专门的远方计量装置就直接上网，这
和准确性工作。 应完善对县调自动化系统接入地调的工
பைடு நூலகம்
作，以便实现资源共享，从而对各县调用电负荷进行实时
监控、合理调配，并对负荷基础数据进行分类统计。 （2）市
场营销部门负责协调大客户和直供客户的关系， 通过走
访沟通， 了解客户生产用电和厂内设备检修、 开停机情
况， 使大客户能自觉地将厂内重大负荷变化情况及时地
1 咸宁地区的电力负荷特性分析
1.1 咸宁地区的电力负荷特性
咸宁地区是典型的小负荷大波动地区， 其特征为具
有相当比重冲击负载及负荷用电量较小的地市级地区，
与省、市等大地区负荷相比，咸宁地区负荷呈现出独有的
特征:（1）基负荷较小。武汉与咸宁 2 个地区的日负荷大小
相差 9 倍以上，这给预测精度的提高增加了难度。 因为，
征， 负荷预测的精度肯定不能达到大地区的负荷预测精
度水平，因此，模型可行性评估的标准肯定要有所降低。
按照现有的标准， 一般负荷预测精度的平均水平在 97%
以上，便认为此模型具有可行性。 而小负荷大波动地区的
负荷预测精度的平均水平一般很难达到上述标准。
（5）天气预报的准确率不能满足要求。 天气信息是负
咸宁电网自动运行的短期负荷预测系统集成了咸宁 电网 SCADA、EMS、MIS 系统、咸宁气象台气象预报系统、 湖北省公司计划上报系统， 依照闭环运行流程自主完成 负荷预测， 是一套可以脱离人工值守的闭环运行的短期 负荷预测系统。 该系统拓扑结构如附图所示。