技术与市场专题研究2015年第22卷第5期短期电力系统负荷预测方法综述杜雅楠1,郭志娟2,吕灵芝1,母建茹,袁㊀鹏1(1.华北水利水电大学,河南郑州450045;2.中电投河南电力有限公司平顶山发电公司,河南平顶山467000)摘㊀要:短期电力系统负荷预测对电力系统的调度运行和生产计划有很大影响㊂准确的负荷预测有助于提高电力系统的安全性㊁稳定性㊁经济性,随着电力市场的建立与发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用㊂简述了短期电力系统负荷预测的概念和意义,对现有的短期负荷预测方法进行分类,介绍了各种预测方法的原理,讨论了各种方法的优点与不足,并对电力系统负荷预测方法未来的发展方向作出了展望㊂关键词:电力系统;短期负荷预测;方法模型doi:10.3969/j.issn.1006-8554.2015.05.2120㊀引言电力系统负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础㊂它从已知的用电需求出发,充分考虑政治㊁经济㊁气候等相关因素的影响,预测未来的用电需求㊂负荷预测包含两方面含义[1]:对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测㊂电力需求量的预测决定发电㊁输电㊁配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组㊁基荷机组等)㊂电力系统负荷预测的结果可以在一定程度上反映负荷的发展状况和水平,电力生产部门和管理部门以此为依据制定生产计划和发展规划,确定各供电区域各规划年供用电量㊁供用电最大负荷和规划地区总的发展水平,确定各规划年用电负荷构成[1-5]㊂电力系统负荷预测一直是一个重要的研究课题,国内外学者进行了广泛的研究工作,提出了多种有效的预测方法㊂本文对这些方法进行了归纳㊁分类,概述了各种预测方法的原理,并对它们的优点与不足进行讨论㊂在此基础上对电力系统负荷预测方法未来的发展方向做出展望,为实际负荷预测工作提供借鉴㊂1㊀电力系统负荷预测方法分类电力负荷预测可以分为长期负荷预测㊁中期负荷预测㊁短期负荷预测以及超短期电力负荷预测[3]㊂本文研究的负荷预测主要针对未来一星期时间内的任何一天的短期电力负荷预测,提高短期电力负荷的预测精度对电力系统安全㊁稳定㊁经济运行,最优潮流计算以及实现合理调度有着举足轻重的意义㊂世界各国对短期电力负荷预测的研究已经有较长的历史,世界许多优秀专家㊁学者在短期负荷预测领域都做了大量的研究与实验,并且在该领域取得了较大的进展㊂学者们提出了许多短期负荷预测的方法,其中主要的预测方法可以分为以下几类:经典预测法㊁传统预测法㊁现代预测法[4]㊂2㊀经典负荷预测经典负荷预测技术严格来讲不能称为真正的负荷预测方法,该方法运用简单的变量关系以及运行经验,针对未来的电力负荷变化做出方向性结论,其预测的精准度并不理想,在实际应用中过度依赖于值班人员或学者的相关经验,在实际运用中往往采用该方法对预测结果进行验证㊂经典负荷预测技术包括:单耗法㊁人均电量指标换算法㊁弹性系数法㊁分区负荷密度法等[5]㊂3㊀传统负荷预测传统的负荷预测方法主要包括时间序列法㊁趋势外推法㊁回归分析法和灰色模型法等[6]㊂3．1㊀时间序列法[7]所谓时间序列法,就是把电力负荷看成一种时间序列的集合,根据电力负荷历史数据抽象出负荷随时间变化的规律,构建预测模型并预测未来负荷的大小㊂该预测方法在系统稳态运行㊁环境因素相对稳定的情况下效果较好㊂如果电网存在较大波动或数据库存在坏数据时,预测结果并不理想㊂3．2㊀趋势外推法[8]趋势外推法又称为趋势曲线拟合㊁曲线回归或曲线分析,是一种定量预测法㊂该方法在历史数据的基础上,抽象并总结出待测数据的变化规律,绘出反映该规律的拟合曲线,同时建立已有数据随时间变化的模型y=f(t)㊂假设该曲线能够延伸,将时间t赋予未来需要的值,并通过高等数学计算便可以得到待测数据㊂趋势外推法在处理历史负荷数据以及曲线拟合过程中都不考虑随机误差㊂运用该方法时应当注意,不同预测模型间的曲线拟合度相差很大,当趋势曲线选取合适时预测结果比较理想,否则预测误差会很大,所以应该依据不同的区域构建恰当的模型㊂最常用的趋势模型有:线性趋势模型㊁多项式趋势模型㊁对数趋势模型等㊂3．3㊀回归分析法[9]该方法通过电力负荷历史数据建立数学模型,利用数量统计中的回归分析法对变量观测数据进行分析,并依据变量间的相互关系来预测未来电力负荷㊂在回归分析法中,受负荷因子不确定性以及多样性的影响,该方法在有些情况下有较大误差㊂为此,需要用模糊线性回归法将回归系数模糊化,使预测结果更加精确㊂3.4㊀灰色模型法[10]该方法以灰色系统理论为基础,对含有不确定因素的系统进行预测,在数据不多的情况下找出某个时间内的作用规律并以此建立预测模型㊂灰色模型法包括普通灰色系统模型和最优灰色预测模型,前者是一种增长模型,当负荷严格按照指数规律增长时,该预测方法预测精度高㊁计算简洁,但是对于有波动性的系统而言,其预测精度较低㊂最优灰色预测模型把有波933专题研究TECHNOLOGY AND MARKETVol.22,No.5,2015动的历史数据序列转化成有较强规律性的指数递增变化序列,提高了负荷预测精度及其应用范围㊂4㊀现代预测方法现代预测方法包括:人工神经网络预测法㊁专家系统预测法㊁小波分析预测法㊁数据挖掘技术预测法㊁遗传算法㊁模糊预测法等㊂4.1㊀人工神经网络预测法[11]人工神经网络是近年来比较热门的预测方法㊂人工神经网络由大量神经元组成,是一种通过模拟生物大脑的处理模式来获得智能信息处理功能的非线性预测系统㊂人工神经网络可以模仿生物大脑对大量非精确性㊁非结构性规律进行智能化处理,它具有自主学习㊁记忆㊁推理和优化计算的特点,尤其是自学习能力和自适应功能是其他算法无法比拟的㊂4.2㊀专家系统预测法[12]通俗来讲,专家系统预测法就是一个拥有专门知识和经验的计算机程序系统,通过推理与运用,在有关领域内做出智能决策㊂该方法在电力负荷预测中,要先建立负荷预测模型,对待预测日的负荷进行初步预测,再结合专家经验对初步预测进行修正㊂该方法克服了单一算法的片面性,全过程的程序化处理使得该预测方法具有快速㊁精确的优势㊂4.3㊀小波分析预测法[13]小波分析是一种时域 频域分析方法,该方法具备较好的局部化性质㊂电力负荷具有多种周期性,该方法把电力负荷曲线看作由多种频率交织在一起的混合信号,可以聚焦任何细节,并通过对不同的投影尺度分别进行预测和重构,得到完整的预测结果㊂考虑到该方法特有的优势,小波法的实际应用范围比较广㊂4.4㊀遗传算法[14]遗传算法以自然选择以及群体遗传学为基础,通过选择㊁交叉㊁变异㊁评价等操作,使群体进化到搜索空间中的最佳区域㊂可以采用遗传法优化BP神经网络的参数,比如网络的初始连接权值以及节点的阈值㊂5㊀结语负荷预测是电力系统规划与运行的前提与基础,它的预测精度对电力系统的安全性㊁稳定性㊁经济性有很大影响㊂将现有的负荷预测方法进行了综合的阐述,指出了各种预测方法的优点与不足之处㊂在未来的负荷预测工作中,应加强对负荷历史数据的处理,尽可能地挖掘负荷变化的规律性,提高预测模型参数估计的准确度,将多种预测方法进行有效的融合,并对新的方法㊁模型进行不断的探索㊂参考文献:[1]㊀陈衍.电力系统稳态分析[M].北京:中国电力出版社,2007.[2]㊀许璞.基于Web的中长期电力负荷预测软件的研究与开发[D],北京:中国农业大学,2006.[3]㊀詹海峰.短期电力负荷预测数据预处理研究[D],北京:中国矿业大学,2009.[4]㊀陈朝辉.大波动地区电力系统短期负荷预测方法研究[J].华东电力,2002,30(9):53-56.[5]㊀李玉梅.组合预测方法在中长期电力负荷预测中的应用[D],四川:四川大学硕士学位论文,2006.[6]㊀李金颖,牛东晓.非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究[J].电网技术,2003(5):26-28.[7]㊀康重庆,夏清,刘梅,等.应用于负荷预测中的回归分析的特殊问题[J].电力系统自动化,1998,22(10):38-41. [8]㊀张大海,毕研秋.基于串联灰色神经网络的电力负荷预测方法[J].系统工程理论与实践,2004(12):128-132. [9]㊀焦李成.神经网络系统理论[M].西安:西安电子科技大学出版社,1989.[10]㊀魏伟,牛东晓,常征.负荷预测技术的新进展[J].华北电力大学学报,2002,29(1):10-15.[11]Yanqiu Bi,Jianguo Zhao etc.Power Load Forecasting Algo-rithm Based on Wavelet Packet Analysis[J].Power SystemTechnology,2004,1:987-990.[12]贾正源,牛晓东.电力负荷预测的遗传神经网络模型研究[J].运筹与管理,2000,9(2):31-36.[13]陈建.电力负荷预测方法[J].渤海大学学报,2006(6):142-144.[14]黄永高.电力负荷预测方法的研究[D].南京:东南大学,2010.(上接第338页)2．3㊀改变中小型煤矿承包经营的模式可对煤田小㊁不集中的煤炭资源在科学勘测㊁合理评估的基础上,对煤矿的采矿权有偿出让,通过资源整合兼并重组,使煤矿企业达到一定生产规模,使经营者在生产中更加注重资源的利用率㊂这样可以帮助中小型煤矿在承包经营矿山过程当中能有更多的精力来维护矿山开采的科学性,从而为保护矿山的生态环境打下基础㊂由上可知,我国矿山建设还存在诸多环境问题,绿色矿山建设是我国矿业发展的必由之路,绿色开采是形成矿区绿色家园的重要技术组成部分㊂实现绿色矿业,前提是建立在环境评价基础上的科学规划,核心是持续创新包括绿色开采在内的关键技术㊂伴随着科技水平的不断进步和国内外实践探索的陆续开展,绿色矿山建设的实现成为可能㊂当前需要对该体系的进一步完善,以及继续从政策层面上加大对绿色矿山建设的支持和引导㊂走绿色矿业之路,建设绿色矿山,促进循环经济㊁建设和谐型社会,就要求在矿业科技进步方面,加大研究开发能力,努力强化绿色矿山建没的技术支撑㊂在政府的引导和管理下,使我国整体资源利用转化为开放的良性循环经济模式㊂3㊀结语总之,坚持绿色开采,建设绿色矿山是一项任重而道远的工程,需要国家多部门参与和相互协调,始终坚持可持续发展的原则,才能使工程逐渐推进并扩大㊂参考文献:[1]㊀孙国成,徐丽萍.政府着力推动组建大型煤炭企业集团[J].郑州经济管理干部学院学报,2013(4).[2]㊀刘忠诚,于萍,富元斋.入世对我国煤炭产品市场的挑战及其对策研究[J].山东社会科学,2011(6).[3]㊀孙梨花,章成萍.关于政府着力推动绿色矿山开采工作记录事要的思考[J].郑州经济管理干部学院学报,2011(12).043短期电力系统负荷预测方法综述作者：杜雅楠， 郭志娟， 吕灵芝， 母建茹， 袁鹏作者单位：杜雅楠,吕灵芝,袁鹏(华北水利水电大学,河南 郑州,450045)， 郭志娟(中电投河南电力有限公司平顶山发电公司,河南 平顶山,467000)， 母建茹(华北水利水电大学，河南 郑州450045;中电投河南电力有限公司平顶山发电公司，河南 平顶山467000)刊名：技术与市场英文刊名：Technology and Market年，卷(期)：2015(5)1.陈衍电力系统稳态分析 20072.许璞基于Web的中长期电力负荷预测软件的研究与开发 20063.詹海峰短期电力负荷预测数据预处理研究 20094.陈朝辉大波动地区电力系统短期负荷预测方法研究 2002(9)5.李玉梅组合预测方法在中长期电力负荷预测中的应用 20066.李金颖;牛东晓非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究 2003(5)7.康重庆;夏清;刘梅应用于负荷预测中的回归分析的特殊问题 1998(10)8.张大海;毕研秋基于串联灰色神经网络的电力负荷预测方法 2004(12)9.焦李成神经网络系统理论 198910.魏伟;牛东晓;常征负荷预测技术的新进展 2002(1)11.Yanqiu Bi;Jianguo Zh Power Load Forecasting Algo-rithm Based on Wavelet Packet Analysis 200412.贾正源;牛晓东电力负荷预测的遗传神经网络模型研究 2000(2)13.陈建电力负荷预测方法 2006(6)14.黄永高电力负荷预测方法的研究 2010引用本文格式：杜雅楠.郭志娟.吕灵芝.母建茹.袁鹏短期电力系统负荷预测方法综述[期刊论文]-技术与市场2015(5)。