电力系统负荷预测方法分析及应用

龙源期刊网电力系统负荷预测方法分析及应用作者：连晓华许晓康李晓志来源：《山东工业技术》2016年第05期摘要：本次针对电力系统负荷预测的方法进行分析，并提出几种具体的预测方法，包括弹性系数法、回归分析法以及灰色模型法。结合电力系统不同的负荷预测方法，通过算例分析进行具体测量，验证不同电力系统负荷的预测方法。发挥出预测对社会效益与经济效益提升的价值。关键词：电力系统；负荷预测方法；算例实证DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.05.1500前言关于电力系统的负荷预测，主要是就已知的电力需求作为基本的出发点，集合电力系统的历史数据与各个综合性因素，对其做出预测与估计。关于负荷预测的开展，通常包含两个方面的基本内容，分别为未来需求量与未来用电量预测。并且负荷预测的探索，为整个电力系统的调度、规划以及供电提供基础保障，有助于社会效益与经济效益的提升。1电力系统负荷预测方法1.1弹性系数法弹性系数的分析方法，主要是针对电力弹性系数作为衡量的宏观指标，能够较为准确的反映出电力消费年平均增长率与国民经济年平均增长两者之间的相互关系。关于电力弹性系数的方法，具体表示如下：E=Ky/Kx（公式1）在公式1当中，其中E表示电力弹性系数的内容，其中Ky表示的是电力消费年平均增长率，Kx表示的则是国民经济年平均增长率[1]。弹性系数的电力系统负荷预测方法的应用，具体内容表现在两个方面。一方面是电力弹性系数法可以站在宏观的角度上确定电力发展同国民经济发展的相对速度。在另一个方面，还可以作为一个重要的衡量参数衡量国民经济发展与用电需求之间的关系。在当前的市场环境中，弹性系数已经变得更加灵活。现代技术手段与节约用点力年的出现，电能已经成为一种重要形成，影响着生产生活。这使得电力系统与国民经济的发展出现较大的差异，协调性丧失，致使弹性系数很难确定。在这种背景下，弹性系数法应用在电力系统龙源期刊网负荷预测当中，显然无法得出准确的预测结果。此方法在应用的过程中，方法简单快捷，便于计算。但缺点则是受到国民经济与电力需求变化的影响。1.2回归分析法回归分析方法在电力系统负荷预测当中的运用，主要是根据系统资料以及历史负荷，建立起具体的数学模型，对未来的电力负荷进行预测。运用统计学当中的回归分析法对变量、观测数据进行处理，得出未来预测的负荷值。回归分析法，基本特点是将预测的基本目标因素作为自变量，预测的目标作为因变量，具有较强的内插能力。在回归模型当中一般有一元线性、多元线性等集中模型类别[2]。通常状况下，对于中短期的负荷预测相关内容，可采取线性回归方法，进而保证得出的数据准确度较高，真正反映出用电负荷预测准确性要求。当然，这种方法在预测过程中，无法得出各个年份当中的产业产值，对各区域的发展状况无法准确掌握。该方法在进行电力负荷预测的过程中，通常会受到多种因素的影响，包括多样性、突发性以及随机性因素。不同因素的影响，导致整个预测的针对性与准确数值存在明显误差，预测精准度无法得到满足。1.3灰色模型法灰色模型法，在电力系统负荷预测当中的应用，本质上是将灰色理论作为发展基础，开展灰色预测技术。灰色系统理论是研究与解决灰色系统分析、建模、预测、决策以及控制的基本理论内容。该预测方法已经成功被运用到现代的气象与农业等领域当中。对于电力负荷预测的影响，通常可分为确定性因素与不确定性因素两种，在此可以看作是一个灰色系统。灰色模型的预测方法，在应用的过程中，计算方法简单、快捷、精准度性与实用性良好。与弹性系数发以及回归分析法相比较而言，在电力系统负荷预测当中的运用具有较高的价值。并且对负荷预测的短期、中期以及长期等各个阶段并无影响，能够适应于各个阶段的非线性变化当中，作为一种负荷指标预测内容。灰色模型运用，在数据表现的方面，所需的负荷数据较少，并不需要对分布式的结构与规律变化进行明确，便于开展检验。当然，该方法在开展电力负荷预测的过程中，会受到灰度变大的影响，预测精准度随之发生变化。2电力系统负荷预测方法具体应用针对某地区的原始电量数据作为分析的基础，运用不同的方法进行算法的应用。某地区2011-2015实用电量分别为，2011年2.29亿kWh，2012年2.57亿kWh，2013年2.96亿kWh，2014年3.37亿kWh，2015年3.83亿kWh[3]。根据历年的用电量分析可以看出，该地区的用电量保持一个持续增长的状态，数值以及增长结构符合指数型曲线。这一基本状况的产生，符合现代工农总产值以及稳定增长向前发展的基本趋势与要求。下面采取弹性系数法、回龙源期刊网归分析法以及灰色模型法，对该地区的电力系统负荷进行预测，分析2016-2018年该地区的用电量预测，其各项基本的预测值为：弹性系数的预测值：2016年实用电量4.37亿kWh，2017年实用电量5.12亿kWh，2018年实用电量5.9亿kWh。回归方法的预测值：2016年实用电量4.34亿kWh，2017年实用电量5.12亿kWh，2018年实用电量5.56亿kWh。灰色模型法的预测值：2016年实用电量4.45亿kWh，2017年实用电量5.15亿kWh，2018年实用电量5.97亿kWh。针对上述的预测数据分析可以发现，弹性系数的预测误差较大，受到国民经济生产总值的影响。弹性系数的方法，适用于短期的负荷预测方法。而对于回归分析法以及灰色模型法，所产生的误差指较小，灰色模型法的预测准确精度较高。3结论综上所述，对于电力系统的负荷预测，是维系整个电力系统调度、实时控制、运行计划以及发展规划的基本前提条件，传统的预测负荷能够为电网部门与规划部门提供各项基础性信息。探索电力系统负荷预测方法，有助于社会效益与经济效益的充分发挥。参考文献：[1]张怡，张锋.电力系统超短期负荷预测技术的应用与发展[J].浙江电力，2010，10（02）：105-108.[2]王学申，刘刚.电力系统负荷预测方法分析及应用[J].中国科技信息，2011，10（08）：120-131.[3]郭华安，加玛力汗·库马什，常喜强等.电力系统短期负荷预测方法与预测精度综述[J].电气技术，2011，4（10）：120-123.