摘要：随着我国社会经济地迅速发展，对电力系统也如大了深入改革力度，我的电力市场的发展环境也愈加规范。在对电网进行规划时应考虑到方方面面，以确保电网运行的质量，达到运行安全有效的目的。而实现这一目标，就应做好电网系统中电力负荷的预测工作，现今关于电力负荷的预测工作有多种多样的方法，但是根据现实精况不同，需要探索最适合实际的预测方法才能保证预测的准确，进而指导电力系统的健康运行。另外，运行过程中还要不断摸索电网负荷变化的规律，对预测方法进行合埋，提升电力负荷的预测质量和水平。
1、预测电力负荷背景条件
1.1掌握准确完善的资料
为了保证电力负荷预测的科学性，必须要完善、准确掌握第一手资料，这样有助于深入了解我国电网的发展史、我国国民经济发展水平，城乡发展状况以及国民经济计划等内容，但是，设想与现实远不相同，在实际工作中收集资料是十分困难的，不仅无法完整地对资料进行收集，而且无法保障收集到资料的准确性，所以，需要进行严谨分析来筛选出预测电力负荷所需要的运行资料，为科学、准确预测当地电网系统的运行状态打下基础，而当地较为系统的发电量、电网直供量等都是与电网系统直接相关资料准确性，必须保证这些资料的准确您为了保证电力负荷预测结果的准确性。
1.2电力负荷预测我国电网系统现状
一般而言，随着预测电网区域的扩大，电网系统供电负荷产生的变化就会越大，我国地域幅员辽阔，在这方面存在着较大的问题。不过通过深入地分析这一现象具体的成因，还是有管用措施予以降低影响和规避误差的。特别是对于条件良好的地方，可以对预测区域范围内的主供电区和用电大户进行分别预测和计算，保证数据的合理准确。
1.3进一步协调规划电网系统
近些年来，我国经济迅猛发展，尤其是第二产业和第三产业展速度惊人，我国城镇也随着经济的发展而进步，为推动工业产业的腾飞做出了贡献，而电力系统就起到了强力支撑作用，因此，对电网进行合理规划有利于满足经济社会的发展，为保证规划质量需要分析好电力负荷的预测工作，这对电网系统规划具有重要作用。
2、电力负荷预测内容
开展电力负荷的预测工作，是以建立起来的电力负荷模型为研究对象，其最主要的构成包括，电力负荷的时空特性、电网系统的负荷电压以及电力的频率特性等内容。所谓的电力负荷的时空特性：是指随着空间位置改变和时间变动，电网负荷也会发生改变，而且通常这改变较为复杂，需要通过分析负荷时间的曲线体现时空的特性，所以根据时间的区别，负荷曲线可以被划分为年负荷、季负荷、月负荷和日负荷;根据用电性质又可以划分为生活、农业、工业和市政四个研究领域等。关于电力负荷预测的模型，不仅要对短期实时电力负荷进行预测分析，还要发挥对电网规划以及电力发展进行长期预测的作用，一般情况下会通过概率统计对负荷进行评估。值得注意的是预测电网长期的负荷情况时，存在客观上的误差，而导致这一误差出现的原因是电网运行的不稳定、负荷变化的不确定。但是总体而言，负荷预测准确度还是非常高的。
3、负荷的主要分类方法
按照物理性能进行划分。将电网中的负荷按照物理性能进行划分主要可以分为无功负荷和有功负荷。所谓的无功负荷就是电路之中的各种原件产生的无功功率。比如经过电闸的时候电流发生畸形变化，然后就在转换的过程中形成了无功功率，造成了负荷的消耗。有功负荷就是电流通过用电器将电能转化为可供其他东西利用的能源，比如电流通过电磁炉产生热能。二是，根据电能的中断损失程度进行划分。在正常输电过程中，由于电网的忽然中断会损失电能，因此我国根据损失数据将损失按程度分为一二三级电荷，一级电荷表示损失最大，二三级逐次减小，三级负荷则表示受断电产生的影响最小。三是，按照使用流程进行划分。按照使用流程划分可以将电能划分成发电负荷、供电负荷和用电负荷。发电负荷就是在发电厂中产生的所有负荷。供电负荷就是除去发电厂消耗的那些负荷以后往外输送的负荷。用电负荷就是除去在输送过程中损失的负荷以后的负荷。
4、电网规划负荷预测的方法
4.1人工神经网络法
人工神经网络由多个神经元连接而成，模拟人类学习和处理信息的过程，理论上可以通近任意的函数。神经网络所具有的自适应性学习函数逼近等特点，使其被引入短期负荷预测中，取得了较好预测效果。其优点在于不需要数学模型，通过对数据的自适应训练，能够解决如负荷时序的高随机性、非确定性问题。迄今为止，对神经网络仅限于对其结构或结合其他方法进行改进，从而提高预测精度。
4.2模糊预测法
使用模糊预测法的条件就是数据本身具有广泛的能够投射出许多非线性映射。模糊预测就是对一个非线性函数进行推理解读，然后根据推理数据设计一个迷糊推理系统，让这个模糊系统无线接近非线性函数。因为模糊预测的不确定性比较高，为了提高预测的准确性应与其他方法结合使用。
4.3单耗法
所谓单耗法，则是通过测定电力负荷量的单耗进而分析预测全面用电量，一般适用于农业或者工业电力单耗指标的负荷预测，预测效果较好。而实施单耗指标进行电力负荷预测时，要注意区分不同地区的经济发展状况以及发展目标，同时根据电力规划期间单耗指标开展全面分析。结合之前单位的耗电量，根据当地产业发展规律预测最终单耗值。此方法特点是操作较为简单，在短时间内预测效果好，不过精度低，成本高。
4.4卡尔曼滤波预测法
卡尔曼滤波就是利用状态空间的思维，将信号当成线性系统的输出，然后将信号转变成方程进行解决。卡尔曼滤波预测法对数据的需求较少，它可以将最新产生的数据进行收集，然后通过方程进行推理计算，得到新的估算值卡尔曼滤波预测法通过不断收集的数据对计算的数值进行修改。通过不断的数据修改使预测的准确性大大增加。这种方法不但能够对短期负荷进行准确预测，还能对超短期的负何进行预测。
4.5趋势分析法
趋势分析法是现今我国电力系统中最为常见的定量预测方法。在具体的工作过程中，趋势分析法的应用形式十分简单，在处理历史资料的过程中，很容易产生随机误差。但是，在很多情况下，选择合适的趋势曲线进行计算。会产生良好的预测结果，其使用的关键是数据处理模型选择的可行度。图形识别法和差分法是应用趋势分析的过程中两种选择处理模式的最堪本方法。趋势分析法主要体现在数据处理量较少、数据处理流程比较简单等方面，其确定性在于一旦负荷量出现改变，其数据计算结果会产生严重的偏差。
4.6灰色预测法
灰色预测法是利用生活中的颜色对所能获取的信息资源进行描述，一般情况下，这种方法非常简单明了，白色代表已经获知的信息内容，黑颜色代表未知，灰色地带相当于对信息掌握相对模糊、不洁晰。所说的电荷就属于典型的灰色地带，其主要特点是只需要知道少量的数据，就可以对预测结果有大致判断，对参数进行估算，通常运用最小二乘法，当然，这只适用于对小数据的预则应用。将负荷数据进行变权缓冲预处理后，再利用灰色理论进行负荷预测，取得了较理想效果。
5、结束语
综上所述，负荷预测的准确性对于电网规划具有重要的意义。随着科学技术的不断发展，电网负荷预测方法也在不断发展与完善。只有采用科学正确的负荷预测方法，才能为城市电网规划提供精准的基础数据，才能保证电力系统的安全、稳定、经济的运行。
(宋思海 国网晋中供电公司 山西普中 045400)
参考文献：
[1]王利军.配电网规划中负荷预测实际问题及措施[J].通讯世界,2017(22)
[2]林剑涵.电网规划中长期负荷预测技术研究[J].企业导报2015(21)
[3]叶锡滔.浅析配电网规划中电力负荷预测方法[J].数字通信世界2015(10)
作者简介：
宋思海(1974.11-)，男，山西介休人，西安交通大学毕业，工程师，单位：国网晋中供电公司，主要从事电网规划及营销业务管理。
