基于网络理论的公路用电系统负荷预测方法

来源:用户上传      作者: 成 彪 魏宏源

　　 摘 要: 文章基于网络理论,系统的分析和论述了公路用电集中负荷预测方法的应用及特点,并指出做好公路用电负荷预测已成为现实电力系统管理现代化的重要手段。
　　 关键词: 电力系统; 负荷预测; 电力市场; 电网电源; 建设规划
　　中图分类号: Tm714 文献标识码: A文章编号: 1009-8631(2010)03-0090-02
　　
　　 引言
　　 电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,对一个大的电力系统而言,提高电网运行的安全性和经济性,改善电能质量,都依赖于准确的负荷预测。因此,负荷预测的关键是提高准确度。此外,从发展看,负荷预测也是我国实现电力市场的必备条件,具有重要的理论意义和实用价值。
　　 1. 负荷预测的分类及作用
　　 负荷预测是根据历史负荷值,在满足一定精度的情况下决定未来某特定时刻的负荷值。根据不同的预测目的,负荷预测可分为超短期、短期和中长期的预测。
　　 一般来说,一小时以内的负荷预测为超短期负荷预测,主要用于安全监视、预防性控制和紧急状态处理;日负荷和周负荷预测为短期负荷预测,分别用于安排日调度计划和周调度计划,包括确定机组的启停、水火电的协调、联络线交换功率、符合经济分配、水库调度和设备检修等;月至年的负荷预测为中期负荷预测,主要确定水库的运行方式和设备大修计划等。进行电源规划和发展时,需要数年至数十年的长期负荷预测。
　　 2. 负荷预测方法及特点
　　 负荷预测的方法多种多样,包括线性回归、时间序列、卡尔曼滤波、人工神经网络模糊推理等。这些方法从简单到复杂,但总的看来,目前尚无一种固定的方法可以使用一切负荷预测问题,并保证优于其他方法。所以,在实际应用中,要对符合实际变化规律及影响因素做细致的分析。
　　 2.1 电力弹性系数法
　　 弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值和增长速度,结合弹性系数得到规划期末的总用电量。弹性系数法是从宏观上确定电力发展同国民经济发展的相对速度,它是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。该方法的优点是:方法简单,易于计算。缺点是:同单耗法一样,需要做大量细致的统计工作。
　　 2.2 时间序列法
　　 就是根据符合的历史资料,设法建立一个数学模型,用这个数学模型一方面来描述电力负荷这个随机变量在变化过程的统计规律性;另一方面在该数学模型的基础上再确立负荷预测的数学表达式,对未来的负荷进行预测。时间序列法主要有自回归AR(p)、滑动平均MA(q)和自回归与滑动平均ARMA(p、q)等。这些方法的优点是:所需历史数据少,工作量小。缺点是:没有考虑负荷变化的因素,只致力于数据的拟合,对规律性的处理不足,只适用于负荷变化比较均匀的短期预测的情况。
　　 2.3 灰色模型法
　　 灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。以灰色系统理论为基础的灰色预测技术,可在数据不多的情况下找出某个时期内起作用的规律,建立负荷预测的模型。分为普通灰色系统模型和最优化灰色模型两种。
　　 普通灰色预测模型是一种指数增长模型,当电力负荷严格按照指数规律持续增长时,此法优点是预测精度高、所需样本数据少、计算简便、可检验等;缺点是对具有被动性变化的电力负荷、预测误差较大、不符合实际需要。而最优化灰色模型可以把有起伏的原始数据序列变换成规律性增强的成指数递增变化的序列,大大提高预测精度和灰色模型发的适用范围。灰色模型法适用于短期负荷预测。灰色预测的优点是:要求负荷数据少、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验。缺点:一是当数据离散程度越大,预测精度越差;二是不太适合于电力系统的长期后推若干年的预测。
　　 2.4 趋势分析法
　　 趋势分析法称之为趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归,他是迄今为止研究最多,也最为流行的定量预测方法。趋势分析法是根据已知的历史资料来拟合一条曲线,使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势,然后按照这个增长趋势曲线,对于要求的未来某一点。从曲线上估计出该时刻的负荷预测值。这个过程原则上是很简单的,但是在很多情况下,他确实也能给出较好的预测结果,而且,这种方法本事是一种确定的外推法,因此在处理历史资料、拟合曲线、得到模拟曲线的过程中,都可以不考虑随机误差。
　　 几种典型的趋势模型为:【1】
　　 基本形式: Yt= f(t,θ)εt
　　 式中:Yt――预测对象
　　 εt――预测误差
　　 θ――待定参数
　　 多项式趋势模型:Yt=a0+a1t+……antn
　　 线性趋势模型:Yt=a+bt
　　 对数趋势模型:Yt=a+btlnt
　　 幂指数趋势模型:Yt=a tb
　　 指数趋势模型:Yt=a ebt
　　 逻辑斯蒂(Logistic)型Yt= L/(1+υe-bt)
　　 2.5 回归分析法
　　 回归预测是根据负荷过去的历史资料,建立可以进行数字分析的数字模型。用数理统计中的回归分析方法对变量的观测数据统计分析,从而实现对未来负荷的预测。回归模型有一元线性回归,各元线性回归,非线性回归等回归预测模型。回归分析法是通过对影响因子值和用电的历史资料的拟合,用回归分析建立两者之间的函数关系,有了这样函数关系后就能够预测用电。但由于回归分析中,选用何种因子和该因子等用何种表达式有时只是一种推测,而且影响用电因子的各样性和某些因子的不可预测性,使得回归分析在某些情况下受到限制。期中,线性回归用于中期负荷预测。优点是:预测精度较高,适用于中短期预测使用。缺点:一是规划水平年的工农业总产值很难详细统计;二是用回归分析法只能测算出综合用电负荷的发展水平,无法预测各供电区的负荷发展水平,也就无法进行具体的电网速设规划。
　　 采用该方法建立的人口与居民用电,各产业同各产业用电的关系,采用政府部门提供的人口及经济规划指标,预测对应年度的手电量值,结果会普通较高,经分析偏高最大的理由是所采用的规划人口及规划经济指标本身是预测值。
　　 总之该预测方法是要通过对历史数据的分析研究,探索经济、社会各有关因素与电力负荷的内在联系和发展变化规律,并根据对规划区经济,社会发展情况的预测来推算未来的负荷。可见该方法依赖于影响因于其本身预测值的准确度。该方法同样存在其精确度对拟合的全部区间都一致的情况。【2】
　　 2.6 指数平滑法
　　 以上几种预测方法是根据时间序列的实际值建立模型,再利用模型来警醒预测计算的。在此讨论的指数平滑法是用以往的历史数据的指数加权组合来直接预报时间序列的将来值。其基本形式如下:
　　 其中α叫衰减因子。α小时,是强调过去历史数据的作用;α大时,是强调新近数据的作用。例如当α=0.9时,各数系数分别为0.9,0.09,0.009,A。在极端情形下,α=1,则以往数据对预报没有任何影响,此时:
　　 写成序贯预报公式为:x(t+1/t)=αx(t)+(1-α)x(t/t-1)
　　 或x(t+1/t)=x(t/t-1)+α[x(t)-x(t/t-1)]
　　 对于电力系统负荷预测,重要的是曲线越接近目前时刻,就应当越准确。
　　 2.7 专家系统法
　　 专家系统法是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的,每小时的负荷和天气数据进行分析,从而汇集有经验的负荷预测人员的知识,提取有关规则,按照一定的规则进行负荷预测。实践证明,精确的负荷预测不仅需要高新技术的支撑,同时也需要融合人类自身的经验和智慧。因此,就会需要专家系统这样的技术。

　　 专家系统法,是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法。但专家系统分析本身就是一个耗时的过程,并且某些复杂的因素(如天气因素),即使知道其对负荷的影响,但要准确定量地确定他们对负荷地区影响也是很难的。专家系统预测法适用于中,长期负荷预测。此法的优点:一是能汇集各个专家的知识和经验,最大限度地利用专家的能力,二是占有的资料,信息多,考虑的因素也比较全面,有利于得出较为正确的结论。缺点:一是不具有自学能力,受数据库里存放的只是总量的限制;二是对突发性事件和不断变化的条件适应性差。
　　 2.8 神经网络法
　　 神经网络(ANN,ArtificialNeuralNetworR)预测技术,可以模仿人脑做智能化处理,对大量非结构性,非确定性规律具有自适应功能。ANN应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适应。因为短期负荷预测可能会因政治,经济等大的转折导致其模型的数学基础的破坏。有点:一是可模仿人脑的智能化处理;二是对大量非结构性,非精确性规律具有自适应功能;三是具有信息记忆,自主学习,只是推理和优化计算的特点。缺点:一是初始值的确定无法利用已有的系统信息,易陷入局部极小的状态;二是神经网络的学习过程通常较缓慢,对突发事件的适应性差。
　　 2.9 优选组合预测法
　　 优选组合有两层含义:一是从几种预测方法得到的结果中选取适当的权重加权平均;二是指在几种预测方法中进行比较;选择拟和度最佳或标准偏差最小的预测模型进行预测。对于组合预测方法也必须注意到,组合预测的在单个预测模型不能完全正确完成正确地描述预测量的变化规律时发挥作用。一个能将完全仅映实际发展规律的模型进行预测,完全可能比用组合预测方法预测效果好。该方法的优点是:优选组合了各种单一预测模型的信息,考虑的影响信息也比较全面,因而能够有效地改善预测效果。缺点:一是权重的确定比较困难;二是不可能将所有在未来起作用的因素全部包含在模型中,在一定程度上限制了预测精度的提高。
　　 3. 结束语
　　 综上所述,对于公路用电中长期电力负荷预测方法的研究与选用,应该主要解决以下问题:
　　 <1>在进化数据处理分析和建立预测模型的过程中,要充分考虑外界因素(经济 政策等)的变化,以及未来相关因素的不确定性对中长期负荷预测结果的影响。
　　 <2>注意模型参数随环境和相关因素的改变而出现的趋势适应问题,并在模型使用过程中,对预测专家的经验和意见加以有效的利用。
　　 <3>对于影响中长期负荷变化的各方面因素的综合作用,要适用不同方法的组合来开展研究工作。
　　 负荷预测是电力系统调度,实时控制,运行计划和发展规划的前提,是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。提交负荷预测技术水平,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此,负荷预测已成为实现电力系统原理现代化的重要内容。
　　 参考文献:
　　 [1] 鞠平,马大强.电力系统负荷建模[M].北京:中国电力出版社,2008.
　　 [2] 范明天,张祖平.中国配电网发展战略相关问题研究[M].北京:中国电力出版社,2007.
　　 [3] 刘天祺.现代电力系统分析理论与方法[M].北京:中国电力出版社,2007.

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