电气技术资料区中国电力负荷特性分析与预测Powered by Discuz -中国...

姜君文

[摘 要]随着社会的发展，保证针对电力负荷特性所开展分析和预测工作的科学性，已然成为相关企业现阶段极为重要的工作内容之一。文章立足于当今的社会背景，以电力负荷特性的分析和预测为切入点，结合实际情况分别对其进行了深入的分析，供电力企业和相关人员参考。

[关键词]城镇；电力负荷特性；预测技术；分析

中图分类号：TM223 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）12-0079-01

引言：对电力负荷特性进行研究最主要的目的在于，对相关城镇地区的负荷特性与状况进行准确了解，掌握负荷特性的发展方向与规律，保证针对电力负荷所开展一系列调控工作的科学性。随着社会的发展，电力工业对经济进步具有的意义开始为人们所熟知，对电力负荷进行预测的重要性逐渐显示了出来，可以说预测结果是否准确，与电力投资所获取效益之间具有非常紧密的联系。

1 电力负荷特性的分析

1.1 概念

1.1.1 内容

电力系统负荷主要指的是在对电力系统进行连接的过程中，需要应用到的用电设备所对应功率总和，作为典型的时变系统，电力系统需要保证供电、发电和用电三者始终处于动态平衡的状态下，不然极易导致系统故障的发生，进而对日常生活与生产产生不利影响。因此，针对电力负荷特性开展相关研究是非常有必要的。以电力负荷特性为核心内容所进行的一系列分析工作，其实质就是对行业信息、负荷电量、经济状况、气象条件等多种相关信息数据进行比对与分析的工作。

1.1.2 组成

我国幅员辽阔，不同地区所对应气候条件和经济状况均有所不同，因此，不同地区所对应电力负荷的组成也必然存在着较为明显的差别，这就在一定程度上决定了，對于相同影响因素而言，对于不同地区电力负荷所产生的影响通常会具有细微的不同[1]。即使是在相同的地区，相同影响因素对于处于不同时期的该地区电力负荷产生的影响也不尽相同，这种现象就是通常所说的电力负荷组成所具有的差异性。

常见的电力负荷组成所具有的差异性通常表现在以下两个方面：一方面是负荷比重，另一方面是负荷种类。正是由于组成不同的电力负荷在上述两个方面均存在一定的差异性，因此，所对应负荷特性带来的影响程度也会随之更改。由此可以看出，负荷组成对于电力负荷所具有的特性而言，具有非常重要的意义。

1.2 影响因素

1.2.1 气候条件

研究表明，能够对电力负荷产生影响的因素，不仅局限在经济状况和产业结构两个方面，同时还包括所在地区的气候条件。导致不同地区所对应电力负荷在特性方面具有较大差异的主要原因之一，就是地区气候条件的差异，例如，南方地区夏季所对应降温负荷通常情况下大于北方地区，另外，南方地区冬季所对应取暖负荷也要远远大于北方地区。一般来说，对月负荷产生较为明显影响的因素为气候的变化，夏季平均气温与同期相比略高的月份，所对应月负荷率就会随之降低[2]。除此之外，气候条件对电力负荷产生的影响还体现在农业的灌溉方面，这主要是因为在对农业进行灌溉时，对应用电量和同时期的降水量间具有非常紧密的联系，如果某月降水较多，那么该月所对应灌溉用电量就会随之减少，负荷率的水平与同期相比就会明显提高。

1.2.2 经济水平

其一，经济发达的地区，人们生活水平普遍提高，电气化的程度也会随之上升，负荷率与经济不发达地区相比呈现出较为明显的下降趋势；其二，经济发达地区，占据比重较大的通常为第三产业，因而，该类地区普遍具有负荷率水平相对较低的特征；其三，随着社会经济的持续发展，第三产业和人们日常生活用电所对应负荷与之前相比有了较为明显的提升，这也从侧面说明一个问题，如果相关人员没有及时采取有效手段对其加以调节，那么，相应的负荷率水平便会持续下降。

2 电力负荷特性的预测技术

2.1 概述

2.1.1 原理

2.1.1.1 系统性原理

预测作为典型的连续过程，想要保证最终预测结果的准确性，相关人员必须对需要预测事件过去以及现在的情况，具有非常清晰、准确的认识。

2.1.1.2 可能性原理

正是由于事物在发展的过程中会遇到许多无法预知的因素，而不同因素对事物发展产生的影响也是有所不同的，因此，相关人员只能够针对某一事物，对其可能呈现出的发展结果加以预测。

2.1.1.3 可控性原理

预测的主要目的在于对事物发展的方向加以控制，也就是说，以预测结果作为基础，对下一阶段所开展的活动，或是所做出的行为进行相应调整。

2.1.2 分类

以预测指标为立足点对电力负荷预测内容进行分类，可将其分为以网供电量、社会电量为代表的电量预测，以及以负荷曲线、负荷率为代表的电力预测。作为与社会经济发展息息相关的工作，电力负荷预测通常包括以下几种形式：超短期、短期、中期以及长期预测[3]。

2.2 常用预测技术

2.2.1 回归模型技术

针对电力负荷预测所才去的回归模型技术，主要以历史数据作为立足点，相关人员通过对电力负荷所对应历史数据进行分析的方式，建立数学模型，以此完成电力负荷的预测工作。简单来说就是将回归分析与电力负荷预测相结合，通过分析和统计的方式获得不同变量所对应的关系，完成预测工作。

常见的回归预测有非线性以及线性回归两种。线性回归相对而言较为简单，但是通过实践发现，应变量和自变量所对应的关系通常属于非线性关系，因此，在对这部分关系进行处理前，相关人员首先应当确定非线性关系是否可以向线性关系进行转化，这样做主要是因为处理非线性情况往往较线性情况更为复杂。

2.2.2 趋势外推技术

电力负荷较易受到以天气状况为代表的多种随机因素的影响，这些因素的出现，对相关预测工作的开展带来了一定的阻碍。除此之外，电力负荷在不同时期呈现出的变化趋势也极为明显，以农业为例，农业在夏季的日用电量与冬季相比极小，且电量稳定。虽然通常来说对某一阶段所对应用电量进行研究可以发现，其常见表现形式为线性，但也无法排除非线性存在的可能。因此，在对电力负荷进行预测的过程中，相关人员通常选择散点图作为确定变化趋势的主要方法，在保证所确定变化趋势准确性的前提下，相关人员便可以开展下一阶段的预测工作。这就是通常意义上所说的趋势外推[4]。通过对不同事物所对应发展规律进行掌握的方式，能够在很大程度上提升对该事物发展趋势进行推断的结果的准确性。

结论

综上所述，正是因为电力体制的改革进程与过去相比有了非常明显的进步，因此，以电力市场为立足点所开展的分析工作，对电力企业所具有的重要意义开始被人们所熟知。上文的叙述重心主要落在电力负荷特性的分析以及预测方面，通过对电力负荷的组成、影响因素以及常见预测技术进行叙述的方式，为相关工作的开展提供了科学、可靠的参考依据，希望能够在一定程度上推动社会经济的可持续发展。

参考文献

[1] 杜明建.大数据技术在负荷预测与负荷特性分析中的应用[D].东南大学，2015.

[2] 吴海波.基于负荷特性分析的中长期负荷预测研究[D].湖南大学，2014.

[3] 李萌.中长期电力负荷特性分析和预测方法研究[D].上海交通大学，2014.

[4] 孙进.电力负荷特性分析及中长期负荷预测方法研究[J].电子测试，2016，21：56+44.