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[摘 要]电力系统负荷预测对电力系统的正常运行和稳定性具有十分重要的作用，它能够促使人们更加科学合理地对电力系统进行用电规划和调度。电力系统负荷预测根据不同的标准可以分成不同的种类。本文主要对电力系统的年度负荷预测、月度负荷预测以及短期负荷预测等进行了简单的阐述。根据电力系统不同负荷的特点以及在负荷预测中存在的不同问题，提出了不同的有针对性的预测方法和解决问题的措施。
[关键词]电力系统；负荷预测；研究
中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）08-0261-01
引言
本文主要对负荷预测的定义和分类进行了简单的描述，并针对我国电力系统负荷预测研究和发展进行的简单的探讨。
1 负荷预测概述
对电力系统进行科学合理的负荷预测能够为用电规划和电力调度等提供有力的科学依据，能够在很大程度上提高我国的电力系统运行效率。负荷预测是通过对电力系统的运行情况，结合一定的社会、经济条件和电力系统运行的气象环境等，搜集相关的信息资料数据，并运用科学合理的方法等对数据进行统计、整理、分析、整合等，得出电力系统运行的客观规律，准确预测和评估电力系统的负荷发展。
对电力系统的长期负荷预测和短期负荷预测对电力部门制定长远和近期的电力规划、发电计划和电力调度具有十分重要的作用。通过提高电力系统负荷预测的准确性，能够有效提高电力系统的运行效率，也能很好地保障电力系统的安全性和经济效率。
2 负荷预测分类
负荷预测的主要分类标准是以预测期限的长短为依据，一般而言可将负荷预测分为超短期负荷预测、短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测，表现形式分别为小时负荷预测、日负荷预测、月度负荷预测以及年负荷预测等。负荷预测要根据当地实际情况，采用合理的预测方法，也有一些地区的负荷预测分类还包括星期负荷预测、旬负荷预测等等，不过这种分类在我国全国范围而言并不多见。根据预测周期的时间长短还可以将负荷预测分为中长期负荷预测（包括月度负荷预测和年负荷预测）和短期负荷预测（包括小时负荷预测和日负荷预测）。下面主要对年度负荷预测、月度负荷预测、和短期负荷预测进行简单的描述。
（1）年负荷预测
年度负荷预测是以年为预测周期单位，对年度电力以及年度电量等进行预测。进行年度负荷预测的常用预测方法包括弹性系数法、专家调查法、年最大负荷利用小时数以及产值单耗法等实用性较强的传统预测方法。这些序列预测方法不仅是中长期负荷预测的基础，也是短期负荷预测的基础。年度负荷预测一般是根据最近5至10年的数据资料为研究依据，在年度负荷预测中效果比较理想的是灰色预测方法和引进相关因素后的弹性系数法以及数学回归分析模型。而人工神经网络（ANN）法则不太适用于年度负荷的预测。
（2）月度负荷预测
月度负荷预测是以月为预测周期单位，对月度电力以及月度电量等进行预测。对电力系统月度负荷的预测同年度负荷预测有一定的区别。对于采用同年度负荷预测相同的指数、线性以及抛物线回归模型等对月负荷预测时，常常没能充分利用最新数据，影响了月负荷预测的准确性。因此，在实际电力系统月度负荷预测中，预测方法是依据月度发展序列即月度的变化周期及规律而构成的。月度负荷预测一般也是根据最近5至10年的数据资料为研究依据，对电力系统月度负荷的预测可优先考虑自回归移动平均（ARMA）模型。对于突出影响月度负荷的因素应该进行特殊处理。
（3）短期负荷预测
短期负荷预测主要是以小时、天等为预测周期单位，对短期内的电力负荷进行预测。短期负荷预测具有明显的周期性。短期负荷预测中常采用的预测模型包括累积式自回归移动平均（ARIMA）模型、自回归（AR）模型、ARMA模型等。
3 负荷预测发展探讨
在电力系统负荷预测的研究和发展过程中，应该重视以下几方面的问题：
（1）综合分析负荷预测相关的各种影响因素
电力系统研究人员应该充分运用电力系统的负荷运行情况以及一定的社会、经济、气象、水文等众多条件科学合理地預测和评估电力系统负荷发展的客观规律。电力系统的负荷预测涉及到众多因素的影响，应该综合考虑这些影响因素，最大程度地提高负荷预测的精度。在负荷年度负荷预测等中长期负荷预测中，应该着重考虑总人口、GDP等因素的影响，还应该结合季节性气温等因素的影响，采用多元相关分析的方法进行电力系统的负荷预测。在短期负荷预测中，则应该综合考虑天气类型、温度、休息日和节假日以及湿度、风力等因素的影响。短期负荷预测的方法一般包括模糊预测法、NN法以及ARMAX法等。研究人员应该充分根据市场环境、气候条件、负荷构成以及电价弹性等综合因素的影响，结合实际情况对电力系统的负荷工作进行深入、全面、客观的分析，通过深入挖掘并分析历史数据，进一步提高荷载预测的精确度，同时可以引入荷载预测的相关效应指标，构建合理的、科学的预测模型等。电力系统负荷的运行数据等不是孤立存在的，而是受到众多因素的影响，因此研究人员也不应该将电力系统负荷的数据同其他方面隔离开来，应该全面综合分析负荷指标的影响因素，注意采用不同的管理模式以及不同口径的统计方法，都会引起电力系统负荷的变化。
（2）重视概率预测
研究人员应该重视电力系统中的概率性预测。我国传统的电力系统预测一般都是对电力荷载进行定量分析，得出的预测结果都是一个确定的数值，而实际电力系统的荷载预测要求掌握其荷载发展的客观规律，其实际荷载数值是在一定的波动范围内变化发展的，因此在实际电力系统荷载预测中，应该充分利用各种科学合理的方法进行可行性评估，进行相关的风险性分析和敏感性分析，促进对电力系统负荷发展的概率性预测，深入研究分析电力荷载预测结果的概率分布函数。 （3）改进预测方法
研究人员应该对电力系统负荷预测的众多方法进行全面综合分析，并结合实际应用中各种预测方法的优势和劣势，选择最佳的预测方面。不能只是为了跟随和利用最新的研究方法就將其套用在荷载预测程序上，应该不断在预测策略上寻求改进和提升。例如可以根据实际预测的发展需求采用多种预测方法相结合的综合预测。由于单一的预测方法常常存在一定的局限性，对荷载工作的预测结果有一定的片面性，例如我们在做电规划网和设计的时候都要 进行负荷预测，预测的准确性影响到规划和设计的质量。在做规划时经常要对过去5年的年度电量进行统计，根据过去年度电量的增长情况及最大负荷情况，综合本地区发展的情况预测未来5到10年负荷量，才能规划和设计好本地区电网。因为常常在短期荷载预测中将多种预测模型结合起来，如将专家系统或者小波分析与NN结合起来，将ARMA与自然组织论结合起来等。另外一种有效提高预测准确性的方法是加权组合单一模型的预测结果。在电力系统负荷预测发展过程中，应该进一步对各种预测模型的预测结果权重进行分析和组合，提高组合预测的准确性。
（4）加强预测系统的自学习和自适应能力
应该在电力系统负荷预测中不断重视并加强预测方法和预测模型的自适应与自学习能力。随着我国电力系统的不断发展和完善，对电力系统负荷预测的方法要求也越来越高，这就要求不断提高预测方法和预测模型的自适应能力和自学习能力，使得预测系统能够通过对预测偏差以及实际数据的分析，适当的自我调整模型参数以及模型结构，从而达到更好的预测效果。另外，提高预测方法和预测模型的自适应以及自学习能力也能在很大程度上满足我国电力系统对负荷预测的滚动预测以及自动运行的功能要求。
（5）重视预评估
在电力系统的负荷预测中，应该重视对预测模型和预测方法的预评估。电力系统的复核发展是在一定的波动范围内变化发展的，负荷预测结果的数值也应该是在一定的数值范围之内，而不是一个定数。因此在实际负荷预测工作中，应该充分以此为依据，对各种预测方法和预测模型进行预评估，使得预测结果能够尽可能地反映出负荷工作的实际运行规律。
4 结语
对电力系统负荷的正确、科学、有效的预测能够有效促进电力系统的正常运行和稳定性，能够使人们更加科学合理地对电力系统进行用电规划和调度。应该根据各种负荷的预测特点采取有针对性的预测方法和模型，提高负荷预测的准确性。
参考文献
[1] 刘晨晖.电力系统负荷预报理论与方法.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1987.
[2] 陈章潮，顾洁.模糊理论在上海浦东新区电力负荷预测中的应用.系统工程理论与实践.1995（1）：63-68.
[3] 陈亚红，穆钢，段方丽.短期电力负荷预报中几种异常数据的处理.东北电力学院学报，2002，22（2）：1-5.
[关键词]电力系统；负荷预测；研究
中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）08-0261-01
引言
本文主要对负荷预测的定义和分类进行了简单的描述，并针对我国电力系统负荷预测研究和发展进行的简单的探讨。
1 负荷预测概述
对电力系统进行科学合理的负荷预测能够为用电规划和电力调度等提供有力的科学依据，能够在很大程度上提高我国的电力系统运行效率。负荷预测是通过对电力系统的运行情况，结合一定的社会、经济条件和电力系统运行的气象环境等，搜集相关的信息资料数据，并运用科学合理的方法等对数据进行统计、整理、分析、整合等，得出电力系统运行的客观规律，准确预测和评估电力系统的负荷发展。
对电力系统的长期负荷预测和短期负荷预测对电力部门制定长远和近期的电力规划、发电计划和电力调度具有十分重要的作用。通过提高电力系统负荷预测的准确性，能够有效提高电力系统的运行效率，也能很好地保障电力系统的安全性和经济效率。
2 负荷预测分类
负荷预测的主要分类标准是以预测期限的长短为依据，一般而言可将负荷预测分为超短期负荷预测、短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测，表现形式分别为小时负荷预测、日负荷预测、月度负荷预测以及年负荷预测等。负荷预测要根据当地实际情况，采用合理的预测方法，也有一些地区的负荷预测分类还包括星期负荷预测、旬负荷预测等等，不过这种分类在我国全国范围而言并不多见。根据预测周期的时间长短还可以将负荷预测分为中长期负荷预测（包括月度负荷预测和年负荷预测）和短期负荷预测（包括小时负荷预测和日负荷预测）。下面主要对年度负荷预测、月度负荷预测、和短期负荷预测进行简单的描述。
（1）年负荷预测
年度负荷预测是以年为预测周期单位，对年度电力以及年度电量等进行预测。进行年度负荷预测的常用预测方法包括弹性系数法、专家调查法、年最大负荷利用小时数以及产值单耗法等实用性较强的传统预测方法。这些序列预测方法不仅是中长期负荷预测的基础，也是短期负荷预测的基础。年度负荷预测一般是根据最近5至10年的数据资料为研究依据，在年度负荷预测中效果比较理想的是灰色预测方法和引进相关因素后的弹性系数法以及数学回归分析模型。而人工神经网络（ANN）法则不太适用于年度负荷的预测。
（2）月度负荷预测
月度负荷预测是以月为预测周期单位，对月度电力以及月度电量等进行预测。对电力系统月度负荷的预测同年度负荷预测有一定的区别。对于采用同年度负荷预测相同的指数、线性以及抛物线回归模型等对月负荷预测时，常常没能充分利用最新数据，影响了月负荷预测的准确性。因此，在实际电力系统月度负荷预测中，预测方法是依据月度发展序列即月度的变化周期及规律而构成的。月度负荷预测一般也是根据最近5至10年的数据资料为研究依据，对电力系统月度负荷的预测可优先考虑自回归移动平均（ARMA）模型。对于突出影响月度负荷的因素应该进行特殊处理。
（3）短期负荷预测
短期负荷预测主要是以小时、天等为预测周期单位，对短期内的电力负荷进行预测。短期负荷预测具有明显的周期性。短期负荷预测中常采用的预测模型包括累积式自回归移动平均（ARIMA）模型、自回归（AR）模型、ARMA模型等。
3 负荷预测发展探讨
在电力系统负荷预测的研究和发展过程中，应该重视以下几方面的问题：
（1）综合分析负荷预测相关的各种影响因素
电力系统研究人员应该充分运用电力系统的负荷运行情况以及一定的社会、经济、气象、水文等众多条件科学合理地預测和评估电力系统负荷发展的客观规律。电力系统的负荷预测涉及到众多因素的影响，应该综合考虑这些影响因素，最大程度地提高负荷预测的精度。在负荷年度负荷预测等中长期负荷预测中，应该着重考虑总人口、GDP等因素的影响，还应该结合季节性气温等因素的影响，采用多元相关分析的方法进行电力系统的负荷预测。在短期负荷预测中，则应该综合考虑天气类型、温度、休息日和节假日以及湿度、风力等因素的影响。短期负荷预测的方法一般包括模糊预测法、NN法以及ARMAX法等。研究人员应该充分根据市场环境、气候条件、负荷构成以及电价弹性等综合因素的影响，结合实际情况对电力系统的负荷工作进行深入、全面、客观的分析，通过深入挖掘并分析历史数据，进一步提高荷载预测的精确度，同时可以引入荷载预测的相关效应指标，构建合理的、科学的预测模型等。电力系统负荷的运行数据等不是孤立存在的，而是受到众多因素的影响，因此研究人员也不应该将电力系统负荷的数据同其他方面隔离开来，应该全面综合分析负荷指标的影响因素，注意采用不同的管理模式以及不同口径的统计方法，都会引起电力系统负荷的变化。
（2）重视概率预测
研究人员应该重视电力系统中的概率性预测。我国传统的电力系统预测一般都是对电力荷载进行定量分析，得出的预测结果都是一个确定的数值，而实际电力系统的荷载预测要求掌握其荷载发展的客观规律，其实际荷载数值是在一定的波动范围内变化发展的，因此在实际电力系统荷载预测中，应该充分利用各种科学合理的方法进行可行性评估，进行相关的风险性分析和敏感性分析，促进对电力系统负荷发展的概率性预测，深入研究分析电力荷载预测结果的概率分布函数。 （3）改进预测方法
研究人员应该对电力系统负荷预测的众多方法进行全面综合分析，并结合实际应用中各种预测方法的优势和劣势，选择最佳的预测方面。不能只是为了跟随和利用最新的研究方法就將其套用在荷载预测程序上，应该不断在预测策略上寻求改进和提升。例如可以根据实际预测的发展需求采用多种预测方法相结合的综合预测。由于单一的预测方法常常存在一定的局限性，对荷载工作的预测结果有一定的片面性，例如我们在做电规划网和设计的时候都要 进行负荷预测，预测的准确性影响到规划和设计的质量。在做规划时经常要对过去5年的年度电量进行统计，根据过去年度电量的增长情况及最大负荷情况，综合本地区发展的情况预测未来5到10年负荷量，才能规划和设计好本地区电网。因为常常在短期荷载预测中将多种预测模型结合起来，如将专家系统或者小波分析与NN结合起来，将ARMA与自然组织论结合起来等。另外一种有效提高预测准确性的方法是加权组合单一模型的预测结果。在电力系统负荷预测发展过程中，应该进一步对各种预测模型的预测结果权重进行分析和组合，提高组合预测的准确性。
（4）加强预测系统的自学习和自适应能力
应该在电力系统负荷预测中不断重视并加强预测方法和预测模型的自适应与自学习能力。随着我国电力系统的不断发展和完善，对电力系统负荷预测的方法要求也越来越高，这就要求不断提高预测方法和预测模型的自适应能力和自学习能力，使得预测系统能够通过对预测偏差以及实际数据的分析，适当的自我调整模型参数以及模型结构，从而达到更好的预测效果。另外，提高预测方法和预测模型的自适应以及自学习能力也能在很大程度上满足我国电力系统对负荷预测的滚动预测以及自动运行的功能要求。
（5）重视预评估
在电力系统的负荷预测中，应该重视对预测模型和预测方法的预评估。电力系统的复核发展是在一定的波动范围内变化发展的，负荷预测结果的数值也应该是在一定的数值范围之内，而不是一个定数。因此在实际负荷预测工作中，应该充分以此为依据，对各种预测方法和预测模型进行预评估，使得预测结果能够尽可能地反映出负荷工作的实际运行规律。
4 结语
对电力系统负荷的正确、科学、有效的预测能够有效促进电力系统的正常运行和稳定性，能够使人们更加科学合理地对电力系统进行用电规划和调度。应该根据各种负荷的预测特点采取有针对性的预测方法和模型，提高负荷预测的准确性。
参考文献
[1] 刘晨晖.电力系统负荷预报理论与方法.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1987.
[2] 陈章潮，顾洁.模糊理论在上海浦东新区电力负荷预测中的应用.系统工程理论与实践.1995（1）：63-68.
[3] 陈亚红，穆钢，段方丽.短期电力负荷预报中几种异常数据的处理.东北电力学院学报，2002，22（2）：1-5.