[摘要]电力系统的负荷预测是电力规划、生产和运行等工作的重要基础，准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性，增强供电可靠性，从而提高电力系统的经济效益和社会效益。首先分析预测模型的要求及对各种预测方法的简单介绍，以一个已开发的《基于灰色理论的电力负荷预测系统》为例简单探讨灰色理论在负荷预测中的实际应用。 
　　[关键词]负荷预测 预测模型 灰色理论 

　　 一、概述 
　　 
　　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，从发展来看，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。 
　　负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预测决定发电设备的类型（如调峰机组、基荷机组等）。 
　　根据不同的预测目的，负荷预测可分为超短期、短期和中长期的预报。一般说来，一小时以内的负荷预测为超短期负荷预测，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；月至年的负荷预测为中期负荷预测，主要确定电网的运行方式和设备大修计划等。WWw.11665.CoM 
　　 
　　二、负荷预测模型的基本要求 
　　 
　　电力负荷预测是依据负荷历史资料及相关影响因素建立一个模型，然后对该模型进行评价后用来预报，无论采用什么计算方法，都离不开建立在历史数据及相关因素上的预测模型，模型精度决定了预测的准确性。 
　　（一）负荷预测模型应能满足下述要求 
　　1．提供包含有长期预测、中期预测、短期预测、超短期预测等各种方式的预报手段，而且预测的时间间隔可由用户自定义。 
　　2．预测模型应能反映负荷随季节、星期及一天内24小时等周期性波动的特点，又能反映负荷自然增长的内在规律，同时能反映负荷受气温、日照等气象条件的影响。 
　　3．对于包括节假日在内的广义特殊事件的负荷预测应建立专用预测模型，且能提前预测。 
　　4．提供各种类型的预测方法与模型，并且能对历史数据的合理性进行检查、修正，具备误差分析和自动不良数据检测、辨识功能。 
　　5．预测系统应当既可进行整个区域或电网系统的负荷预测，又能进行分地区电网系统的负荷预测；既可以进行离线负荷预测，也可以进行实时在线负荷预测； 
　　（二）提高负荷预测准确性的难度 
　　1．气象因素一直是影响负荷的主要因素，特别是对短期负荷预测的影响尤为重要，不同的气象因素影响程度又随用户类别而异，作为可估计的随机事件，气象预报的不准确会造成预测结果的双重误差。 
　　2．特殊事件的不确定性将造成负荷预测的较大误差，当今特殊事件的出现趋于频繁，给预测带来了难度。 
　　3．反映负荷周期性、趋势性及与影响因素之间关系的样本数目难以确定。 
　　4．随机负荷部分并非平稳的随机序列。 
　　5．网省级大电网负荷变化有较强的统计规律性，预测结果较准确。而地区级电网的统计规律不甚明显，不能稳定地指导负荷预测。 
　　任何一种算法都不能保证在所有情况下精度很高，要想提高负荷预测的精度，我们还需要做大量的工作。 
　　 
　　三、提高负荷预测精度的措施 
　　 
　　（一）原始数据的预处理 
　　我们都知道，任何负荷预测都是基于原始数据的，因此，原始数据的正确与否决定预测结果的精度。而原始数据往往都是从ems系统实时采集的，由于动态的数据采集有时会出现通道故障、拥堵等现象，相应的数据采集程序就会中断，造成了原始数据的错误与不真实。所以，在程序设计中，首先应针对原始的各种不真实现象进行预处理，力求将设备造成的随机的影响据之于预测过程之外。 
　　（二）随机因素（冲击负荷）捕捉 
　　大家都知道，在负荷的构成中有许多类似于电炉、轧钢等冲击性的负荷，这种负荷的特点是起停快、持续时间短、随机性强、数值较大，而负荷预测的精度要求在2％以内。因此处理好冲击负荷的影响对于提高精度有很大的影响。所以在原始数据的处理中必须考虑到冲击负荷。我们使用的方法是有效值法，通过对冲击负荷的分析和处理，得到其有效值，然后叠加到平滑后的负荷曲线上，这样的处理结果便可以应用于负荷预测中了。 
　　（三）提高影响因素的预测精度以及影响因素的量化处理 
　　负荷预测不仅仅要使用历史数据，还要考虑各种对负荷有较大影响的因素，如气象因素、政治因素、重大活动等。这些因素都会与历史数据一样作为预测程序的输入值。因此，这些因素的准确度直接会对负荷预测结果造成影响。因此，必须对这一类数据必须进行适当的量化处理：一是依靠经验值，并且调试后不断改进，力求准确，二是由程序识别，通过回归等方法动态赋值。前一种方法比较简单，但很难准确，后一种方法虽然理论上比较成熟，但由于模型不确定，实现起来很困难，具体应用哪一种方法，要视实际情况而定。 
　　（四）比较预测模式，寻求最优方案 
　　对于中国目前的电力结构，在一个网省调下面有许多供电区域，往往是以地域划分的。而实际需要的结果却是一个整体的负荷。因此便产生了单独预测和整体预测两种模式，究竟哪一种模式比较好，则需要从实践中去试验。 
　　从电网的负荷预测实践来看，单独预测后叠加与整体预测各有优缺点。由于各类影响因素的分布区域不同，单独预测时可以通过细化考虑的因素比较真实，以气象因素为例，电网的地区气象条件不同，可以各自考虑，应该说更准确些，但这样做也有缺陷，一方面是一般都采用一种方法进行预测，其误差方向比较一致，这样叠加后产生更大的误差，另一方面各供电区域的预测叠加后并非是我们所需求的用于发电安排的负荷，还要通过换算，考虑到厂用电情况，而厂用电率一般并不是一个精确的数值，如此势必带来误差。若采用整体预测，原始数据便是我们用于安排发电计划的数据，各种因素虽然不能直接使用，但可以通过负荷比例进行等值拟合后作为整体预测的输入量，这样只会有一次误差。从实践中看，后一种方式虽比较模糊，但由于大电网效应，精度较前一种方式高。 
　　当然，具体采用哪一种方式要根据实践的检验而定，前一种模式在理论上比较成熟，但在算法的选择上不能单一。我们都知道，任何一种算法都无法在所有情况下达到较高的精度，这与负荷结构以及负荷特性有直接的关系。 
　　（五）做好负荷日的类型分析 
　　在做负荷预测的时候，对于历史数据的选择很有学问，力求使用与预测日同类型的历史负荷数据。这样不但可以去除好多非同类型日数据的干扰，而且可以提高迭代收敛速度，简单计算。但是，对负荷日进行精确分类是相当困难的，需要大量的经验和比较。目前最简单的分类是休息日和工作日，这样的划分太粗糙，不能满足实际的需要，真正实用化的分类还需要大量的判据。负荷日类型一般可以根据以下几个方面科学分类：负荷特性，一般指负荷曲线轮廓；负荷值大小；气象等有关因素；工作日、休息日、节假日。在这几个方面中最重要的是负荷特性和负荷值，但这个判据比较难于归纳分析，而后两种判据易于判别。因此，实际中主要根据后两种判据进行分类。 
　　（六）利用约束条件进行预测结果修正
　　负荷预测应包括电力预测和电量预测，我们常使用的是电力预测，因为这也是需要的最终结果。但电量预测也是相当有用的，它不会像电力预测的随机性那么大，可以作为电力预测的修正约束条件。 
　　以最大、最小值配合分配系数法的电力预测为例，这种方法只需要预测出预测日的最大、最小值，用同类型日的历史数据计算出分配系数，即曲线趋势，经分配计算后便可以得到预测日的预测曲线。这种方法比较简单、实用、计算量小，但随机性较大，若最大、最小值由于受历史坏数据或冲击负荷的影响偏差过大，就会使整个曲线抬高或降低，而电量受冲击负荷的影响较小，利用电量预测进行约束，便可以得到较好的修正曲线。 
　　四、灰色理论在负荷预测中的实际应用 
　　 
　　（一）灰色理论概念 
　　灰色系统理论是由邓聚龙教授于1982年在国际上首先提出的，长期以来普遍应用于国民经济的工业控制、经济预测、产量预测等硬科学领域和软科学领域，成为这些领域预测、决策、分析、控制的有利工具。 
　　灰色系统理论认为客观世界是物质的世界，也是信息的世界。根据对客观系统所了解的信息量的多少，灰色系统理论把客观系统分为：信息完全已知的系统白色系统、信息完全未知的系统黑色系统，以及信息部分已知、部分未知的系统灰色系统。对灰色系统的研究的主要目的在于对灰色系统建模，也就是根据已知信息建立灰色系统的数学模型，从而预测灰色系统的未知信息。灰色系统理论把任何随机过程都看作在一定时空区域中变化的灰色过程，而随机变量则被看作为灰色量。灰色量所表现的无规律的离散时空数列是潜在的规律性的表现。灰色系统理论首先通过数据灰色生成把原始数据数列处理成适合于灰色建模的有规律的数列。在得到预测值数列以后，同样还要进行数据还原得到实际系统的预测数据，所以可以说灰色过程实质上是对生成数列建模。在处理技术上，灰色过程是通过对原始数据的整理来找数的规律的，而其他的一些处理方法则是按统计规律和先验规律来处理数据的。按统计规律和先验规律处理数据的方法是建立在大样本量的基础上，而且要求数据规律是典型的规律，而对于非典型的规律（如非平稳、非高斯分布、非白噪声），则是难以处理的。而灰色过程却没有这样限制，灰色模型通常只需4个以上的数据就可以建模，而且不必知道原始数据具有的先验特征。 

　　（二）灰色系统预测方法基本原理 
　　灰色系统是指部分信息已知，部分信息未知的系统。灰色系统理论的实质是将无规律的原始数据进行累加生成，得到规律性较强的生成数列后再重新建模。由生成模型得到的数据再通过累加生成的逆运算累减生成得到还原模型，由还原模型作为预测模型。灰色模型是预测工作的基础模型。以灰色系统理论的gm（1，1）模型为基础的预测，叫灰色预测。它可以分为以下7类： 
　　 1.数列预测：对某一事物发展变化趋势的预测。2.灾变预测：即灾变出现时间的预测，灾变有多种，如洪水、干旱、涝等灾害。3.季节灾变预测：指对灾害出现在一年内的某个特定时区的预测。4.拓朴预测：也叫波形预测、整体预测，是用gm（1，1）模型来预测未来发展变化的整个波形。5.系统预测：指对系统的综合研究所进行的综合预测。6.包络gm（1，1）灰色区间预测：参考数列分布趋势构造一个上、下包络线为边界的灰色预测带，建立上、下2个包络模型。7.激励阻尼预测：将激励、阻尼因数以量化形式反映在gm（1，1）模型中的预测，叫激励阻尼预测。 
　　(三)《基于灰色理论的电力负荷预测系统》 
　　《基于灰色理论的电力负荷预测系统》目前以汉化visual basic 6.0开发图形显示部分，以汉化的access2000数据库支持数据管理部分。程序代码在win98以上操作系统均通过调试，运行环境为：中文 window98 
　　以上操作系统。 
　　《基于灰色理论的电力负荷预测系统》是一个以中长期负荷预测为目标的预测系统，具备5年之内年度预测的基本功能。该软件设计思路如下：采用灰色理论为设计的基本理论，采用原始数据的一次累加生成序列（1-ago）和gm（1，1）模型为建模基础！在实际设计中通过对命令按钮的click事件触发原始数据，按照指定的模型进行计算。在最后预测的显示过程中，通过建立的控件数组text10（0-4）与最终计算结果相匹配，显示在文本框中。其主要特点为： 
　　1.强大的数据库功能:本系统采用data控件与access2000关系型数据库相连。关系型数据库是目前最流行的数据库，可以采用现代数学理论和方法对数据进行处理，它提供了结构化的查询语言sql.各项操作都是通过记录集完成的。记录集是一个对象，一个记录集是数据库中的一组记录，可以是整个数据表或表的一部分。在原始数据的输入方面，操作人员可直接通过表输入并修改数据，也可在系统上直接操作。 
　　2.欲改进及增加的功能：①将预测结果数据与数据库相结合，能够将预测数据保存到数据库中。②进一步改进预测精度，如从在原始数据上采用更精确的插值算法；在预测模型上增加一个系数，将天气及节假日影响加入到最终预测结果中。 
　　 
　　五、结束语 
　　 
　　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。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，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管理现代化的重要内容。 
　　几十年来各种可能的算法均在负荷预测课题上试验过了，目前实用的算法主要有：线性外推法、线性回归法、人工神经网络法、灰色系统法和专家系统方法等。各种算法均有一定的适用场合，可以说没有一个算法适用于各种负荷预测模型而精度比其它算法都高。 
　　灰色系统理论把一般系统论、信息论、控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统，并结合数学方法，发展成为一套解决信息不完备系统即灰色系统的理论和方法。它对未来的研究具有重要意义。由电力系统实际情况可知：用电量及负荷增长受经济发展、产业结构、居民收入水平、气候等诸多因素的影响，其中一些因素是确定的，而一些因素则不确定，故可把它看作一个灰色系统。 
　　但目前gm（1，1）模型在实际应用中还存在局限性，比较适用于具有较强指数规律的负荷序列，只能描述单调的变化过程，而对于特殊的负荷增长方式，例如当负荷按照“s”型曲线进行增长或增长处于饱和阶段时，若采用该灰色模型则预测误差较大，预测精度不满足实际要求。 
　　灰色预测法作为电力系统需电量预测方法之一，已成为重要的研究手段，但尚有许多方面有待于进一步研究，如寻求更有效的、更符合电力系统需电量发展规律的原始数据处理方法。 
　　总之负荷预测的结果是电力系统运行的基础数据，其精度直接影响运行的安全性和经济性。因此，提高其精度也是每个负荷预测人员追求的最高目标。 
　　 
　　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]傅立，灰色系统理论及其应用。重庆：科学技术文献出版社，1992. 
　　[3]翟军、盛建明，mgm（1，n）灰色模型及应用[j]．系统工程理论与实践，1997，（5）.