电力负荷预测

电力负荷预测

摘要

人们对于电力的需求随着经济社会的发展有所变化。在我国东南沿海的经济发达

的地区，很多城市都存在电力短缺的问题，这些问题为人们的日常工作学习生活都带

来很大的不便，虽然，在近几年，国家对于各个城市电力供应的情况都予以了重视，

但是，虽然近几年建立的发电站满足了现今阶段社会发展的需要，但是很多时候，还

是会出现停电的现象。针对这i现象，我们对此做出了研究，电力的供不应求有一部

分原因是因为在当初建立发电站的时候，我们没有将现今阶段的用电量考虑进去，很

多时候，以前建立的电力系统都超负荷运转。本篇文章就是针对电力负荷这一方面进

行了一系列的研究，通过学习分析电力系统的负荷预测，然后选择可以满足需求的电

力系统。通过这样的方式使我们以后的经济生活发展更加便利，同时有效的降低成本。

关键词：电力负荷预测影响因素预测方法

目录

1.电力负荷预测综述.........................................1

1.1.电力负荷预测的概括...............................................1

1.2.国内研究现状.....................................................1

2.电力负荷预测的内容及分类................................2

2.1.电力负荷预测的内容..............................................2

2.2.电力负荷预测的分类..............................................2

3.负荷预测的方法及特点.....................................2

3.1.单耗法...........................................................2

3.2.趋势外推法......................................................3

3.3.弹性系数法......................................................3

3.4.回归分析法.......................................................4

3.5.指数平滑法.......................................................4

3.6.灰色模型法......................................................4

4.在负荷预测中需要考虑的因素...............................5

4.1.气候等因素影响...................................................5

4.2.特殊事件........................................................6

4.3.时间因素.........................................................6

5.后记......................................................7

6.结束语....................................................7

参考文献：..................................................9

2.电力负荷预测的内容及分类

2.1.电力负荷预测的内容

电力负荷预测应包括以下内容

①各年（或水平年）最大负荷：

②各年（或水平年）代表月份的日负荷曲线、周负荷曲线：

③各年（或水平年）年持续负荷曲线、年负荷曲线：

④各年（或水平年）的负荷特性和参数，如平均负荷率、最小负荷率、最大

峰谷差、最大负荷利用小时数等。

2.2.电力负荷预测的分类

负荷预测从预测的时间范围上可以分为长期、中期、短期和超短期预测。长期负荷预测

是指10年以上的预测，中期负荷预测指在5年左右的顶测，中长期负荷预测主要是用于指

定电力系统的扩建规划，包括装机容量的大小、地点、时间、形式和电网的增容扩建，它为

所在地区或电网的电力发展速度、能源资源平衡、电力工业布局、地区间的电力余缺调剂、

电力建设规模、电网资金和人力资源的需求平衡提供了可靠的依据:短期负荷预测指1年以

内的负荷预测，还指以小时、天、周为单位的负荷预测，通常预测未来一天每小时、未来一

天、未来周、未来1个月的负荷指标，短期负荷预测对电力企业的平日运行起到指导和调节

作用，有益于安排日常生产计一划:超短期负荷预测指未来一小时、半小时甚至10分钟的预测,

其意义在于对电网进行计算机在线控制，实现发电容量的合理调度，满足给定的运行要求，

同时使发电成本最小。

3.负荷预测的方法及特点

3.1.单耗法

按照我国的相应规定，单耗法通常有两种，•种是”产品单耗法”，•种是”产值单耗法”,

利用单耗法对电量进行预则分析主要就是根据产品的产值和产品单耗进行分析，根据以往的

研究规律，产品单耗是呈上升趋势的，而产值单耗是呈下降趋势的。利用单耗法确定未来的

电量，这•方式操作简单，通常可以进行短期的预测，但是计算步骤需要的工作量比较大,

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不能将许多天气经济等随机因素计算进去。

3.2.趋势外推法

在当进行预测的时候，如果天气因素造成的影响并不大，我们可以设计•条相关的方

程函数来对电量进行预测，通过数据分析，对大致方向的变化进行分析。首先我们将时间变

化设为自变量X,然后将变动的数值设为Y,这时候，我们可以根据所用数值设定一个函数

Y=f(x)o这时候，如果我们需要计算将来可能发生的电量变化，就可以将自变量代入其中。

这种计算方法就是趋势外推法。

这种方法需要满足两点要求，一是电量负荷一直发展平稳，没有突发状况，二是电量负

荷预测的条件和现在假设的条件相差不大，这样，我们就能够通过预测方程对其进行进一步

的预测，其中，针对方法我们可以分为差分法，或者利用图形进行建模预测。

外推法的计算方式有很多种，一般都是采用严谨的建模曲线进行预测，但是这种方法也

有弊端，就是，我们在用这种方法研究的时候，必须要考虑到以前测量的数据，如果数据较

少，那么通过数据计算出的方程就会不准确。

3.3.弹性系数法

电力弹性系数是计算电力消费的增长率变化影响的国民经济增长率变化的幅度大小。是

一个概括性的系数，可以写成E=Ky/Kx,E表示电力弹性系数y是电力消费年平均增长率，

Kx是变化的国民经济年平均增长率。

通过电力弹性计算有利有弊，我们可以通过这种方法很方便的得出相应的变化数值，但

是在计算的基础匕我们依然需要很多的前期工作来得出相应的系数，前期工作十分繁琐，

而且并不准确，在调查的过程中会参杂很多的个人因素。而且，市场的多变性使得这一方法

的操作难度增大，很难准确的预测出相应的数值。电力的预测受很多的因素影响，其中地埋

位置，天气状况等都会产生很大的波动，我们在预算的过程中，没有办法把这些要素都归结

起来计算进去，这种方式不容易掌握，会有很大的误差。

天气情况对于负荷预则的研究有很大的影响，所以在数据研究中，我们通常会将空气的

温度湿度，以及降雨量考虑在内，这时候，这些天气因素会对预测的研究有很大的波动影响,

特别是在人口密集的区域内。

工作日节假日等对于电量的需求不同，工作日的工业用电需求会比较明显，但是节假日

中民用的用电需求会增大，这些节日中，对于电量的需求会产生不小的波动，通常呈周期性

波动。

一般来说，重工业用电较大，这类企业对于电力的需求影响也十分明显，所以，在预测

中如果有这类企业的加入，会造成较大的误差。

对T-目前的研究来说,怎样收集数据是一个非常重要的啥事情，因为如果数据的误差大,

那么计算出的结果也会有非常巨大的差异，在研究的过程中，我们必须仔细研究

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有时候，政府下放的相应政策在很大的程度上对于负荷预测工作有着非常大的影响，

因为这些政策往往会改变地区的发展状况，对于这一类的影响是无法避免的，很多工作并不

完善，所以没有办法适应突然增大的工作标准或者要求。这时候必须要及时对这一缺陷进行

相应的整改。

3.4.回归分析法

回归分析法是根据已有的历史数据，对这些数据进行相应的整合计算，得出一个数学建

模，根据这个数学模型，通过精密的计算，得出相关的数据分析，从而达到预测的效果。回

归模型分为很多种，大部分我们采用的是一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等回归

预测模型，根据这些模型的预测我们可以计算得到相应的数据。回归分析法需要大量的数据

支撑，很难把控，而且很难详细的统计，而且，各个地区各个时间段电力需求也存在不小的

差异，所以很难一概而论，

3.5.指数平滑法

回归分析和趋势分析都是按照时间段的顺序设立方程计算，然后代入数值进行预测。指

数平滑法是用结合以前的调查数据通过指数加权计算，然后推导出以后的数值。其中衰减因

子Ova<l,简单描述就是“重近轻远”，解释一下，日期较远的数据对于计算的影响不大，

日期较近的数据对于分析的影响大。Q越大时，近期到远期数据的加权系数由大变小就越

快,近期的调查分析就越重要。举例a=().7,加权系数就是0.7,().07,0.007.在极端情形

下，a=l,那么之前的数据就没有任何影响了。

在计算电力系统负荷的数据时，时间越接近需要计算的时间时，计算出来的结果就越接

近实际情况，对于很久之前的测景数据，我们不必强求这些数据都在回归曲线上。

3.6.灰色模型法

对于很多不确定的因素进行预测，我们采用灰色预测的方法，这个方法主要是针对某些

特定时期，根据这些特殊的时期，找到其中的联系所在，然后设定模型，对不确定的因素进

行预测。这一模型分为普通灰色和最优化的灰色模型。

普通灰色模型主要是用来测量那些电力负荷稳定增长的情况，这种方法的预测精准，而

且参考样本也不需要大量参考，方便测量计算，而且可以进行进一步的检验，但是因为波动

不均匀，这一方式容易有偏差。最优化灰色模型一般是用来检测有规律的变换的那些模型，

它结合了普通灰色模型的优点，可以很好的预测出短期内的电力负荷情况，这种方法易于操

作，精准性强，而且可以在以后的实验中进行进一步的检验。而且所需要求不高，但是因为

这一方法并不适用于长期的电力负荷预测，短期内，如果数据相差较大，也会产生误差较大

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的情况。

4.在负荷预测中需要考虑的因素

4.1.气候等因素影响

对于空调、热水器、冰箱等季节性电器，电力系统都会因此受到影响。气候因素对于电

力负荷的影响很大，在天气干旱的时候，庄稼需要加大灌溉，天气湿度温度，降水量的不同

都会导致很多电力设备的使用频率发生变化，这时候，因为气候因素所导致的电力负荷变化

是非常大的，当天气炎热的时候，很多制冷设备就要运转的频繁一些，天气寒冷的时候，很

多保暖的电力需求就会增加。不同的季节环境对于电力的要求也不相同，地区不同，对于各

个季节反应程度也不相同，对于电力的需求也不相同，这是我们必须要重视的事情。

我们怎么才能将他们总结在预算中呢？根据时间季节的周期性进行判断，考虑气候变化

的因素，通过研究长期的数据统计，将天气的温度湿度，降水量风力等自然因素都考虑进去,

就可以对长期的电力负荷进行进一步的预测。

在短期的预测中，我们考虑到每天的最高温度和平均温度，通过前几天的综合温度湿度

以及降水量做对比研究，综合考虑，测量出的数值。结合气象数据，对每一小时的降水量和

温度湿度等详细数据，统一处理，然后根据这些数据进一步的为预测模型进行分析，这些数

据在各种情况下的使用也不相同，所以都要分开来进行分析预测。

气候因素对电力负荷的影响特别大，因为天气因素具有很大的随机性，所以波动幅度增

大，预测难度也会相应的增大，甚至很多人为因素也要参杂在里面，对于预测造成了很不方

便的影响。对于环境因素的影响，很多是以人体是舒适度作为依据研究。“人体舒适度”

就是人们在接触自然环境的时候，自身的舒适程度，是怎样•种程度。这•定义就是反应人

体对于周围环境适应程度为一个综合性指标。在一些国家的研究中，我们用“人体舒适度指

数”来对环境的温度湿度做出初级的判断。这一指标结合了生物学上的人体机能，通过对大

气的环境的适应程度来制定出一个生物学上的标准。这个指数的计算方程如下。

D=f(T)+g(U)+h(V)

其中：D就是人体舒适度指数；T表示平均气温(°C)；U就是每天的平均相对湿度筑)；

V就是每天的平均风速(m/s)。

不同地区的气温不同，公式不同。举例：广东地区的人体舒适度指数表示为：

D=l.7T+0.66(1-U)+3.1V+26

而北京的是：D=L7T+0.66(1-U)+3.1V+31

根据许多数据研究，我们不难发现人体感觉和电力供应的负荷有很大的关系

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人体舒适度指数等级人体感觉

<581级会感觉到非常凉爽

58〜672级感觉较为舒适，在可以接受的范围内

67〜713级感觉很舒服

71〜764级会有一些闷热的感觉，需要降低体表温度

76〜805级感觉到非常热，需要凉快一些

>806级感觉炎日异常，容易中暑

表4T

4.2.特殊事件

其他大量引起负荷变化的随机因素也经常存在，例如大负荷用户的用电调整以及重大的

政治经济活动等。

4.3.时间因素

由于时间因素造成的电量负荷的不同，一般分为三种，第一，季节性的不同，随着季节

的变化，气温气候都有所差异，一年四季中的电量波动都会有很大的差异，第二种是时间周

期性变动，这种变动是周期性的，和工作日相联系，一般波动不大。第三种是节假日的因素,

造成的中量负荷的不同，这种波动是三种情况中最难推理出来的，因为这种节假口的变动一

般是很难预测而且随机性非常大的，在数据统计中，我们不难发现，时间因素造成的影响越

来越大。

系列1

一系列2

系列J3

系列4

系列1：春季日负荷

911131517系列2：艮承日负荷

时间（点钟）系列3:秋季日负荷

系列4:冬季日负荷

图4-1

从图中，我们可以观察到，在工作日的时候，电量的需求在凌晨4点左右的时候是很

小的，因为，这个时候，大家一般都在睡觉休息，因此对于用电的需求并不大，供电系统的

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负荷下降，只有少数必须需要电力维持的机器设备或者供电系统才会对电力有所需求。9点

到17点的时候，一般是人们工作的时候，因此，供电负荷较大，是一个高峰期，在下午5

点以后，人们一天的工作结束，回家休息，乂一个高峰期出现，每周的供电曲线都和这一曲

线的变化大同小异，出入不大。在周末，负荷变化也和它相似，但是相对于工作日，工业方

面供电要求会有所下降。

在节假日的时候，一股电力负荷会下降很多，因为人们停止工作，所以一些大型的工业

产业也会因为节假日的原为减少用电需求，工业用电的需求减少，用电负荷减小，相比于正

常工作，节假日的时候，人们的用电需求，一般都是休息娱乐所需。不难看出，节假日对于

供电要求是有很大的影响的，所以，我们在对节假日进行数据分析的时候，必须要考虑很多

因素，在••些大型的传统节日中，人们对于电量的需求和平时的差异会很大，我们在计算的

时候，需要把这些全部计算进去，一般来说，春节是所有节日中变化最大也最明显的时候，

因为传统习俗，我们会进夕亍守岁等节日活动。而基本上，所有的产业都会放假休息，这时候

的电力供应主要是为了满足人们的日常所需，而工业占比急剧减小。当然，春节期间的天气

因素也是影响巨大的。除去传统节日，“五一”、“十一”这一类的节假日变化也都很难预

测到，因为，很多企业会根据实际情况对员工进行调休，时间不具体，有很大的随机性，所

以，我们在研究的时候，必须要全面的考虑这些不可控的因素。

客官角度来说，一般情况下，节假日的电力负荷是要比正常工作日要小的，但是，我们

不能一概而论，因为这其中会有很多的随机因素存在，节假日中大型的工业企业放假或者调

休，但是同时，很多民用用电的需求上升，同时，服务业的用电需求也会变大，所以，我们

无法区分二者之间的具体变化程度，节假日的电力负荷在一定程度上和双休H的用电规律类

似，但是二者也有时间长器和用电用途上的很多差异，不能一概而论，而且，传统节日的时

间并不固定，我们不能准确的计算出阳历口期中电力的差异，所以，这也是我们在研究中不

能忽视的一个重要的地方，

5.后记

时间如流水，马上就要毕业了，感觉自己要学习的知识还有好多。至此论文完成之际，

谨向我尊敬的指导老师郭老师您致以诚挚的谢意和崇高的敬意。非常感谢这段时间里老师对

我的帮助，为我耐心的解答论文中的问题，指导我完成毕业论文。祝您工作顺利，合家欢乐，

身体健康，一切安好！

6.结束语

电力负荷的预测对于现实生活具有很大的实际意义，也是必须要做的事情，怎样更加准

确的预测电力，怎样将这些信息进行修正整理运用都是非常重要的，我们在预测后对于发电

部门和发电方式进行整改维护，有利于应对以后出现的各种电路状况，无论是电力的维修还

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是供应，我们都需要提前做好充足的准备，对于电力系统的完善，是势在必行的事情，只有

这样，我们的社会经济才会进一步的进步和发展。

由于本人的能力