電網(wǎng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用

廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局 黃錦增 段煉 魏艷霞 陳永淑 李茜瑩

當(dāng)前我國(guó)電力負(fù)荷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量不斷快速增長(zhǎng)，大量負(fù)荷數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中的效率不高，耗費(fèi)的時(shí)間相對(duì)太長(zhǎng)，以及電力長(zhǎng)期負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)處理精度較低，得到的數(shù)據(jù)結(jié)果不能很好地進(jìn)行計(jì)算和處理存儲(chǔ)?；诖?，本章著重探究了利用大數(shù)據(jù)分析在電力市場(chǎng)中長(zhǎng)期用電負(fù)荷數(shù)值預(yù)報(bào)的問(wèn)題，并想方設(shè)法予以保證進(jìn)行科學(xué)合理的電力負(fù)荷運(yùn)行預(yù)測(cè)研究。

長(zhǎng)期負(fù)荷是指對(duì)未來(lái)5～10年內(nèi)的能源和用電的合理預(yù)計(jì)。長(zhǎng)期發(fā)展預(yù)報(bào)的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在，預(yù)報(bào)方式比較系統(tǒng)復(fù)雜且長(zhǎng)遠(yuǎn)進(jìn)行預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度要遠(yuǎn)比較企業(yè)短期預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度低[1]。產(chǎn)生這個(gè)現(xiàn)象的原因是，中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)報(bào)必須兼顧遠(yuǎn)高于短時(shí)預(yù)報(bào)的各種因素，如區(qū)域規(guī)劃與發(fā)展趨勢(shì)、人口遷移等。所以，在長(zhǎng)期預(yù)報(bào)中，有關(guān)人員會(huì)形成一種模式，利用模擬更好地表現(xiàn)不同的原因，進(jìn)而根據(jù)周圍環(huán)境的變化趨勢(shì)進(jìn)行適當(dāng)?shù)母淖?，有利于提升預(yù)報(bào)的有效性。

1 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電網(wǎng)的積極意義

1.1 可以促進(jìn)電網(wǎng)的發(fā)展

隨著中國(guó)企業(yè)經(jīng)濟(jì)建設(shè)社會(huì)的高速發(fā)展，有關(guān)我國(guó)電網(wǎng)規(guī)劃的科技教學(xué)手段也在不斷地進(jìn)行著信息創(chuàng)新，如電腦人工智能控制技術(shù)等。計(jì)算機(jī)人工智能信息技術(shù)的引導(dǎo)下，智慧國(guó)家電網(wǎng)科技的信息化管理水平將獲得較大的提升，使用效益也已得到了長(zhǎng)足的提高和過(guò)去一樣，雖然中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)智慧國(guó)家電網(wǎng)的科技發(fā)展趨勢(shì)將產(chǎn)生積極的影響[2]。

1.2 有助于解決電網(wǎng)發(fā)展中存在的問(wèn)題

目前電網(wǎng)的發(fā)展往往受多種原因的影響，如與工程設(shè)計(jì)和社會(huì)實(shí)際發(fā)展不配合等。產(chǎn)生這個(gè)現(xiàn)象的主要原因往往就是，在設(shè)計(jì)研究階段的過(guò)程中并沒(méi)有根據(jù)各個(gè)地方的實(shí)際企業(yè)發(fā)展能力，現(xiàn)狀也可以使得資源在開(kāi)發(fā)利用的過(guò)程中進(jìn)一步地增加了對(duì)經(jīng)濟(jì)的耗費(fèi)[3]。因此根據(jù)這一問(wèn)題，政府應(yīng)當(dāng)積極開(kāi)展供電預(yù)測(cè)工作，以方便有關(guān)人員進(jìn)行供電設(shè)計(jì)工作，并使之可以更好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的要求。

2 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法分類及應(yīng)用

2.1 分類

中長(zhǎng)期負(fù)荷壓力預(yù)測(cè)的常用方法大致可以細(xì)分為利用經(jīng)驗(yàn)計(jì)算預(yù)測(cè)的方法和利用數(shù)學(xué)測(cè)量模型綜合計(jì)算預(yù)測(cè)法。經(jīng)驗(yàn)判別預(yù)測(cè)的方式，主要是指通過(guò)依靠行業(yè)專家或技術(shù)專家組的經(jīng)驗(yàn)判別數(shù)據(jù)做出對(duì)電力負(fù)荷量的估計(jì)，不包括數(shù)量化的模型。

根據(jù)自身使用到的數(shù)據(jù)不同，應(yīng)用模型分析法主要可以分為自身使用規(guī)律分析外推法和其他相關(guān)規(guī)律分析法。二類分析的主要區(qū)別就是，除自身負(fù)荷規(guī)律分析外推法者一般僅以自己負(fù)荷自身的重要?dú)v史數(shù)據(jù)作為具體預(yù)測(cè)規(guī)律基礎(chǔ)，而自身相關(guān)因素分析法將自身負(fù)荷與各種重要經(jīng)濟(jì)活動(dòng)因素直接聯(lián)合在一起來(lái)進(jìn)行考慮。

按分析統(tǒng)計(jì)模型算法是否正確需要同時(shí)進(jìn)行數(shù)學(xué)參數(shù)值的計(jì)算，參數(shù)能量模型計(jì)算方法雖然能準(zhǔn)確反映給定負(fù)荷能量變化的客觀規(guī)律性，但同時(shí)缺乏對(duì)給定負(fù)荷中隨機(jī)能量變化的可分量部分的正確處理。近年來(lái)，非測(cè)量參數(shù)性能模型逐漸開(kāi)始得到廣泛應(yīng)用，但其本身物理性能意義不清晰，較難正確對(duì)模型本身性能進(jìn)行科學(xué)分析和設(shè)計(jì)調(diào)整，表1為負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的簡(jiǎn)單分類。

表1 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法分類Tab.1 Classification of medium and long-term load forecasting methods

針對(duì)多負(fù)荷變數(shù)、非具有決定性的中長(zhǎng)時(shí)間和大負(fù)載變數(shù)預(yù)測(cè)，比使用單純非決定性變數(shù)預(yù)測(cè)或使用定量定性預(yù)測(cè)的分析明顯不足。如何將各種預(yù)測(cè)方法合理地充分結(jié)合運(yùn)用起來(lái)，實(shí)現(xiàn)各種優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，進(jìn)一步提高壓力負(fù)荷變化預(yù)測(cè)的應(yīng)用精度已逐漸成為科學(xué)研究中的重點(diǎn)。

2.2 應(yīng)用

以XX地區(qū)用電量為例，對(duì)其實(shí)施虛擬預(yù)測(cè)。

這個(gè)效果并不一定要求使用絕對(duì)的純黑和純白色，只要足夠深的黑和足夠淺的白放在一起就能得到不錯(cuò)的效果。閾值調(diào)整圖層只有一個(gè)控制選項(xiàng)——閾值色階。使用這個(gè)滑塊我們可以直接更改畫(huà)面的黑白分界點(diǎn)。這個(gè)效果最適合本例中這種在純色背景下拍攝的肖像，效果非常像裝飾畫(huà)。

數(shù)學(xué)模型法：

2.2.1 彈性系數(shù)

電力彈性系數(shù)可反映電能消費(fèi)增長(zhǎng)速度、國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度兩者間的關(guān)系，多用于電量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。以XX地區(qū)為例，其2001—2005年的電力彈性系數(shù)為0.82，2006—2010年的電力彈性系數(shù)為0.61，2011—2015年的電力彈性系數(shù)為1.45，2016—2020年的電力彈性系數(shù)為0.88，2021—2025年的電力彈性系數(shù)為0.35。使用彈性系數(shù)開(kāi)展虛擬預(yù)測(cè)時(shí)，GDP增長(zhǎng)率、電力彈性系數(shù)預(yù)測(cè)值通過(guò)回歸分析電力彈性系數(shù)與GDP，結(jié)合等維新息數(shù)據(jù)處理方法，獲得表2預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

表2 2021—2025年XX地區(qū)用電彈性系數(shù)虛擬預(yù)測(cè)Tab.2 Virtual prediction of electricity elasticity coefficient in XX area from 2021 to 2025

2.2.2 人均用電法

從人口數(shù)與總用電量關(guān)系而言，總用電量的增長(zhǎng)速度大于人口增速。選擇該方法進(jìn)行虛擬預(yù)測(cè)，獲得表3數(shù)據(jù)。

表3 2021—2025年XX地區(qū)人均用電法虛擬預(yù)測(cè)Tab.3 Virtual forecast of electricity consumption per capita in XX area from 2021 to 2025

2.2.3 回歸分析

圖1 一元線性回歸虛擬預(yù)測(cè)Fig.1 Unary linear regression virtual prediction

3 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中存在的問(wèn)題

在信息時(shí)代的快速發(fā)展下，中長(zhǎng)期的負(fù)荷功率預(yù)測(cè)分析技術(shù)被廣泛使用的越來(lái)越頻繁。中長(zhǎng)期電網(wǎng)最大負(fù)荷供電預(yù)測(cè)中目前面臨的重大問(wèn)題主要有：(1)在城市電力發(fā)展戰(zhàn)略和供電建設(shè)計(jì)劃之間出現(xiàn)了很大矛盾。在信息時(shí)代的高速發(fā)展下，這也為城市供電的使用造成了巨大的環(huán)境變動(dòng)，中長(zhǎng)期的高負(fù)荷供電技術(shù)的使用效率已無(wú)法獲得保證。(2)企業(yè)缺乏與其相關(guān)的專業(yè)人才和其對(duì)行業(yè)的不充分重視。其實(shí)，行業(yè)的不充分重視也可能是目前導(dǎo)致我國(guó)缺乏教育相關(guān)專業(yè)人才的重要一個(gè)原因。(3)難以完全滿足行業(yè)高峰期用電量滿足需求。

4 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

4.1 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法

灰色系統(tǒng)的重要物理特征之一是系統(tǒng)的其他因素不相對(duì)確定或其他因素之間不確定具有相對(duì)確定的相互關(guān)系?；疑到y(tǒng)利用理論方法對(duì)原始生成數(shù)據(jù)信息進(jìn)行了處理，從而使原來(lái)混亂無(wú)章的初始生成數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)變?yōu)?，形成了一個(gè)規(guī)律性較強(qiáng)的基于生成原始數(shù)據(jù)，并由此建立基于生成原始數(shù)據(jù)的一種動(dòng)態(tài)模型，從而對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確分析和可預(yù)測(cè)。電力系統(tǒng)負(fù)荷控制系統(tǒng)中它是典型的一種灰色負(fù)荷系統(tǒng)。灰色模型理論樣本模式，所選的可需數(shù)據(jù)樣本數(shù)小、預(yù)報(bào)準(zhǔn)確、測(cè)算方便、可行實(shí)驗(yàn)性強(qiáng)，特別適合于大規(guī)模的電力系統(tǒng)負(fù)載變動(dòng)預(yù)報(bào)。但由于灰色曲線模型的偏差預(yù)測(cè)時(shí)和精度偏差受到了使用大量數(shù)據(jù)的空間影響，灰度偏差隨使用數(shù)據(jù)空間離散變化程度的不斷增大而逐漸增大，預(yù)測(cè)時(shí)的偏差也隨之增大?；疑A(yù)測(cè)系統(tǒng)建模理論中如果進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)，主要可以采用二個(gè)灰色系統(tǒng)的建模方法（GreyModel，GM），一般表示為GM（m，n），表示對(duì)于在n個(gè)灰色變量之間建立的以m為一階的偏微分方程。電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期供電負(fù)荷時(shí)間預(yù)測(cè)常用最簡(jiǎn)單的一個(gè)灰色周期時(shí)間測(cè)量序列及其模型稱為GM（1，1）。近年來(lái)，針對(duì)應(yīng)用中對(duì)GM（1，1）模型的若干問(wèn)題與不足向我提供了許多方案改進(jìn)，改進(jìn)后的方法主要從應(yīng)用模型參數(shù)估計(jì)生成方法、模型數(shù)據(jù)背景參數(shù)值構(gòu)造方法、模型參數(shù)計(jì)算初始生成條件三方面深入出發(fā)，如圖2所示。

圖2 電網(wǎng)短期灰色負(fù)荷預(yù)測(cè)方法Fig.2 Short-term grey load forecasting method for power grid

4.2 回歸分析法

回歸模擬研究，即通過(guò)對(duì)兩種選定的因關(guān)系變量與相應(yīng)的因關(guān)系變量的綜合觀測(cè)結(jié)果與數(shù)值關(guān)聯(lián)進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析，確定各種變量間的各種相互函數(shù)關(guān)系，得到具體的系統(tǒng)數(shù)學(xué)回歸模型[4]?；貧w的綜合分析模型主要包含了單元線性綜合回歸、多重線性綜合回歸、單元非線性綜合回歸和多重非線性綜合回歸四種模式，不同的回歸模式直接影響最后的回歸估計(jì)結(jié)果精度。此種分析方法一般需要對(duì)大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)因子進(jìn)行綜合分析，建立一個(gè)數(shù)學(xué)影響模型并重新估計(jì)其影響系數(shù)，通過(guò)對(duì)各個(gè)初建數(shù)學(xué)模型的大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，得出各自模型變量對(duì)因子與變量的比值影響最大程度。

引入了非線性回歸分析模型，并對(duì)歷史數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行了加權(quán)還原處理，以提升結(jié)果的數(shù)值預(yù)測(cè)分析準(zhǔn)確度；又引入了多元回歸分析法，并充分考慮了各種直接影響的經(jīng)濟(jì)因素，尤其重點(diǎn)是電力資源消費(fèi)率等各種因素，對(duì)電網(wǎng)在夏季降溫運(yùn)行負(fù)荷的直接影響，從而形成了一個(gè)較為新的降溫負(fù)荷分析模型。

4.3 模糊預(yù)測(cè)法

模糊預(yù)測(cè)方法運(yùn)用模糊預(yù)測(cè)理論及其他方法概念，去綜合性地解析現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)中的負(fù)荷變化和各種因素間的互相關(guān)聯(lián)，化許多并不具備決定性的信息變化為基本確定因素，以模糊數(shù)學(xué)矩陣法理論來(lái)精確表述現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)中的負(fù)荷變動(dòng)需求量問(wèn)題，用模糊數(shù)學(xué)集合法理論的模糊原理來(lái)求解現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)負(fù)荷變化，也可以說(shuō)所表示的各類事件之間的互相聯(lián)系比較貼近于現(xiàn)實(shí)，運(yùn)用此方法來(lái)徹底地解決現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)負(fù)荷變動(dòng)預(yù)報(bào)中的問(wèn)題，這是一項(xiàng)非常富有實(shí)際意義的科研探索[5]。其主要優(yōu)勢(shì)之一是，概率預(yù)報(bào)中的結(jié)果信息能夠采用預(yù)測(cè)概率區(qū)間和估計(jì)概率兩種形式進(jìn)行提取，因此準(zhǔn)確性較高。

5 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)步驟

（1）明確預(yù)期的目標(biāo)。確定預(yù)期的發(fā)展目標(biāo)，對(duì)于進(jìn)行理論研究與大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)管理工作發(fā)展方向具有十分關(guān)鍵的重要性，因此有關(guān)科研人員應(yīng)當(dāng)更加詳盡的了解電網(wǎng)規(guī)劃的有關(guān)知識(shí)，以掌握電網(wǎng)規(guī)劃的種類和其影響使用的范圍。

（2）確定進(jìn)行預(yù)測(cè)的主要內(nèi)容。中長(zhǎng)期負(fù)荷需求預(yù)測(cè)企業(yè)，一般可以包括有如下幾個(gè)方面研究?jī)?nèi)容：對(duì)月電量的長(zhǎng)期預(yù)期、特殊日最大負(fù)載量、一般年最大負(fù)載量、以及各個(gè)國(guó)家地區(qū)的最大年負(fù)載量等。在分析這些變數(shù)的過(guò)程中，有關(guān)人員應(yīng)該仔細(xì)了解其變化的特點(diǎn)，以便于了解變數(shù)的特性。

（3）查閱資源。信息能夠有助于研究人員更好地進(jìn)行相關(guān)工作，以便找出更加合理的對(duì)策并解決實(shí)際問(wèn)題，為更好地獲取信息，研究人員可能直接從某個(gè)機(jī)構(gòu)中獲取最精確的信息，或經(jīng)過(guò)研究以得出適當(dāng)?shù)男畔?，但這些方式并不會(huì)提高信息的準(zhǔn)確度，所以，當(dāng)研究工作完成時(shí)，必須對(duì)于信息數(shù)據(jù)質(zhì)量作出重新評(píng)估，以提升信息的準(zhǔn)確度。

（4）選定一種可行的長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究方式。長(zhǎng)期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)的方式有很多種，有關(guān)的工作人員應(yīng)該根據(jù)公司現(xiàn)實(shí)的需求來(lái)選定作為一個(gè)相對(duì)可行的方式。

（5）取得結(jié)論并對(duì)結(jié)果作出分析。相關(guān)工作人員在取得負(fù)荷結(jié)論后，對(duì)結(jié)論作出了很好的分析與說(shuō)明，從結(jié)論的性質(zhì)來(lái)看，若結(jié)論的性質(zhì)與實(shí)際發(fā)展的性質(zhì)不符，則必須對(duì)結(jié)論作出再次證明，這主要由于長(zhǎng)期電力預(yù)測(cè)對(duì)電網(wǎng)的發(fā)揮重要，所以工作人員不可忽略任何問(wèn)題，避免產(chǎn)生隱患。

（6）根據(jù)預(yù)測(cè)分析的結(jié)論，可以做出電網(wǎng)計(jì)劃。預(yù)計(jì)完成后，有關(guān)人員須詳細(xì)分析預(yù)計(jì)結(jié)果的特性，并按照性質(zhì)對(duì)電網(wǎng)的時(shí)間和范圍做出計(jì)劃。

6 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)準(zhǔn)確的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)報(bào)技術(shù)，能夠較為經(jīng)濟(jì)合理地正確進(jìn)行國(guó)家電源系統(tǒng)和電網(wǎng)的功能擴(kuò)展規(guī)劃設(shè)計(jì)方案和重大供電建設(shè)項(xiàng)目施工進(jìn)度調(diào)整，以全面適應(yīng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展安全生產(chǎn)的基本要求，同時(shí)有助于保證國(guó)家能源電網(wǎng)的安全穩(wěn)定與正常工作，提高社會(huì)效益。