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（国网安徽省电力公司郎溪县供电公司 安徽 郎溪 242100）
摘 要：准确估计电力系统的负荷变化，对提高电力系统的规划水平，提高电力系统运行的安全性、经济性、可靠性，提高电网的供电质量，都有着重要的现实意义。因此，在实践中，在制定电力系统规划或是实现电力系统运行自动化中，进行相应的负荷预测都是必不可少的。
关键词：电力；电力系统；负荷预测
一、电力系统负荷预测的概念及分类
电力系统负荷是指需求量（功率），或指用电量。电力系统负荷预测是一个传统研究问题，是指从已知的现实情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对负荷的发展做出预先估计和推测。准确估计电力系统的负荷变化，对提高电力系统的规划水平，提高电力系统运行的安全性、经济性、可靠性，提高电网的供电质量，都有着重要的现实意义。因此，在实践中，在制定电力系统规划或是实现电力系统运行自动化中，进行相应的负荷预测都是必不可少的。
负荷预测大致可以按照以下几种类别来分。按照预测期限的不同，分为长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测、超短期负荷预测，分别对应年度预测、月度预测、日预测、小时预测。其中，根据预测机理的不同，又将年度预测、月度预测合称为中长期预测，日预测、小时预测归为短期预测。按照全社会用电或行业类别可分为城市民用负荷预测、商业负荷预测、农村负荷预测、工业负荷预测等。按被预测负荷的特性可分为最大负荷预测、最小负荷预测、平均负荷预测、峰谷差预测、高峰负荷平均预测、低谷负荷平均预测、母线负荷预测、负荷率预测等。
二、负荷预测的原理
（1）可知性原理。预测对象的发展趋势和状况是可以为人们所知道的，客观世界是可以被认识的，人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结它的过去和现在来推测其未来。
（2）可能性原理。因为事物的发展变化总是在内因和外因共同作用下进行的。内因的变化以及外因作用力大小的不同，会使事物发展变化有多种可能性，所以对某一具体指标的预测，往往是按照其发展变化的多种可能性来进行多方案预测的。
（3）连续性原理。连续性原理又称为惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续统一的过程，其未来发展是这个过程的继续。强调了预测过程问题从过去发展到现在，再从现在发展到未来。它认为事物发展变化过程中某些原有的特征将会保持下来，延续下去。这种惯性正是我们进行负荷预测的主要依据。因此，只要了解事物的过去和现在，并掌握其主要变化规律就可以对其未来的发展情况利用连续性原理进行预测。
（4）相似性原理。尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但是一些事物发展之间还是存在着相似之处，人们就利用这种相似性进行预测。在很多情况下，作为预测对象，其现在的发展过程和发展状况可能与另一事物过去一定阶段的发展过程和发展状况相类似，人们就根据另一事物的已知发展过程和状况来预测对象的未来发展过程和状况，这就是相似原理。
（5）反馈性原理。反馈就是利用输出返回到输入端，再调节输出结果。预测的反馈性原理实际上是以不断提高预测的准确性为目的而进行的反馈调节。
（6）系统性原理。预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间有着密切的相互作用和相互影响，这就是系统性原理。它还强调系统整体要最佳，只有系统整体最佳且是高质量的预测，才能为决策者提供最佳的预测方案。
三、负荷预测的基本数学原理
无论是传统还是现代的预测方法，它们均是在获得预测对象的历史变化规律后，将这种规律延伸以预测未来。理论上讲，负荷预测的数学理论的核心是如何获得预测对象的历史变化规律。预测模型实际上是表述这种变化规律的数学函数。不同地区不同时段负荷的变化规律都不一样，因此，这就要求提供尽可能多的预测模型，以适合不同地区不同时段的预测需要。另一方面，数学模型是理想的抽象，负荷发展的自然规律很难用单一数学模型加以描述，必须用许多预测模型进行有机的组合，即实现综合预测模型，才能形成对负荷发展自然规律的更贴切、完备的描述。
四、短期负荷预测特性分析
负荷预测是根据负荷过去的历史资料，建立恰当的数学模型对未来的负荷进行预测。所以了解负荷的特性对掌握负荷预测本质、提高负荷预测的精度有着重要的意义。尤其是对精度要求较高的短期负荷预测，电力系统负荷的变化一方面有其不确定性，如气候的变化、意外事故的发生等造成对电力负荷的随机性干扰；另一方面，在一定条件下，电力负荷按一定趋势有规律地发展变化。因此，在进行电力系统的短期负荷预测时，对负荷变化的这些特点，既要充分分析、掌握并利用其规律性，又要兼顾各种因素的影响。
长期以来，通过对大量历史数据的分析，可以发现影响负荷变化的因素有：负荷构成、负荷随时间的变化规律、气象变化的影响及负荷的随机波动，将任一时刻的负荷假设为以下4种成分的组合，针对每种成分的特性分别进行分析，然后在预测模型中分别考虑各种成分如何处理。
1.典型负荷分量
典型负荷分量也称为正常负荷，它与气象无关，具有线性变化和周期变化的特點。线性变化描述日平均负荷变化规律，而周期变化描述以24小时为周期的变化规律。典型负荷的不同主要是由于各地负荷组成方式的不同所引起，负荷组成的差异性主要体现在两个方面：一是负荷种类；二是各种负荷成分所占比重。不同组成的负荷在这两方面的差异决定了它们的负荷特性及对影响因素的响应特性互不相同。究其原因，不同的组成成份对各种影响因素的灵敏度不同，表现出不同的响应特性。可见，负荷的具体组成对负荷特性具有根本性和决定性的影响。
2.天气敏感负荷分量
天气敏感负荷分量与一系列天气因素有关：如温度、湿度、风力、阴晴等。不同天气因素影响负荷的方式不同，一年中不同时期天气因素影响负荷的方式也不同，这就形成负荷季节性周期变化的规律。
3.异常或特殊事件负荷分量
异常或特殊事件负荷分量使负荷明显偏离典型负荷特性：如政治事件、系统故障、限电、特别电视节目等。由于这类事件的随机性，需要由调度人员参与判断。在各种负荷预测模型中这部分分量往往通过人工修正得以改进。
4.随机负荷分量
随机负荷分量是负荷中的不可解释成分，可通过负荷预测的模型和算法来考虑这些随机负荷分量。例如，在时间序列法中，将剩余的残差，即各时刻的随机负荷变量，看成是随机时间序列；而在神经网络预测中利用模型良好的非线性能力，可以很好的考虑到随机负荷因素。
摘 要：准确估计电力系统的负荷变化，对提高电力系统的规划水平，提高电力系统运行的安全性、经济性、可靠性，提高电网的供电质量，都有着重要的现实意义。因此，在实践中，在制定电力系统规划或是实现电力系统运行自动化中，进行相应的负荷预测都是必不可少的。
关键词：电力；电力系统；负荷预测
一、电力系统负荷预测的概念及分类
电力系统负荷是指需求量（功率），或指用电量。电力系统负荷预测是一个传统研究问题，是指从已知的现实情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对负荷的发展做出预先估计和推测。准确估计电力系统的负荷变化，对提高电力系统的规划水平，提高电力系统运行的安全性、经济性、可靠性，提高电网的供电质量，都有着重要的现实意义。因此，在实践中，在制定电力系统规划或是实现电力系统运行自动化中，进行相应的负荷预测都是必不可少的。
负荷预测大致可以按照以下几种类别来分。按照预测期限的不同，分为长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测、超短期负荷预测，分别对应年度预测、月度预测、日预测、小时预测。其中，根据预测机理的不同，又将年度预测、月度预测合称为中长期预测，日预测、小时预测归为短期预测。按照全社会用电或行业类别可分为城市民用负荷预测、商业负荷预测、农村负荷预测、工业负荷预测等。按被预测负荷的特性可分为最大负荷预测、最小负荷预测、平均负荷预测、峰谷差预测、高峰负荷平均预测、低谷负荷平均预测、母线负荷预测、负荷率预测等。
二、负荷预测的原理
（1）可知性原理。预测对象的发展趋势和状况是可以为人们所知道的，客观世界是可以被认识的，人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结它的过去和现在来推测其未来。
（2）可能性原理。因为事物的发展变化总是在内因和外因共同作用下进行的。内因的变化以及外因作用力大小的不同，会使事物发展变化有多种可能性，所以对某一具体指标的预测，往往是按照其发展变化的多种可能性来进行多方案预测的。
（3）连续性原理。连续性原理又称为惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续统一的过程，其未来发展是这个过程的继续。强调了预测过程问题从过去发展到现在，再从现在发展到未来。它认为事物发展变化过程中某些原有的特征将会保持下来，延续下去。这种惯性正是我们进行负荷预测的主要依据。因此，只要了解事物的过去和现在，并掌握其主要变化规律就可以对其未来的发展情况利用连续性原理进行预测。
（4）相似性原理。尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但是一些事物发展之间还是存在着相似之处，人们就利用这种相似性进行预测。在很多情况下，作为预测对象，其现在的发展过程和发展状况可能与另一事物过去一定阶段的发展过程和发展状况相类似，人们就根据另一事物的已知发展过程和状况来预测对象的未来发展过程和状况，这就是相似原理。
（5）反馈性原理。反馈就是利用输出返回到输入端，再调节输出结果。预测的反馈性原理实际上是以不断提高预测的准确性为目的而进行的反馈调节。
（6）系统性原理。预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间有着密切的相互作用和相互影响，这就是系统性原理。它还强调系统整体要最佳，只有系统整体最佳且是高质量的预测，才能为决策者提供最佳的预测方案。
三、负荷预测的基本数学原理
无论是传统还是现代的预测方法，它们均是在获得预测对象的历史变化规律后，将这种规律延伸以预测未来。理论上讲，负荷预测的数学理论的核心是如何获得预测对象的历史变化规律。预测模型实际上是表述这种变化规律的数学函数。不同地区不同时段负荷的变化规律都不一样，因此，这就要求提供尽可能多的预测模型，以适合不同地区不同时段的预测需要。另一方面，数学模型是理想的抽象，负荷发展的自然规律很难用单一数学模型加以描述，必须用许多预测模型进行有机的组合，即实现综合预测模型，才能形成对负荷发展自然规律的更贴切、完备的描述。
四、短期负荷预测特性分析
负荷预测是根据负荷过去的历史资料，建立恰当的数学模型对未来的负荷进行预测。所以了解负荷的特性对掌握负荷预测本质、提高负荷预测的精度有着重要的意义。尤其是对精度要求较高的短期负荷预测，电力系统负荷的变化一方面有其不确定性，如气候的变化、意外事故的发生等造成对电力负荷的随机性干扰；另一方面，在一定条件下，电力负荷按一定趋势有规律地发展变化。因此，在进行电力系统的短期负荷预测时，对负荷变化的这些特点，既要充分分析、掌握并利用其规律性，又要兼顾各种因素的影响。
长期以来，通过对大量历史数据的分析，可以发现影响负荷变化的因素有：负荷构成、负荷随时间的变化规律、气象变化的影响及负荷的随机波动，将任一时刻的负荷假设为以下4种成分的组合，针对每种成分的特性分别进行分析，然后在预测模型中分别考虑各种成分如何处理。
1.典型负荷分量
典型负荷分量也称为正常负荷，它与气象无关，具有线性变化和周期变化的特點。线性变化描述日平均负荷变化规律，而周期变化描述以24小时为周期的变化规律。典型负荷的不同主要是由于各地负荷组成方式的不同所引起，负荷组成的差异性主要体现在两个方面：一是负荷种类；二是各种负荷成分所占比重。不同组成的负荷在这两方面的差异决定了它们的负荷特性及对影响因素的响应特性互不相同。究其原因，不同的组成成份对各种影响因素的灵敏度不同，表现出不同的响应特性。可见，负荷的具体组成对负荷特性具有根本性和决定性的影响。
2.天气敏感负荷分量
天气敏感负荷分量与一系列天气因素有关：如温度、湿度、风力、阴晴等。不同天气因素影响负荷的方式不同，一年中不同时期天气因素影响负荷的方式也不同，这就形成负荷季节性周期变化的规律。
3.异常或特殊事件负荷分量
异常或特殊事件负荷分量使负荷明显偏离典型负荷特性：如政治事件、系统故障、限电、特别电视节目等。由于这类事件的随机性，需要由调度人员参与判断。在各种负荷预测模型中这部分分量往往通过人工修正得以改进。
4.随机负荷分量
随机负荷分量是负荷中的不可解释成分，可通过负荷预测的模型和算法来考虑这些随机负荷分量。例如，在时间序列法中，将剩余的残差，即各时刻的随机负荷变量，看成是随机时间序列；而在神经网络预测中利用模型良好的非线性能力，可以很好的考虑到随机负荷因素。