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摘 要：负荷预测在电力系统管理当中做为计划用电，调度用电，系统规划部门的一项基础工作。本篇论文以我国电力系统的短期负荷预测含义和作用为出发点，对短期负荷预测的方法和特点进行了阐述。
关键词：电力系统；短期负荷；传统预测；现代预测；综合预测
1 短期负荷预测的特点
（1）短期的电力负荷预测对预测结果具有不确定性；（2）不相同的负荷预测措施和方法具有相关条件性；（3）短期的负荷预测的时间是不同的；（4）预测结果具有方案性的特征。
2 传统的预测方法
2.1 回归分析预测法
回归预测法是依据对以往的历史信息数据进行分析，总结出其变化的规律与对电力负荷变化影响的因素，找出因变量和自变量他们之间的相互关系，并利用数学公式来建立参数模型，以此为依据，对未来的某一时点进行负荷值的预测。这种方法的优点为结构方式与计算基本原理都比较简单，预测快捷迅速，外推性能较好，对以往历史中没发生过的状况的预测效果较好。这种方法的缺点为，对以往的历史信息数据的标准要求高，运用线性方式对对较复杂问题进行表示，结构方式太过简单，精确度不高。
2.2 时间序列法
时间序列就是依据时间顺序来排列的数字序列。这种分析方法是以这组数列为依据，运用数学的统计学方法进行处置，来对未来发展进行预测。时间序列分析法做为定量预测方法的一种，这种方法的基本原理为：认可客观事物是具有进展性的，以以往的信息数据为依据，来对事物的发展方向进行预测。因为事物的发展具有随机性，任何事物的发展和变化都有着不可预知性和偶然性，所以要应用统计学当中的加权平均法来对以往的信息数据进行处置。
2.3 卡尔曼滤波法
这种方法运用了空间状态概念，对信号过程的二阶特性和谱密度函数不需要直接给予，能够将信号过程当做在白噪声的作用之下的线性体系输出来看待，运用状态的转移矩阵进行整个线性系统的描述，对系统的输出和输入通过一个形式的方程式来表示。通过这样的方式既能够使研究信号的过程标量随机过程平稳，又能够包含平稳的矢量随机进程。这种方法还能够把空间状态状况描述和离散的时间更新联系的更加紧密，并做出了均方差为最小值的递推线性计算方法，这种方法对历史记录储存的观测数据不是硬性的要求，当观测到新的信息数据之后，仅需要依据新数据之前的估计量，利用信号进程中本身的状况转移方程，依据递推公式就能够对估计量进行计算，大大的降低了计算量和滤波设备的储存量，对实际应用和处置來说较为方便。
2.4 替代法
替代法在短期负荷预测的多种方法中是最简单的方法，这种方法把目前时间点的负荷值当做下一时间点的预测值。这种方法对于日常工作日的电力负荷预测的效果并不好，当整体电网系统的负荷较小时，电压负荷较为平稳，在正常的系统工作日相比差距较大的情况下，使用该方法的效果是非常好的。
3 现代的预测方法
3.1 人工神经网络
人工神经网络法是通过对动物的神经网络行为特点，来进行分布式的并列数据处置计算的数学模型。这个网络依据系统的当中的各个节点之间的相互联系，对网络内部的各个节点互相连接的关系进行不断的调整，进而实现对信息数据的处理。人工神经网络具备自我适应能力和自我学习性，能够根据事先提供的一些相关对应的信息和数据，对二者之间潜在规律进行分析，最后依据规律和新输入的数据来对结果进行预测。
3.2 模糊系统负荷预测法
模糊系统控制是指在实际使用的控制措施方法的基础之上使用了模糊数学的概念，对其施行明确性的工作，对于那些不能够建立数学模型控制过程实现有效的控制。不用去关注模糊系统是怎样进行计算，在输出和输入的视角来看是一个非线性的函数关系。对随意的某个非线性的连续函数，都能够利用一种类别的隶属函数，推导规律和模糊方法，能够使设计模糊系统随意的接近非线性函数，从而依据接近函数来对负荷进行预测。模糊系统负荷预测是最近这些年来研究的主要方向，国内和国际上的很多专家学者都在这个领域进行了较多的研究工作，并且获得了显著的成绩。
3.3 专家系统预测法
这种预测方法就是对过去的几年数据信息库中所储存每小时，每天，每月甚至每年的电力负荷与天气信息数据加以分析，通过电力负荷技术人员结合多年的工作经验和知识，提取相关规则，依照固定的标准规则来进行电力负荷短期预测的方法。
4 短期电力负荷的发展方向
4.1 线上的快捷准确的负荷预测
随着新形势的到来，对短期电力负荷的实际有效功能提出了更高的要求，应该具备自动化运行和滚动预测。具体的来说就是在电力网络正常运行之下的短期负荷预测不需要人工的操作和干预，能够不间断的依据最新获得的系统信息数据来进行固定周期性滑动预测，只需要再出现误差比较大的时候，再采取人工干预措施来进行适当的调整。
4.2 要对影响预测结果的因素进行充分的考虑
短期的电力负荷预测结果会受到多种因素的综合性影响。短期负荷预测在将来的发展中要充分的考虑气温，空气湿度，风力和降水，日常工作日和休假日法定休假日等。处置的方法应该对过去的历史信息数据进行深入的挖掘，在多角度和多种因素共同影响下的结果当中，寻找对预测准确度影响较大的因素。
4.3 依据“重近轻远”的原则来进行合理的处置
在电力负荷预测当中要依据“重近轻远”的原则，将来的事物发展当中物理量的转变方向的关键影响因素是历史阶段中的进展规律，长期的历史信息数据和将来的发展方向先关联性不强。在短期电力负荷工作当中，可以进行选择参数的输入使“重近轻远”原则得以实现。在未来的发展当中应合理的配置有关参数和输入的参数，在这个层面还需要进行深入的研究。
参考文献
[1]吴劲晖.负荷求导法在电网超短期负荷预测中的实践[J].中国电力，2003，36（3）：81-82.
[2]曹宗珍.电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探析[J].中国电子商务，2012，（9）：80.
（作者单位：牡丹江供电公司）
关键词：电力系统；短期负荷；传统预测；现代预测；综合预测
1 短期负荷预测的特点
（1）短期的电力负荷预测对预测结果具有不确定性；（2）不相同的负荷预测措施和方法具有相关条件性；（3）短期的负荷预测的时间是不同的；（4）预测结果具有方案性的特征。
2 传统的预测方法
2.1 回归分析预测法
回归预测法是依据对以往的历史信息数据进行分析，总结出其变化的规律与对电力负荷变化影响的因素，找出因变量和自变量他们之间的相互关系，并利用数学公式来建立参数模型，以此为依据，对未来的某一时点进行负荷值的预测。这种方法的优点为结构方式与计算基本原理都比较简单，预测快捷迅速，外推性能较好，对以往历史中没发生过的状况的预测效果较好。这种方法的缺点为，对以往的历史信息数据的标准要求高，运用线性方式对对较复杂问题进行表示，结构方式太过简单，精确度不高。
2.2 时间序列法
时间序列就是依据时间顺序来排列的数字序列。这种分析方法是以这组数列为依据，运用数学的统计学方法进行处置，来对未来发展进行预测。时间序列分析法做为定量预测方法的一种，这种方法的基本原理为：认可客观事物是具有进展性的，以以往的信息数据为依据，来对事物的发展方向进行预测。因为事物的发展具有随机性，任何事物的发展和变化都有着不可预知性和偶然性，所以要应用统计学当中的加权平均法来对以往的信息数据进行处置。
2.3 卡尔曼滤波法
这种方法运用了空间状态概念，对信号过程的二阶特性和谱密度函数不需要直接给予，能够将信号过程当做在白噪声的作用之下的线性体系输出来看待，运用状态的转移矩阵进行整个线性系统的描述，对系统的输出和输入通过一个形式的方程式来表示。通过这样的方式既能够使研究信号的过程标量随机过程平稳，又能够包含平稳的矢量随机进程。这种方法还能够把空间状态状况描述和离散的时间更新联系的更加紧密，并做出了均方差为最小值的递推线性计算方法，这种方法对历史记录储存的观测数据不是硬性的要求，当观测到新的信息数据之后，仅需要依据新数据之前的估计量，利用信号进程中本身的状况转移方程，依据递推公式就能够对估计量进行计算，大大的降低了计算量和滤波设备的储存量，对实际应用和处置來说较为方便。
2.4 替代法
替代法在短期负荷预测的多种方法中是最简单的方法，这种方法把目前时间点的负荷值当做下一时间点的预测值。这种方法对于日常工作日的电力负荷预测的效果并不好，当整体电网系统的负荷较小时，电压负荷较为平稳，在正常的系统工作日相比差距较大的情况下，使用该方法的效果是非常好的。
3 现代的预测方法
3.1 人工神经网络
人工神经网络法是通过对动物的神经网络行为特点，来进行分布式的并列数据处置计算的数学模型。这个网络依据系统的当中的各个节点之间的相互联系，对网络内部的各个节点互相连接的关系进行不断的调整，进而实现对信息数据的处理。人工神经网络具备自我适应能力和自我学习性，能够根据事先提供的一些相关对应的信息和数据，对二者之间潜在规律进行分析，最后依据规律和新输入的数据来对结果进行预测。
3.2 模糊系统负荷预测法
模糊系统控制是指在实际使用的控制措施方法的基础之上使用了模糊数学的概念，对其施行明确性的工作，对于那些不能够建立数学模型控制过程实现有效的控制。不用去关注模糊系统是怎样进行计算，在输出和输入的视角来看是一个非线性的函数关系。对随意的某个非线性的连续函数，都能够利用一种类别的隶属函数，推导规律和模糊方法，能够使设计模糊系统随意的接近非线性函数，从而依据接近函数来对负荷进行预测。模糊系统负荷预测是最近这些年来研究的主要方向，国内和国际上的很多专家学者都在这个领域进行了较多的研究工作，并且获得了显著的成绩。
3.3 专家系统预测法
这种预测方法就是对过去的几年数据信息库中所储存每小时，每天，每月甚至每年的电力负荷与天气信息数据加以分析，通过电力负荷技术人员结合多年的工作经验和知识，提取相关规则，依照固定的标准规则来进行电力负荷短期预测的方法。
4 短期电力负荷的发展方向
4.1 线上的快捷准确的负荷预测
随着新形势的到来，对短期电力负荷的实际有效功能提出了更高的要求，应该具备自动化运行和滚动预测。具体的来说就是在电力网络正常运行之下的短期负荷预测不需要人工的操作和干预，能够不间断的依据最新获得的系统信息数据来进行固定周期性滑动预测，只需要再出现误差比较大的时候，再采取人工干预措施来进行适当的调整。
4.2 要对影响预测结果的因素进行充分的考虑
短期的电力负荷预测结果会受到多种因素的综合性影响。短期负荷预测在将来的发展中要充分的考虑气温，空气湿度，风力和降水，日常工作日和休假日法定休假日等。处置的方法应该对过去的历史信息数据进行深入的挖掘，在多角度和多种因素共同影响下的结果当中，寻找对预测准确度影响较大的因素。
4.3 依据“重近轻远”的原则来进行合理的处置
在电力负荷预测当中要依据“重近轻远”的原则，将来的事物发展当中物理量的转变方向的关键影响因素是历史阶段中的进展规律，长期的历史信息数据和将来的发展方向先关联性不强。在短期电力负荷工作当中，可以进行选择参数的输入使“重近轻远”原则得以实现。在未来的发展当中应合理的配置有关参数和输入的参数，在这个层面还需要进行深入的研究。
参考文献
[1]吴劲晖.负荷求导法在电网超短期负荷预测中的实践[J].中国电力，2003，36（3）：81-82.
[2]曹宗珍.电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探析[J].中国电子商务，2012，（9）：80.
（作者单位：牡丹江供电公司）