配电网规划中电力负荷预测方法研究综述

摘要：合理而准确的电力负荷预测是配电网规划具有实际指导意义的基础，能够有效地避免投资浪费和经济损失。此外，电力负荷预测还是电力系统调度、实时控制、运行计划的前提，是电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。因此，有必要对预测方法不断改进，电力负荷预测已成为实现电力系统现代化管理的重要内容。本文探讨了配电网规划中电力负荷预测方法研究。

关键词：配电网规划;电力负荷预测;方法

1电力负荷预测的内容

随着现代智能电网线路逐步推进，日常的生活工作中都需要使用各种各样的电气设备，运行的各种输电线路必须要加强维护与检测，防止由于各种线路故障造成对日常工作生活产生的影响。为了能够将实际的配电网中出现的各种电力负荷问题进行预测，就必须要使传输线路在预测过程中少走弯路，熟练的掌握各种负荷预测的方法，并且建立一套完善的传输分配机制。对于进行的电力负荷预测需要有一定的科学技术作为支撑，通过建立一套完善的管理体系，提高施工与维护技术能够将在电力负荷预测中出现的问题进行避免。因此，建立一个良好的线路，以及完善的管理体系能够提高施工的效率，通过在工作中加强传输与分配的各种故障进行研究指导，从而使预测人员的工作检查时间得到提高。

2配电网规划中电力负荷预测方法研究

2.1回归分析法

回归分析法是通过对历史电力负荷数据的分析和整理，得到电力负荷变化的大致规律，对电力负荷变化的影响因素进行预测，配合回归方程完成预测分析。在回归分析法的应用环节，一方面需要以电力负荷变化规律和影响因素为依据，另一方面也需要明确回归方程中的相关参数，构建完善的参数模型，利用模型来实现电力负荷预测，可以保证预测结果的精度和准度。

2.2指数平滑法

指数平滑法主要是通过对电力系统历史数据相关知识的组合，完成电力负荷预测工作。这种方法要求对指数衰减情况进行明确，以更加精确的反映远期数据在预测结构中的影响，若指数衰减偏大，则近期数据局和远期数据的系数变化相对较快，极端情况会导致历史数据影响归零，换言之，历史电力负荷数据不会对电力负荷预测结果产生影响。从这个方面考虑，在运用指数平滑法进行电力负荷预测时，需要对近期电力数据进行重点关注，想要保证电力负荷预测结果的准确性，就必须首先保证数据本身具备较高的精确度。

2.3负荷密度法

不同功能分区的用电量存在很大差异，对于电能的需求也有所不同，例如，工业区用电量巨大，住宅区用电量相对而言要小得多，加上不同产业用电费用的不同，给电力负荷预测增加了难度，准确性也难以保证。从保证电力负荷预测效果的角度，电力部门可以将辖区内的用电区域划分为不同的功能分区，如工业区、商业区、住宅区、高新区等，针对每一个区域的特点，做好用电状况的预测分析。负荷密度法正是在这样的情况下产生和发展起来的，其基本原理，是结合区域土地面积，乘以不同功能分区的用电密度系数，得到区域总用电量，相对于其他方法，这种方法的效率更高，而即使区域内存在特殊用户，也可以通过构建计算模型的方式进行单独计算，保证预测结果的可靠性。

2.4专家预测法

专家预测法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的关键方法。专家系统预测法的原理为，从现实生活中提取电力专家在实际工作中对于电力系统事物处理过程中所得的感性认识，通过创建相应的电力数据库，在电力系統运行的同时对该数据库进行及时的更新和维护，从而使其能够与电力系统或事物发展的变化轨迹同步，进而达到模拟专家的效果。电力系统负荷专家预测法由于其自身的特性，在使用过程中犹如拥有大量具有专门知识的电力学专家一样。

2.5趋势分析法

趋势分析法的基本原理，是以历史电力负荷疏忽局为依托，绘制电力负荷运用变化曲线图，对电力负荷发生、发展的规律进行综合反映，以此来计算不同时间空间以及作用群体的负荷值，然后从当前的电力行业发展情况出发，通过分析对比，得到相对准确的电力负荷预测结果，为配电网规划方案设计提供参考依据。在实践环节，趋势分析法最为常用的模式包括了指数函数趋势模型、有线性趋势模型等，需要电力技术人员依照实际需求进行选择，以保证电力负荷预测的合理性及准确性。实际应用中，趋势分析法具备较高的准确性，而且研究成果丰富，操作相对简单，因此备受专业技术人员的青睐。

2.6灰色模拟法

灰色理论是一种在缺乏完备信息时的模拟方法，可以将部分信息已知、部分信息未知的系统称为灰色系统，结合模糊控制理论，将自动控制和运筹学结合在一起开展数学分析，在这种分析方法下，对历史数据的选择不同，数据处理方法不同，得到的电力负荷预测结果也有所不同。灰色模拟法预测结果精度高，计算简单，而且对样本没有很高的需求。

2.7人工神经网络法

人工神经网络法是配电网规划中电力系统负荷预测方法中的根本方法。在对电力系统负荷预测过程中，由于电力系统负荷可能会受到多种外界因素的影响，使电力负荷系统含有大部分的随机性和非线性关系，该类因素将对电力系统负荷预测的精准度产生极大的影响，因此，人工神经网络法在新的形势下被研发出来。人工神经网络法是通过将人工神经网络模型引入到电力系统负荷的预测中，使电力系统负荷预测方法形成全新的预测方法。在配电网规划中人工神经网络预测法的主要原理为，利用人工神经网络，采取电力系统负荷中的历史作为样本，根据样本和神经网络创建相应的神经网络结构，随后采用训练式算法对其进行训练，在满足一定程度上的精准度要求后，使用人工神经网络法对配电网规划中电力系统的负荷进行预算。

2.8时间序列预测法

通过历史数据建立时间序列预测模型，也是电力负荷预测研究中常用的预测方法，根据一定的时间序列预测表达式，对未来的数据变化趋势进行预测，包括自回归模型、移动平均模型、自回归与移动平均模型等。该方法没有考虑负荷变化的原因，只适用于数据拟合，对于少量数据能够进行精准预测，但随着数据量的增加，预测效果越来越差。

综上所述，为了能够保证电力负荷预测在整个配电网规划中发挥相应的配电功能，那么必须要加强对电力负荷预测的重视，并且进一步的提高电力负荷预测方法研究，保证预测方法对整个配电网的各个不同领域的电力需求，从而有效的促进我国工业的可持续发展。

参考文献：

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[3]杨小娟.对于中低压电网电力负荷预测研究[J].通讯世界.2017（16）

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