孫德強

（國網通化供電公司發(fā)展策劃部，吉林 通化 134001）

0 引 言

隨著我國電力行業(yè)的發(fā)展速度不斷加快，電網規(guī)劃工作成為其中一個非常重要的工作環(huán)節(jié)，對保證電力資源的供應效率以及電力資源供應的穩(wěn)定性都有著重要的保障。本文對電力負荷預測技術的具體運用展開了研究，對長期電力負荷在預測工作中所表現出的相關特性進行了深入分析，對該項工作開展過程中存在的一系列問題進行了深入探討，同時重點指出了電網規(guī)劃工作對整個電力資源生產以及供應所產生的各種影響，以此來為我國國家電網的長遠穩(wěn)定發(fā)展打下良好的理論基礎以及實踐基礎。

1 中長期負荷預測

1.1 明確預測目的

針對電力負荷進行中長期的預測工作，必須要依照電力系統(tǒng)的實際工作要求來加以開展。要想有效保證該項工作的穩(wěn)定開展，首先必須要對預測技術的目標加以充分的明確，預測工程的目標及其所獲得的結果，可以在不同的供電條件下加以應用，因此需要各種不同的供電規(guī)劃預測方法加以保障；其次，對電力供電過程中負荷數據以及相關的資料進行有效的收集和整理，同時需要將相關工作人員以及在工作過程中的相關費用進行充分的準備，以最大限度地支撐起整個供電工作的計劃[1]。

1.2 確定預測的內容

中長期負荷預測工作的重點包含了電量的預測以及電力預測工作，通常涵蓋了如下3 個方面內容。（1）每年或者是每月的電量大小、每年和每月中最大的負荷量參數；（2）分地區(qū)中每年的最大負荷量大?。唬?）每年平均的負荷率、年度最小負荷率以及年度最大電力峰值的差值。在實際的預測工作中，必須要充分結合實際的工作情況，針對電力狀況進行合理的預測，依照所介紹的內容進行合理的調整。

1.3 收集和整理資料

任何的建設工作開展都需要基于一定的基礎工作，對于電力負荷預測工作則更需要做好基礎保障工作。預測工作在實際的開展過程中需要具有充分的準確度，所運用的參考資料需要具有權威性，并且需要具有科學可靠的信息數據基礎，后續(xù)的工作亦是如此。同時，針對電力供應過程中的基礎數據以及電力供應水平進行有效的分析和預測，如城鎮(zhèn)中的人口數量以及城鎮(zhèn)內部可支配的經濟收入等。在實際的預測工作中，可以運用國家或者是相關研究單位的報告與資料來加以保障，數字需要保證精確度，也可以通過一些權威性網站來獲取這方面的資料，特殊的情況下也可以從相關單位內部加以獲取。

1.4 選擇預測的方法進行預測

預測工作需要采用科學合理的方式加以進行。在預測工作內容的開展過程中，需要保障統(tǒng)計以及檢驗內容，對其中一些負荷預測產生的影響因素進行合理的評價和分析，針對內部的影響因素進行深入的研究和探索，并對后續(xù)的發(fā)展趨勢加以有效的預測，對電力供應過程中的相關有價值的電力信息進行有效的預算?，F階段所運用的供電方式各有各的優(yōu)勢，因此需要將不同的區(qū)域范圍內人口以及整體的經濟發(fā)展水平作為數據研究基礎，依照預測時間的長短來對整個電力供應的預測方案進行有效的保障，以獲得更加精確的數據處理結果[2]。

2 電力負荷預測技術

2.1 供電工作概況

針對我國某地區(qū)的電力負荷預測工作展開了分析和研究。該地區(qū)的礦產資源非常豐富，因此在煤礦產業(yè)的發(fā)展和引導下，該地區(qū)的整體經濟發(fā)展水平正在不斷上升，其中煤礦以及金屬冶煉等產業(yè)鏈不斷發(fā)展，整個用電量也在不斷提升；這些產業(yè)在整個地區(qū)的產業(yè)鏈中所占比重超過了80%，同時該地區(qū)的煤礦產業(yè)和冶金產業(yè)的總耗電量占到了整體用電量的90%以上。隨著該地區(qū)的社會經濟發(fā)展速度不斷加快，第二產業(yè)的發(fā)展比重正在不斷提升，因此在供電的平均負荷率上也產生了一定的變化?；谶@種發(fā)展背景，必須要充分借助中長期的電力負荷預測工作來進行合理 的優(yōu)化[3]。

2.2 中長期電力負荷預測

針對2019-2025 年該地區(qū)的電網規(guī)劃內容進行了科學合理的預測工作，將該地區(qū)之前的用電歷史資料以及相關的數據作為基礎，通過分析預測法、回歸法等傳統(tǒng)的方式對該地區(qū)的長期負荷量進行合理的預測，并且建立起了相對應的數學結構模型，依照社會預測中的最小值，對整個電力負荷值進行了預測和分析，有效確定出了各個不同的工作方案，然后對整個負荷工作結果進行合理的判定，通過預測結果的分析對該地區(qū)的電力預測結構進行了有效的調整，保證了該地區(qū)整體供電的效率以及質量[4]。

2.3 確定權重系數

供電歷史數據和分析模型中所表現出的數值，可以通過單方向的預測系數來加以有效的確定，通過現行回歸模型以及供電預測工作中的權重系數來進行分析和研究。其中，指數平滑模型的權重系數為0.202，同時回避模型中的權重系數為0.156，灰色模型中的權重系數為0.666，具體結構如圖1 所示。

圖1 電力負荷結構

2.4 精度比較

為了實現更加直觀地對各個不同的預測方法以及相關的模型誤差數據進行分析和預測，需要針對相關的模型參數數據進行深入的分析和討論。從數據分析結果中可以看出，信息回歸模型中所生成的數據誤差值為1.45，指數平滑模型中所產生的誤差值為1.00，通過運用組合的方式所得到的誤差值保持在0.49 ～1.35。從相關的預測數據參數分析可以得出，在整個預測組合模型中所獲得的誤差值相對較小，因此在整個負荷預測的精確度上也相對較高[5]。

2.5 中長期電力負荷的組合預測模型

在實際的預測工作開展過程中，經常會針對同一個問題，運用不同的預測方式來加以保障，同時也得到了一個最優(yōu)化的預測評估系統(tǒng)。但是在不同的預測方式中，各有各的優(yōu)勢以及劣勢。從現階段我國相關的文獻研究工作中可以看出，還沒有任何一種預測的方式可以具有更高的預測精確度以及預測工作效率，因此在預測工作中對誤差值的評定方式以及精確度的要求上仍然存在較大的不同。在不同的預測方式的應用過程中，通常并不能得到相應的價值信息，如果在預測工作中舍棄了比較簡單的平方預測方法則是不科學的。負荷大小的整體評價方式相對比較簡單，同時在預測工作中存在的變化量也相對較小，通過不同的預測理論來作為基礎，將不同的預測方式進行有效的銜接，使預測的數值誤差降到最低。同時，在使用不同的預測方案的過程中，可能會涉及到其他不同的數據參數，通過科學合理的處理，可以最大限度地提高整個參數預測的精確度[6]。

3 結 論

電網規(guī)劃工作中，長期負荷預測方式屬于一種有效的的組合計算方法，主要是依照某一個時間段中所產生的誤差值進行計算，以該計算得出的數值進行預測和分析，從而有效確定權重的大小。但是這種負荷預測技術也存在一定的缺陷，即計算分析之后所得出的結果可能并不是最優(yōu)化的預測數據。因此，為了有效保證權重系統(tǒng)可以得到具有代表性的預測數據，可以制定出不同的標準和規(guī)定來加以限制，有效提高整個負荷預測數據的精確度。