王凯
大唐江苏售电有限公司 江苏南京 210009
摘要：随着电力体制改革持续推进，售电公司作为新的市场主体进入市场,与一类用户共同扮演购电侧市场角色。售电公司每月要对管理的电量预测和交易，并要承担预测电量与实际用电量偏差的考核。做好售电公司用电负荷预测，科学安排电量计划，统筹月前、月内交易对售电公司的经营有重大意义。
关键词：电力负荷；预测方法；行业；气温
电力负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值，负荷预测的研究对象受外界复杂因素影响明显，发展变化存在不准确性或不完全准确性。与国家电网公司不同，售电公司缺少用户历史用电数据，在增值服务有限、工作交集较少的情况下，缺少对用户生产情况的了解，负荷预测难度更大。
一、负荷预测方法
电力负荷预测分为经典预测法和现代预测法。其中经典预测法包含趋势外推法、时间序列法、回归分析法，现代预测法包含模糊负荷、神经网络理论等。
1、趋势外推法
趋势外推法就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测。电力负荷虽然具有随机性和不确定性，但在一定条件下，仍存在着明显的变化趋势，例如工商业用电在气候条件变化较小的冬季，日用电量相对稳定，表现为较平稳的变化趋势。这种变化趋势可为线性或非线性，周期性或非周期性等等。
2、时间序列法
时间序列法是一种最为常见的短期负荷预测方法，它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性，去建立和估计产生实际序列的随机过程的模型，然后用这些模型去进行预测。它利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性，通过对历史数据时间序列的分析处理，确定其基本特征和变化规律，预测未来负荷。
3、回归分析法
回归分析法是基于事物之间的相关关系的一种数理统计预测方法。回归预测根据负荷过去的历史资料，对预测对象定性分析，确定影响其变化的一个或多个因素，然后通过预测对象和影响因素的多组历史数据建立数学模型，对未来的负荷进行预测。回归分析法对售电公司电量预测是常用并行之有效的处理方法。
4、神经网络理论
运用神经网络技术进行电力负荷预测是刚刚兴起的新型研究方法，其优点是可以模仿人脑的智能化处理，对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能，具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点，其自学习和自适应功能是常规算法和专家系统技术不具备的。
5、模糊负荷预测
模糊控制是在所采用的控制方法上应用了模糊数学理论，使其进行确定性的工作，对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效控制。模糊系统不管其是如何进行计算的，从输入输出的角度讲它是一个非线性函数。模糊系统对于任意一个非线性连续函数，就是找出一类隶属函数，一种推理规则，一个解模糊方法，使得设计出的模糊系统能够任意逼近这个非线性函数。
二、各因素对售电公司负荷影响
售电公司的电力用户以大工业和商业用电为主，较居民用电性质稳定，因此售电公司负荷与电网负荷在受气温、节假日等因素影响上不完全相同。
1、气象因素的影响。通过对气象部门提供的气象预报信息，包括温湿度、雨量等气象因素和负荷波动数据分析，发现售电公司部分行业受气温影响较大，商场、医院等工商业用户尤其明显。
2、节假日及特殊条件的影响。较之正常工作日，春节期间的负荷曲线一般会出现大幅度的下降变形，但其他假日对售电公司负荷影响不大。突发政府事件要看具体持续时间及影响程度，如盐城响水爆炸事件造成省内月电量负荷减少约10-15亿千瓦时。
3、大用户的影响。售电公司大用户数据不多且大用户电量占比较大，因此大用户在负荷预测偏差中影响较大，对于大用户要紧盯生产及经营状况，做好负荷加减法。
4、用户结构影响。不同的电力用户结构（如大、小用户比例，工、商业用户比例等）会引起售电公司电量规律的不同，因此对售电公司负荷的预测要从行业性质分类，结合历史数据演变用电趋势。
5、管理因素影响。电力负荷预测是一项技术含量很高的工作，也是科学技术方法应用的前沿，要求管理人员不仅拥有较高的综合素质、良好的分析能力和丰富的运行经验，而且要有尽心的工作态度，做好历史数据的统计和收集，尤其是重点大用户和特殊用户用电情况的跟踪和统计。
三、负荷预测在售电公司中的应用
鉴于售电公司历史用电数据有限且预测周期较长（以月为单位），依靠传统负荷预测方法更容易起步。按照特殊刨除、分类统计、合并汇总的方法能有效的控制偏差。特殊刨除主要是针对有检修计划的用户单独列出，跟踪生产检修情况，做出符合实际用电情况的预测；分类统计是将正常用户按照行业类型，归类管理，通过总结天气、节假日、突发事件对负荷影响，形成经验数据，提升负荷预测能力和准确性，达到控制电量偏差的目标；合并汇总是将非正常生产及正常生产用户电量合并，形成售电公司预测电量和交易电量。
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从历史数据和曲线可以得出以下结论:
1、全年用电高峰出现在夏季，冬季用电高峰低于夏季。从时间跨度看，3-6月、7-8月、9-11月、12-1月为电量稳定区间，负荷拐点出现在相邻月，因此在负荷预测时要重点注意，防止出现偏差考核。
2、商业受气温影响明显。以1月份用电量为基准，环境温度低于10℃时，空调负荷连续运行，环境温度每降低1℃，用电量增长1%；环境温度在10-17℃时，空调利用率相对较低，负荷较轻，用电量下降约20%；环境温度在17-25℃时，环境温度每升高1℃，用电量增长5%；环境温度高于25℃时，空调连续运行，环境温度每升高1℃，用电量增长10%。根据商业用电规律，可以拟合出用电增长率y与环境温度x规律公式：
y=0.01*（10-x） (x<10) (1)
y=-0.2 (10<=x<=17) (2)
y=0.05*(x-17) (17<x<=25) (3)
y=0.1*(x-25) (x>25) (4)
3、制造业、纺织业、化工行业、交通运输行业受气温影响较小，波动幅度在5%以内，在负荷预测时可以参考邻月数据。
4、通信行业整体波动不大，但在环境温度高于22℃时，每升高1℃用电量增长2%。
5、食品行业受气温影响波动较大，考虑食品加工、保存因素影响，在气温高于12℃时，每升高1℃用电量增长5%。
6、过年因素对售电公司负荷影响很大，从趋势线上看，商业、制造、纺织、化工、食品行业用电量出现大幅下滑，下降幅度高达20%-30%，而交通运输及通信行业则用电比较稳定，受春节影响较小。
随着电力现货市场的开放，售电公司对用户电量的管理水平也要求越高，探索行业与环境温度变化规律，掌握负荷变化趋势，提高负荷预测准确性能避免电量偏差考核，有利于售电公司在电力市场交易中占据主动，此篇论文仅是抛砖引玉，其它售电公司也可以根据公司经营情况尝试不同的负荷预测方法。
参考文献
[1]牛东晓,曹树华,赵磊等.电力负荷预测技术及其应用.中国电力出版社,1998,128～133
[2] 孙振,路洋.电力系统负荷预测方式综述.黑龙江电力,2005,27（4）：260-262.
[3] 孙雷,黄勇,中长期电力负荷预测方法研究.供用电,2005,22（6）：11-13.
作者简介：王凯（1985-02），男，汉族，籍贯：山东禹城，当前职务：市场交易部主任助理，当前职称：工程师，学历：本科，研究方向：电力交易及负荷预测