孙艳
青海三新农电有限责任公司 810001
摘要：随着时代的进步，在配电网线路的设计方面智能化要求越来越高，人们在日常生活中使用电力设备的频率越来越频繁，在配电线路的运行阶段需要强化检测和维护措施，从源头避免故障发生，保障配电网的高效、平稳运行。基于此，本文将重点研究负荷预测的方法和应用需求，以便为今后的配电网维护工作提供参考。
关键词：配电网；应用需求；负荷预测
引言：近几年，我国的产业结构面临着不断调整，并趋于完善，在这样的时代背景下，配电系统中的负荷结构也在发生着改变，其中包括商业、民用以及农业基础负荷等，还包括一些高耗能负荷，例如工业负荷等。因此，对负荷预测方法和应用需求的研究变得至关重要，具有积极的现实意义。
一、预测应用需求
想要对配电网的电力负荷情况进行有效预测，就要尽可能减少传输线路数量，降低错误发生概率。在此基础上，需要熟练掌握不同的预测方法，并灵活运用，站在这个层面，配电网具有较高的负荷预测需求。电力负荷预测可以被看作是电力部门主要的工作内容之一，也是重要的环节，其预测结果直接关系到电网的运行情况，因此不容忽视。在实际工作中，负荷预测的准确性，是发动机组启停的重要依据，也是有力保障。科学的预测可以确保电网运行的效率和质量，提高稳定性和安全性，尽可能将旋转储备容量降到最低，通过机组检修计划的合理制定，为机组高效运行提供便利条件，合理控制发电成本，保证经济效益的同时，社会效益又有所体现。由此可以看出，站在配电网的角度，负荷预测在确保发电机组高效运行方面发挥重要作用。
二、电网负荷预测的实际方法
（一）回归分析法
回归分析法在负荷预测中的应用重点在于分析以及统计影响因子值，在此基础上找到影响因子和所需用电量之间的函数关系，以此来实现预测的最终目标。但是在实际操作阶段，回归分析过程中对因子表达形式的选择和因子的选用，只是一种推断，并且因子具有很强的不稳定性和不确定性，是不可测的，所以这就会导致回归分析受限。综上可以看出，采用此方法需要满足一定的条件，不仅受模型准确度的影响，还受准确预测值的制约。用于回归分析的回归模型也分很多种，例如：非线性、多元线性以及一元线性模型等。这些模型之中，不同模型对应不同的阶段的负荷预测，例如：线性回归主要适用于中期的预测，线性回归模型的主要优势在于预测精度较高，因此在短期和中期预测中作用十分显著。当然除了优势之外，也存在一定的缺陷，那就是只能预测并计算负荷的发展水平，而对单独发展水平并不能展开测算，无法掌握不同区域的真实情况，这样不利于未来电网的规划和实际建设。
（二）负荷密度法
在进行负荷预测时，如果使用负荷密度法就要先对测试地区进行分区，例如：住宅区、工业区以及商业区等，然后再按照不同区域的负荷发展特征，进行负荷密度计算，其中负荷发展特征主要是指居民收入和经济规划等。结合地区的实际用电情况，确保选取密度指标的科学性，并得出具体的负荷密度值。这时需要用到的公式如下：A=S·D，在这个公式中，其中字母D代表的是用电密度，字母S代表的是土地面积[1]。就目前的应用情况来看，负荷密度法比较适用于城市土地规划。值得注意的是，对于存在集中用电的情况，在实际的预测过程中需要单独进行负荷计算。
除此之外，有一些城市的电力负荷有时会受到特定因素的影响，而逐渐呈现出跳跃式发展的态势，针对这样的情况，通过负荷密度法进行负荷预测会更加有效和直观，可以进一步确保预测结果的准确性，但要谨慎使用。
（三）趋势分析法
和前面两种方法相比，趋势分析法具有自己的特殊性，首先我们需要掌握趋势分析法的含义，趋势分析又被称为趋势曲线分析，是目前使用频率最多，应用范围最广的负荷预测方法，在定量预测方面优势较为突出。就现阶段来看，大多数的趋势模型在实际生活中都得到了有效应用，寻找趋势模型变得比较容易，趋势分析法实际上是属于一种确定性趋势的外推方法，在拟合曲线的基础上获得模拟曲线，并在实际操作中不需要考虑随机误差。通过趋势分析可以完成曲线的拟合，站在精准度的角度，采用这种方法具有相同的拟合区间。在通常情况下，对趋势曲线的适当选取可以达到理想预测效果，但是模型选择的不同，所预测的结果也会不一样，存在明显差异，所以在实际使用中，应该秉持因地制宜的基本原则，科学选取模型。
借助趋势外推方法进行负荷预测时需要具备一定的条件，主要有两点：第一，负荷没有跳跃变化假设。第二，未来发展假设和负荷发展因素存在直接的联系，基本条件维持不变或者是变化不大。针对趋势外推法来说，选取趋势模型是其中非常关键的一个环节和重要步骤，必须要做到严谨和认真，综合考量各种因素，保证模型选择的正确性。目前模型选取采用的方法主要有两种，一种是差分法；另一种是识别图形法。与此同时，我们还应该知道趋势外推法的优缺点，其最大的优点就是数据量需求小，而缺点主要表现在当负荷发生变动时，预测误差会比较大[2]。
（四）指数平滑法
指数平滑法也是比较常见的一种方法，其原理主要是借助指数加权的手段来实现负荷预测，直接预报出未来的时间序列值。如果衰减因子值处于0<m<1的范围内，则代表预测在一定程度上会被近期数据影响，相比于近期数据，远期数据影响不大。当m值变大时，从近至远的数据加权系数也会随之改变，由大变小。采用指数平滑法，可以强化数据的强调作用。例如：如果m的值为0.7，那么相对应的加权系数就是0.7、0.07以及0.007；若当m值到达1这一节点时，那么历史数据对预报将不会造成任何影响。
（五）灰色模型法
灰色模型法比较适用于含有非确定性因素的预测系统。灰色模型法主要是建立在灰色系统原理的基础上，是一种全新的预测方法，具有先天的优势，即使在数据较少的情况下，也能够发挥出应有的作用和效果，完成内在规律的查找，当构建负荷预测的模型时，灰色模型主要分为两种，一种是最优化模型；另一种是普通模型。例如：通过灰色模型预测来分析某一地区的社会用电量，最终结果显示2018年社会的用电量较为理想。利用多种手段对原始数据进行处理，并生成不同的方案，最后得出大约有39亿kW/h的用电量，和其他方法的预测结果接近。然而经过比较发现，借助长数据列所得到的最终结果和其他方法相比优势并不明显，数据列一旦较长，就会存在许多干扰因素，影响预测结果，具有极强的不稳定性，从而降低了预测的可靠性，也影响了模型精度和结果的可信度。
结语：总而言之，通过上述论证我们可以发现，对负荷预测应用需求的研究和预测方法的探讨十分重要，对推动电网发展具有积极意义。在实际工作中，负荷预测是一项相对比较复杂的工作，涉及到的内容较多，需要考虑多种因素，相关技术人员想要对负荷预测有一个全面了解，就要结合实际工作情况，灵活选择负荷预测方法，从而实现电网的精细化和现代化管理。
参考文献：
[1]韩笑,王春蘅.基于大数据的智能配电网三相不平衡负荷预测系统设计[J].现代电子技术,2020,43(07):182-186.
[2]张风玲.浅析配电网负荷预测的应用需求及方法[J].科技资讯,2019,17(10):33+35.