孙德强

（国网通化供电公司发展策划部，吉林 通化 134001）

0 引 言

随着我国电力行业的发展速度不断加快，电网规划工作成为其中一个非常重要的工作环节，对保证电力资源的供应效率以及电力资源供应的稳定性都有着重要的保障。本文对电力负荷预测技术的具体运用展开了研究，对长期电力负荷在预测工作中所表现出的相关特性进行了深入分析，对该项工作开展过程中存在的一系列问题进行了深入探讨，同时重点指出了电网规划工作对整个电力资源生产以及供应所产生的各种影响，以此来为我国国家电网的长远稳定发展打下良好的理论基础以及实践基础。

1 中长期负荷预测

1.1 明确预测目的

针对电力负荷进行中长期的预测工作，必须要依照电力系统的实际工作要求来加以开展。要想有效保证该项工作的稳定开展，首先必须要对预测技术的目标加以充分的明确，预测工程的目标及其所获得的结果，可以在不同的供电条件下加以应用，因此需要各种不同的供电规划预测方法加以保障；其次，对电力供电过程中负荷数据以及相关的资料进行有效的收集和整理，同时需要将相关工作人员以及在工作过程中的相关费用进行充分的准备，以最大限度地支撑起整个供电工作的计划[1]。

1.2 确定预测的内容

中长期负荷预测工作的重点包含了电量的预测以及电力预测工作，通常涵盖了如下3 个方面内容。（1）每年或者是每月的电量大小、每年和每月中最大的负荷量参数；（2）分地区中每年的最大负荷量大小；（3）每年平均的负荷率、年度最小负荷率以及年度最大电力峰值的差值。在实际的预测工作中，必须要充分结合实际的工作情况，针对电力状况进行合理的预测，依照所介绍的内容进行合理的调整。

1.3 收集和整理资料

任何的建设工作开展都需要基于一定的基础工作，对于电力负荷预测工作则更需要做好基础保障工作。预测工作在实际的开展过程中需要具有充分的准确度，所运用的参考资料需要具有权威性，并且需要具有科学可靠的信息数据基础，后续的工作亦是如此。同时，针对电力供应过程中的基础数据以及电力供应水平进行有效的分析和预测，如城镇中的人口数量以及城镇内部可支配的经济收入等。在实际的预测工作中，可以运用国家或者是相关研究单位的报告与资料来加以保障，数字需要保证精确度，也可以通过一些权威性网站来获取这方面的资料，特殊的情况下也可以从相关单位内部加以获取。

1.4 选择预测的方法进行预测

预测工作需要采用科学合理的方式加以进行。在预测工作内容的开展过程中，需要保障统计以及检验内容，对其中一些负荷预测产生的影响因素进行合理的评价和分析，针对内部的影响因素进行深入的研究和探索，并对后续的发展趋势加以有效的预测，对电力供应过程中的相关有价值的电力信息进行有效的预算。现阶段所运用的供电方式各有各的优势，因此需要将不同的区域范围内人口以及整体的经济发展水平作为数据研究基础，依照预测时间的长短来对整个电力供应的预测方案进行有效的保障，以获得更加精确的数据处理结果[2]。

2 电力负荷预测技术

2.1 供电工作概况

针对我国某地区的电力负荷预测工作展开了分析和研究。该地区的矿产资源非常丰富，因此在煤矿产业的发展和引导下，该地区的整体经济发展水平正在不断上升，其中煤矿以及金属冶炼等产业链不断发展，整个用电量也在不断提升；这些产业在整个地区的产业链中所占比重超过了80%，同时该地区的煤矿产业和冶金产业的总耗电量占到了整体用电量的90%以上。随着该地区的社会经济发展速度不断加快，第二产业的发展比重正在不断提升，因此在供电的平均负荷率上也产生了一定的变化。基于这种发展背景，必须要充分借助中长期的电力负荷预测工作来进行合理 的优化[3]。

2.2 中长期电力负荷预测

针对2019-2025 年该地区的电网规划内容进行了科学合理的预测工作，将该地区之前的用电历史资料以及相关的数据作为基础，通过分析预测法、回归法等传统的方式对该地区的长期负荷量进行合理的预测，并且建立起了相对应的数学结构模型，依照社会预测中的最小值，对整个电力负荷值进行了预测和分析，有效确定出了各个不同的工作方案，然后对整个负荷工作结果进行合理的判定，通过预测结果的分析对该地区的电力预测结构进行了有效的调整，保证了该地区整体供电的效率以及质量[4]。

2.3 确定权重系数

供电历史数据和分析模型中所表现出的数值，可以通过单方向的预测系数来加以有效的确定，通过现行回归模型以及供电预测工作中的权重系数来进行分析和研究。其中，指数平滑模型的权重系数为0.202，同时回避模型中的权重系数为0.156，灰色模型中的权重系数为0.666，具体结构如图1 所示。

图1 电力负荷结构

2.4 精度比较

为了实现更加直观地对各个不同的预测方法以及相关的模型误差数据进行分析和预测，需要针对相关的模型参数数据进行深入的分析和讨论。从数据分析结果中可以看出，信息回归模型中所生成的数据误差值为1.45，指数平滑模型中所产生的误差值为1.00，通过运用组合的方式所得到的误差值保持在0.49 ～1.35。从相关的预测数据参数分析可以得出，在整个预测组合模型中所获得的误差值相对较小，因此在整个负荷预测的精确度上也相对较高[5]。

2.5 中长期电力负荷的组合预测模型

在实际的预测工作开展过程中，经常会针对同一个问题，运用不同的预测方式来加以保障，同时也得到了一个最优化的预测评估系统。但是在不同的预测方式中，各有各的优势以及劣势。从现阶段我国相关的文献研究工作中可以看出，还没有任何一种预测的方式可以具有更高的预测精确度以及预测工作效率，因此在预测工作中对误差值的评定方式以及精确度的要求上仍然存在较大的不同。在不同的预测方式的应用过程中，通常并不能得到相应的价值信息，如果在预测工作中舍弃了比较简单的平方预测方法则是不科学的。负荷大小的整体评价方式相对比较简单，同时在预测工作中存在的变化量也相对较小，通过不同的预测理论来作为基础，将不同的预测方式进行有效的衔接，使预测的数值误差降到最低。同时，在使用不同的预测方案的过程中，可能会涉及到其他不同的数据参数，通过科学合理的处理，可以最大限度地提高整个参数预测的精确度[6]。

3 结 论

电网规划工作中，长期负荷预测方式属于一种有效的的组合计算方法，主要是依照某一个时间段中所产生的误差值进行计算，以该计算得出的数值进行预测和分析，从而有效确定权重的大小。但是这种负荷预测技术也存在一定的缺陷，即计算分析之后所得出的结果可能并不是最优化的预测数据。因此，为了有效保证权重系统可以得到具有代表性的预测数据，可以制定出不同的标准和规定来加以限制，有效提高整个负荷预测数据的精确度。