袁琴 张力

摘 要：本文根据荆州电网实际负荷变化及发展状况，认真分析了荆州电网负荷特性、影响负荷预测因素，结合负荷预测基本理论原理、计算公式及实践方法，旨在探索如何提高荆州电网负荷预测指标的有效措施。

关键词：荆州电网；负荷；预测；方法；对策

荆州电网的负荷类型分为工业负荷、季节性排涝负荷、城乡居民用电负荷、商业负荷及其它负荷。

1 荆州电网负荷特性分析

（1）荆州电网工业负荷中的高能耗负荷是近年来增长最快的行业。如炼钢、化肥等受市场行情看好的影响，纷纷扩建、增容；如果市场一旦向坏的方向变化，它们将避峰生产或长期停产，负荷下降的幅度将会比较大。工业中的其它负荷增长比较平稳。

（2）季节性排涝负荷主要是指每年的七、八月间，暴雨成灾，大、中型排灌设施纷纷开启排涝增加的负荷。这部分负荷在2003年最高时达到25万KW左右，约占当时荆州电网最高负荷的20%左右。排涝负荷受天气影响较大，受荆州市地理条件的影响，如果连续下三天的大雨，所有排灌设施将开启；雨过天晴后，中、小型泵站继续排一、两天就会停下来，但洪湖市的几个大型泵站将会继续开机一周左右。

（3）城乡居民用电负荷总体增长比较平稳。影响它的主要因素是天气。荆州市地处长江中游，冬季寒冷，夏季炎热，居民家中或办公室中很少有集中供暖设施。降温或取暖主要靠空调。2003年荆州电网最高降温负荷达30万KW左右，约占当时荆州电网最高负荷的25%。

（4）商业负荷及其它负荷增长比较平稳，且每天的变化较有规律可循。

2 影响荆州电网负荷预测的因素

对于荆州电网来说，影响其负荷预测精度的主要因素有：

2.1 气象条件的影响

气象条件对荆州电网负荷的影响主要表现在：连续几天暴雨或大雨过后，泵站开机排涝导致负荷增加，负荷增加的大小和持续时间视雨量而定；冬季气温降低或夏季气温升高对居民或办公场所空调负荷的影响；恶劣天气引起电网设备故障，也对负荷有较大影响，如暴风雨雪、冰冻会导至农村大量10KV线路跳闸。

天气信息是负荷预测的基础，其精度直接影响负荷预测的结果，天气预报包括天气状况、气温、风向、风速、湿度及降雨量等。电视台的天气预报值与天气实况值相差往往较大，尤其在夏、冬两季，并且气象数据量不全或不及时。应当与荆州气象部门建立联系制度，及时收集完善各类天气基础数据，开展天气对负荷影响因素分析研究。如遇有特殊天气，除采用现有预测程序预报外，还应采取人工干预的办法进行调整。

2.2 大用户的影响

客户管理工作开展的好坏直接影响到预测合格率的高低，因此，应加强客户管理工作，特别是大电力用户的管理。当然，这需要相关部门的通力合作才能开展好。

做好用户管理工作有利于了解用户负荷特点，并能及时了解到负荷变化的趋势，有利于调度部门进行预测工作。所以，我们在与用户签订的调度协议中应详细明确、介绍负荷预测的意义、目的、作用，明确用户应上报负荷的时间、数据，使客户对负荷预测有较详细的了解。这样，在用户发生变化（企业更名、增减容量、开停情况、设备检修）时，我们会在第一时间知道，有利于负荷曲线的修改和调整，减少负荷变化对合格率的影响。

2.3 供电设施检修的影响

荆州电网内的设备很多不满足N-1的要求，供电设备一旦检修就会影响对用户的正常供电。目前检修停电时间难以确定，供电企业对设备检修停电时间的考核力度偏弱或根本就没考核，使得检修部门为了确保不造成延时送电，在安排检修时间时往往偏大估计，结果变成了提前送电。另外调度员在操作设备停电或送电时对发令时间较随意。这些做法或习惯都对负荷预测的精度造成影响。

加强计划检修的管理，加强内部检修停电的考核力度，制订《停电管理办法》，严格控制停电时间，确保按时送电。

各县调应向地调上报第二天的检修计划及所停负荷的大小。

各单位应加强检修质量管理，避免刚检修过的设备接着又因缺陷被迫停运。

2.4 新增容量的影响

随着国家产业政策的变化或宏观调控的影响，用户新报装容量往往会有非常规的增长或下降，这势必会造成负荷预测的偏差。特别是一些新报装的大用户对负荷预测的影响更大。

调度部门、市场营销部门和县供电公司应加强合作和勾通，对用户新报装的容量进行统计分析，找出变化趋势，及时指导负荷预测工作。

2.5 节假日的影响

我国每年规定的法定节假日有春节、劳动节、国庆节、元旦节等。节假日期间，大部分企、事业单位放假休息，对负荷有显著影响。有些企业由于订单比较充足，节假日有可能不放假，对于这一点，我们要提前对大用户进行了解。

为了提高节假日负荷预测的准确率，还应统计春节、“五一”、“十一”前后一周的历史数据，并进行相应分析、计算，找出负荷的变化趋势、变化特点，以利于节假日预测。

2.6 电网出力不足造成的影响

近几年，湖北电网春节前一段时间都存在着机组出力不足的情况，特别是2004年春节以后的两个月，缺电相当严重，高峰时缺额达10%，不得不采取拉闸限电的措施。在缺电期间，地区电网用电严格按照省中调下达的计划负荷曲线用电，负荷预测曲线理论上应与计划曲线一致。但受几级调度员对计划曲线执行的偏差的影响，低谷时负荷又达不到计划曲线，因此，在电力不足的局面下，短期负荷预测的曲线与实际相比将有很大的失真。目前尚找不出很好的办法。

2.7 负荷预测管理工作的影响

负荷预测是一个系统性工作，需要有关部门、班组之间协调工作，才能确保整个工作流程顺畅，因此要做好这项工作，必须做到个人职责分明，分工明确。领导思想上要重视，内部要齐心协力。

由于以前电力系统对负荷预测工作重视不够，基础数据缺乏，尤其是地、县级供电公司，管理技术手段落后，造成大量原始的电网运行数据流失，以致不能对地区负荷进行有效地分析。现在要从多渠道、多方面加强对历史数据的收集、整理、分析。

3 荆州电网短期负荷预测运算案例

在电力负荷随时间的变化过程中，一般存在某种增长趋势外，还普遍存在着周期性变化（季节性趋势）。在这里我们将根据2010年至2013年荆州电网月负荷（最大、最小值）及月电量来预测2014年的月负荷及月电量，所用的模型为线性增长趋势a+bt与季节型趋势的乘积模型（a+bt）Ij（Ij为第j季的季节指数）。

首先使用二次滑动平均法计算出滑动平均预测模型：

xT+k =aT+bTk

因为波动是以一年为周期，我们预测的是每月的数值，所以取跨度N=12，于是可求出一次滑动平均值，M12（1）=（ x1+ x2+ … + x12）=807.5；M13（1）= （ x2+ x3+ … + x13）=809.7，……，M48（1）= （ x37+ x38+ … + x48）=969.0。

接着求出二次滑动平均值、直线拟合值、季节指数值以及预测值（计算公式省略），根据上述计算公式计算，同样方法可计算出月最小负荷预测及月供电量预测结果。

从表中计算结果可以看出：

2014年最大负荷将出现在7月，数值为314.9万KW，同比（13年最大308.4万KW）增长2.1%；

2014年最小负荷将出现在1月，数值为80.02万KW，同比（13年最小80.2万KW）下降4.7%；

2014年最大月电量出现在7月，数值为167388.4万KWH，同比（13年7月电量167962万KWH）下降0.3%；

2014年最小月电量出现在4月，数值为111008.1万KWH，同比（13年2月电量99427万KWH）增长11.6%；

2014年全年电量预测值为1554005.6万KWH，同比（13年电量1473101.4万KWH）增长5.5%。

4 结束语

依上述计算结果而知，影响荆州电网负荷预测准确性的最大因素为季节指数，温度、湿度、降雨量、风向、风速等气象变化是导致荆州电网负荷大幅度变化的主要原因，故准确实时掌握气象预报数据是提高荆州电网负荷预测准确率的关键，而利用互联网等高科技手段实时采集气象数据准确把握天气变化成为进一步提高电网负荷预测准确性的有效方法。

参考文献：

[1]陈维荣，郑永康，戴朝华等.基于复Morlet小波SVM的负荷预测[J].西南交通大学学报，2009，44（05）：631-636.DOI：10.3969/j.issn.0258-2724.2009.05.001.

[2]短期负荷预测精度影响因素分析和对策[Z].互联网文档.

[3]杨镜非，谢宏，程浩忠等.SVM与Fourier算法在电网短期负荷预测中的应用[J].继电器，2004，32（04）：17-19，43.

作者简介：袁琴（1968-），女，湖北人，工程师、高级项目管理师，研究方向：电网信息化技术、工程项目管理。