李顺昕，秦砺寒，胥永兰，牛东晓，王智敏

(1.国网冀北电力有限公司经济技术研究院，北京100045;2.华北电力大学经济与管理学院，北京102206)

0 引言

钢铁行业作为电力高耗能产业，其负荷特性具有总量大、波动性强等特点，钢铁电力负荷的波动性将影响电网全局。所以，科学掌握钢铁行业的电力负荷特性规律，分析钢铁电力负荷的影响因素，预测钢铁行业负荷变化趋势，有利于增强负荷预测工作的准确性，保证电网运行的安全性。

文献［1］使用灰色预测法、时间序列法、趋势外推法和回归预测法对某钢铁企业进行了48 点电力负荷预测，结果显示灰色理论和指数平滑法拟合性较强。文献［2］将钢铁总负荷分为基本稳定负荷、特殊工艺负荷以及与时间有关的日相似负荷。其中基本稳定负荷又分为受生产影响较小的基本负荷以及受生产量影响较大的变动负荷。特殊工艺负荷指不具有周期性的轧钢、连铸等工序开启时造成的瞬间增加负荷。并分别采用不同的预测模型进行预测，最终实现了精度良好的短期预测效果。文献［3］对钢铁企业的电力负荷特点进行了分析，将小波变换与BP 神经网络模型相结合，对钢铁企业的负荷进行预测，结果显示小波变换处理能有效提高BP 神经网络的预测准确性。

现阶段对钢铁行业的电力预测主要集中于短期负荷预测，但随着社会经济环境的剧烈变化以及地区环保要求水平的提高，电力企业需要实现对钢铁行业中长期负荷的预测，将经济、政策等影响钢铁负荷变化的因素有效整合到预测模型中，实现钢铁负荷的中长期预测，从而进一步提高电力负荷预测工作的准确性，为电网规划工作提供指导性建议。……