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摘 要： 电网负荷预测对于电力系统安全稳定经济运行具有重要的作用，在讨论其重要性的基础上，采用温特斯季节指数平滑模型预测方法对某地区的电网最高负荷进行预测，得到2011年的预测结果，实例分析表明，对电网最高负荷预测这类相关因素多的问题，该方法具有方法简单、所需数据少和计算精度高等的优点。
【关键词】： 负荷预测；温特斯季节指数平滑模型；最大负荷
中图分类号：R191.3 文献标识码：A 文章编号：1 11－1591（2011）1210190－01
1 概述
作为国民经济的基础，电力工业对我国其他行业的发展有着举足轻重的影响，提供安全可靠的电力供应是实现其他行业稳定、快速发展的重要保证，推动国民经济的不断发展。同时，经济的发展对电力需求也有着重要影响，拉动了电网负荷的迅速增长。随着我国电力系统的发展，人们越来越重视对负荷预测问题的研究，现在它已成为现代电力系统科学中一个重要的领域[1]。负荷预测是指根据负荷变化的内在规律性以及各种可能会影响负荷变化的因素，预测出负荷在未来一定时期内的变化。准确的负荷预测不仅可以提高电力系统的规划水平和供电质量，而且还可以提高电力系统运行的安全性、经济性和可靠性[2]。但是在实际生活中，社会作为一个复杂的整体对于用电需求既有一定的统计规律性，又受大量的随机因素影响，具有不确定性，人们并不能充分掌握各种可能引起电网负荷变化的因素。因此研究负荷变化的内在规律和影响负荷变化的各种因素对提高预测精度有重要的意义[3]。
2 精确预测电网负荷的重要性
在电力系统计划与运行管理中，负荷预测是合理安排发电、输电和电能分配的必要前提。通过精确的负荷预测，电力部门不仅可以经济合理地开展用电管理，还可以制定合理的电源建设规划，提高电力系统的经济效益和社会效益，对电力系统的安全运行与国民经济的发展具有非常重要的影响，是实现电力系统安全稳定经济运行的基础。
精确预测电网负荷的重要性主要体现在以下几个方面：
1）负荷预测有助于提高电力系统的经济效益。电力系统不仅要给用户提供安全可靠的电能，满足用户的用电需求，而且也要考虑电能的生产成本。电能不能大量长时储存，必须在确保负荷需求的情况下尽量减少发电剩余量。精确的负荷预测，有利于发电企业按最经济的安排机组生产，降低发电成本。
2）负荷预测有助于提高电力系统的安全性。电力事故不仅会造成的重大的经济损失，而且会产生巨大的社会影响，必须尽量避免。在分析电网的安全性时，精确的负荷预测能够使得出的结论接近真实，帮助调度员进行正确的操作，确保电力系统的安全性。
3）精确的负荷预测有助于合理安排生产计划。电力系统中的各种发供电设备都有确定的检修周期，以确保电网的可靠性，精确的负荷预测发电单位合理安排各种设备的检修及轮换计划。
4）精确的负荷预测有助于实时调度参考，保证调度员安全可靠合理地在线操作。
3 温特斯季节指数平滑模型预测方法简介
P.R.温特斯把具有季节变动、线性趋势和不规则变动的时间序列进行因素分解，提出了温特斯季节指数平滑模型。它是一种与指数平滑法结合起来的预测方法，不仅可以平滑不规则变动和修正线性趋势，而且可以处理季节性变动因素。因此，当时间序列需要同时考虑其变动的季节性、随机性和线性时，可考虑用温特斯法进行预测。温特斯法以3个平滑方程为基础，每个方程所平滑的作用都与时间序列的3个组成因素（线性趋势、季节性的变动、不规则变动）之一有关系，然后把三个平滑结果用一个预测公式结合起来，进行外推预测，计算出相应的预测结果。所以温特斯季节指数平滑模型能预测电力峰荷的趋势变化和季节性变化。
构成温特斯季节性平滑模型的三个基本平滑公式为：
其中， 为除去了季节变化影响的时间序列指数平滑平均数； 为时间序列变化趋势的指数平滑平均数； 为季节因子的指数平滑平均数；
同一季节相隔的长度，当以月为单位时 。
在计算指数平均数的第一项中，除以季节因子 是为了消除 中季节变化的影响，每二项中，通过在前一时刻的平均数 上再加入趋势变化的平均数 ，进一步提高了指数平滑结果的准确性。
反映了平滑时间序列的变化趋势。对变化趋势的增量 用系数 进行加权；同时对前一时刻的趋势值 用 来加权。
是季节指数，是时间序列当前时刻的观察值 与时间序列指数平滑平均数 的比值， 中包含了不含季节变化的影响的趋势变化。
式中 的取值范围在0和1之间，这三个参数的取值对预测数据的准确性有很大的影响。一般可以根据实践经验确定 的取值。
温特斯指数平滑模型的预测公式如下所示：
其中 为要预测的时刻距离现在时刻的时间间隔数。
开始预测时，利用第一年的数据计算全年12个月的平均观察值
然后重新从 开始，并令 =实际， ，由（1）至（4）式递推计算 、 和 。为了保证预测的准确性，至少要收集3年以上的历史数据。
4 温特斯季节指数平滑模型预测方法应用
为验证温特斯季节指数平滑模型预测电力负荷的可行性及预测效果，以某市2001到2010年各月电力最高负荷数据为样本（见表1），预测2011年最高电力负荷。
表1 最高负荷历史数据 （单位：万千瓦）
采用枚举法确定最佳的 的取值，对这三个系数取步长为0.01进行究举，最优平滑系数为2010年预测值与实际值之间的平均绝对百分比误差最小时的取值。经计算平滑系数分别为
时预测误差最小。由温特斯季节指数平滑模型预测方法得到的2011年1月至12月的预测值分别为（万千瓦）：412.118、389. 02、401. 9 、313.998、3 8. 8 、41 .494、4 1. 22、488.104、438.014、415. 4、441.53 、482.3 4。其中8月份负荷将达到最高，估计将达到488.11万千瓦（实际运行数据为481.04万千瓦）。
5 结语
本文研究了电力系统中电网最高负荷预测问题，提出了一种具有较高预测精度的温特斯季节指数平滑模型预测方法。实例分析表明，对电网最高负荷预测这类相关因素多的问题，该方法具有方法简单、所需数据少和计算精度高等的优点。
参考文献：
[1]牛辉、程浩忠，电网扩展规划的可靠性和经济性研究综述[J].电力系统自动化，2000，24（1）：51-5 .
[2]凌艳.地区电网负荷预测分析及解决措施[J].大众用电，2009（ ）：24-25.
[3]康重庆、夏清、张伯明，电力系统负荷预测研究综述与发展方向的讨论[J].电力系统自动化，2004，28（11）：1-11.
[4]Makridakis S.Forcasting Methods for Management.4TH Wellwight SC,New York：Jhon wiley & sons.INC 1985.
[5]牛东晓、曹树华、赵磊，电力负荷预测技术及其应用[M].中国电力出版社，2000.
[ ]叶舟、陈康民，温特斯线性与季节性指数平滑法在电力负荷预测中的应用及改进，上海电力学院学报，2000，1 （3）：13-18.
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发表于 2020-5-27 16:15:43
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