（海林市农电公司黑龙江海林157100）
摘要：随着信息化技术水平不断提升，电力系统负荷预测在电力系统的控制、规划和运行性能方面发挥着重要的作用，具有一定明显的经济效益。负荷预测实质上是对电力需求侧的预测。在考虑电力系统的运行特点、增容的决策、自然的条件和社会的影响条件下，开发出一套可用于系统处理过去和未来负荷的数学的方法，在满足一定的精度要求前提条件下，确定将来某个特定时刻的负荷的值。对此，本文针对电力系统负荷预测的方法应用进行简要阐述。
关键词：电力系统；负荷预测；方法；应用
1前言
电力系统主要是能够经济地给各类用户提供可靠且合乎标准的电能，满足用户的用电需求。因此负荷的大小与特性，对于电力系统的设计和运行而言是十分重要的。负荷的变化与特性，是电力规划及运行部门研究的重要内容。科学的预测是正确决策的依据和保证，电力系统负荷预测是电力系统规划、计划、营销、市场交易、调度等部门工作的重要依据。
2负荷预测概述分析
负荷预测是以已知的电力需求为出发点，详细分析电力的历史数据并综合考虑政治、气候、经济等一些相关的因素，对以后用电需求做出预测与估计。负荷预测包含两方面，即预测未来的需求量和未来的用电量前者的预测可以决定发电、输电、配电系统容量的大小，用电量能够决定发电设备的类型。
通过分析，确定每个供电区、各规划年供用电量，规划地区总的负荷发展水平以及每一规划年用电负荷的构成等。负荷预测是电力系统调度、规划、供电等管理部门的基础工作；准确、有效的负荷预测不仅可以合理安排电网内部机组的启停、保持电网安全稳定的运行，还可以减少一些不必要的储备容量，合理安排检修计划；从而保证了正常的生产，有利于经济效益和社会效益的提高。
3电力系统负荷预测的原理分析
一般而言，预测电力系统负荷有效的方法是建立负荷模型，一是负荷的时空特性，二是负荷电压和频率特性。
对于负荷的时空特性指的是随着时间与空间的不同分布，负荷的分布也会不同。这种负荷模型往往是比较复杂的，研究人员通常是采用负荷时间曲线来描述这种特性。这样负荷曲线以时间为依据，就可以分为日负荷、周负荷、季负荷以及年负荷；如果换成以时空角度为划分依据，则此曲钱又可分为系统、节点和用户三种负荷曲线；在一般的安全运行的过程中，负荷模型指的就是未来时空特性，因此也可以将此作为负荷预测模型。通常负荷预测模型包含的内容是非常广泛的，在运行的过程中不仅能进行短期或者实时的负荷预测，还能在规划电力系统时做长期的预测。负荷的预测通常采用的是概率统计，有效地分析工具即为时间序列分析，由于是预测未来的负荷，所以会存在或多或少误差。对于未来负荷预测误差所产生的原因主要是一些不确定的因素与负荷变化的规律不一致，如某些自然灾害可能会导致停电，这样负荷曲线就会在事故时段出现一些突变。此时就不能依靠负荷预测模型所得出的结果了，因为有人为的干预。
4电力系统负荷预测的特点
电力系统中的负荷分为：城市的民用负荷、商业的负荷、农村的负荷、工业的负荷和其他的负荷等，不同类型的电力系统负荷会具有不同特点及规律。
城市的民用负荷大多来自城市的居民家用电器的用电负荷，它有年年不断增长的趋势，并且随着季节的变化而变化，但民用的负荷还是和居民日常的生活及工作规律相关较为紧密。
商业的负荷，主要是指商业用电中的用电负荷，它覆盖的面积大，而且用电量增加的速度的平稳，商业的负荷同样也具有根据季节变化的波动特性。即使它在电力的负荷中占的比重不如工业负荷及民用负荷，但是商业负荷中的照明类的负荷占用了电力系统用电高峰时段。除此以外，商业部门因为商业行为会在节假日里会增加营业时间，因此成为节假日里影响电力负荷重要的因素之一。
工业负荷是指用在工业生产的用电负荷，一般的工业负荷比重在用电负荷里构成中居于第一位，由工业里负荷端的使用情况决定（也包括负荷的利用情况、企业工作班制度等），且和各个行业的特性及季节里的因素都有非常密切的联系，一般的负荷还是比较稳定的。
农村的负荷是指农村里居民用电及农业里生产的用电。这类负荷和工业里的负荷相比较，受到季节等其他自然环境的影响非常大，它是由于农业生产特点来定性的，农业的用电负荷同时也受到农产品的品种、耕种特点的影响，但是就电网系统而言，因为农业的用电负荷的集中时间和城市的工业的负荷使用高峰时间有很大差别，所以对于提高电网的负荷率很有好处。
5电力系统负荷测试方法应用
5.1弹性系数法
电力弹性系数作为一种宏观指标，能够反映电力消费的年平均增长率和国民经济的年平均增长率二者之间的关系。电力弹性系数可用E=Ky/Kx公式表示，其中：
E――电力弹性系数；
Ky――电力消费年平均增长率；
Kx――国民经济年平均增长率。
电力弹性系数法可以从宏观上确定电力发展同国民经济发展的相对速度，另一方面，它还可以作为一种重要的参数来衡量国民经济发展和用电需求。在市场经济条件下，电力弹性系数已经变得很灵活；随着科学技术的迅速发展，节约用电技术、用电管理、知识经济以及信息经济的不断产生与发展，电能的使用范围不断扩大，导致电力与经济的关系发生急剧的改变，两者的变化步伐不能够协调一致，使得弹性系数也很难确定。如果在这样的条件下使用电力弹性系数法预测电力需求就不会得到预期的效果。此方法简单，易于计算；但需要大量细致的调研工作。
5.2趋势外推法
当电力负荷随着时间的变化呈现出上升或者下降的某种趋势时，并且没有明显的季节性的波动，如果能找出波动的函数曲线，建立趋势模型，用函数y=f（t）来表示，其中如果电力负荷会按照时间的变化而呈现出某种趋势，比如上升或者下降，而且其中t为时间自变量，y为时序数值因变量，如果这种趋势能够延伸，适用于未来的情况，那么当给出t一个所需的值时，就可以得到该时刻的时间序列未来值，这种方法称其为趋势外推法。趋势外推法有多种，常用的有预测对数趋势、线性趋势、指数曲线趋势、二次曲线趋势及生长曲线趋势等等。趋势外推法的优点在进行预测，但是当负荷一旦有了变动，就会有较大的误差出现。
5.3回归分析法
按照负荷的历史资料，建立起相应的数学模型，对未来的负荷纪念性预测。采用统计学中回归分析法进行分析变量、观测数据并最终预测出未来的负荷值。该方法的特点是把预测目标的因素作为自变量，预测的目标即为因变量，这样具有很强的内插能力。回归模型一般有一元线性、多元线性、非线性等几种。一般情况下对于中短期的负荷预测可以采用线性回归法，这样能够得到比较高的准确度，但是不能详细的统计出规划的水平年的各种产业的总值；再者回归分析法也无法计算出各个区域的负荷发展。此外，影响负荷预测的因素具有多样性、突发性和随机性，这会造成负荷预测存在一定的误差，不能够满足使用的精度要求。
6结语
总之，负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划及发展规划的前提，因此，负荷预测的技术水平的提高能有效地管理好用电情况，有利于提高我们电力系统的经济效益及社会效益。
参考文献：
[1]郭帅．电力系统短期负荷的预测[J]．山西煤炭管理干部学院学报，2010，（2）．
[2]刘志瀚．电力系统负荷预测的应用分析[J]．电气时空，2011，（11）．
[3]董高霞.基于组合方法的短期电力负荷预测[D].郑州大学2013
[4]董彩红.电力负荷数据预测方法模型的设计[J].电子技术与软件工程.2017(12)
[5]电力系统短期负荷预测研究[D].陈超.昆明理工大学2014