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摘要：当前，随着我国经济的迅猛发展，对电力系统也加大了深入改革力度，我国的电力市场的发展环境也愈加规范，但是，电力企业从根本上来说都是独立经营的，也就是说要自负风险，所以，为保证电网质量，使电网能够安全、高效运行，需要对电网的方方面面进行规划，此外，还要根据实际情况，具体问题具体分析，做好电力负荷的预测工作，由此保证电网系统正常运行。鉴于文章对电网规划负荷预测方法进行探讨，以期为我国的电网规划建设提供参考。
关键词：电网规划；负荷预测；方法；研究
1电网规划负荷预测概述
1.1对负荷预测的划分
根据负荷预测在电网规划中所起作用的不同，可将其分为以下三类：常规电量、负荷预测，负荷曲线预测及空间负荷预测，其中第一类常规电力、负荷预测主要的作用是通过预测城市未来一段时间内(通常是5年)的电力需求情况来确定电源点和电网网架情况；第二类负荷曲线预测主要是根据日负荷曲线得到各类指标下总的负荷和各个分类负荷之间的关系，是联系第三类负荷预测和第一类负荷预测的纽带；第三类空间负荷预测主要是根据负荷分布的地理位置、数量和时间，确定变电站的选址及终期规划容量，进而为近期规划提供参考，其准确性将影响电网规划的适应性和可持续建设性。综上所述，在对城市电网进行防护预测时应以城市的总体布局规划为依托，采取多种手段进行负荷及其分布的预测。
1.2负荷曲线与特性指标
实际环境中负荷会因时刻的不同而改变，因此，为了便于研究负荷变化规律，通常使用负荷曲线描述负荷不同时刻的状态。根据负荷曲线能够为用电管理提供有价值的参考，另外，电网规划中也常将负载曲线作为重要参考内容。
负荷曲线的种类：根据不同的划分标准负荷曲线分为很多类型，例如，按照负荷持续时间的差异，可将负荷分为年负荷、月负荷、日负荷、周负荷曲线等，根据统计的范围可将负荷划分为电力系统、发电厂、变电站负荷曲线等。
负荷曲线性能指标：负荷曲线性能指标是对负荷变化规律的总结，能够定量描述负荷的相关指标，从而为准确的掌握负荷提供可靠的理论性参考。概括而言负荷曲线的性能指标如下表1所示：
负荷曲线性能指标中负荷率f与最小负荷率a的数值越大，负荷曲线的变化较为平缓，说明实际负荷波动较小，这两个参数满足关系式a＜f＜1。另外，实际电网规划中这两个参数的大小受用户的构成、类别、性质等影响，对于某一区域用户组成不同，f和a的数值存在差别。
2负荷预测的方法
2.1神经网络法
负荷预测中由于存在着大量的线性和非线性的数学关系，因此可以用神经网络方法处理相关问题。国内外已经有许多学者将神经网络应用于负荷预测并取得了一定的研究和实践成果。
采用神经网络的方法主要是以某段时间内的负荷为训练的样本，通过构建适宜的网络结构和训练算法来达到训练的目的，在满足精度要求后将该神经网络作为模型进行负荷预测。神经网络法具有对非精确性和非结构性规律进行自主学习、优化计算和信息记忆的优点，同时还具有强大的复合映射能力、智能处理能力和计算能力，具有其他方法不具备的自主学习和自适应的功能。这种方法的不足之处是要依赖主观经验来确定神经元的个数，无法科学地确定网络的结构，同时可能出现局部的最优解等。
2.2单耗法
所谓单耗法，则是通过测定电力负荷量的单耗进而分析预测全面用电量，一般适用于农业或者工业电力单耗指标的负荷预测，预测效果较好。而实施单耗指标进行电力负荷预测时，要注意区分不同地区的经济发展状况以及发展目标，同时根据电力规划期间单耗指标开展全面分析，结合之前单位的耗电量，根据当地产业发展规律预测最终单耗值。此方法特点是操作较为简单，在短时间内预测效果好，不过精度低，成本高。
2.3趋势分析法
“趋势分析法”，顾名思义就是把先前收集到的各种资料进行整合，使其成为一条直线，与此同时，以曲线趋势为依据来确定电力的负荷值，这种方式又称曲线回归法或曲线拟合法，是最为常见的预测方式，也具有显著的研究成果。这种方式在模型选择上相对来说较简便，但是为了保证电力负荷的预测结果，在进行曲线拟合时必须保障拟合区与精度相一致。可是无论怎样小心，依然会出现或大或小的误差，这就要求把模型和电网发展相关情况相结合，由此确定出更具科学性的模型。
2.4卡尔曼滤波预测法
卡尔曼滤波预测法最好应用在预测短期负荷和超短期的负荷中，这种方法是通过状态空间的思维将信号通过线性系统输出程序并且转化为方程，但是想要更好进行应用，必须具有较高的空间思维想象能力。正因为该方式对于数据的要求较广，所以有利于对数据进行收集整理工作，通过不断收集数据，进而修改已计算出的数值，进而得到方程答案，能够极大提升预测的准确性。
2.5模糊预测法
模糊预测法的应用范围是数据本身带有不确定性并且存在一些不容易被发现的数据，这种方法是当下比较常用的方法，使用时需要准确运算非线性函数，得到数据之后进行系统分析，使模糊预测尽量接近所求函数值，这样一来，数据的准确度就得到了大大提升。
2.6灰色预测法
顾名思义，这种方法就是利用生活中的颜色对所能获取的信息资源进行描述，一般情况下，这种方法非常简单明了，白色代表已经获知的信息内容，黑颜色代表未知，灰色地带相当于对信息掌握相对模糊、不清晰。所说的电荷就属于典型的灰色地带，其主要特点是只需要知道少量的数据，就可以对预测结果有大致判断，对参数进行估算，通常运用最小二乘法，当然，这只适用于对小数据的预测应用。将负荷数据进行变权缓冲预处理后，再利用灰色理论进行负荷预测，取得了较理想效果。
3结语
综上所述，虽然有很多种办法进行电荷预测，且每一种方法都有其独到之处，但也存在一定的局限性，因此，再确定使用某一种方法之前，应该从实际出发，分析具体问题，找到最为适合的方式进行检测，之后进行科学合理的评估。如此，才可以按时完成预测目标，确保电荷测量的精准度，为我国电网事业的发展尽一份绵薄之力。
参考文献
[1]中长期电力负荷预测研究综述[J].高丹丹,高松涛.科技创新导报.2014(07).
[2]地区电网电力负荷预测分析[J].陈智,倪山.机电信息.2014(18).
作者简介
杨瑞凯，1986年7月，男，山东德州人，哈尔滨工业大学电气工程及其自动化专业，本科，助理工程师，单位，国网北京市电力公司大兴供电公司，研究方向:电网规划，项目前期。