新形勢下電力需求預測方法分析

呂海霞 李 曄

（內蒙古電力經濟技術研究院）

0 引言

電力工業在現代社會起著至關重要的作用，準確預測電力消費水平對于電力規劃者和決策者制定合理的電力發展計劃和基礎設施投資策略至關重要［1］。預測結果過低會導致電力基礎設施建設不足，無法滿足未來的需求；而預測結果過高則可能引導電力基礎設施過度投資，浪費資源［2］。當前，我國經濟結構轉型正處于大背景之中，電力消費水平預測的難度更為突出［3］。學界和政策界的觀點存在兩種傾向，一方面是中長期預測的邏輯短視，主要著眼于宏觀因素和長期趨勢，而忽視了短期波動和小概率事件對電力消費的影響；另一方面則是短期預測的思維固化，只關注當前的局部因素，而忽略了長期趨勢和結構轉型的影響［4］。為了提高電力消費水平的預測準確性，需要綜合考慮中長期規律和短期波動的因素。除了宏觀經濟因素，還應考慮到工業結構調整、能源政策變化、科技創新等方面的影響［5］。此外，使用適當的預測方法和模型也是必要的，包括趨勢分析、時間序列分析等。目前存在兩種趨勢，一種是在預測中長期電力消費時，過分關注歷史數據和短期趨勢，而忽視未來經濟社會發展的轉型［6］。這種邏輯短視往往導致預測結果與實際情況相去甚遠。另一種趨勢是在預測短期電力消費時，思維過于固化，僅考慮中長期因素，忽略與電力消費相關的高頻或中頻經濟數據的分析。同時，可能對電力消費產生重大影響的小概率事件，例如極端氣溫，也容易被忽視。這種固化的邏輯會導致短期預測準確度不高。電力消費與經濟發展密切相關，因此理解和把握電力與經濟之間的關系是進行預測的重要基礎。通過從宏觀經濟指標、產業結構、政策環境等多個角度進行分析，可以預測未來電力消費的總體趨勢。一些因素如經濟增長預期、工業生產活動和城市化進程等都會對電力需求產生影響。此外，考慮到極端天氣等小概率事件，如異常高溫或低溫，也能幫助預測電力需求的波動情況。通過分析歷史氣象數據、建立氣象模型等方法，能夠更準確地預測未來電力消費的變化［7］。

1 傳統預測方法

1.1 趨勢外推法

趨勢外推法是一種常用的電力負荷預測方法，通過分析負荷的歷史變化趨勢來進行未來負荷情況的預測。該方法建立了一個趨勢模型，將負荷數值與時間相關聯，從而可以對未來的負荷進行外推。趨勢外推法的優點在于只需要歷史數據作為輸入，所需的數據量較少，適用于數據收集有限或時間較短的情況。此外，趨勢外推法簡單易懂，計算相對較快，適用于快速初步預測。然而，該方法的假設是負荷具有明顯的變化趨勢，并且未來的負荷變化將延續過去的趨勢。但實際情況中，負荷可能受多種因素影響，包括經濟、氣候、政策等，在負荷出現異常變動或不符合趨勢方程的情況下，趨勢外推法可能會引起較大的誤差。它可以用較少的數據量來預測未來的負荷情況。然而，如果負荷發生異常變化，特別是不符合趨勢方程的大幅變動，預測結果可能出現較大誤差。因此，在應用趨勢外推法時，需要謹慎考慮異常情況，并根據實際情況進行準確性評估。

1.2 時間序列法

時間序列法是一種常見的短期電力需求預測方法，其基本思想是通過建立和估計產生實際序列的隨機過程的模型，來預測未來的負荷情況。時間序列法針對觀測序列展現出的某種隨機過程特征進行分析。時間序列分析是一種統計方法，用于分析和預測隨時間變化的數據。在電力負荷需求的情境中，時間序列分析可以幫助確定負荷變動的基本特征和規律，并利用這些信息來進行未來負荷的預測。時間序列法充分利用了電力負荷變動的慣性特征和時間上的延續性。通過對歷史負荷數據進行分析處理，可以識別出基本特征和變化規律。

1.3 回歸分析法

回歸分析法是一種常見的負荷預測方法，通過建立自變量與因變量之間的回歸方程來進行預測，該方法利用歷史數據的變化規律來推斷未來負荷的趨勢。與時間序列法相比，回歸分析法的優點是數據收集工作相對較少。這使得在數據獲取困難或成本較高的情況下，回歸分析法具有一定的優勢。然而，回歸分析在面對負荷變化存在非線性、季節性或突發性等特征時可能無法準確捕捉這些特征，從而導致預測結果偏差較大。因此，在需要更高精度的負荷預測或面對復雜的負荷變化情況時，可能需要結合其他方法或采用更復雜的模型來進行預測。

2 新形勢下電力需求預測方法

2.1 智能預測方法

智能預測方法可以通過大數據分析技術，對歷史電力需求數據、宏觀經濟指標、氣象數據、政策法規等因素進行綜合分析，以建立更為全面的電力需求預測模型。例如，可以通過分析歷史電力需求數據，找到電力需求的變化規律，并預測未來的電力需求；還可以利用機器學習技術，訓練神經網絡模型，對電力需求進行預測。神經網絡模型可以自動地從海量數據中學習電力需求的變化規律，并預測未來的電力需求。同時，通過不斷迭代優化神經網絡模型，可以提高預測的精度。

具體使用方法如下： （1）收集歷史電力需求數據，并針對數據進行清洗和處理，確保數據的正確性和完整性； （2）運用數據分析和特征工程等方法，提取出對電力需求預測有意義的特征，并進行特征選擇，減少冗余和無關的特征； （3）選擇合適的機器學習算法，構建電力需求預測模型，并利用歷史數據對模型進行訓練和優化，提高模型的預測準確度；（4）使用訓練好的模型對未來電力需求進行預測，并進行評估和驗證模型的準確性，如計算預測誤差或使用交叉驗證等方法； （5）使用訓練好的模型對未來電力需求進行預測，并進行評估和驗證模型的準確性，如計算預測誤差或使用交叉驗證等方法。

2.2 用地仿真類SLF法

用地仿真類SLF法的基本思路是將城市土地按照不同功能進行劃分，如居住用地、工業用地、商業用地等，并模擬每個功能用地的數量和分布情況。然后，根據不同功能用地的用電量和負荷特性，計算出未來電力需求。

用地仿真類SLF法進行電力需求預測的步驟如下：（1）收集相關數據：包括城市規劃、土地利用規劃、歷史用電量等數據；（2）確定仿真模型：根據城市實際情況，選擇合適的SLF模型，如細胞自動機模型、元胞自動機模型等；（3）劃分土地利用類型：將城市土地按照不同功能進行劃分，如居住用地、工業用地、商業用地等；（4）建立仿真模型：根據劃分好的土地利用類型，建立SLF仿真模型，模擬每個功能用地的數量和分布情況；（5）計算用電量和負荷：根據仿真模型中每個功能用地的數量和分布情況，計算出未來用電量和負荷特性；（6）預測電力需求：根據計算出的用電量和負荷特性，預測未來電力需求。

用地仿真類SLF法的使用范圍主要適用于城市電力需求預測。它可以模擬城市不同功能用地的數量和分布情況，考慮到城市規劃、人口流動等因素對電力需求的影響，因此具有較強的針對性和適用性。

3 結束語

總體來看，新的經濟發展形勢下，在預測電力消費水平時，綜合考慮整體趨勢和小概率事件是至關重要的。中長期規律能夠展示電力消費的主要趨勢和未來需求的整體預測，為預測提供基礎。這些規律可以通過歷史數據和趨勢分析來確定，例如人口增長、經濟狀況、工業發展等因素都會對電力消費產生影響。然而，短期波動也是必須考慮的因素。這些波動是由各種小概率事件引起的，如天氣變化、季節性因素、特殊活動等。這些事件可能導致電力消費的短期增長或下降，例如在天氣寒冷時，人們更傾向于使用暖氣和電熱器，導致電力消費增加。因此，識別和考慮這些短期波動的因素對于準確預測電力消費是必要的。