[拼音]：fuhe yuce

[外文]：load forecasting

根据对电力系统负荷的历史数据分析及今后的发展趋势的判断，预报今后若干时期内电力负荷的变动情况。对电力企业来说，负荷预测是完成自身任务所不可缺少的各项规划（供电规划、燃料规划、发展规划、资金财务规划等）的基础。电力系统的运行调度也要根据负荷预测所提供的未来负荷变动情况作出发电计划。负荷预测内容包括电量预测、电力预测（最大负荷预测）、日负荷曲线预测和持续负荷曲线预测等。持续负荷曲线的预测是派生的，了解了各个时期的最大负荷预测值及一年中几个典型日的日负荷曲线形状，就可以推算出年持续负荷曲线。

负荷预测按预测时间的长短可分为近期、短期、中期及长期4种。

（1）近期负荷预测：预测1～2天内的负荷。主要供电力调度部门安排日调度计划，决定一天内每一时段（一般是每小时，有时是每半小时）需要将哪些台发电机投入运行，以满足用户用电的需要。要考虑必要的旋转备用容量并使整个电力系统的发电成本最低。因此，近期负荷预测是预测每小时的负荷，也就是日负荷曲线预测。这样既知道了每天的最大负荷和最小负荷，也知道了全天所需发电量。

（2）短期负荷预测：预测1～2年内的负荷。主要供电力部门制订发电成本最低的运行计划、发电机组的检修计划、燃料计划及评估水电站水库和河流的流量情况。因此需预测每个月（或旬）的最大负荷及用电量。

（3）中期负荷预测：预测今后4～6年甚至 8年的负荷。电力规划和设计部门用以制定电力系统的电源发展规划，决定在什么时间需要新建或扩建发电机，安装多大容量机组及什么类型机组。因此长期负荷预测需要预测各年（或季）的最大负荷及用电量。根据最大负荷决定该增加多大容量的机组；根据所需用电量决定装什么类型的机组。一般带固定基荷运行的机组（利用小时数高）单位容量的造价高，但运行费用低；而带尖峰负荷运行的机组（利用小时数低）单位容量的造价低，但运行费用高。中期负荷预测的精度直接影响电力系统电源规划的好坏。一个合理的电源发展规划可以大量节省电力基本建设的投资或推迟基本建设投资的期限，有很大的经济效果。

（4）长期负荷预测：预测10～30年的负荷发展。用来规划协调发展战略，包括燃料需求量与一次能源储量的平衡，确定最终发展目标以及实现该目标所需的技术发展规划和科研项目的安排等。

负荷预测的主要困难是影响负荷变动的因素很多，又比较复杂。主要的因素有人口增长、国民经济发展速度、产业结构的变化、气象条件等，还有很多不易估计的因素。由于人们的生产和生活安排等社会因素及自然季节性的影响，又使电力系统负荷的变化具有日、周、月、年的周期性变化规律。此外，气象因素、节假日等其他众多复杂因素的影响，使电力系统负荷变化带有很大的随机性。人们开始研究负荷预测方法已有60多年的历史，提出了很多的预测方法，有的已经成功地运用到实际的电力系统中。但由于各个电力系统具有不同的具体条件与负荷特性，很难有一种通用的预测模型适合所有的电力系统并具有理想的预测精度。负荷预测精度除了依靠可靠的分析方法外，往往还取决于预测者的判断能力，因为任何一种预测方法都不可能将所有的因素都考虑进去。

近期及短期负荷预测的误差主要影响电源不能最佳利用，影响经济运行，使电力系统本身遭受经济损失。中期负荷预测的误差所引起的后果是最严重的，将导致电力系统使用高成本的电源和电网过负荷运行，造成高损耗运行并降低运行的可靠性。也可能过早地进行基建而造成资金积压或电网严重缺电，影响国民经济的发展。长期负荷预测误差影响区别较大，有的可造成决策的错误，有的则可以从中长期预测中纠正过来。提高负荷预测的精度是改进负荷预测方法的主要问题。

主要有外推法和相关法两类。

（1）外推法：其基本思想是未来的负荷变化规律是历史的负荷变化规律的延续。根据历史的负荷资料可以推算出未来的负荷变化情况。其中最简单的是写出趋势曲线的解析函数。解析函数可以是线性的、抛物线的、指数曲线的等。由趋势曲线与历史数据的曲线进行拟合，用最小二乘法求出趋势曲线解析函数的各个系数。由确定了的趋势曲线即可求得未来的负荷。进一步的方法可以用时间序列分析方法，如指数平滑法等。取一段历史数据推算未来的负荷数值，愈近的历史数据在计算中权重愈大，愈远的历史数据在计算中权重愈小。还有其他一些方法。所有这些方法都有共同的特点，对于近期预测有较高的精度，但随着预测时间的加长，误差则愈来愈大。

（2）相关法：其基本思想是找出影响负荷大小的几个主要因素，例如国民经济总产值、人口、产业结构、气象条件等（对工业发达国家来说，由于空调及加热设备的大量应用，气象条件与用电负荷之间的关系十分密切，必须着重考虑），将这些因素作为自变量，负荷变化作为因变量，写出回归分析法的数学模型。这个模型可以是线性的或者是非线性的；可以是一元的（只有一个自变量）或是多元的（有多个自变量）。回归系数则由历史数据求出。根据这些因素的未来数值即可推算出未来的负荷数值。这种预测方法的精度很大程度上决定于这些相关因素的估计精度。

各种预测方法都涉及到大量的资料搜集、分析、统计工作。这些资料不仅来自电力部门本身（如历史负荷资料），有的还要来自气象部门、经济部门和政府机关。有的是具体的，有的是宏观的。资料的整理工作量大，一直是影响负荷准确性的因素之一。

电子计算机的广泛使用提高了数据处理分析和表达能力，促进了预测方法的改进。数据利用率的提高使应用更复杂的预测模型进行更广泛的预测成为可能。这些都有助于减少预测中的不确定性。

预测方法的发展提出了各种新的预测方法。主要有经济模型法和非经济模型法。经济模型法考虑了电力负荷与经济的关系，通过较详尽的国民生产总值的预测，各地区工业生产在全国的分摊额，各工业、行业的用电量，地区人口的增加及收入的增长等情况作出用电量的预测。例如投入－产出法、经济方程法及按用电类型分类分析法等都取得了较好的结果，其预测精度较高。非经济模型法主要考虑人口统计模型、气候模型来预测电力负荷，也取得了较好的结果。但这些预测方法均涉及更广泛地搜集数据和处理、分析、计算，即使使用电子计算机，工作量也是很大的。