电网企业售电量预测综述

莫东平 李 净 广东电网有限责任公司清远供电局 广东清远 511500

基金项目：广东电网有限责任公司清远供电局职工技术创新项目（GDZ C- 03182015008）

【文章摘要】

 　　为了能够使电网企业能够长久有效的为我国电力事业做出贡献，电网企业售电量预测工作也会显得尤为重要，本文通过对电网企业售电量的预测概念和原理、售电量预测步骤以及预测方法进行讨论叙述，并结合以前的售电情况进行分析，总结出我国电网企业售电量预测综述。

【关键词】

电网企业；售电量；预测

1 电网企业售电量预测的概念和理论

电网企业售电量预测是指相关企业在正确的理论概念指导下，通过对社会总体用电情况进行调查而得出相应的用电规律，并应用合理的数理化方法对今后的用电情况以及电网企业的发展情况进行一个合理的科学的预测。

电网企业售电量预测工作是通过对以往售电情况进行分析和研究，和历史售电数据进行比对，通过建立数据模型来预测今后的用电情况，总结出预售电量在接下来的一段时间内范围性的变化趋势，所以，数据采集和数理化数据模型的选择和建立都是电网企业售电量预测工作的重点部分。

电网企业售电量预测要掌握三个基本原理，分别是可知性原理， 可能性原理和连续性原理。在基本原理的条件内进行售电情况的预测，可以有效的避免因为预测结果的不确定性而导致的预测数据不符合现实情况。

1.1 可知性原理

可知性原理的意思就是预测的目标是有规律的进行变化的，目标的变化情况可以通过对以往数据情况进行分析和研究预测出来，这是对电网企业售电量预测工作的基础要领。

1.2 可能性原理

每一个事物发展情况都不是必然的，都存在着偶然性，可以说事物的发展是多方面的， 我们无法对事物发展的未来情况进行控制，所以在进行预测的同时，我们应该尽可能的进行多方面预测，做好多方面的准备，根据条件的不同，预测不同的结果和目标。

1.3 连续性原理

电网企业售电的预测工作是通过对历史数据进行分析和研究得出的，需要对历史的售电情况进行规律化的分析，而达成这一个目标的前提是这种变化必须是连续的，只有这样才能按照规律的变化进行预测。

2 中长期的电网企业售电量的预测步骤

2.1 明确售电量的预测目标，制定有效预测计划

一般的电网企业对售电量多少的预测的时间目标是未来的五到十年的售电量的变化的情况，其中预测规划需要考虑各方面的问题，比如可能存在的大规模用电情况，或者长时间的大范围停电事故等都会对售电量情况造成很大的影响，为了减少在突发情况发生后电网企业的损失，相关预测工作对历史资料选取的跨度可以为过去十年，选取过去十年的售电量情况对未来五年的售电情进行预测，可以有效的缓解突发状况下的企业经济损失。

2.2 资料的调查和选取

根据电网企业售电量预测目标的要求， 需要相关资料收集部门广泛的收集预测工作可能会用到的资料，优先选择最近时期的预测情况和实际情况，并将两者做对比，通过对比结果来对接下来的预测情况进行有效的分析和猜测。

2.3 收集资料的整理

资料整理需要进行正确的筛选和选取，一定要突出数据的代表性，而且一定要切实保证资料数据的真实性和可用性，资料质量的标准主要有以下几个方面：数据的完整性、数据项目是否存在遗漏，资料数据是否真实、数据结果是否正常、数据时间是否连续、时间设定参数是否具有参考性。在之后进行的资料整理工作时，要会对缺失的资料进行修补工作、对有问题的资料的真实性进行有效核实。

2.4 建立有效预测模型

数据模型的建立可以有效的对日后的电量使用情况进行一个有效的预测，并制定相关的计划和规定，根据采集数据的完整度、详细度以及数据项目的个数和类别选择合适的预测模型进行预测工作，在电网企业售电量预测工作中常用的模型有很多种。在条件合适的情况下，也可以将其中几个模型进行组合，构成组合预测模型，给不同的预测模型加上相对应的权重，进行预测工作。

2.5 预测模型的评价工作

模型建立工作是将收集整理来的数据进行统计整理，使数字具象化，能够更加清楚的对数据进行分析，更明确的得出相应的预测结果。而预测模型的评价工作则涉及到多方面，其中对预测数据进行考核是模型预测工作的重点，数据的准确性是影响预测结果的重要因素，因此，数据评价工作就会显得十分重要， 评价工作会对数据采集模型建立过程进行详细的考核，对于存在误差的数据或模型，要及时的进行修改，如果修改工作不好做或者修改后的数据仍然感觉不合理，必要时也可以放弃当前数据，选择适合预测工作的数据评价，知道符合预测工作要求为止。

2.6 对数据和模型进行综合分析

在对数据和模型进行统一确立后，就要开始数据输入的工作了，根据预测结果总和分析整个预测过程中是否存在有数据遗漏或者模型误差的情况，要及时对其中存在的问题进行修复。

2.7 预测报告书的拟定

预测报告书是对整个预测工作进行详细叙述的任务书，由于数据统计和模型建立的结果只是一个预测，预测的结果仍然存在着很大程度的不稳定因素，所以，在报告书的拟定和编047

数字产业

Digital Industry

电子制作

写过程中，一定要将预测结果以外的可能出现的不稳定因素进行详细的叙述，并将其可能会导致的损失也要进行预估并记录在报告书中；同时，对预测过程中所使用过的模型也要有相应的记录。

2.8 售电量情况预测管理体系的建立

在对电网企业售电量预测工作结束后， 除了给予决策者一定的肯定外，还要时时刻刻对当前电网企业售电情况进行严格观察，如果发现存在有异常现象，应该及时反馈给电网企业，如果发现实际情况与预测结果偏差较大，则应该立即申请对预测报告进行调整，对模型的应用和数据的采用都进行重新安排和利用。

3 电网企业售电量的预测方法

3.1 建立经典的预测模型

目前常用的经典预测模型的函数类型主要有以下几种：指数型函数模型、双曲线形函数模型、一元一次线性回归函数模型、S 型曲线函数模型等等，这些模型在应用时一定要根据数据的类型和数据的性质选取合适的函数模型进行使用，也可以根据售电量变化的规律选择多个函数模型进行拟合，拟合函数模型效果会更好，速度也快，计算相对方便，但是也存在一定的弊端，比如拟合函数模型曲线有限、不能拟合出曲线规律之外的数据变化情况，不能直观的对整个数据场分析和确定。

3.2 Winters 模型的应用

Winters 模型主要是结合当前用电局势和季节的影响，考虑到了季节的变化对售电情况的影响， winters 模型主要分为加法模型和乘法模型两种类别。

通过观察表（1），可以直观的看出该地区年售电量是存在一定的趋势变化，但无法看出是否存在季节性。

因此我们可以选取适合该地区售电情况计算的包含有基础值和趋势值，不包含季节性的加法模型。其基本的表达公式是：

X^（0） =（k+i） =G（k） +i*T（k）

公式中，基础值G（k）为：

G（k） =G（k-1） +T（k-1） +α*[x （k-1） -G（k-1） -T（k-1） ]

趋势值T（k）为：

T（k） =T（k-1） +β*[G（k） -G （k-1） -T（k-1） ]

通过上述公式， i 在其中代表售电量预测范围， x^（0）（k+i）代表的是预测期的年度售电量； α 指的是基本值G 的平滑因子， 并且α 的范围为（0,1）； β 指的是趋势值T 的平滑因子，并且β 的范围为（0,1）。

通过步长加速法进行计算，可以求出平滑因子α 和β 的数值，将其代入公式即可求得预测结果。

3.3 灰色系统预测模型的建立

灰色系统预测模型是通过利用灰色模型GM（1、1）、GM（1、n）进行定量的预测，灰色系统预测模型预测方式从功能和特征上主要分为以下几种，如表（2）。

3.4 BP 神经网络预测模型的应用

BP 神经网络技术应用于电网企业售电量预测方面，是最近才流行的新的研究方法，它的好处是可以通过模仿人脑的智能化处理系统，对大量非结构性、非精确性规律具有自我适应的能力，有记忆信息、自主学习、知识推理和优化计算的特点，非常适合于电网企业售电量的预测工作，因此，神经网络技术也被成为当今电网企业售电量预测的最佳应用方案。

3.5 支持向量机预测模型

不管是资料的收集和整理还是数据模型的建立，都离不开统计学的管理范畴，统计学在对电网企业售电量管理中拥有着很好的利用性，由于当前非线性模型的建立和智能控制系统结构的选取过多的依赖于经验和局部极小的问题，所以，比较适用于售电量的预测。

4 结论