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摘 要：近几年来,中国电力工业正在逐步进行电力体制改革,电力市场运营机制也逐步在我国建立.国内电力市场的逐步开放并投入运营,对电力系统负荷预测的研究也越来越引起人们的关注.负荷预测是从已知的用电需求量出发,在考虑经济、气候等相关因素的前提下,对未来的用电需求做出的合理预测.负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测.电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预测决定发电设备的类型（如调峰机组、基荷机组等）.
关 键 词：神经网络；电力负荷；预测
中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674-7712（2014）12-0000-02
本文采用山西省太原市2007年3月10日到26日24小时整点历史负荷数据以及对应的气象数据（包括温度、湿度）,在训练样本的选取上,由于双休日的负荷状况与工作日差别较大,因此,本文也考虑了假期特征值作为输入节点.取得的样本数据不能直接用作神经网络的输入,然后经过以下一系列的处理：
编制了负荷预测程序,通过Matlab软件,预测出太原市3月28日的电力负荷数据.对比表中均列出了实际值和预测值以及相对误差.相对误差的公式如所示：相对误差等于（K-G）/K,说明：K为历史负荷实际值,G为预测负荷值.
这些误差分析将在日负荷预测出来后,与实际的负荷数据进行比较,计算出这些误差值.首先根据经验公式初步确定隐含层神经元个数,然后通过对不同神经元数的网络进行训练对比,再最终确定神经元数.
以下2个公式可用于选择最佳隐层单元数时的参考公式.
隐含层取61节点的网络训练的进程曲线如下图所示,相比较于58节点的网络该网络学习时间更久运行了94步的时候误差精度都能收敛到0.001,满足设定的要求.所以61节点的隐含层也能很好的满足要求.程序的具体运行过程如图1所示.
在网络训练了一定次数后,隐层节点数分别为58点和61点的误差精度都能收敛到0.001,隐含层取58节点时程序运行了94步.隐层节点数取61点的负荷预测平均相对误差为1.71%,所以,本文负荷预测决定采用隐层节点数为61节点.下面针对湿度对负荷预测是否有较大的影响,分别建立两个神经网络模型,其中一个模型考虑温度作为输入节点（输入节点数为27）,作程序运算,预测负荷曲线如图2.
图2预测的曲线与历史负荷曲线对比图
历史负荷曲线（红色曲线）；
只考虑气温预测负荷曲线（黑色曲线）；隐层节点数55
考虑湿度,气温的预测负荷曲线（蓝色曲线）；隐层节点数58
只考虑湿度预测负荷曲线（黄色曲线）；隐层节点数55
图2明显直观的看出（其中红线的为历史负荷值,黄线和蓝线为预测出的负荷值）,有考虑温度,湿度影响的负荷预测较为准确,相对误差比较小.因此可以证明,湿度对负荷预测的影响是比较大的,进行短期负荷预测考虑湿度的影响预测比较准确.
本次日负荷预测的平均相对误差为1.60%,电力系统负荷属于既有一定规律性又有较强随机性的非平稳过程.未来某时刻的负荷状态通常与过去的负荷、现在的运行状况、未来的气象因素以及日期类型等密切相关.
本文采用的人工神经网络的BP算法,在结合Matlab强大的数据处理能力和完善的神经网络工具箱的情况下预测出来的,蓝色虚线曲线表示预测出的26日历史负荷数据的曲线图,红色实线型曲线为26日的历史负荷数据的曲线图.
由图像分析可知,预测曲线与历史负荷曲线还是存在较大的差别,特别是在最高点与最低点之间的.预测误差和预测结果的准确性关系密切,误差越大,准确性就愈低.由于影响负荷预测的因素很多,所以预测不是很准确,产生日负荷预测误差产生的主要原因有：（1）日负荷变化规律受气温等气象因素的影响；（2）日负荷具有随一天24小时周期变化的内在规律；（3）日负荷变化规律受近期日负荷变化趋势的影响；（4）日负荷变化规律受节假日的影响.
计算并分析误差的大小有着重要意义,这不仅可以客观认识预测结果的准确程度,从而对利用预测资料作决策具有重要的参考价值；同时,对于改进负荷预测工作,检验和选用恰当的预测方法等方面也有较大帮助.
26日共24小时的平均相对误差为1.60%,短期负荷预测的平均相对误差一般要求在3%以内,本文由于日负荷的影响因素较多,没有采用改进的BP算法或结合其他负荷预测的算法,导致有些误差稍稍超过了标准范围,不过基本符合短期负荷预测的标准,也证明了运用神经网络模型的预测精度较好.预测26号的负荷与实际负荷曲线的比较图3.
图3预测26号的负荷与实际负荷曲线的比较图
当然,本论文对应用神经网络实现日负荷预测的研究远未结束,比如在网络训练中如何将其他方法与BP算法结合起来,提高预测的精度,还是个值得研究的问题；如何更加有效的减少节假日和天气、温度和季节等的影响,这些都会导致预测出现误差,本文只考虑将量化后的最高、最低温度作为输入变量,没将量化后的平均温度作为输入变量,这可能是导致误差不够精确的原因之一.
影响短期日负荷预测的因素比较多,所以存在的误差也相对较大,今后需要研究跟改进的问题有：（1）在今后的负荷预测中,重要的是研究如何减小最大预测误差值,减少较大预测误差发生的次数.一般短期负荷预测的平均相对误差要求在3%以内,本文由于日负荷的影响因素较多,没有用改进的算法或结合其他负荷预测的算法,导致有些误差稍稍超过了电力系统的预测标准范围,平均相对误差为1.60%满足条件；（2）采用人工神经网络的BP算法来进行负荷预测,因为BP算法存在收敛速度慢,误差函数存在局部极小这两大问题,使预测出来的负荷值存在较大的误差.因此,以后的研究工作是需要结合其他的预测方法或运用改进的BP算法,使误差在最小范围内；（3）考虑影响负荷的因素应都考虑些,尽量把所有影响到负荷预测的因素都考虑进去：温度、湿度、降雨量、节假日、特殊时间等等,都会对负荷预测产生影响.其中,温度是影响日负荷的最中要因素.因此,有影响负荷预测的因素应尽量考虑进去,作为输入变量.尽量减少负荷预测的影响因素,提高日负荷预测的精确性.