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摘要：负荷预测数据是电力系统运行和规划的重要依据，精准的负荷预测对于提高电力系统实际运行的经济性和可靠性有着非常重要的意义。我国正在推进电力市场的体质改革，对于负荷预测的研究更显得尤为重要。因为对于负荷预测的系统对电力市场提供着重要的技术支持，为物资贸易管理系统以及决策制定支持系统提供数据支持，在电力市场进行运营的同时也让各种各样的负荷预测方法迸发出了新的活力。因此预测未来长期负荷变化比较可行的也是最有效的方法就是对电力负荷的历史纪录数据进行整理观察，然后针对实际情况和现有的资料查找适合实际情况的负荷预测方法。目前，电力系统长期负荷预测法主要有趋势外推法、时间序列法、回归分析法以及灰色预测法等，而其中灰色计算法对于历史数据要求少，并且对数据分布无特殊要求以及限制，具有运算简便和可检验的优点。故本文选取灰色预测法对长期电力负荷进行仿真运算，检验其对于长期负荷预测的作用。
关键词：负荷预测；电力市场；体制改革；灰色预测算法
0引言
负荷预测[1]的系统对电力市场提供着重要的技术支持，为物资贸易管理系统以及决策制定支持系统提供数据支持，在电力市场进行运营的同时也让各种各样的负荷预测方法迸发出了新的活力。在电力市场体制的作用下，配电网负荷预测的功能和特点及其方法与传统的电力负荷预测方法相比已经有了很大的差别。在电力市场中发挥功能的电力负荷预测系统不仅仅要预测配电网所耗负荷，而且还要进一步预测系统所要提供的辅助服务。有鉴于此，负荷预测已经成为电力市场运作和维护以及推进电力配电系统市场化的必须前提。对于电力负荷的预测精确度已成为评判一个电力企业其自身的管理服务是否迈向现代化的重要标志，因此，对于作为负荷预测重要方法之一的灰色预测算法及其模型的研究有着重要的时代意义和价值。
1负荷预测和灰色系统的预测模型
1.1负荷预测基本理论
负荷预测的基本原理如下如下：可知性原理，对于预测对象的未来发展规律，其未来的发展趋势以及状态是可为人们所认知的。这就是人们进行预测活动的最为基本的依据。可能性原理和连续性原理，也可以称之为惯性原理，指预测目标的发展变化是一个连续一致的过程，目标未来的发展其实是这个过程的延续。相似性原理虽然在客观的世界中各类事物的发展变化并不相同，但是在某些事物的发展之间还是有着一些相似之处的。反馈性原理，就是把输出数据反馈回输入端之中，然后再以此调节最后输出的结果。反馈性原理实际上是应用于提高预测结果的精确性而进行反馈调节的一种基础理论体系。系统性原理，系统性原理认为预测对象是一个完整的系统，其本身具备内在的系统，而它与外界事物的关联又会形成它的外在系统，其内在与外在系统综合形成一个总系统。
1.2负荷预测工作的基本步骤
电力系统负荷预测工作一般可以分为以下几个步骤[2]：（1）对搜集的基础资料进行整理后，需要要对基础资料作进一步的分析。（2）依据之前的步骤所确定的预测内容，选择建立合理的数学模型。（3）预测数学模型一旦建立，即可以依据实际数据求取预测数学模型的各项参数。（4）根据所求的各项模型参数，应用该模型对未来阶段的电力负荷进行预测。（5）对预测结果的可信程度进行比较和分析，修正后才能得到最终的预测结果。（6）在完成电力负荷预测的报告之后，我们要依据内外部条件的变化以及预测工作所得到的反馈信息进行检验调节，为下一个阶段的滚动电力负荷预测工作做好准备。
1.3灰色系统的原理和模型
在灰色系统理论的发展丰富的过程中，邓聚龙教授从他的研究中发现并提取出了灰色系统的基本原理。主要包括差异信息原理、解的非唯一性原理和最少信息原理。
建模工作是要根据历史原始的数据序列构建差分方程，而灰色建模则是要使用历史数据序列作为生成数后建立起微分方程。因为系统被噪音干扰，因此历史原始数据序列会呈现出一种离乱的情况，而这种离乱的数列其实也是灰色数列的一种，或者灰色过程的一种，对应灰色过程建立数学模型，这便是灰色模型。
2灰色模型的建立机理
2.1灰色模型的基本概念
灰色过程根据数的生成来寻找内在规律。对于基于概率统计的随机过程，一般是遵循统计规律来处理问题，这种方法是建立在大样本量的历史数据上的。但是事实上，即便具备了大样本量也不一定能找到目标内在规律，即便找到了统计规律，规律也不一定就是典型的，而非典型的随机过程是非常难以处理的，我们可以了解到的是，电力负荷也是一种非平稳的随机过程。
2.2灰色模型的建立机理[3]
建模工作是要根据历史原始的数据序列构建差分方程，而灰色建模则是要使用历史数据序列作为生成数后建立起微分方程。因为系统被噪音干扰，因此历史原始数据序列会呈现出一种离乱的情况，而这种离乱的数列其实也是灰色数列的一种，或者灰色过程的一种，对应灰色过程建立数学模型，这便是灰色模型。
2.3灰色模型中的灰色微分方程
许多系统研究者对微分方程感兴趣，认为微分方程深刻的反映了事物发展的本质。灰色系统[4]理论通过对一般微分方程的深刻剖析定义了序列的灰导数，从而使我们能够利用离散数据序列建立近似的微分方程模型。定义：设微分方程为：
称dx/dt为x的导数；x为dx/dt的背景值；a,b为参数。一阶微分方程由导数、背景值和参数这个三部分构成。
3实例计算
3.1实例预测结果计算
现采用文献中提供的部分数据，已知某省1974年各产业用电量之和，原始数据见表1。
表11974-1977原始数据
3.2仿真结果分析与计算值对比
在MATLAB软件上建立灰色模型，把1974~1980数据输入灰色模型中，输出预测结果，得到结果如下表2所示。
表2预测结果与实际结果对比
3.3仿真结果分析
灰色模型的预测结果与实际结果虽有误差，但是可以接受，造成误差的原因主要可以归结于以下几个干扰因素：经济因素，配电网络运行的经济背景对电力消耗有着显著影响；时间因素和气候因素对负荷变化也有着比较显著的影响，温度是其中影响最大的气候变量。电力负荷是一个随机性比较大的非平稳过程，它由许许多多独立的部分组成，而每一个部分自身又不规律、不稳定地变化着。
4总结
本文的主要内容是介绍了灰色系统的数据处理方法、建模机理，通过对灰色系统理论建模机理的研究，发现GM(1,1)预测模型是一种呈指数规律增长的模型，对于呈指数规律持续增长的电力负荷，具备所需样本少，计算简洁等特点。这对于电力负荷预测数据而言，有着非常卓越的优势，故使用该预测模型进行仿真验证了其优点。
参考文献
[1]沈沉,秦建,盛万兴,等.基于小波聚类的配变短期负荷预测方法研究[J].电网技术,2016,40(2):521-526..
[2]朱能,史学宇,刘俊杰,等.人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究[J].制冷学报,2002(2):35-38.
[3]张锴,王成勇,贺丽娟.一类改进的非等间距灰色模型及应用[J].工程数学学报,2017,34(2):124-134.
[4]DongL,LiF,LiuQ,etal.MATLABToolboxesforReferenceElectrodeStandardizationTechnique(REST)ofScalpEEG[J].FrontiersinNeuroscience,2017,11.
收稿日期：2019-02-02
作者简介：范荣（1989.01-），男，汉族，山西五台县，本科，助理工程师，主要研究方向：电力市场，智能电网，新能源发电等；Email：
385097831@qq.com.