浅谈提高电量预测准确率的措施
【摘 要】电量预测是电力系统发电计划的重要组成部分，是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提，是电力系统经济运行的基础。因此，提高电量预测准确率具有重要意义。本文分析了提高电量预测准确率的意义和影响因素，并探讨了提高电量预测准确率的措施。
【关键词】电量预测；准确率；提高
一、提高电量预测准确率的意义
提高电量预测准确率的意义主要体现在以下几个方面
（一）同业对标指标考核的要求
同业对标指标要求电量预测准确率达到97%，但实际预测往往只能达到95--96%左右，离考核目标有一定的差距，需要找到突破口完成该项指标。
（二）掌握售电市场变化的依据
电量预测准确率提高能很好地为我们供电企业掌握售电市场提供依据，通过预测了解各种类型客户的生产运行情况、资金周转情况，能及时了解到政府的各项宏观调控政策，为领导决策提供一定的依据，为电网发展提供方向。
（三）保证电费足额回收的参考
电费回收任务同样是一项权重较大的同业对标指标，如果不能及时地了解各行业的市场情况，在预付电费不太充足的情况下，很可能会形成欠费，如果及时掌握了市场行情，可以指导工作人员与客户沟通随时增、减预付电费，防止形成欠费和未达账项。
二、电量预测准确率的影响因素
（一）电量预测人员水平有限
电量预测工作人员对预测方法选择及后期修正存在盲区，造成电量预测工作的方法选择与应用不正确，导致预测数据出现偏差。
（二）大用户关停变化较难掌握
电量预测工作中，对大用户用电量的预测往往是一个地区预测过程中的重中之重，特别是发展较为落后地区一两个大型企业占总用电量20%以上，一旦出现大用户突然降低负荷或关停现象，这就对电量预测的准确率造成了影响。
（三）电量预测无标准化流程
电量预测工作是一个涉及多个环节的生产管理工作，无标准工作流程，导致电量预测工作的衔接和信息的传递不通畅。加强工作流程的管理工作力度，做好基础数据管理，及时向厂商沟通、联系，发现问题及时解决。
（四）恶劣天气、电网事故的影响
电网遭受恶劣天气影响，电网卡口压限负荷及电网事故停电，将直接影响电量预测准确率。所以恶劣天气、电网事故在电量预测的准确率中是十分关键的因素，一定要高度的重视。
三、提高电量预测准确率的措施
（一）做好气象与气象负荷关系的材料积累
与气象站建立有效的沟通机制，准确掌握天气的变化，并根据历史类似天气负荷变化情况材料进行预测。同时记录每年不同时期，气象与气象负荷之间的一些联系。如夏季温度上升、冬季气温下降，及不同季节典型晴天、雨天等，建立它们与气象负荷变化相关联的档案资料，制成表格，以供查询。并通过对收集材料的分析逐渐掌握这期间的规律，当对类似天气情况进行预测时可依据此材料对预测结果进行修正，提高短期电量预测准确率。
（二）采用适当的电量预测方法
1.季节比例模型
季节比例模型是在一个周期的特定部分中，被预测变量的总量和周期内总量的比例为常数，利用历史数据确定常数后，通过一个周期内前半部分的数值来预测后半部分未知的数值。
2.多元模糊线性回归模型
在日常生活中，客观事物所产生的变化都是由于受到多种因素的影响所产生的结果，在多种影响因素中，有主因起主导作用，同时其他因素的影响作用也不可或缺。在影响售电量变化的因素中，主因为国民经济发展状况，同时还与售电单价、供电的可靠性、社会用电的容量及服务的质量等多种因素相关。采用多元线性回归分析法，通过易于接受的分析模型，为电力预测提高科学依据。
3.神经网络方法
4.定性与定量结合的方法
关于以往的对于售电量预测决策模型体系，已经无法满足当前的售电量预测的需求，因此，通过研究本人克服了目前很多电力企业对售电量的预测仅凭借营销人员或高层领导的直觉和经验来估算存在的弊端，从定性和定量相结合的两个方面进行预测，具体流程如下：
首先，从电力系统的数据库中读取出以往存储的基础数据，然后根据相关预测据侧模型理论进行预测，如季节比例模型理论、改进的BP网络模型、多元模糊线性回归模型来分别预测出各个细分市场下一阶段的售电量的情况。利用以上三个模型的预测值作为组合预测模型的输入，可以求出各细分市场下一月的售电量的预测值。 其次，根据上面提供的预测值，以及我们分析过程中存在误差值，来分析预测值是否可靠。如果可靠将各个细分市场售电量的预测值的综合与电网的供电能力进行比较，如果出现两者相差过大，则说明电网供需不平衡，就需要电力企业马上进行处理，调整这种供需不平衡的状况。一般情况下有两种方式科供选择，第一，可以提高电网的供电能力；第二，可以减小各个细分市场的售电量。如果不可靠工作人员继续进行修正。
（三）做好电量预测方案
第一，要实时关注国家的宏观经济走势，准确掌握经济脉搏及电能需求增长和国家、社会发展之间的关系；第二，要保持清醒的思路。当经济呈现快速发展的趋势时，制定的预测方案会过高，在这种形式下，就应该发现各种潜在的制约条件、当经济呈现缓慢增长的趋势时，预测的方案则会偏低，这是就应该看到更多的有利因素；第三，对我国经济的周期波动对用电量的影响进行分析，对本地的实际经济情况进行客观的评价；第四，不断发现用电增长和最大负荷之间的变化规律；第五，预测的方案需要根据实际的不同情况作出一定的修正。
（四）建立预测“数据库”
首先需要建立一个详实的基础数据库，通过对历史数据的分析，找出客观规律，才能提高电量预测准确率。需要收集的资料，主要有历年总售电量，月季年售电量同比增长率等，并对月季年售电量同比增长率进行分析，可以提高居民、一般工商业及农业用电电量预测准确率。同时，通过电量增长趋势的分析，可以判断出市场、国内外环境、政策等因素影响对高载能行业电量增长情况的影响。
（五）走访大客户，深入了解生产经营情况
成立电力市场调研服务小组，全面开展市场调研工作，逐个走访高载能用电客户，了解客户产品销售、积压情况、资金流转情况等。 加强对大工业用电客户、地方电厂的管理，杜绝无序生产。通过开展计划完成情况及负荷曲线特性的实时、对比分析，不断总结、纠偏，提高对大工业客户及地方电厂的用售电管理水平。掌握客户生产经营中存在的困难与需求，有针对性的提出解决措施，形成“一厂一策”的服务手册，重点了解客户故障停炉、计划检修、计划恢复或计划新投容量、时间等，加强分析与评估，则可提高大工业电量预测准确率。
参考文献
[2]张矗吴知非，禹建丽.电力电量预测的神经网络方法[J]. 统计与决策，2008年4期.