摘要：城市电力规划是城市规划的重要组成部分。随着国民经济的高速发展，城镇化率的不断提高，城乡电网规划工作已受到国家、地方政府及多方的高度重视。电力负荷预测作为电网规划工作的基础，其结果的准确性，不仅会影响到整个城市电网规划工作的质量水平，甚至还会影响整个城市社会经济发展能源开发利用战略目标的制定。
关键词：城市电网；规划设计；电力负荷预测；空间负荷预测
1城市电网电力负荷预测简述
城市电网电力负荷既指安装在用户处的各种用电设备，也可用以描述各用电设备所消耗的电力和电量的数值。电力负荷预测是根据过去和现在负荷的发展，过去、现在和将来社会经济的发展与规划，预测未来电力负荷的时间分布和空间分布。其预测的结果能为电力系统发展规划和运行计划提供可靠的决策依据，是确定合理的电力系统扩展方案的前提，是实现电力系统安全、可靠、经济运行的基础。
电力负荷预测内容主要包括包括未来电力需求量（功率P）预测、未来用电量（能量E）预测和未来负荷曲线预测。
2电网规划的负荷预测方法
2.1常规负荷预测方法
常规的负荷预测方法主要包括经验技术预测法、经典技术预测方法、回归预测法、随机时间序列预测法和趋势外推预测法。
经验技术预测方法不建立数学模型，主要依靠专家的判断，主要有专家预测法、类比法和主观概率法。经典技术预测法是依据专家的经验、常识以及所掌握的统计资料进行判断性预测，方法主要有单耗法、增长率法、电力消费弹性系数法、负荷密度法、人均用电量法、最大负荷利用小时法、负荷率法、同时率法等等。
回归预测法是目前广泛应用的定量预测方法。通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素（GDP、工农业总产值、人口和气候等）与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据规划期内本地区经济、社会发展情况的预测，以数理统计中的回归分析方法来预测未来的负荷。回归预测法是最小二乘法原理的发展，包括一元线性回归、二元线性回归、多元线性回归和非线性回归等回归模型。
随机时间序列预测法是通过对预测对象自身的历史观测数据时间序列的分析处理，来研究其发展过程的基本特征与变化规律，并据此预测其未来行为。由于国民经济活动的惯性影响，电力负荷的一些基本特征与变化规律常常会保持较长的一段时间，这为时间序列预测应用于电力负荷预测提供了可能。目前应用较广泛的时间序列负荷预测法有自回归（AR）模型、自回归移动平均（ARMA）模型等。
趋势外推预测法是基于负荷变化表现出的明显趋势，获得了负荷变化趋势，按照该趋势对未来负荷做出预测。通过对原始数据系列的分析，可以定性地确定负荷变化的趋势类型，一般包括：水平趋势、线性趋势、多项式趋势、增长趋势等。
2.2新型负荷预测方法
目前新型的负荷预测方法主要包括灰色预测法、模糊预测法、神经网络预测法和小波分析预测法。
（1）灰色预测法。灰色预测方法是近几年才提出来正在不断完善一种预测方法，它主要是针对含有不确定因素系统进行预测的一种方法。其理论基础是将已知信息称为“白色”信息，完全未知信息称为“黑色”信息，介于两者之间的信息称为“灰色”信息。它把负荷系统看成灰色，针对不规则的数据建立模型给予描述，以灰色生成来减弱原始系列的随机性，从而在利用各种模型对生成后的系列进行拟合处理的基础上通过还原操作得出原始系列的预测结果。
灰色预测是通过鉴别和分析系统因素间发展趋势的相异程度，对原始数据进行整理以此来找寻原始数据规律，将其生成为规律性强的数据序列，建立相应的微分方程模型，用于预测事物的未来发展趋势。具有要求原始系列少、不考虑分布规律、运算方便、短期预测精度高、易于检验等优点，但预测时段末端预测效果不够理想。
（2）模糊预测法。模糊预测法是用模糊理论去研究和处理具有模糊特性的对象，实践证明有非常理想的效果。所谓的模糊理论是将操作人员的经验以规则形式表现出来，并转换成能够在计算机上运行的算法，在电力系统诸多领域已得到广泛应用。而在电力系统负荷预测中，是用例如模糊分行业用电模型、模糊时间序列模型等与原有模型同模糊理论相结合所形成，对具有模糊性的变量具有很好的处理效果，能够有效处理负荷预测中存在的大量模糊信息难题，对于提高负荷预测的准确度、改善电能质量具有重要作用，尤其适合电力系统中长期负荷预测。模糊预测法需要考虑电力负荷与其相关的影响因素，通过将待测年环境因素与历史环境特征相比较，即可求得负荷增长率。
（3）神经网络预测法。神经网络(ANN)模拟人脑信息处理、储存的检索机制而构造的，是由大量人工神经元密集连接而成的网络。根据人工神经元结构以及互连方式的不同，可以获得各种不同的ANN模型。ANN预测法适于解决具有平稳随机过程的时间系列预报问题，更适宜于短期负荷预测（因长期负荷预测与国家或地区的政治、经济、政策等因素密切相关）。
（4）小波分析预测法。小波变换法是一种具有良好的时频局部化、特性化的预测方法，与其他负荷预测方法相比，该方法具有良好的时域与频域的“显微镜”功能，对突发与短时的信息分析具有显著优势。根据负荷信号变化过程具有连续频谱这一特性，小波变换通过聚焦于信号的局部结构，捕捉并放大突变信号，对捕捉到的各时刻随机负荷进行分量统计，将各序列分量分别投影到不同尺度上，根据子负荷序列的不同，采用相对应的模型进行预测，再通过序列重构获取完整的负荷预测结果。
2.3负荷预测结果的修正
城市电网负荷预测中，在充分考虑电网规划及运行等内在影响因素的同时，也不能忽略外界影响因素，如气候变化、网络运行等客观因素，也会对负荷预测结果造成一定影响，尤其以短时期内的负荷预测受到的影响更明显。由于出现这种情况，要对负荷预测结果进行修正，借助灰色预测法、模糊预测法等不确定性分析方法，将这些影响因素反映到预测模型中，从而提高负荷预测的精准度。但由于电力负荷属于非平稳的随机过程，因而难以找寻大量的数据的规律性，给预测带来困难和精确度的误差，为此，会加大负荷预测工作的困难，在实际工程应用中不能广泛的进行投入。鉴于此，通过学习国外的电网规划先进技术，并有效结合我国城市电网规划负荷预测现状，探索适合自己的的修正方法。
3结语
随着城市规划和建设规模和速度的进一步加快，电力负荷预测在电网规划中的重要性日益明显，电力负荷预测数据的可靠性和准确性要求也在不断提高。传统的电力负荷预测方法被广泛应用于城市电网规划中，其预测结果对城市电网的规划和建设具有非常重要的参考价值。但是，为了进一步提高电力负荷预测数据的可靠性和准确性，有必要结合神经网络等智能预测技术，形成综合电力负荷预测模型方法，然后提供电源点布局，供电方式。城市电网规划建设规模。确定容量，投资时间和特定电源线的方向，提供重要的科学合理的参考数据，以确保电网规划具有更高的质量水平。
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