电力市场用电量需求分析预测模型研究*

丁业豪，麦琪

（广东电网有限责任公司东莞供电局，广东东莞523000）

0 引 言

基于大数据平台模式下建立科学合理的电量分析预测管理办法具有重要意义，有助于电力市场营销部门制定有效的购售电策略，及电网企业充分挖掘潜在的用电用户，更加科学合理地进行错峰供电。基于大数据分析技术的电力市场用电量信息与多源信息的特性及之间关系的研究显得尤为重要，这需要把握国内具体行业的用电特性，对其用电量趋势进行精细化预测，并开展市场营销工作的精细化管理与深度开发。

目前，我国的负荷与电量预测对象比较粗放，无法精准把握具体行业或大用户的用电特性，市场营销工作难以进行精细化管理与深度开发［1］。电量预测方面，文献［2-5］针对中长期电量预测，分别提出一种基于改进GM（1，1）和SVM的优化组合预测模型、并行自适应混沌优化预测方法、基于多指数平滑预测模型和基于Odds-Matrix算法的Odds-Matrix组合预测方法，电量预测准确度均有所提高，模型或方法具有一定的有效性；文献［6-8］则针对月售电量预测，分别提出一种基于云模型及比重法的预测算法、基于偏最小二乘回归与比重法的预测模型和基于季度售电量预测值的月度售电量新方法，预测精度均有一定提升，预测模型具有一定的准确性；国内外较为集中于电力负荷预测方面研究，其中，文献［9-15］集中于短期电力负荷预测，多采用改进的PSO-SVM、多级协调SLF法、自适应混合方法、局域波-LSSVM法、二级偏差预测法、遗传灰色RBF模型等预测方法，短期负荷预测准确度较高。……