Excel在电力系统负荷预测时间序列法中应用摘要：文章以1996〜2005年的用电量历史数据为基础，结合Excel提出了一种可行性、操作性强的数学模型建立方法，并通过对相关系数的比较得到最优模型，从而提高电力系统负荷预测的准确性，此方法具有很高的推广应用价值。关键词：负荷预测；时间序列法；Excel中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1009-2374(2013)16-0034-021概述电力系统负荷预测是指从已知的经济、社会发展和电力系统需求情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展规律，以未来年份经济、社会发展情况的预测结果为依据，对电力需求做出预先的估计和预测。电力系统负荷预测的结果直接关系到电力市场各个部门的决策和行动，尤其对于发电公司、供电公司更是具有非常重要的关系。一般来说，对于供电公司或者电力调度公司,电力系统负荷预测是其制定购电计划的依据，也是电网规划中电源点的布置电网建设规模和时机的确定等决策的依据。由此可见，准确性高的负荷预测为电力系统运行的经济性和安全性提供有力的保证。电力系统负荷预测从预测内容上可分为电量预测（如全社会用电量、网供电量、各产业电量等）和电力预测（如最大负荷、最小负荷、负荷曲线等）两大类；从预测时间长短可分为超短期、短期、中期和长期预测。其中，中长期预测时间跨度大、范围广，受到国民经济发展、人文、环境等诸多因素的影响较大，在地区电网规划中应用最多。目前适用于中长期电力系统负荷预测的方法有很多种，如电力弹性系数法、产值单耗法、人均用电量法、时间序列法等。2Excel在电力系统负荷预测时间序列法中的应用时间序列法是根据过去的负荷统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以推断未来负荷数值的方法，其基本假定是：过去的负荷变化规律会持续到将来，也就是说未来是过去的延续，即以时间t为自变量，时间序列yt为因变量，建立曲线趋势模型yt=f（t）,当这种趋势可以延伸至未来时，给定时间t的未来值，将其代入模型即可得到相应时刻时间序列变量的预测值。在实际应用中，常见的预测数学模型有线性模型、抛物线（二次多项式）模型、指数模型等。根据地区的实际用电负荷数据，选取不同的预测模型，拟合效果也有所差异。所以选取适合的预测模型与电力系统负荷预测的准确性息息相关。在日常电网规划中，可根据积累的用电量历史统计数据制成Excel表，利用Excel的图表功能实现了不同数学模型的建立和相关系数的计算，不但能够提高数学模型建立的精确度，且能够大大提高工作效率。设以1996〜2005年之前的数据为基础，预测2006〜2010年的用电量预测值为例，研究Excel在电力系统负荷预测时间序列法中的应用，主要分为以下六个步骤：（1）建立基础数据。将基础数据输入至Excel表中；（2）插入历史数据曲线图表；（3）添加不同类型趋势线，并获得数学模型对应的公式和相关系数R2值;（4）选择合适的预测模型。通过比较得出，在建立的预测模型中,相关系数最高的数学模型，其拟合精度最高；（5）如果在设置趋势线格式时，设置前推周期（如设置为5）,即可得到1996〜2010年的预测曲线（将历史数据曲线延长5年）；（6）计算预测值。将年份对应的数值赋值于自变量，便可得到2006〜2010年的任一年的用电量预测值。3结语基于历史用电量或负荷数据，利用Excel图表功能可以方便、快捷地建立多种基于时间序列法的电力系统负荷预测模型，并可通过比较相关系数R2的大小，选取适合本地区实际情况的预测模型，提高预测准确度。另外，通过设置前推周期，还可以预测未来负荷曲线，得出未来几年的预测值。由此可见，该方法能大大提高电力系统负荷预测的准确度，在日常电网规划工作中具有很好的推广应用价值。参考文献[1]康重庆，夏清，刘梅•电力系统负荷预测[M].北京:中国电力出版社，2007.[2]EXCEL使用手册[M].北京：清华大学出版社，1997.[3]牛东晓，曹树华，赵磊，等•电力负荷预测技术及其应用[M].北京：中国电力出版社，1999.[4]清华大学电机系•电力市场需求预测理论及其应用[M].北京：清华大学出版社，1997.[5]常学将，陈敏，王明生•时间序列分析[M].北京：高等教育出版...