广东电力交易新规出现了偏差电量考核，并且月结月清，一下子令“负荷预测”四个字炙手可热。那负荷预测是不是一个新鲜事物呢？
其实负荷预测与系统平衡一样，是一个非常古老的话题。就在发电厂的电量全部还依赖计划时，电网调度就是根据系统次日负荷预测，再结合风功率预测、联络线预测、火电开机和各家计划完成进度等等因素，制定出火电机组的日前计划。到了日内实时运行时，根据超短期负荷预测和系统平衡情况，制定日内滚动计划。相应的，在市场电量放开比例越来越大之后，调度计划就基本由交易来生成了。到了日前，根据次日负荷预测的结果，系统平衡有困难时就靠日前市场来进行电能量和辅助服务的日前交易；进入日内，又根据超短期负荷预测和系统平衡所需进行电能量和辅助服务的日内实时交易。
以上两种负荷预测，在不同的市场阶段，均需更新完善。不管是短期还是超短期负荷预测，在当今的电网运行中，都非常成熟且经典，准确度也相当高。但这些都是建立在用电需求弹性几乎为零的计划电为主的市场模式下，而在市场交易占主流的模式下，可中断负荷、负荷侧调峰等新生事物则有望应运而生，电价对需求也就会产生影响，此时经典的负荷预测理论就需要针对这种影响作出一定的修正。
负荷预测到底有多少种呢？对发电企业或者未来大量涌现的售电公司分别能起到什么作业呢？且听笔者一一道来：负荷预测一般分为中长期、短期、超短期，而大家最为关心的与偏差电量考核相关的负荷预测和电网用电负荷预测又不完全一样。
超短期负荷预测可实现对未来4小时每5分钟的负荷预测，平均误差应小于1%（图迹手电目前的平均误差在0.6%左右），在未来的日内实时交易中，超短期负荷预测是市场需求的重要参考依据，再根据系统备用容量、风功率预测、光功率预测、水电核电以及联络线（省际也会有实时交易，图迹在西北五省的日内实时交易中提供了交易预测等重要算法模型）等情况作为市场供应的参考数据，再根据自身的生产实时变动成本，发电厂就可以作出有利于自身的报价决策。
短期负荷预测可预测未来1至7天的96点负荷，目前电网公司的准确度都很高（图迹手电目前的平均误差在3.4%），在未来的日前市场中，这将是一个非常重要的报价依据。东北发布的辅助服务新规中，深度调峰是日前申报次日每个时段的价格，那么次日的负荷预测、新能源的出力预测、各火电机组的开机以及网架结构影响等因素就成了报价的重要依据。简单点说，明日负荷预测比较高，风电出力较少，那系统对深度调峰需求肯定少，价格就应该报低些，可能多发点电会比较合算。
中长期的负荷预测有很多种，例如一年中的负荷最高峰会出现在哪一天？每月的典型日曲线会怎样？售电业务最关心的和偏差电量考核相关的负荷预测，准确的说应该叫大工业用户日用电量预测。这个负荷预测模型的准确度就没那么高了，全世界最先进的模型也达不到90%，图迹现有的针对化工、制造、水泥和商场等七大行 业大用户电量预测模型平均偏差在15%左右。但是大家不用担心，按照一个月的总量来说，平均单个用户偏差不会超过6%，如果有多个用户电量协调在一起，可以做到很好的电量平衡。基于这个负荷预测做出风险控制模型，比如电量代理模式下，和用户一九分成或二八分成，盈利预测分别如何？如果有保底降价的情况下，应该如何分成才可能有利润？都值得深入探究！
如果大家对神经网络、深度学习等负荷预测的深层原理有兴趣，可与笔者联系。
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本文作者章羽（微信：17792093801）系图迹科技董事长，同时担任中国科学院西安光机所大数据应用工程中心副主任，专业研究电力大数据和能源互联网，曾服务于美国著名的商业智能和大数据平台厂商inetsoft，并担任其西安研发中心负责人，服务过世界卫生组织、五角大楼、麦格里银行、AT&T等知名机构。
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