摘 要： 介紹了電力商品的特殊性以及短期內電力負荷的組成及特性。在此基礎上借鑒商品供求關系模式，分析了電力商品的供求彈性。
關鍵詞： 電力商品； 短期電力負荷彈性； 供求彈性
中圖分類號： F224.7 文獻標識碼： A 文章編號： 1009-8631（2013）03-0055-01
1 引言
在壟斷的電力系統中，只有負荷而沒有真正意義上用戶的概念，負荷被看作是被動的、沒有協作性的受控終端。而電力市場具有公平開放、協作競爭的特點，用戶可以主動參與到供需交易中，成為電力市場中重要的組成部分。在電力市場中，電能作為一種特殊商品交易，需要電價這個經濟杠桿來適實反應和調節市場發展變化，因此改革現有電價制度勢在必行。一般來說，在一定的電能供應水平下，當用電總需求增大時，電價升高；當用電總需求減小時，電價降低。用戶可從電價隨時了解電力市場供求狀況，自行決定用電時間，不會再因為電力緊張或突發事故情況下而被迫斷電，提高了用電可靠性。在這種新型的電力供應模式中，電力供需平衡是雙向的，其中一個突出表現就是用戶可以根據電能需求結合實時電價調整其消費模式，甚至可以實現與電網互動供電。所以，智能電網環境下的電力負荷預測部分就需要迎合智能電網的特性，應該對相關環境的變化更具有自適應性。市場條件下，影響負荷預測準確性的除了傳統的天氣、季節、日類型等，電價也已經成了一個非常重要的因素，如果此時依然忽略這一影響因素，負荷預測的結果將會產生重大偏差，從而失去應用價值造成經濟損失。因此，本文在對影響短期電力負荷特性的各種因素進行分析的基礎上，綜合考慮了實時電價的影響，具體詳細分析了電力市場環境下電價和負荷的關系。
2 短期電力負荷特性
2.1短期電力負荷組成
電力系統負荷是不斷在變化的，作為一個變化的時間序列，電力系統短期負荷具有以下特征：
（1）周期性：負荷以天、周、月、年等為周期發生波動，大周期中嵌套小周期，但負荷的周期性變化不是每一周期簡單地重復上一個周期，在數值上是不同的。
（2）波動性：負荷序列在取值較小的時段，其波動的幅度較??；在取值較大的時段，波動幅度較大。
（3）隨機性：短期負荷的變化有一定的隨機性，并隨著各種不同社會因素的影響，這種隨機性具有一定增長的趨勢。
進行負荷預測，無論采用何種方法，輸入變量的選擇至關重要，傳統的短期負荷預測通過對大量歷史數據的分析，將短期負荷分為以下幾個主要組成部分。
（1）典型負荷分量。典型負荷分量具有線性和周期變化的特點，主要代表了不同日類型的負荷組成。
（2）天氣敏感型分量。天氣敏感型分量主要和一些天氣因素有關，如：溫度、濕度等。不同天氣因素影響負荷的方式不同，一年中不同時期天氣因素影響負荷的方式也不同，這就形成負荷季節性周期變化的規律。
（3）異?；蛱厥馐录摵煞至?。異常和特殊事件對負荷有很大的影響，如：系統故障、政治事件、拉閘限電、特殊節目、自然災害等。這類事件具有很強的隨機性，一旦發生會使負荷特性在某一時段發生較大改變。
（4）隨機負荷分量。負荷的隨機分量是負荷中的不可說明部分，可以通過模型或算法來考慮這些分量。
電力負荷具有周期性、連續性、隨機性等特點，同時，不同的季節、地區氣候和溫度的變化都會對負荷造成明顯的影響。所以，在進行短期負荷預測時，要綜合考慮多種相關因素。隨著電力市場的逐步發展，出現了新的影響短期負荷的因素，如在智能電網條件下實行實時電價，用戶的用電方式將發生改變，用戶可以根據自己需要來選擇經濟的用電方式，根據電價的高低選擇何時用電，何時用哪種用電設施，用戶對電價變化的這種反應勢必形成不同于固定電價時代的日負荷曲線。所以針對短期電力負荷的這種新特性，下面重點分析短期負荷與電價的關系。
3 電力需求價格彈性
電價與負荷之間有著密切的聯系，電價的波動會引起負荷性質的某些變化，而負荷的變化又影響著電價的波動。實時電價的引入可以更準確地反映電力市場的供需變化，使得需求側管理更為完善。電力需求價格彈性就是負荷需求對電價變動的反應程度，如圖 3-1所示：
隨著電價升高，負荷需求隨之減小，曲線滿足市場需求規律，即在其它因素不變的情況下，某種商品的需求量與該商品的價格負相關。由于該需求曲線難以用函數方程表達，通常將其在某一均衡點附近線性化，定義為彈性系數，公式如下：
其中，ε表示彈性系數；ΔL表示負荷變化量；ΔP表示電價變化量。
其中，對角線上的彈性系數表示單時段負荷隨電價變化的彈性，為負值；其余的彈性系數表示跨時段負荷電價彈性，為非負值。一般，不同的電力用戶類型具有不同的價格彈性矩陣，如大用戶（工業）能以多種形式參與市場，能靈活應對市場變化，故其彈性系數較大；而中小用戶（商業、居民等）跟蹤市場能力相對較弱，彈性系數較小。此外價格彈性矩陣還跟用戶用電行為模式有關，不同的用電習慣和用電目的的價格彈性矩陣各異。所以為了將這種負荷需求電價彈性關系計入電力負荷預測模型中，可采用下圖的反饋模型思想。反饋修正預測值，直到ΔL小于某一設定的精確度值時，輸出L，神經網絡預測模型能較好滿足這一思想。
參考文獻：
[1] 宋燕敏，閔濤.電力市場運營系統的自適應設計構想[J].電力系統自動化，2005.
[5] 賴菲，夏清.電力特性與電力市場[J].電力系統及其自動化，2005.
