張風(fēng)玲

摘? 要：現(xiàn)階段，配電網(wǎng)線路越來越智能化，人們在平時工作、生活中也逐漸增加了對電氣設(shè)備的需要，使得不同線路的運(yùn)行過程應(yīng)強(qiáng)化檢測和維護(hù)，避免因線路故障影響人們平時的工作與生活?；诖耍撐膶呐潆娋W(wǎng)中主要的負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用需求出發(fā)，對配電網(wǎng)中具體的負(fù)荷預(yù)測方法進(jìn)行分析與探究，希望為相關(guān)人員提供一些幫助和建議，更好地開展負(fù)荷預(yù)測工作。

關(guān)鍵詞：應(yīng)用需求? 負(fù)荷預(yù)測? 配電網(wǎng)

中圖分類號：TM714? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1672-3791（2019）04（a）-0033-02

經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展使得我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)陸續(xù)調(diào)整，并逐漸完善不同地區(qū)招商引資的有關(guān)政策，在這一背景下，供電企業(yè)配電網(wǎng)中的負(fù)荷結(jié)構(gòu)出現(xiàn)較大變化，包括商業(yè)負(fù)荷、農(nóng)業(yè)負(fù)荷、民用負(fù)荷、其他負(fù)荷構(gòu)成的基礎(chǔ)負(fù)荷，以及高耗能負(fù)荷、大工業(yè)負(fù)荷構(gòu)成的工業(yè)負(fù)荷。因此，研究配電網(wǎng)中主要的負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用需求與方法具有一定現(xiàn)實意義。

1? 在配電網(wǎng)中主要的負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用需求

要想有效預(yù)測配電網(wǎng)的不同電力負(fù)荷，就應(yīng)減少預(yù)測傳輸線路出現(xiàn)錯誤的幾率，對不同負(fù)荷預(yù)測方式進(jìn)行熟練把握，從這個角度來講，配電網(wǎng)有較大的負(fù)荷預(yù)測方法應(yīng)用需求。電力負(fù)荷預(yù)測是電力部門的重要工作之一，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測，可以經(jīng)濟(jì)合理地安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機(jī)組的啟停，保持電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性，減少不必要的旋轉(zhuǎn)儲備容量，合理安排機(jī)組檢修計劃，保障社會的正常生產(chǎn)和生活，有效地降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。此外，對于配電網(wǎng)來講，負(fù)荷預(yù)測可用于發(fā)電機(jī)組方面的工作。

2? 在配電網(wǎng)中具體的負(fù)荷預(yù)測方法

2.1 回歸分析方法

針對配電網(wǎng)負(fù)荷的回歸分析方法主要是分析、統(tǒng)計用電歷史資料與影響因子值，并對影響因子與用電量兩者函數(shù)關(guān)系進(jìn)行確定來達(dá)到預(yù)測的目的。但是，在回歸分析中因子表達(dá)式的選取與因子的選取通常為一種推測，而且部分因子具有不可測性，用電因子影響的多樣性讓部分情況下的回歸分析受限。此方法不僅對準(zhǔn)確的模型有一定要求，還對影響因子的準(zhǔn)確預(yù)測值有一定要求?；貧w模型主要包括非線性回歸、多元的線性回歸、一元的線性回歸等不同回歸預(yù)測的模型。這些模型之中，線性回歸可以應(yīng)用到中期的負(fù)荷預(yù)測中，主要優(yōu)勢為具有較高預(yù)測精度，對短期預(yù)測、中期預(yù)測十分適合;主要缺陷為只可以對用電負(fù)荷的綜合發(fā)展水平進(jìn)行測算，不能對不同供電區(qū)單獨(dú)發(fā)展水平展開測算，這樣不利于電網(wǎng)實際的建設(shè)與規(guī)劃。

2.2 單耗方法

主要是按照第一、第二與第三產(chǎn)業(yè)的不同單位用電量帶來的經(jīng)濟(jì)價值方面，由經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測進(jìn)行用電需求量的推算，與平時居民的用電量相加，就能變?yōu)檎麄€社會的用電量。此方法適合具備單耗指標(biāo)的農(nóng)業(yè)與工業(yè)負(fù)荷使用，能夠有效、直接地對具備單耗指標(biāo)的農(nóng)業(yè)、工業(yè)實際用電量進(jìn)行測量的一種方法。例如，對某地區(qū)2018年的用電量進(jìn)行預(yù)測，第一產(chǎn)業(yè)預(yù)計電耗是0.6～0.7kW/h元之間，第二產(chǎn)業(yè)預(yù)計電耗是0.21～0.23kW/h/元之間，第三產(chǎn)業(yè)預(yù)計電耗是0.10～0.12kW/h/元之間，日常居民用電是110～160kW/h/元之間，按照以上生活用電、產(chǎn)業(yè)用電進(jìn)行單耗方法的預(yù)測，可以得出該地區(qū)在2018年整個社會的用電量是27.38億kW/h，詳細(xì)地分析來看，就是第一產(chǎn)業(yè)用電：0.6～0.7kW/h/元;第二產(chǎn)業(yè)用電：0.21～0.23kW/h/元;第三產(chǎn)業(yè)用電0.10～0.12kW/h/元;日常居民用電110～160kW/h/元;全社會用電：27.38億kW/h?，F(xiàn)階段，國內(nèi)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)、城市企業(yè)具有相對較大的工業(yè)用電占比，對其可借助單耗方法進(jìn)行中期規(guī)劃與近期規(guī)劃的相關(guān)負(fù)荷預(yù)測工作。

2.3 負(fù)荷密度方法

在采取負(fù)荷密度方法時，通常需要把預(yù)測地區(qū)分成多個功能區(qū)，比如文教區(qū)、居住區(qū)、工業(yè)區(qū)、商業(yè)區(qū)等，隨后按照區(qū)域居民收入、人口規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)規(guī)劃等多種負(fù)荷發(fā)展特征，展開歷史和現(xiàn)在的功能區(qū)負(fù)荷密度計算，根據(jù)當(dāng)前地區(qū)或是相似地區(qū)具體用電水平，對適宜負(fù)荷密度指標(biāo)進(jìn)行選取，并進(jìn)行該功能區(qū)與預(yù)測區(qū)整體負(fù)荷密度值的推測。采用的計算公式為：A=S·D，D為用電的密度，S為土地的面積。這個方法對具有明確土地規(guī)劃的城市地區(qū)較為適用，對于分區(qū)內(nèi)部分大用戶用電集中的情況，預(yù)測過程中應(yīng)單獨(dú)計算其負(fù)荷[1]。除此之外，部分城市的電力負(fù)荷與社會經(jīng)濟(jì)有時會伴隨特定因素表現(xiàn)出跳躍式發(fā)展特征，使用負(fù)荷密度方法會較為直觀，并且要謹(jǐn)慎地使用。

2.4 趨勢分析方法

所謂趨勢分析方法，又稱作曲線回歸、曲線擬合、趨勢曲線分析等，是定量預(yù)測方面截止到現(xiàn)在最流行、研究最多的一個方法。很多趨勢模型都比較常用，在對趨勢模型進(jìn)行尋找時較為容易，該方法屬于確定的一種外推，并通過擬合曲線與歷史資料的處理來獲得模擬曲線，無需對隨機(jī)誤差進(jìn)行考慮。借助趨勢分析進(jìn)行曲線的擬合，從精準(zhǔn)度上看具有一致的擬合區(qū)間。大部分情況下，適當(dāng)選取趨勢曲線能夠獲得理想預(yù)測結(jié)果，不過模型不同會使結(jié)果有很大差異，因此在使用時需要因地制宜地進(jìn)行模型的選取。

采取趨勢外推方法需要具備兩個條件，一是負(fù)荷不存在跳躍變化的假設(shè);二是負(fù)荷發(fā)展因素影響其未來發(fā)展的假設(shè)，基本條件為變化不大或者不變。對于趨勢外推方法來講，趨勢模型的適當(dāng)選取是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并且差分法與識別圖形法是趨勢模型兩種不同的基本選取方法[2]。數(shù)據(jù)量需求小、僅需歷史數(shù)據(jù)是趨勢外推方法最主要的優(yōu)勢，當(dāng)負(fù)荷變動時誤差較大則是其最主要的缺點。

2.5 指數(shù)平滑方法

指數(shù)平滑方法主要通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)加權(quán)，把將來的時間序列值直接預(yù)報出來。若衰減因子0

2.6 灰色模型方法

使用灰色預(yù)測，能夠用于預(yù)測包含非確定性因素的系統(tǒng)。將灰色系統(tǒng)原理當(dāng)作基礎(chǔ)的該預(yù)測方法，即使數(shù)據(jù)較少，也能夠?qū)μ囟A段發(fā)揮作用的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行查找，進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測對應(yīng)模型的構(gòu)建，主要包括最優(yōu)化與普通這兩種灰色模型。例如，針對某地區(qū)借助一階的灰色模型預(yù)測分析整個社會用電量，預(yù)測出的2018年整個社會的用電量結(jié)果較為理想[3]。使用多種方法處理原始的數(shù)據(jù)并生成6種不同的方案，預(yù)測2018年整個社會有大約39億kW/h的用電量，接近于其他方法的最終預(yù)測結(jié)果。6個方案之中，只有方案二經(jīng)檢測為不合格，其他方案均合格。然而，借助長數(shù)據(jù)列獲得的結(jié)果和其他的進(jìn)行比較并沒有優(yōu)勢，數(shù)據(jù)列比較長，存在較多干擾系統(tǒng)的成分和較大不穩(wěn)定的因素，大大降低了模型的精度，也讓其結(jié)果可信程度降低。

3? 結(jié)語

總而言之，研究配電網(wǎng)中主要的負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用需求與方法具有十分重要的意義。相關(guān)人員應(yīng)對配電網(wǎng)中主要的負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用需求有一個全面了解，能夠根據(jù)實際情況科學(xué)使用回歸分析方法、單耗方法、負(fù)荷密度方法、趨勢分析方法、指數(shù)平滑方法、灰色模型方法等方法展開負(fù)荷預(yù)測，從而實現(xiàn)配電網(wǎng)現(xiàn)代化管理。

參考文獻(xiàn)

[1] 黃宇騰，韓翊，賴尚棟.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用研究[J].浙江電力，2018，37（5）：1-6.

[2] 張兆廣，白愷，張征，等.考慮分散接入配電網(wǎng)的光伏系統(tǒng)對母線負(fù)荷預(yù)測影響的功率預(yù)測技術(shù)研究[J].華北電力技術(shù)，2017（10）：38-43，56.

[3] 廖奉怡，歐陽璇，梁自維，等.電力負(fù)荷總量預(yù)測與電力負(fù)荷空間預(yù)測在配電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用[J].機(jī)電工程技術(shù)，2016，45（12）：66-69.