基于電力負(fù)荷預(yù)測的高壓配電網(wǎng)變電站規(guī)劃研究

羅恩博， 蘇適， 張旭東， 李耀華， 陸海

(1.云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，云南 昆明 650217；2云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司大理供電局，云南 大理 671000)

0 引 言

現(xiàn)有技術(shù)中高壓配電網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在電力系統(tǒng)中起到分配電能的重要作用。配電網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)龐大，通常采用開環(huán)運行方式避免由于故障引起電網(wǎng)大面積癱瘓。近年來電網(wǎng)智能化水平逐漸提高，其安全性能也有了一定程度的保障[1]。

在電網(wǎng)規(guī)劃中主要考慮的指標(biāo)是容載比，它是滿足電力電量平衡條件的基本指標(biāo)。若容載比的水平過高，則會使電力系統(tǒng)的可靠性增高，但投資過大，經(jīng)濟性差；而容載比的水平過低時，雖然成本有所降低，但電網(wǎng)系統(tǒng)的可靠性得不到保障。相關(guān)學(xué)者對此進行了相關(guān)研究。任泓宇等[2]以工程應(yīng)用為目標(biāo)，結(jié)合相關(guān)規(guī)劃導(dǎo)則，提出了基于供電分區(qū)優(yōu)化的高壓配電網(wǎng)目標(biāo)網(wǎng)架規(guī)劃優(yōu)化模型和方法?？紤]到高壓聯(lián)絡(luò)線路費用的最小化，在全局范圍內(nèi)進行供電分區(qū)的優(yōu)化劃分，實現(xiàn)配電網(wǎng)分區(qū)規(guī)模的由大變小和相應(yīng)規(guī)劃方法的由繁變簡，但是成本較高。韓華春等[3]以中壓配電網(wǎng)為控制對象，提出了基于模型預(yù)測控制(MPC)的主動配電網(wǎng)多級電壓控制方法，計及中低壓配電網(wǎng)間的不確定性交換功率及其相互影響，構(gòu)建中低壓關(guān)聯(lián)模型，實現(xiàn)中壓配電網(wǎng)對低壓配電網(wǎng)的規(guī)劃，但是該方法規(guī)劃效果不理想。張漫等[4]考慮到高壓配電網(wǎng)一般存在多個但個數(shù)有限的切負(fù)荷率的實際情況，提出了具有4N+2M個參數(shù)的高壓配電網(wǎng)等值電源，指出了電力變電站規(guī)劃的適用范圍，能有效避免2參數(shù)等值電源可能導(dǎo)致的計算誤差，但該方法規(guī)劃成本較高。

1 高壓配電網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化模型

1.1 電力負(fù)荷預(yù)測

配電網(wǎng)的規(guī)劃要參考電力負(fù)荷的預(yù)測結(jié)果，根據(jù)預(yù)測結(jié)果決定發(fā)動機組的安裝情況[5]以及裝機容量等，但電力負(fù)荷具有不確定性。為此要在滿足一定條件后開展預(yù)測工作，收集并整理電網(wǎng)歷史用電數(shù)據(jù)[6]以及周邊建設(shè)發(fā)展情況，在確定了社會發(fā)展程度與國民經(jīng)濟對電網(wǎng)用電量的影響程度后，掌握負(fù)荷變化規(guī)律，根據(jù)實際發(fā)展情況，綜合得出最符合實際的預(yù)測結(jié)果[7-9]。負(fù)荷預(yù)測分為電力需求預(yù)測與電量需求預(yù)測兩個方面，電力需求采用年最大負(fù)荷表示，電量需求采用年用電量表示。年發(fā)電量與年用電量之間的關(guān)系如式(1)所示。

Wi=Qi+αi+Ei

(1)

式中:Wi為年發(fā)電量；Qi為年用電量；αi為年網(wǎng)損電量；Ei為年廠用電量。

年用電量與年最大負(fù)荷利用小時數(shù)的關(guān)系如式(2)所示。

(2)

式中：Rmax為年最大負(fù)荷；Tmax為年最大負(fù)荷利用小時數(shù)。

將國民生產(chǎn)總值與電量需求的年度增長情況相結(jié)合，能夠直觀地體現(xiàn)出國民經(jīng)濟發(fā)展情況，電量的使用情況與我國經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有著密切聯(lián)系，如式(3)所示。

(3)

式中：Y0為基準(zhǔn)年國內(nèi)生產(chǎn)總值；Yi為第i年末的國內(nèi)生產(chǎn)總值;Q0為基準(zhǔn)年用電量；Qi為第i年末的電需求量;kβ為電力彈性系數(shù)；βY為國內(nèi)生產(chǎn)總值；βU為用電量的增長率。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦的結(jié)構(gòu)和功能的算法，它由輸入層、隱含層和輸出層組成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要通過兩個過程進行工作，即負(fù)荷數(shù)據(jù)正向傳播和誤差反向傳播。在負(fù)荷正向傳播階段，輸入數(shù)據(jù)通過輸入層輸入，然后經(jīng)過隱含層處理，最終達(dá)到輸出層，輸出結(jié)果。這時計算輸出結(jié)果與期望輸出的誤差值，判斷誤差值是否小于設(shè)定的閾值:若小于，說明輸出的結(jié)果為理想結(jié)果;若大于，則進入誤差反向傳播階段。在誤差反向傳播階段，經(jīng)誤差以某種形式向輸入層傳播，根據(jù)誤差不斷調(diào)整連接權(quán)值。經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練，使得輸出結(jié)果不斷逼近期望結(jié)果。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定樣本集以及變量參數(shù)，將負(fù)荷數(shù)據(jù)歸一化處理，從而避免神經(jīng)元飽和的現(xiàn)象出現(xiàn)，建立適合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的分析，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值與輸出值。尋找歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律時，若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)量過少，則難以獲取有效信息；若隱含層節(jié)點數(shù)過多，則會導(dǎo)致訓(xùn)練時間增加，泛化能力大幅降低。為此選用不同的隱含層節(jié)點數(shù)網(wǎng)格，得到最佳訓(xùn)練樣本個數(shù)，需確定合適的節(jié)點數(shù)值，即可應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采集電力負(fù)荷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)，如式(4)所示。

(4)

式中：h為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采集的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)；x為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)；c為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點數(shù)；?為0～10之間的常數(shù)。

通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采集電力負(fù)荷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)，以及電力彈性系數(shù)。電力負(fù)荷預(yù)測過程為：

(5)

由式(5)可知，電力彈性系數(shù)與電力負(fù)荷預(yù)測結(jié)果成正比，電力彈性越大，電力負(fù)荷預(yù)測結(jié)果越大。分析國民經(jīng)濟發(fā)展與電力工業(yè)之間的關(guān)系可知，由重工業(yè)化時期開始，電力彈性系數(shù)通常大于1，而進入高加工度時期后，受經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，單位國民生產(chǎn)總值電耗水平逐步降低[10]。用電量的增長速度明顯低于國民生產(chǎn)總值的增長速度，電力彈性系數(shù)逐漸減小，在步入工業(yè)化后期以后，其數(shù)值通常小于1。我國歷年的電力彈性系數(shù)如表1所示。

表1列出了我國25年的用電情況。通過表1可以看出，用電量和國民生產(chǎn)總值增長速度越來越快。

表1 歷年電力彈性系數(shù)表

按照負(fù)荷預(yù)測周期的差異，將其劃分為長期負(fù)荷預(yù)測、中期負(fù)荷預(yù)測、短期負(fù)荷預(yù)測以及超短期負(fù)荷預(yù)測。在政府部門實際給出的國民生產(chǎn)總值增長率預(yù)測通常是多年平均數(shù)值，多用于長期及中期的負(fù)荷預(yù)測。而短期內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測則需要分析近年來的歷史數(shù)據(jù)，獲得多個歷史時段內(nèi)的平均增長率。將歷史增長情況與未來的社會經(jīng)濟發(fā)展趨勢相結(jié)合，假設(shè)歷史時段I的末年用電量為QI，則有：

QI=I(1+βI)O

(6)

式中：QI為歷史時段I的基準(zhǔn)年用電量；βI為歷史時段I的平均增長率；O為用電量增長速度。

經(jīng)過上述計算則可以得到平均增長率，根據(jù)其具體數(shù)值得出預(yù)測結(jié)果如式(7)所示。

(7)

式中：Qi為第i年末的電需求量;h′為第i年末采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采集的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù);β為第i年末的平均增長率。

該預(yù)測方法在中長期的負(fù)荷預(yù)測中存在一定誤差，但能夠?qū)⒄`差值控制在一定的范圍內(nèi)。

1.2 變電站平衡規(guī)劃

小城市高壓電網(wǎng)規(guī)劃過程中，可以僅考慮電力平衡；而在較大城市或地方電廠出力占總負(fù)荷比例過高的城市，則需要同時考慮電力平衡與電量平衡問題。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建高壓配電網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化模型。

根據(jù)新增主變的數(shù)量，經(jīng)過適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，即可構(gòu)建：

(8)

(9)

在調(diào)整過程中需要注意額定容量，并確定該地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)變電站的主變壓器數(shù)量，如圖1所示。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)變電站變壓器數(shù)量統(tǒng)計

若想達(dá)到真正的電力平衡，則要消除變電站所帶來的偏差。使全區(qū)電力平衡與分區(qū)電力平衡滿足適應(yīng)平衡準(zhǔn)則后，進一步實現(xiàn)高壓配電網(wǎng)的規(guī)劃優(yōu)化。

2 仿真試驗

為了驗證所提出的高壓配電網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化方法，以某開發(fā)區(qū) 110 kV 變電站選址規(guī)劃為例，全區(qū)占地面積約為45 m2，規(guī)劃基礎(chǔ)年為2013年，目標(biāo)實現(xiàn)時間為2020年。

為驗證四種方法之間的差異性，利用某地區(qū)2014年—2016年的負(fù)荷總量歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測之后2017年—2019年的電力負(fù)荷情況。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測能夠使電網(wǎng)規(guī)劃更加經(jīng)濟合理，在降低發(fā)電成本的同時，提高電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性與安全性。

將傳統(tǒng)方法與利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)優(yōu)化后的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果相比較，得到試驗結(jié)果。將上述四種方法的試驗結(jié)果加以整合，得到如表2所示的對照結(jié)果。

表2 預(yù)測結(jié)果對比 kW

由表2可知，在四種方法的電力負(fù)荷預(yù)測結(jié)果中，本文所提出的優(yōu)化方法是各預(yù)測方法中精度最高的。移動平滑法具有較強的滯后性，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果過于保守。指數(shù)平滑法雖然合理考慮了不同歷史數(shù)據(jù)對于預(yù)測結(jié)果的貢獻程度，但仍有部分不足，難以為實際應(yīng)用提供有效參考?；疑到y(tǒng)預(yù)測法受數(shù)據(jù)類型的影響較大，其預(yù)測結(jié)果并不穩(wěn)定。而本文所提出的優(yōu)化方法擬合效果較好，與其他方法相比，對電力負(fù)荷預(yù)測的精度最高，能夠較好地預(yù)測出未來負(fù)荷變化，為電網(wǎng)規(guī)劃提供實質(zhì)性幫助。

在小區(qū)負(fù)荷預(yù)測完成的基礎(chǔ)上，設(shè)計仿真對照試驗，將優(yōu)化后的規(guī)劃方法與原有規(guī)劃方法相對比，分析其兩者之間的差異性，完成仿真試驗。高壓配電網(wǎng)規(guī)劃方案如圖2所示。

圖2 高壓配電網(wǎng)規(guī)劃方案

如圖2所示，規(guī)劃區(qū)變電站候選站址的確定由規(guī)劃人員根據(jù)負(fù)荷發(fā)展情況、地理環(huán)境情況以及規(guī)劃工作經(jīng)驗等因素確定，并給出了該城市規(guī)劃區(qū)內(nèi)的候選站址。圖2中，候選站址用大圓點表示；小圓點為電力負(fù)荷預(yù)測量，其中原始方案為6個變電站，改進方案為8個變電站。對比原有方案，改進后方案對于電量負(fù)荷密集區(qū)域，增設(shè)變電站，增加方案的合理性。

在此基礎(chǔ)上，對高壓配電網(wǎng)供電區(qū)域進行劃分，劃分結(jié)果如圖3所示。

圖3 高壓配電網(wǎng)供電區(qū)域劃分對比圖

如圖3所示，綜合電力負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，改進方案將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到電力負(fù)荷預(yù)測過程后，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，增強其泛化能力，由此提高了高壓配電網(wǎng)供電區(qū)域合理性。

在此基礎(chǔ)上，以電網(wǎng)規(guī)劃獲得的效益為測試指標(biāo)，進行對比分析，驗證使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法后供電區(qū)域劃分的合理性。不同方法效益對比如圖4所示。

圖4 不同方法效益對比圖

由圖4可知，本文所提方法對電網(wǎng)進行規(guī)劃所獲得效益更高，具有較為明顯的優(yōu)勢。充分證明，所提方法引用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后對供電區(qū)域劃分具有較高合理性，大幅度節(jié)省了電力成本。

3 結(jié)束語

本文從電力負(fù)荷預(yù)測與電力電量平衡兩方面入手，有層次地規(guī)劃了高壓配電網(wǎng)的建設(shè)方案。為了測試上述研究在實際應(yīng)用時的具體效果，針對電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測問題設(shè)計了對照試驗。試驗表明本文所提出的規(guī)劃方法明顯優(yōu)于常規(guī)方法。但由于研究過程時間較短，仍有部分不足，需要在后續(xù)研究中加以完善。