程義明，羅滇生，何洪英，胡 強，廖 峰，蔡劍彪

(1.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙 410082；2.常德電業(yè)局，常德 415000)

分步預(yù)測法在省級電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用

程義明1，羅滇生1，何洪英1，胡 強2，廖 峰1，蔡劍彪1

(1.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙 410082；2.常德電業(yè)局，常德 415000)

各地市負(fù)荷特性千差萬別，單純的利用省端歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)以及全省綜合氣象要素進行預(yù)測會產(chǎn)生較大誤差，故提出一種分步預(yù)測的短期負(fù)荷預(yù)測方法。在分析省調(diào)負(fù)荷的組成以及不同類型地區(qū)負(fù)荷預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，通過查找網(wǎng)損相似日和廠用電率，利用下級電網(wǎng)上報的計劃負(fù)荷對網(wǎng)損和廠用電進行有效預(yù)測，進而得到次日全省發(fā)電計劃。分析表明，該方法能充分反映省調(diào)負(fù)荷各組成成分的變化情況，一定程度上提高了省調(diào)負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率。通過南方某省短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的實際應(yīng)用證明了所提出方法的有效性。

短期負(fù)荷預(yù)測；網(wǎng)供負(fù)荷；網(wǎng)損；廠用電；相似日

短期電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是指從已知的電力系統(tǒng)、經(jīng)濟、社會、氣象等情況出發(fā)，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和研究，探索事物之間的內(nèi)在聯(lián)系和發(fā)展變化規(guī)律，對負(fù)荷發(fā)展做出預(yù)先估計和推測[1]。負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行的基礎(chǔ)，關(guān)系到整個電力系統(tǒng)的效率、效益和安全性[3]。

由于統(tǒng)調(diào)各機組次日的發(fā)電計劃均由省調(diào)計劃部門根據(jù)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果進行安排，所以省調(diào)負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確率將直接影響著電力系統(tǒng)運行效益，因此，提高省調(diào)負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率意義重大。然而，對全省而言，各地市的負(fù)荷特性千差萬別，不同地區(qū)的氣象條件也不盡相同，而氣象部門給出的氣象數(shù)據(jù)過于籠統(tǒng)，并不能詳細(xì)反映全省各地市的氣象變化狀況，尤其南方一些省份小水電非常豐富，受降雨的影響大，因此對全省負(fù)荷建立負(fù)荷預(yù)測模型非常困難，采用傳統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色預(yù)測法、支持向量機、相似日法等以及上述方法的各種組合，由于不能兼顧各地經(jīng)濟、氣象等影響因素而產(chǎn)生較大的誤差。

近年來很多文獻(xiàn)考慮到了大區(qū)域性負(fù)荷預(yù)測問題，文獻(xiàn)[4]提到省、地兩級負(fù)荷預(yù)測及其影響因素的問題，但未給出具體負(fù)荷預(yù)測模型；文獻(xiàn)[5，6]分別從不同角度考慮來處理氣象要素對電力負(fù)荷的影響，但由于全省幅員遼闊，各地氣象狀況經(jīng)常差異較大，處理起來較為困難；文獻(xiàn)[7]對空間負(fù)荷預(yù)測理論和模型進行了描述，提出了基于地理信息的配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方法。

筆者在南方某省“省地一體化負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)”的升級改造過程中發(fā)現(xiàn)，由于該省部分地市小水電資源非常豐富，部分地市含有鋼鐵廠等負(fù)荷波動頻繁的大用戶，部分地市還含有高鐵、電鐵類沖擊性負(fù)荷，各地負(fù)荷特性差異非常大，采用常規(guī)的負(fù)荷預(yù)測方法對全省負(fù)荷進行預(yù)測，經(jīng)常很難使預(yù)測精度達(dá)到理想水平，因此本文提出考慮地調(diào)負(fù)荷預(yù)測的省端負(fù)荷分步預(yù)測方法，實踐應(yīng)用表明，該方法能使省級電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率取得良好效果。

1 負(fù)荷組成分析

省調(diào)負(fù)荷預(yù)測對象為全省所有發(fā)電側(cè)關(guān)口疊加負(fù)荷，包括從省外購電聯(lián)絡(luò)線的負(fù)荷；各地市負(fù)荷預(yù)測對象為本地區(qū)所有供電側(cè)關(guān)口疊加負(fù)荷；所以省調(diào)負(fù)荷與地調(diào)負(fù)荷總和之間還有網(wǎng)損和統(tǒng)調(diào)電廠廠用電負(fù)荷，其關(guān)系可表述為

PG=∑Pi+P+∑Pc,i

(1)

式中：PG為省調(diào)負(fù)荷；Pi為轄區(qū)內(nèi)第i個地市的網(wǎng)供負(fù)荷；P為網(wǎng)損負(fù)荷；Pc,i為系統(tǒng)內(nèi)第i個統(tǒng)調(diào)電廠廠用電負(fù)荷，可通過數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)SCADA(supervisory control and data acquisition)采集到。如圖1所示，以15 min為采樣周期，從00:00-23:45對該省統(tǒng)調(diào)負(fù)荷與所有地市負(fù)荷總和日負(fù)荷進行采樣，得到96點負(fù)荷曲線對比圖。

從圖1中可以看出，地區(qū)負(fù)荷疊加曲線與省調(diào)發(fā)電側(cè)負(fù)荷曲線形狀、變化趨勢非常相似，二者偏差大約600 MW左右，對全省負(fù)荷而言，負(fù)荷基數(shù)比較大，各類沖擊負(fù)荷相互疊加，負(fù)荷曲線波動變化比較平穩(wěn)。

圖1 省調(diào)負(fù)荷與各地調(diào)負(fù)荷疊加曲線

2 分步負(fù)荷預(yù)測的實現(xiàn)

根據(jù)式(1)，首先對各地市的負(fù)荷Pi參照對應(yīng)地區(qū)預(yù)測日的各種負(fù)荷影響因素進行預(yù)測，然后根據(jù)各地調(diào)預(yù)測結(jié)果應(yīng)用多元線性回歸的方法去擬合網(wǎng)損負(fù)荷P，廠用電部分利用系統(tǒng)廠用電率單獨預(yù)測，進而得到省調(diào)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

2.1 地調(diào)負(fù)荷預(yù)測

不同地區(qū)復(fù)雜多變的負(fù)荷特性是省調(diào)負(fù)荷預(yù)測工作的難點，也是影響預(yù)測準(zhǔn)確率的主要原因。以該省為例，根據(jù)各地負(fù)荷特色，本文將其所轄14個地市分為4類，如圖2所示為其中4個典型地區(qū)2010年4月20日日負(fù)荷曲線。

圖2 不同類型地區(qū)的日負(fù)荷曲線

1)A類地區(qū)地處較偏山區(qū)，小水電較為豐富，網(wǎng)供負(fù)荷水平較低。由于受峰谷電價影響，夜間執(zhí)行低谷電價，企業(yè)用電大幅增加，并且此時一些小水電卻因為電價低而停發(fā)，所以該時段網(wǎng)供負(fù)荷水平大幅上升。該類地區(qū)負(fù)荷受小水電發(fā)電影響較為嚴(yán)重，部分小水電由于電網(wǎng)對其考核發(fā)電執(zhí)行率，每日會向地調(diào)上報發(fā)電計劃，并嚴(yán)格按照發(fā)電計劃進行發(fā)電，還有一部分小水電由于裝機容量較小，表現(xiàn)為靠天吃飯，無發(fā)電計劃，此類小水電在該省大量存在，文獻(xiàn)[8]通過分析小水電的氣象相關(guān)性、滯后性以及累計效應(yīng)，提出了小水電負(fù)荷的預(yù)測方法。對該類地區(qū)負(fù)荷應(yīng)以實際用電負(fù)荷作為預(yù)測對象進行預(yù)測，具體做法為：以本地區(qū)網(wǎng)供負(fù)荷P與所有小水電發(fā)電上網(wǎng)負(fù)荷∑Pi之和作為本地區(qū)的實際用電負(fù)荷，運用常規(guī)的短期負(fù)荷預(yù)測方法進行預(yù)測得到地區(qū)實際用電負(fù)荷的預(yù)測值，將此預(yù)測值減去有發(fā)電計劃小水電的計劃值以及無計劃值部分的預(yù)測值，最終得到該地區(qū)網(wǎng)供負(fù)荷預(yù)測值。

2)B類地區(qū)含有鋼鐵廠等大用戶。鋼鐵廠用電一般為220 kV下網(wǎng)，負(fù)荷基數(shù)大，負(fù)荷波動較頻繁，預(yù)測時應(yīng)將其單獨進行預(yù)測，充分考慮生產(chǎn)計劃的變化，以及統(tǒng)計負(fù)荷在各時段波動的概率，然后與本地區(qū)居民商業(yè)用電預(yù)測值疊加得到地區(qū)負(fù)荷預(yù)測。

3)C類地區(qū)含有較大的高鐵、電鐵負(fù)荷。其中高鐵負(fù)荷為220 kV下網(wǎng)，電鐵110 kV下網(wǎng)，此類負(fù)荷往往表現(xiàn)為非線性沖擊性波動。由于列車每日都是按照其列車運行圖運行的，高鐵在工作日、周末和節(jié)假日運行圖會有變化，所以可以統(tǒng)計該類負(fù)荷每日的變化規(guī)律，用統(tǒng)計的方法對其進行預(yù)測，進一步形成地區(qū)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

4)D類地區(qū)為大中型城市，圖中曲線為該省省會城市日負(fù)荷，該類地區(qū)居民、商業(yè)和辦公用電占主要成分，早晚高峰趨勢較為明顯，夜間負(fù)荷水平較低，預(yù)測時可以直接采用常規(guī)的綜合預(yù)測模型[9]進行預(yù)測。

2.2 網(wǎng)損預(yù)測

由于網(wǎng)損負(fù)荷是因功率的傳輸而產(chǎn)生的損耗，所以網(wǎng)損與傳輸?shù)墓β始从秒娯?fù)荷之間必定存在某種關(guān)系。如果將每個地市都看作一個負(fù)荷斷面，那么網(wǎng)損負(fù)荷P直接由各個地市網(wǎng)供負(fù)荷(P1，P2，…，Pn)產(chǎn)生，二者之間可看做是一個多元線性回歸的關(guān)系，其公式為

(2)

式中：b0為常數(shù)項；b1，b2，…，bn為回歸系數(shù)；ε為隨機誤差，服從期望為0、方差為σ2的正態(tài)分布。由于網(wǎng)損產(chǎn)生于各負(fù)荷斷面的負(fù)荷值，所以可以通過斷面負(fù)荷值的比例來尋找網(wǎng)損估算的相似日，具體方法為：由各地調(diào)上報的次日預(yù)測負(fù)荷Pi,for計算各自占總負(fù)荷∑Pi,for的比重μi,for，再在歷史負(fù)荷中利用求取歐氏距離的方法來尋找與此比重最為接近的若干日作為相似日，即式(3)中Ek最小的若干日。將各相似日歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)代入式(2)得到線性回歸矩陣形式為

(3)

(4)

式中：k表示相似日天數(shù)；j表示時間點(本文取 )；Pk,j由式(1)代入對應(yīng)日期的各自歷史負(fù)荷值得到。用向量的形式簡記為

(5)

采用最小二乘法估計參數(shù)(b1,j，b2,j，…，bn,j)，使殘差平方和

b2P2,i,j-…-bnPn,i,j)2

(6)

達(dá)到最小，解得

(7)

對每個時間點進行多元線性回歸，如此總共解得96組參數(shù)。將各地調(diào)上報的預(yù)測值代入式(2)得到次日P的估算值。

2.3 廠用電預(yù)測

廠用電即發(fā)電廠中各類電動機以及全廠的運行、操作、試驗、檢修、照明用電的總和[2]。單位時間內(nèi)廠用電與發(fā)電量的百分比即為廠用電率。一般來說一段時期內(nèi)，統(tǒng)調(diào)系統(tǒng)的發(fā)電廠是固定的，廠用電率比較穩(wěn)定，所以可以通過統(tǒng)計近期內(nèi)廠用電率結(jié)合次日供電計劃來對次日廠用電負(fù)荷進行預(yù)測。

具體做法為將前幾天系統(tǒng)的廠用電率按照“近大遠(yuǎn)小”的原則分配不同的權(quán)重w，求出次日系統(tǒng)廠用電率，設(shè)β為廠用電率，k為參與廠用電率計算的天數(shù)，則有

(8)

(9)

再結(jié)合第2.1節(jié)與第2.2節(jié)的預(yù)測結(jié)果有：

(10)

聯(lián)立式(8)～式(10)即可求出次日的廠用電負(fù)荷部分∑Pc,i,for。

2.4 思路分析

本文提出的省端負(fù)荷分步預(yù)測模型的思路是基于以下幾點考慮。

(1)對于幅員遼闊的全省而言，無論采用什么方法提取綜合氣象指數(shù)都會產(chǎn)生一定的誤差，很難概況全省氣象狀況，將該指數(shù)通過常規(guī)的負(fù)荷預(yù)測方法用于全省負(fù)荷預(yù)測中會引起較大誤差。

(2)省調(diào)負(fù)荷預(yù)測人員對全省地市負(fù)荷特性難以把握，各地負(fù)荷受當(dāng)?shù)亟?jīng)濟、氣候等影響較大，通過本文提出的模型，能夠最大程度地兼顧到各個地市負(fù)荷的變化情況。雖然由于負(fù)荷基數(shù)小、變化波動較大等原因，地調(diào)負(fù)荷預(yù)測誤差較大，準(zhǔn)確率不會很高，但通過所有地市預(yù)測數(shù)據(jù)疊加后，會使一部分正負(fù)誤差相互抵消，從而不至使總負(fù)荷預(yù)測偏差太大。

(3)廠用電率決定于發(fā)電機組發(fā)電效率，系統(tǒng)內(nèi)的發(fā)電機組一般在近期內(nèi)不會發(fā)生太大變化，所以通過該方法來預(yù)測廠用電不會引起較大誤差。

(4)采用組合預(yù)測模型直接預(yù)測全省負(fù)荷，運用籠統(tǒng)的氣象指數(shù)來尋找相似日會引起較大誤差，而網(wǎng)損預(yù)測只需通過各地調(diào)計劃負(fù)荷的比重來選擇相似日，實際上是將影響因素分解到各地調(diào)負(fù)荷中，從根源上縮小了誤差，進一步達(dá)到提高全省負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率的目的。

當(dāng)然，由于電源是分散的，輸電過程中，功率傳輸線路的不同導(dǎo)致網(wǎng)損估算會有誤差，但從全省負(fù)荷來看，網(wǎng)損基數(shù)非常小，該誤差還是較小的。

3 應(yīng)用實例

本文提出的分步負(fù)荷預(yù)測模型在實際負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)中得到了應(yīng)用。為了驗證該模型的有效性，筆者以該省負(fù)荷為例，按第2.1節(jié)所提出的分類方法將該省14個地市分為4類：A類包括5個地區(qū)，B類3個，C類4個，D類2個。以2010年6-7月的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為分析對象，采用直接預(yù)測法和本文方法分別對該省2010年7月14-18日每日96點負(fù)荷進行預(yù)測。利用平均絕對百分誤差MAPE(mean absolute percentage error)對每日預(yù)測效果進行衡量，計算方法如式(11)所示，兩種預(yù)測誤差對比如表1所示。

(11)

式中：Pf,j為第j點的預(yù)測值；n為參與計算的負(fù)荷點數(shù)；Ph,j為該日第j點的實際值。

圖3為運用兩種預(yù)測方法對該地區(qū)2010年7月14日負(fù)荷進行預(yù)測，得到的預(yù)測曲線和實際負(fù)荷曲線對比圖。對比以上預(yù)測結(jié)果可以看出，采用本文的方法預(yù)測比直接對全省負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率會有一定的提高，由于省調(diào)負(fù)荷基數(shù)大，所以預(yù)測精度一般都較高，相應(yīng)的精度每提高1%，將會節(jié)約大量電量，從而產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益。

表1 負(fù)荷預(yù)測效果對比

圖3 某日實際與預(yù)測負(fù)荷曲線對比

4 結(jié)語

本文對省調(diào)負(fù)荷預(yù)測對象的組成進行了分析，分別對各個組成成分進行預(yù)測，充分考慮了各地市負(fù)荷特性及其影響因素并對其進行分類，通過地調(diào)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果對網(wǎng)損負(fù)荷進行了有效地預(yù)測，借助廠用電率對廠用電部分進行預(yù)測，結(jié)果表明該方法應(yīng)用于省級電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測能取得較好的效果。

[1]康重慶，夏清，劉梅．電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測[M]．北京：中國電力出版社，2007．

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[8]徐瑋，羅欣，劉梅，等(Xu Wei,Luo Xin,Liu Mei,etal)．用于小水電地區(qū)負(fù)荷預(yù)測的兩階段還原法(Application of two-phase reduction method in load forecasting for regions with abundant small hydropower)[J]．電網(wǎng)技術(shù)(Power System Technology)，2009，33(8):88-92．

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程義明(1986-)，男，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測、電網(wǎng)規(guī)劃。Email:cyim1986@126.coom

羅滇生(1971-)，男，博士，教授，研究方向為計算機信息通信技術(shù)與智能電網(wǎng)等。Email:lhx20070322@sohu.com

何洪英(1976-)，女，博士，講師，主要從事戶外線路高壓絕緣檢測，戶外線路覆冰檢測，圖象處理等方面研究。Email:lhx20070322@sohu.com

關(guān)于論文摘要和關(guān)鍵詞

1.摘要

1)摘要的內(nèi)容包括研究的目的、方法、結(jié)果和結(jié)論，篇幅以200字左右為宜。

2)摘要應(yīng)具有獨立性和自明性，應(yīng)是一篇完整的短文。一般不分段，不用圖表和非公知公用的符號或術(shù)語，不得引用圖、表、公式和參考文獻(xiàn)的序號。

3)英文摘要一般與中文摘要內(nèi)容相對應(yīng)。

2.關(guān)鍵詞

1)關(guān)鍵詞是為了便于作文獻(xiàn)索引和檢索而選取的能反映論文主題概念的詞或詞組，一般每篇文章標(biāo)注3～8個。

2)中、英文關(guān)鍵詞應(yīng)一一對應(yīng)。

摘編于《中國高等學(xué)校自然科學(xué)學(xué)報編排規(guī)范》(修訂版)

ApplicationofSubStepForecastingMethodinProvincialGridShort-termLoadForecasting

CHENG Yi-ming1，LUO Dian-sheng1，HE Hong-ying1HU Qiang2，LIAO Feng1，CAI Jian-biao1

(1.College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China；2.Changde Power Supply Company,Changde 415000,China)

As load characteristics in different cities greatly differ from each other,the pure application of the historical data of the provincial load and the comprehensive meteorological elements of the whole province will produce great errors,so that the short-term load forecasting by means of the sub step forecasting method is proposed.Based on the analysis of provincial load components and the load forecasting methods for different regions,as well as the search of network losses similar days and the auxiliary power rate,the effective forecast is conducted to network losses and the auxiliary power by way of the planned load reported by the subordinate power grid,so as to obtain the provincial power generation schedule of the next day.The analysis shows that this method can sufficiently reflect the changes of every component of the provincial load,and improve the accuracy rate of the provincial load to some extent.The effectiveness of this method is proved by the application of the short-term load forecasting system in a southern province.

short-term load forecasting；network-supplied load；network losses；auxiliary power；similar day

TM715

A

1003-8930(2012)04-0054-05

2011-09-13；

2011-10-19

湖南省自然科學(xué)基金委員會與衡陽市政府自然科學(xué)聯(lián)合基金資助(11JJ8003)