郝文波,高宇峰,陸 瑩,張福忠,馬曉翠,龍 珠
(1.黑龍江省電力科學(xué)研究院,哈爾濱150030;2.哈爾濱商業(yè)大學(xué),哈爾濱150028;3.國電哈爾濱熱力有限公司,哈爾濱150066;4.黑龍江省電力勘察設(shè)計(jì)研究院,哈爾濱150078)
電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測在時(shí)間跨度上可分為超短期、短期及中長期負(fù)荷預(yù)測。中長期負(fù)荷預(yù)測模型主要有經(jīng)典的回歸分析模型[1-2]、趨勢外推模型[3];基于人工智能方法的灰色系統(tǒng)模型[4-5]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[6];其預(yù)測方法有一般性的電力彈性系數(shù)法[7]、產(chǎn)值單耗法[7]、專門應(yīng)用于空間預(yù)測的負(fù)荷密度指標(biāo)法[8]。
黑龍江省是農(nóng)業(yè)大省,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對落后?!笆濉逼陂g是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要時(shí)期,原有單一負(fù)荷預(yù)測方法對“十二五”期間的負(fù)荷形勢無法進(jìn)行合理、有效地預(yù)測?;诖耍疚脑趶椥韵禂?shù)法、產(chǎn)值單耗法和時(shí)間序列法的基礎(chǔ)上,采用時(shí)變權(quán)組合預(yù)測方法,對“十二五”期間黑龍江省的電量增長以及負(fù)荷增長進(jìn)行科學(xué)預(yù)測。
電力彈性系數(shù)[1]是地區(qū)用電量的增長率與國民生產(chǎn)總值增長率的比值。電力彈性系數(shù)很好地反映了國民經(jīng)濟(jì)增長與電力需求之間的關(guān)系,如果已知電力彈性系數(shù)ε,并且知道國民經(jīng)濟(jì)增長率預(yù)測值αe,則可以得到電力需求的增長率為
進(jìn)而,可以得到目標(biāo)年的電量預(yù)測值為
式中:Wt為目標(biāo)年的用電量預(yù)測值;W0為基準(zhǔn)年的用電量。
考慮到黑龍江省在“十二五”期間進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,因此需要對各產(chǎn)業(yè)用電量進(jìn)行預(yù)測,故建立分產(chǎn)業(yè)彈性系數(shù)法數(shù)學(xué)模型為
式中:Wt為目標(biāo)年的用電量預(yù)測值;i=1,2,3分別代表第一、第二、第三產(chǎn)業(yè);為基準(zhǔn)年的第i產(chǎn)業(yè)用電量;εi為第i產(chǎn)業(yè)彈性系數(shù)預(yù)測值為第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長率;WL為居民生活用電量預(yù)測值。
利用上面的分產(chǎn)業(yè)彈性系數(shù)法對黑龍江省2007年—2010年全社會用電量進(jìn)行預(yù)測,并與原有的彈性系數(shù)法預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比,如表1所示。
表1 預(yù)測結(jié)果對比表 億kW·h
通過2種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果比較可以看出,分產(chǎn)業(yè)彈性系數(shù)法比傳統(tǒng)彈性系數(shù)法預(yù)測精度更高。2009年由于受金融危機(jī)的影響,實(shí)際用電量的增長緩慢,因此2種彈性系數(shù)法預(yù)測結(jié)果都與實(shí)際用電量偏離較大。
時(shí)間序列法[1]是根據(jù)歷史用電量數(shù)據(jù),利用曲線進(jìn)行擬合,采用的數(shù)學(xué)模型如下:
式中:y為目標(biāo)年電量預(yù)測值;y1為多項(xiàng)式曲線擬合的電量預(yù)測值;y2為指數(shù)曲線擬合的電量預(yù)測值;k(t)為比例系數(shù)。
y1、y2的曲線擬合形式分別為
式中的系數(shù)需通過歷史數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合獲得。
產(chǎn)值單耗法[1]即單位產(chǎn)值耗電法,通過某一產(chǎn)業(yè)的平均用電量以及該產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值來得到該產(chǎn)業(yè)的用電量,其預(yù)測模型為
式中:Wt為目標(biāo)年的用電量預(yù)測值;Hi為目標(biāo)年的i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;Pi為目標(biāo)年的i產(chǎn)業(yè)電量單耗值;WL為居民生活用電量預(yù)測值。
通過對2005年—2010年三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗分析,推算出“十二五”期間的各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗,進(jìn)而預(yù)測出各產(chǎn)業(yè)用電量及全社會用電量。
綜合以上3種預(yù)測方法,建立下面時(shí)變權(quán)負(fù)荷預(yù)測模型:
式中:a(t)、b(t)、c(t)為時(shí)變權(quán)系數(shù);y1、y2、y3為利用彈性系數(shù)法、時(shí)間序列法、產(chǎn)值單耗法獲得的電量預(yù)測值。其中,a(t)、b(t)、c(t)可根據(jù)目標(biāo)年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)適當(dāng)調(diào)整其大小,但需滿足
由于3種方法對近期負(fù)荷預(yù)測以及中遠(yuǎn)期負(fù)荷預(yù)測的效果不同,因此根據(jù)預(yù)測水平年不同,權(quán)重系數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。通過對歷史數(shù)據(jù)校核,本次“十二五”期間的負(fù)荷預(yù)測,按下式取加權(quán)平均值:
而在對2020年和2030年進(jìn)行遠(yuǎn)景年負(fù)荷預(yù)測時(shí),應(yīng)適當(dāng)降低時(shí)間序列法的權(quán)重,同時(shí)增大彈性系數(shù)法與產(chǎn)值單耗法所占的權(quán)重。
利用上述改進(jìn)的時(shí)變權(quán)綜合預(yù)測方法對黑龍江省“十二五”全社會用電量及最大用電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測過程和預(yù)測結(jié)果如表2、表3所示。
表2 黑龍江省“十二五”期間全社會用電量預(yù)測 億kW·h
表3 黑龍江省“十二五”期間最大負(fù)荷預(yù)測 萬kW
根據(jù)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果,2015年黑龍江省全社會用電量預(yù)計(jì)達(dá)1 007億kW·h,其中“十二五”期間年均增長率為7.06%;年最大負(fù)荷達(dá)到1 795萬kW,“十二五”期間年均增長率為7.85%。
針對黑龍江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)以及“十二五”期間進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的具體情況,采用分產(chǎn)業(yè)彈性系數(shù)法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測,能夠更清晰地反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展與電力需求的關(guān)系。通過對歷史數(shù)據(jù)的校核,可表明改進(jìn)方法具有更高的精度?;诖?,利用時(shí)變權(quán)預(yù)測模型對黑龍江省“十二五”電力需求以及最大負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測。
[1]牛東曉,曹樹華,趙磊,等.電力負(fù)荷預(yù)測技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京:中國電力出版社,1998.
[2]藍(lán)信軍,楊期余,江輝.加權(quán)模糊回歸方法在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].長沙電力學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2003,18(4):34-37.
[3]劉晨暉.電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)理論與方法[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)出版社,1987.
[4]劉思峰,郭天榜,黨耀國,等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,1999.
[5]俞明生,馮桂宏,楊祥.組合優(yōu)化灰色模型在中長期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007(4):153-156.
[6]張石,張瑞友,汪定偉.基于DPCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中長期電力負(fù)荷預(yù)測方法[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,31(4):482-485.
[7]岳璐,張堯,鐘慶,等.基于模糊邏輯聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的中長期負(fù)荷預(yù)測[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào),2008,35(2):42 -46.
[8]AZZAM -UL -ASAR J R,MCDONALD J R,KHAN M I.A specification of neural network applications in the load forecasting problem[C]//First IEEE Conference on Control Application,Dayton,OH,USA,1992.