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        基于大用戶報(bào)裝的中長(zhǎng)期城市負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

        2016-05-14 10:39:05陳宇鳴

        陳宇鳴

        摘 要:大用戶負(fù)荷是構(gòu)成城市負(fù)荷的主要部分,本文提出了一種基于大用戶報(bào)裝的中長(zhǎng)期城市負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。通過(guò)將城市負(fù)荷分解為大用戶負(fù)荷和中小負(fù)荷的兩部分,分別采用階段分析法和自然增長(zhǎng)率法對(duì)這兩步進(jìn)行建模,從而實(shí)現(xiàn)中長(zhǎng)期城市負(fù)荷預(yù)測(cè)。

        關(guān)鍵詞:大用戶;城市負(fù)荷預(yù)測(cè);中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)

        中圖分類號(hào):TM714 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        1 引言

        電網(wǎng)規(guī)劃是電網(wǎng)建設(shè)的依托和先決條件,規(guī)劃的質(zhì)量將嚴(yán)重影響到電網(wǎng)的建設(shè)投資費(fèi)用和電網(wǎng)的安全運(yùn)行。而電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電網(wǎng)規(guī)劃的理論基礎(chǔ),預(yù)測(cè)算法的精度直接影響到規(guī)劃方案的可信度,這是長(zhǎng)期以來(lái)困擾電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要問(wèn)題。因此,電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究受到了廣大學(xué)者的關(guān)注,針對(duì)不同的應(yīng)用環(huán)境提出了多種負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,取得了較豐碩的成果。

        中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)算法從模型數(shù)量上可以分為單模型負(fù)荷預(yù)測(cè)算法和多模型組合預(yù)測(cè)算法。其中單模型由于負(fù)荷預(yù)測(cè)方法由于模型的局限性,因而不同的模型適用不同規(guī)模和發(fā)展?fàn)顩r的城市,但是簡(jiǎn)單易用。典型的單模型預(yù)測(cè)方法有彈性系數(shù)發(fā)、回歸分析法、指數(shù)平滑法、多項(xiàng)式法、灰色預(yù)測(cè)方法等。多模型組合預(yù)測(cè)算法是由多個(gè)單模型預(yù)測(cè)方法通過(guò)一定的比重加權(quán)得到,在適用范圍上比單模型廣,但是其需要人為挑選出合適的模型進(jìn)行加權(quán)組合,復(fù)雜度遠(yuǎn)高于單模型預(yù)測(cè)方法。

        隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,為了提高預(yù)測(cè)算法的適應(yīng)能力,在最近的負(fù)荷預(yù)測(cè)新理論和新方法中提出了許多具有學(xué)習(xí)能力的人工智能預(yù)測(cè)方法。這些人工智能方法能夠通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘并學(xué)習(xí),從而構(gòu)成新的具有普遍適應(yīng)能力的預(yù)測(cè)方法,并且可以通過(guò)對(duì)不同數(shù)據(jù)的在線學(xué)習(xí),從而可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)算法應(yīng)用于多個(gè)場(chǎng)景中。如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和粒子群算法等。文獻(xiàn)[4]將誤差序列的均方值作為網(wǎng)絡(luò)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)并采用最小誤差對(duì)應(yīng)的平滑參數(shù),在廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)基本算法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及平滑參數(shù)確定方法的基礎(chǔ)上建立了GRNN的預(yù)測(cè)模型。提出了確定輸入神經(jīng)元數(shù)目的方法,并將模型應(yīng)用于某地中長(zhǎng)期電力網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè),分別進(jìn)行了單步預(yù)測(cè)和多步預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[5]針對(duì)實(shí)時(shí)電價(jià)對(duì)短期負(fù)荷的影響,建立了徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)(ANFIS)相結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型利用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力,應(yīng)用ANFIS系統(tǒng)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正,以使固定電價(jià)時(shí)代的預(yù)測(cè)方法在電價(jià)敏感環(huán)境下也能達(dá)到較好的預(yù)測(cè)精度。文獻(xiàn)[6]提出了一種將粒子群優(yōu)化算法與非線性灰色Bernoulli模型結(jié)合中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。

        上述的單模型預(yù)測(cè)方法、組合預(yù)測(cè)方法和人工智能預(yù)測(cè)方法都是基于城市負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)搭建模型,并未考慮到城市未來(lái)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展規(guī)劃。因此,本文提出一種基于大用戶報(bào)裝的中長(zhǎng)期城市負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,該方法將城市用電負(fù)荷按特性劃分為住宅用戶、工業(yè)用戶、商業(yè)用戶和其他用戶四類,對(duì)四種類型的大用戶從報(bào)裝、建設(shè)及投產(chǎn)等方面進(jìn)行階段性分析,得出發(fā)展規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)城市中長(zhǎng)期用電負(fù)荷的預(yù)測(cè)。

        2 基于大用戶報(bào)裝的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

        2.1 大用戶特性分析

        按電網(wǎng)運(yùn)行規(guī)定,當(dāng)負(fù)荷容量超過(guò)一定范圍的大用戶在建設(shè)之前需要向有關(guān)部門進(jìn)行計(jì)劃報(bào)裝,而這些各行各業(yè)的大用戶是電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷增長(zhǎng)的主要組成部分。因此,可以通過(guò)對(duì)大用戶的報(bào)裝、建設(shè)及投產(chǎn)等多個(gè)階段進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析,得到四種類型大用戶在不同階段的負(fù)荷增長(zhǎng)特性,從而可以得到每種類型的負(fù)荷增長(zhǎng)規(guī)律。

        城市電網(wǎng)負(fù)荷的主要增長(zhǎng)量為大用戶負(fù)荷增長(zhǎng)量,如式(1)為第k種類型中第j個(gè)階段所有大用戶負(fù)荷增長(zhǎng)量。如式(2)為城市電網(wǎng)中四類大用戶第j個(gè)階段的增長(zhǎng)量總和。按照(1)和(2)便可以求出城市電網(wǎng)負(fù)荷在每個(gè)階段的主要增長(zhǎng)量。

        (1)

        式中:k為用戶分類數(shù);i為大用戶編號(hào);j為階段數(shù);αk為第k類大用戶的調(diào)整系數(shù);βjk 為第k類大用戶在第j個(gè)階段的階段系數(shù);lik 為第k類大用戶中第i個(gè)大用戶的報(bào)裝量;n為第k類大用戶的數(shù)量;Ljk 為第k類大用戶在第j個(gè)階段的負(fù)荷增長(zhǎng)量;

        (2)

        式中:BLj為城市大用戶負(fù)荷第j個(gè)階段的增長(zhǎng)量。

        由式(1)和式(2)可知,要得出城市電網(wǎng)負(fù)荷在每個(gè)階段的主要增長(zhǎng)量,需要對(duì)大用戶的負(fù)荷階段劃分情況、負(fù)荷階段系數(shù)、負(fù)荷調(diào)整系數(shù)和大用戶報(bào)裝容量四個(gè)方面進(jìn)行分析。具體方法如下:

        (1)需要收集大用戶報(bào)裝數(shù)據(jù),并進(jìn)行分類。供電局需要對(duì)每年的大用戶報(bào)裝情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分類和匯總工作。

        (2)對(duì)各種類型大用戶的歷史報(bào)裝情況和用電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到各類型大用戶的投產(chǎn)規(guī)律數(shù)據(jù),從而劃分各類型大用戶的投產(chǎn)階段數(shù),一年為一個(gè)階段。

        (3)根據(jù)各類型大用戶的投產(chǎn)規(guī)律,采用數(shù)據(jù)擬合方法得到各類型大用戶的階段系數(shù)和調(diào)整系數(shù)。

        2.2 中長(zhǎng)期城市負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

        城市電網(wǎng)負(fù)荷增長(zhǎng)量由大用戶負(fù)荷增長(zhǎng)量和其他中小負(fù)荷增長(zhǎng)量共同組成。因此,除大用戶之外,還需對(duì)中小負(fù)荷的增長(zhǎng)規(guī)律進(jìn)行分析建模。由于中小負(fù)荷數(shù)量非常龐大,增長(zhǎng)規(guī)律雜亂,無(wú)法進(jìn)行單項(xiàng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。因此,本文采用自然增長(zhǎng)率的方法,從總體上對(duì)中小負(fù)荷增長(zhǎng)量建模,如式(3)所示。

        MLi=λ·Di-1 (3)

        式中:MLi為未來(lái)第i年城市中小負(fù)荷增長(zhǎng)量;λ為城市中小負(fù)荷自然增長(zhǎng)系數(shù);Di為第i-1年城市負(fù)荷總量。

        根據(jù)式(1)~(3)可以建立起基于大用戶報(bào)裝的中長(zhǎng)期城市負(fù)荷預(yù)測(cè)模型如式(4)所示。

        Di=BLi+MLi (4)

        式中:i為需要預(yù)測(cè)的未來(lái)第i年。

        3 實(shí)例分析

        本文根據(jù)某地區(qū)供電局統(tǒng)計(jì)的大用戶報(bào)裝數(shù)據(jù),從住宅、商業(yè)、工業(yè)和其它四種類型出發(fā),將投產(chǎn)階段統(tǒng)一劃分為3個(gè)階段,分別為投產(chǎn)第一年、投產(chǎn)第二年、投產(chǎn)第三年。經(jīng)數(shù)據(jù)分析與擬合之后,得到每類大用戶的調(diào)整系數(shù)和階段系數(shù)見(jiàn)表1。

        采用本文提出的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法對(duì)該地區(qū)2011年、2012年和2013年的負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果見(jiàn)表2。

        從表2中可以看到,由于采用比較精確的大用戶報(bào)裝統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)能較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)城市電網(wǎng)負(fù)荷的主要增長(zhǎng)部分,因此,采用本文提出的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法能取得較好的預(yù)測(cè)效果。

        結(jié)論

        本文提出了一種基于大用戶報(bào)裝的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,將城市負(fù)荷分為大用戶負(fù)荷和中小負(fù)荷兩部分,對(duì)大用戶負(fù)荷采用分階段增量方法,結(jié)合中小負(fù)荷采用自然增長(zhǎng)率方法,建立了中長(zhǎng)期城市負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。通過(guò)測(cè)試結(jié)果表明該方法能取得較好的預(yù)測(cè)效果。

        參考文獻(xiàn)

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