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        電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測研究綜述

        2021-09-26 08:19:44沈陽工程學(xué)院尹常永李奇潔
        電子世界 2021年16期
        關(guān)鍵詞:負(fù)荷曲線預(yù)測

        沈陽工程學(xué)院 李 晨 尹常永 李奇潔

        預(yù)測,是一類科學(xué)問題的總稱,是用來推測和估計(jì)目前尚未發(fā)生或還不明確的事物。許多行業(yè)都會(huì)遇到預(yù)測問題,比如宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測、天氣預(yù)報(bào)、人口數(shù)量預(yù)測、GDP發(fā)展預(yù)測等。對于預(yù)測,一般是在一定理論的參考下,以過去事物發(fā)展的規(guī)律和目前情況作錨點(diǎn),將搜集到的歷史數(shù)據(jù)作為預(yù)測基礎(chǔ),并在嚴(yán)密的分析和理論計(jì)算上,認(rèn)識事物內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律,進(jìn)而對未來的發(fā)展變化做出較為準(zhǔn)確的估計(jì)。

        電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是根據(jù)電力負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù),搜集歷史天氣數(shù)據(jù)、降水量等天氣影響,經(jīng)濟(jì)的繁榮和蕭條,社會(huì)現(xiàn)狀等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并作為預(yù)測支撐,搜尋負(fù)荷與其他相關(guān)因素的內(nèi)在聯(lián)系,從而達(dá)到精準(zhǔn)預(yù)測負(fù)荷的目的,電力負(fù)荷是有預(yù)測的必要性的。

        1 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的分類

        電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測一般以預(yù)測時(shí)間周期作為預(yù)測分類:

        (1)時(shí)分預(yù)測:也被稱為超短期負(fù)荷預(yù)測。一般是以0至30min作為預(yù)測周期,預(yù)測后續(xù)一小時(shí)或數(shù)小時(shí)的負(fù)荷變化情況。

        (2)日度預(yù)測:日度預(yù)測也被稱為短期預(yù)測。一般就是對一個(gè)正常日負(fù)荷曲線進(jìn)行預(yù)測,也可以逐日預(yù)測,一般是以一周內(nèi)每天的負(fù)荷曲線預(yù)測,或者對特殊日期如周末、節(jié)假日、春節(jié)作特殊預(yù)測。

        (3)月度預(yù)測:亦稱為中期負(fù)荷預(yù)測。月度預(yù)測會(huì)以每月的氣溫、降水等天氣因素、特殊情況(拉路限電情況等)作為預(yù)測數(shù)據(jù)基準(zhǔn),總結(jié)過去規(guī)律,達(dá)到描述未來的目的。一般月度預(yù)測的內(nèi)容使預(yù)測月度負(fù)荷、月度用電量、網(wǎng)供電量、售電量、全社會(huì)用電量、各產(chǎn)業(yè)行業(yè)電量;也對電力進(jìn)行預(yù)測,如最大負(fù)荷,平均符合,最小負(fù)荷,月峰谷差,負(fù)荷率,最小符合率等。月典型日負(fù)荷特性預(yù)測,包含各月典型工作日、典型周末負(fù)荷曲線,各月份特殊日負(fù)荷曲線。

        (4)年度預(yù)測:年度預(yù)測又被稱為長期預(yù)測。年度預(yù)測一般會(huì)以其他行業(yè)的年度預(yù)測作為預(yù)測基準(zhǔn)。在相關(guān)途徑獲取國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展總值的預(yù)測值,在氣象臺獲取未來一年甚至數(shù)年的天氣預(yù)測情況,獲取產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和人口增長預(yù)測數(shù)據(jù)等。

        隨著對電力系統(tǒng)符合預(yù)測的研究更加深入,也為了滿足電力系統(tǒng)運(yùn)行更新的需求,需要在原來分類的基礎(chǔ)上作出補(bǔ)充,針對實(shí)際預(yù)測需求,引入一些新的預(yù)測內(nèi)容。

        (5)連續(xù)多日負(fù)荷曲線預(yù)測:在電力系統(tǒng)工程實(shí)踐中,負(fù)荷曲線預(yù)測有著舉足輕重的地位。目前進(jìn)行連續(xù)若干日或更長時(shí)間的預(yù)測研究很少,一般短期負(fù)荷預(yù)測僅僅研究一天至幾天的曲線預(yù)測,中長期負(fù)荷預(yù)測一般只研究日典型負(fù)荷曲線的預(yù)測。

        (6)擴(kuò)展短期負(fù)荷預(yù)測:在電力系統(tǒng)的實(shí)際工作中,調(diào)度部門提前一天完成對第二天的日負(fù)荷短期預(yù)測,根據(jù)結(jié)果確定發(fā)電計(jì)劃。第二天監(jiān)控計(jì)劃執(zhí)行情況,若計(jì)劃發(fā)電與實(shí)際負(fù)荷差距較大,則需要對發(fā)電計(jì)劃做出臨時(shí)性調(diào)整,對剩余發(fā)電計(jì)劃重新預(yù)測,也是所謂的滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃。為了滿足滾動(dòng)發(fā)電,提出了擴(kuò)展短期負(fù)荷預(yù)測。擴(kuò)展短期負(fù)荷預(yù)測就是利用當(dāng)前獲得的最新信息,預(yù)測從此時(shí)之后數(shù)小時(shí)的負(fù)荷變化情況,由實(shí)際預(yù)測可知,其精度明顯高于日負(fù)荷預(yù)測。

        圖1 負(fù)荷預(yù)測的分類

        2 負(fù)荷預(yù)測的必要性

        時(shí)分預(yù)測專門用于實(shí)時(shí)安全分析,全面了解電力系統(tǒng)運(yùn)行狀況,運(yùn)行人員對電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)有一個(gè)基本的感知,也可用于實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)型調(diào)度,提高供電經(jīng)濟(jì)性,降低網(wǎng)損。也可實(shí)時(shí)監(jiān)測發(fā)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài),自動(dòng)發(fā)電控制(ACG)等。時(shí)分預(yù)測的規(guī)律一般以前幾日同時(shí)段的變化規(guī)律作為參考,而影響因素幾乎不考慮,在夏季時(shí)可能會(huì)因?yàn)樘鞖膺^度炎熱而對供電做出根據(jù)經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)的調(diào)整。

        日度預(yù)測是對下一天發(fā)電計(jì)劃的預(yù)測。按人們生產(chǎn)生活的規(guī)律,準(zhǔn)確的預(yù)測出供電的負(fù)荷曲線,為社會(huì)生產(chǎn)生活的順利增磚添瓦,為社會(huì)的安定盡一份力。日度預(yù)測會(huì)考慮在年、月、周、日不同周期會(huì)有明顯的周期性,影響因素一般考慮星期類型,氣象因素(溫濕度、降水等),電價(jià)等。

        月度預(yù)測是對安排檢修計(jì)劃的指導(dǎo),是中期運(yùn)行方式的指導(dǎo),根據(jù)季節(jié)調(diào)整水庫調(diào)度計(jì)劃,也可根據(jù)月度預(yù)測制定電煤計(jì)劃。月度電力會(huì)周期性的穩(wěn)定增長,各個(gè)年度的十二個(gè)月均有相似表現(xiàn)。

        年度預(yù)測具有對電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃的指導(dǎo)意義,以國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況預(yù)測未來電力系統(tǒng)的裝機(jī)容量等,以達(dá)到節(jié)約能源保護(hù)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的目的。也可確定年度檢修計(jì)劃、運(yùn)行方式等。一般年度預(yù)測考慮國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、人口、產(chǎn)能單耗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、電價(jià)的政策等。而年度預(yù)測的精確度往往收到多方面因素限制,比如作為預(yù)測支撐的數(shù)據(jù)不夠準(zhǔn)確,或者突發(fā)情況類似災(zāi)難、戰(zhàn)爭、世界經(jīng)濟(jì)制約、疫情等無法預(yù)知的情況。負(fù)荷預(yù)測應(yīng)有一定的抗擾動(dòng)能力,對各個(gè)突發(fā)時(shí)間應(yīng)有相應(yīng)的備案,在突發(fā)事件發(fā)生后,短時(shí)間內(nèi),由于人的盲目性,很難及時(shí)做出正確的應(yīng)對,面對電力系統(tǒng)供電瞬時(shí)平衡的特性,應(yīng)考慮多方面情況,到關(guān)鍵時(shí)刻及時(shí)切換運(yùn)行方式,避免缺電影響社會(huì)生產(chǎn)、人們的生活,也避免供電過剩導(dǎo)致系統(tǒng)失穩(wěn)。

        對于連續(xù)多日負(fù)荷曲線預(yù)測,一般被電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行所需要。其中的年負(fù)荷曲線和典型日負(fù)荷曲線是電力系統(tǒng)規(guī)劃中電力電量平衡的指導(dǎo),也用于可靠性評估。彌補(bǔ)了傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測僅僅是簡單將歷史數(shù)據(jù)平均作為結(jié)果來使用的不可靠性。

        3 負(fù)荷預(yù)測常用的預(yù)測方法

        電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測在上世紀(jì)三十年代即有研究,由于各國國情,普遍沒有共同治理,例如美國的聯(lián)邦制,歐洲的小國群體,一般以短期負(fù)荷預(yù)測為主,并沒有考慮到為發(fā)展指導(dǎo)的中長期的負(fù)荷預(yù)測研究。而中國正處于戰(zhàn)亂,且發(fā)電能力很有限,電能短缺,斷電情況頻繁,并沒有負(fù)荷預(yù)測的必要。到20世紀(jì)70年代,隨著國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,裝機(jī)容量的急速提升,逐漸形成了負(fù)荷預(yù)測這一門學(xué)科并且得到迅速發(fā)展。目前國內(nèi)外對負(fù)荷預(yù)測研究的相關(guān)論文數(shù)量很多,以時(shí)間為界限,綜合下來方法大致分為經(jīng)典預(yù)測方法、人工智能預(yù)測法、現(xiàn)代組合預(yù)測法。

        3.1 經(jīng)典預(yù)測法

        (1)專家系統(tǒng)法:專家系統(tǒng)法是電力值班員根據(jù)負(fù)荷預(yù)測的經(jīng)驗(yàn)知識,總結(jié)大量歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),理清經(jīng)驗(yàn)規(guī)則,并按照這種規(guī)則進(jìn)行預(yù)測的方法,這種方法能夠利用專家的經(jīng)驗(yàn)知識,得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果。

        (2)回歸分析法:回歸分析法是建立電力負(fù)荷與其他可能影響因素的回歸模型,模型簡單可靠,而且基于統(tǒng)計(jì)的回歸分析的理論已經(jīng)非常成熟,適合中長期負(fù)荷預(yù)測。但回歸模型為線性模型,無法考慮非線性因素,這種缺陷使得預(yù)測精度不高。

        (3)灰色預(yù)測法:灰色預(yù)測法是基于灰色系統(tǒng),在數(shù)據(jù)已知量不高的情況的預(yù)測方法,將模糊控制理論應(yīng)用在復(fù)雜系統(tǒng)中,結(jié)合運(yùn)籌學(xué)及自動(dòng)控制。運(yùn)算方便,易檢驗(yàn),求解灰色模型實(shí)質(zhì)上是求取微分方程。但灰色預(yù)測模型對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求很高,要求數(shù)據(jù)符合指數(shù)函數(shù)增長規(guī)律,不適合中長期預(yù)測,且樣本離散程度越高,預(yù)測精度越差。

        (4)時(shí)間序列法:時(shí)間序列法認(rèn)為未來的負(fù)荷受到過去幾天或幾個(gè)周期負(fù)荷的影響,且認(rèn)為過去發(fā)生的事件或擾動(dòng)將對未來數(shù)個(gè)周期有衰減的影響。一般時(shí)間序列法根據(jù)時(shí)間順序?qū)v史負(fù)荷進(jìn)行建模,預(yù)測過程簡單,但此方法僅限于對樣本的擬合,未考慮到其他影響電力負(fù)荷的因素。

        3.2 人工智能預(yù)測法

        (1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦的思維模式,從而進(jìn)行對事物思考得出結(jié)果的方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法會(huì)設(shè)置大量神經(jīng)元組成一個(gè)復(fù)雜非線性系統(tǒng)。各神經(jīng)元由內(nèi)部設(shè)置線性函數(shù)經(jīng)放大函數(shù)輸出數(shù)值,乘以相應(yīng)權(quán)重系數(shù),與其他同層次神經(jīng)元疊加傳遞至下一層次神經(jīng)元。雖單一神經(jīng)元結(jié)構(gòu)簡單,但經(jīng)過組合而成的模型十分復(fù)雜。此方法具有良好的容錯(cuò)能力、記憶能力、映射能力及各種復(fù)雜的信息處理能力,也具有易陷入局部極小值、收斂速度慢、記憶不穩(wěn)定、對數(shù)據(jù)量要求大等缺點(diǎn)。

        (2)小波分析預(yù)測法:小波分析方法在近些年內(nèi)得到了很大的發(fā)展,其預(yù)測實(shí)質(zhì)是將時(shí)域映射到頻域進(jìn)行分析求解,再返回到時(shí)域。小波分析對局部突然變化有良好的分析能力,原始信號的傳遞、存儲、分析或者重建將在小波分析法中處理的異常簡單。

        3.3 現(xiàn)代組合預(yù)測法

        基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的經(jīng)典預(yù)測法和基于人工智能的現(xiàn)代預(yù)測法,皆有其固有缺陷,往往單一的預(yù)測方法并不能考慮各種影響因素進(jìn)而準(zhǔn)確地預(yù)測負(fù)荷趨勢,如時(shí)間序列預(yù)測法不能考慮非線性的影響,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能考慮到時(shí)間與負(fù)荷變化的關(guān)系。而組合模型能夠做到取長補(bǔ)短,優(yōu)勢互補(bǔ),綜合考慮各個(gè)影響因素,繼而達(dá)到較高的預(yù)測準(zhǔn)確度。

        電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測近年來數(shù)學(xué)化趨向越來越重,盡管這些模型是先進(jìn)的,但容易導(dǎo)致調(diào)度人員的困惑,使相關(guān)人員難以掌握。如果將負(fù)荷當(dāng)作純粹的數(shù)據(jù)看待,也就失去了電力系統(tǒng)的特色。負(fù)荷預(yù)測應(yīng)考慮實(shí)際情況,選擇合適的模型,不管實(shí)際生硬的套用模型的思路值得三思。

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