CN104156787A - 一种基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法，将电力系统负荷分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类，结合次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动等因素预测其他类负荷曲线，最后将五种负荷特性曲线进行叠加和修正。本发明提高了电力系统负荷预测的准确率，准确的负荷预测是安排电网运行方式、制定电力电量平衡计划的依据，为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂，以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据，正确地预测电力负荷，保证了无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力和电力工业自身健康发展的需要。

Description

一种基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法

技术领域

本发明属于电力负荷预测技术领域，尤其涉及一种基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法。

背景技术

负荷预测是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因素，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据，负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容，是能量管理系统(EMS)的一个重要模块。

传统的负荷预测方法有回归模型法，卡尔曼滤波法，时间序列法，灰色预测法，专家系统法，模糊理论法，神经网络法，小波分析法等。这些传统的预测方法都是基于纯理论的数学模型，在实际使用时无论是哪种方法均具有不足和缺陷，主要体现在：

一传统负荷预测方法基于数学理论，过于单一、机械化，理论性太强，实用性差。工作人员在预测次日负荷预测曲线时如果使用传统负荷预测方法，计算量大，得到的数值多，绘制成曲线后往往与实际曲线偏差较大，准确率偏低。

二电力系统负荷受气象条件约束大，在不同气象条件下呈现出多变、难以掌握规律的特点。传统的负荷预测方法不能综合考虑温度、湿度、降雨量等多种气象因素的影响，不满足现有负荷预测工作的需要。

三电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等，传统负荷预测方法不能综合考虑多种负荷特性的变化规律。因为电力系统负荷涉及多种负荷特性，使用传统负荷预测方法不能综合考虑多种负荷特性，所以预测的曲线准确率偏低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法，旨在解决传统负荷预测方法在使用中过于单一、机械化，理论性强，计算量大、受气象条件约束大，不能综合考虑温度、湿度、降雨量等多种气候因素影响和不能综合考虑多种负荷特性影响的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法，该基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法包括：

城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类负荷的次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动因素预测其他类负荷曲线；

将城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类负荷的负荷特性曲线进行叠加和修正。

本发明提供的基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法，将电力系统负荷分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类，找到了不同类型的负荷的特点和规律，结合次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动等因素预测其他类负荷曲线，最后将五种负荷特性曲线进行叠加和修正。本发明立足于电力系统负荷涉及多种负荷特性的特点，提高了电力系统负荷预测的准确率，对于安排电力系统的安全经济运行有着非常重要的指导意义，准确的负荷预测是安排电网运行方式、制定电力电量平衡计划的依据，准确的负荷预测也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂，以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据，正确地预测电力负荷，既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法流程图；

图2是本发明实施例提供的基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法的实施例的流程图；

图3是本发明实施例提供的曲线叠加过程曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

如图1所示，本发明实施例的基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法包括以下步骤：

S101：城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类负荷的次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动因素预测其他类负荷曲线；

S102：将城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类负荷的负荷特性曲线进行叠加和修正。

本发明的工作原理：电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类，不同类型的负荷具有不同的特点和规律。立足于电力系统负荷涉及多种负荷特性的特点。

实际工作中可以借助于《集群超短期负荷预测及负荷分析系统》(暂未实现)，将5类负荷每日96点基础数据以文本形式提交至系统中，在系统中将5类负荷数据点修正成平滑曲线，然后根据次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动因素等原因对5类负荷曲线逐条进行修正，再进行叠加，为避免冲击负荷影响，最后对负荷进行平滑修正。

本发明的具体实施例，如图2所示，按照以下方案实施：

一、结合行政区域和管辖范围内变电站的分布，将电力系统管辖范围按居民负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷和其他类负荷五类负荷性质进行电力分区。

二、根据民用负荷的变化特点——具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。结合次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动等因素预测民用区负荷曲线。

三、根据商业负荷的变化特点——主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。结合次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动等因素预测商业区负荷曲线。

四、根据工业负荷的变化特点——它的比重一般在用电构成中居于首位，它不仅取决于工业用户的工作方式(包括设备利用情况、企业的工作班制等)，而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系，一般负荷是比较恒定的。结合次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动等因素预测工业区负荷曲线。

五、根据农村负荷的负荷变化特点——它主要是指农村居民用电和农业生产用电，受气候、季节等自然条件的影响很大，也受农作物种类、耕作习惯的影响。结合次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动等因素预测工业区负荷曲线。

六、根据其他类负荷的负荷变化特点，结合次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动等因素预测其他类负荷曲线。

七、最后将五种负荷特性曲线进行叠加和修正。

结合以下的实施例对本发明的应用效果做进一步的说明：

图3中示例为城南地区负荷曲线，其所辖范围为和平区、河西区和津南区，其负荷为典型城市负荷，根据三区负荷特点，将城市负荷按商业负荷、居民负荷、工业负荷分类后得到三种不同电力负荷区：和平区主要以商业负荷(占73.2％)为主，定义其为商业负荷区；河西区主要以居民负荷(占87.9％)为主，定义其为居民负荷区；津南区以工业负荷(占85.3％)为主，定义其为工业负荷区。以15分钟为单位，分别预测出三个电力区96点标准负荷曲线，最后经过叠加修正得到总负荷曲线(如图中绿色曲线所示)。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法，其特征在于，该基于不同负荷特性的电力分区负荷预测方法包括：

城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类负荷的次日方式变化、检修情况、系统增容、温度、湿度、降雨量、社会活动因素预测其他类负荷曲线；

将城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷5类负荷的负荷特性曲线进行叠加和修正。