CN105825295A - 一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法 - Google Patents

Abstract

一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法，其特点是，包括以下步骤：建立电力地理信息系统(GIS)，整合用地信息、10kV馈线的供电范围及分类负荷数据；在GIS中以10kV馈线的供电范围生成元胞；利用Logistic函数描述分类负荷密度的变化情况，分别生成与各分类负荷密度发展趋势相对应的规律性曲线；确定当前年各元胞内分类负荷密度的发展程度，即找到当前年各元胞内分类负荷密度在该类负荷密度发展规律曲线上所处的位置；预测目标年元胞负荷值，根据当前年各元胞内分类负荷密度的发展程度，结合分类负荷密度发展规律曲线，确定目标年元胞内分类负荷密度指标，再乘以元胞中每类负荷所对应的面积实现对元胞负荷值的预测。

Description

一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法

技术领域

本发明涉及城市配电网规划中空间负荷预测领域，是一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法。

背景技术

空间负荷预测是指对供电区域内未来电力负荷的大小和位置的预测，或者说空间负荷预测是对指定区域内电力负荷时空分布的预测。其预测结果提供了未来负荷的空间分布信息，可以有效地指导电气设备的容量选择和安装位置，使电网投资和运行更加合理、经济，是电力系统规划的基础。

目前空间负荷预测的主要方法有趋势法、多变量法、用地仿真法和负荷密度指标法。趋势法是以历史负荷数据为基础外推负荷的发展趋势。多变量法是以多个影响负荷峰值变化的因素为基础，通过建立计及经济、人口、气温等因素影响的多变量预测模型来实现空间负荷预测。用地仿真法是通过分析土地使用情况及发展规律，在此基础上将土地使用情况转换为空间负荷分布。负荷密度指标法一般是先对负荷分类，再对规划区内分类负荷密度指标进行预测，最后结合用地信息来计算各元胞的负荷值从而实现空间负荷预测。

分类负荷在不同元胞内发展程度的不同，导致元胞负荷分布不均衡，直接影响到空间负荷预测结果的准确程度。为了提高空间负荷预测结果的精度，本发明提出了一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法。

发明内容

本发明的目的是，提供一种方法科学、合理，简单、实用，计算速度快，精度高的计及元胞发展程度的空间负荷预测方法。

实现本发明目的所采用的技术方案是，一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法，其特征在于，它包括以下步骤：

1)建立电力地理信息系统

建立包含10kV馈线供电范围的图层和规划区内用地信息图层的电力地理信息系统(GIS)，在电力地理信息系统(GIS)中整合基础信息，其中包括：用地信息、10kV馈线的供电范围及分类负荷数据；

2)生成元胞

在电力地理信息系统(GIS)中，以10kV馈线的供电范围生成元胞；

3)揭示分类负荷密度的发展规律

利用Logistic函数描述分类负荷密度的变化情况，其函数表达式见公式(1)，

$y=\frac{k}{1+{\mathrm{ce}}^{-bt}}---\left(1\right)$

式中，y为分类负荷密度变量；t为时间变量；c、b为待定系数；k为饱和值，也是一个待定系数；e为自然对数函数的底数，是一个常数；

①利用计量经济学模型求解出分类负荷密度的饱和值，对应于公式(1)中的k，

利用分类负荷密度发展与地区社会经济发展之间的正相关性，建立分类负荷密度与经济发展之间的计量经济学模型，并用计量经济学模型确定分类负荷密度的饱和值，计量经济学模型的一般表达式见式(2)，

y＝f(x,a,μ)(2)

其中，y为分类负荷密度变量；x为经济变量；a为模型系数；μ为随机误差项。

本发明建立的计量经济学模型为古典线性回归模型，见式(3)，

y_i＝a_i0+a_i1x+μ_i(3)

式中，y_i为第i类负荷密度变量；a_i0与a_i1为系数；μ_i为随机扰动项；i为负荷类型序号，i＝1,2,…,m，m为负荷类型总数；

式(4)是式(3)的矩阵形式，

Y＝A₀+A₁X+Μ(4)

式中，Y为分类负荷密度变量矩阵；X为经济变量矩阵；A₀、A₁为待定系数矩阵、Μ为随机扰动量矩阵；

②使用最小二乘法，利用分类负荷密度历史值求解出公式(1)中待定系数c、b的值；

③根据子步骤①、②所确定的分类负荷密度的发展规律模型，生成分类负荷密度的发展规律曲线；

4)确定元胞内分类负荷密度的发展程度

不同元胞内同类负荷密度的发展程度通常存在差异；一个规划区内的政治、经济等环境相近，所以不同元胞内同类负荷密度的发展趋势及饱和程度相似，可认为规划区内所有元胞的同类负荷密度发展规律曲线相同；

找到当前年各元胞内每类负荷密度大小在该类负荷密度发展规律曲线上所处的位置，即为各元胞内分类负荷密度的发展程度；

5)预测目标年元胞负荷值

根据历史年各元胞内分类负荷密度的发展程度，结合分类负荷密度发展规律曲线，确定规划目标年各元胞内分类负荷密度指标，并用已求取的负荷密度指标法预测目标年各元胞的负荷值，如公式(5)所示，从而实现空间负荷预测。

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1=d_{11}{s}_{11}+d_{12}{s}_{12}+...+d_{1j}{s}_{1j}+...+d_{1m}{s}_{1m}\\ .\\ .\\ .\\ P_i=d_{i1}{s}_{i1}+d_{i2}{s}_{i2}+...+d_{ij}{s}_{ij}+...+d_{im}{s}_{im}\\ .\\ .\\ .\\ P_n=d_{n1}{s}_{n1}+d_{n2}{s}_{n2}+...+d_{nj}{s}_{nj}+...+d_{nm}{s}_{nm}\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，P_i为第i个元胞的负荷值，i＝1,2,…,n，n为元胞个数；d_ij为第i个元胞内第j类负荷的密度指标，j＝1,2,…,m，m为负荷类型总数；s_ij为第i个元胞内第j类负荷所占的用地面积。

本发明提出了一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法，通过利用Logistic函数描述了分类负荷密度的变化情况，生成了能够反映分类负荷密度发展规律的曲线，确定了各元胞内分类负荷密度的发展程度，并结合分类负荷密度发展规律曲线预测了目标年元胞内分类负荷密度指标，进而实现了对目标年元胞负荷值的预测，有效解决了因元胞负荷分布不均衡而影响空间负荷预测结果精度的问题，具有方法科学、合理，简单、实用等优点。

附图说明

图1为元胞生成示意图；

图2为规划区域内居民类负荷密度的发展规律曲线图；

图3为利用分类负荷密度发展规律曲线，确定当前年各元胞内分类负荷密度的发展程度及预测目标年各元胞内分类负荷密度指标的示意图。

具体实施方式

下面利用附图和实施例对本发明进行进一步说明。

参照图1-图3，本发明的一种预测规划目标年元胞负荷最大值的空间负荷预测方法，包括以下步骤：

1)建立电力地理信息系统(GIS)

建立包含10kV馈线供电范围图层和用地信息图层的电力地理信息系统(GIS)，并利用已建立的电力地理信息系统(GIS)，整合用地信息、10kV馈线的供电范围及分类负荷数据，并以各元胞04-09年的数据为基础，确定规划区内分类负荷的平均密度，见表1；

2)生成元胞

在电力地理信息系统(GIS)中，以10kV馈线的供电范围生成元胞，如图1所示；

3)揭示分类负荷密度的发展规律

利用Logistic函数描述分类负荷密度的变化情况，其函数表达式见公式(1)，

$y=\frac{k}{1+{\mathrm{ce}}^{-bt}}---\left(1\right)$

式中，y为分类负荷密度变量；t为时间变量；c、b为待定系数；k为饱和值，也是一个待定系数；e为自然对数函数的底数，是一个常数；

①利用计量经济学模型求解出分类负荷密度的饱和值，对应于公式(1)中的k，

利用分类负荷密度发展与地区社会经济发展之间的正相关性，建立分类负荷密度与经济发展之间的计量经济学模型，并用计量经济学模型确定分类负荷密度的饱和值，计量经济学模型的一般表达式见式(2)，

y＝f(x,a,μ)(2)

其中，y为分类负荷密度变量；x为经济变量；a为模型系数；μ为随机误差项，

建立的计量经济学模型为古典线性回归模型，见式(3)，

y_i＝a_i0+a_i1x+μ_i(3)

式中，y_i为第i类负荷密度变量；a_i0与a_i1为系数；μ_i为随机扰动项；i为负荷类型序号，i＝1,2,…,m，m为负荷类型总数，

式(4)是式(3)的矩阵形式，

Y＝A₀+A₁X+Μ(4)

式中，Y为分类负荷密度变量矩阵；X为经济变量矩阵；A₀、A₁为待定系数矩阵、Μ为随机扰动量矩阵，

首先对规划区经济的发展趋势进行分析，该区域经济进入饱和阶段的大致时间在2023年左右，进入到初始饱和阶段时全市经济所能达到的饱和值初值大约为5424.174亿元，然后运用计量经济学模型预测各类负荷进入到饱和阶段时的饱和密度指标，即为公式(1)中系数k的值，结果见表2；

②使用最小二乘法，利用分类负荷密度历史值求解出公式(1)中待定系数c、b的值，结果见表2；

③根据子步骤①、②所确定的分类负荷密度的发展规律模型，生成分类负荷密度的发展规律曲线，图2给出的是居民类负荷密度的发展规律曲线图；

4)确定元胞内分类负荷密度的发展程度

不同元胞内同类负荷密度的发展程度通常存在差异；一个规划区内的政治、经济等环境相近，所以不同元胞内同类负荷密度的发展趋势及饱和程度相似，可认为规划区内所有元胞的同类负荷密度发展规律曲线相同，

找到当前年各元胞内每类负荷密度大小在该类负荷密度发展规律曲线上所处的位置，即为各元胞内分类负荷密度的发展程度，如图3所示。图3中d_B1与d_B2分别为两个不同元胞中同类负荷当前年的负荷密度指标，即两个元胞中该类负荷密度的发展程度，再结合该类负荷密度发展规律曲线，预测下一年两个元胞中该类负荷的密度指标d₁与d₂。

表1规划区历史年分类负荷密度指标的平均值

表2Logistic函数中系数a、b、k的值

5)预测目标年元胞负荷值

根据历史年各元胞内分类负荷密度的发展程度，结合分类负荷密度发展规律曲线，确定规划目标年各元胞内分类负荷密度指标，并用已求取的负荷密度指标法预测目标年各元胞的负荷值，如公式(5)所示，从而实现空间负荷预测，预测结果见表4。

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1=d_{11}{s}_{11}+d_{12}{s}_{12}+...+d_{1j}{s}_{1j}+...+d_{1m}{s}_{1m}\\ .\\ .\\ .\\ P_i=d_{i1}{s}_{i1}+d_{i2}{s}_{i2}+...+d_{ij}{s}_{ij}+...+d_{im}{s}_{im}\\ .\\ .\\ .\\ P_n=d_{n1}{s}_{n1}+d_{n2}{s}_{n2}+...+d_{nj}{s}_{nj}+...+d_{nm}{s}_{nm}\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，P_i为第i个元胞的负荷值，i＝1,2,…,n，n为元胞个数；d_ij为第i个元胞内第j类负荷的密度指标，j＝1,2,…,m，m为负荷类型总数；s_ij为第i个元胞内第j类负荷所占的用地面积。

表4空间负荷预测结果

本发明中所用的特定实施例已对本发明的内容做出了详尽的说明，但不局限于本实施例，本领域技术人员根据本发明的启示所做的任何显而易见的改动，都属于本发明权利保护的范围。

Claims (1)

1.一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法，其特征在于，它包括以下步骤：

1)建立电力地理信息系统

建立包含10kV馈线供电范围的图层和规划区内用地信息图层的电力地理信息系统(GIS)，在电力地理信息系统(GIS)中整合基础信息，其中包括：用地信息、10kV馈线的供电范围及分类负荷数据；

2)生成元胞

在地理信息系统(GIS)中，以10kV馈线的供电范围生成元胞；

3)揭示分类负荷密度的发展规律

利用Logistic函数描述分类负荷密度的变化情况，其函数表达式见公式(1)，

$y=\frac{k}{1+{\mathrm{ce}}^{-bt}}---\left(1\right)$

式中，y为分类负荷密度变量；t为时间变量；c、b为待定系数；k为饱和值，也是一个待定系数；e为自然对数函数的底数，是一个常数；

①利用计量经济学模型求解出分类负荷密度的饱和值，对应于公式(1)中的k；

利用分类负荷密度发展与地区社会经济发展之间的正相关性，建立分类负荷密度与经济发展之间的计量经济学模型，并用计量经济学模型确定分类负荷密度的饱和值，计量经济学模型的一般表达式见式(2)，

y＝f(x,a,μ)(2)

其中，y为分类负荷密度变量；x为经济变量；a为模型系数；μ为随机误差项；

建立的计量经济学模型为古典线性回归模型，见式(3)，

y_i＝a_i0+a_i1x+μ_i(3)

式中，y_i为第i类负荷密度变量；a_i0与a_i1为系数；μ_i为随机扰动项；i为负荷类型序号，i＝1,2,…,m，m为负荷类型总数；

式(4)是式(3)的矩阵形式，

Y＝A₀+A₁X+Μ(4)

式中，Y为分类负荷密度变量矩阵；X为经济变量矩阵；A₀、A₁为待定系数矩阵、Μ为随机扰动量矩阵；

②使用最小二乘法，利用分类负荷密度历史值求解出公式(1)中待定系数c、b的值；

③根据子步骤①、②所确定的分类负荷密度的发展规律模型，生成分类负荷密度的发展规律曲线；

4)确定元胞内分类负荷密度的发展程度

不同元胞内同类负荷密度的发展程度通常存在差异；一个规划区内的政治、经济等环境相近，所以不同元胞内同类负荷密度的发展趋势及饱和程度相似，可认为规划区内所有元胞的同类负荷密度发展规律曲线相同；

找到当前年各元胞内每类负荷密度大小在该类负荷密度发展规律曲线上所处的位置，即为各元胞内分类负荷密度的发展程度；

5)预测目标年元胞负荷值

根据历史年各元胞内分类负荷密度的发展程度，结合分类负荷密度发展规律曲线，确定规划目标年各元胞内分类负荷密度指标，并用已求取的负荷密度指标法预测目标年各元胞的负荷值，如公式(5)所示，从而实现空间负荷预测；

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1=d_{11}{s}_{11}+d_{12}{s}_{12}+...+d_{1j}{s}_{1j}+...+d_{1m}{s}_{1m}\\ \·\\ \·\\ \·\\ P_i=d_{i1}{s}_{i1}+d_{i2}{s}_{i2}+...+d_{ij}{s}_{ij}+...+d_{im}{s}_{im}\\ \·\\ \·\\ \·\\ P_n=d_{n1}{s}_{n1}+d_{n2}{s}_{n2}+...+d_{nj}{s}_{nj}+...+d_{nm}{s}_{nm}\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，P_i为第i个元胞的负荷值，i＝1,2,…,n，n为元胞个数；d_ij为第i个元胞内第j类负荷的密度指标，j＝1,2,…,m，m为负荷类型总数；s_ij为第i个元胞内第j类负荷所占的用地面积。