网格化电力负荷预测的最佳空间分辨率获取算法

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1、电子质量（2016第08期）网格化电力负荷预测的最佳空间分辨率获取算法DeterminingSpatialResolutioninSpatialLoadForecastingUsingAGrid-BasedModel王超1,傅荣荣2,韩国正（21.国网山东省电力公司青岛供电公司,山东青岛266002;2.山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛266590）WangChao1,FuRong-rong2,HanGuo-zheng2(1.QingdaoPowerSupplyCompa-nyofStateGrid,ShandongQingdao266002;2.Collegeof

2、ElectricalEngineeringandAu-tomation,ShandongUniversityofScienceandTechnology,ShandongQingdao266590）摘要：该文提出了一种基于网格化的空间分辨率获取算法，用以改善空间负荷预测的结果。该方法对数据进行综合分析，得到元胞大小，使得该元胞具有高内部相似性和高外部差异性，求得的网格大小同时兼顾空间误差和计算量两方面优点，提高了空间负荷预测结果的准确性。以某城市的一个小型行政区为例进行实例分析，考虑其实际配电系统中变压器的空间分布，结果表明文中所提出的方法是正确有效的。关键词：空间负荷预测；

3、空间分辨率；网格化；聚类算法；元胞负荷中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1003-0107(2016)08-0006-05Abstract:Thispaperpresentsagrid-basedmodelthataimstofindasuitablespatialresolutiontoimprovetheresultsofspatialloadforecasting.Thisapproachclusterstheinputdatatofindacellsizethatgiveshighinternalhomogeneityinthecellsandhighex

4、ternalheterogeneityofeachcellwithrespecttoitsneighbors,whichimprovestheaccuracyofspatialloadforecastingresults.Thegridsizedeterminedviatheproposedmodelrepresentstheequilibriumbetweenspatialerrorandcomputationaleffort,whichisthemainoriginalcontributionofthiswork.Finally,consideringthespatial

5、distributionoftransformersinstalledinadistributionsystem,anexampleofasmalladministrativeregionofacityisanalyzed.Theresultsshowthattheproposedmethodiscorrectandeffective.Keywords:spatialloadforecasting;spatialresolution;agrid-basedmodel;clusteralgorithm;cellularloadCLCnumber:TM715Documentcod

6、e:AArticleID：1003-0107(2016)08-0006-050引言文献[2]首次定义了空间分辨率的概念：“在地理信息系统(GeographicInformationSystem，GIS)环境下，将指空间负荷预测(SpatialLoadForecasting，SLF)是美国[1]定区域划分为一组供电小区，若每个小区负荷的数值大学者H.L.Willis在1983年给出的定义：“将负荷预测用小都可以合理确定，则将该组供电小区面积的倒数称为地按照一定原则划分为规则和不规则小区(负荷元胞)，电力负荷空间分辨率”。文献[1]将空间分辨率作为最关通过对负荷元胞土地利用性质及

7、用地负荷发展规律的键的因素，其决定了进行空间负荷预测研究所需要的大分析，预测每个元胞中电力用户的数量、电量产生的时量信息。间”。在城市配电网规划中，寻找负荷增长最快的分区，所有空间负荷预测方法都是将实际的供电区域划使规划人员对配电网进行规划，以满足不同位置的负荷分为若干子区域，其中，划分供电小区的方法通常可分增长需求。近几年，空间负荷预测方法随着世界各国经为两类：按照等大小网格来划分和以电力设备、设施、供济的快速发展越来越受到相关部门的重视。此外，许多电单位或行政区的供电范围来划分。基于网格化的空间国家