基于分行业负荷曲线的地区电网分级负荷预测.pdf

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1、第26卷第1期电力系统及其自动化学报V01．26No．2014年1月ProceedingsoftheCSU-EPSAJan．2014基于分行业负荷曲线的地区电网分级负荷预测薛季良，顾洁，杜渐，储琳琳z，张宇俊，陆慧丰(1．电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海交通大学电气工程系，上海200240；2．上海市电力公司市南供电公司，上海201100)摘要：由于测控设备未能完全安装或测量设备非正常投运，使得地区电网中地块负荷数据获取较为困难，从而影响了配电网规划的效果。从上下级的负荷动态平衡以及用户日用电量平衡的双向

2、平衡出发，结合不同行业或功能块的负荷特性，将日负荷曲线应用于协调预测的最优化建模，对地区电网的分级负荷预测方法进行挖掘，提出了分级负荷预测的新算法。结果表明，该方法在解决未知用户问题的同时拥有较高的预测精度，是进行地区电网分级负荷预测工作中一个有益的尝试。关键词：分级负荷预测；日负荷曲线；地区电网；负荷特性；双向平衡中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—8930(2014)01—0018—04Multi-levelLoadForecastingBasedonLoadCurveforDiferentI

3、ndustriesXUEJi—liang，GUJie，DUJian，CHULin—lin，ZHANGYu-jun2，LUHui-feng2(1．KeyLaboratoryofControlofPowerTransmissionandConversionofMinistryofEducation，DepartmentofElectricalEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China；2．ShinanPowerSupplyCompanyofSMP

4、EC，Shanghai201100，China．)Abstract：Theproblemsinmonitoringapparatuseasilyleadtoinformationlossinregionalpowergrid．Thisdeficiencyphenomenonindevicesbecomesakeybarriertotheexistingmulti-levelloadforecastingmethods．Thispaperproposesanewmulti-levelloadforecastingalg

5、orithmwhichestablishesanoptimizationmodelthroughthebilateralbalancebe—tweendynamicpowerloadbalanceinneighboringvoltagenetworkanddailyelectricityconsumptionbalanceofdevices．Dailyloadcurvefordifferentindustriesorfunctionalblocksisappliedtothemethodbasedontypicall

6、oadcharacteris—tics．Resultshowsthatthemethodcancopewithinformationlossissuewithahighpredictionaccuracywhichindicatesitisameaningfulattempttotheregionalloadforecasting．Keywords：muhi-levelloadforecast；dailyloadcurve；regionalpowergrid；loadcharacteristics；bilateral

7、balance地区电网负荷预测在为规划工作提供负荷总维度、多级别预测结果的协调问题；文献[2】提出了量等粒度较粗的数据基础上，还应满足实际工作基于总需求与子需求平衡的协调模型和可信度的中的“负荷人地、预测入网”等深度要求，以实现对评价体系；文献[3】基于普通协调模型，将多级负荷负荷变化规律更深层次的挖掘，如进行分区、分功预测扩展为多维多级，引入了不平衡向量和调整能块、分地块区甚至变电站等精细化的负荷(负荷系数矩阵建立关联协调方法；文献[4]利用下级电特性)分析预测。以地块和功能块为代表的负荷预网上报的计划负荷对网损和

8、厂用电进行有效预测研究，成为当前地区电网负荷预测研究重点。测。而实际上由于用户测控设备未能完全安装或目前，分级预测主要研究的是通过已有的上设备运行中传送的负荷信息有误，缺乏地块等精下级电力数据协调预测值。文献[1】将分级协调预细化负荷结果，影响了地区电网规划的效果。目前测问题定义为时间、空间、属性(上下级电网)等多的方法均未提及在数据缺失前提下