情景分析在饱和负荷预测中的应用.pdf

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1、第28卷第6期电力系统及其自动化学报VoI．28No．62016年6月ProceedingsoftheCSU—EPSAJun．2016情景分析在饱和负荷预测中的应用陈屹东，程浩忠，黄锦华，韩新阳，尤钟晓‘(1．上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海200240；2．浙江省电力公司经济技术研究院，杭州310008；3．国网能源研究院，北京100052)摘要：饱和负荷预测时间跨度长、影响因素多，仅基于历史数据进行预测很可能造成较大误差。因此，该文将情景分析思想引入饱和负荷预测，情景分析法通过假设未来不同的发展

2、情景，使预测结果能够体现未来用电需求的可能出现的不同发展状况。针对负荷规模增长呈“s”型的特点，文中选取Logistic生长曲线模型进行预测，分析了基于Logistic曲线的阶段划分方法，并且采用Levenberg—Marquardt算法确定模型的具体参数。通过引入情景分析的思想，也可以弥补Logistic曲线在基于历史数据进行拟合时只能得出一种预测方案的不足。实际算例验证了情景分析法在用于饱和负荷预测时的有效性。关键词：饱和负荷；预测；情景分析；负荷生长曲线；发展阶段划分中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：10

3、03—8930(2016)06—0007—07D0I：10．3969~．issn．1003-8930．2016．06．002ApplicationofScenarioAnalysisinSaturationLoadForecastingCHENYidong，CHENGHaozhong，HUANGJinhua，HANXinyang，YOUZhongxiao(1．KeyLaboratoryofControlofPowerTransmissionandConversion，MinistryofEducation，Shanghai

4、JiaoTongUniversity，Shanghai200240，China；2．ZhejiangElectricPowerCompanyEconomicResearchInstitute，Hangzhou310008，China；3．StateGridEnergyResearchInstitute，Beijing100052，China)Abstract：Saturationloadforecastinginvolveslongspanoftimeandmanyinfluencingfactors，andpredict

5、ionssimplybasedonhistoricaldatamayprobablycauseerror．Thusscenarioanalysisisintroducedintosaturationloadforecastinginthispaper．Thepredictionresultsbasedonscenarioanalysiscanreflectdifferentpossiblefuturescenariosoftheelec·tricitydemand．Asloadgrowthpresents‘S’typech

6、aracteristic，LogisticgrowthCHIVemodelisselectedforpredictionandthephasedivisionbasedonLogisticcurveisanalyzedinthispaper．Thespecificparametersofthemodelcanbede—terminedbyLevenberg-Marquardtalgorithm．Throughintroducingscenarioanalysis，multiplepredictionresultscanbe

7、acquiredbyLogisticmode1．Finally，thevalidityoftheseena~oanalysismethodisverifiedbyapracticalexample．Keywords：saturationload；forecasting；scenarioanalysis；loadgrowthcurve；developmentphasedivision从发达国家的电力发展历程来看，城市建设与电力饱和负荷的概念应运而生。发展初期，在经济高速发展与人口增长的带动下，目前，对于饱和负荷的研究大多数是

8、针对城市电力负荷呈快速增长趋势n。但当城市发展到一饱和负荷，对于区域级饱和负荷研究较少，而且对定阶段后，受到土地、交通、环境、自然资源及政策饱和负荷的概念也没有明确、统一的定义。文献[5】等因素的限制，电力负荷增长速度也逐渐放缓，随采用了一种改进的Logistic参数估计方法，并验证后负荷增长率变得非常