邹议电力空间负荷预测方法.doc

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1、邹议电力空间负荷预测方法  【摘要】:介绍空间电力负荷预测技术的发展历程,对空间电力负荷预测方法进行总结,并且提出有关问题的解决方式,阐述对空间电力负荷预测方法研究的展望。  【关键词】:空间负荷预测;地理信息系统;电力系统规划;  引言  电力系统规划的基础是空间电路负荷预测,伴随着近几年电力系统在精益化管理过程中,空间电力负荷已经成为电力行业最为关注的问题。空间电力负荷预测也被称之为空间负荷预测,主要是对于某范围内的电力负荷数值及方位进行判断。空间电路负荷预测是电力系统重点工作之一,按照预测结果对于某范围内电力负荷安装位置及容量进行确定,能够有

2、效提高电路系统经济效益及稳定性能。传统负荷预测方法主要是对未来负荷数值进行确定,但不能够给出合理范围设定。伴随着电力系统精益化管理,传统负荷预测方法已经不能够满足电力规划实际需求,因此空间电力负荷预测就成为电力行业重点研究的课题。  1、空间电力负荷预测技术发展历程  根据有关记载发现,空间电力负荷预测主要是在20世纪30年代提出的,初期被称之为小区负荷预测,直到1983年,有关科研人员才真正为空间电力负荷预测技术进行定义,也就是为某一点范围内未来电荷进行判断,主要是根据电压水平上的差异,通过有关注释判断用户负荷数量及生产时间。从这以后,空间电力负

3、荷预测逐渐被广泛应用。我国对于空间电力负荷预测技术研究时间较短,有关文献记录空间电力负荷预测信息是在1989年,近几年我国对于空间电力负荷预测技术不断深入研究,充分发挥有关平台的优势,得到了良好的发展。  2、用地仿真类空间电力负荷预测方法  2.1用地仿真法的基本原理  用地仿真类空间电力负荷预测方法主要是根据土地特点及发展规律,对于未来土地类型及面积构成进行分析研究,并将其作为基础将土地使用情况转变为空间负荷。这种方法在实际应用中,主要是将其划分为大小一致的网格,对于网格内信息数据进行分析,保证用地情况与空间属性相吻合,通过评分形式对土地类型发

4、展水平进行客观评价。  2.2基于模糊逻辑技术的空间电力预测方法  传统用地仿真方法在土地使用决策方面,都是根据专业人员的意见对于土地类型进行评价,并通过分值大小对用地面积情况进行判断。这种评价结果受到人为影响因素较高,进而容易造成土地使用分配上面的差异。模糊逻辑技术是在1996年开始应用到用地仿真方法决策中,实际做法就是:在原有元胞空间属性分析之后,进行模糊集确定,让元胞的空间属性模糊化,在按照专业人员的建议创建模糊数据库,最后得到模糊分析结果。模糊逻辑技术的空间电力负荷预测方法最开始应用到单人决策上面,造成函数结果受到人为因素影�较为严重。  

5、2.3基于粗糙集理论的空间电力负荷预测方法  模糊逻辑技术虽然在元胞决策内应用,但是由于受到地理及社会等因素的限制,在需要提高空间预测精准度的时候,模糊规则就需要增加,造成整个决策过程十分繁琐,难以真正实现。因此,将粗糙集理论应用到空间电力负荷预测方法中,通过简约元胞决策中的有关因素,去除冗余性,让整个决策过程更加简便,提高了空间电力负荷预测方式效率质量。粗糙集理论与模糊逻辑技术在结合应用过程中,能够形成以一种综合数据挖掘方式。  3、空间电力负荷预测方法研究的展望  我国对于空间电力负荷方法虽然已经进行了大量研究,并且取得了良好的成果,但是主要还

6、是对于预测方法方面的研究,预测方法在实际应用中一定会受到各种因素的影响与限制,因此空间电力负荷方法还是拥有良好的发展前景。  3.1空间电力负荷方法所需基础信息和数据的优化整合  空间电力负荷方法在实际应用中所需要的基础数据与信息较多,不同数据与信息来源存在较大差异,属性不同,对于空间电力负荷方法目标及模型建立方面会造成不同程度的影响。所以,如何真正解决空间电力负荷方法所需基础信息与数据整合问题是空间电力负荷方法主要发展方向,进而满足空间电力负荷方法应用需求。  3.2确定空间电力负荷方法所需的电力负荷空间分辨率  根据电力负荷空间分辨率有关概念,

7、获得最佳电力负荷空间分辨率,为空间电力负荷提供良好的条件及基础,但是电力负荷在空间分辨率方面还面临较多问题。  4、负荷密度指标法  4.1负荷密度指标法的基本原理  规划部门要真正地将土地利用计划落到实处,也就是土地未来使用属性已经得到明确划分,才能够有效保证土地决策与实际情况相吻合,但若负荷密度指标设定不合理,则会对仿真类空间电力预测方法实际应用造成严重的影响。所以,负荷密度指标法在空间电力预测中应用,得到了广泛关注。负荷密度指标法需要先将负荷类别进行划分,其次在每一个区域内按照功能形成元胞,根据有关数据信息,对于元胞负荷值进行计算评价,进而落

8、实空间电力负荷方法。正是由于负荷密度指标法在实际应用中需先对于负荷进行划分,然后再形成元胞,因此也被称之为分类分区法。  

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