电力负荷预测方法在配网规划中应用探究

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1、电力负荷预测方法在配网规划中应用探究　　摘要：电力负荷预测方法在电网安全运行和电力系统规划中发挥着重要的作用，随着电力市场的逐步完善，电力负荷预测方法的研究也显得相当重要。本文结合电网规划和电力负荷预测理论，从多个角度对常用的电力负荷预测方法进行比较分析。关键词：电网规划；电力负荷预测方法；分析；比较中图分类号：F470.6文献标识码：A由于电力市场的逐步完善以及电力改革的进一步深入，对于自负盈亏和自主经营的电力企业来说，电力负荷预测在电网运行和电网规划中的重要性不言而喻。当前电网负荷预测方法有很多种，

2、选择最恰当的方法来提升电网负荷预测准确率是电网运行的重要内容之一，因此必须要对电网负荷的变化规律和影响因素做细致分析。1电力负荷预测的实施基础1.1资料收集和整理7要对电力负荷进行预测就要对电网运行的历史数据、国民经济的发展状况、地区城乡发展规划和国民经济整体计划等资料进行收集整理。然而，一些与电网负荷预测有关的资料由于各种原因很难完整收集起来，即使收集到资料，某些数据可能并不准确。因此电网运行资料收集之后还需要对这些资料进行分析和筛选。要想对一个地区的电网运行作出预测，就需要全面收集该地区的发电量以及

3、电网直供量等资料，注意避免出现遗漏或者重复情况，以免影响最终的预测结果。1.2电力负荷发展分析电网预测区域越大，供电负荷增长变化较大，必须分析出现这种情况的根本原因。如果条件充分，要对电网预测区域内的主要供电区域和用电量大的用户分别预测和计算，做单独的分析和研究。1.3协调规划根据现阶段我国经济发展的情况来看，当前我国经济具有较快的增长率，尤其是第二产业和第三产业增长情况更为突出，经济的发展必定带动城镇的建设和工业的建设，做好电网规划对加快地区经济的发展具有十分重要的作用。省级电网规划要以市县级电力负荷

4、预测分析为基础，协调规划市县级电网规划。2电力负荷预测的原理7建立电力负荷模型是开展电力负荷预测最有效的方法，电力负荷模型包含电力负荷的时空特性、负荷电压和频率特性。电力负荷的时空特性是指电网会随着空间分布和时间变化而产生不同的负荷，这种负荷模型通常情况下比较复杂，一般采用负荷时间曲线来描述这种时空特性，负荷曲线以时间来划分可以分为年度负荷、季度负荷、月度负荷和日负荷；按照负荷的性质可以分为生活负荷、农业负荷、工业负荷和市政负荷等。负荷预测模型不仅需要对电网进行实时或者短期的负荷预测，还需要对电网规划和

5、发展做长期的负荷预测，通常采用概率统计来预测负荷，需要注意的是，预测电网未来的负荷，在客观上必定存在一定的误差，产生误差的根源是存在一些影响电网运行的不确定因素以及与电网负荷变化规律不相符合等情况，总体来说，负荷预测模型的准确性还是很高。3电力负荷预测方法分析3.1单耗法单耗法是按照电力负荷量的单耗来推算出全面的用电量的方法，这种预测方法通常运用在部分农业或者有单耗指标的工业电力负荷预测方面，是一种直接有效的预测方法。进行具体单耗指标预测时，必须结合地区经济发展的实际情况以及发展目标，通过分析单耗指标在

6、规划期内的产值指标，同时统计过去一定阶段内的单位耗电量，按照产业调整和发展规律，进而测算出单耗。这种方法的优点是预测方法比较简单，对于短期内的负荷预测效果最佳，缺点是预测精度较差，并且整个预测过程需要耗费大量的人力和财力。3.2趋势分析法7趋势分析法又称为曲线回归法、曲线拟合法或者趋势曲线分析法，这也是当今应用最多和研究成果最丰富的定量预测方法。趋势分析法是根据以前的相关资料来拟合一条曲线，并且这条曲线能够反映出负荷的增长和发展趋势，然后根据曲线的增长趋势来估算未来某一个时间段的负荷值。常用的趋势模型有

7、多项式趋势模型、线性趋势模型、冥函数趋势模型、对数趋势模型、指数函数趋势模型、龚波茨模型和逻辑斯蒂模型等。选择趋势模型比较简单，在拟合曲线的过程中需要精确度同拟合区间的一致性，选择合适的趋势曲线模型能够得出较好的预测结果，不同的曲线模型其误差也比较大，关键是结合区域电网发展情况，选择合适的曲线模型。分析1995年以来广东省惠州市的用电量，具有明显二项式曲线模型的特征，利用该曲线模型预测惠州市2012年的用电量为8.63TWH。3.3回归分析法7回归分析法又称为统计分析法，其应用也比较广泛，需要确定影响因

8、子之间的关系以及预测值。电力负荷预测的回归分析法主要是对该区域的用电量的历史资料和影响因子进行统计分析，确定影响因子和用电量之间的函数关系，从而实施电力负荷预测，是一种具体的、行之有效的预测方法。但是回归分析中，选用的影响因子和因子的表达方式都是一种推测，因而回归分析法受到一定的限制。对惠州市的国民生产总值和用电量以及人口等数据进行分析，得出惠州市用电量回归方程为W=-0.984+0.0727V+0.103N，V表示惠州市当年国民生产总值；