淺析配電網負荷預測的應用需求及方法
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摘 要：現階段，配電網線路越來越智能化，人們在平時工作、生活中也逐漸增加了對電氣設備的需要，使得不同線路的運行過程應強化檢測和維護，避免因線路故障影響人們平時的工作與生活?；诖?，該文將從配電網中主要的負荷預測應用需求出發，對配電網中具體的負荷預測方法進行分析與探究，希望為相關人員提供一些幫助和建議，更好地開展負荷預測工作。
關鍵詞：應用需求 負荷預測 配電網
中圖分類號：TM714 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）04（a）-0033-02
經濟的不斷發展使得我國產業結構陸續調整，并逐漸完善不同地區招商引資的有關政策，在這一背景下，供電企業配電網中的負荷結構出現較大變化，包括商業負荷、農業負荷、民用負荷、其他負荷構成的基礎負荷，以及高耗能負荷、大工業負荷構成的工業負荷。因此，研究配電網中主要的負荷預測應用需求與方法具有一定現實意義。
1 在配電網中主要的負荷預測應用需求
要想有效預測配電網的不同電力負荷，就應減少預測傳輸線路出現錯誤的幾率，對不同負荷預測方式進行熟練把握，從這個角度來講，配電網有較大的負荷預測方法應用需求。電力負荷預測是電力部門的重要工作之一，準確的負荷預測，可以經濟合理地安排電網內部發電機組的啟停，保持電網運行的安全穩定性，減少不必要的旋轉儲備容量，合理安排機組檢修計劃，保障社會的正常生產和生活，有效地降低發電成本，提高經濟效益和社會效益。此外，對于配電網來講，負荷預測可用于發電機組方面的工作。
2 在配電網中具體的負荷預測方法
2.1 回歸分析方法
針對配電網負荷的回歸分析方法主要是分析、統計用電歷史資料與影響因子值，并對影響因子與用電量兩者函數關系進行確定來達到預測的目的。但是，在回歸分析中因子表達式的選取與因子的選取通常為一種推測，而且部分因子具有不可測性，用電因子影響的多樣性讓部分情況下的回歸分析受限。此方法不僅對準確的模型有一定要求，還對影響因子的準確預測值有一定要求。回歸模型主要包括非線性回歸、多元的線性回歸、一元的線性回歸等不同回歸預測的模型。這些模型之中，線性回歸可以應用到中期的負荷預測中，主要優勢為具有較高預測精度，對短期預測、中期預測十分適合;主要缺陷為只可以對用電負荷的綜合發展水平進行測算，不能對不同供電區單獨發展水平展開測算，這樣不利于電網實際的建設與規劃。
2.2 單耗方法
主要是按照第一、第二與第三產業的不同單位用電量帶來的經濟價值方面，由經濟指標的預測進行用電需求量的推算，與平時居民的用電量相加，就能變為整個社會的用電量。此方法適合具備單耗指標的農業與工業負荷使用，能夠有效、直接地對具備單耗指標的農業、工業實際用電量進行測量的一種方法。例如，對某地區2018年的用電量進行預測，第一產業預計電耗是0.6～0.7kW/h元之間，第二產業預計電耗是0.21～0.23kW/h/元之間，第三產業預計電耗是0.10～0.12kW/h/元之間，日常居民用電是110～160kW/h/元之間，按照以上生活用電、產業用電進行單耗方法的預測，可以得出該地區在2018年整個社會的用電量是27.38億kW/h，詳細地分析來看，就是第一產業用電：0.6～0.7kW/h/元;第二產業用電：0.21～0.23kW/h/元;第三產業用電0.10～0.12kW/h/元;日常居民用電110～160kW/h/元;全社會用電：27.38億kW/h?，F階段，國內鄉鎮企業、城市企業具有相對較大的工業用電占比，對其可借助單耗方法進行中期規劃與近期規劃的相關負荷預測工作。
2.3 負荷密度方法
在采取負荷密度方法時，通常需要把預測地區分成多個功能區，比如文教區、居住區、工業區、商業區等，隨后按照區域居民收入、人口規劃、經濟規劃等多種負荷發展特征，展開歷史和現在的功能區負荷密度計算，根據當前地區或是相似地區具體用電水平，對適宜負荷密度指標進行選取，并進行該功能區與預測區整體負荷密度值的推測。采用的計算公式為：A=S·D，D為用電的密度，S為土地的面積。這個方法對具有明確土地規劃的城市地區較為適用，對于分區內部分大用戶用電集中的情況，預測過程中應單獨計算其負荷[1]。除此之外，部分城市的電力負荷與社會經濟有時會伴隨特定因素表現出跳躍式發展特征，使用負荷密度方法會較為直觀，并且要謹慎地使用。
2.4 趨勢分析方法
所謂趨勢分析方法，又稱作曲線回歸、曲線擬合、趨勢曲線分析等，是定量預測方面截止到現在最流行、研究最多的一個方法。很多趨勢模型都比較常用，在對趨勢模型進行尋找時較為容易，該方法屬于確定的一種外推，并通過擬合曲線與歷史資料的處理來獲得模擬曲線，無需對隨機誤差進行考慮。借助趨勢分析進行曲線的擬合，從精準度上看具有一致的擬合區間。大部分情況下，適當選取趨勢曲線能夠獲得理想預測結果，不過模型不同會使結果有很大差異，因此在使用時需要因地制宜地進行模型的選取。
采取趨勢外推方法需要具備兩個條件，一是負荷不存在跳躍變化的假設;二是負荷發展因素影響其未來發展的假設，基本條件為變化不大或者不變。對于趨勢外推方法來講，趨勢模型的適當選取是一個關鍵環節，并且差分法與識別圖形法是趨勢模型兩種不同的基本選取方法[2]。數據量需求小、僅需歷史數據是趨勢外推方法最主要的優勢，當負荷變動時誤差較大則是其最主要的缺點。 2.5 指數平滑方法
指數平滑方法主要通過對歷史數據進行指數加權，把將來的時間序列值直接預報出來。若衰減因子0<m<1，說明預測會在較大程度上受近期數據所影響，而受遠期數據較小的影響。如果m越大，那么從近期至遠期的數據加權系數就會越快地從大變小，能夠發揮對新近數據的強調功能。例如，如果m=0.7，那么不同加權系數分別是0.7、0.07、0.007等，若處于m=1這一極端的情況，那么預報完全不會受到歷史數據的影響。對配電網中負荷預測來講，曲線和當前時刻越近就需要越準確，這一點十分重要，而數據較為久遠時，無需注重擬合的精確性，如同慣性作用的機理。
2.6 灰色模型方法
使用灰色預測，能夠用于預測包含非確定性因素的系統。將灰色系統原理當作基礎的該預測方法，即使數據較少，也能夠對特定階段發揮作用的內在規律進行查找，進行負荷預測對應模型的構建，主要包括最優化與普通這兩種灰色模型。例如，針對某地區借助一階的灰色模型預測分析整個社會用電量，預測出的2018年整個社會的用電量結果較為理想[3]。使用多種方法處理原始的數據并生成6種不同的方案，預測2018年整個社會有大約39億kW/h的用電量，接近于其他方法的最終預測結果。6個方案之中，只有方案二經檢測為不合格，其他方案均合格。然而，借助長數據列獲得的結果和其他的進行比較并沒有優勢，數據列比較長，存在較多干擾系統的成分和較大不穩定的因素，大大降低了模型的精度，也讓其結果可信程度降低。
3 結語
總而言之，研究配電網中主要的負荷預測應用需求與方法具有十分重要的意義。相關人員應對配電網中主要的負荷預測應用需求有一個全面了解，能夠根據實際情況科學使用回歸分析方法、單耗方法、負荷密度方法、趨勢分析方法、指數平滑方法、灰色模型方法等方法展開負荷預測，從而實現配電網現代化管理。
參考文獻
[1] 黃宇騰，韓翊，賴尚棟.深度神經網絡在配電網公變短期負荷預測中的應用研究[J].浙江電力，2018，37（5）：1-6.
[2] 張兆廣，白愷，張征，等.考慮分散接入配電網的光伏系統對母線負荷預測影響的功率預測技術研究[J].華北電力技術，2017（10）：38-43，56.
[3] 廖奉怡，歐陽璇，梁自維，等.電力負荷總量預測與電力負荷空間預測在配電網規劃中的應用[J].機電工程技術，2016，45（12）：66-69.
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