鄒議電力空間負荷預測方法

黃超

【摘要】：介紹空間電力負荷預測技術的發展歷程，對空間電力負荷預測方法進行總結，并且提出有關問題的解決方式，闡述對空間電力負荷預測方法研究的展望。

【關鍵詞】：空間負荷預測；地理信息系統；電力系統規劃；

引言

電力系統規劃的基礎是空間電路負荷預測，伴隨著近幾年電力系統在精益化管理過程中，空間電力負荷已經成為電力行業最為關注的問題?？臻g電力負荷預測也被稱之為空間負荷預測，主要是對于某范圍內的電力負荷數值及方位進行判斷。空間電路負荷預測是電力系統重點工作之一，按照預測結果對于某范圍內電力負荷安裝位置及容量進行確定，能夠有效提高電路系統經濟效益及穩定性能。傳統負荷預測方法主要是對未來負荷數值進行確定，但不能夠給出合理范圍設定。伴隨著電力系統精益化管理，傳統負荷預測方法已經不能夠滿足電力規劃實際需求，因此空間電力負荷預測就成為電力行業重點研究的課題。

1、空間電力負荷預測技術發展歷程

根據有關記載發現，空間電力負荷預測主要是在20世紀30年代提出的，初期被稱之為小區負荷預測，直到1983年，有關科研人員才真正為空間電力負荷預測技術進行定義，也就是為某一點范圍內未來電荷進行判斷，主要是根據電壓水平上的差異，通過有關注釋判斷用戶負荷數量及生產時間。從這以后，空間電力負荷預測逐漸被廣泛應用。我國對于空間電力負荷預測技術研究時間較短，有關文獻記錄空間電力負荷預測信息是在1989年，近幾年我國對于空間電力負荷預測技術不斷深入研究，充分發揮有關平臺的優勢，得到了良好的發展。

2、用地仿真類空間電力負荷預測方法

2.1用地仿真法的基本原理

用地仿真類空間電力負荷預測方法主要是根據土地特點及發展規律，對于未來土地類型及面積構成進行分析研究，并將其作為基礎將土地使用情況轉變為空間負荷。這種方法在實際應用中，主要是將其劃分為大小一致的網格，對于網格內信息數據進行分析，保證用地情況與空間屬性相吻合，通過評分形式對土地類型發展水平進行客觀評價。

2.2基于模糊邏輯技術的空間電力預測方法

傳統用地仿真方法在土地使用決策方面，都是根據專業人員的意見對于土地類型進行評價，并通過分值大小對用地面積情況進行判斷。這種評價結果受到人為影響因素較高，進而容易造成土地使用分配上面的差異。模糊邏輯技術是在1996年開始應用到用地仿真方法決策中，實際做法就是：在原有元胞空間屬性分析之后，進行模糊集確定，讓元胞的空間屬性模糊化，在按照專業人員的建議創建模糊數據庫，最后得到模糊分析結果。模糊邏輯技術的空間電力負荷預測方法最開始應用到單人決策上面，造成函數結果受到人為因素影響較為嚴重。

2.3基于粗糙集理論的空間電力負荷預測方法

模糊邏輯技術雖然在元胞決策內應用，但是由于受到地理及社會等因素的限制，在需要提高空間預測精準度的時候，模糊規則就需要增加，造成整個決策過程十分繁瑣，難以真正實現。因此，將粗糙集理論應用到空間電力負荷預測方法中，通過簡約元胞決策中的有關因素，去除冗余性，讓整個決策過程更加簡便，提高了空間電力負荷預測方式效率質量。粗糙集理論與模糊邏輯技術在結合應用過程中，能夠形成以一種綜合數據挖掘方式。

3、空間電力負荷預測方法研究的展望

我國對于空間電力負荷方法雖然已經進行了大量研究，并且取得了良好的成果，但是主要還是對于預測方法方面的研究，預測方法在實際應用中一定會受到各種因素的影響與限制，因此空間電力負荷方法還是擁有良好的發展前景。

3.1空間電力負荷方法所需基礎信息和數據的優化整合

空間電力負荷方法在實際應用中所需要的基礎數據與信息較多，不同數據與信息來源存在較大差異，屬性不同，對于空間電力負荷方法目標及模型建立方面會造成不同程度的影響。所以，如何真正解決空間電力負荷方法所需基礎信息與數據整合問題是空間電力負荷方法主要發展方向，進而滿足空間電力負荷方法應用需求。

3.2確定空間電力負荷方法所需的電力負荷空間分辨率

根據電力負荷空間分辨率有關概念，獲得最佳電力負荷空間分辨率，為空間電力負荷提供良好的條件及基礎，但是電力負荷在空間分辨率方面還面臨較多問題。

4、負荷密度指標法

4.1負荷密度指標法的基本原理

規劃部門要真正地將土地利用計劃落到實處，也就是土地未來使用屬性已經得到明確劃分，才能夠有效保證土地決策與實際情況相吻合，但若負荷密度指標設定不合理，則會對仿真類空間電力預測方法實際應用造成嚴重的影響。所以，負荷密度指標法在空間電力預測中應用，得到了廣泛關注。負荷密度指標法需要先將負荷類別進行劃分，其次在每一個區域內按照功能形成元胞，根據有關數據信息，對于元胞負荷值進行計算評價，進而落實空間電力負荷方法。正是由于負荷密度指標法在實際應用中需先對于負荷進行劃分，然后再形成元胞，因此也被稱之為分類分區法。

4.2基于智能算法的負荷密度指標法

智能算法的負荷密度指標法在實際應用中需要經過大量前期調研，盡量收集有關數據，在對于負荷類別進行劃分，形成樣本數據庫，再按照有關影響因素，構建標準樣本數據庫，在每一個預測區域形成元胞，最后獲得有關負荷密度指標。

5、多元變量法

5.1多元變量法的基本原理

多元變量法也稱之為多變量法，該方法基于負荷峰值數據和有關影響峰值變量，對元胞負荷峰值進行預測。元胞負荷發展影響因素較多，如人口水平、氣候環境等因素，對于負荷變化都會造成影響。多元變量法能夠對于有關變量進行控制，并以此作為基礎，創建外推模型，對于元胞未來負荷進行預測。

5.2多元變量法面臨的問題

對數據質量和量的要求都比較高。元胞負荷變化受到較多因素的影響，所需要使用到的數據較多。在元胞面積較大的情況下，空間分辨率較低，造成數據在統計方面精準性難以保證，并且不同空間特點之下的數據與變量難以相互應用。

結語

空間電力負荷預測方法在時空上面的特點，并指出若按照傳統負荷預測方式，預測結果精準度將難以得到保證，同時也無法給出科學合理的空間電力負荷預測方法結果，對于電力系統規劃也會造成一定影響。

【參考文獻】

[1]周潮，邢文洋，李宇龍.電力系統負荷預測方法綜述[J].電源學報，2012（06）：32-39.