主動配電網規劃中的負荷預測與發電預測

劉懷遠

（海南電網有限責任公司三亞供電局配電管理中心，海南 三亞 572000）

0 引 言

因我國近年來顯著提升的用電需求量，使得電網尖峰負荷現象頻繁發生，最大負荷利用小時數呈現出持續下降態勢。在此背景下，設備利用率受到尖峰負荷的影響而持續降低，配電網運行也受到嚴重影響。同時，配電網運行也因新型負荷的出現面臨著更高的標準與要求，促使以往配電系統朝著主動配電的方向不斷邁進。

1 主動配電網規劃負荷預測

1.1 類別分析

分析負荷預測在主動配電規劃網中的類別，具體包括兩個方面。（1）宏觀預測，是指以最大負荷、最大用電量為預測指標，對某局域地區開展負荷預測。通常，預測方式的應用多為數學模型構建，結合對以往數據的分析與參考，達到宏觀負荷預測的目的[1]。（2）微觀預測，是指以配電網規劃區域為范圍，進行指定局部地區的選擇，借助類比、線性預測方式進行該地區的合理預測，并且預測期間需要將以往檢驗指標、數據記錄當做分析依據來提升預測準確性。實際預測中，具體分析依據包括負荷密度檢驗、產品耗能等參數。

1.2 負荷預測過程

負荷預測的開展具體包括如下程序。

1.2.1 資料收集

資料收集效果直接影響到負荷預測效果，所以數據收集工作開展至關重要，收集資料內容囊括電力企業信息、電力行業發展信息等。通過按照標準規定來整理數據，可為數據庫的高質量構建打下基礎[2]。現階段，資料收集工作開展期間，具體數據的收集包括城市經濟發展、農業生產、電力推廣區域、電力消費負荷、工業生產、電力系統發展計劃、電網發展具體情況等數據。

1.2.2 資料整理

針對資料整理的開展，若資料不具備價值性與可比性，會直接影響到負荷預測的準確性。所以為確保預測結果的準確與真實，需要開展數據整理與分析，確保數據的真實性與完整性，避免因數據誤差的出現導致預測結果的真實性與準確性受到影響[3]。在具體分析中，數據值的分析必須充分考慮到當地實際情況，禁止出現盲目、隨意套用的現象，必須保證數據的真實性與完整性。若數據存在空白或缺失，可借助平均值計算方式來填補數據，或者是結合實際情況采取趨勢比率法進行數值填補。

1.2.3 預測模型構建

預測模型為負荷預測開展的核心關鍵，所以需重視負荷預測模型構建的合理性與科學性。需注意，模型的構建必須依據最新、最完善的數據資料，并且需結合實際進行多模型的構建。在負荷預測過程中同時進行多模型的計算，然后對不同模型所得出的結果進行比對分析，進一步提升預測結果的準確性與真實性，為主動配電網規劃提供參考。

1.2.4 預測結果確定

依托于數據模型與預測公式所得出的預測結果雖然有一定的準確性與真實性，并具備預測價值，但是此結果為初步預測結果，無法直接應用于配電網規劃的數據參考。還需對已經存在的或者是將要出現的可能性進行分析與預測，并且需依據各種結果情況，進行未來發展趨勢的科學預測。此外，并非所有負荷預測結果都能具有一定的準確性與真實性，需要通過反復的校正與調整來保障結果的準確性。需注意，負荷預測的開展其過程具備復雜性特點，并不能通過一次計算就確定最終結果，而是需要反復多次的計算與比對，才能確保符合預測結果達到預期要求[4]。

1.3 負荷預測方法

當前負荷預測工作的開展，常用方法包括回歸分析法、彈性系數法、負荷密度法、比例系數法等。需注意，具體負荷預測過程中，必須結合實際選擇適合的方法來保障結果的準確性。（1）回歸分析法。該方法應用是以統計學原理為依據，選取特定時間段內數據信息并分析，以此構建科學線性回歸、非線性回歸模型及其數據模型，通過數據關系的對應，計算并得出變量之間關系[5]。（2）負荷密度法。該方法是指將預測依據按照功能進行劃分。例如，依據功能的不同劃分出商業區、工業區和居民區，然后結合對不同區域土地面積、電量密度進行負荷預測，最終獲取較為準確的結果。（3）彈性系數法。該方法是指預測工作的開展依據對比方式，電力彈性系數的確定：用電量平均年增長量對比生產總值平均年增長率，其比值為最終結果。（4）比例系數法。依據對以往數據的分析，對未來負荷情況運用相應比例進行預測，計算公式為具體年數×（1+基年至預測年增長率）等于預測年用電量。此預測方式的應用雖然簡便，但是在準確性方面相對較差。

2 主動配電網規劃發電預測

2.1 預測分布式發電概率

電網負荷預測結果會受到友好負荷調節的影響，并且部分負荷的平衡與分布式電源的接入存在聯系，進而影響到預測效果。針對分布式電源規模的確定，電網企業通常無法輕易決定，所以在具體主動配電網規劃期間，需要充分考慮到分布式電源建設因素、并網情況因素，科學預測出規劃范圍內分布式電源情況。

在具體預測過程中，因為電源存在波動性出力現象，所以分布式電源的具體出力情況無法依托于裝機容量來準確體現。為保障預測結果的精準性，需在預測過程中先進行分布式電源裝機總容量的預測，具體范圍控制在規劃年、規劃區，然后以此為依據預測電源的總可信出力[6]。所謂可信出力，是指在相應概率、置信度的前提下，分布式電源的最低出力水平，可以通過Pβ來體現。而針對Pβ的計算，可以借助概率密度函數或者累積分布函數來科學計算，分布式電源的實際出力置信度會直接影響到主動配電網的可靠性以及真實水平。

2.2 電源裝機總容量預測

分析電源裝機總容量，發現影響遠景年裝機總容量的因素諸多，而電網負荷因素為其中之一。電源總規劃指標函數與政策、自然、負荷及地理等因素之間存在直接聯系，所以函數的取值需要靈活且全面，需做到對區域內遠景用地規劃、負荷預測等方面因素綜合分析，并遵循先遠后近的原則進行裝機總容量的科學預測。

2.3 電源可信出力計算

典型日光強時序曲線與可信光強曲線如圖1所示，其中虛線所體現的是可信光強曲線，而實線則體現為典型日光強時序曲線的變化。若假定太陽光的光照強度在夜間時期為零值，而太陽光光照強度在白天階段其強度相似于正態分布，以此進行光強曲線可信值的確定。

圖1 典型日光強時序與可信光強曲線

全天光伏出力情況如圖2 所示，光伏出力的具體分布趨勢相似于光強，若光伏系統在晝夜周期性方面表現較為顯著 那么全天出力情況即使在天氣情況良好的前提下，仍有50%概率出現為零的現象，而光伏可信出力會與置信度呈現出正比關系，即置信度越低，光伏可信出力越小[7]。所以在負荷晚高峰時期，極有可能出現光伏發電為零的現象，無法發揮出消峰作用。所以，配電規劃期間，需增大對分布式電源在高峰階段的具體可行出力情況的關注度，進而最大化發揮出電源應有的作用與功能，以達到降低設備容量的目的。而光伏發電量此時可以借助儲能裝置進行存儲，以期光譜系統在負荷高峰階段的可信出力得到提升。

圖2 光伏系統日出力累積分布函數

3 結 論

發電預測與負荷預測在主動配電網規劃中起到至關重要作用。鑒于此，應強化控制負荷預測與發電預測工作開展，保障其結果的準確性與真實性，為網架與變電站規劃提供重要數據參考。