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負荷預測在配網規劃中的研究及應用

2021-04-08 09:10:40李小偉
能源與環保 2021年3期
關鍵詞:配電網方法

李小偉,陳 楚

(廣西電網有限責任電網規劃研究中心,廣西 南寧 530000)

在社會經濟水平不斷提升的背景下,人們也隨之提高了對電力資源的需求量,市場化進程也極大推進了電力系統,需要做到強化自身運營機制、充分提升自我效能各方面,加大發展進程滿足新時期的各方面電力需求。所以近年來電網規劃運行研究領域中,如何能夠科學合理進行電力負荷預測,選用的恰當負荷預測方法與運用效果,作為該領域的熱門研究話題。在國內外針對電力負荷預測的相關研究中,文獻[1]、文獻[2]通過對電力負荷總量預測,以及空間預測的方法和預測結果展開對比分析;文獻[3]針對未來5年的某區域電網負荷情況,運用回歸分析法預測,最終提出了新型預測方法,對比回歸分析法證實新型預測方法的結果準確性。文獻[4]通過對負荷預測中常用的方法作出一一介紹,并對不同方法的應用優缺點進行分析。在文獻[5]中對電力負荷預測內容、特點和方法加以總結,闡述了國內外現有電力負荷預測的主要內容,以及采用的預測方法。但是現有研究中仍然欠缺針對實際電網案例結合多種負荷預測方法對比分析研究。因此本文將選取某地的配電網規劃,對當地電力消費現狀了解基礎之上,運用趨勢擬合法、單耗法、多元線性回歸分析法,預測了未來2020—2024年當地的電力消費,并進行3種負荷預測方法對比分析,證實負荷預測對于配電網規劃中應用價值。

1 電力消費現狀

根據前期統計選取某地在2010—2019年的全年電力消費情況(表1),可以發現當地的電力消費呈逐年遞增趨勢。并且了解到當地的用電第一產業在2010年之后逐年遞減,第二產業呈現較快的逐年遞增復制,第三產業在2013年之后逐漸增幅平穩。第三較第二產業來講,在用電量和總體呈逐年遞增趨勢。

表1 2010—2019年電力消費情況Tab.1 Electricity consumption from 2010 to 2019

2 電力負荷預測電力負荷預測

根據選取該地在2010—2019年的電力消費相關數據,與這些年當地電力消費情況相結合,設計運用單耗法、趨勢擬合法、多元線性回歸法共計3種分析模型,預測了當地2020—2024年的電力負荷。

2.1 單耗法

以當地發展現狀為依據,設定了2020—2024年的GDP增長率,劃分為高中低共3種情況(表2),作為預測2020—2024年當地的GDP結果。

表2 2020—2024年當地GDP預測Tab.2 Forecast of local GDP from 2020 to 2024

與當地三大產業的發展情況了解后,對2020—2024年當地的第一產業預測增加值占比GDP達12%,第二產業預測增加值占比GDP達55%,第三產業預測增加值占比GDP達36%(表3)作為預測當地2020—2024年當地三大產業的增加值。

表3 三大產業GDP增加值預測Tab.3 GDP added value forecast of three major industries

通過預測當地2020—2024年三大產業的單位內產值耗電以及居民生活年均增長率,能夠計算三大產業與居民的用電量,并成功預測全省的用電消費總量(表4)。

表4 2020—2024年全省三大產業用電消費總量預測Tab.4 Total electricity consumption forecast of three major industries in the province from 2020 to 2024

2.2 趨勢擬合法

運用線性擬合、指數擬合、多項式擬合3種方法擬合2010—2019年當地的電力消費數據,3種方法的決定系數R2分別為0.970 8、0.968 8、0.979 5。決定系數代表趨勢線在估計值以及相應實際數據,二者之間所形成的擬合度,0~1為取值范圍,在決定系數與1接近或相等時,就有較高可靠性[6-9]。所以選用了最高可靠性的多項式擬合法,預測當地2020—2024年度的電力消費量。

據此最終得擬合公式如下:

y=1.648 3x2+146.69x+337.34,R2=0.979 3

根據該式能成功預測當地2020—2024年的電力消費量見表5。

表5 2020—2024年的電力消費量預測結果Tab.5 Forecast results of electricity consumption from 2020 to 2024

2.3 多元線性回歸分析法

通過選取2010—2019年間當地的3個解釋變量,分別用對應表示當地的GDP、工業化率、城鎮化率,多元回歸分析的方程式如下:

y=-2 100.88+0.15x1-18 698.6x2+23 681

在預測電力消費之前預測所得當地2020—2024年度的x1、x2、x3(表2和表6)。

根據表1以及表6的預測結果,運用回歸分析方程式,預測可得2020—2024年度的當地電力消費量(表7)。

表6 2020—2024年當地工業化率及城鎮率預測結果Tab.6 Forecast results of local industrialization rate and town rate from 2020 to 2024

表7 2020—2024年當地電力消費量預測Tab.7 Forecast of local electricity consumption from 2020 to 2024

3 預測結果分析

通過預測當地的電力消費現狀,選用了單耗法、趨勢擬合法、多元線性回歸法以上3種預測2020—2024年電力消費量(表8)。可以發現,對配電網規劃中可以運用單耗值、趨勢擬合法時,獲得的電力消費量不足多元線性回歸分析法結果數值大[10-15]。

表8 多種方法預測2020—2024年當地電力消費量Tab.8 Forecast of local electricity consumption from 2020 to 2024 using multiple methods

4 討論

不同電力負荷預測方法在運用中,由于不同的數據樣本、適用條件以及差異化建模思路,所以實際應用往往無法做到同等判定尺度下比較結果。

運用單耗法完成負荷預測,主要完成了三大產業的增加值,以及單位產值的耗電情況,還有對當地居民的生活用電量進行預測,所完成的當地總電力消費的預測。這種方法在配電網規劃預測中,使用原理比較簡單且難度不大容易掌握,但是根據原始數據無法保證計算三大產業增加值,以及單位產業的耗電值,還有用電量的結果準確性,所以這種方法的預測應用精度較差。對于配電網規劃運用單耗法進行負荷預測,可以將這種方法應用于存在單耗指標工業、部分農業類電力消費量指標,可以獲得對短期預測的較好效果。

運用趨勢擬合法,作為一種可以對具體分布的原始數據情況進行觀察,之后尋找最優化適合的函數類型擬合處理,對處理后結果運用Excel表格工具,進行對比相較獲得最佳結果。運用趨勢擬合法僅僅對時間電力消費所造成的的影響加以考慮,并未對地區經濟發展充分考慮,人口社會多種影響因素喲所忽略。但是運用該方法相較單耗法來講,能夠獲得更加準確的電網負荷預測結果。對于配網規劃中選用趨勢擬合法,需要考慮擬合預測額精度以及曲線一致性。與當地近年來電網發展的實際情況,最終選擇擬合曲線模型。

運用多元線性回歸法對配電網負荷預測中,綜合考慮了對電力消費結果造成影響的多因素,經回歸方程式分析了各自變量、因變量之間存在的關系,對于配電網規劃預測,作為一種可以適用且準確獲得高精度預測結果的方法。但是在本文研究中運用回歸分析方法時,也受一定因素限值,需要統計分析當地以往的用電情況,確認對電力消費造成影響的多因素,確定電力消費及影響因素的關系,并對電力負荷完成預測。

5 結語

上述研究對于配電網電力負荷預測至關重要。根據電網負荷預測所得結果,可以作為判斷電網運行的重要數據,預測的數值結果精準度會對配電網運行的安全穩定性產生直接影響。所以運用回歸分析法、單耗法、趨勢擬合法這3種方法,在預測過程中的數據樣本、適用條件以及建模思路方面均存在明顯不同。得出了規劃配電網過程中,需要結合電力消費的發展情況以及負荷影響因素,選擇恰當的負荷預測方法,才能在真正提高配電系統運行安全穩定性的同時,獲得更高的社會、經濟效益。

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