配網電力負荷預測在電力系統運行規劃中的應用研究

［關鍵詞］電力市場；能源結構；配網；負荷預測；運行規劃

電力負荷預測是電力系統規劃和運行的重要組成部分，其涉及對未來電力需求量和用電量的預測，可為電力系統規劃和運行提供可靠的決策依據。配網電力負荷預測作為電力負荷預測的一個重要分支，對于提高電網運行效率、優化資源配置、降低運行成本等具有重要意義。

1 配網電力負荷預測方法

配網電力負荷預測方法主要包括基于時間序列的預測方法、基于機器學習的預測方法及基于統計學的預測方法等[1]。其中，基于時間序列的預測方法主要利用歷史負荷數據的時間序列特性進行預測；基于機器學習的預測方法則通過訓練模型來挖掘負荷數據中的潛在規律，從而實現預測；基于統計學的預測方法則主要利用統計學原理對負荷數據進行建模和預測。這些方法各有優缺點，需要根據實際情況選擇合適的預測方法。

2 配網電力負荷預測在電力系統運行規劃中的應用

2.1 電網運行優化

配網電力負荷預測可以幫助電力系統規劃人員提前了解未來負荷的變化趨勢，從而合理安排電網的運行方式[2]。

某地區電力公司為了提升電網的運行效率，減少能源消耗和損失，決定利用配網電力負荷預測技術來優化其電網運行。該公司先收集了該地區過去的電力負荷數據，包括峰值負荷、谷值負荷和平均負荷，并收集了同期每日的氣溫、濕度、風速和降水量等氣象數據，同時考慮同期該地區的GDP增長率、工業增加值等經濟數據和節假日、重大活動等因素對電力負荷的影響。在數據預處理階段，對缺失值進行了插值處理，并對異常值進行了修正，采用了基于機器學習的長短期記憶網絡（LSTM）模型進行負荷預測[3]。先對歷史負荷數據、氣象數據、經濟數據和社會活動數據進行特征工程，提取出對負荷有顯著影響的特征。然后，使用這些特征作為輸入，構建LSTM模型進行訓練。經過模型訓練，得到了未來1周的電力負荷預測結果，具體見表1。

從表1可以看出，預測結果的誤差率基本控制在2%以內，表明LSTM模型在該地區的電力負荷預測中具有較好的效果。基于該預測結果，電力公司進行了以下電網運行優化措施。

（1）機組開機計劃。根據預測負荷，合理安排了火電機組的開機計劃和出力，避免了低負荷時段的機組空載運行，減少了能源消耗。

（2）檢修計劃。將設備檢修安排在負荷較低的時段進行，減少了因檢修導致的電力供應不足的風險。

（3）水火電協調。根據預測負荷和水電站的來水情況，合理調整了水電和火電的出力比例，實現了資源的優化配置。

在實施基于配網電力負荷預測的電網運行優化后，能源消耗相比未進行優化前降低了5%，機組運行效率提高了3%，減少了不必要的磨損和維修成本。由于合理安排了檢修計劃和機組開機計劃，顯著提升了電力供應的穩定性，減少了因電力供應不足導致的停電事故。

2.2 電力市場交易

在電力市場中，負荷預測對于電力交易計劃的制訂具有重要指導意義。在一個開放的電力市場中，電力供應商和電力用戶都面臨著不斷變化的電力需求和價格挑戰。以某電力供應商2023年5月的負荷數據為例，為了更有效地參與電力市場交易，其決定運用配網電力負荷預測技術來優化其發電和售電計劃，具體數據見表2。

從表2可以看出，預測模型的誤差率較低，具有較高的預測精度。同時，結合市場價格數據，電力供應商可以制訂更為合理的發電和售電計劃。對于電力用戶而言，他們可以根據預測結果調整自己的用電行為。例如，在預測到未來某時段負荷將大幅增加且電價較高時，他們可以選擇在電價較低的時段使用洗衣機、烘干機等高耗能設備，以降低用電成本。

2.3 電力系統規劃

配網電力負荷預測通過預測未來負荷的增長趨勢和分布情況，可以為電網建設提供科學依據。例如，通過地理信息系統（GIS）獲取了某地區的地形、地貌、城市規劃、土地利用等數據，該地區由3個主要城區組成，分別為A區、B區和C區，其人口增長率過去10a平均為1.5%，GDP增長率平均為4%。預計未來5a人口增長率將保持1.5%，GDP增長率將增長至4.5%。

基于歷史負荷數據和人口、經濟數據的分析，采用時間序列預測模型（如ARIMA模型）預測未來5a的負荷增長趨勢。預測結果顯示，未來5a該地區電力負荷將以每年約7%的速度增長。結合地理信息數據和城市規劃信息，分析各區域的負荷增長潛力和分布情況。預測A區將成為負荷增長的主要區域，其負荷增長速度將高于整體平均水平；B區和C區負荷增長相對較慢。因此，可以對該地區的電力系統做出以下規劃。

（1）電網容量規劃。A區：由于負荷增長迅速，預計在未來5a內，A區需要新增容量為當前容量的1.5倍。考慮到負荷增長的不確定性和冗余設計，最終確定A區電網容量為當前容量的1.8倍。B區：預計負荷增長較穩定，新增容量約為當前容量的1.2倍。最終確定B區電網容量為當前容量的1.3倍。C區：由于負荷增長較慢，預計新增容量較小，最終確定C區電網容量為當前容量的1.1倍。

（2）電壓等級選擇。A區：由于負荷密度高且增長迅速，選擇較高的電壓等級（如110kV）以減少線路損耗和提高供電質量。B區：負荷密度適中，選擇中等電壓等級（如35kV）進行供電。C區：負荷密度較低且增長較慢，選擇較低電壓等級（如10kV）進行供電。

（3）線路布局優化。A區：在現有線路基礎上，增加新的主干線路，以滿足負荷增長的需求。同時，優化線路路徑，減少線路長度和交叉，降低線路損耗和故障率。B區：對現有線路進行改造和升級，提高線路的承載能力和供電質量。同時，合理規劃新線路的布局，確保供電的可靠性和經濟性。C區：保持現有線路的布局基本不變，根據負荷增長情況適時進行擴容和改造。

通過配網電力負荷預測技術，該地區電力公司在電力系統規劃過程中，根據預測結果確定了電網的容量、電壓等級和線路布局等參數，確保了電網的穩定運行和滿足未來負荷的需求。同時，這也為電力公司的投資決策提供了科學依據，提高了投資決策的準確性和效益性。

3 影響配網電力負荷預測準確性的因素

（1）氣象因素[4]。氣象條件的變化，如氣溫、濕度、風速等，直接影響著人們的能源使用模式。在炎熱的夏季，空調的使用量大增，從而導致電力負荷的上升；而在寒冷的冬季，暖氣、電熱毯等電器的使用增加，則會增加電力負荷的波動。這種季節性和天氣相關的變化使得氣象因素成為負荷預測中不可忽視的因素之一。

（2）經濟因素。例如，工業發展速度的變化直接影響著工廠和企業的用電需求；而農業生產的季節性特點也會對電力負荷產生一定的影響。產業結構的調整、新興產業的興起也會改變電力負荷的分布和波動。

（3）社會因素。如節假日和重大活動也會對電力負荷產生影響。節假日期間，人們的生活和工作模式發生改變，用電習慣也會有所不同，從而影響電力負荷的預測和調整。重大活動如體育賽事、大型會議等也會帶來短期內的電力需求增加，需要對負荷進行相應的預測和調整。

4 提高配網電力負荷預測精度的策略

為了提高配網電力負荷預測的精度，可以采取一系列策略：①選擇合適的預測方法，根據實際情況選擇合適的模型，綜合考慮各種方法的優缺點和適用范圍。②加強數據的收集和處理工作，提高數據的質量和準確性。利用大數據技術對海量數據進行挖掘和分析，發現數據中的潛在規律和趨勢，為負荷預測提供更可靠的依據。③需要充分考慮多種影響因素，在建立預測模型時引入氣象、經濟、社會等多種因素的信息，提高預測的準確性和穩定性。④通過不斷優化模型參數，提高模型的預測能力，采用遺傳算法、粒子群算法等優化算法對模型參數進行調整，以適應不斷變化的環境和需求。

5 結束語

配網電力負荷預測在電力系統運行規劃中具有重要作用。通過選擇合適的預測方法、加強數據收集和處理、考慮多種影響因素及不斷優化模型參數等策略，可以提高配網電力負荷預測的精度和準確性。未來，隨著電力市場的不斷發展和能源結構的轉型，配網電力負荷預測將面臨更多的挑戰和機遇。因此，需要不斷加強對配網電力負荷預測的研究和應用工作，為電力系統的穩定運行和規劃提供更加科學可靠的依據。