浅析电力系统负荷预测方法 范颖芳

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

浅析电力系统负荷预测方法范颖芳
发表时间:2018-12-29T16:05:26.550Z 来源:《建筑学研究前沿》2018年第28期作者:范颖芳1 陆廷洲1 王光宗2
[导读] 负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提,是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。

1国网安徽省电力有限公司旌德县供电公司;2国网安徽省电力有限公司宁国市供电公司安徽宣城 242600
摘要:电力系统长期负荷预测在降低故障率,保证电力系统安全运行等方面起到非常大的作用。

在电力系统长期负荷预测中通过对负荷数据进行计算和处理,从而准确把握电力系统运行情况,进而对电力系统未来一段时间内的负荷进行预测。

电力系统负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用,具有明显的经济效益。

本文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点,并提出加强电力系统负荷预测精度的措施和方法。

关键词:电力;系统;负荷;预测;
引言
负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提,是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。

提高负荷预测技术水平,有利于计划用电管理,有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。

在考虑外界的因素和自然条件基础上,进行电力系统未来的负荷预测,对整个电力系统中网节点的分布以及电力系统的拓展有着巨大的作用,不仅可提高供电的可靠性和安全性,同时能带来巨大的社会效益和经济效益。

一、电力系统长期负荷预测特点
(一)不确定性
对于电力系统来说,由于系统收到诸多复杂因素的影响,并且各种因素也在不断发生变化,对于电力系统的影响也不是一层不变的。

尤其是对于复杂线路来说,不仅仅存在随机因素,也会存在一些突发因素,这些因素对于电力系统的影响是很难确定的,这就带来电力系统长期负荷预测的不确定性。

(二)条件性
电力系统长期负荷预测是在一定条件下进行的。

在进行预测时,结合相关的数据资料,对于不确定的参数进行假设,如假设未来一段时间内电力系统用电量不会发生大范围的波动,无大的自然灾害发生,石油行业的整体发展形式良好等,最终根据假设结果对于整体系统进行计算。

当然进行假设的前提是必须遵循客观事实,不能够凭空想象,随意假设,要根据调查分结果,利用概率论的相关知识进行假设。

(三)时间性
电力系统长期负荷预测具有时效性,即预测结果只能对一定时间范围内电力系统起效。

这主要是由于电力系统负荷的发展规律只存续于特点时间范围内,而不是固定不变的,因此在进行电力系统长期负荷预测时选取的历史数据要限制在特定的时间限度内,所预测的对象也只能是在某一时间范围内的。

(四)方案不唯一性
根据可能性原理,电力系统负荷在未来存在多种可能性,并且这些可能性之间相互独立,甚至是存在非常大的差距。

因为为了保证电力系统长期负荷预测的准确性,应该充分考虑在多种条件作用下,电力系统负荷可能出现的所有状况,从而得到不同条件下的电力系统长期负荷预测方案。

二、电力系统长期负荷预测方法
(一)基于MAS的分布协调与自适应控制
信息化技术推动了电力系统长期负荷预测技术的发展,智能Agent技术就是基于这一技术发展起来的。

通常将Agent技术定义为一种集成度高、智能化程度高,能够在一定权限范围内进行自动化控制。

通过将多个Agent技术个体组合在一起就形成了MAS系统,这样的系统不仅可以实现单个Agent技术个体的功能或者任务,同时多个Agent技术个体进行协作、组合,使得控制系统高度模块化与多元化。

MAS系统可以充分发挥出单个控制单元的作用,从而有效解决传统控制系统中存在的故障隐藏、安全性低、抗干扰能力弱等问题。

因此基于MAS 的分布协调与自适应控制是未来电力系统长期负荷预测发展的重要方向。

基于MAS协调的分布协调与自适应控制处理平台的协作关系,能够充分整合各方面的资源,实现数据库和知识库共享,利用多种方法实现长期负荷预测的准确性和可靠性。

(二)大数据技术
随着大数据技术的不断发展,电力系统规划业务覆盖范围将会进一步得到拓宽。

充分利用大数据技术可以实现以下三面的规划应用价值:①用电量预测。

整合分析地区历年用电量变化、规划区域面积、经济发展水平、用电结构变化等数据资料,实现对用电量的有效预测,进而为电力系统的优化设计提供参考;②空间负荷预测。

从电力系统建设面积、用地类型、容积率、占地面积负荷密度,目标年占地面积、总负荷值、行业负荷值等方面入手,收集相关的数据并进行及时有效的分析,可以实现对电力系统空间负荷的有效预测,促进电力网点合理化设置,促进电力资源的高效化利用;③多指标关联分析。

通过大数据技术抓取所需数据的时间一致性切片,实现对GIS,PMS,OMS等多个外部指标得联动分析,实现电力系统规划设计的合理性与高效性;④未来时刻断面预测。

实现电力设备的数据存储、调取,实现迅速快捷的设备状态以及设备使用历史数据查询。

在历史时刻查询以及设备数据质量分析的基础上,自动收集涉及设备状态变化的计划类信息,实现智能化演算,推测出未来某段时期内调度操作历程,最终预测电网在某一时刻的设备断面。

(三)小波分析预测技术
小波分析是一种时域―频域分析法,对于不同频段的成分可以进行逐步精细和较小步长的采样,甚至可以聚焦到一个信号的任意细节点上,且对奇异信号非常敏感,具有很强的处理突变或微弱信号的能力。

具体的说,小波分析法就是把一个信号的信息转化成小波系数,从而可以更方便的进行分析、处理、传递、储存或重建原始信号。

由于上述特点,小波分析法被广泛的应用在预测负荷等问题上。

通过对主要负荷的特征进行提取,小波分析法可以对将来的负荷进行预测。

并且除了考虑运行频率、次序时间、负荷出现的时段等常
规特征,还需要考虑负荷产生的无功功率因素等其他特征,从而利用小波分析法来识别和细分不同的负荷,这也是小波分析法进一步需要研究的方向。

三、总结
负荷预测是电力系统安全可靠经济运行规划的基础与前提,负荷预测的精确与否很大程度上影响着电网的稳定运行。

现有的负荷预测方法尽管已经非常多元化,但是每个方法都有缺点和优点。

负荷预测的未来工作包括:提高预测模型参数估计的精确度、挖掘负荷变化的规律、加强对负荷历史数据的处理、把多种预测方法相结合、探索新的模型等。

参考文献
[1]孙志超.城市电网负荷预测[J]中国科技财富.2011(03).
[2]谢传胜,贾晓希,侯文甜.基于方法组合创新思想的电力系统长期负荷预测[J].水电能源科学.2011.
[3]张丽芳.地区电网负荷预测软件的研究与应用[D].太原理工大学.2010.。

相关文档
最新文档