[发明专利]一种基于自下而上与自上而下相结合的负荷预测方法在审
| 申请号: | 201810741682.X | 申请日: | 2018-07-06 |
| 公开(公告)号: | CN108767859A | 公开(公告)日: | 2018-11-06 |
| 发明(设计)人: | 李富鹏;张军民;沈秋英;杨宏宇;袁秋实;刘涌;王波;董晓峰;丁俊;陆汇文;李钰;肖霞 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;上海博英信息科技有限公司 |
| 主分类号: | H02J3/00 | 分类号: | H02J3/00 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 215004 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 负荷预测 气温 中压配电线路 置信区间 变电站 拟合 历史负荷数据 数学 比对分析 电力负荷 负荷分布 负荷特性 宏观预测 计算误差 敏感曲线 区域负荷 数据基础 校核修正 预测结果 预测数据 最大负荷 统计分析 累加 精细化 权重 变压器 规划 精细 供电 编制 概率 引入 研究 | ||
本发明公开了一种基于自下而上与自上而下相结合的负荷预测方法,其特征在于:对区域内每一条中压配电线路、每一台变压器、每一个变电站逐线逐站自下而上进行精细化的负荷预测,反映了不同区域的负荷分布情况。对每一条中压配电线路,研究其历史负荷数据,考虑所供电力用户的负荷特性及气温对负荷的影响,拟合最大负荷‑气温敏感曲线,找到气温与电力负荷之间的对应关系,引入气温概率置信区间,拟合出各个置信区间的权重。运用数学方法进行统计分析线路的增长趋势,得出其负荷预测结果,并把所有线路累加得到变电站乃至区域负荷预测数据。再将自下而上的预测结果与自上而下的宏观预测结果进行比对分析,运用数学方法计算误差系数,进行校核修正,使负荷预测结果更加精细准确、真实客观,同时每条线路的负荷预测结果对该线路具体规划方案的编制也提供了精确的数据基础,为规划方案的精确性奠定了基础。
技术领域
本发明涉及一种基于自下而上与自上而下相结合的负荷预测方法,属于电力行业电网配电规划技术领域。
背景技术
电力系统负荷预测是电力系统各种安全技术措施的重要组成部分,它和继电保护、稳定计算、短路计算一样,对电力系统的安全、经济、稳定运行有着非常重要的作用。负荷预测是电网规划及经营工作的基础,准确的负荷预测有助于提高系统运行的安全性和稳定性,能够减少发电成本、可以保证规划的精确。而精准的配电网投资规划,最大效用的投资,可以保持现有网架安全运行的同时满足新增负荷的用电需求。
负荷预测的核心问题是如何利用现有的历史数据(历史负荷数据和气象数据等),采用适当的预测方法对未来时刻或时间段内的负荷值和电量值进行估计。进行负荷预测要具备两方面的条件:一是历史数据信息的可靠性;二是预测方法的有效性。传统的自上而下的区域性整体负荷预测方法,是指运用历史负荷数据、经济数据、气象数据,并考虑新能源和新型负荷的发展情况开展区域性宏观负荷预测。此种方法考虑社会经济等宏观数据,确保与宏观经济发展相适应,满足宏观规划的需求,但颗粒度太粗,难以精确反映局部快速发展地块的负荷增长情况。对于供电区域负荷发展较不平衡的地区,需要运用更加精细化的方法来实现精确的负荷预测。因此采用自下而上与自上而下相结合的负荷预测方法,既采用宏观负荷预测模型自上而下开展区域性负荷预测工作,又逐线逐站自下而上进行精细化的负荷预测,两种方法相互校核,预测结果准确可信。
发明内容
本发明提出了一种基于自下而上与自上而下相结合的负荷预测方法,自下而上负荷预测法是通过对每一条中压配电线路,研究其历史负荷数据,考虑所供电力用户的负荷特性,拟合最大负荷-气温敏感曲线,分析该条线路的增长趋势,从而得出其负荷预测结果,所有线路累加得到变电站乃至区域负荷预测数据。此方法逐线逐站开展预测工作,反映了不同区域的负荷分布情况,保证了负荷预测结果更加精细准确。同时每条线路的负荷预测结果对该线路具体规划方案的编制也提供了精确的数据基础,为规划方案的精确性奠定了基础。
整体而言,负荷预测将形成三个有效输出:馈线负荷预测(5年期)、66kv区域变电站负荷预测(10年期)和220kv输网变电站负荷预测(10年期)。首先,将馈线的历史最大负荷值作为起点,考虑未来的馈线需求变动(主要指客户的负荷需求变动)、负荷自然增长率,以及温度对负荷需求的影响。在衡量温度对负荷需求的影响中,引入置信区间,对10%平均气温概率(10POE)和50%平均气温概率(50POE)下的两种情况分别开展负荷预测工作,两种结果加权得到最终结果。10POE和50POE的权重分别是30%和70%。然后,在馈线负荷预测的基础上,用同样方法,额外考虑同时率因素的影响对66kv区域变电站和220kv输网变电站的负荷进行预测。
负荷-气温敏感关系分析
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