電網夏季負荷特性分析及預測

林 琳，段曉波，高亞靜

(1.華北電力大學，河北 保定 071003；2.國網河北省電力公司電力科學研究院，石家莊 050021)

電網夏季負荷特性分析及預測

林 琳1，段曉波2，高亞靜1

(1.華北電力大學，河北 保定 071003；2.國網河北省電力公司電力科學研究院，石家莊 050021)

針對夏季負荷波動大，預測難度較大的問題，以河北省南部電網為例，分析河北省南部電網夏季負荷的特點，采用多元線性回歸分析法對全網負荷進行預測，預測結果表明該方法可準確預測電網夏季負荷特性，其結果符合實際運行情況。

負荷預測；多元線性回歸；MATLAB

0 引言

電力系統負荷預測是電力系統調度、用電及規劃管理部門的重要工作之一，同時也是電力系統經濟運行的前提和條件，一般是從已知的用電負荷需求出發，在此基礎上考慮經濟、氣候、天氣等相關因素的影響，從而準確預測未來的用電負荷需求。電力系統負荷預測保證著電力企業科學穩定地對電網進行有效的控制，對電源建設進行合理的規劃，同時對電網商業化的運作起到了積極的作用，有利于提高電力系統的經濟效益和社會效益。因此，電力系統負荷預測已經成為電力系統現代化管理的重要內容之一，如何提高負荷預測的精度成為當前迫切需要解決的一項重要任務。國內外學者對此課題進行了詳細的研究工作，引入了一系列先進的算法到負荷預測領域中。目前，已經有許多較為成熟的負荷預測基礎理論和實踐方法，但是隨著電網結構復雜程度的加劇以及電網負荷的不斷增加，有些預測方法還需要不斷地完善。

目前主要的負荷預測方法包括：時間序列法、一元(多元)回歸分析法、灰色系統預測法、人工神經網絡預測法等[1]。其中時間序列法計算速度快，能夠反映負荷近期變化的連續性，但是對天氣等氣候影響因素考慮不足；灰色系統預測法在數據離散程度較大時預測精度會較差；人工神經網絡法預測準確但是對于樣本數據的要求較高，樣本選擇較困難；多元線性回歸方法計算過程簡單，運算快，結果清晰，在實際工作中能夠正確反映負荷隨氣象變化的規律[2]，準確建立負荷與氣象變化之間的相互影響關系，達到較為理想的預期結果。以下以河北省南部電網(簡稱“河北南網”)為例，對夏季負荷特性進行分析預測。

1 河北南網夏季負荷特性分析

1.1 影響負荷變化的氣象因素分析

氣象因素是影響夏季負荷的主要因素，其通過改變人體對環境的舒適度感覺，從而影響人的行為而實現的。因此以下選取人體舒適度敏感指標作為研究對象，其中包括：溫度、濕度、降雨量、風速等[3]。

1.1.1 溫度的影響

夏季天氣炎熱，會出現持續高溫現象，河北南網7、8月的氣溫多在25～35 ℃，極端最高氣溫可達到38 ℃左右，全網經濟較為發達，高溫時將有大量降溫負荷投入運行，當某一時間段平均溫度持續過高時，負荷變化更加劇烈，與往年同期相比將會有很大變化。平均溫度高于28 ℃時，隨著溫度的升高，人體開始感覺不舒服，最本能的表現就是感覺到燥熱，這時就需要通過空調等降溫設備來調溫，高溫天氣對居民生產生活用電負荷的影響就更加顯著。隨著溫度的不斷提升，日最大負荷對日最高溫度的敏感性程度逐漸增強，負荷也會逐漸增加。對2013年7、8月某些高溫天氣的最大負荷與當日最高溫度之間的關系進行初步分析，結果表明兩者之間的相關系數為0.56，日最高溫度與最大電力負荷的相關性較日最低溫度要明顯得多，如圖1所示(作歸一化處理)。圖中縱坐標比值為日最大負荷/日平均負荷或日最高溫度/日平均溫度。

圖1 最大負荷與最高溫度的關系

1.1.2 濕度和降雨量的影響

由溫度對負荷的影響可知，氣溫升高是導致負荷上升的最主要因素，而在氣溫不高的情況下，濕度決定著負荷的走向。河北南網2013年夏季的統計數據表明，空氣濕度較大，雷雨天氣較多，降水量比2012年同期有明顯增加，溫度增加時濕度越大則電力負荷越大，這種情況下會影響居民對于生活環境和工作環境的適應程度，加上人體對高溫高濕天氣的敏感性，人們就會通過減濕設備來改變局部的氣溫條件，這些措施必然會增加用電負荷，造成電網供電困難。高溫和雷雨天氣往往是同時出現的，每次負荷下降時均有降水天氣出現，70%的負荷突然下降的情況可能會出現在夏季天氣中，雷雨可以造成50%～80%的空調負荷損失，同時也會造成大量的輸、配電線路跳閘，這時負荷的變化與降水量的變化會呈現很強的相關性。

1.1.3 風速的影響

冬季6 m/s以上的風速，會伴隨著一定程度的負荷增大，夏季相反，其他季節沒有明顯的規律可循，從相關性分析來看，電力負荷與風速的相關性不顯著，且沒有規律可循。

1.2 夏季負荷數據分析

2013年7月，河北南網進入主汛期，高溫高濕天氣開始增多，全月平均溫度較去年同期低0.8 ℃，降水量較去年同期偏多九成。7月上旬，全網負荷總體平穩，高溫負荷保持在2 400萬kW左右，其中7月6日首創歷史負荷新高，達到2 558.7萬kW，7月8日再次刷新負荷記錄達到2 596.4萬kW。7月中下旬，受降水的影響，天氣較為涼爽，溫度較低，全網負荷總體保持平穩，較低水平運行。

8月初，各地雷雨、高溫天氣頻繁，河北南網遭遇最強高溫高濕“桑拿天”天氣，空調制冷負荷呈明顯增長趨勢，全網負荷迅速攀升。據氣象部門統計，8月5日全網最高氣溫突破35 ℃，平均濕度已達到80%以上，超過了7月上旬第一輪大負荷期間的最高水平。在空調用電的強勢拉動下，全網負荷在8月6、10、11日連創新高，8月11日早峰負荷突破2 700萬kW，達到2 714.5萬kW，較去年最大負荷增長6.4%。8月11日午后的降水使電網負荷出現了一個短暫的“低谷”，但降水之后，濕度進一步增加，加上氣溫回升，人體舒適度顯著下降。8月15-17日，各地氣溫再度突破35 ℃，部分地區氣溫達到37 ℃以上，空調負荷集中度達到2013年夏季最高，全網負荷在8月16日達到2 791.6萬kW，年內第7次創歷史新高，較去年最大負荷增長9.4%。

2 河北南網夏季負荷預測

2.1 多元線性回歸分析法

因變量隨著作為主要影響因素的自變量的變化而變化，實際問題研究時，因變量的影響因素往往不只1個，可能會同時受到2個或者更多因素的影響，此時就需要用2個或者更多以上的影響因素作為自變量來解釋因變量的變化規律，這種方法稱之為多元回歸[4]，當多個自變量與因變量呈線性關系時，稱之為多元線性回歸。

設y為因變量，x1、x2、…，xk為自變量，當自變量與因變量呈線性關系時，多元線性回歸模型為：

y=a0+a1x1+a2x2+…+akxk+c

(1)

式中：a0為常數項，a1，a2，…，ak為回歸系數，a1為x1、x2，…，xk固定時，x1每增加一個單位后對y產生的作用，即x1對y的偏回歸系數；同理可知，x2、… ，xk等都是y的偏回歸系數。

建立多元回歸模型時，為保證預測結果良好，需要注意自變量的選擇問題。多元線性回歸分析方法應用最小二乘法求解參數，要求誤差的平方和為最小，求解回歸參數的方程為：

(2)

求解方程組可得出系數a0，a1，a2。

2.2 數據預處理

圖2為河北南網夏季高峰負荷變化曲線圖，即原始數據采集點，夏季不僅會出現負荷猛增，也會出現負荷陡降的現象，這與河北南網夏季為主汛期相對應，主汛期強對流天氣較多，氣象要素變化幅度大，導致負荷的大起大落。根據實際統計情況及折線圖對河北南網的負荷特性性進行分析。通常最初的數據處理主要由工作人員利用長期的經驗對數據進行判斷，首先去除降水量較大的日期，保留高溫高濕不降水的日期，對于日負荷曲線不突變的特性，設定基準值，如果前后兩點的負荷超過這一定值則為異常點。此次負荷特性分析主要考慮溫度、濕度對夏季負荷[5]的影響，運用多元線性回歸方法進行回歸分析，得出最大負荷與溫度和濕度的相互關系。

圖2 河北南網夏季高峰負荷變化曲線

2.3 預測過程與結果

根據選擇好的數據，采用MATLAB內自帶的regeress程序包，調用軟件包中多元回歸分析命令得出殘差杠桿圖及其置信區間，將殘差杠桿圖中偏移較大的數據點剔除，進一步優化數據選擇點。殘差杠桿如圖3所示，去除偏差較大的2個點。

基于MATLAB程序對尋優后的數據進行線性擬合，求出回歸方程的系數為：

a0=6 701.4，a1=529，a2=140

線性擬合公式為：最大負荷=6 701.4+529×最高溫度+140×濕度，得出最大負荷與溫度和濕度(最大負荷時)2個因素間的相關系數為0.72，其線性關系較強，與實際數據對比后，擬合的相對誤差在5%以下，負荷波動時模擬趨勢與實際基本吻合，擬合分析結果較好，可以作為今后夏季高峰負荷調度的依據。圖4為選取的預測數據點的電網負荷與溫度、濕度的關系。圖5為應用多元線性回歸法后的平面回歸圖。

圖4 數據分布示意

圖5 平面回歸示意

3 預測結果分析

a. 溫度是影響河北南網夏季高峰負荷的主要因素，溫度每增加1 ℃，負荷將增加529萬kW左右，日用電負荷的變化不完全對應日平均溫度的上升，且最大負荷點并沒有對應溫度的最高點，這主要是由于相對濕度的影響較大，溫濕度的組合影響著負荷的波動。溫度對負荷的影響呈現正相關，當溫度接近36 ℃時，而負荷卻沒有明顯增加，這就需要考慮濕度以及降水量等因素對負荷的影響，其中，降水是影響電力負荷明顯減小的主要原因。

b. 夏季高溫期間，濕度與溫度會呈現一定的負相關，溫度升高，濕度反而會降低，天氣只“熱”而不“悶”，電力負荷偶爾會呈下降趨勢，所以需要通過對原始數據進行逐一篩選和對比，盡可能保留高溫高濕且不降水的原始數據點，從而有利于負荷特性分析工作的進行。

c. 在上述分析的基礎上，為進一步做好夏季高峰負荷分析工作，還需要繼續深入研究各種氣象因素在不同情況下對負荷的影響以及實際運行的工況和環境條件，這樣才能構建更為準確、更加適合河北南網夏季負荷分析的模型。由于天氣復雜多變，預報難度大，準確率有限，而且還需要加強與氣象臺的溝通交流，及時獲取準確的天氣變化信息，提高負荷分析精度，有效保證調度部門的工作順利進行。

4 結束語

以上通過多元線性回歸分析法對河北南網的夏季高溫負荷進行了簡單準確的預測。電網短期負荷預測需要考慮的相關因素比較多，多元線性回歸分析是較為簡單的一種分析方法，簡單直觀的分析自變量與因變量之間的關系，由此得出的最大負荷與溫度和濕度(最大負荷時)2個因素間的相關系數，還不能較好地滿足負荷預測的要求，還需要調度中心工作人員不斷積極思考，不斷豐富數據分析方法和手段，進一步提升負荷預測水平。

[1] 胡 杰，文閃閃，胡導福，等．電力負荷預測常用方法的分析比較與應用[J]．湖北電力，2008，32(2)：13-15．

[2] 王治華，楊曉梅，李 揚，等．氣溫與典型季節電力負荷關系的研究[J]．電力自動化設備，2002，22(3)：16-18．

[3] 杜彥巍，林 莉，牟道槐，等．綜合氣象指數對電力負荷的影響分析[J]．重慶大學學報.自然科學版，2006，29(12)：56-60．

[4] 高惠璇．應用多元統計分析[M]．北京：北京大學出版社，2005.

[5] 高 霞，曾 新，盧建立．電力負荷預測與氣象指數關系研究[J]．河北農業大學學報，2007，30(4)：97-101,113．

本文責任編輯：王麗斌

Grid of Summer Load Characteristics Analysis and Prediction

For summer load fluctuations,which is difficult to predict,taking Hebei southern power grid as an example,analyzesthe summer load characteristics of Hebei Southern Power Grid,using multiple linear regression method to predict the load of the whole network, the results show that the method can prdeict load characteristics in summer of power grid accurately,and the results conform to the actual operation situation.

load forecasting;multivariate linear regression;MATLAB

2013-11-06

林 琳(1988-)，女，碩士研究生，主要研究方向為電能質量分析與控制。

TM714

A

1001-9898(2014)01-0013-04