唐英杰 馬天睿
【摘要】考慮到負(fù)荷預(yù)測(cè)在電力系統(tǒng)調(diào)度中的重要性,綜述日前負(fù)荷預(yù)測(cè)常用的方法,并以某地市供電公司為例給出負(fù)荷預(yù)測(cè)的具體管理措施,為提高日前負(fù)荷預(yù)測(cè)精度保駕護(hù)航。
【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng)調(diào)度;負(fù)荷預(yù)測(cè)特點(diǎn);負(fù)荷預(yù)測(cè)方法;負(fù)荷預(yù)測(cè)管理措施
科學(xué)的預(yù)測(cè)是正確決策的依據(jù)和保證。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是指從已知的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展和電力需求情況出發(fā),通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和研究,探索事物之間的內(nèi)在聯(lián)系和發(fā)展變化規(guī)律,對(duì)未來(lái)電力需求作出預(yù)先的估計(jì)和預(yù)測(cè) ,其實(shí)質(zhì)上是對(duì)電力市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè),是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的前提。
根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)間的長(zhǎng)短,電力負(fù)荷預(yù)測(cè)可分為超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)、短期預(yù)測(cè)、中期預(yù)測(cè)和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)四類。其中短期預(yù)測(cè)中的電力系統(tǒng)日前負(fù)荷預(yù)測(cè)關(guān)系到電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行和生產(chǎn)計(jì)劃,準(zhǔn)確的日前負(fù)荷預(yù)測(cè)有助于提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性,能夠節(jié)約發(fā)電成本。長(zhǎng)期以來(lái),在缺電的情況下,電力市場(chǎng)基本上是賣方市場(chǎng),以發(fā)定用,從而導(dǎo)致電力部門(mén)對(duì)市場(chǎng)缺乏充分的了解,對(duì)現(xiàn)今的預(yù)測(cè)理論和方法研究不夠。本文旨在闡述目前常用的日前負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,并以某地市供電公司為例給出負(fù)荷預(yù)測(cè)的具體管理措施,為調(diào)度工作者合理地進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)提供指導(dǎo)。
1 日前負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)
由于日前負(fù)荷預(yù)測(cè)是根據(jù)電力短期負(fù)荷的過(guò)去和現(xiàn)在推測(cè)它的未來(lái),所以日前負(fù)荷預(yù)測(cè)工作所研究的對(duì)象是不確定事件。這就使得其具有以下顯著的特點(diǎn):(1)預(yù)測(cè)的不準(zhǔn)確性和不完全確定性;(2)預(yù)測(cè)的條件限制性;(3)預(yù)測(cè)的時(shí)效性;
(4)預(yù)測(cè)方案的多樣性。
2 常用的日前負(fù)荷預(yù)測(cè)方法
2.1 回歸分析法
回歸分析法,是利用已有數(shù)據(jù),確定自變量和因變量間的數(shù)學(xué)關(guān)系,推導(dǎo)出回歸方程。根據(jù)自變量多少劃分,回歸分析法分為一元回歸法和多元回歸回歸法。根據(jù)變量間的關(guān)系類型劃分,分為線性和非線性。在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中應(yīng)用的為多元線性回歸分析法。其數(shù)學(xué)模型如下:
式中,()為多個(gè)自變量,對(duì)應(yīng)于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的各種影響因素(如天氣、溫度)為因變量預(yù)測(cè)量對(duì)應(yīng)負(fù)荷預(yù)測(cè)值。 (j=1,2,…,n)為模型系數(shù),可用最小二乘法來(lái)推出。
回歸分析法運(yùn)用廣泛,模型較為簡(jiǎn)單。但是也有其局限性。該方法對(duì)數(shù)據(jù)要求較高,預(yù)測(cè)時(shí)需要較為全面的分析影響因素,而且其外推性較差。
2.2 時(shí)間序列法
時(shí)間序列法誕生于1968年,由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家George Box,和英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Gwilym Jenkins共同創(chuàng)立。它是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的分析法,是把一系列的數(shù)據(jù)點(diǎn)按時(shí)間順序記錄,根據(jù)已有的時(shí)間序列數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)曲線擬合,并進(jìn)行參數(shù)估計(jì),以此構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的分析方法。時(shí)間序列分析法應(yīng)用于日前負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),基于時(shí)間序列是由某個(gè)隨機(jī)過(guò)程生成的這一假設(shè),將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)按照時(shí)間的某種序列進(jìn)行排序。分析歷史數(shù)據(jù),針對(duì)整個(gè)負(fù)荷數(shù)據(jù)序列表現(xiàn)的隨機(jī)過(guò)程特征,基于歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)隨時(shí)間序列變化的規(guī)律,構(gòu)建預(yù)測(cè)實(shí)際負(fù)荷序列的模型。
在進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),若預(yù)測(cè)環(huán)境保持穩(wěn)定,即沒(méi)有突變因素時(shí),時(shí)間序列法通常較為準(zhǔn)確可靠。
2.3 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法
灰色系統(tǒng)最早在1982年由中國(guó)華中科技大學(xué)鄧聚龍教授提出。灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法定義沒(méi)有信息的情況為黑色,而具有完美信息的情況為白色。介于這些極端之間的情況被描述為灰色。灰色系統(tǒng)理論把一切隨機(jī)過(guò)程看作是在一定范圍內(nèi)變化的、與時(shí)間有關(guān)的灰色過(guò)程,對(duì)灰色量不是從尋找統(tǒng)計(jì)規(guī)律的角度,通過(guò)大樣本進(jìn)行研究,而是用數(shù)據(jù)生成的方法,將雜亂無(wú)章的原始數(shù)據(jù)整理成規(guī)律性較強(qiáng)的生成數(shù)列后再作研究。
日前負(fù)荷預(yù)測(cè)的灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法相比時(shí)間序列、回歸分析等方法具有“小樣本”、“貧信息”的特點(diǎn),也就是以少量的可得數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) , 經(jīng)過(guò)灰色預(yù)測(cè)模型處理,往往可得到滿意的可信結(jié)果。其缺點(diǎn)是模型中常用的GM(1,1)是一種有偏差的指數(shù)模型,存在使預(yù)測(cè)產(chǎn)生較大偏差的可能。
2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
由于日前負(fù)荷的變化受到多種因素(如氣候狀況、社會(huì)活動(dòng)狀況)的影響,含有大量非線性、隨機(jī)性關(guān)系,這些因素會(huì)對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度帶來(lái)很大的影響,因此,專家學(xué)者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入到日前負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法首先利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選取一段歷史負(fù)荷作為訓(xùn)練樣本,建立合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后用訓(xùn)練算法對(duì)其訓(xùn)練,在滿足精度要求后,用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。其優(yōu)點(diǎn)在于不需要負(fù)荷模型,函數(shù)逼近能力較好,可以模仿人腦的智能化處理,對(duì)大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律有自適應(yīng)能力,具有信息記憶、知識(shí)推理和優(yōu)化計(jì)算的特點(diǎn),并且具有很強(qiáng)的自學(xué)能力及復(fù)雜的非線性函數(shù)擬合能力;缺點(diǎn)在于訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng),無(wú)法利用已有體統(tǒng)信息確定初始值,容易陷入局部極小狀態(tài),對(duì)突發(fā)時(shí)間的適應(yīng)性差。
3 供電單位負(fù)荷預(yù)測(cè)相關(guān)管理措施:
日前負(fù)荷預(yù)測(cè)作用的大小主要取決于預(yù)測(cè)精度,實(shí)際應(yīng)用中,良好的預(yù)測(cè)精度需要根據(jù)當(dāng)?shù)囟唐谪?fù)荷的實(shí)際特征和影響因素進(jìn)行靈活地選用預(yù)測(cè)方法和管理措施模型。預(yù)測(cè)方法前面已做詳細(xì)綜述,本節(jié)將以某市級(jí)供電公司為例給出負(fù)荷預(yù)測(cè)的具體管理措施。
3.1 術(shù)語(yǔ)定義
屬下列情況之一者稱為大用戶:(1)用戶用電負(fù)荷達(dá)到3000千瓦以上。(2)用戶配變?nèi)萘窟_(dá)到3000千瓦以上。
3.2 具體管理措施
電網(wǎng)各縣級(jí)調(diào)度機(jī)構(gòu)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作應(yīng)貫徹“統(tǒng)一調(diào)度、分級(jí)管理”的原則,按電網(wǎng)調(diào)度管轄范圍組織實(shí)施。
營(yíng)銷部(客戶服務(wù)中心)和各縣級(jí)調(diào)度控制中心應(yīng)設(shè)置專人負(fù)責(zé)短期(日)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作,深入分析用電負(fù)荷特性和變化規(guī)律。營(yíng)銷部(客戶服務(wù)中心)和各縣級(jí)調(diào)度控制中心應(yīng)做好所轄區(qū)域內(nèi)大用戶的用電計(jì)劃管理,與大用戶建立信息溝通機(jī)制,加強(qiáng)對(duì)所轄區(qū)域內(nèi)大用戶開(kāi)停計(jì)劃的管理,動(dòng)態(tài)跟蹤大用戶用電需求變化。
各縣級(jí)調(diào)度控制中心在編制短期(日)負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線時(shí),應(yīng)綜合考慮設(shè)備健康狀況、設(shè)備檢修工作安排、氣象、節(jié)假日、社會(huì)重大事件等因素對(duì)負(fù)荷的影響,積累歷史數(shù)據(jù),深入研究各種因素與負(fù)荷的相關(guān)性。
營(yíng)銷部(客戶服務(wù)中心)和各級(jí)縣調(diào)度控制中心應(yīng)保證上報(bào)數(shù)據(jù)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性。對(duì)于對(duì)全網(wǎng)負(fù)荷有較大影響的事故、檢修、重大事件等,營(yíng)銷部(客戶服務(wù)中心)和各縣調(diào)應(yīng)及時(shí)向地調(diào)匯報(bào)。
制定關(guān)鍵用戶啟停計(jì)劃管理,督促地方電廠按時(shí)上報(bào)檢修計(jì)劃,并嚴(yán)格執(zhí)行,對(duì)于不能按時(shí)開(kāi)停機(jī)的電廠應(yīng)根據(jù)造成影響的程度采取相應(yīng)的懲罰措施。
自動(dòng)化專業(yè)人員定期維護(hù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性,可靠性,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)與負(fù)荷預(yù)測(cè)人員溝通,以便采取應(yīng)對(duì)措施。
4 結(jié)語(yǔ)
日前負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的前提與基礎(chǔ),它的預(yù)測(cè)精度對(duì)電力系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性有很大影響。本文綜合闡述了日前負(fù)荷預(yù)測(cè)常用的方法, 指出了各種預(yù)測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)與不足之處,以便于電力調(diào)度工作者結(jié)合實(shí)際恰當(dāng)?shù)倪x擇預(yù)測(cè)方法并以某供電公司為例給出日前負(fù)荷預(yù)測(cè)的具體管理措施為負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的提高保駕護(hù)航。
參考文獻(xiàn):
[1] 張凌浩. 電力需求預(yù)測(cè)算法及應(yīng)用[D]. 東南大學(xué), 2005.
[2] 文勇. 縣級(jí)電網(wǎng)規(guī)劃中的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及特點(diǎn)[C]// 濟(jì)寧市技術(shù)創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展論文選編. 2005.
[3] 張?jiān)凭? DF8003基于指數(shù)平滑法的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用探討[J]. 貴州電力技術(shù), 2016, 19(6):24-29.
[4] 中科院. 回歸分析方法[M]. 科學(xué)出版社, 1974.
[5] 王芳芳. 負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的建立及基于回歸分析法的負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)高新技術(shù)企業(yè), 2011(34):56-58.
[6] 王秋梅. 時(shí)間序列法負(fù)荷預(yù)測(cè)的原理和應(yīng)用[J]. 華東電力, 1993(4):37-39.
[7] 王文莉, 魏曉云. 負(fù)荷預(yù)測(cè)的灰色系統(tǒng)方法[J]. 東北電力大學(xué)學(xué)報(bào), 1997(2):37-43.
[8] 趙石磊. 灰色系統(tǒng)理論在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 哈爾濱理工大學(xué), 2005.
[9] 徐軍華, 劉天琪. 基于小波分解和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2004, 28(8):30-33.
[10] 閆承山, 劉永奇. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在華北電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 1998, 22(7):5-9.
[11] 羅仲達(dá), 關(guān)治洪. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 湖南電力, 2002, 22(2):10-12.
[12] 李林川, 鄧永輝, 張莉芳. 應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 寧夏電力, 1994(3):40-45.
[13] 吳軍基, 倪黔東, 孟紹良,等. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 1999(3):27-2