基于氣象修正技術(shù)的遼寧電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用研究

劉 剛

（國網(wǎng)遼寧省電力有限公司，遼寧 沈陽 110006）

基于氣象修正技術(shù)的遼寧電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用研究

劉 剛

（國網(wǎng)遼寧省電力有限公司，遼寧 沈陽 110006）

分析了短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，在線性外推法負(fù)荷預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于氣象因子修正技術(shù)的短期遼寧電網(wǎng)網(wǎng)供負(fù)荷預(yù)測(cè)，并成功應(yīng)用于遼寧電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作中，電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率得到明顯提高，預(yù)測(cè)結(jié)果可用于指導(dǎo)電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行。

氣象修正；線性外推法；負(fù)荷預(yù)測(cè)

負(fù)荷預(yù)測(cè)是根據(jù)電網(wǎng)的系統(tǒng)運(yùn)行特性、增容決策、自然條件和社會(huì)影響等諸多參數(shù)，運(yùn)用可靠的方法與手段，在滿足一定精度要求的條件下確定未來某特定時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)據(jù)［1］。電力系統(tǒng)的調(diào)度、規(guī)劃和運(yùn)行都離不開電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，科學(xué)準(zhǔn)確的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)，對(duì)調(diào)度運(yùn)行人員指揮電網(wǎng)運(yùn)行也有著重要的指導(dǎo)作用。本文在分析短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，提出了一種基于氣象因子修正技術(shù)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)方案，現(xiàn)已成功應(yīng)用于遼寧電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作中，并取得了良好的預(yù)測(cè)效果。

1 負(fù)荷預(yù)測(cè)基本模型

電力系統(tǒng)中，日負(fù)荷預(yù)測(cè)是指對(duì)未來24～72 h的系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，其基本負(fù)荷模型：式中：Pi（t）為t時(shí)刻的總負(fù)荷 ；B（t）為t時(shí)刻的基本負(fù)荷分量；W（t）為t時(shí)刻的天氣敏感負(fù)荷分量；S（t）為t時(shí)刻特別事件負(fù)荷分量；V（t）為t時(shí)刻的隨機(jī)負(fù)荷。

基本負(fù)荷分量是指負(fù)荷變化有規(guī)律并排除天氣影響的分量，一般其包含趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)。國內(nèi)外學(xué)者提出了許多基本負(fù)荷分量的預(yù)測(cè)方法，如線形外推法［2］、 回歸分析法［3］、 時(shí)間序列法［4］、 變權(quán)重法［5］、 動(dòng)態(tài)聚類法［6］、 譜分析法、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法［7］等。

天氣敏感負(fù)荷分量是指天氣變化對(duì)系統(tǒng)負(fù)荷造成的影響，影響負(fù)荷的天氣敏感因素有溫度、濕度、風(fēng)力、陰晴等，實(shí)際應(yīng)用中多數(shù)只考慮溫度因素。建立天氣敏感負(fù)荷基本模型，取若干天負(fù)荷記錄、溫度記錄，把負(fù)荷看成是溫度的函數(shù)，如圖1所示。

圖1 溫度與負(fù)荷函數(shù)

在低溫狀態(tài)下，當(dāng)溫度低于某值TW時(shí)，保溫負(fù)荷增大，因此隨著溫度下降，負(fù)荷增加；在高溫狀態(tài)下，當(dāng)溫度高于某值TS時(shí)，隨著溫度升高負(fù)荷相應(yīng)增加；而在氣溫處于TW和TS之間時(shí)，負(fù)荷和氣溫變化幾乎無關(guān)。因此天氣敏感負(fù)荷分量可表示為

式中：TW、TS為臨界溫度；KS、KW為對(duì)應(yīng)斜率。

特別事件負(fù)荷分量和隨機(jī)負(fù)荷分量是指重大歷史事件、政治活動(dòng)、隨機(jī)負(fù)荷等對(duì)電力負(fù)荷產(chǎn)生影響的分量。鑒于其自身的無規(guī)律性、隨機(jī)性，在此予以忽略。

2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

本文采用基于溫度準(zhǔn)則的線性外推法，其步驟如下。

a.取和預(yù)測(cè)日同類型的過去n天負(fù)荷并分別歸一化，歸一化方法如下：

式中：Ln（k，i）為第k日第i時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)的歸一化值；L（k，i） 為第 k第 i小時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)；L（k，min）為第k日最小負(fù)荷數(shù)據(jù)；L（k，max）為第k日最大負(fù)荷數(shù)據(jù)。

b.把上述取得的幾天負(fù)荷歸一化系數(shù)平均，得到該類型預(yù)測(cè)日的日負(fù)荷變化系數(shù)：式

中：Ln（i）為該類型日第i小時(shí)負(fù)荷系數(shù)。

c.讀取預(yù)測(cè)地區(qū)該預(yù)測(cè)日的最高溫度Tmax和最低溫度Tmin。

d.計(jì)算預(yù)測(cè)日的最大負(fù)荷和最小負(fù)荷：

式中：a1，a2，b1，b2根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和歷史溫度記錄用最小二乘法決定的系數(shù)，方法是假定每天最大負(fù)荷是每天最高溫度的函數(shù)：

每天的最小負(fù)荷是每天最低溫度的函數(shù)：

然后根據(jù)過去n天的最大負(fù)荷和最小負(fù)荷記錄及對(duì)應(yīng)的最高溫度和最低溫度記錄，用最小二乘法決定系數(shù)a1， a2， b1， b2。

e. 計(jì)算預(yù)測(cè)的每小時(shí)負(fù)荷：

式中：L（i）（i＝1，2， …，24）為第 i小時(shí)預(yù)測(cè)負(fù)荷。

3 氣象修正方法

天氣的急劇變化會(huì)對(duì)負(fù)荷產(chǎn)生一定的影響，尤其是在冬夏兩季，空調(diào)、采暖等對(duì)溫度變化較為敏感的負(fù)荷在整個(gè)電網(wǎng)負(fù)荷中占用較大的比重時(shí)，天氣敏感負(fù)荷波動(dòng)對(duì)遼寧電網(wǎng)的用電負(fù)荷預(yù)測(cè)造成了較大難度。

遼寧省調(diào)通過與遼寧省專業(yè)氣象臺(tái)合作，目前可實(shí)現(xiàn)通過Internet每天定時(shí)傳送省內(nèi)14個(gè)地區(qū)的24 h實(shí)況及預(yù)報(bào)溫度、降水等信息，為負(fù)荷預(yù)測(cè)提供了較為詳細(xì)的參考信息，為負(fù)荷預(yù)測(cè)多地區(qū)逐個(gè)時(shí)段進(jìn)行氣象因子的修正創(chuàng)造了客觀條件，有利于提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度?？紤]到溫度的變化對(duì)遼寧電網(wǎng)負(fù)荷影響較大，目前主要考慮溫度的負(fù)荷修正因子，待積累一段運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)后再逐步增加濕度和降水的修正因子。

為了得到溫度和負(fù)荷的相關(guān)性關(guān)系，需要根據(jù)歷史的氣象信息和負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，采用相關(guān)因子法，通過溫度變化和負(fù)荷變化的關(guān)系得到每個(gè)地區(qū)每個(gè)時(shí)段的溫度相關(guān)因子，具體公式如下：

式中：i為地區(qū)編號(hào) ；j為時(shí)段編號(hào)；coffi，j為第 i個(gè)地區(qū)第j時(shí)段的溫度與負(fù)荷相關(guān)因子；K為第k天，n表示總的天數(shù)，一般可取10～30天；loadi，j，k為第i個(gè)地區(qū)第j時(shí)段第k天的實(shí)際負(fù)荷值；temi，j，k為第i個(gè)地區(qū)第j時(shí)段第k天的實(shí)際溫度值。

經(jīng)過如上的公式計(jì)算，可以得到各地區(qū)各時(shí)段的負(fù)荷和溫度的靈敏度數(shù)據(jù)，即氣象修正因子。得到氣象修正因子后，即可根據(jù)預(yù)測(cè)日的天氣預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行氣象修正，具體公式如下：

式中：i為地區(qū)編號(hào) ；j為時(shí)段編號(hào)；forweaj為預(yù)測(cè)日第j時(shí)段氣象修正后的全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)值；forj為預(yù)測(cè)日第j時(shí)段氣象修正前的全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)值；Δti，j預(yù)測(cè)日與歷史日的第i個(gè)地區(qū)的第j時(shí)段的溫度變化值；coffi，j為第i個(gè)地區(qū)第j時(shí)段的溫度與負(fù)荷相關(guān)因子。

經(jīng)過負(fù)荷模型的分解，即將全省的負(fù)荷拆分到14個(gè)地區(qū)，并進(jìn)行24個(gè)時(shí)段的逐時(shí)段氣象因子修正，再將負(fù)荷模型合并為統(tǒng)一的全省負(fù)荷，負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度與氣象修正前有了較大的提高。

4 試驗(yàn)結(jié)果

目前，本方法已經(jīng)正式應(yīng)用于遼寧電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作中，電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率得到明顯提高，預(yù)測(cè)結(jié)果可用于指導(dǎo)電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行。以2015年3月8日遼寧電網(wǎng)200 kV統(tǒng)調(diào)用電口徑負(fù)荷為例，未經(jīng)氣象修正的負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為97.89%。如圖2所示。

2015年2月25日～3月7日期間，運(yùn)用遼寧電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，開展氣象靈敏度分析計(jì)算，如圖3和圖4所示。

通過開展氣象靈敏度分析計(jì)算，最終得到了近期氣象因子與電網(wǎng)負(fù)荷變化量的關(guān)系曲線，如圖5所示。

在氣象靈敏度分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)修正計(jì)算，修正后負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率升至98.87%，如圖6所示，顯著提高了負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，為指導(dǎo)電網(wǎng)運(yùn)行提供有力的技術(shù)支撐。

圖2 未考慮氣象修正的負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線

圖3 氣象靈敏度分析功能展示

圖4 氣象靈敏度與擬合值

圖5 氣象因子與電網(wǎng)負(fù)荷變化量關(guān)系

圖6 考慮氣象修正后的負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線

5 結(jié)束語

采用基于氣象修正的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)充分考慮溫度變化對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響，顯著提高了遼寧電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，更有利于電網(wǎng)調(diào)度人員合理安排電網(wǎng)運(yùn)行方式，可用于指導(dǎo)電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行工作。

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［4］ K.Liu and S.Subbarayan.Comparision of Very Short-term Fore?casting Techniques［J］.IEEE Trans.On Power Systems.1996，11（2）：877-882.

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Research and Application of Liaoning Power Grid Load Forecasting Based on Weather?correcting Technology

LIU Gang
（State Grid Liaoning Electric Power Co.，Ltd.，Shenyang，Liaoning 110006，China）

This paper analyses forecast model of short term power load.On the basis of linear extrapolation method of load forecasting，power supply of Liaoning power grid based on the meteorological factor and correction technique for short?term load forecasting are real?ized.It has been successfully applied in load forecasting of Lianoning power grid，accuracy rate of power grid load forecasting is in?creased obviously，the predicted results are used in guiding grid dispatching operation.

Meteorological correction；Linear extrapolation method；Load forecasting

TM715

A

1004-7913（2015）11-0034-03

劉 剛 （1979—），男，碩士，工程師，從事電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行工作。

2015-08-10）