基于大數(shù)據(jù)的負荷指標及同時率測算方法

孫　昕，呂　陽，張　欣，陳　晨，李雪男

（北京電力經(jīng)濟技術研究院，北京　100055）

基于大數(shù)據(jù)的負荷指標及同時率測算方法

孫昕，呂陽，張欣，陳晨，李雪男

（北京電力經(jīng)濟技術研究院，北京100055）

隨著科技的發(fā)展和國民經(jīng)濟水平的持續(xù)提高，各種用戶類別的負荷特性都在不斷發(fā)生變化，建立與各城市負荷水平相一致的負荷密度指標及同時率體系具有重要意義。提出基于大數(shù)據(jù)的負荷指標及負荷同時率測算方法，并應用配套開發(fā)的負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對北京市負荷指標及同時率進行初步測算，形成了飽和負荷預測指標推薦表。

負荷指標；同時率；負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)；樣本選??；負荷密度曲線

0　引言

空間負荷預測是城市電網(wǎng)規(guī)劃的重要環(huán)節(jié)，其預測結果是確定所需配置供電設備容量和分布的基礎。目前，用于開展空間負荷預測的規(guī)劃單位建設用地負荷指標主要引自GB/T 50293—2014《城市電力規(guī)劃規(guī)范》。該指標面向全國，用于規(guī)范遠景年各類用地的單位建筑面積負荷水平，給定的指標范圍較為寬泛，僅規(guī)定了居住、公建和工業(yè)3類用地的用電指標范圍，且沒有對各類用地的負荷同時率選取原則做出說明。根據(jù)GB/T 50293—2014，居民建筑用電指標范圍是30～70 W/m2，公共建筑用電指標范圍是40～150 W/m2，工業(yè)用地用電指標范圍是40～120 W/m2［1］。

隨著科技的發(fā)展和國民經(jīng)濟水平的持續(xù)提高，電腦、空調(diào)、烤箱等家用電器得到了廣泛應用；商業(yè)、辦公、醫(yī)療、市政等樓宇建筑已基本全部采用中央空調(diào)集中供冷的模式；晶體管制造、數(shù)據(jù)中心等新興產(chǎn)業(yè)應運而生［2］。伴隨而來的是各類用戶的負荷特性都在不斷發(fā)生變化。因此，亟需充分利用各城市電力信息系統(tǒng)中的相關數(shù)據(jù)，建立與各城市科技、經(jīng)濟水平相一致的負荷密度指標及同時率體系，用于指導后續(xù)各層面電網(wǎng)規(guī)劃中的負荷預測工作［3］。

提出基于大數(shù)據(jù)的負荷指標及同時率測算方法，并配套開發(fā)負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。基于該系統(tǒng)，自動提取北京市電力信息系統(tǒng)相關數(shù)據(jù)，對北京市負荷指標及同時率進行初步測算，并形成了飽和負荷預測指標推薦表。

1　測算方法

1.1數(shù)據(jù)接入模式

通過構建負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可采集電網(wǎng)業(yè)務層數(shù)據(jù)進行負荷指標測算。系統(tǒng)采用Web Service接口方式從電力數(shù)據(jù)中心獲取營銷系統(tǒng)的用戶臺賬數(shù)據(jù)以及用戶信息采集系統(tǒng)的表計負荷數(shù)據(jù)，WebService協(xié)議需要對接Weblogic WebService和JMS數(shù)據(jù)接口，進入Ubase通用WebService數(shù)據(jù)整合框架，采用A到A的模式將營銷數(shù)據(jù)寫入Ubase PMS數(shù)據(jù)表，自動轉到營銷增量數(shù)據(jù)計算引擎，與配網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)中心進行增量計算及數(shù)據(jù)增量計算和審計標識。

營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入。用戶臺賬數(shù)據(jù)主要采集用戶數(shù)據(jù)、表計數(shù)據(jù)、計量點數(shù)據(jù)、臺區(qū)數(shù)據(jù)、變壓器數(shù)據(jù)，按照臺賬數(shù)據(jù)，自動形成負荷模型中表計→用戶→變壓器（配電箱進線）的邏輯關系，系統(tǒng)自動計算負荷數(shù)據(jù)，作為規(guī)劃負荷預測的基礎數(shù)據(jù)，主要屬性有用戶用地性質、建筑面積、用地面積、坐標等。營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)流轉方式如圖1所示。

圖1　營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)流轉邏輯

用電信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入。用采數(shù)據(jù)主要采集表計的三相電壓、三相電流、有功功率、無功功率，數(shù)據(jù)時間粒度15 min，即負荷曲線中為每天96點，根據(jù)營銷臺賬數(shù)據(jù)計算的表計用戶變壓器關系模型，系統(tǒng)自動依據(jù)表計數(shù)據(jù)計算用戶和變壓器的負荷曲線數(shù)據(jù)，作為規(guī)劃負荷預測基礎數(shù)據(jù)。用電信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)流轉方式如圖2所示。

圖2　用電信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)流轉邏輯

1.2樣本選取原則

通過數(shù)據(jù)接口，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可提取用戶樣本基本信息及用電信息，并自動進行樣本篩選，形成典型用戶樣本庫。飽和樣本的篩選方法主要有兩種。一是根據(jù)各樣本逐年每月電量信息，考慮3月、6月、10月負荷相對穩(wěn)定，受天氣影響較小，若逐年3月、6月、10月電量值存在波動 （增長率在-5%～+5%之間），認為該樣本已經(jīng)基本趨于飽和；二是計算樣本年均電量增長率，增長率在2%以下可近似認為該樣本負荷趨于飽和［4］。其他樣本屬于不飽和樣本。

1.3負荷密度指標測算方法

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)根據(jù)自動生成的飽和用戶樣本庫，對用戶負荷數(shù)據(jù)進行分析，并采用正態(tài)分布法、加權平均法等算法，形成多維度用電指標，生成各用戶類型飽和年負荷密度曲線。

每個樣本用電指標測算方法。從各樣本中篩選出年單小時最大電量，近似認為該電量值代表了該樣本的最大負荷情況。以最大負荷為分子，樣本建筑面積為分母，計算得出該樣本的用電指標。

每類用戶類別用電指標測算方法。一是負荷趨于飽和的樣本作為有效樣本；二是將同種用戶類別的有效樣本進行對比分析，核實是否存在個別樣本指標過高或過低的情況，如果存在，核實原始數(shù)據(jù)并分析原因，如果屬于正常因素，則該樣本參與該用戶類別的用電指標測算，如果屬于個例因素，該樣本記為無效樣本；三是在確定有效樣本基礎上計算分析各樣本用戶的負荷指標結果；四是將各有效樣本用電指標求和取平均，考慮負荷自然增長的影響，將平均值上浮5%～10%作為基準值，并給出上浮比例原因分析，以基準值為中點，上下分別浮動5%形成該類用戶類別的用電指標范圍［5］。

各類用地性質用電指標測算方法。各類用地包含多種用戶類別，將負荷特性較為接近的用戶類別進行適度合并，對于各類用地性質形成1～2個推薦用電指標。以商業(yè)金融用地性質為例，該用地性質包含酒店、銀行、數(shù)據(jù)中心、購物中心等多個用戶類別，因酒店、購物中心、銀行等用電指標較為接近，可適度合并，合并后商業(yè)金融類用地性質分兩種用電指標，分別為金融業(yè)用地（C22）和商業(yè)服務業(yè)用地（C21、C23～C26）。

1.4同時率測算方法

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)依據(jù)各類用戶飽和年負荷密度曲線，可綜合考慮不同用戶類型組合，不同建筑面積等情況，對戶間同時率進行自動計算［6］。

式中：K為同時率；Pmax為系統(tǒng)飽和年最大負荷；Pimax為第i個用戶飽和年最大負荷。

2　負荷指標測算

2.1用戶樣本

根據(jù)北京城市定位，北京市政府在產(chǎn)業(yè)結構上做出了相應的調(diào)整，從1990年開始，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對放緩，比例相對下降，第三產(chǎn)業(yè)比例有所上升。北京市政府在城市用地規(guī)劃方面將北京市城市用地主要分為居住、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)金融、行政辦公、文化娛樂、醫(yī)療衛(wèi)生、教育科研、中小學幼托、體育、市政設施、倉儲、交通運輸和其他用地14大類。在14類用地性質的基礎上又細分為44種用戶類別。

經(jīng)過系統(tǒng)自動處理，共形成包括44類用戶類別共計3200個有效樣本。針對每個樣本，選取數(shù)據(jù)質量較好的2008—2012年負荷數(shù)據(jù)進行測算。

歷史電量數(shù)據(jù)。針對44類用戶類別，分別選取多個已投產(chǎn)多年負荷趨于飽和的典型用戶作為樣本，依托用采系統(tǒng)獲得各樣本2008—2012年每小時的電量數(shù)據(jù)，以及各樣本2006—2012年每月的電量值，以每小時電量數(shù)據(jù)作為單小時平均負荷。

樣本基本信息。根據(jù)營銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，整理得到各樣本的基本信息，包括各用戶的占地面積、建筑面積等。按照14類用地性質的44種用戶分類原則，形成樣本信息數(shù)據(jù)庫。

2.2測算結果及校驗

對于選取的樣本，根據(jù)其基本信息及電量信息，應用加權平均法在負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中對每類用戶類別進行負荷指標測算。以工業(yè)用地為例，該類用地可細分為電子設備制造、汽車制造廠、食品加工廠、制藥廠、紡織廠及其他工業(yè)用戶。

1）電子設備制造用戶。該用戶類別單位建筑面積負荷加權平均為141.7 W/m2，最大負荷發(fā)生集中發(fā)生在第三季度。針對該類用戶選取6個樣本，于2013年7月17日—19日進行負荷實測，實測單位建筑面積負荷加權平均為158.5 W/m2。

2）汽車制造廠用戶。該用戶類別單位建筑面積負荷加權平均為78.7 W/m2，最大負荷發(fā)生集中發(fā)生在第三季度。針對該類用戶選取4個樣本，于2013 年7月16日—19日進行負荷實測，實測單位建筑面積負荷加權平均為78.2 W/m2。

3）食品加工廠用戶。該用戶類別單位建筑面積負荷加權平均為41.8 W/m2，最大負荷發(fā)生集中發(fā)生在第三季度。針對該類用戶選取6個樣本，于2013 年7月16日—19日進行負荷實測，實測單位建筑面積負荷加權平均為48 W/m2。

4）制藥廠用戶。該用戶類別單位建筑面積負荷加權平均為77.7 W/m2，最大負荷發(fā)生集中發(fā)生在第三季度。針對該類用戶選取6個樣本，于2013年7 月15日—19日進行負荷實測，實測單位建筑面積負荷加權平均為63.8 W/m2。

5）紡織廠用戶。該用戶類別單位建筑面積負荷加權平均為24.4 W/m2，最大負荷發(fā)生集中發(fā)生在第三季度。針對該類用戶選取2個樣本，于2013年7 月19日—21日進行負荷實測，實測單位建筑面積負荷加權平均為27.5 W/m2。

6）其他工業(yè)用戶。該用戶類別單位建筑面積負荷加權平均為57.7 W/m2，最大負荷發(fā)生集中發(fā)生在第三季度。針對該類用戶選取2個樣本，于2013年7月19日—21日進行負荷實測，實測單位建筑面積負荷加權平均為47.5 W/m2。

根據(jù)城市規(guī)劃設計相關規(guī)范，工業(yè)用地細分為一類工業(yè)用地（M1）、二類工業(yè)用地（M2）等。其中電子設備制造和汽車制造屬于一類工業(yè)用地，通過對該2種用戶類別單位建筑面積負荷加權平均，同時結合實測數(shù)據(jù)校核，測算一類工業(yè)負荷指標為100 W/m2。其中食品加工廠、制藥廠、紡織廠和其他屬于二類工業(yè)用地，通過對該4種用戶類別單位建筑面積負荷加權平均，同時結合實測數(shù)據(jù)校核，測算二類工業(yè)負荷指標為40 W/m2。

《城市電力規(guī)劃規(guī)范》中工業(yè)用地用電指標為40～120W/m2。因此，新測算的一類工業(yè)用地100W/m2負荷指標，二類工業(yè)用地40W/m2負荷指標是合理的。

經(jīng)過測算，形成包括14類用地性質和44種用戶類別的飽和負荷預測指標推薦表，如表1所示。

表1　飽和負荷預測指標推薦表

3　同時率測算

從飽和用戶樣本庫中提取3類用地性質，包括C21商業(yè)用地 （商業(yè)金融用地）、C23貿(mào)易咨詢用地（商業(yè)金融用地）以及M1一類工業(yè)用地（工業(yè)用地），共計115個用戶樣本用于同時率指標初步測算。

應用負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可對各用戶負荷信息進行分析，形成3類用地的飽和年負荷密度曲線，如圖3～5所示。假設3類用地的建筑面積相同，可計算出不同用地性質組合方式下的同時率，詳見表2。該測算結果的準確性需通過進一步的研究分析進行校驗。

圖3　飽和年C21商業(yè)用地負荷密度曲線

圖4　飽和年C23貿(mào)易咨詢用地負荷密度曲線

圖5　飽和年M1工業(yè)用地負荷密度曲線

表2　不同用地性質組合方式下的同時率測算結果

4　研究拓展

基于負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可在今后研究中，重點從以下方面實現(xiàn)應用拓展。

探究多維度負荷指標體系。根據(jù)歷史負荷數(shù)據(jù)庫，建立各種用戶類型在不同天氣、不同季節(jié)、不同建筑面積、不同發(fā)展階段等情況下的日、年度負荷特性曲線。以此為依據(jù)，并可結合用戶實際負荷情況，對各類用戶進行短期、中期、長期負荷預測，以及各種用戶組合方式下的同時率測算。

研究各用戶類型負荷發(fā)展系數(shù)。根據(jù)各用戶類型歷史負荷數(shù)據(jù)，可分析出其負荷變化趨勢近似S型曲線。負荷增長特性與其發(fā)展階段密切相關，一般可分為慢速增長期、快速增長期和緩慢增長飽和期3個階段?？蓪Ω黝愑脩糌摵砂l(fā)展系數(shù)進行研究測算，用于指導各用戶類型逐年負荷預測。

深化同時率研究。研究不同建筑面積對同一用戶類型負荷曲線的影響，形成建筑面積變化對各類用戶負荷曲線的修正系數(shù)集；基于發(fā)展系數(shù)研究，分析負荷不同發(fā)展階段對同時率的影響。

5　結語

提出了基于大數(shù)據(jù)的負荷指標及負荷同時率測算方法，并應用配套開發(fā)的負荷數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對北京市負荷指標及同時率進行了初步測算，并形成了包括14類用地性質、44種用戶類別飽和負荷預測指標推薦表。

推薦的用電指標能夠體現(xiàn)北京地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，為電網(wǎng)規(guī)劃中的負荷預測工作提供了更科學合理的依據(jù)。

［1］GB/T 50293-2014城市電力規(guī)劃規(guī)范［S］.

［2］張振，王鋒陳，敏曦.基于BP網(wǎng)絡的電力負荷預測改進研究［J］.中國電業(yè)（技術版），2015（10）：12-15.

［3］蔣琪，李文輝，蔣勃.城市電網(wǎng)協(xié)同負荷預測及協(xié)同規(guī)劃研究與實現(xiàn)［J］.中外企業(yè)家，2015（35）：85-87.

［4］康重慶，趙燃，陳新宇，等.多級負荷預測的基礎問題分析［J］.電力系統(tǒng)保護與控制，2009，37（9）：1-7.

［5］孫旭，任震.空間負荷預測在城市電網(wǎng)規(guī)劃中的應用［J］.繼電器，2005，33（14）：79-81.

［6］何善瑾.上海電力系統(tǒng)最大負荷同時率分析［J］.供用電，2008，25 （1）：13-15.

孫昕（1984），工程師，博士，從事電網(wǎng)規(guī)劃、設計及管理等工作；

呂陽（1987），工程師，碩士，從事配電網(wǎng)規(guī)劃、設計等工作；

張欣（1990），工程師，碩士，從事配電網(wǎng)規(guī)劃、設計等工作；

陳晨（1988），工程師，碩士，從事配電網(wǎng)規(guī)劃、設計等工作；

李雪男（1983），高級工程師，碩士，從事電網(wǎng)規(guī)劃、設計及管理等工作。

The Big Data Based Load Index and Simultaneity Factor Estimation Method

SUN Xin，LV Yang，ZHANG Xin，CHEN Chen，LI Xuenan
（State Grid Beijing Economic Research Institute，Beijing 100055，China）

With the development of technology and the improvement of national economy，load characteristics of various customers are changing constantly.Therefore，building a load index and simultaneity factor estimation system which is consistent with the urban load demand level is significant.The big data based load index and simultaneity factor estimation method is put forward.Using the load data analysis system，which is developed based on the method，load indexes and simultaneity factors of Beijing are preliminarily calculated，and saturated load indexes recommendation form is established.

load indexs；simultaneity factor；load data analysis system；sample selection；load density curve

TM714

A

1007-9904（2016）01-0037-04

2015-11-25