組合預(yù)測在飽和負荷預(yù)測中的應(yīng)用

尚芳屹，李 潔

(1.國網(wǎng)上海市電力公司檢修公司，上海 200063；2.國網(wǎng)上海市電力公司市區(qū)供電公司，上海 200080)

組合預(yù)測在飽和負荷預(yù)測中的應(yīng)用

尚芳屹1，李 潔2

(1.國網(wǎng)上海市電力公司檢修公司，上海 200063；2.國網(wǎng)上海市電力公司市區(qū)供電公司，上海 200080)

提出飽和負荷的概念、判定指標(biāo)、預(yù)測思路以及一種適用于負荷預(yù)測的組合預(yù)測方法。針對飽和負荷預(yù)測時間跨度長、負荷增長呈現(xiàn)“S”型的特點，選用了Logistic模型、Verhulst模型、計量經(jīng)濟模型等作為單一模型，構(gòu)造以等權(quán)遞歸方法來確定組合權(quán)重的組合預(yù)測模型。最后，通過實例分析詳細介紹了所提飽和負荷預(yù)測思路的合理性與科學(xué)性，并驗證了所提組合預(yù)測模型的有效性。

飽和負荷；飽和指標(biāo)集；組合模型；等權(quán)平均；Logistic；Verhuls；計量經(jīng)濟

飽和負荷是電網(wǎng)規(guī)劃中確定電網(wǎng)發(fā)展最終規(guī)模的關(guān)鍵性指標(biāo)，是近年來電網(wǎng)規(guī)劃中提出的新概念。通過對一個地區(qū)或省市的飽和負荷水平的分析和預(yù)測，有助于確定電網(wǎng)的最終規(guī)模，并以遠景電網(wǎng)規(guī)劃為目標(biāo)指導(dǎo)近期電網(wǎng)規(guī)劃與建設(shè)，可以避免不必要的改擴建工程，有利于促進電網(wǎng)建設(shè)與經(jīng)濟社會發(fā)展相適應(yīng)。

傳統(tǒng)的負荷預(yù)測有具體的預(yù)測時間，而飽和負荷預(yù)測的時間跨度是不確定的，而且飽和負荷的影響因素眾多。目前，國內(nèi)尚缺乏對省級、區(qū)域級負荷的飽和預(yù)測研究，不僅對飽和負荷的概念沒有明確、定量的定義，而且現(xiàn)有的預(yù)測方法也比較有限[1-9]，基本上是采用S型曲線預(yù)測法、人口用電量法和空間飽和密度法、基于系統(tǒng)動力學(xué)模型預(yù)測法等。對于復(fù)雜多變量、非確定性、多方案性的長期以及飽和負荷預(yù)測，單獨使用定性預(yù)測或定量預(yù)測的方法顯然是不夠的。

為了充分利用各個負荷預(yù)測模型的有用信息，應(yīng)用組合預(yù)測方法進行飽和負荷預(yù)測，能將各個模型有機組合在一起，綜合各個模型的優(yōu)點，獲得更為準確的飽和規(guī)模預(yù)測結(jié)果。本文選擇了具有飽和增長趨勢的Logistic模型、Verhulst模型以及分析經(jīng)濟影響因素的計量經(jīng)濟模型作為單一模型，并采用等權(quán)遞歸法求解組合權(quán)重。本文兼顧負荷增長的“近大遠小”原則，引入了等維新息遞補處理技術(shù)，以提高模型預(yù)測未來數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。

根據(jù)負荷的增長規(guī)律，借鑒國外經(jīng)濟發(fā)達國家電力需求的特征，本文提出了對飽和負荷的具體概念和判定條件，并形成了一套新的飽和負荷預(yù)測思路。

1 飽和負荷基本概念

本文研究飽和負荷預(yù)測的電力對象是區(qū)域級或省級電力負荷，電力負荷涉及兩個用電需求特征量。一是該地區(qū)的全社會用電量，二是該地區(qū)的最大負荷，二者從不同角度，反映了該地區(qū)的電力需求情況。

一個地區(qū)的負荷增長通常呈現(xiàn)如下規(guī)律：在經(jīng)濟發(fā)展初期，負荷增長較慢；隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，負荷出現(xiàn)快速增長的趨勢；但是受土地面積、環(huán)境資源、規(guī)劃定位等因素的制約，一個地區(qū)或城市的負荷不會無限制地增長，而是呈現(xiàn)出飽和增長態(tài)勢，即總體呈現(xiàn)“S”型。根據(jù)負荷增長規(guī)律，可將負荷增長的整個周期分為緩慢增長階段、快速增長階段、飽和增長階段，如圖1所示。

圖1 負荷增長階段圖

1.1 飽和負荷的概念

倘若某地區(qū)電力需求隨著時間的推移不再有階躍性增長，而是按照自然規(guī)律呈現(xiàn)較平穩(wěn)的增長狀態(tài)，則認為該地區(qū)的電力需求進入了飽和增長階段，簡稱飽和階段。

飽和負荷，亦稱為電力電量需求飽和規(guī)模。它涵蓋了兩層含義：一是該地區(qū)全社會用電量進入飽和階段的規(guī)模；二是該地區(qū)年最大負荷進入飽和階段的規(guī)模。只有全社會用電量和最大負荷均進入飽和階段，才認為該地區(qū)的電力電量需求進入了飽和階段。

1.2 飽和負荷的判定指標(biāo)

電力電量的平衡有利于促進該地區(qū)社會經(jīng)濟的發(fā)展，而社會經(jīng)濟的發(fā)展又可拉動用電需求的增長，因此僅僅采用電力電量指標(biāo)對飽和階段進行界定是很單薄的、不合理的。本文綜合考慮負荷進入飽和階段后的經(jīng)濟社會發(fā)展?fàn)顩r，選取了負荷年增長率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、用電結(jié)構(gòu)、人均年用電量、人均GDP、人口增長率等作為判斷一個地區(qū)或省市負荷進入飽和階段的判定指標(biāo)。

發(fā)達國家和地區(qū)的用電需求發(fā)展及對應(yīng)的社會經(jīng)濟背景對我國負荷飽和階段的界定有重要指導(dǎo)意義，通過調(diào)研分析典型經(jīng)濟發(fā)達國家和地區(qū)的負荷發(fā)展規(guī)律如表1所示，本文提出了判定負荷進入飽和階段的判定指標(biāo)集，如表2所示。

1.3 飽和負荷的預(yù)測思路

本文提出的飽和負荷分析和預(yù)測的基本思路和步驟具體如下。

(1)飽和年份分析。分別對電網(wǎng)所轄區(qū)域的電力電量建模分析，找出電力、電量分別滿足指標(biāo)的達標(biāo)年份，通過負荷年增率指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、用電結(jié)構(gòu)、人均年用電量、人口增長率、人均GDP指標(biāo)的達標(biāo)年份分析，取其中的最大年份作為飽和年份。

(2)飽和負荷規(guī)模預(yù)測。飽和負荷的規(guī)模采用多種單一模型、組合預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果，總結(jié)飽和負荷規(guī)模的高、中、低3個方案，并指出推薦方案。

飽和負荷時間點、飽和負荷規(guī)模的基本分析思路和步驟如圖2所示。

圖2 飽和負荷分析流程圖

2 組合預(yù)測模型

2.1 組合模型的數(shù)學(xué)表達

組合預(yù)測方法的實質(zhì)是綜合利用各種預(yù)測方法所提供的信息，以適當(dāng)?shù)募訖?quán)平均形式得出組合預(yù)測模型[10-13]。

表1 發(fā)達國家和地區(qū)負荷進入飽和階段的指標(biāo)

表2 負荷進入飽和階段的判定指標(biāo)集

設(shè)對于同一預(yù)測問題，用種不同的預(yù)測模型分別進行預(yù)測，則由這個模型構(gòu)成的組合預(yù)測模型為

(1)

2.2 等權(quán)遞歸

設(shè)共有n種預(yù)測方法，已有模型預(yù)測結(jié)果分別記為

(2)

第一輪等權(quán)結(jié)果為

(3)

(4)

如此不斷地進行下去，經(jīng)過k輪平均，就可得到組合模型為：

(5)

2.3 Logistic模型

Logistic曲線[10]，是生長曲線的一種。它的特點是開始增長較為緩慢，以后隨著某些條件的變化，在某一段時間內(nèi)增長速度較快，當(dāng)達到某一極限之后，生長速度又趨緩慢。Logistic曲線的這一特點與我國電力負荷的需求有共同之處。

Logistic曲線函數(shù)的模型為

(6)

式中a、b、c——三個未知參數(shù)，借助matlab編程，通過差分進化算法實現(xiàn)求解。

2.4 Verhulst模型

灰色Verhulst模型主要反映了任何事物自身的發(fā)生、發(fā)展及消亡的過程[11]，因此可以用該模型來預(yù)測具有飽和狀態(tài)的S型數(shù)據(jù)序列，其建模步驟為如下

(1)采集輸入數(shù)據(jù)序列

x(0)={x(0)(1)，x(0)(2)，x(0)(n)}

(2)對輸入數(shù)據(jù)序列進行一階累加(1-AGO)生成新數(shù)列

(3)對新數(shù)列生成緊鄰均值生成序列

z(1)={z(1)(1)，z(1)(2)，…，z(1)(n-1)}，其中，z(1)(k)=0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k+1)，k=1，…，n-1

(4)建立灰色Verhulst模型的白化微分方程為

(5)最小二乘估計為

(6)灰色Verhulst模型的時間響應(yīng)方程為

(7)

(7)對此式做1-IAGO累減還原，得到了輸入數(shù)據(jù)序列的灰色Verhulst預(yù)測模型

(8)

2.5 計量經(jīng)濟模型

本文設(shè)置如下計量經(jīng)濟模型[12]，采用最小二乘法確定參數(shù)模型而做出預(yù)測。

(1)第一產(chǎn)業(yè)用電量Q1=A1+A2×CGDP1+μ1

(9)

(2)第二產(chǎn)業(yè)用電量Q2=A3+A4×CGDP2+μ2

(10)

(3)第三產(chǎn)業(yè)用電量Q3=A5+A6×CGDP3+μ3

(11)

(4)居民生活用電量QJ=A7+A8×CGDP+A9×POP+μ4

(12)

(5)最大負荷Pm=B1+B2×CGDP+B3×Pn+β1

(13)

其中，Q(i=1，2，3)為第i產(chǎn)業(yè)年用電量；Pm，Pn為該地區(qū)年最大負荷，m=n+1；CGDPi(i=1，2，3)為第i產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值；A1、A9、B1、B2為常數(shù)；μi、β1為隨機擾動項。

3 實例分析

本文以某地區(qū)用電負荷增長為例進行實例分析，采用該地區(qū)1990—2011年的GDP、全社會用電量、年最大負荷、人口作為歷史數(shù)據(jù)[15]。

圖3 組合模型預(yù)測曲線

運用Logistic模型(模型1)、Verhulst模型(模型2)、計量經(jīng)濟模型(模型3)、組合模型進行負荷預(yù)測，獲取1990—2025年的負荷預(yù)測數(shù)據(jù)(見圖3)，將1990—2011年負荷的歷史數(shù)據(jù)與各模型的預(yù)測結(jié)果進行了誤差分析。表3、表4分別給出了部分年份全社會用電量、最大負荷的歷史數(shù)據(jù)與各模型預(yù)測數(shù)據(jù)及誤差分析。從表3和表4的誤差分析結(jié)果可以看出：組合預(yù)測模型的誤差一般都比各單一模型的誤差小，預(yù)測結(jié)果可靠性高。

由圖3可知，提出的組合模型的預(yù)測結(jié)果符合負荷增長的“S”型趨勢。本文提出的組合預(yù)測方法更能反映實際的負荷發(fā)展規(guī)律，故組合模型對未來年份預(yù)測的結(jié)果比各單一模型的結(jié)果更為可信，采用組合預(yù)測模型的結(jié)果進行飽和時間點、飽和規(guī)模分析是科學(xué)合理的。

表3 該地區(qū)全社會用電量歷史數(shù)據(jù)、各模型預(yù)測值及誤差分析

表4 該地區(qū)最大負荷歷史數(shù)據(jù)、各模型預(yù)測值及誤差分析

表5 飽和時間點分析

按照飽和負荷的分析思路，首先根據(jù)判定指標(biāo)對飽和時間點進行分析，采用本文的組合預(yù)測模型分析用電需求情況，得到全社會用電量和最大負荷的達標(biāo)年份。根據(jù)該地區(qū)的相關(guān)研究資料外推得到其他判定指標(biāo)的達標(biāo)指標(biāo)，進而得到該地區(qū)的飽和年份，具體數(shù)據(jù)如表5所示。由于我國歷來崇尚節(jié)儉，故可放寬對年用電量指標(biāo)的要求。通過飽和判定指標(biāo)的分析與驗證，可以得到該電網(wǎng)所轄區(qū)域的用電需求于2025—2027年間進入飽和階段，飽和負荷規(guī)模的高、中、低3個方案如表6所示，中方案為推薦方案。

表6 飽和負荷預(yù)測結(jié)果

4 結(jié)語

本文提出了飽和負荷的具體概念和判定指標(biāo)集，并提出了一種新的飽和負荷預(yù)測思路，實例分析證明該思路的合理性與實用性；

組合預(yù)測模型能夠得到高于各單一模型的預(yù)測精度，使得組合預(yù)測方法更能反映實際的負荷發(fā)展規(guī)律，故組合模型用于飽和負荷的預(yù)測和分析的工作是科學(xué)合理的。

飽和負荷是近年來電網(wǎng)規(guī)劃中出現(xiàn)的新概念，針對飽和負荷預(yù)測時間跨度長的特點，建議相關(guān)部門在預(yù)測工作完成后，定期對預(yù)測結(jié)果進行滾動性修正，以提高預(yù)測模型的適應(yīng)性，從而提高預(yù)測結(jié)果的準確性。

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(本文編輯：楊林青)

Application of Combination Forecast in Saturated Load Forecasting

SHANG Fangyi1, LI Jie2

(1. Inspection & Maintenance Company, SMEPC, Shanghai 200063, China;2. Urban Power Supply Company, SMEPC, Shanghai 200080, China)

This paper puts forward the concept of saturation load, the judgment index, the forecasting idea and a combination forecast method suitable for load forecasting. Considering that the long span of saturated load forecasting, and the S-type characteristics of the load growth, it selects the Logistic model, Verhulst model and econometric model as a uniform model, constructs the combination forecast model by using equally-weighted recursive method to determine the combined weight. Finally, it makes case analysis to elaborate and prove the rationality and scientificity of the proposed saturated load forecasting concept, and verifies the effectiveness of the proposed combination forecast model.

saturated load; saturation index set; combination model; equally weighted; Logistic; Verhulst

10.11973/dlyny201702007

尚芳屹(1987—)，女，碩士，工程師，從事超高壓及特高壓電氣試驗及狀態(tài)檢測工作。

TM715

A

2095-1256(2017)02-0120-06

2017-03-15