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    能源系統(tǒng)中電、氣、冷、熱負(fù)荷預(yù)測綜述

    2017-06-29 09:02:34國網(wǎng)江蘇省電力公司徐州供電公司沈興來
    電子世界 2017年11期
    關(guān)鍵詞:負(fù)荷能源預(yù)測

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    能源系統(tǒng)中電、氣、冷、熱負(fù)荷預(yù)測綜述

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    負(fù)荷預(yù)測一直是能源系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)營的重要組成部分。隨著技術(shù)的進(jìn)步,經(jīng)濟(jì)條件的變化和許多其他因素的影響,負(fù)荷預(yù)測變得越來越重要。負(fù)載預(yù)測所影響的因素和其自身的影響因素及其變化規(guī)律受到不同時(shí)間跨度的影響,由于其隨機(jī)性和不確定性的特點(diǎn),各能源系統(tǒng)準(zhǔn)確地預(yù)測未來的負(fù)荷需求一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。本文主要概述了目前各能源系統(tǒng)中電、氣、冷、熱負(fù)荷預(yù)測的研究狀況和模型方法,提出提高各負(fù)荷預(yù)測的精度不僅重視歷史數(shù)據(jù)的積累,更應(yīng)注重選擇合適的預(yù)測模型,綜合預(yù)測模型是未來能源系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法的發(fā)展方向。

    電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測;冷負(fù)荷預(yù)測;熱負(fù)荷預(yù)測;氣負(fù)荷預(yù)測;能源管理系統(tǒng)

    0 引言

    能源系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測即是依照各系統(tǒng)負(fù)荷的內(nèi)在變化律,兼顧隨機(jī)因素對負(fù)荷變化帶來的種種影響,以此發(fā)現(xiàn)影響負(fù)荷變化的歷史變化律,尋找出與各因素的內(nèi)在聯(lián)系,進(jìn)一步準(zhǔn)確地預(yù)測出在將來某段時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)負(fù)荷的變化情況[1]。

    能源系統(tǒng)負(fù)荷的變化規(guī)律一般為周期性,然后又兼有隨機(jī)性與不確定性等。故負(fù)荷的預(yù)測除受到自身的影響,一般還受外界諸多不確定因素的局限。目前,有大量的模型和方法被應(yīng)用到其中。通常劃分為以下兩種類型[2-3]:

    表1 能源系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測發(fā)展的兩個(gè)階段

    1 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測

    電力系統(tǒng)是一個(gè)不斷運(yùn)動(dòng)的、極其繁瑣的能量轉(zhuǎn)換系統(tǒng),是由三個(gè)相輔相成的組成:發(fā)電、輸電和配電。發(fā)電廠產(chǎn)生的電能經(jīng)輸電網(wǎng)及配電網(wǎng)被傳送給不同的用戶,最終被用電設(shè)備所消耗。在電力系統(tǒng)中,這些用電設(shè)備簡稱為負(fù)荷。由于這些負(fù)荷是不停的改變的,同時(shí)存在這規(guī)律性和隨機(jī)性。因此在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測時(shí)既要考慮內(nèi)部規(guī)律性,又要兼顧不確定性因素的影響。

    在1920年時(shí),已經(jīng)有不少專家展開了電力負(fù)荷預(yù)測的相關(guān)研究,因?yàn)楫?dāng)時(shí)的條件受限和電力系統(tǒng)的規(guī)模比較小,變化的波多小,比較穩(wěn)定,所以其在當(dāng)時(shí)沒有并不是一個(gè)熱點(diǎn)問題。然而隨著電力系統(tǒng)的市場化運(yùn)行速度加快,國家對能源的相重視程度的加強(qiáng),這讓負(fù)荷預(yù)測受到學(xué)者們廣泛的關(guān)注。現(xiàn)階段,國內(nèi)外的專家學(xué)者進(jìn)行了大量的研究之后,已經(jīng)取得了較多的成果。但是多集中于短期負(fù)荷預(yù)測,其他類型,諸如短期負(fù)荷預(yù)測和長期負(fù)荷預(yù)測的研究則相對較少。依照預(yù)測的方式分類,大概歷經(jīng)四個(gè)階段[6-7]。

    表2 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測發(fā)展四個(gè)階段

    以上負(fù)荷預(yù)測研究中,國外研究起步早而且較為深入,而國內(nèi)雖然起步晚,但目前己經(jīng)接近于國外的先進(jìn)水平。

    2 冷熱負(fù)荷預(yù)測

    從目前來看,關(guān)于冷負(fù)荷預(yù)測的研究并不是特別多,這些研究主要集中在日本,因?yàn)槟P痛嬖诤芏嗳毕?,這使預(yù)測的精度沒有說服力。而且,對新建工程沒有相關(guān)的方法進(jìn)行預(yù)測。目前,關(guān)于冷負(fù)荷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測研究我國仍在起步階段,和國外先進(jìn)水平存在這較大距離。

    熱負(fù)荷預(yù)測是為供暖系統(tǒng)的服務(wù),獲取精確的數(shù)據(jù),它對于集中供暖系統(tǒng)的良好經(jīng)濟(jì)運(yùn)行起著相當(dāng)關(guān)鍵的作用。近年來,國內(nèi)外的諸多專家主要研究了熱負(fù)荷的特性、變化規(guī)律、影響因素等,使預(yù)測負(fù)荷實(shí)際,為社會(huì)所利用,達(dá)到節(jié)能減排目的。

    理論上講,供熱過程是關(guān)于能量和物質(zhì)的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。其中二者的傳輸關(guān)系呈非線性特點(diǎn),因此大部分的預(yù)測是以依據(jù)歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。Mattias B O Ohlsson[8]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對美國某大型建筑的熱負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測;Pinson[9]采用有限脈沖響應(yīng)法對系統(tǒng)關(guān)鍵點(diǎn)的溫度預(yù)測。

    就目前而言,國內(nèi)學(xué)者對熱負(fù)荷預(yù)測研究也獲得了一些成果。朱學(xué)莉等[10]提出了一種用時(shí)間序列法建立AR-MA模型來表示熱負(fù)荷預(yù)測的過程。黎展求,朱棟華等[11]結(jié)合小波分析和支持向量回歸(SVR)兩種方法,預(yù)測了室內(nèi)平均溫度,為跟蹤調(diào)節(jié)控制提供參考。

    3 燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測

    在燃?xì)夤?yīng)系統(tǒng)中,燃?xì)庳?fù)荷數(shù)據(jù)對燃?xì)夤編碛辛Φ臄?shù)據(jù)支持,對其規(guī)劃設(shè)計(jì)、良好經(jīng)濟(jì)運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。

    近年來,一些發(fā)達(dá)國家的天然氣的使用率已相當(dāng)高,天然氣作為一次能源,占其略為33%,市場化程度高,不少學(xué)者已深入研究了其負(fù)荷特性分析和預(yù)測模型。除此之外,針對市場變化律,國外一些有實(shí)力的公司已經(jīng)研發(fā)出了天然氣的負(fù)荷預(yù)測模型和軟件。這些預(yù)測模型一般選取經(jīng)濟(jì)因素、能源發(fā)展?fàn)顩r、用戶數(shù)量和類型、氣象數(shù)據(jù)、日歷信息等參數(shù)作為軟件的輸入?yún)?shù)進(jìn)行在線預(yù)測。

    我國天然氣負(fù)荷預(yù)測研究目前處在起步階段,國內(nèi)許多學(xué)者已經(jīng)取得了一些研究成果。其中,周偉國采用了基于混沌理論的加權(quán)一階局域法、最大李亞普諾夫指數(shù)等方法對城市燃?xì)馊肇?fù)荷進(jìn)行了預(yù)測[12]。結(jié)合目前的文獻(xiàn)資料總結(jié)得到我國對于天然氣負(fù)荷預(yù)測的研究主要采用了三類方法:

    表3 我國燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測三種方法

    4 結(jié)語

    負(fù)荷預(yù)測精度對各系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行以及供能質(zhì)量起著不可替代的作用,簡單概述和比較了現(xiàn)階段的各種負(fù)荷預(yù)測研究狀況,對將來的負(fù)荷預(yù)測工作重點(diǎn)提供了依據(jù),需要加強(qiáng)對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,比較精確計(jì)算出各模型的參數(shù),并且加強(qiáng)對預(yù)測模型新思路和新方法的研究,以滿足不斷發(fā)展能源市場的要求。

    [1]康重慶,夏清,徐瑋.電力系統(tǒng)不確定性分析[J].北京科學(xué)出版社,2011.

    [2]H.K.Alfares,M.Nazeeruddin.Electric load forecasting:literature survey and classification of methods[J].International Journal of Systems Science,2002,33:23-34.

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    [4]M.Kelkinnama,S.M.Taheri.Fuzzy least-absolutes regression using shape preserving operations[J].Information Sciences,2012,214:105-120.

    [5]S.F.Liu,YLin.information[M].New York:Springer,2006.

    [6]張素香,趙丙鎮(zhèn),王風(fēng)雨,張東,等,海量數(shù)據(jù)下的電力負(fù)荷短期預(yù)測[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2015,35(1):37-42.

    [7]趙峰,孫波,張承慧,等,基于多變量相空間重構(gòu)和卡爾曼濾波的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),36(2):399-406.

    [8]Ohlsson MB,Peterson CO,Pi H,et al.Predicting System Loads with Artificial Neural Networks--Methods and Results from”The Great Energy Predictor Shootout”[J].ASHRAE Transactions-American Society of Heating Refrigerating Airconditioning Engin,1994,100(2):1063-1074.

    [9]Pinson P,Nielsen TS,Nielsen HA,et al.Temperature prediction at critical points in district heating systems[J].European Journal of Operational Research,2009,194(1):163-176.

    [10]朱學(xué)莉,齊維貴.建筑供熱負(fù)荷預(yù)防與預(yù)測控制策略研究[J].控制與決策,2002,17(B11):703-706.

    [11]黎展求,朱棟華.小波分析和SVR在供熱負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].科技咨詢導(dǎo)報(bào),2007(02):57-58

    [12]周偉國.城市燃?xì)庳?fù)荷的混沌特性與預(yù)測[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,38(10):1511-1515.

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