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    基于多因素的電力需求預(yù)測方法研究

    2024-06-24 16:49:41徐凌燕劉芮瑤
    科技資訊 2024年7期
    關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)

    徐凌燕 劉芮瑤

    1.國網(wǎng)冀北電力有限公司廊坊供電公司? ?河北廊坊? ?065000;2.寧波諾丁漢大學(xué)? 浙江寧波? 315154 摘要:隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展以及經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整,電力需求受經(jīng)濟發(fā)展的影響也在不斷加劇。電力供需形勢預(yù)測是電力市場營銷、電力系統(tǒng)規(guī)劃和電力公司經(jīng)濟決策的重要參考依據(jù),越來越受到電力企業(yè)的重視。準確的電力供需形勢預(yù)測成為制定電力規(guī)劃的重要基礎(chǔ)性工作,也是保持國民經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展的需要。通過對電力供需形勢影響因素的分析,橫向?qū)Ρ榷喾N電力供需形勢預(yù)測方法,提出基于趨勢外推法的電力需求預(yù)測方法,以某地區(qū)電網(wǎng)為例,驗證了所提方法的有效性。

    關(guān)鍵詞:電力需求預(yù)測? 電力系統(tǒng)? 多因素? 趨勢外推法

    中圖分類號:TM73

    Research on the Forecasting Method of Power Demand Based on Multiple Factors

    XU Lingyan1? LIU Ruiyao2

    1. Langfang Power Supply Company, State Grid Jibei Electric Power Co., Ltd., Langfang, Hebei Province, 065000 China; 2. University of Nottingham Ningbo China, Ningbo, Zhejiang Province, 315154 China

    Abstract:With the continuous development of social economy and the constant adjustment of the economic structure, the influence of economic development on power demand is also intensifying. The forecast of power supply and demand situations is an important reference for the marketing of the power market, the planning of the power system and the economic decision-making of power companies, which has attracted more more attention from power enterprises. The accurate forecast of power supply and demand situations has become important basic work in the formulation of power planning, and it is also the need to maintain the healthy and sustainable development of national economy. Through the analysis of the influence factors of power supply and demand situations and the horizontal comparision of many forecasting methods of power supply and demand situations, this paper presents a forecasting method of power demand based on trend extrapolation, and verifies the effectiveness of the proposed method with a regional power grid as an example.

    Key Words: Electric power demand forecasting; Power system; Multi-factor; Trend extrapolation method

    電力工業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中扮演著至關(guān)重要的角色,是國民經(jīng)濟的第一基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),需滿足經(jīng)濟發(fā)展對電力電量的要求,既要滿足當(dāng)前需要,又要為未來經(jīng)濟發(fā)展創(chuàng)造積極的條件,為國民經(jīng)濟發(fā)展提供持續(xù)、充足、可靠的能源支撐。同樣,電力供需的不平衡也會直接影響社會經(jīng)濟的健康發(fā)展。因此,電力的發(fā)展與經(jīng)濟增長密切相關(guān),構(gòu)建良好的電力供需形勢預(yù)測模型,成為制定發(fā)電計劃和電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃的基礎(chǔ)工作。

    電力供需形勢預(yù)測是以電力負荷預(yù)測為基礎(chǔ)的,結(jié)合地區(qū)能源資源稟賦、電源規(guī)劃開工情況等基本條件,對某個地區(qū)或多個地區(qū)未來電力電量供應(yīng)和負荷需求之間的平衡進行分析[1]。目前對電力供需形勢預(yù)測方法的相關(guān)研究,均未考慮分布式光伏等新型負荷接入后對電網(wǎng)負荷分布等情況的影響,預(yù)測結(jié)果存在一定的局限性[2]。因此,有必要對電力需求的主要影響因素進行分析,全面考慮各類因素對電網(wǎng)供需形勢的影響,提出考慮多因素的基于趨勢外推法的電力需求預(yù)測方法,為配電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)提供依據(jù)和支撐。

    1 電力需求的主要影響因素分析

    隨著我國經(jīng)濟快速發(fā)展以及“雙碳”政策的提出,各行各業(yè)在發(fā)展的同時,也在關(guān)注節(jié)能減排以及降損增效,對電力的需求量越來越大,清潔能源接入也越來越多,因此,有必要開展電力需求的主要影響因素分析,對電力供需形勢進行預(yù)測,結(jié)合經(jīng)濟發(fā)展水平,掌握地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的方向,使電力部門提前做好規(guī)劃建設(shè),提高能源利用效率,保證提供安全、可靠、優(yōu)質(zhì)、充足的電力資源。本文將影響中長期電力供需形勢的影響因素歸納為以下4個方面。

    1.1 經(jīng)濟增長

    隨著疫情影響的結(jié)束,國內(nèi)大環(huán)境向好,地區(qū)發(fā)展政策、發(fā)展戰(zhàn)略定位等諸多因素影響,電力市場需求將會進一步擴大,區(qū)域戰(zhàn)略實現(xiàn)、產(chǎn)業(yè)體系打造、創(chuàng)新元素驅(qū)動等多方因素將直接或間接導(dǎo)致電力市場規(guī)模擴大化,2023年下半年以及后兩年,國內(nèi)將會持續(xù)發(fā)力激發(fā)經(jīng)濟發(fā)展的活力與韌勁,隨之而來的電力供應(yīng)以及電力市場需求將會進一步發(fā)展[3]。

    1.2 節(jié)能減排

    “雙碳”政策下,必然會加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟體系,推進經(jīng)濟社會全面綠色低碳轉(zhuǎn)型,助力實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標的實現(xiàn),要求做到以下幾個方面。

    1.2.1 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整

    加大對高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)的淘汰力度,推動綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,提高經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量和效益[3]。

    1.2.2 能源利用效率提升

    加大對能源利用效率的改善力度,推動技術(shù)創(chuàng)新和裝備升級,提高能源利用效率。

    1.2.3 新能源開發(fā)利用

    加大對新能源的開發(fā)和利用,如太陽能、風(fēng)能等。通過增加新能源的比重,減少對傳統(tǒng)能源的依賴,實現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級,降低碳排放。

    1.3 電能替代

    對比“煤改氣”,電采暖具有清潔可靠、安全性高等優(yōu)點,因此各地均具有開展規(guī)模性的“煤改電”建設(shè)改造工作的可能性,應(yīng)持續(xù)跟蹤政府“煤改電”開展意向,精準掌握潛在負荷發(fā)展情況[4]。

    新能源電動汽車是全球汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向,也是國家重點支持和發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。為此,國家相繼出臺了《節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2012—2020年)》(國發(fā)〔2012〕22號)、《關(guān)于加快電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的指導(dǎo)意見》(國辦發(fā)〔2015〕73號)和《電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指南(2015—2020年)》(發(fā)改能源〔2015〕1454號)等一系列鼓勵充電設(shè)施發(fā)展的政策措施。

    1.4 自備電廠、分布式電源及儲能

    隨著國家能源戰(zhàn)略的不斷深入以及“30 60”雙碳目標的不斷實施,自備電廠、分布式電源都將得到進一步發(fā)展[5]。

    隨著環(huán)保意識的提高和可再生能源技術(shù)的發(fā)展,各地區(qū)的自備電廠將會持續(xù)發(fā)展。自備電廠通常使用清潔能源,如太陽能、風(fēng)能等,這些能源的利用可以減少對傳統(tǒng)化石燃料的依賴,降低碳排放,有利于環(huán)保。然而,自備電廠的發(fā)展可能會對供電公司的售電量和電力供需產(chǎn)生影響[6]。一方面,自備電廠可以降低電力需求,從而減少供電公司的售電量,另一方面,自備電廠的發(fā)電量可能不穩(wěn)定,這可能會對電網(wǎng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。

    分布式電源發(fā)電是近年來發(fā)展迅速的一種新型發(fā)電方式。它將小型發(fā)電裝置布置在用戶附近,可以提供高效的、可靠的電力供應(yīng)。分布式電源發(fā)電可以降低電力傳輸?shù)哪芎?,提高電力供?yīng)的效率。同時,它也可以為用戶提供更加穩(wěn)定和可靠的電力供應(yīng)。然而,分布式電源發(fā)電可能會對電網(wǎng)的統(tǒng)一調(diào)度和管理產(chǎn)生挑戰(zhàn)。

    新型儲能發(fā)電技術(shù)如電池儲能、壓縮空氣儲能等,在近年來也得到了迅速的發(fā)展。這種技術(shù)可以將富裕的電力儲存起來,然后在需要的時候進行發(fā)電,可以有效地解決可再生能源發(fā)電的不穩(wěn)定性問題,也將會伴隨著地區(qū)可再生能源的不斷利用而衍生發(fā)展。新型儲能發(fā)電可以解決電力供需的不平衡問題,提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性。然而,新型儲能發(fā)電的技術(shù)成本較高,可能會影響其大規(guī)模應(yīng)用。

    2? 基于趨勢外推法的電力需求預(yù)測

    2.1? 電力需求預(yù)測模型構(gòu)建思路

    本文通過對電網(wǎng)及非電網(wǎng)數(shù)據(jù)的收集,提取電力供需形勢預(yù)測影響因素,分析指標關(guān)聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建基于趨勢外推法的電力需求預(yù)測模型,為電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)及“雙碳”目標的實現(xiàn)提供支撐,構(gòu)建思路如圖1所示。

    2.1.1 多元數(shù)據(jù)收集

    考慮電力供需形勢預(yù)測模型構(gòu)建所需數(shù)據(jù),對電網(wǎng)數(shù)據(jù)、非電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行收集,包括歷年的售電量、用電量、經(jīng)濟發(fā)展水平、電力政策等。

    2.1.2 指標關(guān)聯(lián)關(guān)系分析

    主要針對經(jīng)濟社會發(fā)展因素與電力需求關(guān)聯(lián)關(guān)系進行分析,將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、居民生活水平變化、季節(jié)變化等因素納入考慮范圍,為電力需求預(yù)測模型選取影響因素提供理論支撐。

    2.1.3 電力需求預(yù)測模型構(gòu)建

    基于指標關(guān)聯(lián)關(guān)系分析結(jié)果,考慮經(jīng)濟指標、氣象指標、電力指標等眾多因素的影響,構(gòu)建基于趨勢外推法的電力需求預(yù)測模型。

    2.2? 基于趨勢外推法的電力需求預(yù)測

    2.2.1? 趨勢外推法原理

    配電網(wǎng)電力需求預(yù)測可以為配網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)提供理論依據(jù),常用電力需求預(yù)測方法有趨勢外推法、產(chǎn)值單耗法、彈性系數(shù)法等。產(chǎn)值單耗法,是通過對單位產(chǎn)值耗電量進行統(tǒng)計分析,根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情況,確定規(guī)劃期產(chǎn)業(yè)的單位產(chǎn)值耗電量,然后根據(jù)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展規(guī)劃的指標,計算得到規(guī)劃期的電量需求預(yù)測值[6]。彈性系數(shù)法,是在對一個因素發(fā)展變化預(yù)測的基礎(chǔ)上,通過彈性系數(shù)對另一個因素的發(fā)展變化作出預(yù)測的一種間接預(yù)測方法。趨勢外推法,是假設(shè)未來是過去和現(xiàn)在連續(xù)發(fā)展的結(jié)果,且無明顯的季節(jié)性波動,利用一個合適的函數(shù)曲線反映預(yù)測對象隨著時間的變化趨勢,最常采用的函數(shù)模型如線性模型、指數(shù)曲線、生長曲線、包絡(luò)曲線等。本文主要采用趨勢外推法進行預(yù)測。

    基于趨勢外推法的預(yù)測方法,主要是根據(jù)電力系統(tǒng)的歷史和現(xiàn)實數(shù)據(jù),尋求用電量、售電量、電力負荷、電力供應(yīng)能力等數(shù)據(jù)隨時間推移而發(fā)展變化的規(guī)律,從而預(yù)測其未來狀況的一種常用的預(yù)測方法。用時間t為自變量,時序數(shù)值y為因變量建立趨勢模型:

    應(yīng)用趨勢外推法需有兩個假設(shè)條件:(1)假設(shè)用電量、售電量、電力負荷、電力供應(yīng)能力等數(shù)據(jù)發(fā)展過程中沒有跳躍式變化,是漸進型的;(2)用電量、售電量、電力負荷、電力供應(yīng)能力等數(shù)據(jù)的發(fā)展因素,也決定其未來的發(fā)展,其條件是不變或者變化不大的。

    2.2.2? 基于趨勢外推法的電力需求預(yù)測

    (1)全社會用電量預(yù)測。

    我國某地區(qū)2018—2022年全社會用電量如表1所示,從表中可以看到用電量有著顯著的逐年遞增趨勢,且通過散點圖可以更清晰地看出其變化趨勢呈現(xiàn)線性趨勢(如圖2所示)。

    由此,基于電量需求的主要影響因素分析結(jié)果,考慮分布式電源上網(wǎng)電量、電能替代電量占比對用電量的影響,構(gòu)建考慮多因素的基于趨勢外推法的全社會用電量預(yù)測模型:

    式(2)中,為t年的全社會用電量;為系數(shù);t為時間;p為分布式電源上網(wǎng)電量占比;d為電能替代電量占比。將數(shù)據(jù)輸入模型進行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如表2所示。

    (2)電力供應(yīng)能力預(yù)測。

    我國某地區(qū)2018—2022年全社會最大負荷如表3所示,從表中可以看到全社會最大負有著顯著逐年遞增的趨勢,且通過散點圖可以更清晰地看出其變化趨勢呈現(xiàn)線性趨勢(如圖3所示)。

    同樣,基于電量需求的主要影響因素分析結(jié)果,考慮分布式電源上網(wǎng)電量、電能替代電量占比對用電量的影響,構(gòu)建考慮多因素的基于趨勢外推法的全社會最大負荷預(yù)測模型,將數(shù)據(jù)輸入模型進行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如表4所示。

    (3)電力供需形勢預(yù)測。

    基于以上預(yù)測結(jié)果,可以對電力供需形勢進行預(yù)測:①2024年迎峰度夏,負荷呈線性快速增長,對于負荷密度較高的地區(qū),在2024年迎峰度夏期間,需密切關(guān)注負荷變化、設(shè)備負載等情況,必要時需改變主網(wǎng)架結(jié)構(gòu)或提供新的電源支撐點,為安全、可靠供電提供支撐。②2024年迎峰度冬,2024年11、12月度冬期間,受煤改電等供暖負荷影響,出現(xiàn)供暖負荷增加變電站主變負載率升高的問題,需重點關(guān)注主變負載率較高甚至過載問題,必要時需改變主網(wǎng)架結(jié)構(gòu)或提供新的電源支撐點,提升電網(wǎng)供出能力。

    3 結(jié)論

    目前,是我國電力發(fā)展的關(guān)鍵時期,也是中國電力發(fā)展規(guī)模較大的時期,研究電力與經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重大的意義。電力供應(yīng)要滿足經(jīng)濟增長對電力的需求,同樣,任何電力供需的不平衡也將影響經(jīng)濟的健康發(fā)展。因此,電力的發(fā)展如何與經(jīng)濟增長相協(xié)調(diào),怎樣避免電力建設(shè)的大起大落,應(yīng)當(dāng)成為關(guān)注的重點。本文提出的基于多因素的電力需求預(yù)測方法,可以更為全面地考慮各類影響因素對電力供需形勢的影響,提高電力需求預(yù)測準確性,為電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)提供理論支撐。

    參考文獻

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    王裕鑫.基于CNN-BiLSTM算法的電力負荷預(yù)測方法研究[D].西安:西安理工大學(xué),2022.

    潘洛華.基于SSA-CNN-BILSTM的電力短期負荷數(shù)據(jù)預(yù)測方法[D].杭州:浙江大學(xué),2022.

    李飛宏,肖迎群.基于VMD-GRU-EC的短期電力負荷預(yù)測方法[J].中國測試,2023,49(10):120-127.

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