关键词：主动配电网；规划；负荷预测；发电预测
1.主动配电网规划中的负荷预测和发电预测的类别
在主动配电网中，负荷预测的方法和手段有很多种，按照不同的预测方式和预测的规模主要可以分为宏观预测和微观预测。对于宏观预测来说，也就是通过一定的技术手段对于某一个地区最大用电量和最大负荷这两个指标进行相应的预测。但是这种预测往往需要建立一定的数学模型，确定这种预测存在的数学变换关系以及输入输出的参数，往往这种预测方法需要提供大量的数据进行训练和测试，从而保障预测模型的可靠性和稳定性，可以使用的方法包括了线性回归的方法、机器学习的方法以及深度学习的方法。第二种预测方式是微观的预测方法，和宏观预测相比，这种方法在规模上就相对小很多，需要选择一个很小的区域地区，通过建立相应的数学模型来有效预测一个地区的负荷，这种映射方法往往能够通过简单的模型就能够建立输入输出的非线性关系，同时这些数学模型也需要的数据和相应的指标作为一定的理论依据，从而保障预测依据的产品。
2.主动配电网规划中的负荷预测和发电预测的过程
2.1 收集负荷预测的资料
资料收集和文献调研工作对于负荷预测发挥着基础作用，很多电荷预测方案以及电荷预测的注意事项都在相关文献进行了介绍。同时很多文献对于各种负荷预测模型的适用范围和适用局限性以及模型优缺点进行详细的介绍。因此做好文献资料和相关数据的搜集对于保障预测的准确性发挥着重要的作用。另外对于搜集的文献和数据需要进行一定的过滤和筛选来选择合适的数据，因为很多数据都有很多噪声或者是有些错误的数据，在进行数据的过滤过程中需要使用一定的方法和技巧，只有保障了数据的可靠性，选择合适的算法才是有意义的。
2.2整理负荷预测资料
另外数据在搜集整理之后还需要对于数据进行详细的研究和处理，很多模型需要使用数据进行特征的构造，很多数据因为自身所带的数据量较少，因此需要进行一定的挖掘，才能挖掘出数据背后真实的特征，一定要避免数据没有经过处理就用来做模型的训练和求解。很多负荷预测的过程，不是模型建立的问题，而是本身数据有问题，因此在整理负荷资料过程中需要保障最终数据的合理性和可靠性。
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2.3建立主动配电网负荷预测模型
在预测模型过程中需要选择最合适的数学模型，数学模型直接影响着最终预测的结果和精度，因为很多模型都有一定的使用条件和使用范围，具有很强的局限性。另外很多模型都需要数据进行一定的训练，因此在结合相关文献的基础上来选择最佳的模型。如果不能够确定最优的模型，可以通过制作多个模型来进行对比试验来选择适合本地区最佳的模型，从而保障预测结果的可靠性和合理性。
2.4 确立主动配电网负荷预测和发电预测的结果
这确定模型之后，在可以对于模型训练和测试，一般为了保障模型的可靠性和稳定性，需要使用多组训练数据或者测试数据来对模型训练或者测试，在训练好模型之后就可以使用实际值来对模型的预测值尽心输出，来判断输出值和实际值之间的误差，通过测试各种数据来保障结果的可靠性和实测性，多组测试数据能够检验算法是否具有很强的鲁棒性。模型只有在多组数据上保持稳定性，才能说明模型的稳定性和鲁棒性，才能应用于真正的工业中，对于数据敏感的模型需要进行一定的优化和处理。
3.主动配电网规划中负荷预测和发电预测的方法
在主动配电网负荷预测过程中，比较被广泛应用的算法主要包括了回归模型预测法、负荷密度法、单位消耗法、弹性系数法和比例系数法。但是在实际选择过程中，需要结合预测对象、预测范围、预测的精度等条件来开展电荷的实际预测工作。因为不同的模型有其不同的优缺点以及适用范围。本节主要结合这些数学模型的优点和缺点。第一类是基于数学统计原理的线性回归的预测模型算法。具体的算法工作如下：它首先选择一个时间段，对其数据进行统计和数据分析，然后建立回归模型和包括非线性回归和线性回归的数据模型，建立输入和输出之间的关系，从而在数值上建立一定的映射关系，这种映射关系的建立和输入输出的数量有着很大的关系。第二是负荷密度法，主要是根据函数划分预测所需的基础。例如，它可以分为工业区、商业区和住宅区。分区完成后，可以通过功率密度和特定区域的土地面积来预测负荷。第三是单位消耗法。在计算负荷时，根据每单位产品的能耗计算出产品的能耗，再乘以每单位产品的总能耗，得到总电耗。该方法简便易行，预测速度快。它是预测一次荷载的一种常用方法。第四种是弹性系数法，它通过比较来预测负荷，并将年平均用电量增长率与总产出平均值进行比较。电力弹性系数是电力消费年均增长率与国内生产总值年均增长率之比。第五种是比例系数法，它是比较过去记录的数据，并使用一定的比例来预测未来的负荷情况。预测年用电量(An)为基准年用电量(1+从基准年开始)。预测年增长率)×具体年份。该方法使用简单，但精度较低，通常作为进一步预测的基础数据。
4.结语
综上所示，主动配电网的负荷预测与发电预测需要结合实际的预测区域和预测精度来选择合适的数学算法，每一种算法都有着自己的优点缺点，电力企业需要结合自身需求以及需要权衡各种因素的影响情况来选择最佳的算法，从而保障预测的准确性。
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论文作者:倪杰
论文发表刊物:《中国电业》2019年15期
论文发表时间:2019/11/20
标签：负荷论文; 模型论文; 数据论文; 方法论文; 主动论文; 算法论文; 可靠性论文; 《中国电业》2019年15期论文;