摘要：本分分析电网规划中空间负荷预测和变电站供电区域划分的意义，介绍空间负荷预测和变电站规划的研究方法，分析各种方法的优劣，为同行进行研究方法的选择提供参考。
关键词：电网规划；空间负荷预测；供电区域划分
1引言
随着我国工业化的发展和城镇化进程的加快，人们对电力能源的需求越来越多，近年来我国的电网系统在不断升级，电网规模也逐渐扩大，给城市配电网的规划建设工作提出了更高的要求。传统的依赖工作经验进行配电网规划的模式导致我国城市配电网的网架规划中普遍存在负荷预测不精确、变电站供电区域划分不合理等问题，使得配电网的规划跟不上地方市政建设规划的步伐，容易导致电力部门规划与市政规划不能较好的匹配衔接，出现电网规划不能落实的恶性循环。所以需要采取有效的预测方法进行高精度的空间负荷预测，之后综合考虑地方土地规划方案及其他诸多因素，采用科学的方法进行变电站供电区域的合理划分，确定经济合理的供电半径和变电站的站址，不仅满足电力用户的用电需求，也有助于提高电力系统运行的经济性。
2空间负荷预测的研究意义及方法
2.1空间负荷预测的概念和研究意义
空间负荷预测是电力部门根据待测地区的历史电力消费数据，采用一定的原则和合理的方法，预测本地区的电力发展规律，以及当地的负荷大小和分布，并以此为原始依据进行相应的电力规划工作。近年来我国的电力系统的升级改造工作不断推进，大规模的电网建设持续进行，电力系统的可靠性和安全性问题越来越引起人们的关注。对电力空间负荷进行精确预测，可以对电网布局进行合理规划，最大限度的优化电网建设的投资，并且提高电网运行的安全性和经济性。此外，精确的空间负荷预测也是确定变电站容量，进行变电站选址和供电区域规划的重要依据。所以做好空间负荷预测工作具有重要的意义[1]。
2.2空间负荷预测的研究方法
2.2.1直观法
直观法就是电力部门的技术人员和专家根据待测地区的历史负荷数据，按照以往的工作经验和自身判断，计算和预测出待测区域内的负荷密度和饱和年负荷大小及分布规律。此方法操作简单，对数据要求低，但是其预测的精度较低，应用局限性较大，只是作为预测前的辅助计算。
2.2.2多元变量法
多元变量法是将待测区域饱和年的负荷峰值和对应的变量组成此区域的数据向量，并采用迭代的思想进行饱和负荷预测。此方法对数据的数量和区域的规模要求较高，所以其应用局限性较大，但是拥有较为广泛的应用前景和研究空间[2]。
2.2.3趋势法
趋势法是按照馈线或者变电站供电范围将预测地区划分为若干个负荷元胞，然后利用S型回归曲线或回归曲线3阶多项式对此元胞的历史负荷数据进行拟合外推。通常采用的外推法有回归分析模型、灰色系统理论、指数平滑模型等。此方法简单只管，对数据要求较低，但是不适用于空间分辨率较高的地区，且没有综合考虑经济性、当地的地理信息和用地规划等因素，预测精度不能保证，目前应用较少。
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2.2.4负荷密度指标法
负荷密度指标法是按照电力部门对当地供电用电性质和负荷种类的规定将此地区分为市政、商业、居民、医疗等若干功能区，再综合考虑当地的土地使用性质和用地规划，确定当地的综合用电指标，再结合各个功能区的面积、坐标方位和空间负荷密度指标计算出各个功能区的饱和年负荷值。此方法操作简单，精度较好，比较适用于中小型城镇。
3变电站供电区域划分
3.1变电站规划的研究意义
进行变电站规划的前提是对待测区域进行精确的空间负荷预测，变电站站址和供电区域的确定需要综合多方面的因素，包括地理环境、城市发展规划、城市经济发展情况等，还要保证供电质量和满足负荷需求。科学合理的进行变电站规划在保证电力系统的稳定性、投资经济性、运行安全性和供电可靠性中具有重要的作用。
3.2变电站供电区域划分的原则
变电站站址的选择和供电区域的划分需要综合多种因素，其基本原则有以下几个方面：一是要靠近负荷中心，减少线损提高经济性；二是保证供电半径的合理性，确保线路电压降不超过10%且主变不过载；三是选址和规划要考虑长期性，一旦固定则不再进行大规模的调整；四是根据空间负荷预测，要适应负荷未来发展的需要；五是既要负荷当地的土地规划布局，又要尽量减小占地面积，降低噪音和其他环境污染，与后组成的城镇容貌保持和谐。
3.3变电站规划的研究方法
3.3.1数学优化算法
此方法设定最小负荷距为目标函数，采用非线性优化的数学算法对变电站站址和容量进行分层优化的算法，其中配电系统的规划问题在模型中以线性化运算模型进行优化求解，最终确定变电站站址和其最佳供电范围。此方法的计算量较大，但是精确度较高，并且排除了人为因素的干扰，但是其缺点就是计算量庞大，计算速度较慢、时间较长，在实际应用中可以将模型进行简化，降低其计算量，但是计算精度也会随之降低。
3.3.2启发式优化算法
此方法是综合考虑空间负荷预测和以往的经验，通过大范围的搜索对变电站站址和供电区域相关的优化信息进行归纳统计，并得出优化方案，最终确定站址和区域划分方案。此方法较为直观，计算时间较短，计算量较小，但是不能保证优化结果的精确性，在实际应用中通常作为辅助方法与其他方法结合来进行变电站站址和供电区域的划分。
3.3.3随机优化算法
此方法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法、混沌优化算法等概念，是近几年新兴的优化算法，其中遗传算法是一种新型智能型算法，用生物的进化、适应、生存的过程来解释优化问题的求解过程，强调优化过程中的随机性和适应性，是目前应用较为广泛的随机优化算法，而且发展迅速。其优化精度高，但是操作繁琐，需要与其他辅助算法相结合，工作量较大，且对技术人员的专业水平要求较高，推广难度较大。
4结语
空间负荷预测是电网规划和建设的基础，在本文介绍的空间负荷预测研究方法中，以负荷密度指标法为基础的方法具有较高的精度和可操作性，目前在变电站供电区域划分的研究方法中，遗传算法是比较先进、精度较高的算法，随着科学技术的发展，未来还会有更多更先进的方法用于空间负荷预测和变电站供电区域划分中，进一步优化电网规划，是电力系统更加稳定、可靠、经济。
参考文献
[1]华远鹏.电网规划中空间负荷预测及变电站供电区域划分[D].郑州:郑州大学,2016.
[2]王永辉.空间负荷预测在城市电网规划中的应用[J].城市建设理论研究:电子版,2015(36).
论文作者:颜科科,王昱
论文发表刊物:《电力设备》2017年第19期
论文发表时间:2017/11/20
标签：负荷论文; 变电站论文; 方法论文; 算法论文; 电网论文; 区域论文; 空间论文; 《电力设备》2017年第19期论文;