基于多源数据分析的母线负荷预测方法论文_居钰清,陈锦彪

(广东电网有限责任公司佛山顺德供电局 广东佛山 528300)

摘要:本文对母线负荷的概念类型做了详细说明,对不同类型母线负荷特点及负荷曲线进行了分析。对母线的负荷预测意义及常见方法做了基本介绍,在此基础上结合多维度数据特征提出基于多源数据分析的母线负荷预测方法。

关键词:母线负荷;多源数据分析;负荷预测

0 引言

电力系统的负荷是所有母线负荷的综合,电力系统负荷特性和母线负荷特性之间既有相互关联的成分,又在结构和特性上存在差异。与系统负荷一样,母线负荷可以分为城市民用负荷、工业负荷、商业负荷、农业负荷等。

城市民用负荷主要是城市居民的家用负荷,它具有年增长趋势以及明显的季节性波动性,而且民用负荷的特性还与城市居民的生活特点和工作的规律紧密相关。居民负荷直接影响系统峰值负荷,但其影响程度则取决于城市居民负荷在系统总负荷中所占的比例。尤其是随着空调、电冰箱、洗衣机等家用电器的广泛使用,使居民负荷变化对系统峰值负荷的影响程度越来越大。

工业负荷是指各类矿工企业用于生产的用电负荷。在我国国民经济结构中,工业负荷的比重在用电构成中居于首位,它不仅取决于各类工业的工作特点,还与季节,经济环境等影响密切相关。

母线负荷通常是指一个台区的负荷总成。通常情况下可以将母线负荷看做一个台区的供电负荷,这些负荷通常由一台主变提供。一般而言一个台区的负荷类型比较单一,例如农业台区,工业专变台区等。

1.母线负荷的类型

母线负荷曲线类型与该供电区域内用户类型相关。母线负荷供电的台区内通常负荷类型较为单一。可以根据台区用电类型不同,如表1所示,可将母线负荷分为以下几类:

表1

2.母线负荷的特性

部分母线负荷曲线与系统负荷曲线十分相似,例如城市居民负荷曲线。有些又不尽相同,例如母线负荷与地区整体负荷。母线负荷曲线反映的是该台区负荷的变化,与台区内用电企业,用电习惯密切相关,曲线波动范围大。系统负荷曲线由于综合了该地区若干台区,曲线波动范围较母线负荷曲线小。此外,系统负荷在负荷总量上明显大于母线负荷。

3.母线负荷的预测

对母线负荷进行预测是制定电网运行方式、计算线路输送容量进而做好调度计划安全校核及鉴别电网安全状况的重要依据。同时,作为后续制定考虑安全约束发电调度计划的基础,母线负荷预测对于实现整个电网调度的安全性、经济性具有重要意义

这类方法具有对历史数据量要求较低、算法简单、速度快。当母线不存在突然负荷变化及没有天气的剧烈变化时,可采用趋势平滑法有效消除随机波动。

3.3基于数据的母线负荷预测方法

将相似日数据作为一类数据集,一部分作为训练数据集,一部分作为测试数据集。采用BP神经网络或其他的智能预测方法,利用训练集的预测数据与实际数据进行比较,对参数进行调整。再用测试数据集对模型进行训练,优化参数,即得到了最优的预测模型。如图1所示。

将预测日的气象预报及社会经济数据较相似的台区,利用训练好的模型进行预测。

图2

将基于数据预测的出线负荷与用户负荷汇总后的结果进行比较修正,得到最终预测值。

这种预测方法考虑了不同出线用户用电特性,更加细致,充分利用了不同种类的影响数据,更加准确。

参考文献:

[1]李光珍,刘文颖,云会周,等.母线负荷预测中样本数据预处理的新方法[J].电网技术,2010,34(2):149-154.

[2]赵燃,康重庆,刘梅,等.面向节能发电调度的母线负荷预测平台[J].中国电力,2009,42(6):32-36.

[3]廖峰,刘清良,贺辉,等.基于改进灰色模型与综合气象因素的母线负荷预测[J].电网技术,2011,35(10):183-188.

[4]康重庆,夏清,刘梅.电力系统负荷预测[M].中国电力出版社,2007.

[5]Amjady N.Short-Term Bus Load Forecasting of Power Systems by a New Hybrid Method[J].IEEE Transactions on Power Systems,2007,22(1):333-341.

[6]Reis A J R,Silva A P A D.Feature extraction via multiresolution analysis for short-term load forecasting[J].IEEE Transactions on Power Systems,2005,20(1):189-198.

资金支持项目:广东电网公司职工创新项目(微型电流记录器的研制,项目编号:030600kk521880073)

论文作者:居钰清,陈锦彪

论文发表刊物:《电力设备》2018年第25期

论文发表时间:2019/1/16

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