摘要：负荷预测是电网规划、设计、调度、运行控制等工作的重要基础，是制定电力系统运行方式的重要依据，是电力系统安全、经济运行的前提和保障。准确的负荷预测，可以保证社会的正常生产和生活，有效提高经济效益和社会效益。因此，电力负荷预测对于保证电力工业的健康发展，乃至国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司经济的发展均有着十分重要的意义。
关键词：城市；电网规划；负荷预测；方法
引言
城市电网规划主要是研究城市负荷增长规律；改造和加强现有城网结构：解决薄弱环节、扩大供电能力、提高供电可靠性和经济性；制订城网整体和长期发展目标。城市电网规划是一项复杂的系统综合工作，它不仅需要占有大量有关城网发展的历史数据，还需对现状网进行深入的分析，同时，也要对城市的未来发展情况有比较全面的了解。
1 城市电网规划的主要技术原则
1.1 电压等级的选择
城市电网应该尽量减少电压等级，减少重复变电容量，降低线损。各级电压要合理匹配，相邻两级电压应相差较大，还要考虑变压器容量大小的协调，以免上一级变电站的容量过大或过小。
1.2 电网接线方式
在规划电网结构时，要有超前（10年或更长）观念，对变电站落点规模和线路布局等应按城市电网发展最终规模配置考虑，使电网结构合理。电网接线的规划应从全网出发，合理布局，增强抗事故干扰的能力，贯彻“分层分区”、“强化两头，简化中间”的原则，简化接线，并且应尽量使接线标准化，优化网络结构，保证供电质量，降低网损，调度灵活，使电网能适应城市电力负荷发展的需要，并能适应丰枯期电源和负荷的变化。
1.3 保证电能质量和供电可靠性
城市电网供电必须满足“N-1”的安全供电标准；城市电网供电还应具有连续性。城市电网规划工作应始终与城市电源同步配套规划建设保持高度的一致性，以确保电网结构的合理性、安全可靠性以及经济性。在城市电网规划中，应按照一定的变电容载比对各电压等级容量之间进行科学合理的配置，而容载比的选取以及其所依据的估算公式则必须符合现行《城市电力网规划设计导则》的相关规定。容载比按电压分层计算，既不易过大．也不易过小。在电压调整和无功补偿阶段，应严格坚持“按分层分区、就地平衡”的原则，将无功功率传输引起的有功损失降至最低。
1.4 容载比问题
城网中各电压等级容量之间，应按一定的变电容载比配置，各级电网变电容载比的选取及估算公式，应符合现行《城市电力网规划设计导则》的有关规定。变电容载比是宏观控制变电总容量的指标，也是规划设计时布点安排变电容量的依据，是反映电网供电能力的重要技术经济指标之一。容载比按电压分层计算，容载比过大，电网建设早期投资大，经济性差；容载比过小，电网适应性差，影响供电。
1.5 电压调整和无功补偿
电网中的各级主变压器至少应具有一级有载调压能力。无功补偿按分层分区、就地平衡的原则。需要时各变电站应配置无功和电压自动调整装置，使电压波动在系统额定电压允许范围内，并力求各级母线功率因数达到规定值以上，以减少无功功率传输引起的有功损失。
1.6 供电设备的选择
城市电网在规划建设以及改造的过程中，供电设备的选择必须符合城市规划布局以及道路综合管线布置的要求．进行统筹安排。选取得供电设备应满足电网规划设计的要求，同时，还应该很好的适应电力负荷的发展。跟随潮流的变化，并不断的引进新技术、新设备．早日实现标准化的要求。
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2 当前城市电网负荷预测的新方法
2.1 灰色预测法
灰色数学理论认为负荷序列是多种影响因素的综合作用结果。多种因素的未知性和不确定性，成为系统的灰色特性。灰色系统理论把负荷序列通过生成变换，使其变化为有规律的生成数列。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，以灰色系统理论为基础，可在数据不多的情况下找出某个时期内起作用的规律，建立负荷预测的模型。灰色预测法适用于短期负荷预测。
2.2 神经网络预测法
神经网络预测法既可以适用于短期负荷预测，也可以适用于中长期负荷预测．但适用于前者时效果更为显著。神经网络预测法以神经网络理论为理论支撑．其主要通过神经网络的学习功能，使计算机对包含在历史负荷数据中的映射关系进行系统的学习．然后利用这种映射关系对未来负荷进行有效的预测。该负荷预测法对于大量非结构性、非确定性的规律具有很强的适应功能。之所以说神经网络预测法更加适用于短期预测，是因为短期负荷变化较为平稳随机，而相比之下，中长期负荷预测．尤其是长期负荷预测模型的数学基础可能因政治、经济等因素的变化而遭到破坏。神经网络预测法具有很强的鲁棒性以及记忆能力。才外，其非线性映射能力以及自学能力也比较强大，以此被广泛的使用，具有较为理想的市场前景。然而。神经网络预测法也具有一定的缺陷性，主要表现为其学习收敛的速度较慢．不能很好的应对突发事件，容易陷入局部极小的状态．
2.3 小波分析预测法
小波变换分析法具有良好的时频局部化特性，通过不断调整一个聚焦过程的尺度参数，小波变换可以聚焦于信号的局部结构，能很好地捕捉并放大突变信号。负荷信号通常表现为以日、周、年等为周期的变化特性，即各分量均有不同的频率特性；而各时刻的随机负荷分量，则可以看成随机时间序列，反映到周期性上，可以以各种高频或者低频信号来表示。负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。以此为理论基础，小波分析的电力系统负荷预测法，通过小波变换，将各序列分量分别投影到不同尺度上，并对不同的子负荷序列分别采用相应的模型进行预测。最后通过序列重构，得到完整的负荷预测结果。
2.4 卡尔曼滤波的负荷预测法
卡尔曼滤波成功地采用了状态空间的概念，把信号看作在白噪声作用下的一个线性系统的输出，这种输入输出关系可以用一个状态方程描述。另外，卡尔曼滤波将概率论与数理统计领域的新成果加以利用，提出了一种崭新的线性递推滤波方法，仅以有限时间的数据作为计算依据，只要求较少的统计资料，当新数据被观测到后，只要根据新的数据和前一时刻的估计量，借助于过程本身的状态转移方程，按一套递推公式即可算出新的估计量，适合于计算机的在线估算。卡尔曼滤波在递推过程中不断用新信息对状态估计进行修正，因此卡尔曼滤波模型能够不断更新状态信息，获得比较准确的估计值。此方法不仅可以用于短期负荷预测，同样可以用于超短期负荷预测。
2.5 模糊负荷预测法
模糊负荷预测法是近些年来备受关注的负荷预测方法，许多科学家致力于对其的研究。模糊负荷预测法以模糊原理为理论支撑．而模糊原理的描述对象具有广泛性和不确定性，与此同时．模糊原理还具有非常强大的非线性映射能力。对于任意一个非线性连续函数而言，模糊系统通常所作的工作就是找出一类隶属函数、一种推理的规则、一个解模糊方法，从而设计出一个任意逼近于该任意非线性连续函数的模糊系统。模糊预测法没有学*--7能力，其在将数据和语言形成模糊规则的过程中，需要借助模糊逻辑以及预报人员的专业知识。由于欠缺学习能力，单纯依靠模糊预测法得出的结果的准确度很低，因此，模糊预测法一般不会单独使用，而是与神经网络等符合预测法结合起来进行使用。
结语
总得来说．城市电网是区域电力系统的重要组成部分，做好城市电网规划工作以及负荷预测工作意义重大。以此为出发点，本文深入分析了做好电网规划工作应坚持的技术原则以及负荷预测的新方法，以期对做好我国当前城市电网规划工作以及负荷预测工作带来一些参考。
参考文献：
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[2]陈畴.浅谈城市电网规划项目关键问题研究[J].现代经济信息.2017（07）
[3]周斐斐.基于城市电网规划的技术方法浅析[J].山东工业技术.2016（02）
论文作者:巩燕燕,吕清洁,马刚,吕福云
论文发表刊物:《基层建设》2018年第30期
论文发表时间:2018/11/14
标签：负荷论文; 电网论文; 城市论文; 电压论文; 神经网络论文; 模糊论文; 卡尔论文; 《基层建设》2018年第30期论文;