本发明属于电力系统负荷预测领域，尤其涉及一种基于户均设备总功率及入住系数的负荷预测方法。
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：作为电力系统规划及设计的重要组成部分，对用电区域及供电区域进行负荷预测是提高电网系统安全性和经济性的重要手段，负荷预测从实际需要出发，对未来区域用电及供电负荷作出合理预测，其内容涉及对电力未来需求量以及未来用电量的多方面预测。进而根据负荷预测的结果对电力资源的配置、电力使用的规划以及电力系统运行方式及检修计划作出合理布置。因此，国家规范根据实际需要制订了《民用建筑电气规范》，电力系统也发布了《配电网规划设计手册》等规划设计标准依据，但上述规划设计标准指标因素单一，在短期、单一的用电区域能够作出较好的负荷预测。但由于人们生活水平的快速发展，上述标准依据难以顾及到经济发展、气候变化、区域发展带来的不确定因素，标准依据只能在小范围短期内适用，无法对区域长期用电环境进行很好的预测和规划，因此需要更好的预测方法方法以提高电力系统负荷预测的准确性和有效性。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种基于入住系数的负荷预测方法。其具体步骤包括：(1)根据用电规划的区域划分，选择待预测区域内的一个或者多个某典型地区获取作为基础数据的数据源；(2)收集每个典型区域内住户用电设备总功率，统计典型区域内住户不同用电设备总功率比例，统计不同用电设备总功率住户用电设备平均总功率；(3)以每一个典型区域内每个等级内用户数据源为统计基础，以住户用电设备平均总功率为自变量，以住户计算负荷为因变量，利用幂函数进行拟合计算，得到每个用电设备总功率等级相对应的指数形式的计算负荷拟合公式；(4)统计待预测区域内所有住户总数以及不同用电设备总功率等级中各住户所占比例，根据待测区域内住户入住率选择合适的入住系数；(5)根据区域内住户入住率采用相应的阶段系数，将上述幂函数乘以住宅需要系数再乘以阶段系数进行修正得到住宅计算负荷公式；本发明的一种基于户均设备总功率及入住系数的负荷预测方法采用统计分析的方法，从典型区域内有限住户的用电数据中得到不同用电设备总功率下不同住户的用电模型，进而通过待预测区域整体用户用电设备总功率以及阶段发展情况对区域内用电负荷进行更准确有效的计算，提高了用电负荷计算的效率及有效性，有利于电网更好的设计及维护。附图说明图1为本发明一种基于户均设备总功率及入住系数的负荷预测方法的步骤示意图。具体实施方式以下结合具体实施例对本发明作详细说明。在进行负荷预算的过程中，通常需要计算如下数据：1、居民用电负荷根据《民用电气设计规范》中提供的现有计算方法：区域户均负荷指标相同时：s＝3*kx*pn*n①其中s为区域电器总负荷，kx为需要系数，pn为每户用电负荷指标，n为同一相上户数；区域户均负荷指标不同时：由上述公式可知，现行计算居民用电负荷期计算结果依赖于住户用电负荷pn以及需要系数kx是否合理，但由于上述计算方法中用电指标划分因素单一、需求系数值难以确定等原因导致上述因子不易确定，常常会导致计算结果不合理甚至谬误。因此本发明的的方案中，对住宅用电指标和需要系数需要采用更加科学合理的计算方法，其具体步骤如下：以下涉及的计算数据以入住率较高的某区域所有住户为基础进行分析计算，原配电设计情况记录表1：表1根据某区域内住户的经济条件统计，将其划分为五个等级，得到住户家庭经济统计表2：表2对某区域内所有居民用电设备功率进行统计得到表3：单位/w住户1住户2住户3......设备1150018001600......设备2200020001800......设备3250040002000....................................表3对上表中设备功率进行统计并结合用户用电设备总功率划分得到不同经济等级下住户用电设备总功率，依据总功率不同划分为五个等级，见表4：住宅等级abcde设备功率x19～2516～1813～1510～121～9表4根据居民用电特点，住户用电量具有周期性季节性等特点，用电量较大的月份集中在7、8、9以及1、2月份，住宅等级不同的住户其用电量有较大差别。本发明以家用电器总功率为自变量，住宅计算负荷为因变量，来做住宅计算负荷的预测，确定不同用电设备总功率住宅对应的计算负荷，由于不同用电设备总功率下住户用电总功率相差较大，因此分别对每个经济等级下的住户进行统计计算。由区域内用电数据分析得到，住宅计算负荷与户均设备总功率呈正相关，但其拟合曲线类型不明显，因此分别采用直线函数、幂函数、对数函数进行拟合，利用excel软件等统计软件进行分析计算，得到标准误差最小即回归效果最好的曲线为幂函数曲线(y＝a*xb)。根据上述计算方法，统计计算某区域内每个经济等级下住户用电模型，得到对应的各用电设备总功率下对应的幂函数曲线，根据各用户比例及其户均设备总功率拟合得到不同住宅等级下的拟合幂函数为：ya＝0.18*x1.114yb＝0.17*x1.117yc＝0.16*x1.118yd＝0.17*x1.116ye＝0.18*x1.117③(其中x为住户用电设备功率，y为住宅用电计算负荷)其中回归系数a、b的置信水平为96％的置信区间为(-2.524，-1.02)和(0.832，1.404)在置信区间96％的情况下，不同用电设备总功率住宅的计算负荷预测值及置信水平如下：表5将上述计算值与实际统计数据进行比较，其结果证明，在家电总功率不出现大幅提高的情况下，本预测模型可以得到较准确的预测结果。由此，根据公式③中各等级拟合函数结合具体情形，进行近似计算以及简化处理，区域内住宅用电计算负荷我们采用预测模型：y＝0.17*x1.118④(实际计算中因为精确度取值不同，以及简化处理方法不用，其数据及采用的公示有所差异，也不限于仅用一组函数来确定)来计算，其中x为户均家电设备总功率，y为用电计算负荷，其中x取表4中数据范围的均值数据来计算，同样的，实际计算中也可以分别计算并进行求和计算，此处简化处理，取中间值。2、住宅需要系数kx需要系数kx为计算负荷与电气设备额定总容量的比值，由于在某区域并非所有用电设备都会在同一时间投入使用，并非所有所有设备都会在额定功率下满载运行，因此需要系数并非一个确定且可以直接获得的数据，这对负荷预测提出了一个新的难点。在现有规范指导文件中，需要系数kx由经验推导或经过粗略分析后根据区域特点以较大豁余量指定的数值，该数值经常存在有些区域存在较大余量，而在部分地区又严重不足的情况。本发明根据实际数据特点，采用指数函数k＝a+bcx⑤作为拟合需要指数进行推导。其中对统计数据进行了分组代入计算并求和得到t为样本数据组，n为每组样本数据总量由上述公式①和②得到将某区域数据代入③④得到a＝0.304b＝0.655c＝0.648，代入⑤得到k＝0.305+0.655*0.648x⑨；同时根据长期统计分析数据发现，区域住宅环境的发展也会对负荷预测产生一定影响，具体表现在，住宅区年限较长，其相对饱和率越高，区域内入住率分别为0-50％、50％-80％、80％-100％三个阶段的典型数据可作为住宅区发展阶段的前中后三个阶段的阶段系数为0.5、0.9、1.0，因此，本发明修正后采用的需求指数为kt＝0.305t+0.655*0.648x*t⑩(t为阶段指标系数，根据住宅区入住率，其相互对应为，0-50％时，t＝0.5，0-80％时，t＝0.9，80％-100％时，t＝1.0)结合式④、⑩得到某区域用电负荷计算式为：其中x为住户用电设备总功率(单位kw)，y为住宅计算负荷预测值(kw)，t为入住系数；本发明仅提供区域内用电负荷的计算方法，上述计算结果及其数据仅为示范，具体实施中，通过采集区域内典型住户区域的用电数据，以及区域内不同经济条件住户的比例以及不同用电设备总功率住户户均设备总功率x(kw)(如表4、5)，通过计算得到相应的适应性公式结合区域发展阶段，即可根据相对应的公式计算各区域的计算负荷值。最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12