一种基于装接容量的负荷预测方法
【专利摘要】一种基于装接容量的负荷预测方法，对用户的历史负荷数据和各类型用户行业的宏观特性数据进行回归分析计算，得到回归方程的系数，对各类型用户行业的宏观特性数据进行灰色预测，将回归方程的系数和灰色预测后的用户宏观特性数据代入需用系数的数学模型，计算得到需用系数，利用需用系数和用户的装接容量数据进行点、线、面的负荷预测。本发明在用户装接容量的基础上，将负荷层次化，切实给出线、变、站精准的负荷预测，能准确的指导配网规划的实施，可以大大提高设备利用率，合理控制设备负载率，提高供电可靠性。
【专利说明】
一种基于装接容量的负荷预测方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种基于装接容量的负荷预测方法。
【背景技术】
[0002] 负荷预测是配电网规划、建设、改造、运行的基础工作，是电网运行部门和规划发 展部门所必须具有的基本信息。经济的快速发展和电力信息化的不断前进，对负荷预测的 准确性提出了更高的要求，准确的负荷预测对发电、输电、配电等都有着指导性作用。负荷 预测的准确与否将影响配电网规划的科学性。目前我国电力体制改革正在进行，新电改方 案重点是"四放开、一独立、一加强"，即输配以外的经营性电价放开、售电业务放开、增量配 电业务放开，公益性和调节性以外的发供电计划放开，交易平台独立，加强规划。配电网作 为电力系统与用户的联络网，与用户的关系密切相关，新电改势必对配电网规划、运行产生 深刻的影响。此外，近年来我国对分布式能源发展越来越重视，尤其是2011年以来，出台了 多项政策推动分布式能源发展。国务院今年3月下发的《关于进一步深化电力体制改革的若 干意见》（简称'9号文'）明确提出，要建立分布式电源发展新机制，要全面放开用户侧分布 式电源市场。分布式能源可以提高能源效率、保护生态环境，未来必然会大量接入配电网 中。由于分布式电源出力的不确定性，会对配电网负荷预测产生较大影响。电力市场机制需 要精确的负荷预测做支撑，因此负荷预测的重要性不言而喻。目前配电网规划中常用的负 荷预测方法是负荷密度法、人均密度法等，主要是根据城市控制性详细规划的内容作为负 荷预测依据，虽然能给出远景的负荷总量，但是在配电网规划精细化的发展趋势下，传统的 负荷预测方法已不能满足要求。
[0003] 传统的负荷预测方法大抵属于根据控制性详规、数学模型或者专家意见得出的区 域的负荷总量。但我们在配电网规划过程中存在线路、变压器、配电站容量无法利用现有的 负荷预测结果的情况，更多的是依靠规划人员人为的估算，从而大大降低了配电网规划的 精确性。随着智能电网纵深发展，配电网规划精细化已成为必然趋势。因此，有必要针对目 前传统负荷预测在配电网规划应用中存在的此类情形进行研究。针对线、变、站精准的负荷 预测能准确的指导配网规划的实施，可以大大提高设备利用率，合理控制设备负载率，提高 供电可靠性。
【发明内容】
[0004] 本发明提供一种基于装接容量的负荷预测方法，在用户装接容量的基础上，将负 荷层次化，切实给出线、变、站精准的负荷预测，能准确的指导配网规划的实施，可以大大提 尚设备利用率，合理控制设备负载率，提尚供电可靠性。
[0005] 为了达到上述目的，本发明提供一种基于装接容量的负荷预测方法，包含以下步 骤：
[0006] 步骤S1、利用需用系数与各类型用户行业宏观特性数据的关系，建立需用系数的 数学模型；
[0007] 步骤S2、分别输入用户的历史负荷数据、各类型用户行业的宏观特性数据；
[0008] 步骤S3、对用户的历史负荷数据和各类型用户行业的宏观特性数据进行回归分 析，计算得到回归方程的系数；
[0009] 步骤S4、对预测年的各类型用户行业的宏观特性数据进行灰色预测；
[0010]步骤S5、将回归方程的系数和经过灰色预测后的各类型用户行业的宏观特性数据 代入需用系数的数学模型，计算得到需用系数；
[0011]步骤S6、利用需用系数和用户的装接容量数据进行点、线、面的负荷预测。
[0012] 所述的步骤S1中，所述的需用系数的数学模型为：
[0013] y = blXl+b2X2+b3X3+. ? .+bmXm (1)
[0014] 其中，y为需用系数，X1、X2、X3. . .&为各类型用户行业的宏观特性数据，h、b2. . .bm 为回归方程的系数。
[0015] 所述的步骤S3中，回归分析计算包含以下步骤：
[0016] 通过进一步对需用系数的数学模型中的变量X1、X2、X3. . .Xm和y作n次独立观察，可 得容量为11的样本:叉11、叉12、叉13...叉1111;5^，（1 = 1，2...11);
[0017]其中，Xil、Xi2、Xi3. . .XijPyi是历史数据常量，yi是通过用户历史负荷数据算出来 的，X11、X12、X13.. .X1i是各类型用户行业的宏观特性数据，列出如下模型： ^ + /9..T, , + ：，+ bmXlm ^2 = *1^21 + ^22 + b：^23 +- + h^2m [0018] < . (2) 、凡二与~+仏Y" +
[0019] 记为： Jil 「% …「4 y7 X?] Xjy ??? x7m b7
[0020] h 彳 X二 ：1 『.^ B = " (3) L X?1 -??2 ??? Xn,n\ lK_
[0021] 则公式(3)可以写成：
[0022] Y = BX (4)
[0023]则增广矩阵(X，Y)的叉积矩阵S为： 「X'zZ
[0024] S = = (5) Lrx叫L心知」
[0025]回归方程的系数为： b
[0026] B= " =：S^S2[=(XTXylXTY h (&) _m _
[0027] 通过上述方法得出回归方程的系数B。
[0028]所述的步骤S4中，预测年的各类型用户行业的宏观特性数据进行灰色预测的方法 包含以下步骤：
[0029]步骤S4.1、编写灰色预测模型；
[0030]步骤S4.2、将历史年的各类型用户行业宏观特性数据输入灰色预测模型；
[0031]步骤S4.3、灰色预测模型输出预测年的各类型用户行业宏观特性数据。
[0032]所述的步骤S6中，利用需用系数和用户的装接容量数据进行点、线、面的负荷预测 方法包含以下步骤：
[0033]基于装接容量的负荷预测计算方法运用到需用系数的定义公式即：
[0035]其中，P为用户最高负荷，单位kW;S为用户装接容量，单位kVA;需用系数y反映了用 户变压器上产生的最高负荷；
[0036] "点"负荷预测是预测单个用户负荷值，"点"用户的负荷预测公式为：
[0037] P点=yS (15)
[0038]其中，P点是用户最高负荷，单位kW;S是用户装接容量，单位为kVA;y是用户的需用 系数，单位为kW/kVA;
[0039] "线"负荷预测是预测一条线路的负荷，一条线路的负荷，是数个用户负荷的叠加， "线"用户的负荷预测公式分为两种，第一种是整条"线"上接的是同行业的用户，负荷预测 公式为：
[0040] 卜1 (16)
[0041] 其中，P线是该"线"的最高负荷，单位kWdi是各个用户装接容量，单位为 行业用户的需用系数，单位为kW/kVA; h是同行业之间的同时率。
[0042] 第二种方法适用于"线"上接的是不同一行业的用户负荷，负荷预测公式为：
[0043] ^ ^ - ^2 2 y.^i (17)
[0044]其中，P线是该"线"的最高负荷，单位kWdi是各个用户装接容量，单位为 对应行业用户的需用系数，单位为kW/kVA;T2是各个行业之间的同时率。
[0045] "面"负荷预测是预测主变负荷，多个用户组成"线"负荷，多个"线"负荷组成"面" 负荷，"面"负荷预测公式为： _ m f n \
[0046] Pm = ^3 / ,=^y j / .ym^i )=iV i=i 心（18)
[0047]其中，P面是该"面"上的最高负荷;m是该"面"上一共有m条线；j是第j条"线"；51是 第i个用户的装接容量，单位为kVA;ylk是第i个用户所对应的k行业需用系数，单位为kW/ kVA;T3是不同"线"的同时率;Tx是当"线"上用户为同行业:x = l;当"线"上用户为不同行业： x = 2〇
[0048] 本发明在用户装接容量的基础上，将负荷层次化，切实给出线、变、站精准的负荷 预测，能准确的指导配网规划的实施，可以大大提高设备利用率，合理控制设备负载率，提 高供电可靠性。
【附图说明】
[0049] 图1是本发明提供的一种基于装接容量的负荷预测方法的流程图。
【具体实施方式】
[0050] 以下根据图1具体说明本发明的较佳实施例。
[0051] 本发明提供一种自下而上的精细化负荷预测方法，辅助企业各个方面的决策。为 实现上述目的需要从两方面考虑，一是对历史负荷数据进行分析，二是考虑各类型用户行 业特性对需用系数的影响。立足整体，着眼局部，使该方法更加科学合理。
[0052]如图1所示，本发明提供一种基于装接容量的负荷预测方法，包含以下步骤：
[0053]步骤S1、利用需用系数与各类型用户行业宏观特性数据的关系，建立需用系数的 数学模型；
[0054]步骤S2、分别输入用户的历史负荷数据、各类型用户行业的宏观特性数据；
[0055]步骤S3、对用户的历史负荷数据和各类型用户行业的宏观特性数据进行回归分 析，计算得到回归方程的系数；
[0056]步骤S4、对预测年的各类型用户行业的宏观特性数据进行灰色预测；
[0057]步骤S5、将回归方程的系数和经过灰色预测后的各类型用户行业的宏观特性数据 代入需用系数的数学模型，计算得到需用系数；
[0058] 步骤S6、利用需用系数和用户的装接容量数据进行点、线、面的负荷预测。
[0059] 所述的步骤S1中，所述的需用系数的数学模型为：
[0060] y = blXl+b2X2+b3X3+. ? .+bmXm (1)
[0061] 其中，y为需用系数，^、^、13...^为各类型用户行业的宏观特性数据(如行业产 值等），bi、b 2. . .bm为回归方程的系数。
[0062] 所述的步骤S3中，回归分析计算包含以下步骤：
[0063] 通过进一步对需用系数的数学模型中的变量X1、X2、X3. . .Xm和y作n次独立观察，可 得容量为11的样本:叉11、叉12、叉13...叉1111;5^，（1 = 1，2...11);
[0064] 其中，Xll、Xl2、Xl3. . .^4卩71是历史数据常量(包含了用户历史负荷数据和各类型 用户行业的宏观特性数据，y是通过用户历史负荷数据算出来的，x就是各类型用户行业的 宏观特性数据），列出如下模型： 『％ + …+ Zvxlw rnn,c1 3；2=V21+^22 + ^23+…+ bA, r ,
[0065] < . (2) 、夂=十办2~2 +办3'.,3 +…+纥A?
[0066] 记为： >；l] 「％ ^12 「A
[0067] F= ^,2 X=. :1 『：f B= ： (3) y-n^ - h _Xn:2 …_Xn.m 一 J^m _
[0068]则公式(3)可以写成：
[0069] Y = BX (4)
[0070]则增广矩阵(X，Y)的叉积矩阵S为：
[0071] 5*= = - (5)
[0072]回归方程的系数为： h
[0073] B= / =S^Sm^(XTXylJCT￥ h Ci) _ m...
[0074] 通过上述方法得出回归方程的系数B。
[0075] 所述的步骤S4中，各类型用户行业的宏观特性数据不是稳定值，是随时间变化的 值，因此需要对它做相对应的预测。灰色预测方法是一种简捷、精度较好的预测方法，它避 开系统结构分析环节，直接通过对原始数据的累加构建指数增长模型，寻找系统的整体规 律，而且其所需样本数较少，因此采用灰色预测方法预测各类型用户行业的宏观特性数据。
[0076] 所述的对各类型用户行业的宏观特性数据进行灰色预测的方法包含以下步骤： [0077] 步骤S4.1、编写灰色预测模型；本实施例中，可采用MATLAB编写灰色预测模型程 序；
[0078]步骤S4.2、将历史年的各类型用户行业宏观特性数据输入灰色预测模型；
[0079]步骤S4.3、灰色预测模型输出预测年的各类型用户行业宏观特性数据。
[0080]所述的步骤S6中，利用需用系数和用户的装接容量数据进行点、线、面的负荷预测 方法包含以下步骤：
[0081]基于装接容量的负荷预测计算方法运用到需用系数的定义公式即：
[0083]其中，P为用户最高负荷，单位kW;S为用户装接容量，单位kVA;需用系数y反映了用 户变压器上产生的最高负荷，体现了用户的用电特性，需用系数与用户行业性质、供电可靠 性等因素有关。
[0084] 本发明是将负荷以"点"作为基本组成元素，以"线"和"面"作为大量"点"组成的模 块这样层次化的思路，用以解决线、变、站容量的问题。
[0085] 下面对"点，线，面"的负荷预测给出定义：
[0086] "点"负荷预测:预测地区单个用户负荷。装接单个用户，预测单个用户负荷值，即 "点，，负荷。
[0087] "线"负荷预测：预测线路负荷。一条线路可以装接数个用户。因此一条线路的负 荷，是数个用户负荷的叠加。
[0088] "面"负荷预测:预测主变负荷。一座主变多回出线，接2-3座箱式变电站可以装接 数个用户。因此一座主变的负荷，是数十个用户负荷的叠加。多个用户组成"线"负荷，多个 "线，，负荷组成"面，，负荷。
[0089] 当"点"负荷、"线"负荷、"面"负荷在叠加计算时，需要考虑用户之间的同时率。如 果一条线上接有不同类型的负荷，由于每个用户在多数情况下不会在同一时间段达到用电 量的最大值，此时需引入同行业之间负荷的同时率T1和不同行业之间负荷的同时率T2。
[0090] "点"用户的负荷预测公式为：
[0091] p点=yS (15)
[0092]其中，P点是用户最高负荷，单位kW;S是用户装接容量，单位为kVA;y是用户的需用 系数，单位为kW/kVA;
[0093] "线"用户的负荷预测公式分为两种，第一种是整条"线"上接的是同行业的用户， 负荷预测公式为：
[0094] 4 = ^ = Z Si i=] (. 1.6 )
[0095]其中，P线是该"线"的最高负荷，单位kWdi是各个用户装接容量，单位为 行业用户的需用系数，单位为kW/kVA; h是同行业之间的同时率。
[0096]第二种方法适用于"线"上接的是不同一行业的用户负荷，负荷预测公式为：
[0097] 兄 (17)
[0098]其中，P线是该"线"的最高负荷，单位kWdi是各个用户装接容量，单位为 对应行业用户的需用系数，单位为kW/kVA;T2是各个行业之间的同时率。
[0099] "面"负荷预测中用户数量较多时，较难统计所有用户的分类及装接容量，为了减 少负荷预测时的工作量，简化计算方法，在"线"的基础上建立，其负荷预测公式为： _ m f n 、
[0100] ./=1、 M Jj (18)
[0101] 其中，P面是该"面"上的最高负荷;m是该"面"上一共有m条线；j是第j条"线"；51是 第i个用户的装接容量，单位为kVA;y lk是第i个用户所对应的k行业需用系数，单位为kW/ kVA;T3是不同"线"的同时率;Tx是当"线"上用户为同行业:x = l;当"线"上用户为不同行业： x = 2〇
[0102] 综上，本发明提供的一种基于装接容量的负荷预测方法是将负荷层次化用以解决 规划过程中线、变、站容量无法客观确定的问题，并提供了各个层次的负荷预测方法。
[0103] 精确的负荷预测是现代电力市场机制的支撑，因为分布式电源出力的随机性与波 动性，会对配电网负荷预测产生较大影响。本负荷预测方法的提出对今后电网改革有着不 言而喻的重要性，使得对发输配送的分配更加合理、可靠。
[0104] 尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的 描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的 多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
【主权项】
1. 一种基于装接容量的负荷预测方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤S1、利用需用系数与各类型用户行业宏观特性数据的关系，建立需用系数的数学 丰旲型； 步骤S2、分别输入用户的历史负荷数据、各类型用户行业的宏观特性数据； 步骤S3、对用户的历史负荷数据和各类型用户行业的宏观特性数据进行回归分析，计 算得到回归方程的系数； 步骤S4、对预测年的各类型用户行业的宏观特性数据进行灰色预测； 步骤S5、将回归方程的系数和经过灰色预测后的各类型用户行业的宏观特性数据代入 需用系数的数学模型，计算得到需用系数； 步骤S6、利用需用系数和用户的装接容量数据进行点、线、面的负荷预测。2. 如权利要求1所述的基于装接容量的负荷预测方法，其特征在于，所述的步骤Sl中， 所述的需用系数的数学模型为： y = blXl+b2X2+b3X3+ · · · +bmXm ( I ) 其中，y为需用系数，X1、X2、X3.. .xm为各类型用户行业的宏观特性数据. .bm为回 归方程的系数。3. 如权利要求2所述的基于装接容量的负荷预测方法，其特征在于，所述的步骤S3中， 回归分析计算包含以下步骤： 通过进一步对需用系数的数学模型中的变量X1、X2、X3. . .xdPy作η次独立观察，可得容 量为11的样本:叉土1、叉土2、叉土3...叉土111;5^，（1 = 1，2···]!); 其中，Xll、Xl2、Xl3... X1JPy1是历史数据常量，71是通过用户历史负荷数据算出来的， Xll、Xl2、Xl3. · .^就是各类型用户行业的宏观特性数据，列出如下模型：则公式(3)可以写成： Y = BX (4) 则增广矩阵(Χ，Υ)的叉积矩阵S为：回归方程的系数为：通过上述方法得出回归方程的系数B。4. 如权利要求3所述的基于装接容量的负荷预测方法，其特征在于，所述的步骤S4中， 对预测年的各类型用户行业的宏观特性数据进行灰色预测的方法包含以下步骤： 步骤S4.1、编写灰色预测模型； 步骤S4.2、将历史年的各类型用户行业宏观特性数据输入灰色预测模型； 步骤S4.3、灰色预测模型输出预测年的各类型用户行业宏观特性数据。5. 如权利要求4所述的基于装接容量的负荷预测方法，其特征在于，所述的步骤S6中， 利用需用系数和用户的装接容量数据进行点、线、面的负荷预测方法包含以下步骤： 基于装接容量的负荷预测计算方法运用到需用系数的定义公式即：其中，P为用户最高负荷，单位kW;S为用户装接容量，单位kVA;需用系数y反映了用户变 压器上产生的最高负荷； "点"负荷预测是预测单个用户负荷值，"点"用户的负荷预测公式为： P点=yS (15) 其中，P点是用户最高负荷，单位kW;S是用户装接容量，单位为kVA;y是用户的需用系数， 单位为kW/kVA; "线"负荷预测是预测一条线路的负荷，一条线路的负荷，是数个用户负荷的叠加，"线" 用户的负荷预测公式分为两种，第一种是整条"线"上接的是同行业的用户，负荷预测公式 为：其中，P线是该"线"的最高负荷，单位IcW5S1是各个用户装接容量，单位为1^4;5^是1^行业 用户的需用系数，单位为kW/kVA; T1是同行业之间的同时率。 第二种方法适用于"线"上接的是不同一行业的用户负荷，负荷预测公式为：其中，P线是该"线"的最高负荷，单位IcW5S1是各个用户装接容量，单位为对应 行业用户的需用系数，单位为kW/kVA;T2是各个行业之间的同时率。 "面"负荷预测是预测主变负荷，多个用户组成"线"负荷，多个"线"负荷组成"面"负荷， "面"负荷预测公式为：其中，Pffl是该"面"上的最高负荷;m是该"面"上一共有m条线；j是第j条"线"；S1是第i个 用户的装接容量，单位为kVA;ylk是第i个用户所对应的k行业需用系数，单位为kW/kVA;T3是 不同"线"的同时率;T x是当"线"上用户为同行业:x=l;当"线"上用户为不同行业:x = 2。
【文档编号】G06Q50/06GK105930935SQ201610274598
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年4月28日
【发明人】李作明, 王宝伟, 林敬, 吴承矜, 张永超, 叶莘, 马雷鹏
【申请人】国网福建长乐市供电有限公司