智能配电网短期负荷预测问题研究.doc

智能配电网短期负荷预测问题研究
【摘要】智能配电网是以配电网高级自动化技术为基础,融合先进的测量与传感技术、信息与通信技术、计算机和网络技术、控制技术,利用智能化的配电终端和开关设备,在各种集成高级应用功能的可视化软件和双向通信网络及坚强电网的物理支持下,允许分布式电源和可再生能源的接入与运行,鼓励电力用户的高度参与,在配电网正常运行状态下实现理想的保护、检测、优化及控制,最终提供安全、可靠、环保、经济、优质的电力供应和服务。
【关键词】智能电网;负荷预测;电能质量;技术先进;经济可靠;优质服务;自动控制
0 引言
近年来,随着全球经济的发展与能源需求量的增长,为了减少对环境的影响、调整和优化能源结构,实现可持续发展成为世界各国共同关注的焦点,更成为实现电力工业转型发展的核心动力。在此背景下,智能电网成为全球电力工业应对以后挑战的共同选择。
1 负荷预测的特点及影响因素
负荷预测的特点
1)不准确性;
2)条件性;
3)时间性;
4)多方案性。
短期负荷预测的影响因素
影响短期负荷预测的因素往往是复杂多样的,因为电力系统负荷在自然和社会条件下的综合产物,负荷的变化顺理成章地受到不同社会、自然条件的影响。其中,社会因素主要有:能源利用、农业结构、国家政策、经济发展速度、人口增长、社会状况、节假日制度、科学技术发展水平等;自然因素则包括天气变化、自然灾害、季节更替等复杂多样的气象因素。
然而,相对短期负荷预测而言,因为预测的时间间隔较短,主要影响到负荷的社会进步水平、国家政策及能源利用等社会因素与季节更替等自然因素对短期负荷的影响很小。通常影响短期负荷预测的因素主要有以下四个方面:
1)气象条件;
2)节假日;
3)突发事件;
4)随着电网企业不断走向电力市场,除上述传统的影响因素之外,电价水平也会对负荷水平产生影响。
2 短期负荷预测的要求及步骤
短期负荷预测的要求
所选用资料的合理性
短期负荷预测的目标是要取得准确、合理的预测结果,短期负荷预测的核心是以预测对象的历史数据为基础,建立相应的数学模型来表达短期负荷预测发展变化的规律。因此,要取得高精度的短期负荷预测结果,需要搜集和掌握大量全面的历史资料,并且还需对所收集的历史资料进行深入的分析和整理,这也是进行短期负荷预测的基础。
可用的历史数据
若通过不同渠道得到的数据互相冲突,这就需要对取得的历史数据进行有效的分析和取舍,舍去不合理的,保留可用的历史数据。不合理数据的存在原因主要有:人为因素产生的错误以及不同的统计口径产生的误差,这两种不合理数据较容易修正。然而由于过去的突发事件或者是因为某些特殊原因给统计数据带来严重的影响,其得到的统计数据通常称之为“异常数据”,它的存在会给正常历史负荷序列带来很大的随机干扰,从而影响到预测结果的准确性,如果这些“异常数据”太大,将会误导所用预测模型的预测结果,因而必须清除“异常数据”的存在给短期负荷预测带来的不良影响。
统计分析的全面性
面对大量所需的历史资料,我们要进行客观和全面的统计分析。预测人员应从客观情况出发,实事求是,深入研究和分析历史发展的内在规律性,为预测工作做好充分准备。