油田电力系统长期负荷预测方法

常诚

【摘要】油田电力系统长期负荷预测在降低故障率，保证电力系统安全运行等方面起到非常大的作用。在油田电力系统长期负荷预测中通过对负荷数据进行计算和处理，从而准确把握油田电力系统运行情况，进而对油田电力系统未来一段时间内的负荷进行预测。本文就油田电力系统长期负荷预测方法进行探讨，以期为油田电力系统研究提供一定的借鉴。

【关键词】油田电力系统；长期负荷预测；分析；安全运行

引言

在考虑外界的因素和自然条件基础上，进行油田电力系统未来的负荷预测，对整个电力系统中网节点的分布以及油田电力系统的拓展有着巨大的作用，不仅可提高供电的可靠性和安全性，同时能带来巨大的社会效益和经济效益。

一、油田电力系统长期负荷预测特点

（一）不确定性

对于油田电力系统来说，由于系统收到诸多复杂因素的影响，并且各种因素也在不断发生变化，对于电力系统的影响也不是一层不变的。尤其是对于复杂线路来说，不仅仅存在随机因素，也会存在一些突发因素，这些因素对于电力系统的影响是很难确定的，这就带来油田电力系统长期负荷预测的不确定性。

（二）条件性

油田电力系统长期负荷预测是在一定条件下进行的。在进行预测时，结合相关的数据资料，对于不确定的参数进行假设，如假设未来一段时间内油田电力系统用电量不会发生大范围的波动，无大的自然灾害发生，石油行业的整体发展形式良好等，最终根据假设结果对于整体系统进行计算。当然进行假设的前提是必须遵循客观事实，不能够凭空想象，随意假设，要根据调查分结果，利用概率论的相关知识进行假设。

（三）时间性

油田电力系统长期负荷预测具有时效性，即预测结果只能对一定时间范围内油田电力系统起效。这主要是由于油田电力系统负荷的发展规律只存续于特点时间范围内，而不是固定不变的，因此在进行油田电力系统长期负荷预测时选取的历史数据要限制在特定的时间限度内，所预测的对象也只能是在某一时间范围内的。

（四）方案不唯一性

根据可能性原理，油田电力系统负荷在未来存在多种可能性，并且这些可能性之间相互独立，甚至是存在非常大的差距。因为为了保证油田电力系统长期负荷预测的准确性，应该充分考虑在多种条件作用下，油田电力系统负荷可能出现的所有状况，从而得到不同条件下的油田电力系统长期负荷预测方案。

二、油田电力系统长期负荷预测方法

（一）基于MAS的分布协调与自适应控制

信息化技术推动了电力系统长期负荷预测技术的发展，智能Agent技术就是基于这一技术发展起来的。通常将Agent技术定义为一种集成度高、智能化程度高，能够在一定权限范围内进行自动化控制。通过将多个Agent技术个体组合在一起就形成了MAS系统，这样的系统不仅可以实现单个Agent技术个体的功能或者任务，同时多个Agent技术个体进行协作、组合，使得控制系统高度模块化与多元化。MAS系统可以充分发挥出单个控制单元的作用，从而有效解决传统控制系统中存在的故障隐藏、安全性低、抗干扰能力弱等问题。因此基于MAS的分布协调与自适应控制是未来电力系统长期负荷预测发展的重要方向。基于MAS协调的分布协调与自适应控制处理平台的协作关系，能够充分整合各方面的资源，实现数据库和知识库共享，利用多种方法实现长期负荷预测的准确性和可靠性。

（二）大数据技术

随着大数据技术的不断发展，油田电力系统规划业务覆盖范围将会进一步得到拓宽。充分利用大数据技术可以实现以下三面的规划应用价值：①用电量预测。整合分析地区历年用电量变化、规划区域面积、经济发展水平、用电结构变化等数据资料，实现对用电量的有效预测，进而为油田电力系统的优化设计提供参考；②空间负荷预测。从油田电力系统建设面积、用地类型、容积率、占地面积负荷密度，目标年占地面积、总负荷值、行业负荷值等方面入手，收集相关的数据并进行及时有效的分析，可以实现对电力系统空间负荷的有效预测，促进电力网点合理化设置，促进电力资源的高效化利用；③多指标关联分析。通过大数据技術抓取所需数据的时间一致性切片，实现对GIS，PMS，OMS等多个外部指标得联动分析，实现油田电力系统规划设计的合理性与高效性；④未来时刻断面预测。实现电力设备的数据存储、调取，实现迅速快捷的设备状态以及设备使用历史数据查询。在历史时刻查询以及设备数据质量分析的基础上，自动收集涉及设备状态变化的计划类信息，实现智能化演算，推测出未来某段时期内调度操作历程，最终预测电网在某一时刻的设备断面。

（三）参数化方法

参数化方法包括粒子群优化算法、灰色理论等方法。粒子群优化算法用来最小化模型参数的误差，预测电力系统高峰的负荷。通过采用最小二乘误差法，结合实际情况进行相关参数的计算，最终估计的优化模型参数用来预测油田电力系统的高峰负荷需求。根据负荷预测的结果制定规划和运营模式，以保证电力系统良性运行。灰色理论采用指数模型，结合油田电力系统负荷历史数据建立相关的指数预测函数。灰色系统理论提供了一个有效的工具来处理影响负荷的不确定因素，从中找到规律并建立相应的预测模型，旨在找到灰色差分方程中的最优参数。

参考文献

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