基于能源互联网背景下的“电能替代”用户精细化负荷预测技术

姚学恒 周炳华 徐辉 孙亮 徐森 向蝶铭 杨晓飞

摘  要：随着能源互联网的发展和“电能替代”日渐兴起，区域负荷预测的严峻性日益突出。电网端各种全新的影响因素在新背景下持续显示出来，由此引发很多关于电网规划的不明确性因素，以往负荷预测方法在新环境下不再适用。文章基于出现在能源互联网背景下全新的影响因素，考虑新背景下电网预测的有关影响，结合电能替代背景下电动汽车的影响因素、风能太阳能等新能源的接入以及用户侧不确定因素的波动性，提出了一种基于传统负荷预测的适用于能源互联网的负荷预测模型，该模型使得负荷预测结果更加准确，为以后电网预测工作建立了更加准确的基础数据和前提保障。

关键词：能源互联网;电能替代;负荷预测

中图分类号：F416.2 文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）30-0143-02

Abstract： With the development of energy Internet and the rise of "electric energy substitution"， the seriousness of regional load forecasting is becoming more and more prominent. A variety of brand-new factors at the power grid end continue to show under the new background， which leads to a lot of uncertain factors about power grid planning， and the previous load forecasting methods are no longer applicable in the new environment. In this paper， based on the new influencing factorin the context of energy Internet， considering the relevant influence of power grid forecasting under the new background， based on the influencing factor of electric vehicles in the context of electric energy substitution， the access of new energy such as wind and solar energy， and the volatility of uncertain factors on the user side， we proposed a load forecasting model suitable for energy Internet based on traditional load forecasting. The model makes the load forecasting results more accurate， thus establishing more accurate basic data and premise guarantee for the future power grid forecasting work.

Keywords： energy Internet; electric energy substitution; load forecasting

引言

如今能源的生产和消费模式在不断变化，基于这个现实背景下，学者们提出了能源互联网这个新型概念，在能源互联网背景下对于电力运行和发展都将带来巨大的影响。国家电网公司在适应新背景下的电网运行和发展工作中最为重要的环节就是负荷预测。随着能源互联网的逐步运行，供电侧各种全新的影响要素在新背景下逐步体现出来，由此引发更多电网预测的不准确性和波动性。对于以往的负荷预测模型只是对于某一特定影响因素的规划，对于新的背景之下的各类影响因素，传统的负荷预测模型无法完成。此外电力企业正在经历能源互联网和“电能替代”的考验，因此寻求基于新背景下的新型负荷预测模型尤为重要，本次研究提出的新型负荷预测模型将对于新环境下的电网负荷预测具有重要意义[1-3]。

对于目标区域进行合理的负荷预测工作是电网规划的最核心工作之一，因此找到适合新能源背景下的全新负荷预测模型迫在眉睫[4]。模型充分考虑风电和光伏发电等新型能源加入电网和新能源汽车发展对于负荷预测的影响，同时考虑用电侧各类新型因素波动对于负荷预测带来的不确定因素和影響，对于传统负荷预测模型进行改进和完善。

1 传统的负荷预测模型

在能源互联网背景下的配电网负荷预测中，对于负荷的影响已经逐步从单元化向多元化转变。在电网规划的以往负荷预测模型中，可以利用空间分布分析法，即对不同类型区域的用电模式和其相应的负荷密度进行分析，由此可得目标区域未来发展的负荷预测状况。

基于上述目标区域内不同的用地情况，对目标区域中的用地进行分割。预测在规定年限内各区域的电能消耗情况，从而可以预测出目标区域内电网规划的负荷需求量。本研究以目标区域为例，其负荷的分布情况如图1所示。

基于上述所提及的目标区域负荷用地及其负荷密度进行分析，预测出对于目标区域内不同用地的电力负荷需求状况，其公式如下：

式中，LFt为t时刻的电网耗电量，δ（t）为同时率，num为目标区域的不同类型用地数目，St（i）为t时刻的第i块用地的面积，Φt（i）为t时刻考虑负荷预测波动性的第 i块用地的面积。

2 基于能源互联网和“电能替代”背景下的负荷预测模型

上述负载预测模型更适用于传统电网建设中的负荷预测，在能源互联网新的电网环境下，需要在上述方法的基础上对负荷预测方法进行相应的优化。在考虑分布式能源接入后，电力负荷预测的模型转变为：

式中，Pj（i）表示第j个电源在t时刻产生的有功功率，n表示目标地区包含的电源个数，其余变量的解释和上述公式相同。此外，Pj（i）的数值还和其他因素有关系，因此需要进一步的计算：

目前对于风力发电机组的有功功率输出概率密度函数为：

其中，k为发电机的外形参数，c为发电机的尺寸参数，k1和k2为风速与输出功率之间的关系系数，Pw为风力发电机发出的有功功率。

典型的光伏发电机组的有功输出概率密度函数为：

式中，？琢和？茁均为Beta分布的外形参数，PS为光伏发电机组发出的有功功率，Psmax为光伏发电机组最大发出的有功功率。

典型的燃气发电机组的有功输出函数为：

式中，PG为燃气发电机组发出的有功功率，V为进气速率，C为燃气的热度值，μ为转换效率，燃气机组一般取值为35%～40%。

3 案例分析

本此研究首先对目标地区的土地按照用地类型和规定的范围进行规划区分，得出各种类型的用地面积，应用以往的预测模型，在不考虑能源互联网中各种影响条件的背景之下，进行目标区域传统负荷预测工作。其负荷预测的结果没有结合能源互联背景之下的风电和光伏发电的影响，以及电能替代背景下新能源汽车充电和用电端中出现的波动因素。结合本次研究的新型负荷预测模型，针对新背景下出现的影响因素，对于目标区域内的负荷进行修正，修正结果如表1。

目标区域的分布式风电机组的切入速度为5m/s、额度风速13m/s、额度功率为40MW、地区平均风速为8m/s。此外分布式燃气机组各参数为：进料速度0.99m3/s、燃料热值40000kJ/m、转化效率为35%。针对上述的目标区域分布式电源发电基本情况，应用新型的负荷预测模型可以得到分布式电源对于负荷预测的影响。

除此之外，本研究还结合能源互联网背景下需求侧出现的不确定因素进行分析，进而分析出各个风险源的具体指标，并且计算出不同指标的动态波动率，最后通过专家的综合评估给出不同类型风险因素的权重，其数据如表2所示。

综上所述，本次研究结合能源互联网背景下各类新生的要素对预测可能产生的影响，得到了最终规划地区各情景的负载预测结果。相比于传统负载预测结果更加精准。

4 结论

本文针对在能源互联网背景下产生的大量不确定因素的基础上，结合风电和光伏发电的引入对电力系统可能出现的双向流动的特点，综合考虑了在新背景之下电能替代中新型汽车的加入和需求端的模式多样化引发的风险因素，基于传统的负荷预测结果，得到了一种新型的基于能源互联网背景下的负荷预测模型。并且对于目标区域进行了电力需求负荷预测，从上述结果可以看出，新型负荷预测模型的结果更加满足准确性和合理性。此外本次研究提出的基于能源互联网背景下的负荷预测模型能够为未来的电网建设方面的研究提供基础负荷预的数据参考和规划的前提保障。

參考文献：

[1]田世明，栾文鹏，张东霞，等.能源互联网技术形态与关键技术[J].中国电机工程学报，2015，35（14）：3482-3494.

[2]董朝阳，赵俊华，文福拴，等.从智能电网到能源互联网：基本概念与研究框架[J].电力系统自动化，2014，38（15）：1-11.

[3]马钊，周孝信，尚宇炜，等.能源互联网概念、关键技术及发展模式探索[J].电网技术，2015，39（11）：3014-3022.

[4]查亚兵，张涛，黄卓，等.能源互联网关键技术分析[J].中国科学：信息科学，2014，44（6）：702-713.