负荷预测在配网规划中的研究及应用

李小伟，陈 楚

(广西电网有限责任电网规划研究中心，广西 南宁 530000)

在社会经济水平不断提升的背景下，人们也随之提高了对电力资源的需求量，市场化进程也极大推进了电力系统，需要做到强化自身运营机制、充分提升自我效能各方面，加大发展进程满足新时期的各方面电力需求。所以近年来电网规划运行研究领域中，如何能够科学合理进行电力负荷预测，选用的恰当负荷预测方法与运用效果，作为该领域的热门研究话题。在国内外针对电力负荷预测的相关研究中，文献[1]、文献[2]通过对电力负荷总量预测，以及空间预测的方法和预测结果展开对比分析；文献[3]针对未来5年的某区域电网负荷情况，运用回归分析法预测，最终提出了新型预测方法，对比回归分析法证实新型预测方法的结果准确性。文献[4]通过对负荷预测中常用的方法作出一一介绍，并对不同方法的应用优缺点进行分析。在文献[5]中对电力负荷预测内容、特点和方法加以总结，阐述了国内外现有电力负荷预测的主要内容，以及采用的预测方法。但是现有研究中仍然欠缺针对实际电网案例结合多种负荷预测方法对比分析研究。因此本文将选取某地的配电网规划，对当地电力消费现状了解基础之上，运用趋势拟合法、单耗法、多元线性回归分析法，预测了未来2020—2024年当地的电力消费，并进行3种负荷预测方法对比分析，证实负荷预测对于配电网规划中应用价值。

1 电力消费现状

根据前期统计选取某地在2010—2019年的全年电力消费情况(表1)，可以发现当地的电力消费呈逐年递增趋势。并且了解到当地的用电第一产业在2010年之后逐年递减，第二产业呈现较快的逐年递增复制，第三产业在2013年之后逐渐增幅平稳。第三较第二产业来讲，在用电量和总体呈逐年递增趋势。

表1 2010—2019年电力消费情况Tab.1 Electricity consumption from 2010 to 2019

2 电力负荷预测电力负荷预测

根据选取该地在2010—2019年的电力消费相关数据，与这些年当地电力消费情况相结合，设计运用单耗法、趋势拟合法、多元线性回归法共计3种分析模型，预测了当地2020—2024年的电力负荷。

2.1 单耗法

以当地发展现状为依据，设定了2020—2024年的GDP增长率，划分为高中低共3种情况(表2)，作为预测2020—2024年当地的GDP结果。

表2 2020—2024年当地GDP预测Tab.2 Forecast of local GDP from 2020 to 2024

与当地三大产业的发展情况了解后，对2020—2024年当地的第一产业预测增加值占比GDP达12%，第二产业预测增加值占比GDP达55%，第三产业预测增加值占比GDP达36%(表3)作为预测当地2020—2024年当地三大产业的增加值。

表3 三大产业GDP增加值预测Tab.3 GDP added value forecast of three major industries

通过预测当地2020—2024年三大产业的单位内产值耗电以及居民生活年均增长率，能够计算三大产业与居民的用电量，并成功预测全省的用电消费总量(表4)。

表4 2020—2024年全省三大产业用电消费总量预测Tab.4 Total electricity consumption forecast of three major industries in the province from 2020 to 2024

2.2 趋势拟合法

运用线性拟合、指数拟合、多项式拟合3种方法拟合2010—2019年当地的电力消费数据，3种方法的决定系数R2分别为0.970 8、0.968 8、0.979 5。决定系数代表趋势线在估计值以及相应实际数据，二者之间所形成的拟合度，0～1为取值范围，在决定系数与1接近或相等时，就有较高可靠性[6-9]。所以选用了最高可靠性的多项式拟合法，预测当地2020—2024年度的电力消费量。

据此最终得拟合公式如下：

y=1.648 3x2+146.69x+337.34，R2=0.979 3

根据该式能成功预测当地2020—2024年的电力消费量见表5。

表5 2020—2024年的电力消费量预测结果Tab.5 Forecast results of electricity consumption from 2020 to 2024

2.3 多元线性回归分析法

通过选取2010—2019年间当地的3个解释变量，分别用对应表示当地的GDP、工业化率、城镇化率，多元回归分析的方程式如下：

y=-2 100.88+0.15x1-18 698.6x2+23 681

在预测电力消费之前预测所得当地2020—2024年度的x1、x2、x3(表2和表6)。

根据表1以及表6的预测结果，运用回归分析方程式，预测可得2020—2024年度的当地电力消费量(表7)。

表6 2020—2024年当地工业化率及城镇率预测结果Tab.6 Forecast results of local industrialization rate and town rate from 2020 to 2024

表7 2020—2024年当地电力消费量预测Tab.7 Forecast of local electricity consumption from 2020 to 2024

3 预测结果分析

通过预测当地的电力消费现状，选用了单耗法、趋势拟合法、多元线性回归法以上3种预测2020—2024年电力消费量(表8)。可以发现，对配电网规划中可以运用单耗值、趋势拟合法时，获得的电力消费量不足多元线性回归分析法结果数值大[10-15]。

表8 多种方法预测2020—2024年当地电力消费量Tab.8 Forecast of local electricity consumption from 2020 to 2024 using multiple methods

4 讨论

不同电力负荷预测方法在运用中，由于不同的数据样本、适用条件以及差异化建模思路，所以实际应用往往无法做到同等判定尺度下比较结果。

运用单耗法完成负荷预测，主要完成了三大产业的增加值，以及单位产值的耗电情况，还有对当地居民的生活用电量进行预测，所完成的当地总电力消费的预测。这种方法在配电网规划预测中，使用原理比较简单且难度不大容易掌握，但是根据原始数据无法保证计算三大产业增加值，以及单位产业的耗电值，还有用电量的结果准确性，所以这种方法的预测应用精度较差。对于配电网规划运用单耗法进行负荷预测，可以将这种方法应用于存在单耗指标工业、部分农业类电力消费量指标，可以获得对短期预测的较好效果。

运用趋势拟合法，作为一种可以对具体分布的原始数据情况进行观察，之后寻找最优化适合的函数类型拟合处理，对处理后结果运用Excel表格工具，进行对比相较获得最佳结果。运用趋势拟合法仅仅对时间电力消费所造成的的影响加以考虑，并未对地区经济发展充分考虑，人口社会多种影响因素哟所忽略。但是运用该方法相较单耗法来讲，能够获得更加准确的电网负荷预测结果。对于配网规划中选用趋势拟合法，需要考虑拟合预测额精度以及曲线一致性。与当地近年来电网发展的实际情况，最终选择拟合曲线模型。

运用多元线性回归法对配电网负荷预测中，综合考虑了对电力消费结果造成影响的多因素，经回归方程式分析了各自变量、因变量之间存在的关系，对于配电网规划预测，作为一种可以适用且准确获得高精度预测结果的方法。但是在本文研究中运用回归分析方法时，也受一定因素限值，需要统计分析当地以往的用电情况，确认对电力消费造成影响的多因素，确定电力消费及影响因素的关系，并对电力负荷完成预测。

5 结语

上述研究对于配电网电力负荷预测至关重要。根据电网负荷预测所得结果，可以作为判断电网运行的重要数据，预测的数值结果精准度会对配电网运行的安全稳定性产生直接影响。所以运用回归分析法、单耗法、趋势拟合法这3种方法，在预测过程中的数据样本、适用条件以及建模思路方面均存在明显不同。得出了规划配电网过程中，需要结合电力消费的发展情况以及负荷影响因素，选择恰当的负荷预测方法，才能在真正提高配电系统运行安全稳定性的同时，获得更高的社会、经济效益。