基于S增长曲线的扬州5G行业用电量预测研究

高骞 彭恩志 杨俊义 金诚 贾科进

【关键词】S增长曲线;5G行业;用电量预测;饱和电量

当前全球经济增长乏力，新冠疫情将在一定时期内持续存在，我国经济发展处于新常态，经济发展和用电增长面临较大不确定性。新形势下重点行业用电量预测是国网江苏省电力有限公司提高电网精准投资、精益管理水平不可缺少的一部分。如何结合实际，明确新形势下重点用能企业和行业用电特点及趋势，形成基于重点企业视角的电力电量预测，对电网公司增供扩销和电网高质量发展具有重要意义。

文1通过对形相似法进行改进，实现对短期电力负荷预测结果的扩展，提高电网负荷预测准确性。文2通过多重聚类分析方法筛选训练集样本，并采用小波分解算法对负荷进行频段分解，提取负荷细节特征，然后提出了多路卷积神经网络结构，预测高低频负荷信号，最后通过小波重构输出负荷预测值，提高了超短期负荷预测精度。文3提出了一种基于离散小波分解、卷积神经网络和支持向量回归的负荷预测模型，通过小波分解算法对历史负荷数据进行分析与重构，得到长度相同的历史负荷数据;对天气因素、日期类型进行特征构造，得到特征数据;利用卷积神经网络支持向量回归机模型和反向传播神经网络支持向量回归模型得到预测值。文4基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法，针对不同负荷成分分别进行建模，构成结构化电力负荷模型，基于历史负荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率分布，进而对未来负荷的概率分布进行预测。文5提出一种基于NACEMD-GRU的组合型日前负荷预测方法，引入噪声辅助复数据经验模态分解方法对日前负荷数据进行分解，并建立基于门控循环神经网络单元的深度学习预测模型，得到日前负荷的各分量预测结果。文6构建了居民用户精细化需求响应模型，建立了两个长短期记忆神经网络来对需求响应效益系数进行计算，利用精细化需求响应模型来计算针对不同用户的最优激励。上述方法未考虑地方经济发展特点和行业发展趋势，单纯以数学方法进行预测，对预测结果缺乏合理解释，影响了其在电网规划中的应用效果。

本文结合地方经济发展特点和行业发展特征，以数字新基建为例，提出基于S增长曲线的重点用户电力需求预测模型，通过历史数据回归分析，得到用户负荷S增长曲线特征值，进而预测未来用户负荷需求及饱和时间，最后应用上述方法进行测算了江苏扬州5G基站用电量及远期规模，案例分析表明所提方法的合理性。

依据用户负荷发展趋势，S型曲线可以用于用户负荷预测，根据用户建成投产时间即可预测中间年的负荷。为准确分析电力用户的负荷增长规律，本文构建S型曲线刻画用户在不同发展阶段的电力负荷增速，具体模型公式如下：

其中：y为第t年的年最大负荷占饱和负荷的比例，即最大负荷日或典型负荷日的系统最大负荷占饱和负荷的比例。t为距离现状年的年数。对电力用户历年负荷曲线进行S型曲线模型拟合，即可计算得到负荷模型参数。参数a描述用户停留在缓慢增长阶段的时间长短，a越大，停留在缓慢增长阶段的时间越长。k表示达到饱和时的水平。参数b描述用户停留在快速增长期的时间，反映了进入饱和状态的速度。

将式（1）三阶导为零，求得两个拐点P1（T1，Y1）和P3（T3，Y3），表示S曲线增速变化的拐点。其中，T1描述了用户完成初期增长阶段的时间，对应的Y1通常表示达到饱和水平的20%左右。T3描述了用户进入饱和增长阶段的时间，对应的Y3通常表示达到饱和水平的80%左右。

结合用户所在地区经济发展特点和行业发展趋势，以及S型曲线中的k、a、b、T1、Y1、T3、Y3等参数的变化规律，可以预测未来用户的用电负荷规模，以及达到饱和负荷的时间。

计算步骤是，首先根据电力用户的大量年度历史数据，采用式（1）进行参数拟合，判断标准可以使拟合误差最小，从而得到式（1）的确定系数表达式。其次，计算得到式（2）的拟合值。第三，根据前2步绘出负荷增长曲线。第四，代入指定的计算年份，可计算出该年的负荷值。第五。取y为O.9或0.95。根据式（1）可反算出负荷饱和的年份。

扬州电网负荷预测的总体思路是围绕《扬州市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二0三五年远景目标纲要》，以建设“强富美高”新扬州为目标，落实江苏省公司以“五化”为统领的“能源互联网”战略要求，遵循“适度超前、能源转型、坚强智能、统筹兼顾、协调发展”的原则，统筹考虑“六个衔接”

“六个方面”开展电力规划建设和运营，做到谋划在先、落实到位，为新扬州建设提供绿色可持续的能源供应保障，助力江苏率先实现碳达峰、碳中和“3060”目标。

“十三五”以来，在世界经济增长总体放缓的大趋势下，扬州始终坚持以供给侧结构性改革为主线，践行新发展理念，持续推动经济高质量发展。扬州经济稳中有进、稳中向好，2020年地区生产总值6048.33亿元，按可比价计算，增长3.5%。全市加快经济转型步伐，重点发展先进制造业，提速发展现代服务业，构建现代产业体系，全市呈现工业化中后期发展特点。

2020年底，扬州地区已完成5G基站第二期建设，累计完成3000个，其中移动约1800个，电信约1200个，实现市区范围内全覆盖，县区中心地区全覆盖。2021年各运营商建设计划尚未排定，由于5G手机未全部普及，从目前已建成基站覆盖区域看，2021年基站建设速度会有所放缓。

每个5G基站额定功率约为3.5kW，由于5G手机未全部普及，大部分5G基站用电达不到3.5kW，约为2.6kW左右。3000个基站全部投运约新增8000kW功耗，日用电量约新增19.2万千瓦时。

平均每新增20-50个5G基站，需要新增一个CRAN/MEC数据中心，数据中心包含蓄电池、综合柜、空调和服务器等设备，每个机房每月用电量约3000kWh，扬州地区约新增100个数据中心，月用电量约新增30万千瓦时。

“十四五”时期是开启“强富美高”新扬州建设新征程、推动扬州城市高质量发展的重要时期，也是构建能源互联网，推动“能源转型、绿色发展”的历史机遇期，合理的电力负荷预测，对于电网项目安排及資金投入，以及满足地方经济社会发展需求，保证电网安全、稳定、经济运行均具有十分重要的意义。

预计5G基站数量最终将是4G基站的1～1.2倍，因为5G频谱更高、波长更短，需要更密集的部署来实现全面、稳定的网络覆盖。

根据S曲线模型及扬州经济发展趋势、5G行业发展特点，扬州5G用电量处于起步阶段，未来将进入快速增长环节。预计未来5年内，每年扬州新增3000～4500个基站，新增100～150个数据中心，每年新增电量约0.8～1.2亿千瓦时。之后将逐渐进入饱和阶段，预计2025年扬州主城区5G基站用电量基本饱和。2027年扬州农村地区5G基站用电量基本饱和。扬州5G基站和数据中心的饱和用电量约为7-8亿千瓦时。

我国经济发展进入新常态，新形势下需要明确重点用能企业和行业用电特点和趋势，形成基于重点企业视角的电力电量预测，以便促进电网公司增供扩销和电网高质量发展。本文结合地方经济发展特点和行业发展特征，提出基于S增长曲线的重点用户电力需求预测模型，通过历史数据回归分析，得到用户负荷S增长曲线特征值，进而预测未来用户负荷需求及饱和时间。研究表明，扬州5G基站和数据中心的用电量目前处于起步阶段，预计2025年扬州主城区5G基站用电量基本饱和，2027年扬州农村地区5G基站用电量基本饱和，饱和用电量约为7～8亿千瓦时。案例表明所提方法的可行性。