盧國安(廣東天能電力設計有限公司,廣東 佛山 528100)
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配電設計中的負荷預測分析及其計算方法
盧國安(廣東天能電力設計有限公司,廣東佛山528100)
在電力系統(tǒng)當中,為了提高配電系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可操作性,對其進行智能化管理,提高其運轉效率,對于電力企業(yè)的發(fā)展具有重要的影響。針對我國配電系統(tǒng)存在的設備利用效率低,供電可靠性能差,線損嚴重等情況,對配電運行系統(tǒng)進行復核預測,將有效地提高配電網(wǎng)運行安全,改善供電質量,降低系統(tǒng)線損,從而提高電力企業(yè)經(jīng)濟收益。本文將對配電設計中的負荷預測進行闡述,就配電網(wǎng)運行靈活多變的特點以及復雜的拓撲結構,提出不同的負荷預測方法,以實現(xiàn)配電網(wǎng)不同層面重構的可能性。
配電設計;負荷預測;計算方法
電力系統(tǒng)的規(guī)劃設計和運行是建立在負荷預測的基礎上的,通過對電力負荷變化規(guī)律進行分析,掌握系統(tǒng)的運行的情況,從而為系統(tǒng)的良好運轉提供理論依據(jù)。在電力系統(tǒng)運行的過程中,系統(tǒng)自身的特點以及周圍環(huán)境等將對配電的運行狀態(tài)產生一定的影響,此時,利用負荷預測,就可以將影響電力輸出的因素圈定在一個范圍內,然后用科學的方法進行排除,從而使電力系統(tǒng)恢復到正常的運行狀態(tài)。由此可見,配電設計中的負荷預測的重要性。本文對于配電網(wǎng)絡設計中的負荷預測及其計算方法進行分析,為配電設計中的負荷預測提供理論支持。
電力事業(yè)的發(fā)展對于國家經(jīng)濟的發(fā)展,社會的安定和諧以及人民生活等將產生重要的作用。配電網(wǎng)直接對接用戶,為了保證用戶能夠接收到高質量、高效率的電能,保證電網(wǎng)的運行安全,進行配電網(wǎng)負荷預測將發(fā)揮重要的作用[1]。配電網(wǎng)設計的短期負荷預測主要是以設計規(guī)劃為基礎的,通過對配電網(wǎng)的規(guī)劃效果以及可行性進行分析,保證配電設計能夠在后期的運行過程中發(fā)揮穩(wěn)定的作用。在市場經(jīng)濟的影響下,電力企業(yè)所進行的短期負荷預測需要有較高的精度,如此,才能保證在后期投入使用后產生預期的效果,使企業(yè)得到可觀的經(jīng)濟收益。
因配電系統(tǒng)的組成設備較多,配電元件的連接方式不同,致使配電網(wǎng)絡系統(tǒng)構成不同。在面對用戶的過程中,因不確定因素的影響,導致用戶端或監(jiān)測設備終端對電能的數(shù)據(jù)輸出記錄出現(xiàn)紕漏,而由設備故障或其他原因造成的輸電系統(tǒng)事故也常有發(fā)生[2]。在此種情況下,對于配電網(wǎng)系統(tǒng)的科學檢測就顯得尤為重要了。在配電網(wǎng)絡系統(tǒng)當中,并不是所有的測量都能得到數(shù)據(jù),多數(shù)是由人為補充數(shù)據(jù)完成的,如此,每個終端得到的設備數(shù)據(jù)都不完整,準確性較低。所以,在配電網(wǎng)負荷預測當中,會有監(jiān)測數(shù)據(jù)丟失,預測的影響因素存在較大的變動等現(xiàn)象,因此,選擇一種合適的負荷預測方法對于電壓輸出的穩(wěn)定性具有重要的作用。
在電力系統(tǒng)的負荷預測中,常見的預測方法有根據(jù)電力行業(yè)的特點進行常規(guī)預測和按照負荷的功率進行預測的。具體的可操作的負荷預測方法有幾下幾種:
2.1分產業(yè)產值單耗法
單耗法是將單件產品的耗電作為研究對象,通過對單件產品的平均用電量以及產能量進行收集,得出該產品的總耗電量[3]。該種方法需要進行大量的細致調查工作,而且得到的產品單耗能量也存在較大的出入。
2.2電力彈性系數(shù)法
電力彈性系數(shù)的得出是電量平均增長率與國內生產總值的比較,此種方法可以分析出電力彈性系數(shù)與單位國內生產總值電耗之間的關系,通過與國內生產總值速度,電力彈性系數(shù)等,得出總電量。此種預測方法仍需要進行大量的調查工作,才能得到準確的系數(shù)值。
2.3分區(qū)負荷密度法
負荷密度預測法主要針對的是某一范圍內的平均耗電量,通過獲得已知的耗電量,進而對以后的的某一時間段該地區(qū)的用電密度進行預測,然后再乘上該地區(qū)面積得到用電量預測值[4]。分區(qū)負荷預測法需要收集預測地區(qū)過去幾年的發(fā)展情況以及電力規(guī)劃目標,根據(jù)收集的相關數(shù)據(jù)對其進行區(qū)域劃分,然后將不同的區(qū)域用負荷密度法進行預測,最后將區(qū)域預測結果相加就得到了總的用電量預測值。
2.4時間序列法
時間序列分析法借助的是以往的負荷記錄,依照時間順序,找到電量消耗的變化規(guī)律,從而建立時序模型,以推斷出以后的負荷數(shù)值的一種負荷預測方法。該種負荷預測方法是假定一種負荷變化會持續(xù)很長時間,即按照時間序列X1,X2,…Xm進行預測,之后進行平滑處理,計算的平均值如下:
式中:表示為現(xiàn)在點t向前平移m個點,所得平均值即為該點的一次移動平均值。
2.5相似日法
通常,電力系統(tǒng)在進行短期負荷預測時,會因預測的時間相距較近以及天氣變化不明顯而得到相近的負荷值[5]。正是因為這一規(guī)律,所以,很多預測人員會找與預測日比較相近的日期進行預測,然后對預測結果進行合理的修訂之后,即可得到某一日期的電力負荷預測值。具體的操作步驟可分為,先選擇某種差異評估函數(shù),然后在歷史數(shù)據(jù)當中尋找到與之前相近的預測日期,之后根據(jù)待測日的參數(shù)進行修正,得出預測結果。
2.6趨勢外推法
趨勢外推法是較為常用的超短期負荷預測方法,主要是將以往的某一時間段的電量輸出情況進行隨機的采集,并將這一變化結果用線性或者二次曲線來擬合負荷變化曲線,通過曲線的直觀變化來反映負荷的自身變化趨勢,之后按照這一變化趨勢將曲線拉長[6]。對于將某一點的曲線進行外拉以預測出該點未來的負荷情況,需要考慮天氣變化,因此種預測方法受天氣變化影響較大,所以,為了縮小預測誤差,最好選擇天氣變化平穩(wěn)的時間段,然后根據(jù)其變化規(guī)律進行曲線外延。
我國對于電網(wǎng)的負荷預測方法已經(jīng)取得了一定的進展,可歸納為參數(shù)模型的方法以及非參數(shù)模型的方法兩類。參數(shù)模型的預測方法是通過分析負荷和影響負荷之間的定性關系,建立負荷數(shù)學模型或統(tǒng)計模型。對以往數(shù)據(jù)的分析通過估計得到模型參數(shù),然后分析模型參數(shù)誤差,進而得到預測模型。但該種預測方法在中長期電力負荷預測當中不實用,原因是中長期電力負荷呈現(xiàn)不規(guī)律變化,受外界因素影響較易發(fā)生變化,所以,在分析電量輸入與輸出的非線性關系時,存在著一定的困難。此時,利用歷史參數(shù)作為預測對象,將導致預測結果出現(xiàn)較大偏差。另外,模型的建立依賴于設備所處的環(huán)境,但因電力大系統(tǒng)需要的負荷設備較多,運行的環(huán)境也容易受到干擾,所以,很難進行電能數(shù)據(jù)間的轉化,構建相應的數(shù)據(jù)模型。即使排除一切不利因素建立起數(shù)學模型,也會因計算的復雜而出現(xiàn)錯誤。所以,電力相關研究人員對于配電網(wǎng)規(guī)劃中的負荷預測借助了計算機系統(tǒng),利用其高速、精準的計算特點,得到準確的預測結果,使數(shù)學模型的建立不再受非固定參數(shù)的影響。
現(xiàn)階段,我國配電網(wǎng)在實際發(fā)展的過程中存在著一些問題,這些問題可以通過負荷預測的方法進行解決。對于負荷預測方法的選擇,需要預測人員根據(jù)實際工作情況以及人員配備情況,歷史數(shù)據(jù)記錄情況等,有選擇性的選擇一種可行的預測方法,從而保證預測結果的準確性,為改善輸電質量,降低能源消耗,減少線損等創(chuàng)造有利條件。通過實踐得出,上述的一些方法,在負荷影響因素較為單一的情況下進行預測,可以得到較為精準的預測值,所以,在選擇預測方法時,要本著簡單易行,可實現(xiàn)的原則,從而是負荷預測能夠發(fā)揮真正的作用,為使我國電力事業(yè)平穩(wěn)、健康的發(fā)展開辟新途徑。
[1]鐘 清,孫 聞,余南華,等.主動配電網(wǎng)規(guī)劃中的負荷預測與發(fā)電預測[J].中國電機工程學報,2014,15(19):3050~3056.
[2]陳海勝.農村電網(wǎng)配電設計探討[J].科技與企業(yè),2012,2(15):155.
[3]黃天生.住宅區(qū)供配電設計分析[J].房地產導刊,2014,13(23):86.
[4]朱鳳娟,王主丁,陸 儉,等.考慮小區(qū)發(fā)展不均衡的空間負荷預測分類分區(qū)法[J].電力系統(tǒng)自動化,2012,36(12):41~48.
[5]蘇 娜.關于住宅電氣安全設計的探討[J].建筑與預算,2013,19(9):23~24.
[6]李文建,張喚橋.現(xiàn)代城市中配電網(wǎng)規(guī)劃與設計研究[J].中國科技縱橫,2015,28(12):157~158.
盧國安(1975-),男,中級工程師,本科,主要從事電力工程設計工作。
TM715
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2095-2066(2016)14-0015-02
2016-5-1