基于配网中期负荷预测方法的探究

高新轶

【摘要】提出基于配变容量的配网中期负荷预测方法，介绍中、高压配网的中期负荷预测和参数计算，并给出实例分析。

【关键词】中期负荷预测;配网;变压器

0引言

负荷預测包括对未来需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测[1]。中期负荷预测是指1年以上5年以下的负荷预测，是编制电网运行方式的基础，对电网的安全经济运行具有重要的意义[2]。目前已有多种中期负荷预测方法，如灰色预测法、指数平滑法、生长曲线法等[3，4]。

变压器是电网中的重要设备，配变作为电力系统的终端变压器，把供电网络的电压转换为用电设备直接使用的电压，在电力输送、分配和使用过程中发挥着重要作用。在配网中，负荷的增长与配变容量密切相关。配变具有容量小、数量大的特点，造成其实际测量数据不够详细，致使关于负荷增长与配变容量间关系的研究较少[5]。

高压配网变电站最大负荷预测和中压配网线路最大负荷电流预测对变电站和线路是否需要扩建和改造具有重要的指导作用。为此本文提出基于配变容量的配网中期负荷预测方法，根据中、高压配网的特点，建立了负荷和配变容量的数学模型。

1中压配网的中期负荷预测

中压配网一般是指10kV电网。中压配网线路所带配变数量较多，每台配变的供电范围较小，用户负荷多样且功率因数差异较大，同样的有功功率在不同的功率因数下对应的负荷电流相差很大，加之中压配网线路所承载的负荷的波动较大，瞬时最大有功负荷并不能反映线路负荷的真实情况，因此在对中压配网进行中期负荷预测时需要对中压配网线路最大负荷电流进行预测。

研究发现，中压配网线路的最大负荷电流不仅与线路所接配变的容量有直接关系，还与配变运行时间有密切联系，且运行时间对配变所带负荷的影响具有明显的饱和效应，即新装配变经过若干年后其所带负荷增幅很小。设饱和年限为N，则中压配网线路的最大电流为： .

2高压配网的中期负荷预测

高压配网主要是指35kV电网，在部分经济发达地区，110kV电网也视为高压配网。高压配网的高压侧接入输电网，低压侧接人中压配网，高压配网在整个输电过程中起着承上启下的作用。配电变电站对于高压配网的安全与稳定起着决定性作用，高压配网的变电站内装有无功补偿装置，能够保证功率因数稳定。变电站有功负荷决定了变电站的主变容量和主变数量，变电站的改造和扩建取决于供电区域的最大有功负荷。

与中压配网中期负荷预测类似，将配电变电站所带配变按运行时间分为若千类，则高压配网的配电变电站的有功功率为：

式中，Pm为n年后配电变电站的最大负荷; S， 为变电站第j条出线上运行i年的配变容量; m; 为权重系数; N为饱和年限; M为出线条数。

3参数计算

根据式（1）、式（2）可得线路、配电变电站与配变容量间的数学关系，权重系数可通过历史数据来获取。计算权重系数的方法较多，为方便起见，本文选用最小二乘法来计算。

式中，f（k，）和f：（m，）是由最小二乘法得到的残差函数。

4实例分析

以南方某地110kV变电站和- -条10kV线路为例进行分析。根据当地经济发展情况取饱和年限为3年，则由式（1）～（4）得到的该变站最大负荷预测结果见表1。

表2是某地10kV线路所装配变情况，按式（1）～（4）即可预测该线路最大电流。

5 全配电网负荷预测

在配电区域负荷预测的基础上， 可以进行全配 电网负荷预测， 具体步骤如下： a.根据配电网上各个开关的状态和网架结构 （ DT） ， 生成反映配电网当前运行方式的 CT 邻接表， 实现网络拓扑跟踪。 b.将配电区域负荷预测结果作为 ST 邻接表中的馈线负荷， 对于由于 T 接点造成的包含了几段馈 线的配电区域， 将其负荷预测值平均分配到区域内 的各段馈线上， 也可以根据掌握的负荷分配规律进 行分配。 c.按照式（ 1） ， 根据配电区域负荷预测结果计 算出各个节点的负荷预测结果。 5 实例 以图2 所示（ 图例含义同图 1） 的某城市 2条“手 拉手”配电线路为例， 论述提出的基于区域负荷的配 电网负荷预测方法的应用效果。

图 2 某城市 2 条“手拉手”配电线路及其 2 种运行方式 Fig. 2 Two looped feeders in a city and their two operation modes 分别用以下 2 种方法预测：①采用基于区域负 荷的配电网负荷预测;②采用本文论述的预测方法 但没有根据区域负荷、而是仅仅根据电源点的负荷 进行预测。图 3 为 11 月的负荷预测结果。注意， 图 3反映的都是工作日的负荷， 而没有包含节假日 的负荷。

图 3 某城市 2条“手拉手”配电线路源点的 负荷预测结果 Fig. 3 Results of load forecasting of the two looped feeders in a city 由图3 可以清楚地看出， 在运行方式不变时， 方 法 1 和方法 2 都能获得良好的预测精度， 但是在改 变运行方式后， 方法 2 要经过 2 d ～ 3 d 跟踪才能重 新获得较好的预测结果， 而方法 1 基本上不受运行 方式调整的影响。

6结束语

负荷的增长与配变容量密切相关。本文讨论了配变运.行时间对负荷增长的饱和效应，提出了基于配变容量的配网中期负荷预测方法。根据运行时间将配变分成若干类，并依据中、高压配电网的特点，建立了负荷和各类配变间的数学模型。算例表明，本文方法具有较好的预测效果。

参考文献

[1]李健，王琛，林韶生，杜佩仁.基于大数据平台的点负荷近中期负荷预测及行业负荷增长特征分析[J].电力大数据，2020，23（02）：17-25.

[2]何耀耀，秦杨，杨善林.基于LASSO分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法[J].系统工程理论与实践，2019，39（07）：1845-1854.

[3]孙新程，孔建寿，刘钊.基于核主成分分析与改进神经网络的电力负荷中期预测模型[J].南京理工大学学报，2018，42（03）：259-265.

[4]陈若曦.对基于贝叶斯证据框架下WLS-SVM中期负荷预测的研究[J].自动化技术与应用，2017，36（11）：9-13.

[5]何耀耀，闻才喜，许启发.基于Epanechnikov核与最优窗宽组合的中期电力负荷概率密度预测方法[J].电力自动化设备，2016，36（11）：120-126.

[6]Alamaniotis Miltiadis，Bargiotas Dimitrios，Tsoukalas Lefteri H. Towards smart energy systems： application of kernel machine regression for medium term electricity load forecasting.[J]. SpringerPlus，2016，5.