电力系统负荷预测影响因素分析

电力系统负荷预测影响因素的分析俞斌浙江大学电气工程学院电气工程及其自动化05053051011168【摘要】：所谓电力系统负荷预测就是指对未来时刻电力系统符合用电量进行预测，它可以分为超短期预测，短期预测，中长期预测，超长期预测等等。由于其受到各种社会、经济、环境等不确定性因素的影响再加上电力系统负荷本身具有是不可控性，因此进行完全准确的负荷预测是十分困难的。本文主要介绍影响电力系统符合预测的各种因素，以便在预测中对其进行考虑，从而做到更精确的进行负荷预测。【关键词】气候因素，能源市场因素，工农业因素，时间因素，随机因素【引言】前几年知道现在，我们国家，特别是东南沿海的经济发达地区都还在为电力资源的紧张问题而烦恼。尽管国家已经在这几年大力建设电站，以满足经济发展的需要，但是不少地区还是经常出现拉停电的情况。为什么会出现这种情况呢？究其根本原因，就是我们以前没有预测到现在对电力的需求会有这么大，从而使电力系统的建设跟不上经济发展对电力能源的需求。这是从长期的角度来考虑，对于时间相对较短的，比如某个夏天特别的热，从而导致用电量大增，如果电网不做好相应的应变措施，难免会出现有的工厂会出现拉闸停电的状况。以上这些情况，都要求我们做好精确的负荷预测工作。但是由于电力产品具有不能大量储存的特殊性，因此发、配电工作必须具有前瞻性。再者负荷预测对电力公司来说，能更好的进行规划投资，因而有利于其降低成本、增加利润。因而各种预测方法也就应运而生，包括：外推预测法，单耗法，神经网络预测法。预测的精度也是越来越高的，但是总不能做到完全准确的预测，在预测时间上也受到限制。因为影响负荷预测的因素可以说是非常多的，如何正确的处理这些因素对精确的进行负荷预测来说是非常的重要的。【正文】在负荷预测中必须要考虑的因素主要有以下几点；1.气候等因素影响；在电力系统中有许多的气候敏感负荷，如生活上用的电热器、空调，冰箱冷柜等等；农业上因为天气的干旱或者洪涝使灌溉条件发生变化，以及一些现代农业设施因为温度、湿度的影响从做出调整。在气候因素中，应该又以温度影响为最大，因为在与气候有关的负荷重，主要以加热制冷的设备比较多。当然对于以空调等负荷，湿度、风速等影响也不能忽略。那么对于具体的算法中我们该怎么样考虑气候因素呢？这是根据预测的时间长短来进行确定的，对于超长期预测的我们要考虑季节气候的变化，甚至全球整体气候的变化趋势，对于比较短期的负荷预测，我们则可以多考虑当时的温度，湿度，风力等等。以短期负荷预测为例，应该考虑的因素有以下几点：预测日的最高气温、最低气温和平均气温；预测日的降雨量以及预测日前1天、前2天和前3天的降雨量。同时为了更好地利用气象数据，还应该记录每小时的温度、降水、风力等数据，并且要对这些数据做量化处理，以便在预测模型中使用，至于他们的影响程度在各种模型中的考虑应该是不同的。气象因素影响的例子：2006年8月15日，日间最高气温曾达37摄氏度。上午l1点15分江西全网负荷一路攀升至6503MW。但下午部分地区遭遇一场雷雨，全网负荷由l5点37分5937MW大幅下挫至18点37分4894MW，3小时内负荷下降幅度达1043MW。气候因素对于电网负荷的影响可见一斑。由于天气的不稳定，天气一晴或下雨，负荷大幅波动，造成负荷预测的难度加大，甚至人工降雨等非自然因素也夹杂其中。更增加了气候的复杂程度和负荷预测的难度。目前对于气象因素的考虑，比较成熟的有以人体舒适度为依据的预测。人体舒适度可定义如下：“人体舒适度”是对人们在自然环境中是否感觉舒适及其达到怎样一种程度，它是人体对大气状态的综合反映。国际上通常采用“人体舒适度指数”来评价气象条件引起的人的舒适感，它是根据人类机体与大气环境之间的热交换而制定的生物气象指标。人体舒适度指数的具体计算公式归纳如下：DfTgUhV式中：D为人体舒适度指数；T为日平均气温（℃）；U为日平均相对湿度（%）；V为日平均风速（m/s）。不同地区的式子参数是不一样的。比如上海地区人体舒适度指数具体表达式为：D=1.8T+0.55(1-U)+3.2V+27而天津的则为：D=1.8T+0.55(1-U)+3.2V+32很多研究表明一些地区的人体舒适度与电力负荷有较大的相关性。人体舒适度指数等级人体感觉581级人体感觉凉爽58～672级人体感觉舒适，最可接受67～713级人体感觉较舒适71～764级人体感觉严热闷热，可适当降温76～805级人体感觉暑热，希注意防暑降温806级人体感觉酷热，希注意防暑降温，以防中暑对于人体舒适度的运用具体可参看参考文献。2.能源市场经济变化带来的影响：最近国际油价，煤价一路飙升，是许多用油用气用煤的设备运行在成本大涨，从而大量的转向用电，以及电动车的兴旺都导致用电负荷的大量增加。再者目前煤价大涨、煤质不好、也开始影响到发电厂的经济效益，全国的很多电厂基本都是在亏本的情况向进行发电，在发电亏本的情况下．上网负荷极不稳定，有的随时停机的可能，从而你对负荷预测造成了很大的影响。3.工农业等宏观产业用户因素的影响：工农业等宏观产业经济因素可以包括：供电区域人口多少、工业生产水平以及工业的类型、电器设备的数量和变化特性也即负荷的特性、政策发展趋势变化和经济趋势，另外，电力系统的管理政策，如电力需求侧管理及电价素也将对负荷变化产生影响。这些经济因素对负荷影响的时间比较长，长于一周时间。在季节变化及年度变化时，根据这些因素对负荷预测值的修正是十分重要的。其中国家经济政策对电力系统的影响尤为重要。可以说他可以决定一个电力系统乃至一个地区的发展方向。如果国家决定在某个地区投资兴建大型的炼钢厂等耗电量极大的企业，那么这些企业的用电情况将给负荷预测带来极大的困难。因为各地区用电大户一旦增多。必然会有一些大用户用电存在无序性，使得调度部门难以准确掌握大用户负荷特性以及用户的停产、设备检修等情况，从而影响负荷预测的准确性。其次电气化铁路等冲击负荷也对负荷预测准确率造成一定的影响，我国最近几年修建的技术非常先进的几干线可定会对沿线的符合预测造成影响。由资料统计我们可以知道电网中大用户负荷变化对负荷预测准确性的影响大约占20%．资料：台资独资企业京阳水泥厂是镇江电网负荷较大的用户之一，该厂一般情况下的用电负荷在28~30MW。由于该厂为自动化程度较高的生产水泥厂家，若厂内部分设备故障停产，就会造成负荷较大幅度降低(15~20MW)，甚至会造成全厂停产。而该厂部分或全部停产，就会造成电网负荷变化幅度加大，影响负荷预测的准确性。4.时间因素：目前系统中的最大负荷小时数越来越小，时间对负荷的影响越来越大。对负荷预测有重要影响的时间因素主要有3种：季节变化、周循环、法定节假日。其中季节变化和气候有不少的关联，周循环则与工作日的情况有关系，这些还是比较好考虑的。时间因素中以节假日符合预测最为困难。在我国除了“五一”、“十一”、元旦，还有传统的春节、清明节、端午节、中秋节。这些节日对负荷预测准确性的影响也很大。春节是负荷变化最大时节，相当数量的工厂停产，民用负荷占负荷总数的比重很大。春节期间实际负荷的大小，与诸多因素有关，如：工厂的停产情况、负荷的自然增长率、当时的天气情况等，比如今年南方的大雪，不仅使人们对于电力的要求变得巨大，另一方面还是我们的电网遭受很大的损坏，是很多负荷脱离电网，这是准确的预测可以说是不可能的。“五一”、“十一”是虽然是法定长假，但由于国家具有补休的政策，这就导致一些工厂并非按长假休息，具体如何休假没有一定的规律，具有较大的随机性，从而负荷波动很大．资料：上图是2003年5月1日与2004年5月1日镇江地区网供负荷曲线图，从图中可以看出：2004年5月1日凌晨比2003年同期增长44%，早高峰比同期增长22%，要比同期增长27%，晚高峰比同期增长25%。预测时无法想到这种增长比例关系。这就使负荷预测的准确率大大降低。另外从主观上看法定及传统节日负荷水平应该比正常值低，但是有时候又不能完全的这样计算。主要原因在于虽然电网的符合成分变化很大，节假日大量工厂企业的用电负荷退出，使得节假日符合较正常日负荷有明显的降低，但是节假日的居民用电负荷、服务行业用电负荷将会大大增加，以及不能停工的工业负荷可能也会增大。这部分负荷的组成与正常的周末负荷相似，但由于时间上的长短不同，两者也存在较大差异。另外由于我国一些传统节日（比如上面提到的春节）与我们负荷预测时所用的阳历有所不同，所以我们每年对春节的负荷预测应该有所不同，要以冲突那个节日对应的阳历来进行负荷预测。5.地理因素对负荷因素的影响：地理因素可以包括一个大区域内不同环境下的负荷。比如一个城市的新老城区在负荷预测上就应该用不同的参数或者方法来对待。一方面老城区内的用电设备由于使用年限都比较久了，故障率、用电损耗率之类可能都会增加预测的时候应该要考虑到这一点。同样，新城区虽然用电设备比较新，故障率、用电损耗率肯定也比较低，但是新城区发展很快，负荷每年每季度增长率可能很大并且也是在不断变化中的。在负荷预测中也应该考虑这些因素。6.随机因素：自然灾害以及许多不可抗力所带来的后果，都会导致负荷预测出现偏差。比如今年年初的雪灾，最近的四川汶川大地震，都是事先很难预测的。还有一些就是数据传递上可能出现的错误，因为目前还没有建设完成非常完整的气象数据实时传输到电力系统供负荷预测使用，因而导致负荷预测所用的数据都是比较旧的或者是经过处理的，所以也对很好的预测结果加上了误差。以后应该注意的问题：对以上存在的几种误差，我们该怎么样处理呢？(一)要及时了解气候变化，尤其是对于突变性的天气情况要尽快加入运算；(二)做好节假日负荷预测工作，了解国家节假日的放假情况，以及各个企业的放假情况；(三)逐步了解工农业结构，明确大用户用电计划；(四)做好新老城区的不同的符合预测，以及对一些随机因素的应对。【参考文献】[1]李艳芳电力负荷预测[M]江西科技师范学院机电系南昌高专学报2007年第6期(总第73期)2007年l2月出版[2]罗慧巢清尘李奇刘安1顾润源(1.陕西省气象局,2.国家气象中心3.西北电网有限公司;4.山东省气象局)气象要素在电力负荷预测中的应用[3]秦海超,王玮,周晖,王林人体舒适度指数在短期电力负荷预测中的应用电力系统及其自动化学报第18卷第2期2006年4月[4]侯亮,李焱山西电网节假日短期负荷预测研究与分析山西广播电视大学学报第5期(总第54期)2006年9月[5]王榕，张子义，王书春电力负荷与气候条件关联规律的探讨吉林电力2004年10月第5期(总第174期)