[发明专利]一种县域电网长期负荷特性预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及负荷特性预测技术领域，具体为一种县域电网长期负荷特性预测方法。

背景技术

负荷特性分析预测是电力市场分析预测工作的一项重要内容，负荷特性预测水平高低已成为衡量电网企业现代化管理水平高低的标志之一。电力系统负荷预测是指从已知的经济、社会发展和电力系统需求情况出发，在正确理论的指导下，通过调查研究，掌握并分析大量的历史数据的基础上，运用可靠的方法与手段，探索事物间的内在联系和发展规律，以未来年份经济、社会发展情况的预测结果为依据，对电力负荷的发展趋势做出科学合理的估计与预测。

县域电网负荷特性变化受诸如电力供需形势、气候条件、需求侧管理以及经济与用电结构等多种因素影响，但从长期来看，经济与用电结构因素是县域电网负荷特性变化的关键影响因素。

发明内容

本发明的目的在于提供一种客观、科学、全面、准确的县域电网长期负荷特性预测方法，进而可以为电力市场分析与电网规划人员准确掌握地区长期负荷特性变动趋势提供了一定的参考,以解决上述背景技术中提到的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种县域电网长期负荷特性预测方法，包括以下步骤：

S1：数据预处理；

S2：负荷特性变动的主要影响因素分析；

S3：地区长期经济与用电结构预测；

S4：县域电网长期负荷特性预测模型的建立。

优选的，针对S1中数据预处理分为以下步骤：

S1.1：对搜集到的相关历史数据进行预处理，并检验相关变量数据序列的单整阶数；

S1.2：对单整阶数相同的变量数据序列用EG协整检验法检验变量间的协整关系是否存在；其中EG两步法的具体检验步骤为：

S1.2.1：利用最小二乘法估计模型，并计算相应的残差序列；

S1.2.2：检验残差序列的平稳性。

优选的，针对S2中负荷特性变动主要影响因素分析的具体步骤如下：

S2.1：电力供需形势分析；

S2.2：气候条件分析；

S2.3：电力需求侧管理分析；

S2.4：经济与用电结构分析。

优选的，针对S3中地区长期经济与用电结构预测的具体步骤如下：

S3.1：地区长期经济结构预测分析；

S3.2：地区长期用电结构预测分析，并构建地区LEAP模型。

优选的，针对步骤S3.2中，地区LEAP模型具体构建如下：依据长期地区经济社会发展预测，从终端用能角度出发，分主要产业部门(如：城乡居民生活、交通运输、服务业、高耗能行业等)设计终端用能载体并根据技术进步等因素预测其能耗强度，进一步设计地区发电、煤炭开采等能源转换模块，最终构建地区未来能源需求预测的LEAP模型(“自下而上”模型)。

优选的，针对步骤S4中，县域电网长期负荷特性预测模型的具体步骤如下：

S4.1：典型日负荷率预测模型；

S4.2，典型日峰谷差率预测模型；采用对历史期典型日峰谷差率和负荷率构建线性回归方程来预测相应年份典型日峰谷差率；

S4.3，预测结果校核；采用国内外参考比较法。

优选的，针对步骤S4.1中，县域电网长期负荷特性预测模型的具体步骤如下：

S4.1.1：为剔除单一年份波动性，采用近几年平均占比反映预测年f各产业各季用电占比，如式(1)所示：

式中：i＝1,2,3,4,分别表示一产、二产、三产和城乡居民生活用电；j＝1,2,3,4分别表示春、夏、秋、冬；t和(t+N)分别表示近几年的开始年和结束年；r_f,i,j表示预测年f产业i的j季用电量占四季比重；WW_l.i.j表示历史年l产业i的j季用电量；

S4.1.2：综合县域电网预测年f用电量W_f及其分产业用电结构α_f.i以及各产业各季用电占比预测结果r_f.i.j，则预测年f产业四季用电量W_f.i.j，如式(2)所示：

S4.1.3：确定预测年f分产业典型日平均及最大负荷，根据式(3)确定预测年f分产业各季平均负荷，各季全社会平均负荷等于分产业平均负荷之和(如式(4)),