地区电网日负荷特性分析及预测方法研究

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1、第35卷第5期四川电力技术Vo1．35。No．52012年l0月SichuanElectricPowerTechnologyOct．。2012地区电网13负荷特性分析及预测方法研究张莉。蒲晓瑛。卢政尧(成都电业局，四川成都610021)摘要：夏季负荷波动大，预测难度较大。如何提高日负荷预测精度，成为调度部门迫切需要解决的一项重要任务。为有效提高夏季日负荷预测精度，对成都电网日负荷特性进行了深入研究。借鉴电力系统分析中的标幺制理论，将日负荷曲线解析为标幺负荷曲线与最大负荷。针对两者不同的变化特征和影响因素，分另0引入与之匹配的自适应指数平滑法和

2、基于模糊聚类的径向基函数(RBF)神经网络法，为负荷预测精度的提高提供了有效的解决途径。实例计算证明，该方法可获得理想的预测效果，能为调度部门提供负荷预测的决策依据。关键词：负荷预测；标幺曲线；自适应指数平滑；径向基函数(RBF)神经网络；模糊聚类Abstract：It§dificulttoforecasttheloadbecauseoftheconsiderableloadfluctuationofChengduPowerGridinsummer．Howtoenhancetheaccuracyofdailyloadforecastingbe

3、comesavitaltaskwhichisurgenttobesolvedfordispatchingdepartments．Inordertoeffectivelyenhancetheaccuracyofdailyloadforecasting，thedailyloadcharacteristicsofChengduPowerGridarestudied．Drawinglessonsfromperunittheoryofpowersystemanalysis，thedailyloadcurveisresolvedintoperunitlo

4、adcurveandpeakload．Aimingattheirvariationcharacteristicsandinfluencefactors，themethodsofself—adaptiveexponentialsmoothingandradialbasisfunction(RBF)neuralnetworkareintroducedrespectivelytomatchwiththem，whichprovidestheeffectivesolutiontoenhancetheaccuracyofloadforecasting．T

5、hepracticalexampleshowsthattheproposedmethodcanobtainanidealpredictiveresultandcanprovidethedecision—makingbasisofloadforecastingfordispatchingdepartments．Keywords：loadforecasting；perunitcurve；self—adaptiveexponentialsmoothing；radialbasisfunction(RBF)neuralnet—work；fuzzyclu

6、stering中圈分类号：TMT14文献标志码：A文章编号：1003—6954(2012)05—0021—07同的发展变化规律和相关影响因素，研究与之发展0引言特性相匹配的预测方法，引入自适应指数平滑法和基于模糊聚类的RBF神经网络法，从根本上抓住了如何深入把握地区负荷特性，在此基础上研究影响负荷变化的内在因素，最后通过实例验证了该适用于本地负荷特性的预测方法，提高13负荷预测方法对2011年成都电网夏季负荷预测的有效性。精度，成为调度部门迫切需要解决的一项重要任务。特别是针对隶属于亚热带湿润季风气候地区，具有1成都电网夏季日负荷特性春早、夏

7、热、秋凉、冬暖的气候特点。由于空气潮湿，夏季虽然最高气温一般不超过35℃，却显得闷热；1．1年负荷曲线分布冬天气温平均在5以上，但由于阴天多，空气潮，从年负荷曲线可以看出，成都电网负荷呈现出显得很阴冷。这种气候特征导致用电负荷在冬、夏“w”形状，冬季负荷水平较高，到春节时负荷快速两季明显增长，尤其是夏季，每年最高负荷一般都发回落，3月份逐渐恢复，但随着气候的转暖，负荷呈生在夏季，并且夏季负荷波动较大，导致预测难度较平稳下降趋势，直到6月份，负荷开始出现攀升，到大，对电网安全稳定经济运行造成了一定影响。7或8月份达到高峰后下降，一直到l1月份，

8、随着通过对成都电网夏季日负荷特性展开深入研气候的变冷，负荷再次出现攀升。全年存在两个高究，借鉴电力系统分析中的标幺制理论，将13负荷解峰，即夏季和冬季高峰，从近4年