基于电网电压等级的网格化空间负荷预测方法研究

上海电力

2019年第1期

基于电网电压等级的网格化空间负荷预测方法研究

陈方瑞，王或，樊戴福，方欢欢

(国网上海市电力公司奉贤供电公司，上海20丨4〇0)

摘要:基于电网电压等级的网格化空间负荷预测方法，在传统空间负荷预测方法基础上，建立了详细的分电 压等级的网格层次划分方法，有效的处理了电力负荷与各电压等级之间的复杂关系，用实际地区电网的负荷 分析实例说明了该方法的实际过程和有效性,证明了该方法可显著提高电力负荷预测结果的准确度。关键词：网格化;空间负荷预测；网格层次划分方法

0引言

中长期电力负荷预测是电网规划的基础，其

性,很难做出明确的量化，具体特点如下[5]。1.1周期性、季节性特点显著

负荷以天、周、年为周期发生波动，且不是简 单的周期性重复，与前一周期相比，后一周期不仅 在数值上有细微改变，而且其改变量的大小具有 随机性[6];同时由于民用负荷的大量增长，特别 是家用电器如空调的大量使用，使得电力负荷的 季节性日趋明显[7]。

1.2地区性对电力负荷预测结果影响明显

不同地区的用电负荷不同，变化规律也不 同[8]。一些西部城市负荷基数小，负荷波动大, 对于负荷预测来说也比较困难。而对于东部发达 城市由于负荷基数大，负荷预测相对容易些。另 外，不同地区的天气，气候等因素也不一样，因而，

要根据具体情况制定合理的预测模型。1.3易受长期因素的影响

在地区经济发展环境下，电力负荷易受产业 结构调整、区域产业转移、高耗能产业发展、 (电价、补贴刺激等）等长期因素的影 响[9]。因此负荷预测过程中，应综合考虑区域的 土地开发强度、产业类型及城市建设阶段的差异 性和目标区域的特点。

另外，中长期负荷预测由于时间跨度大、影响 因素多，从多年规划、调度运行工作中总结的专家 经验是预测模型的有益补充，在系统建模时要更 加注重主观定性分析与客观定量预测的有机结 合，提髙模型拟合和预测效果的稳定性。

精度的高低直接影响着电网规划的优劣，选择合 理的负荷预测方法，提高负荷预测精度始终是电 网规划的重要研究方向[|]。目前常用的中长期 负荷预测方法主要分为确定性预测方法（包括时 间序列法、相关分析法、回归分析法等）和不确定 性预测方法（包括神经网络法、模糊预测法、灰色 模型法等）[2]。负荷预测方法从最初的确定性方 法，发展到后来的不确定性方法，极大地提高了负 荷预测方法的鲁棒性和预测值的精度[3]，但由于 上述负荷预测方法建立在地区电网的总体负荷数 据上，对地区内分版块的负荷预测指导意义有限， 且基于复杂数学模型的预测方法在实际电网规划 中可操作性存在一定困难[4]。

本文分析了城市建设过程中电力负荷的基本 特性及负荷预测所面临的问题，对现有的空间负 荷预测方法进行了改进，提出了基于电网电压等 级的网格化空间负荷预测方法，并对奉贤地区电 网为应用实例进行了负荷预测。研究结果证明了 基于城市用地规划的网格化空间负荷预测方法在 实际电网负荷预测过程中具有重要的参考。

1城市建设发展过程中长期负荷特性分析

电力负荷预测是从已知的电力系统运行状

况、气象、经济和社会活动等影响因素出发，通过 分析历史记录数据，探索负荷与影响因素之间的 内在联系，运用可靠的方法和手段预测未来的用 电需求，对电力负荷的发展趋势做出科学合理的 判断，实际预测过程中，电力负荷具有明显的随机

2基于电网电压等级的网格化空间负荷

预测方法

空间负荷预测是中长期电力负荷预测的一种

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重要方法，具有基础数据容易获得、简单方便、灵 活性强等特点，受到广泛应用[|°]。传统负荷密度 法多用于发展相对均衡地区，在经济发展相对不 平衡的地区通常会出现区域划分不合理、负荷密 度指标的选取不能适应当地具体发展情况等 问题。

2.1基于电网电压等级的网格化空间负荷预测 方法原理

针对地区经济发展不平衡的特点，本文对空 间负荷预测方法进行了改进，提出了基于电网电 压等级的网格化空间负荷预测方法，该方法的具 体原理如下所示：

1.确定

根据电M电压等级及电力负荷历史数据特点.

网格层次按片区组团、镇区或工业开发区、 基¥网格等内涵.确定网格层次2.生成 基层网格根据上述网格层次将供电区域划分基层网格

3.确定站G 网格负荷计算目标年基层网格负荷

4大用户 接入校验

集屮出现的少数大负荷用户，单独校验计算

5.负荷预测

预测目标年地区负荷最大值

图1基于电网电压等级的网格化空间负荷预测方法原理

其实质就是把地区电网负荷按电网电压等级 不同分层次精细分类成基层网格，根据地区规土 部门提供的控制性详细规划，将地区按建设用地 性质划分为不同的功能分区，根据不同的建设用 地性质确定分区负荷密度，然后根据地区发展规 划对各分区负荷发展的特点，推算出各分区各S 标年的负荷密度预测值，实现对基层网格的最佳 负荷预测，对于分区中集中出现的少数集中用电 的大负荷用户，在计算之前可结合营销业扩报装 情况，作为集中负荷单独计算。2.2划分多级网格化

为满足城市建设过程中对电网的可靠性、灵 活性的要求,在进行区域划分时应打破传统的划 分方式，将地区电网按不同的电压等级划分网格 层次，本文根据上海地区郊区电网的具体特点，将 地区电网划分为3个网格层次[\";，具体划分情况 如下：

2.2.1 _级网格:500 kV变电站供电范围片区组团

一级网格以500 kV变电站供电范围镇区和

工业开发区的片区组团为单位，对于面积过大的 500 kV变电站供电范围，根据地区经济发展状 况、现状开发深度、功能定位等因素适度细化，原 则上一级网格面积不宜超过300平方公里（中西 部山区等供电人口稀疏地区除外）。

2.2.2二级网格:220 kV变电站供电范围镇区 或工业开发区

在一级网格范围内，根据220 kV变电站的供 电范围,结合单一功能最小化的原则，同时考虑地 区定位、开发深度、电网情况等实际因素划分二级 网格。二级网格一般为220 kV变电站供电范围 内的镇区或工业开发区。2.2.3三级网格：110 kV或35 kV变电站供电范围

在二级网格范围内，根据110 kV或35 kV变 电站的供电范围，划分三级网格，针对部分特殊地 区，按需划分更多级网格。本文将地区电网划分 为三级网格，即三级网格为基层网格。根据城市 规土部门提供的区域控制性详细规划，可以得到 各地块的用地性质、用地面积、建筑面积等指标， 这些指标是预测基层网格负荷的基础因素[12]。

图2

奉贤区南桥新城04单元控制性详细规划图

根据区域控制性详细规划，将基层网格按照 用地类别划分为单元小块,单元小块的用电水平 属性主要受其本身的形状、面积、经济发展程度、 人口密度、用地信息、气候条件、产业结构、与核心 街区的距离、居民消费指数等因素的影响[13]。单 元小块涉及的土地使用性质分类和代码以国标 《城市用地分类与规划建设用地标准》（GBJ137- 90)为准,用地分类以小类为主，将用地类型划分 为8种，如下表1所示。2.3地区电网负荷预测

对于地区电网，由大到小有3种分层概念，分 别为500 kV变电站供电范围片区组团、220 kV 变电站供电范围镇区或工业开发区、110kV

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表1

用地类型划分类别及代号

用地类别名称类别代号居住用地K1、R2、R3、R4、Rc、Rs公共设施用地Cl、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8、C9

工业用地Ml、M2、M4

对外交通用地T道路广场用地S市政设施用地u特殊用地D控制用地

K

或35 kV变电站供电范围，对应的负荷层次结构由 高到低分别为：一级网格负荷层、二级网格负荷 层、基层网格负荷层、单元小块负荷层。

在已知基层网格内单元小块控制性详细规 划，分类建筑面积的前提下，第i个基层网格的负 荷预测可以采用如下计算公式[14]:

m

maxi = X Dj X Sj + Pv,p ( I )

其中，&为单位小^块用电负荷的同时率系 数;m为单位小块土地使用类的个数为第7_类 负荷的负荷密度，Mw/m_

为第类负荷的用地

面积，m2 ;Pvlp为大用户用电负荷的校验值。

第个二级网格的负荷预测/^„^为各个基 层网格负荷预测考虑同时率的累加，计算 公式如下：

n

尸t.max2

=

尺3

X

S 尸;,max3 (2)

其中,尺3为基层网格用电负荷的同时率系 数;n为基层网格的个数。

第1个一级网格的负荷预测Pu„,axlS各个二 级网格负荷预测Pt、raax2考虑同时率的累加，计算 公式如下：

P,m^ = x AI =丨

Pk,m^

⑶

其中,k2为二级网格用电负荷的同时率系 数^为二级网格的个数。

地区电网负荷预测P_为一级网格负荷预测

P,.maxl考虑同时率的累加，计算公式与上述（2)与 (3)类似，并乘以一级网格间的同时率系数。

其中，尺，为二级网格^电负荷的同时率系 数;《为二级网格的个数。3

实例分析

对奉贤电网电力负荷采用基于电网电压等级

的网格化空间负荷预测方法预测负荷，该方法是 建立在传统空间负荷预测的基础上，根据电网电 压等级划分供电网格层次。在考虑负荷层级空间 分布的情况下，将地区电网负荷层层细分为若干 供电基层网格U5]，这样既保证了可靠性和经济 性，也保障了实际应用的可行性。3.1网格层次划分

根据奉贤区主要用电块分布及现状500 kV 布点情况，将全区电网一级网格划分为500 kV南 桥交直流变电站供电区域中心城组团、500 kV远 东变电站供电区域东部组团和500 kV银河变电 站供电区域海湾组团三个供电区：

中心城组团：面积约329. 55 km2，包括220 kV 变电站供电区域二级网格:庄行镇、南桥镇、金汇 镇和青村镇;重点供电区块包括110 kV变电站供 电区域基层网格如下:南桥新城、位于庄行镇的区 属奉浦工业园区庄行片区、位于青村镇的区属青 港工业园区和奉城工业园区西区、庄行镇镇区、金 汇镇镇区、青村镇镇区、欧洲工业园区等七个其它 工业区及四个镇级社区。

奉城一四团组团：面积约182. 85 km2,包括 220 kV变电站供电区域二级网格：奉城镇和四团 镇;重点供电区块包括110 kV变电站供电区域基 层网格:位于四团镇市属临港物流园区奉贤分区、 区属海港开发区、位于奉城镇区属奉城工业园区 和奉城工业园区北区、奉城镇镇区、四团镇镇区及 两个镇级社区。海湾组团：面积约220. 99 km2，包括220 kV 变电站供电区域二级网格柘林镇和海湾镇;重点 供电区块包括110 kV变电站供电区域基层网格： 位于柘林镇市属上海市化工区、区属上海市化工 区奉贤分区和游艇经济园区、位于海湾镇市属星 火开发区、柘林镇镇区、海湾镇镇区及二个镇级 社区。

3.2基层网格:南桥新城地区的电力负荷预测

南桥新城作为中心城地区的基层网格之一， 是奉贤区重点建设发展的区域，本文基层网格负 荷预测选取南桥新城。根据公式（1)，计算基层

网格的负荷关键因素是确定&即南桥新城内部 单位小块用电负荷的同时率系数。

同时率为行业内各用电设备同时率与各行业 间同时率的乘积。根据《电力系统设计手册》，行

业内各用电设备之间同时率可取0.7〜0.85,本

2019年第1期次规划中暂取0.8。

上珞金力

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可取0.9 ~0. 95。下文参考《电力系统设计手册》中的规定，并依据奉贤电网各行业〇~23点负荷比率表取值，可知奉贤电网各行业间同时率约为0.95.，与行业内各用电设备之间同时率0.8相乘，

各行业间同时率即为各行业日负荷曲线叠加后的最大值与各行业每日负荷最大值之和的比值。根据《电力系统设计手册》，各行业间同时率

表2

南桥新城2016年负荷预测结果

单元地块编号

用地面积/km2

/a防\"ft益2016年规划负荷/MW2016年总负荷/MW低方案

高方案低方案高方案1

1.3383.7880

0.3283.7884.1162

1.5286.59.011

11.29415.60917.231.2815.68200.4925.6826. 17442.43410.0800.87410.08010.95451.8429.10

0.7949. 19.95860.9196.07920.436

23.962

26.51430.04170.2952.53500.220

2.5352.75580.3748.3390

0.7238.3399.0629

2.5965.049.286

11.05914.32616.099100.692.50500.2172.5052.722112.3418.4310

0.7318.4319. 16212

1.6812.96353.12

61.00256.08363.965130.3943.4820

0.3023.4823.784140.3131.658.4

9.76910.05011.419150.3085.71200.4955.7126.207160.2832.10800. 1832. 1082.290171. 1099.53100.8269.53110.357181.0714.8870

0.4244.8875.31119

0.588.7970.2441.0619.0429.859200.565

4.5823.0554.0157.6378.59721

0.2

1.658.379.70310.01911.352220.9698.07.4849.26315.54817.327230.9

2. 1081. 13

1.5773.2383.685241.202

5.1320

0.4455. 1325.577252.44113.16.521

6.48517.68619.651261.59613.19601. 14413.19614.340270.8327.6370

0.6627.6378.299280.6211.9138.010.52619.97722.439290.6038.01. 13

2.027

9.19510.091300.72.56600.222

2.5662.788312.97517.8390

1.54617.83919.385322.28615.0912.768

15.91327.85831.003333.54530.4240

2.63730.424

33.061

340.062000.0000.000

0.000

351.858.24815.82319.171

24.07127.418361.2712.8301. 112

12.83013.942370.5573.81800.3313.8184. 149380.8023.23800.2813.2383.519392.78610.72200.92910.72211.651402.36513.31801. 15413.31814.473412.50111•36300.98511.36312.348422.75224.37602. 11324.37626.4431.0862.07700. 1802.0772.257448.35244.20103.831

44.20148.032450.74712.8301. 112

12.83013.94246

5.369

26.759

0

2.319

26.75929.078合计（计及同时率）

443.6

490.274

34

表3

上海余力

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奉贤区2016年负荷分布预测结果

(公顷）

负荷预测结果/MW

低方案43.047.3713.212.84.732. 1665.98443.6209.526.0432.566.3628.2246.6757.820.725.445.63140.6134.6914.42.4620.395.745.35123.52862.49139.4348.3817.0212.353.925.66.4209.7967.87119.91127.672.286.51446.6722. 159.05186.8346.477.1728.247.39276.5721.9182.2162.420.563.923.48157.05390.251 529.472.09

24 143

6.34

6.

6.62

高方案

46.748.3314.68 3. 155.322. 1672.33490.27214.966.936.486.3679.4149.7360.7123.4127.25.63150.0137.5616.4448.2322.086. 165.35135.82933.82152.6253.8319.4314. 114.416.36.4231.3974.27135.05136.292.313.690.54249.81194.7152.168.7429.467.39293.6523.6792.8272.060.634.413.48177.323.911 663.442.27

选取方案

44.7.8513.952.985.032.1669. 166.94212.246.4734.526.30653.8248.2059.2622.0626.325.63145.3136. 1315.6745.3521.245.955.35129.678.16146.0351.1118.2313.234. 175.95 6.40 220.5971.07127.48131.982.300.09468.6123.0.43190.7749.327.9628.857.39285.1122.7987.5267.240.604.173.48167.21407.081 596.462.18

庄行镇

南桥镇

南桥新城组团

金汇镇

青村镇

庄行镇镇区

欧洲工业园区

奉浦工业园区庄行片区

邬桥社区邬桥经济园区其它用地

庄行镇合计

南桥新城西渡社区西渡工业园区杨王工业园区其它用地

南桥镇合计

金汇镇镇区金汇工业园区泰顺工业园区泰日社区其它用地

金汇镇合计

青村镇镇区青港工业区

上海市工业综合开发区B区

申隆生态园钱桥社区其它用地

青村镇

南桥新城组团合计

奉城镇镇区奉城工业园南区奉城工业园北区

奉城镇奉城镇浦南机电园

头桥社区塘外社区 其它用地

奉城镇合计

四团镇镇区海港开发区

四团镇

临港物流园区奉贤分区

其它地区

四团镇合计

东部组团合计

柘林镇镇区胡桥社区上海市化工区

上海市化工区奉贤分区柘林镇

海湾港区

大学城其它用地

柘林镇合计

海湾镇镇区星火开发区海湾旅游区 燎原社区五四社区其它用地

海湾镇合计

奉城一四团

组团

海湾组团

海湾镇

39310121050816 1667 0017139282853933 56611 4663042942961966 0827 172335284599770556 1038 14632 9551 057141018070100 8 292 10 6876781 653 1 7043 2587 29418 285139551 3006507863656 6099 9041629611 057 10709 93512 19522 09973 339

海湾组团合计全区面积合计 全区负荷合计全区负荷密度（MW/km2)

建设用地面积

建设用地负荷密度（MW/km2 )

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得同时率0.76。南桥新城2016年负荷预测结果 如表2所示。3.3负荷预测结果

本次规划对于已经做过电力规划的区域，直 接取其负荷预测结果。其余规划区域根据上表中 各种不同用地性质的负荷密度指标的设定结果， 结合规划区用地规划的实际情况,应用基于电网 电压等级的网格化空间负荷预测方法得到奉贤区 2016年负荷分布预测结果，如表3所示。

由上表3可知，奉贤区2016年总负荷约为 1 529.47 ~ 1 663. 44 MW，全区负荷密度约为 2.09 -2.27 MW/km20

4预测结果分析

利用常规空间负荷预测和基于电网电压等级

的网格化空间负荷预测对2015年与2016年负荷 进行预测，并与真实负荷校验，结果如下表4所 示。后者平均百分比误差为0.51%，大大优于常 规空间负荷预测3. 6%的相对误差。

表4

奉贤区分年度用电负荷预测结果

MW

年份真实负荷常规空间负荷预测

基于电网电压等级的 网格化空间负荷预测

2015 年1 490.941 432.571 497.852016 年1 587.68

1 534.841 596.46相对误差

3.6%

0.51%

对比常规空间负荷预测与基于电网电压等级 的网格化空间负荷预测方法结果可知，后者由于 分电压等级的网格层次划分方法，有效的处理了 电力负荷与各电压等级之间的复杂非线性关系， 大大提高了预测精度不高。

5结语

随着城市电网的快速发展，用电负荷数据的

海量化、高维化趋势不可阻挡，而广泛应用在电力 负荷预测中的以空间负荷密度为代表的负荷预测 算法运算复杂度较高，在海量高维的数据下进行 负荷预测，给实际电网负荷预测人员带来了很大

挑战。本文提出基于电网电压等级的网格化空间 负荷预测方法是解决这一问题的有效方法，不仅 可降低负荷预测的实际计算难度，同时由于分电 压等级的网格层次划分方法，有效的处理了电力 负荷与各电压等级之间的复杂非线性关系，显著 提高了电力负荷预测结果的准确度。

参考文献：

[1] 王玮，李窨,姜久春.面向能源互联网的配电系统规划关键

问题研究综述与展望[J].高电压技术,2016,42(7) :2028- 2036.[2]

叶世杰.基于多指标模型的电力负荷预测研究[D].重庆重庆大学,2010:5-17.

[3]

肖白，穆钢，黎平，等.空间负荷预测中的负荷时序消差方[J].电力系统自动化，2010,34(16) :50-54.

[4] 康重庆.电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨

[J].电力系统自动化,2004,28(17).

[5] 王大鹏.灰色预测模型及中长期电力负荷预测应用研究

[D].武汉:华中科技大学,20丨3:24.

[6]

肖白，黎平.城网空间电力负荷预测中的负荷规律性分[J]•电网技术，2009,33(20):丨13-丨18.

[7] 康重庆.夏清，刘梅.电力系统负荷预测[M].北京：中国电

力出版社,2007.

[8] 牛东晓，曹树华，赵磊，等.电力负荷预测技术及其应用

[M].北京：中国电力出版社，1998 =165-187.

[9] 刘振亚.智能电网技术[M].北京：中国电力出版社,2010.[10] 程浩忠，张焰.电力网络规划的方法与应用[M].上海:上海

科学技术出版社,2002:21-28.

[11 ]刘自发，庞铖铖,王泽黎，等.基于云理论和元胞自动机理论

的城市配电网空间负荷预测[J].中国电机工程学报， 2013,33(10) ：98-105,[12]

肖白，聂鹏，穆钢.基于多级聚类分析和支持向量机的空负荷预测方法[J].电力系统自动化,20丨5,39(12) :56名1.

[13] 孔涛,程浩忠，李钢.配电网规划研究综述[J].电网技术，

2009,33(19) ：92-99,

[14] 邢亚虹，杜欣慧.基于贪婪算法的配电网网格负荷预测与规

划方法[J].计算机工程,2016,42(11 ):316-321.

[15] 王成山，肖峻，罗凤章.多层分区空间负荷预测结果综合调

整的区间方法[J].电力系统自动化,2004,28(12):丨2-17.

作者简介：陈方瑞（1986-),男，硕士研究生，工程师，主要 从事电力系狭•生产和企业管理工作及电力系统规划、负 荷预测等方面的研究工作。

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