郭占伍，張澤亞，周興華，胡詩(shī)堯，馬國(guó)真，賀春光

(1. 國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,石家莊050000;2. 北京中恒博瑞數(shù)字電力科技有限公司，北京 100085)

0 引 言

為減少城市霧霾污染，改善人們生活環(huán)境，提高生活質(zhì)量和城市經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展，國(guó)家能源部門出臺(tái)了一系列有關(guān)電代煤、電代油的文件，以促進(jìn)清潔能源逐步替代污染能源，減少碳粉灰塵、二氧化碳、二氧化硫和氮氧化物等污染物質(zhì)的排放，構(gòu)建綠色發(fā)展的城市環(huán)境。目前北方城市燃煤取暖已經(jīng)逐步采用電采暖替代，而南方地區(qū)未提供冬季供暖的地區(qū)，隨著居民對(duì)屋內(nèi)舒適程度要求不斷提高，冬季電采暖使用也越來越頻繁，冬季日最大負(fù)荷也在不斷升高。

電采暖是指以電作為基礎(chǔ)能源消耗的采暖方式，包括冷熱空調(diào)、電鍋爐、熱泵(地源、空氣源)、發(fā)熱電纜、金屬膜、電暖器等形式。電采暖的典型特點(diǎn)就是功率大，負(fù)荷集中，極易產(chǎn)生高峰負(fù)荷，切峰谷差大，對(duì)配電線路造成的影響較大。

因此精確地對(duì)電采暖負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)具有較大的應(yīng)用需求。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是針對(duì)未來一天到數(shù)天各時(shí)段的負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究，影響短期電采暖的因素主要包括：地區(qū)差異、氣候條件、生活習(xí)慣及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等，因此短期負(fù)荷預(yù)測(cè)具有很強(qiáng)的非線性特點(diǎn)。氣象因素對(duì)于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)有著重要的影響。其中溫度對(duì)負(fù)荷影響最大，其次還有濕度、風(fēng)力、降水等，這方面的研究較為廣泛，其中較多的文獻(xiàn)研究主要考慮溫度、濕度等氣象因素的日特征值對(duì)負(fù)荷的影響，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析等各種方法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)[1]，也有文獻(xiàn)提出將多個(gè)氣象因素綜合考慮進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，例如人體舒適度等[2]。文獻(xiàn)[3]剖析了實(shí)時(shí)氣象因素對(duì)負(fù)荷的影響并提出了處理策略，對(duì)實(shí)時(shí)氣象因素的應(yīng)用研究具有指導(dǎo)作用。文獻(xiàn)[4]利用實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，分別建立了夏季氣象敏感負(fù)荷與溫度、濕度、風(fēng)速等氣象因素的關(guān)系模型，通過回歸分析得到綜合模型。但是該方法只考慮到待預(yù)測(cè)時(shí)段溫度對(duì)負(fù)荷的影響，所建模型對(duì)日高峰負(fù)荷的預(yù)測(cè)能力不足。

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是指從電力負(fù)荷自身的變化規(guī)律以及季節(jié)、溫度和電價(jià)等因素的影響出發(fā)，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和研究，對(duì)電力需求作出預(yù)先的估計(jì)和推測(cè)。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊聚類、支持向量機(jī)、灰色模型、粗糙集、云計(jì)算和極限學(xué)習(xí)機(jī)法等預(yù)測(cè)方法不斷被運(yùn)用到電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中[5]。

文獻(xiàn)[6]研究了溫度累積效應(yīng)對(duì)電網(wǎng)夏季負(fù)荷的影響，研究方法相同，都提出了類似的用離散的累積系數(shù)和溫度修正公式來反映累積效應(yīng)強(qiáng)度的方法。文獻(xiàn)[7]都對(duì)氣象因素的變化對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響進(jìn)行了研究，氣象因素對(duì)于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)帶來的重要影響已經(jīng)形成共識(shí)。

文章在研究配電網(wǎng)負(fù)荷特性的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)針對(duì)氣象因素對(duì)冬季電采暖負(fù)荷特性的影響展開分析，找出其中的規(guī)律，首先研究影響電采暖負(fù)荷的氣象因素，并選出主要因素，然后分析主要影響因素的關(guān)系及其與電采暖負(fù)荷的關(guān)系，最后采用構(gòu)建考慮氣象因素的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型對(duì)電采暖負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。并將電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)做對(duì)比。

1 電采暖負(fù)荷特性

從年負(fù)荷來看，北方地區(qū)電采暖負(fù)荷主要出現(xiàn)在冬季(11、12、1、2、3月)其中12月～1月為平均氣溫最低的月份，因此氣象因素對(duì)電采暖負(fù)荷水平有較大影響。從日負(fù)荷來看，電采暖負(fù)荷有明顯的日類型特性，在工作單位，周一～周五的負(fù)荷較高，周末和節(jié)假日負(fù)荷較低，周末和節(jié)假日商業(yè)和居民電采暖負(fù)荷均增高[8]。文獻(xiàn)[9]給出一種典型日負(fù)荷的選取辦法。根據(jù)這一算法，得出北京某煤改電區(qū)域工程典型電采暖日負(fù)荷曲線如圖1所示，可以看出，北京地區(qū)電采暖典型日負(fù)荷曲線呈現(xiàn)早高峰、晚高峰、下午低谷的特性。這主要是因?yàn)樵缟瞎ど虡I(yè)電采暖啟動(dòng)、晚上居民負(fù)荷啟動(dòng)、下午溫度普遍回升所致。

圖1 北方冬季某煤改電區(qū)域典型日負(fù)荷曲線Fig.1 Typical daily load curve of a coal-to-electricity conversion area in north China

2 影響電采暖負(fù)荷的氣象因素

2.1 電采暖負(fù)荷成分分析

電采暖負(fù)荷特性受多種因素的影響，總體上影響因素可以分為氣象類和非氣象類[10-15]。氣象類因素包括：氣溫、風(fēng)速、濕度、降雪等。針對(duì)影響電采暖負(fù)荷的不同因素，一般可將電采暖負(fù)荷拆分成2個(gè)主要分量：

Q=QB+QW

(1)

式中Q為總電采暖負(fù)荷；QB為基礎(chǔ)電采暖負(fù)荷分量，一般由相對(duì)穩(wěn)定的工業(yè)和民用電采暖負(fù)荷構(gòu)成；QW為對(duì)氣象因素敏感的電采暖負(fù)荷分量。

2.2 電采暖負(fù)荷與氣象因素的關(guān)聯(lián)分析

因?yàn)殡姴膳?fù)荷與氣象條件有很強(qiáng)的關(guān)系，利用溫度、濕度、風(fēng)速與降雪等因素與電采暖負(fù)荷的關(guān)聯(lián)關(guān)系研究北方冬季電采暖負(fù)荷的變化特征和預(yù)測(cè)方法，該方法的計(jì)算步驟如下。

步驟1：確定電采暖負(fù)荷特征序列和個(gè)因素序列

把所要研究的主要行為因素作為電采暖負(fù)荷特征序列X0，影響因素作為相關(guān)因素序列Xi，寫成序列形式為：

X0=(x0(1),x0(2),...,x0(k),...,x0(n))

(2)

Xi=(xi(1),xi(2),...,xi(k),...,xi(n))

(3)

其中，k為序列號(hào)，n為樣本個(gè)數(shù)，k=1,2,…,n；i為相關(guān)影響因素的個(gè)數(shù)，i=1,2,...,m。

步驟2：求關(guān)聯(lián)度

(4)

式中i=0,1,2,...,m。

(2)確定各序列差Δi:

(5)

Δi(k)=(Δi(1),Δi(2),...,Δi(k),…,Δi(n))

(6)

其中，i=0,1,2,...,m。

(3)求序列最大極差M與最小極差m:

M=Δik|maxi-maxk|

(7)

m=Δik|mini-mink|

(8)

(4)求關(guān)聯(lián)系數(shù)γi(k):

(9)

式中ε通常取0.5；k=1,2,…,n，i=1,2,…,m。

(5)計(jì)算平均關(guān)聯(lián)系數(shù)γi:

(10)

式中k=1,2,…,n，i=1,2,…,m。

步驟3：分析關(guān)聯(lián)系數(shù)

確定電采暖負(fù)荷數(shù)據(jù)序列(X0)與各相關(guān)因素行為序列(X1，X2，…，Xm)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，關(guān)聯(lián)系數(shù)越大，則表明此因素行為序列對(duì)電采暖負(fù)荷數(shù)據(jù)序列影響越大。由此可以計(jì)算出電采暖與各氣象因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)，如表1所示。

表1 電采暖負(fù)荷與氣象因素關(guān)聯(lián)系數(shù)Tab.1 Coefficient of correlation between electric heating load and meteorological factors

可以看出，對(duì)電采暖影響最大的因素是溫度和濕度，降雪和風(fēng)速對(duì)負(fù)荷的影響稍微較小。這主要是因?yàn)闇囟群蜐穸雀蟪潭扔绊懭梭w舒適度，降雪和風(fēng)速影響人們對(duì)溫度和濕度的心理預(yù)期，相對(duì)溫度和濕度，影響程度相對(duì)較小，但是也是較重要影響因素。

3 氣象因素對(duì)電采暖負(fù)荷的影響

3.1 電采暖負(fù)荷與溫度的關(guān)系

對(duì)北京某煤改電區(qū)域工程電采暖負(fù)荷曲線日最大負(fù)荷與日最低溫度進(jìn)行回歸分析，可得出表2 的電采暖負(fù)荷對(duì)溫度變化的靈敏度，擬合曲線如圖2所示。溫度對(duì)負(fù)荷的影響存在明顯的非線性關(guān)系，體現(xiàn)為：溫度較高和較低時(shí)，靈敏度都較小，溫度在-10 ℃和10 ℃之間時(shí)，負(fù)荷對(duì)溫度的靈敏度較高。在0 ℃ 上下時(shí)，溫度每降低1 ℃ ，電采暖負(fù)荷增大近40 MW。

表2 電采暖負(fù)荷對(duì)溫度變化的靈敏度Tab.2 Sensitivity of electric heating load to temperature change

圖2 電采暖負(fù)荷溫度靈敏度擬合曲線Fig.2 Temperature sensitivity fitting curve of electric heating load

3.2 電采暖負(fù)荷與濕度的關(guān)系

對(duì)上述電采暖日最大負(fù)荷與日相對(duì)濕度進(jìn)行回歸分析，得出表3的電采暖負(fù)荷對(duì)濕度變化的靈敏度，擬合曲線如圖3所示。濕度對(duì)電采暖負(fù)荷的影響也存在非線性關(guān)系，體現(xiàn)為：濕度較高和較低時(shí)，對(duì)電采暖負(fù)荷的靈敏度較低. 濕度在35%～75% 之間時(shí)，負(fù)荷對(duì)濕度的靈敏度較高，因?yàn)榇藭r(shí)人體感覺濕冷，采暖負(fù)荷開啟量增大。

表3 電采暖負(fù)荷對(duì)濕度變化的靈敏度Tab.3 Sensitivity of electric heating load to humidity change

圖3 電采暖負(fù)荷濕度靈敏度擬合曲線Fig.3 Humidity sensitivity fitting curve of electric heating load

3.3 考慮溫濕度效應(yīng)的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)

通過上述分析，可見氣象因素中溫度對(duì)電采暖負(fù)荷影響指數(shù)較大，濕度因素影響指數(shù)相對(duì)較小。在現(xiàn)實(shí)中，北方地區(qū)溫度和濕度并無直接關(guān)系，在任何溫度下可能有任何濕度，但各自對(duì)電采暖負(fù)荷的影響分別又有各自的規(guī)律，因此對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)來說，需要將其二者進(jìn)行融合。本文構(gòu)建以溫度因素為主、濕度因素為修正參數(shù)的預(yù)測(cè)模型，通過圖2和圖3的觀察可知，電采暖負(fù)荷在溫度為0℃和在濕度60%情況下，二者數(shù)值相近，并且靈敏度曲線具有較高的相似性，因此構(gòu)建考慮濕度修正的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)公式如下：

(11)

式中P0為基準(zhǔn)日電采暖負(fù)荷；ΔPT為溫度因素引起電采暖負(fù)荷變化；ΔSH為對(duì)應(yīng)濕度H下的電采暖負(fù)荷敏感度；ΔST為對(duì)應(yīng)溫度T下的電采暖負(fù)荷敏感度。

4 實(shí)例驗(yàn)證

本文結(jié)合河北某煤改電區(qū)域工程電采暖負(fù)荷在冬季12月份的實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)，溫濕度數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 某工程冬季12月份溫濕度數(shù)據(jù)Tab.4 Temperature and humidity data of a project in December in winter

通過上述方法得到圖4所示預(yù)測(cè)結(jié)果，其中實(shí)線為預(yù)測(cè)值，點(diǎn)線為僅考慮溫度因素時(shí)的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)值，虛線為考慮濕度因素修正的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)值，僅考慮溫度因素的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的均方差為138，考慮濕度因素修正的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的均方差為78，由此可見，綜合考慮溫度與濕度修正的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)方法具有更高的精準(zhǔn)度。

圖4 電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)與實(shí)測(cè)對(duì)比曲線Fig.4 Comparison curve of predicted and measured electric heating load

5 結(jié)束語(yǔ)

電采暖負(fù)荷具有功率大、負(fù)荷密度集中的特征，受季節(jié)和氣象影響比較大，對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行產(chǎn)生較大影響，本文主要從氣象因素角度出發(fā)，通過分析電采暖負(fù)荷的典型特征，采用關(guān)聯(lián)關(guān)系方法，從溫度、濕度、降雪、風(fēng)速4個(gè)因素中，篩選了溫度和濕度兩個(gè)主要?dú)庀笠蛩?，并結(jié)合河北某煤改電工程實(shí)際數(shù)據(jù)，通過回歸分析方法分別提取了溫度和濕度兩個(gè)因素對(duì)電采暖負(fù)荷的靈敏度系數(shù)，提出了綜合考慮以溫度因素為主、濕度因素為修正參數(shù)的電采暖負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，經(jīng)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，證明該預(yù)測(cè)方法具有更高的精準(zhǔn)度。具有較好的工程應(yīng)用前景。