［關(guān)鍵詞］電力市場(chǎng)；能源結(jié)構(gòu)；配網(wǎng)；負(fù)荷預(yù)測(cè)；運(yùn)行規(guī)劃

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行的重要組成部分，其涉及對(duì)未來(lái)電力需求量和用電量的預(yù)測(cè)，可為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行提供可靠的決策依據(jù)。配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)作為電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的一個(gè)重要分支，對(duì)于提高電網(wǎng)運(yùn)行效率、優(yōu)化資源配置、降低運(yùn)行成本等具有重要意義。

1 配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法主要包括基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)方法及基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的預(yù)測(cè)方法等[1]。其中，基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法主要利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性進(jìn)行預(yù)測(cè)；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)方法則通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)挖掘負(fù)荷數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)；基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的預(yù)測(cè)方法則主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的預(yù)測(cè)方法。

2 配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)在電力系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)劃中的應(yīng)用

2.1 電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化

配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)可以幫助電力系統(tǒng)規(guī)劃人員提前了解未來(lái)負(fù)荷的變化趨勢(shì)，從而合理安排電網(wǎng)的運(yùn)行方式[2]。

某地區(qū)電力公司為了提升電網(wǎng)的運(yùn)行效率，減少能源消耗和損失，決定利用配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)來(lái)優(yōu)化其電網(wǎng)運(yùn)行。該公司先收集了該地區(qū)過(guò)去的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，包括峰值負(fù)荷、谷值負(fù)荷和平均負(fù)荷，并收集了同期每日的氣溫、濕度、風(fēng)速和降水量等氣象數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮同期該地區(qū)的GDP增長(zhǎng)率、工業(yè)增加值等經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和節(jié)假日、重大活動(dòng)等因素對(duì)電力負(fù)荷的影響。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)缺失值進(jìn)行了插值處理，并對(duì)異常值進(jìn)行了修正，采用了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)[3]。先對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和社會(huì)活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，提取出對(duì)負(fù)荷有顯著影響的特征。然后，使用這些特征作為輸入，構(gòu)建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過(guò)模型訓(xùn)練，得到了未來(lái)1周的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，具體見(jiàn)表1。

從表1可以看出，預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差率基本控制在2%以內(nèi)，表明LSTM模型在該地區(qū)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中具有較好的效果?；谠擃A(yù)測(cè)結(jié)果，電力公司進(jìn)行了以下電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化措施。

（1）機(jī)組開(kāi)機(jī)計(jì)劃。根據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)荷，合理安排了火電機(jī)組的開(kāi)機(jī)計(jì)劃和出力，避免了低負(fù)荷時(shí)段的機(jī)組空載運(yùn)行，減少了能源消耗。

（2）檢修計(jì)劃。將設(shè)備檢修安排在負(fù)荷較低的時(shí)段進(jìn)行，減少了因檢修導(dǎo)致的電力供應(yīng)不足的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）水火電協(xié)調(diào)。根據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)荷和水電站的來(lái)水情況，合理調(diào)整了水電和火電的出力比例，實(shí)現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置。

在實(shí)施基于配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化后，能源消耗相比未進(jìn)行優(yōu)化前降低了5%，機(jī)組運(yùn)行效率提高了3%，減少了不必要的磨損和維修成本。由于合理安排了檢修計(jì)劃和機(jī)組開(kāi)機(jī)計(jì)劃，顯著提升了電力供應(yīng)的穩(wěn)定性，減少了因電力供應(yīng)不足導(dǎo)致的停電事故。

2.2 電力市場(chǎng)交易

在電力市場(chǎng)中，負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)于電力交易計(jì)劃的制訂具有重要指導(dǎo)意義。在一個(gè)開(kāi)放的電力市場(chǎng)中，電力供應(yīng)商和電力用戶都面臨著不斷變化的電力需求和價(jià)格挑戰(zhàn)。以某電力供應(yīng)商2023年5月的負(fù)荷數(shù)據(jù)為例，為了更有效地參與電力市場(chǎng)交易，其決定運(yùn)用配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)來(lái)優(yōu)化其發(fā)電和售電計(jì)劃，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

從表2可以看出，預(yù)測(cè)模型的誤差率較低，具有較高的預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，結(jié)合市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)，電力供應(yīng)商可以制訂更為合理的發(fā)電和售電計(jì)劃。對(duì)于電力用戶而言，他們可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整自己的用電行為。例如，在預(yù)測(cè)到未來(lái)某時(shí)段負(fù)荷將大幅增加且電價(jià)較高時(shí)，他們可以選擇在電價(jià)較低的時(shí)段使用洗衣機(jī)、烘干機(jī)等高耗能設(shè)備，以降低用電成本。

2.3 電力系統(tǒng)規(guī)劃

配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)荷的增長(zhǎng)趨勢(shì)和分布情況，可以為電網(wǎng)建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過(guò)地理信息系統(tǒng)（GIS）獲取了某地區(qū)的地形、地貌、城市規(guī)劃、土地利用等數(shù)據(jù)，該地區(qū)由3個(gè)主要城區(qū)組成，分別為A區(qū)、B區(qū)和C區(qū)，其人口增長(zhǎng)率過(guò)去10a平均為1.5%，GDP增長(zhǎng)率平均為4%。預(yù)計(jì)未來(lái)5a人口增長(zhǎng)率將保持1.5%，GDP增長(zhǎng)率將增長(zhǎng)至4.5%。

基于歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和人口、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如ARIMA模型）預(yù)測(cè)未來(lái)5a的負(fù)荷增長(zhǎng)趨勢(shì)。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，未來(lái)5a該地區(qū)電力負(fù)荷將以每年約7%的速度增長(zhǎng)。結(jié)合地理信息數(shù)據(jù)和城市規(guī)劃信息，分析各區(qū)域的負(fù)荷增長(zhǎng)潛力和分布情況。預(yù)測(cè)A區(qū)將成為負(fù)荷增長(zhǎng)的主要區(qū)域，其負(fù)荷增長(zhǎng)速度將高于整體平均水平；B區(qū)和C區(qū)負(fù)荷增長(zhǎng)相對(duì)較慢。因此，可以對(duì)該地區(qū)的電力系統(tǒng)做出以下規(guī)劃。

（1）電網(wǎng)容量規(guī)劃。A區(qū)：由于負(fù)荷增長(zhǎng)迅速，預(yù)計(jì)在未來(lái)5a內(nèi)，A區(qū)需要新增容量為當(dāng)前容量的1.5倍?？紤]到負(fù)荷增長(zhǎng)的不確定性和冗余設(shè)計(jì)，最終確定A區(qū)電網(wǎng)容量為當(dāng)前容量的1.8倍。B區(qū)：預(yù)計(jì)負(fù)荷增長(zhǎng)較穩(wěn)定，新增容量約為當(dāng)前容量的1.2倍。最終確定B區(qū)電網(wǎng)容量為當(dāng)前容量的1.3倍。C區(qū)：由于負(fù)荷增長(zhǎng)較慢，預(yù)計(jì)新增容量較小，最終確定C區(qū)電網(wǎng)容量為當(dāng)前容量的1.1倍。

（2）電壓等級(jí)選擇。A區(qū)：由于負(fù)荷密度高且增長(zhǎng)迅速，選擇較高的電壓等級(jí)（如110kV）以減少線路損耗和提高供電質(zhì)量。B區(qū)：負(fù)荷密度適中，選擇中等電壓等級(jí)（如35kV）進(jìn)行供電。C區(qū)：負(fù)荷密度較低且增長(zhǎng)較慢，選擇較低電壓等級(jí)（如10kV）進(jìn)行供電。

（3）線路布局優(yōu)化。A區(qū)：在現(xiàn)有線路基礎(chǔ)上，增加新的主干線路，以滿足負(fù)荷增長(zhǎng)的需求。同時(shí)，優(yōu)化線路路徑，減少線路長(zhǎng)度和交叉，降低線路損耗和故障率。B區(qū)：對(duì)現(xiàn)有線路進(jìn)行改造和升級(jí)，提高線路的承載能力和供電質(zhì)量。同時(shí)，合理規(guī)劃新線路的布局，確保供電的可靠性和經(jīng)濟(jì)性。C區(qū)：保持現(xiàn)有線路的布局基本不變，根據(jù)負(fù)荷增長(zhǎng)情況適時(shí)進(jìn)行擴(kuò)容和改造。

通過(guò)配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)，該地區(qū)電力公司在電力系統(tǒng)規(guī)劃過(guò)程中，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果確定了電網(wǎng)的容量、電壓等級(jí)和線路布局等參數(shù)，確保了電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和滿足未來(lái)負(fù)荷的需求。同時(shí)，這也為電力公司的投資決策提供了科學(xué)依據(jù)，提高了投資決策的準(zhǔn)確性和效益性。

3 影響配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的因素

（1）氣象因素[4]。氣象條件的變化，如氣溫、濕度、風(fēng)速等，直接影響著人們的能源使用模式。在炎熱的夏季，空調(diào)的使用量大增，從而導(dǎo)致電力負(fù)荷的上升；而在寒冷的冬季，暖氣、電熱毯等電器的使用增加，則會(huì)增加電力負(fù)荷的波動(dòng)。這種季節(jié)性和天氣相關(guān)的變化使得氣象因素成為負(fù)荷預(yù)測(cè)中不可忽視的因素之一。

（2）經(jīng)濟(jì)因素。例如，工業(yè)發(fā)展速度的變化直接影響著工廠和企業(yè)的用電需求；而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的季節(jié)性特點(diǎn)也會(huì)對(duì)電力負(fù)荷產(chǎn)生一定的影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、新興產(chǎn)業(yè)的興起也會(huì)改變電力負(fù)荷的分布和波動(dòng)。

（3）社會(huì)因素。如節(jié)假日和重大活動(dòng)也會(huì)對(duì)電力負(fù)荷產(chǎn)生影響。節(jié)假日期間，人們的生活和工作模式發(fā)生改變，用電習(xí)慣也會(huì)有所不同，從而影響電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)和調(diào)整。重大活動(dòng)如體育賽事、大型會(huì)議等也會(huì)帶來(lái)短期內(nèi)的電力需求增加，需要對(duì)負(fù)荷進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)測(cè)和調(diào)整。

4 提高配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的策略

為了提高配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度，可以采取一系列策略：①選擇合適的預(yù)測(cè)方法，根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的模型，綜合考慮各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。②加強(qiáng)數(shù)據(jù)的收集和處理工作，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢(shì)，為負(fù)荷預(yù)測(cè)提供更可靠的依據(jù)。③需要充分考慮多種影響因素，在建立預(yù)測(cè)模型時(shí)引入氣象、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等多種因素的信息，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。④通過(guò)不斷優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型的預(yù)測(cè)能力，采用遺傳算法、粒子群算法等優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和需求。

5 結(jié)束語(yǔ)

配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)在電力系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)劃中具有重要作用。通過(guò)選擇合適的預(yù)測(cè)方法、加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集和處理、考慮多種影響因素及不斷優(yōu)化模型參數(shù)等策略，可以提高配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和準(zhǔn)確性。未來(lái)，隨著電力市場(chǎng)的不斷發(fā)展和能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。因此，需要不斷加強(qiáng)對(duì)配網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究和應(yīng)用工作，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和規(guī)劃提供更加科學(xué)可靠的依據(jù)。