电力专栏 攘
关于空间电力负荷预测方法综述与展望 黄庆键，欧周，林佳亮 （揭阳供电局，广东揭阳５２２０６１）
摘 要：介绍空间电力负荷预测技术的发展历程，对空间电力负荷预测方法进行总结，并且提出有关问题的解决 方式。阐述对空间电力负荷预测方法研究的展望。 关键词：空间负荷预测；地理信息系统；电力系统规划；负荷元胞；用地决策；负荷转移
０引言 电力系统规划的基础是空间电路负荷预测。伴随 着近几年电力系统在精益化管理过程中．空间电力负 荷已经成为电力行业最为关注的问题。空间电力负荷 预测也被称之为空间负荷预测，主要是对于某范围内 的电力负荷数值及方位进行判断。空间电路负荷预测 是电力系统重点工作之一，按照预测结果对于某范围 内电力负荷安装位置及容量进行确定，能够有效提高 电路系统经济效益及稳定性能。传统负荷预测方法主 要是对未来负荷数值进行确定，但不能够给出合理范 围设定。伴随着电力系统精益化管理，传统负荷预测 方法已经不能够满足电力规划实际需求，因此空间电 力负荷预测就成为电力行业重点研究的课题。
ｌ空间电力负荷预测技术发展历程 根据有关记载发现，空间电力负荷预测主要是在 ２０世纪３０年代提出的，初期被称之为小区负荷预测， 直到１９８３年，有关科研人员才真正为空间电力负荷 预测技术进行定义，也就是为某一点范围内未来电荷 进行判断，主要是根据电压水平上的差异，通过有关 注释判断用户负荷数量及生产时间。从这以后，空间 电力负荷预测逐渐被广泛应用。 我国对于空间电力负荷预测技术研究时间较短， 有关文献记录空间电力负荷预测信息是在１９８９年， 近几年我国对于空间电力负荷预测技术不断深入研 究，充分发挥有关平台的优势，得到了良好的发展。空 间负荷预测技术发展历程如图１所示Ｉ１］。
２空间电力负荷预测方法分类 现阶段，空间电力负荷预测方式种类较多，按照 预测原理进行划分。主要可以分为４种．分别是仿真 类空间电力负荷预测方法、负荷密度空间电路预测方
收稿日期：２０１６．１１－Ｏ１ ７９ １＾ｎ＾ｎ＾／．ａｕｔｏ—ａｐｐｌｙ．ｃｏｍ 自动化应用
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酬鞣ｌＩ ｌ Ｉ磊６ Ｉｌ镳攘管 图１ 空间电力负荷预测技术发展历程 法、多远变量法和趋势类空间电力负荷预测法；按照 预测过程分析，主要可以分为两种，分别是解析类预 测方法与非解析类预测方法：按照先后顺序，主要可 以分为两种，分别是自上而下的预测方法与自下而上 的预测方法。具体分类如图２所示。
图２空间电力负荷预测方法分类 ３用地仿真类空间电力负荷预测方法 ３．１用地仿真法的基本原理 用地仿真类空间电力负荷预测方法主要是根据 土地特点及发展规律，对于未来土地类型及面积构成 进行分析研究。并将其作为基础将土地使用情况转变 为空间负荷。这种方法在实际应用中，主要是将其划 分为大小一致的网格，对于网格内信息数据进行分 析，保证用地情况与空间属性相吻合，通过评分形式 对土地类型发展水平进行客观评价 ３．２基于模糊逻辑技术的空间电力预测方法 传统用地仿真方法在土地使用决策方面，都是根 据专业人员的意见对于土地类型进行评价，并通过分 值大小对用地面积情况进行判断。这种评价结果受到 人为影响因素较高，进而容易造成土地使用分配上面 的差异［ 。 模糊逻辑技术是在１９９６年开始应用到用地仿真 方法决策中，实际做法就是：在原有元胞空间属性分 析之后，进行模糊集确定，让元胞的空间属性模糊化。 在按照专业人员的建议创建模糊数据库，最后得到模 糊分析结果。 模糊逻辑技术的空间电力负荷预测方法最开始 应用到单人决策上面，造成函数结果受到人为因素影 响较为严重。现在模糊逻辑技术逐渐应用到多人决策 技术中，这种决策方式能够有效降低传统推理方式对 于元胞的影响。 ３．３基于粗糙集理论的空间电力负荷预测方法 模糊逻辑技术虽然在元胞决策内应用，但是由于 受到地理及社会等因素的限制．在需要提高空间预测 精准度的时候。模糊规则就需要增加，造成整个决策 过程十分繁琐，难以真正实现＿３］。 因此．将粗糙集理论应用到空间电力负荷预测方 法中，通过简约元胞决策中的有关因素，去除冗余性， 让整个决策过程更加简便，提高了空间电力负荷预测 方式效率质量。粗糙集理论与模糊逻辑技术在结合应 用过程中。能够形成以一种综合数据挖掘方式。 ４负荷密度指标法 ４．１负荷密度指标法的基本原理 规划部门要真正地将土地利用计划落到实处。也 就是土地未来使用属性已经得到明确划分，才能够有 效保证土地决策与实际情况相吻合，但若负荷密度指 标设定不合理，则会对仿真类空间电力预测方法实际 应用造成严重的影响。所以，负荷密度指标法在空间 电力预测中应用，得到了广泛关注。 负荷密度指标法需要先将负荷类别进行划分，其 次在每一个区域内按照功能形成元胞，根据有关数据 信息，对于元胞负荷值进行计算评价，进而落实空间 电力负荷方法。正是由于负荷密度指标法在实际应用 中需先对于负荷进行划分。然后再形成元胞，因此也 被称之为分类分区法Ⅲ。 ４．２基于智能算法的负荷密度指标法 电力专栏 智能算法的负荷密度指标法在实际应用中需要 经过大量前期调研，尽量收集有关数据，在对于负荷 类别进行划分，形成样本数据库，再按照有关影响因 素，构建标准样本数据库，在每一个预测区域形成元 胞，最后获得有关负荷密度指标。 ５多元变量法 ５．１多元变量法的基本原理 多元变量法也称之为多变量法，该方法基于负荷 峰值数据和有关影响峰值变量，对元胞负荷峰值进行 预测 元胞负荷发展影响因素较多．如人口水平、气候 环境等因素，对于负荷变化都会造成影响。多元变量 法能够对于有关变量进行控制，并以此作为基础，创 建外推模型。对于元胞未来负荷进行预测＿５］。 ５．２多元变量法面临的问题 （１）对数据质量和量的要求都比较高。 元胞负荷变化受到较多因素的影响，所需要使 用到的数据较多。在元胞面积较大的情况下，空间 分辨率较低．造成数据在统计方面精准性难以保 证，并且不同空间特点之下的数据与变量难以相互 应用。 （２）很难对初生元胞进行预测。 初生元胞本身替代是一片空地，或者是应用时间 较短的土地．有关原始数据在统计方面难度较高，外 推计算难度较多，因此多元变量法并不适合在初生元 胞上应用。 虽然多元变量法可操作性能较低。预测精准性难 以保证，研究人员对于多元变量法研究积极性并不 高，甚至有关文献直接表示该方法会出现淘汰，但是 伴随着这大数据时代的来临，多元变量法还是有一定 发展前景的Ｅ６］。
６趋势类空间电力预测方法 趋势预测法是根据负荷数据外推发展形势的 总称，如回归分析法等等。在２Ｏ世纪７Ｏ年代，有关 研究人员就提出根据曲线拟合的趋势类空间电力 预测方式，这种方法在实际应用中主要是应用多项 式对，数据进行曲线拟合，进而计算出空间电力负荷 结果。 现在趋势类空间电力负荷方法主要是在测试范 围内形成元胞。对于每一个元胞变化形式演剧，推理 出负荷值，最后得到电荷在测试范围内的空间分配， 具体流程如图３所示。
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图３趋势类空间电力负荷方法流程示意图 陔 法 实际懂用中 ）．便捷，对丁数 需求 较少． －ｊＪ 他方法卡日比较 容埸操作。但是冗胞负荷 增长速度Ｊｌ：不足十分稳定，负衙转移及初生元胞仃父 数据收集难度较高，这些都会对陔类方法实际Ｊ、训…生 成较大影响 Ｉ
７空间电力负荷预测方法研究的展望 我【ｌ 刈ｒ 问电力负倘： 法虽然已经进行Ｊ 大 量研究．Ｊｉ Ｈ取得了良好的成果，ｆ【『是主要还址×ｌｆ丁 预测办法 的研究，预ｆ！Ｊ！ｌＪ力‘法存实际垃川 １ ・定会 受到符种 豢的影响与限制， 此审问电力负倚 法 还是圳彳 良好的发展前景．． 对】：夺问电力负简 法 研究之 ．希亡｛ｊ从以下几个力 丽开展有关研究Ｉ 怍 （１） 问ＩＵ乃负荷疗法所 石＝ｆ；信息和数 的优 化整合 ｆｕＪ ｌ乜 负衙方法存实际应州『ｆ１所需要的堆础 数据 ｊ价息较多，不同数 与信息＿束源存 较大 异．属 同．对 问电 负荷厅法Ｈ标及模型建 立方 会造成不同氍度的影响 所以，如何真Ｉ卜晰决 问电力债简方法所需 信息与数据整合川题址 窄问Ｅｕ Ｊ 简方法主要发 力‘ ，进而满足 电力 荷办法Ｊ、 １ Ｊ需求 （２）确定审问ＩＵ力负荷力‘法所需的电力负简 『日Ｊ
分辨率 、 根据ＦＵ 负荷空间分辨率彳 火慨念，获得 仆电 负荷 问分辨率，为牵 ｝Ｕ力负荷提供良好的条件 及荩础． 是电力负荷 空 分辨率 面还面临较多 问题
８结语 在埘ｒ 电 负荷预测力 法研究【ｆ】，首允将 问电力负衙侦测方法与传统负简颅洲方面进行比较， 阐明空 ｌＵ 负衙颅测疗法 时 上面的特点．Ｊｆ 指ｆＩ１ 若按照传统负简预测方式，预测结 精准度将难以 剁 保证， 时也无法给出科学合理的 ｆＨＪ电 负倚预测 方法结果．对于电 系统规划也会造成一定影响．
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（上接第４６页） 饭的摸 汁弹
一 ＿ ｉ 豢 一一一～ 毒 。 一一 ￡ ！ ～ ！一＿＿露 ． Ｉ ｊ 图３ ＮＣＣ控制系统流程 ８ １ ＷＷＷ．ａｕｔｏ—ａｐｐｌｙ．ｃｏｍ自动化应用 ６结语 常化炉冷却控制系统埘ｒ提高巾厚板的 能 具有重 意义 ｆ 常化冷却Ｉ Ｉ动控制系统是常化炉 冷却控制系统的核心，采Ｊ｛Ｊ ｒ科学合理的数 十５１ 和先进的控制策略．性能稳定ＩＩＪ‘ ，控制精度－ 、