（电力系统及其自动化专业论文）负荷预测在变电站电压无功控制中的应用(1).pdf

山东大学硕士学位论文 摘要 电压是衡量电能质量的一个重要指标，无功功率与电压水平密切相关。变电 站作为联系电网和用户的纽带，是维持电压稳定，减少网损的关键环节。目前， 大多数变电站都配备了有载调压变压器和并联电容器组，电压无功综合控制一般 是通过调节有载调压变压器分接头和投切并联电容器组来实现局部电压无功综 合优化。在多数变电站中，使用九区图作为控制策略。在电压和无功双参数需要 调节的情况下，传统的九区图控制算法有时会使可调设备动作频繁。 实现补偿电容器合理投切方式的基础是要有准确的负荷预测。配电网负荷是 一个强非线性、时变参数，含有大量未建模动态特性的系统，而且其发展日趋复 杂化。本文采用人工神经网络系统的智能化预测方法进行配电网的短期和超短期 负荷预测，对k o h o n c n 网络和b p 网络在负荷预测中的应用进行了分析，并给出 了综合负荷预测方法的仿真算例。 为解决补偿电容器的“投切振荡”阿题，本文提出采用负荷预测与无功补偿 相结合的方法。其思路是建立一种控制策略，负荷预测的结果作为主要参考量提 供给无功补偿装置的控制策略，将实际负荷同预测曲线相比较，判断是否为波动 负荷，同时考虑变压器的过载能力等，判断是否需要投切补偿电容器，何时投切 比较合适。综合考虑各种电能质量指标和实际影响因素，不仅保证节点电压、功 率因数合格，同时尽量减少开关操作次数，延长设备寿命，减少对系统安全的影 响。 本文建立了基于负荷预测的补偿电容器投切实时控制策略，给出了系统流程 图和硬件实现方案。 关键词无功补偿；负荷预测；人工智能神经网络；并联电容器组 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t v o l t a g ei sas i g n i f i c a n ti n d e xf o rp o w e rq u a l i t y p o w e rs u b s t a t i o ni st h en e x u so f p o w e rn e ta n du s e r ，w h i c h a c ta sak e yp a r tt os t a b i l i z ev o l t a g ea n dr e d u c ep o w e r l o s s n o wm o s ts u b s t a t i o n sa r ee q u i p p e dw i t ho 【j c ( o n l o a dt a p c h a n g e 0t r a n s f o r m e r s a n dp o w e rc a p a c i t o r s t h eo l t ct r a n s f o r m e r sa n dp o w e rc a p a c i t o r sa r et h em a i n e q u i p m e n t st oa d j u s tv o l t a g ea n dr e a c t i v ep o w e r i nm o s ts u b s t a t i o n s ，n i n e s e c t i o n a l g o r i t h mi su s e da sc o n t r o lt h e o r y t 1 l er e l a t i o n s h i po fv o l t a g ea n dr e a c t i v ep o w e ri s i g n o r e di nn i n e - s e c t i o na l g o r i t h m n l e0 l t ca n db r e a k e rw i l ls w i t c hm u c hm o r e w h e nu s i n gn i n e - s e c t i o na l g o r i t h m a c c u r a t ee l e c t r i cl o a df o r e c a s t i n gi st h ef o u n d a t i o nt os w i t c hc o m p e n s a t i n g c a p a c i t o r sp r o p e r l y o na c c o u n to ft h ef a c tt h a tp o w e rs y s t e mi sa ni n t e n s en o n l i n e a r , t i m e v a r y i n gs y s t e mw h i c hc o n s i s t s o fag r e a tm a n yo fd y n a m i cu n m o d e l e d c h a r a c t e r i s t i c sa n dt e n d st ob e c o m em o r ec o m p l i c a t e d ，t h i sp a d e ra d o p t sa 1 州 ( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) t oc o m p l e t et h ef o r e c a s t i n gt a s ko fs h o r tt e r ma n du l 仃a s h o r tt e r mi o a d t h ef u n d a m e n t a lp r i n c i p l e so fa n na r ei n t r o d u c e da n dt h e a p p l i c a t i o no fk o h o n e nn e t w o r ka n db p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) n e t w o r ki nl o a d f o r e c a s t i n gi sa n a l y z e d s o m ee x a m p l e sa r ea l s oi n c l u d e d t oa v o i dp o s s i b l ep o w e ro s c i l l a t i o nw h e ns w i t c h i n gc o m p e n s a t i n gc a p a c i t o r s ，a m e t h o db a s e do nl o a df o r e c a s t i n ga n dr e a c t i v ep o w e rc o m p e n s a t i o ni sp r o p o s e d t h e b a s i ci d e ai st oe s t a b l i s hac l o s e d - l o o pr e a c t i v ep o w e rc o m p e n s a t i o ns y s t e m w h i c h t r e a t st h el o a df o r e c a s t i n gr e s u l ta so n eo fi n p u tp a r a m e t e r s t h ea c t u a ll o a di s c o m p a r e dt ot h ef o r e c a s t e dv a l u ea n di sj u d g e dw h e t h e r i ti saf l u c t u a n tl o a d t a k et h e o v e r - l o a d i n gw i t h s t a n da b i l i t yo ft r a n s f o r m e r si n t oc o n s i d e r a t i o na sw e l l ，ad e c i s i o n w h e t h e rt h ec o m p e n s a t i n gc a p a c i t o r ss h o u l db es w i t c h e do no ro f fa n di fs o ，w h e nt o s w i t c h ，i sm a d e a st h ed e c i s i o ni sm a d ei nt h i sw a y , b u sv o l t a g e sa n di o a dp o w e r f a c t o r sc a nb ek e p ta sw e l ta st h es w i t c ho p e r a t i o n sc a nb er e d u c e da sm u c ha s p o s s i b l e ，w h i c h w i l l p r o l o n gd e v i c e s l i f e - s p a na n dp r o m o t es y s t e ms e c u r i t y c o n s e q u e n t l y i na d d i t i o n ，t h ep r o g r a mr e a l i z i n gr e a l - t i m es w i t c h i n gc o n t r o lo fc o m p e n s a t i n g c a p a c i t o r sb a s e do nl o a df o r e c a s t i n gi sp r e s e n t e d t h es c h e m a t i cd i a g r a ma sw e l ja s h a r d w a r ed e s i g ni sg i v e nt o o k e yw o r d sr e a c t i v ep o w e rc o m p e n s a t i o n ；l o a df o r e c a s t i n g ；a n n ( a r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k ) ；c o m p e n s a t i n gc a p a c i t o r s 2 山东大学硕士学位论文 第一章绪论 随着我国国民经济的迅速发展和技术进步，人们对电力系统的节能和电压质 量的重要作用越来越重视。统计资料表明：在电力系统的功率损耗中，输电网占 3 0 ，配电网占7 0 。为了提高电压质量和降损节能，7 0 年代以来，在输电网 和配电网中陆续安装了大量的无功功率电源。9 0 年代以后，随着电力电子技术 的发展，一些新型的无功补偿设备( 如s v c ，s v g ，s t a t c o m 等) 开始应用 于现场，这些可控无功电源在电压波动较大的系统中以其能快速连续控制受到欢 迎。然而从经济观点来看，除一些特殊用户外，电网中主要的无功支撑仍以并联 电容电抗器为主。特别是对于地区电网来说，无功补偿装置主要是可投切的或 固定的并联电容器，无功补偿的效果除取决于补偿容量外，还与控制方式及控制 策略密切相关。因此对地区性电网中无功补偿容量的确定及控制策略等问题进行 深入研究具有重要意义【”。 1 1 功率因数和无功功率补偿的基本概念 1 1 1 电网的功率因数 电网中的电力负荷如电动机、变压器等，大部分属于感性负载，在运行过程 中需要向这些设备提供相应的无功功率。电网的电压和电流的相量间存在一个相 位差，通常用- ，的余弦值c o s q ，来表示，五= c o s ( a 称为功率因数，是有功功率 d 与视在功率之比，即c o s p = 冬。其物理意义是线路的视在功率s 供给有功功率 j 的消耗所占百分数。在电网中大多数负载的功率因数一般都不高，如异步电动机 满载时的功率因数为0 7 0 9 ，空载时仅为0 2 0 3 。而在电力网的运行中，我们 所希望的是功率因数越大越好，如能做到这一点，则电路的视在功率将大部分用 来供给有功功率，以减少无功功率的消槲”。 山东大学硕士学位论文 1 1 2 无功功率补偿 无功功率补偿是指在电网中安装并联电容器、同步调相机等容性设备以后， 可以供给感性电抗消耗的部分无功功率，减少电网电源向感性负荷提供的、由输 电线路输送的无功功率，也即减少无功功率在电网中的流动，因此可以降低输电 线路因输送无功功率造成的电能损耗，从而提高功率因数，改善电网的运行条件。 这是一项投放少，收效快的节能措施。 1o ! 3 并联电容器补偿的三种方式 无功功率的补偿方法很多，最常见的是用电力电容器作为补偿装置。这种方 法造价低廉，安装方便，运行维护简便，自身损耗也很小，是国内外广泛采用的 补偿方法。利用并联电容器补偿感性负荷的无功功率，提高功率因数，可采用个 别补偿、分散补偿和集中补偿三种方式f 3 1 。 1 个别补偿电容器直接装于用电设备附近，与电动机的供电回路相 并联，常用于低压网络。其优点是可以减少配电网至用户的供电线路的无功负荷 和用户内部配电变压器、低压线路的无功负荷，相应地减少线路上和变压器的有 功电能损耗；还有利于减小配备变压器的容量和配电线路的导线面积，因而补偿 效果最好。其缺点是：由于电动机经常开停，电容器的利用率较低，投资较大： 电容器安装在电动机和用电设备附近可能会受到振动；如果电容器容量选择不 当，还可能使电动机产生自励磁现象，使电动机受到损坏。因此个别补偿通常适 用于经常投入运行，负荷比较稳定的中小型低压电动机，对变速运行、正反方向 运行、点动、堵转、反接制动的电动机则不宜采用。 2 分散补偿将电力电容器分成若干组，分别安装在车间配电室或变 电所各分路的出线端上。其优点是可与工厂部分负荷同时投入或断开，所以补偿 设备的利用率比个别补偿高。其缺点是：只能减少高压配电线路和变压器的无功 负荷，而低压配电线路的无功负载未能减少；由于分散安装，维护上也比较不方 便。 3 集中补偿把电力电容器集中安装在变电所的二次母线上。其优点 是易于实现自动投切，利用率高，维护方便，事故少，能减少配电网、用户变压 器及专供线路的无功负载和电能损耗。 4 山东大学硕士学位论文 综上所述，可以看出个别补偿、分散补偿和集中补偿的概念是相对而言的。 三种补偿方式各有利弊，应全面合理采用，相辅相成，使优势互补。 1 1 4 电压、无功自动控制的控制方式 在地区性电网中。对电压和无功的自动控制，主要采用自动调节有载调压变 压器的分接头位置和自动控制无功补偿设备( 电容器，调相机等) 的容量来实现。 目前的控制方式主要有以下三种： 1 集中控制在调度中心对各变电站的主变分接头位置和无功补偿设 备进行统一的控制。从理论上来说，这种控制方式是维持系统电压正常，实现无 功优化控制，提高系统运行可靠性和经济性的最佳方案。但它要求调度中心必须 具有符合实际的电压和无功实时优化控制软件，同时要求系统必须具有完全可观 性，即各变电站必须具有完善的数据采集系统和大容量高可靠性的信息传输通 道，最好具有智能执行单元。 2 分散控制分教控制是指在各变电站根据当地信息，自动调节变压 器分接头位置及无功补偿设备，以控制该地区的电压和无功功率在规定范围内， 可以实现局部地区的优化，对提高变电站供电范围内的电压质量，降低局部网络 和变压器的电能损耗很有意义。这是我国当前进行电压无功综合控制的主要方 式。 3 关联分散控制电力系统正常运行时由分散安装在各变电站的分散控制 装置进行自动调控，调控范围和定值是从整个系统的安全稳定和经济运行出发， 事先有无功电压优化程序计算好的，而在系统负荷变化较大或紧急情况下或系统 运行方式发生大的变化时，可由调度中心直接操作控制，或由调度中心修改下属 变电站所应维持的母线电压和无功功率的定值，以满足系统运行方式变化后新的 要求。因此，关联分散控制最大的优点是：在系统正常运行时，各分散控制器自 动执行对各受控站电压和无功的调控，做到责任分散，控制分散；紧急情况下执 行应急程序，保证系统的可靠性。为此，要求关联分散控制装置，既要有齐全的、 对受控站的分析判断和控制功能，还必须具有很强的通信能力和手段。 在一些经济发达国家，电网自动化水平较高，集中控制实现起来较容易，因 此大多采取集中控制。在国内，由于目前各变电站的基础自动化水平参差不齐， 山东大学硕士学位论文 实现全系统的集中优化控制有较大难度。虽然一些地区调度中心自称对电压和无 功可以实行集中控制，但实际上由于配电网中部分区域的不可观性，很难实现真 正意义上的最优控制。 事实上。多数操作只是由操作员进行远方手动操作，增加了调度员的负担， 这是集中控制普遍存在的问题。采用分散关联控制同样要求较高的自动化水平。 而目前对配电网优化运行的研究大多是建立在系统完全可观、完全可控的基础上 的。受系统自动化程度的限制，所提出的控制策略无法实现。在今后相当长一段 时间内，分散控制仍将是我国配电网电压无功控制的主要控制形式。 1 2 无功补偿的意义和经济效益 1 2 1 无功补偿对改善电压质量的影响 电网的无功容量不足，往往会造成负荷端的供电电压过低，影响用户的正常 生产和生活用电，给国民经济造成损失；反之，无功容量过剩则会造成电网运行 电压过高、电压波动率过大，也会造成不良影响。因此电网中无功补偿设备的合 理配置，与电网的供电电压质量关系十分密切，合理安装补偿设备可以改善电压 质量。 当电力负荷( 尸，9 从线路上集中输出到末端负荷点时，线路电压损失4 u 的 简化计算公式如式( 1 1 ) 所示： a u ：p r _ + q x) ( 1 1 ) 式中：u 一线路额定电压( k v ) p 一输送的有功功率( k w ) q 一输送的无功功率( k v a r ) r 一线路电阻( 国 x 一线路电抗( q ) 安装补偿设备容量q c 后，线路电压降为【， u - ：p r + ( 百o 一- q a ( k v ) ( 1 2 ) 山东大学硕士学位论文 明显可见：a u r ，故可认 为q y p r ，接入无功补偿容量g 后引起的稳态电压升高为： a u 一彬；筚 ( 1 - 3 ) u 、 由于愈靠近线路末端，线路的电抗值x 愈大，因此从式( 1 3 ) 可以看出，愈 靠近线路末端装设无功补偿设备的升压效果愈好。 1 2 2 无功补偿对降低电能损耗的影响 安装无功补偿设备的主要目的，是为了降低电网传输和分配造成的电能损 耗，以达到节约电能的目的。如输出功率p 为定值时，加装无功补偿设备后的功 率因数由c o s 妒提高到c o s 妒，由于负荷电流值，与e o s , p 成反比，而线路的有功 功率损失又与电流，的平方成正比，因此输出有功功率p 时，安装补偿设备减 少的线路有功功率损失可以从式( 1 4 ) 算出： a p l 一必= 宇( 击一南 ( 1 4 ) 式中：凡一安装补偿设备前线路有功损耗 叼 a n 一安装补偿设备后线路有功损耗( k w ) 由式( 1 4 ) 可以看出，提高功率因数可以大量降低电能损耗，当功率因数由o ，6 提高到o 8 时，电能损耗将近下降一半。 1 2 3 无功补偿对挖掘发供电设备潜力的作用 无功补偿在挖掘供电设备潜力中的作用，可以从下面两个方面来研究： 1 ) 在原有的变电和配电设备容量s 不变的条件下，由于提高了功率因数可 以少送无功功率，因此可以相应地多送有功功率( 由p 增加为p ) ，可以多送的 有功功率p 可由式( 1 5 ) 算出： a p = p p = s ( c o s p 一c o s 妒) ( k w ) ( 1 5 ) 2 ) 如需要输送的有功功率p 不变，则由于需要输送的无功功率q 减少，因 此所需的变配电容量s 也会相应地减少，这样可以挖掘现有的变电和配电设备的 潜力。提高功率因数后，可以减小的供电设备容量( 也即从现有供电设备中可以 山东大学硕士学位论文 挖掘出的容量) ，可以从式( 1 6 ) 算出： a s = $ - s = 尸( 二= 一二j ) ( k v a r ) ( 1 6 ) c o s 口c o s 舻 可以减小供电设备占原容量的百分比为： 笪：c o s 妒 - - c o s 1 0 0 sc o s 。 ( 1 7 ) 此外，安装无功补偿设备后，可使发电机按铭牌出力多发有功功率。一般发 电机的额定功率因数定为0 8 以上，如系统的无功负荷过大，使发电机在低于额 定功率因素的情况下运行，由于受定子和转子电流的限制，发电机每千伏安容量 的有功出力千瓦数就要降低，这种情况是因无功出力大而限制了有功出力州。而 进行无功补偿后可以取得满意的效果。 1 3 电压无功综合控制的研究现状及存在问题 如前所述，为了实现配电网的安全优化运行，先后安装了大量的无功功率电 源，但这些无功补偿设备并未能发挥应有的作用。据统计：在电网负荷高峰期， 近6 0 的电容器组未能投入运行，而在低谷负荷时却有近3 0 的电容器未能退 出运行。这与电容器组所采用的开关设备水平有关，但主要原因还在于未能安装 电压无功的自动调节装置，一些变电站虽然安装了自动调节装置，但由于控制策 略的设计不尽合理，在实际运行中未能充分发挥作用。 1 3 1 电压一无功综合控制的研究现状 控制并联电容器的目标是功率因数；控制主变有载开关的目标是电压，两者 可以分别控制，也可以联合控制。由于我国配电网网架结构相对薄弱，需要通过 电压和无功功率的联合控制来实现配网运行优化。从七十年代开始，陆续有一些 单位对变电站电压无功自动调节装置进行了研究和试验，积累了些经验。早期 的自动调节装置在运行过程中存在调节频繁的现象，供电部门担心有载分接开关 和并联补偿电容器的频繁调节会引起变压器和开关设备故障率增加，尤其是有载 开关的频繁调节容易引起变压器故障，所以变电站电压一无功综合控制装置一直 s 山东大学硕士学位论文 未能在电力系统中推广。 近年来，随着技术进步，运行管理水平大幅提高，微机应用技术迅速发展， 无人值班变电站正在成为一种趋势。作为变电站综合自动化的重要组成部分，电 压一无功综合控制装置的的研究和应用也得到了重视和发展。清华大学，北京农 业大学、华北电力大学、山东大学和一些电力研究单位先后提出了一些控制方案。 一些公司也先后推出了多种v q c 装置【5 1 ，这些电压无功综合控制装置按其控制 策略，大致可分为以下几种： 1 ) 单一功能的控制策略 这类控制器包括 按功率因数大小控制 按母线电压曲线控制 按无功功率变化控制 按昼夜时间段控制 按负载电流大小控制 按电压电流相位差控制等。 综合控制功能的控制策略 这类控制器包括 按电压、功率因数复合控制 按电压、时间复合控制等。 3 ) 电压无功综合控制的控制策略 这类控制方法也就是通常所说的“九区图”法1 6 - - 8 1 。即以主变低压侧电压为 主要控制目标，以无功功率( 或功率因数) 为参考条件，通过界定电压和无功功率 ( 或功率因数) 的上下限，将平面分为九个区，通过对不同的区域内控制方式的不 同规定，实现对电容器组和主变有载分接开关的联合控制。国内目前在线运行的 电压无功综合控制装置大多基于此法。 1 3 2 现行控制策略存在的问题 首先，现行的电压无功综合控制策略都是以本站局部最优为控制目标的。受 变电站综合自动化水平的限制，大多数变电站都不可能得到同电压等级的相关各 站的实时运行信息，也就不可能得到实时的潮流信息，从而无法对本站的调节可 9 山东大学硕士学位论文 能对全网产生的影响进行评估。因此，各站的就地调节只能是以本站的电压和无 功功率最优为控制目标，无法考虑对其他站的影响，也不可能从全局网损最小的 角度出发进行控制。虽然减少了本站的损耗，提高了本站的电压质量，但有可能 影响全网的电压质量及损耗增加，甚至可能导致相关站点的调节装置的连锁动 作，造成全网的连锁反应。目前，很多地方为了减少这一问题的发生，只好由调 度部门计算出全网的实时潮流，预估出各站调节装置的动作对全网的影响，进而 由调度中心指导各站进行调节。这样做一方面加重了调度员的负担，占用了大量 的资源。另一方面，一旦电网运行方式发生改变或者发生一些不可知事件，整个 潮流必须立即更新，自动调节装置不可能自动跟踪全网的实时变化，自动化装置 也就成了纸上谈兵。 其次，现行的控制策略中，如何消除“投切振荡”现象，仍需进一步深入探 讨。所谓“投切振荡”是指在分组自动投切电容器或调节分接开关时，装置动作 前，其目标函数低于给定的下限，动作后目标函数又高于上限，于是在自动控制 器的作用下反复动作的动作现象。这种“投切振荡”现象的存在，是由于控制离 散量形成的。如图1 1 所示： q 。l 血lq m 找 1 b8 7 c 2 9 6 d 3 4a s 图1 1 九区运行方式图 当运行在4 区a 点处时，按照九区图原理，应降档位，但降档后，运行点 可能进入6 区，进入6 区后，若无电容可切，又要升档，可能又返回a 处，并 往复在4 、6 区振荡。同样的问题还会发生在点b 、c 等点。分析可知，在现行 的控制方式中，前两种类型的控制器往往存在“投切振荡”现象。而传统的“九 区图”法中的无功补偿判掘是一卜与电压状态无关的平行与坐标轴的固定界限。 还有一些对九区图的改进，只是对九个区域的不同划分和对某些具体区域的控制 1 0 山东大学硕士学位论文 策略的改进。这些措簏大多是以电压为主要控制目标，装置也都或多或少存在“投 切振荡”的问题。 文献【9 】通过构造电压和电容器组投切判据间的一次线性关系，将无功上下 限变成受电压影响的分段折线，在一定程度上改善了边界区域的“投切振荡”， 减少了调节次数：文献 1 0 】、【1 l 】将模糊控制引入电压无功的综合控制中；文献 1 2 】进行了更细的分区。这些方法都在一定程度上减少了“投切振荡”。近年来 一些改进措施也已经陆续应用于生产中。 第三，现有控制策略忽略了电压、无功和负荷变化间的关系以及负荷的影响， 割裂了电压调节与无功补偿间的有机联系，在实际运行中导致一些不合理的动作 方式，引起自动控制装置的频繁动作，降低了开关设备的使用寿命。因此，需要 设计出一种新的控制策略，在实现控制要求的前提下，尽量减少装置的动作次数， 延长开关设备的使用寿命，这也有助于无功补偿装置和国产开关设备的广泛应 用。 第四，目前的无功补偿以分散控制为主，未能以全网网损作为控制的主要目 标。传统的电压无功综合控制大都是以主变低压侧电压为主要控制目标，而将网 损作为参考条件。这种考虑主要是由于早期的系统无功水平较低，因此传统的控 制策略中，在无功缺乏时，不得不采取强升、强降等手段，牺牲系统网损和电压 稳定裕度，以保证用户端电压水平。 统计资料表明，电力系统的无功损耗主要集中在配电网，因此在配电网中应 做到“降损与调压相结合，降损为主”。利用并联电容器进行无功补偿，其主要 目的是为达到无功功率的就地平衡，减少网络中的无功流动，降低线损。同时利 用电容器组的分组投切，对电压进行适当的调整，但这只应是并联电容器补偿的 辅助目的。利用并联电容器提高电压水平的幅度是有限的，一般只有3 5 。 因此，配电网电压无功综合控制器的控制目标应以降损( 即无功功率平衡) 为主， 以电压为辅。随着系统无功补偿容量的不断增加，配电网的电压无功综合控制目 标应向网损最小转变，以提高系统的电压稳定裕度。 山东大学硕士学位论文 第二章电网负荷预测 电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之 一。提高负荷预测的技术水平，有利于计划用电管理，合理安排电网运行方式和 机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设 规划，提高电力系统的经济效益和社会效益。负荷预测已成为实现电力系统管理 现代化的重要内容之一，其主要表现在以下几个方面： ( 1 ) 经济调度的主要依据 对电力系统来说，必须为用户提供可靠而合乎要求的电能，以随时满足各类 用户的要求，亦即满足用户的负荷需求。而在另一方面，又要考虑生产成本，由 于交流电不能存储，所以必须在确保系统安全的情况下尽量减小实时发电余量。 精确的负荷预测，可以使电力企业最经济地安排机组生产。对水电系统而言，负 荷预测决定了最优的水库放水和机组投产计划；对火电系统来说，负荷预测决定 了机组按最经济的组合起停生产；对水火电结合的系统而言，决定了系统按最经 济的状态进行水火电配合；对联网的系统来说，负荷预测不但决定了系统按最经 济的线路进行电能传输，还决定了系统按最经济的形式向邻网输电和购电。 ( 2 ) 生产计划的要求 电力系统中，由于高可靠性的要求，各种发、供电设备都有确定的检修周期。 精确的负荷预测，可以使电力企业合理地安排各种设备的大修、小修及轮换计划。 另外，也有利于企业制定原料购置计划，如燃料，水的配置等。 ( 3 ) 电力系统安全分析的基础 电力事故所造成的人员伤亡和经济损失是巨大的，通常是发电成本的成百上 千倍，必须尽量避免。负荷预测的数据是进行离线电力系统分析以发现系统临界 状态的重要依据，这些信息帮助和提醒调度员进行必要的操作以确保电力系统的 安全性。 ( 4 ) 实时调度的参考 负荷预测的信息给调度人员一个实时信息，以保证调度员经济、可靠的在线 操作。 ( 5 ) 电力市场的必需数据 山东大学硕士学位论文 负荷预测是电力系统走向市场化必须解决的问题。电力系统中，后备机组用 来减轻负荷预测中的不确定性。由于后备机组经常不能满负荷运转，因而代价太 高。减小预测误差，后备能力也可以在不影响系统安全性的情况下减小，从而降 低生产费用。反之，负荷预测的误差增加了生产费用。预测值低，不得不启动昂 贵的调峰机组以满足实际需要而增加费用；预测值高，又启动了不必要的机组， 也增加了费用。据英国某电网估计，1 9 8 5 年该电网的负荷预测误差每增加1 ， 生产费用增加1 0 0 0 万英磅 1 3 j 。对我国一个装机总容量为1 0 0 0 0 m w 的电力系统 而言，预测精度每提高1 ，一年就可以节约2 亿多元人民币，经济效益相当显 著。 世界上发达国家从六十年代末开始，电力系统短期负荷预测逐步进入实用性 阶段，特别是美国纽约两次举世闻名的特大停电事故发生后，电力系统专家深深 地认识到负荷预测的重要性。各发达国家纷纷采用最新的预测技术进行电力系统 的负荷预测，并把它们结合进能量管理信息系统( e m s e n e r g ym a n a g e m e n t s y s t e m ) ，为电力系统的工作人员提供一个集成平台，以帮助调度人员进行准确 的操作和为经济调度及生产安排提供可靠的依据。八十年代末期，随着计算机技 术的日益成熟和电力系统自动化水平的不断提高，世界各国纷纷把先进的预测技 术引入到电力系统的负荷预测中来，取得了可观的经济效益。 我国从九十年代开始，也进行了这方面的工作，取得了一些进展 1 4 1 。但由 于我国电力企业自动化水平低，理论研究和生产脱节等原因，在这方面和国外的 差距较大。目前，在短期负荷预测方面，电力部考核其下属企业提前2 4 小时负 荷预测的标准是：8 0 的预测点的预测误差在5 以内，而发达国家的负荷预测 精度在1 9 之间，甚至个别系统的平均负荷预测精度已在l 以内1 6 1 。 据了解，我国电力行业只有为数不多的企业具备功能不太完善的e m s ，只 有个别企业的e m s 具备负荷预测功能，大多数企业的负荷预测工作还停留在仅 仅依靠工作人员经验的水平上。另外，现在市场上的商用负荷预测软件也存在预 测方法滞后，精度差等缺点，国外流行的神经元网络和模糊神经元网络方法至今 仍未在我国的实际负荷预测中得到应用。 另外，由于电力系统固有的分布性及复杂性，影响负荷变化的因素很多。在 负荷预测的理论研究与实际应用中，目前国际上仍然有很多问题悬而未解： 山东大学硕士学位论文 ( 1 ) 电力系统负荷具有按天，按周以及按年的周期进行变化的规律，但目前 还没有相应的理论定量地描述这种规律； ( 2 ) 重大节日期间的负荷预测仍然是该领城内的一项重要研究课题： ( 3 ) 气候变化对负荷影响很大，温度变化是影响负荷最重要的气候因素，但 如何定量描述气候尤其是温度对负荷的形响，目前尚处于探索阶段； ( 4 ) 特殊事件对负荷的影响，依然依靠人工经验讲行判定； ( 5 ) 负荷预测建模一般采用现有的比较成熟的先进预测技术，如时间序列分 析模型、神经元网络方法、模糊专家系统方法等，它们在建模中所存在的问题， 在负荷预测中同样会遇到； ( 6 ) 由于电力系统固有的复杂性，开发一种广为适用的负荷预测模型仍然十 分困难。 每个变电所电网各节点的负荷往往是由多种负荷组成的，各种负荷曲线虽然 相差很大，但如果将负荷按不同用电性质分类，会发现同一类型的负荷功率曲线 和功率因数曲线大致相同，因此可以用某类负荷的标准曲线来表征该类负荷。 不同类型的负荷，其峰值出现的时间不一样，如居民生活负荷，高峰期在 1 8 - - 2 2 点时段内，有些城市甚至到凌晨2 点，而普通工业负荷高峰多在8 一1 7 点时段内。实际应用时，要分析该地区负荷组成，分时段综合各种标准负荷曲线 形成日负荷参考曲线。电力系统负荷变化有明显的周期性和周日性( 每周的同一 天) ，天气变化引起的负荷波动是电力负荷变化的主要因素，n 时刻负荷的变化 量在某种程度上反映了天气的变化情况。 2 1 负荷预测方法 在电力系统控制、运行和计划中，要掌握负荷变化规律，必须进行负荷预测。 所谓“预测”，是利用以往的数据资料来认识事物的运动变化规律，最终指出事 物发展的趋势或事物在未来某阶段的状态。电力系统预测是电力系统运行、控制 和规划不可缺少的一部分，它利用历史数据和实时信息对未来电力系统负荷进行 预测，负荷预测的结果己经成为经济调度和电力市场运做的必要基础i l ”。随着 计算机在电力系统的日益普及和电力系统自动化水平的不断提高，负荷预测的精 度也有很大提高，逐步实现实用化。从一定意义上讲，提高预测精度就是提高电 1 4 山东大学硕士学位论文 力系统运行的安全性和经济性。 目前，人们提出的电力系统负荷预测的方法很多，主要有两大类：一类是以 时间序列法为代表的传统方法，另一类是以人工神经网络法为代表的人工智能方 法。传统方法主要包括线性外推法、线性回归法、时间系列法、卡尔曼滤波法以 及平滑指数法等，都是基于线性模型，比较成熟，算法较简单，速度快，但处理 非线性问题比较困难；人工智能方法主要有人工神经网络负荷预测方法，灰色系 统法和专家系统法等1 1 8 1 。其中人工神经网络法是近几年来研究和使用的较多的 一种方法由于神经网络只有并行分布信息、自学习以及任意逼近连续函数的能 力，因而能捕获电力负荷的各种变化趋势，特别是它容易处理某些输入量如天气 变量的非线性关系，因而在电力系统负荷预测中应用的比较多。 各种算法都有一定的适合场合，比如时间序列法的外推性能比较好，在中长 期负荷预测中应用较多；人工神经网络法周期性好，采用非线性模型，具有自学 习功能，因此在短期和超短期负荷预测中得到广泛应用。当然，任何一种算法都 不能保证在所有的情况下精度都很高。在实际应用中，应根据使用范围，本地区 的负荷构成、负荷特点以及实践经验等，选择几种算法，互相补充，将其加权平 均值作为负荷预测的结果，这样能更好地符合实际情况。 2 2 实时控制中负荷预测算法的选择 在电网补偿电容器投切合理运行方式中采用负荷预测，其目的是用于电力系 统实时控制，完善投切控制策略，延长设备寿命。因此，主要考虑短期和超短期 负荷预测，一般是预测下一天每小时或1 0 分钟的预测曲线。 影响电力系统负荷变化的因素很多，一般情况下，系统的总负荷可以描述为； 工( t ) = 占( t ) + 矿( t ) + s ( t ) + 矿( t )( 2 1 ) 其中，l ( 0 为t 时刻的系统总负荷，b ( t ) 为t 时刻的基本正常负荷分量，w ( 0 为t 时刻的天气敏感负荷分量，s ( 0 为t 时刻的特别时间负荷分量，咐为t 时刻 的随机负荷分量。 对于短期负荷预测，口( t ) 一般呈周期性变化，例如，对于几天内的负荷变化， 占( t ) 可以认为是以2 4 小时为周期变化的。在传统预测方法中，b ( 0 可以用一系列 傅立叶分量的线性组合来表示： l s 山东大学硕士学位论文 b ( t ) = a o + ( 口js i n c o + b j c o s a j t ) ( 2 2 ) s l 天气敏感负荷分量职d 主要考虑负荷随气温的变化，这种变化是非线性的， 对于随机负荷分量同样存在非线性，对此传统负荷预测方法采用线性或分段线性 表达作为负荷预报函数，将负荷预报的不确定性都归为随机性，运用概率及数理 统计的方法进行处理。存在问题主要是模型的定阶、求解、识别困难，模型适应 性不强，建模所需的数据量大，运算速度慢。 电网负荷的特点是一个强非线性、时变参数、含有大量未建模动态特性的系 统，而且其发展日趋复杂化。因此，对于电网用于实时控制的短期或超短期负荷 预测来讲，仅采用某一种负荷预测方法不能充分满足实际运行的需要。 为提高预测精度和智能化水平，本文采用了一元线性回归法、指数平滑法和 人工神经网络法相结合的综合短期负荷预测方法。它具有较强的学习能力、计算 能力、变结构适应能力、复杂映射能力、记忆能力、容错能力及各种智能处理能 力，能很好的适应电网负荷变化，计算精度也比较高，能满足实际需要。下面简 要分析这几种方法。 2 2 1 一元线性回归法( u l r ) 回归分析是将相关的因素进行测定，确定其因果关系，并以数学模型来表现 其具体关系式，从而进行的各类统计分析。它是数据分析的有力工具，能揭示变 量之间的相互关系。分析中所形成的这种关系式称为回归模型，其中以一条直线 方程表明两变量相关关系的模型叫一元线性回归模型。 在电力系统负荷短期负荷预测中，假设有n 个历史参考日，每日分成t 个 时段，第i 日第t 时段的负荷值为扎，采用一元线性回归预测( u l r ) 方法的计算 步骤如下： 1 1 首先计算每个历史参考日的平均负荷 y ，= x 。 ( 2 3 ) ，l 2 ) 建立因变量弘( f = 1 ，2 ，n ) 的一元线性回归方程： 1 6 山东大学硕士学位论文 多l = n 七b i( 2 4 ) 肌口= 专参一专c 缸6 小惫 如2 e o - y , ) 一专( 善以善乃) 1 k = 争专c 耖 3 ) 用( 2 4 ) 式求预测日的平均负荷 夕“= 口+ 6 ( + 1 ) ( 2 5 ) 4 ) 计算历史参考日负荷变化系数 ，5 百x t ( 吼2 ，n ；产1 ，2 ，d( 2 6 ) 5 ) 把n 天，的平均值作为预测日各时段的负荷变化系数 1 一2 专争 ( t = i ，2 ，1 ) 6 ) 求预测各时段的负荷 叠 r + u = + u 多+ 10 = 1 ，2 ，d ( 2 8 ) 2 2 2 指数平滑法s ) 指数平滑法源于移动平均法。移动平均预测法的原理是认为系统发展的趋势 是平稳的，主要在随机因素的作用丽反复波动，它用预测期前几期观测值的平均 值作为预测期的预测值。实际应用中，存在两个问题：一是计算时必须具有较多 的观察值；二是假定过去的观察值的权值相等。但是通常来说，对于未来的发展 趋势，最新的观测值比早期的观测值包含了更多的信息，因而在预测时，最新的 观测值应该较早期的观测值具有更大的权值。指数平滑法解决了这个问题，在预 测时，观测值越新则赋予的权值就越大，假如某一时期的预测值太高，则将其在 下一个周期里降低，反之，如太低则将其提高，这是指数平滑法的建模基础。 对于时间上有序的一组观测值加，工l ，轴，一次指数平滑公式为： 山东大学硕士学位论文 s 。o = 口( 1 - a ) 7 工叫 ( 2 9 ) t r i o 式中s 1 1 1 ) 是f 期一次指数平滑值，a 是平滑系数，0 口 l 。( 2 9 ) 式的迭代形 式为： s ”= 蕊。+ ( 1 一a ) s - l 1 ( f = 1 ，2 ，n ) ( 2 1 0 ) 二次指数平滑的公式为： s ”= a s , “+ ( 1 一a ) s h 2 ( f = 1 ，2 ，n )( 2 1 1 ) n + i 期的预测值量+ l 就取为n 期的一次或二次指数平滑值，即圣+ l = 1 或 者圣+ l = s ”。 从式子( 2 9 ) 、( 2 1 1 ) 可以看出，a 的取值对预测值叠。有很大影响。口的值 越大，说明最新观侧值的影响越大。由于在预测过程中，越是靠近末尾的值越重 要。因此对新数据要给予充分的重视，但也不能完全忽视以前的数据，即旧数据。 为了科学的选取a 值，本文采用文献 1 9 】的方法采用最小均方差的原则，即在0 1 间选取不同的值进行预测，分别计算平均误差平方，取其中最小均方差所对应 的平滑常数作为正式预测的平滑常数a 。 m i n ( k ，一h ) 2 = m i n ( s - l - x ) 2 ( 2 1 2 ) 即，把使n 期预测误差最小的a 值作为预测n + i 期的a 值。 另外，值得注意的是，指数平滑法一般适用于中短期预测。因此预报步长不 宜太大。这是因为当预报步长较大时，则预测所依据的观测数据历史时间就越远， 这样对未来的影响就越小，从而可能产生较大误差。 2 2 3 人工神经智能网络( a n n ) 人工神经网络是由具有非线性作用函数的神经元构成、进行大规模并行信息 处理的非线性的模型结构，具有高度的非线性运算能力及很强的容错能力。国内 外的研究人员对神经网络预测方法进行了广泛的研究并尝试着用神经网络解决 各种各样的预测问题。大多数人认为，对于一定的领域和某些预测问题，神经网 络可以得到比传统的预测方法更好的结果，因此对神经网络理论和方法进行研 山东大学硕士学位论文 究，并将其应用于复杂的负荷预测上不仅有重要的意义，而且神经网络作为种 新的预测技术必将得到进一步的发展和更为广泛的应用2 0 1 。 2 3 短期负荷预测技术发展 1 9 6 6 年，h e i n m a r