电力系统负荷

电力系统负荷（共12篇）

电力系统负荷 篇1

本文针对短期负荷预测中的神经网络参数无定论以及中长期负荷预测在非稳定增长型负荷趋势下预测精度不高且无法筛选模型的问题,提出解决方案。在电力系统负荷预测领域起到解决负荷预测过程中常见疑难问题的作用。

如付诸现实将产生人力物力资源调配更加合理的局面。

电力系统负荷预测对于电力部门规划未来几年的工作任务、合理部署人力物力资源、经济合理地管理电力系统,具有极为重要的意义。本文首先介绍了电力系统负荷预测的特点及其发展现状,然后根据负荷预测领域目前常用的六种预测模型,对其优缺点进行了简要分析并介绍了适用条件。最后,针对目前负荷预测领域中常见的几种问题提出了一些建议。

电力系统负荷预测是以电力部门历史负荷数据为支撑,结合不同的计算方法,用以预测未来时段负荷值或电量值的理论。电力系统负荷预测对于电力部门合理有效地安排下一阶段的工作任务,具有极为重要的意义。

日前,中国电力企业联合会发布了《2016年度全国电力供需形势分析预测报告》。报告中指出,在2016年,我国的宏观经济增长速度将表现出平稳增长、略有下降的态势。总体来看,我国仍处于电力供需相互持平的稳定局面,但也存在用电高峰时期供电不足的问题。为了缓解用电高峰时期给电网带来的压力,合理准确的负荷预测方法显得尤为重要。

负荷预测的特点及现状

负荷预测的特点

电力系统负荷预测,是根据电力系统的历史负荷数据,对未来时段或未来状态下的电力负荷进行推算,所以,负荷预测的研究对象是不肯定事件。对不肯定事件或者随机事件的研究,推动着负荷预测技术的发展,使“不肯定”达到“可能”的状态,便使得负荷预测具有条件性、不准确性、时间性与多方案性的特点。

负荷预测的现状

电力系统负荷预测是电网部门的重要工作内容之一。而负荷预测的核心问题,则是预测方法的问题。随着负荷预测领域的发展,越来越多的算法陆续应用到负荷领域之中,使得负荷预测的适用性更强并且预测精度更高,并且一些具有多功能的负荷预测软件包,也已由国内专家研发而出。

华北电力大学的牛东晓教授等人,根据多年的负荷预测研究与应用经验,已经研发出多种极具实用性的软件包。该软件包涵盖了短期、中期、长期负荷预测的各个方面,已达到国际领先水平,并且也已在全国各电力行业广泛应用。

负荷预测的常用模型及适用范围

负荷预测模型

1. 回归分析模型

回归分析法是利用统计学原理,对电力系统中统计到的大量负荷数据进行数学处理的一种方法。在回归分析模型中,一般以时间、国民经济、人口数等为自变量,以电量或负荷值为因变量,通过回归分析算法计算得到预测方程,辅之以外推法,进而对未来一段时间或某一状态进行负荷预测。

根据自变量数目的不同,回归分析模型可以分为一元回归分析模型和多元回归分析模型;根据历史数据的整体趋势,回归分析模型又可以分为线性回归分析模型和非线性回归分析模型。如果再将上述两类模型进行重新组合,又可生成一元非线性指数增长模型、多元线性回归分析模型等多种回归分析模型。

2. 随机时间序列预测模型

随机时间序列预测模型是一种应用较早并且普及面较广的预测模型。在一般的预测模型中,因变量通常为可控变量,而自变量为随机变量。但是在随机时间序列预测模型中,因变量和自变量均可以为随机变量(如将负荷自身的过去时值作为模型的自变量等情况)。当然,随机时间序列预测模型在实际应用中,也多以时、日、周、季等为自变量,根据历史负荷数据的特点,以负荷值或电量值为因变量构建预测模型,进而实现对未来时段的负荷预测。

随机时间序列法在预测过程中,虽然其在某一时刻对应的预测值是随机的,但从整体趋势上看,却表现出某种程度的随机性,所以按照类型来分,一般可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列。

3. 人工神经网络模型

神经网络(ANN)预测技术作为近年来广泛发展的技术,在负荷预测领域的应用,有着极为突出的表现。神经网络技术的优点在于其可以模仿人脑的处理过程,对大量非线性、不确定性规律表现出极强的自适应性、记忆性特点,并且能够自主学习、推理和优化,具备其它系统所不具备的智能化特点。

随着ANN技术的广泛发展,反传算法也逐渐被应用于ANN技术中,并以此作时间序列的预测。其中的误差反向传播算法,提出了一种简单的三层神经网络模型,该模型可以实现输入和输出之间任何复杂的非线性映射关系,此即为广为人知的BP神经网络模型。ANN技术的主要优点在于其良好的函数逼近能力,可以更好地拟合多复杂自变量和因变量之间的关系,再通过反向传播算法,可以得到更为优化的、更为精准的预测模型。ANN技术相比于传统的负荷预测方法,其具备无可比拟的适应性和优越性,但其训练过程需要的时间较长,而且很有可能无法收敛,同时神经网络中隐含层数目、节点数等的选取都还没有确定的理论,有待探索和完善。

4. 灰色预测模型

灰色预测理论并非是统计学范畴的理论,其理论依据是灰色累加生成技术。灰色预测模型是将一切随机变化量看作隶属于某一范围的灰色量,通过不断的累加生成,得到一个在趋势上近似指数规律的新序列,经过常微分方程求解后,可以得到累加后的预测方程。最后根据累加生成的逆过程,即累减还原法,还原得到所需要的原序列预测模型。在众多的灰色模型中,以GM(1,1)模型最为常用。灰色预测模型相比于其它预测模型,具有对样本量要求少、对历史数据无要求、计算速度快等优点。其适应于小样本的特点,使得灰色预测技术在中长期负荷预测中广泛使用。

理论上,灰色预测模型对历史负荷数据的趋势没有要求,可以广泛适应于各种历史数据。但由于其本身就是在累加生成和常微分方程的基础上求解得出,所以当历史数据本身表现出增长趋势时,其预测精度将大大提高;当历史数据的趋势波动较大,具备离散特性时,会使系统白化程度加大,从而降低预测精度。

5. 小波分析预测模型

小波分析法是一种时域-频域分析法,它作为二十世纪世界研究成果的杰出代表,极大程度地吸取了现代分析学中的诸多精华,并广泛应用于各个领域。

在负荷预测中,小波分析法的主要用途是:通过选择合适的小波,可以实现对不同性质的负荷的分类。根据分类结果,从而可以更有针对性对某一负荷采用更为合适的预测方法。利用分解后各组数据表现出的较为明显的周期性,此时再对分解后的序列分别进行预测。最后通过预测序列的重构,得到所需要的预测结果。但是在重构过程中,由于累加特性,不可避免地伴随着误差地累加,所以也在一定程度上影响了小波分析法的预测精度,并且也使得模型建模更加复杂。

6. 组合预测模型

由于众多预测模型的存在,并且每个模型都有各自的突出优点和适用性,所以,为了实现“扬长避短”的目标,充分发挥每一个模型的优势,组合预测模型应运而生。组合预测模型是根据历史数据的趋势,选择满足精度要求的各单一模型分别预测,最后通过适当的权重分配方法,为各预测模型分配权重,实现最终的组合预测。经实践证明,组合后的模型相比于各单一模型,在预测精度上均有不同程度的提高。

在组合预测过程中,灰色理论中灰色关联度的概念,对于提高组合预测模型的精度具有重要影响。模型的选择具有主观性,这个主观性将在很大程度上影响模型的最终预测精度,而灰色关联度则是客观的检验标准。灰色关联度作为衡量两个模型预测值贴近程度的概念,在负荷预测过程中,被广泛应用于模型的初步筛选工作。经灰色关联度初步筛选后,用满足灰色关联度的模型组合预测,辅之以适当的权重分配方法,将实现最优化预测的目标。

各预测模型的适用范围

通过以上六种模型的阐述可以看出,常用的负荷预测方法均有各自的优点和不足,适用的场合也不尽相同,所以,预测模型的具体选取方法应结合实际情况分类分析。

(1)从历史数据趋势看,当负荷的历史趋势本身就表现出常见的函数特点时(如一元线性、指数增长等),回归分析法、趋势外推法、灰色预测技术、组合预测模型都将很大程度上提高预测精度。

(2)从历史数据的数量上看,当历史负荷数据数量较少,即小样本情况下,灰色预测模型、回归分析模型中较为简单的一元线性回归分析模型、一次指数平滑和一次滑动平均模型均可采用;当历史负荷数据数量较多,即大样本情况下,神经网络模型、回归分析模型均可采用。

(3)从预测时间长短上看,当预测目标为短期预测、超短期预测时,神经网络模型、小波分析模型等较为适用;当预测目标为中长期预测时,灰色预测模型、回归分析模型、趋势外推模型等则较为适用。

当前负荷预测的问题和建议

当前负荷预测的问题

当前,负荷预测领域主要是以预测时间的长短为分类标准,即分为短期负荷预测和中长期负荷预测。对短期负荷预测而言,BP神经网络算法应用极广。但是BP神经网络算法的应用,不可避免地要面对隐含层数、节点数、训练次数等算法参数的设定。目前的设定方法多为尝试法或经验法,即通过多次尝试或按照已经具备高精度预测能力的模型的设定方法,来设定神经网络模型中的隐含层数及节点数。如此一来,便缺少一套具备客观评价能力并且能被业界认可的概念来弥补短期负荷预测过程中的不足。

对于中长期负荷预测而言,各种单一模型经灰色关联度检验并筛选后,选择合适的权重分配方法,最终进行组合预测,此为目前较为常用的负荷预测方法。但在组合预测过程中,历史负荷数据的趋势往往不能保持稳定增长,甚至逐渐出现稳中有降的趋势。这种趋势的出现,让现有负荷预测算法面临考验。特别是近年来全国GDP走势逐渐减缓,并且智能电网、主动配网等工程也相继推广,分布式电源等的投运也都对负荷的增长趋势产生了不同程度的影响,波动型负荷曲线也将逐渐增多。

在此种情况下,即便有灰色关联度等对模型进行初步筛选的手段,往往也有可能出现某一单一模型的预测精度高于组合预测精度的情况。所以对于中长期负荷预测的组合预测方法而言,寻找一套能够适应当前负荷变化规律的模型筛选方法已成为当务之急。

对现有问题的建议

对短期负荷预测而言,关于BP神经网络算法中的隐含层数、节点数、训练次数等问题,国内外已有不少专家从事相关研究,文献至文献分别提出了不同的优化方法,但近年来相关研究较少。笔者认为,通过较为重大的国际学术会议,采取专家研讨的方式,或许可以有助于该问题更好地解决。

对于中长期负荷预测而言,文献中提到了一种基于马尔可夫链预测法筛选组合预测模型的方法。该方法从历史负荷数据相邻两年的增长率出发,为组合预测模型的筛选提供了新的思路。

结语

本文通过从当前电力系统负荷预测的特点出发,阐述了负荷预测的现状。根据负荷预测的不肯定性特点,介绍了负荷预测领域常用的六种预测模型,并对各模型的优缺点做了简要分析。针对负荷预测过程中,不同情况下各模型适用性不同的特点,本文从三个角度描述了模型的选取方法。最后,针对当前负荷预测过程中存在的问题,提出了相应的解决办法。

随着近年来国民经济走势趋于平缓化、分布式电源的逐渐普及以及主动配网等试点工程的开展,负荷曲线波动的问题将会逐渐暴露出来。相信这些新问题的出现,也将进一步促进负荷预测领域的发展。

电力系统负荷 篇2

一、现场勘察

1每个用户终端安装施工前都必须经过现场勘察。

2.勘察人根据用户填写的负控登记表，对用户变（配）电环境状况、设 备容量、供电线路名称、用电情况及有关设备逐一进行勘察，确定：

1负控装臵的安装位臵；

（2）

天

馈线和信号电缆、控制电缆的敷设路径及长度；

（3）

确

定终端装臵的电源取向；

（4）

被

控开关的名称、编号、脱扣形式、辅助接点情况以及被控负

荷情况等。

3.终端装臵的安装位臵，一般不占用巡视通道，个别配电房确无其他合

适位臵时，可以部份占用通道，基本原则是：

（1）

若

配电房只有一个巡视通道，不得占用；

（2）

若

配电房有两个巡视通道，特殊情况下可以占用一侧通道的一

部份，但一般要保证该通道的剩余部份不窄于 50cm，以便巡视 人员通过。

4.终端装臵的电源取向，应以保证负控最后一轮开关跳闸后装臵仍能正 常工作——即装臵不失电为原则。

5.勘察人员应在勘察表上画出该变（配）

电所一次系统的主要部份，其

中应含进线名称、进线开关、刀闸编号，有关进线及联络开关、被控 开关、计量点以及施工中必须停用的其他设备。需要向调度报停电申 请的开关、刀闸应专门注明，并于勘察后立即填写停电申请单以防遗 忘。

6.勘察表必须填明勘察日期及勘察人姓名。

二、装接通知单

负控管理人员依据现场勘察确定的开关控制轮次制定“负控装接通知 单”，经负控专职、负荷调度、主管领导签字后生效。

负控装接通知单一式五份，分别存于负控中心值班室，用户变（配）电房、负控维修组、负荷调度、用户档案袋。

三、施工图纸

根据“现场勘察表”和“装接通知单”画出施工接线图，经专职人员 签字后交施工人员施工。施工队原则上应按图施工，施工中发现问题或有 必须变动之处，须经专职人员或主管领导同意后方可更改。施工结束后施 工负责人应在“竣工图”上签字。

四、竣工报告

施工完成后，施工现场负责人应认真填写竣工报告，经施工负责人、施工验收人、用户验收人签字后归档保管。

五、对施工队伍的安全规定

1.参加负控施工的队伍均必须具备相应的 “进网作业许可证” 和 “资质 证书”。

2.施工队必须出具参加负控施工的所有工作班人员及工作负责人名单，名单所列人员必须经供电局安监部门组织的安规考试合格，均必须学

会紧急救护法并经考试合格。

3.施工队人员必须保持稳定，如有变动须预先得到负控专职或主管领导 的同意。

4.施工队必须严格执行的 《电业安全工作规程》 的有关部份，切实做好

保证安全的组织措施的技术措施，严格执行用户工作工作票双签发制

度。工作负责人（监护人）由施工队中富有工作经验的人员担任。工 作负责人应认真办理工作许可手续，开好开工会、收工会，对工作的

全过程负责监护，以保证工作人员的人身安全和设备安全。

5.工作班人员应明确工作目的和工作范围，不做心中无数的事，不得擅

自触动其他设备。

6.对已执行的双签发工作票由施工队负责保管两年，以备查验。

六、对负控验收人员的要求

1.负责对施工质量的监督和验收，包括选用材料是否符合要求，安装接

线是否与施工图和装接单一致，施工质量是否合乎规范；

2.负责抄录用户主接线图，核实、标明接入负控跳闸的开关及其所控制 的负荷大小；

3.负责与主台联系，进行整组调试；

4.负责填写竣工报告；

5.必须始终在工作现场，负责与用户及局调度、分局等部门的联系协调；

6.熟悉用户设备情况及负控安装的具体细节，做好书面记录，以备将来

负控系统的运行维护。

七、施工技术要求

1.终端装臵的安装要求

（1）

无

论是立柜式或挂板式，都应可靠的固定，保证不歪不斜，不

前倾不后仰，稳定牢固，以双手推之应无晃动。

（2）

装

臵应有可靠的接地。

2.电缆施工的要求

（1）

电

缆敷设应横平竖直，转角处满足转弯半径要求，不得陡折、斜拉，不得卷绕、拧劲。

（2）

电

缆应沿管、孔、沟、道敷设，不得凌空飞线，不得摊放地面。

（3）

若

不得不使电缆横空跨越，室内应通过槽板、桥架，室外可依

托钢丝绳。总之，一要敷设整齐，二要不使电缆承受拉力。

（4）

电

缆在进入屏、柜后，应整齐固定，并做有标准的电缆头。多

根电缆并行时，电缆头应呈梯度排列。每根电缆至少固定两处。

（5）

每

根电缆的两端应挂有规范的标牌，标明电缆去向、规格等。

芯线应套牌、标明编号。

（6）

电

缆芯线原则上不得直接接设备元器件，一般必须经端子排过

渡。

（7）

电

缆在屏、柜内敷设时，应与带电、发热、可动部件保持足够的距离。

3.二次小线（含电缆芯线）的施工要求

（1）

应

尽可能整齐地成束敷设，在一束线内部避免交叉缠绕。

（2）

排

列应横平竖直，转角处呈略带弧度的直角，不得斜拉，不得 使接线部位受到拉力，接线部位芯线不得受伤。

（3）

与

带电、发热、可动部件保持足够的距离。

（4）

导

线接入可动部份的元器件时，应采用多股注塑铜导线。

（5）

对

于多股导线应使用压接线头，或以焊锡将线头定形。

（6）

所

有二次小线线头，均应按“相对编号法”套牌、编号，电缆

芯线可采用“等电位编号法”。号牌应大小一致，字迹清晰不 褪色，以手擦拭不掉。

4.天馈线安装要求

（1）

天

线支架的安装应考虑防雷。

（2）

支

架安装必须稳固，必要时应加拉线固定。

（3）

馈

线与天线的连接处应可靠旋紧，并有防雨措施，防止雨水浸

入螺纹处日久生锈。

（4）

馈

线在支架上应固定牢靠，不应使天线因馈线而承受扭、拉力，以致日久倾斜。

（5）

馈

线在平台或屋顶引下前，应用铁卡以膨胀螺丝固定牢固，不

得使其对支架产生拉力。

（6）

馈

线在跨过屋檐前后均应用铁卡以膨胀螺丝固定牢固，保证其

在大风中不与屋檐产生摩擦。若屋檐为瓷砖之类的尖利物，应 考虑绑扎橡皮之类保护物，以防馈线日久损伤。

（7）

馈

线在跨过屋檐后在墙上的固定点应尽可能靠上，屋檐到墙的

斜拉线与屋檐水平线之间的夹角一般不要超过 18 °，即墙上第

特对终端安装施工中的有关事项规定如下：分享到：把文档贴到Blog、BBS或个人站等： 复制 预览

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油田电力系统长期负荷预测方法 篇3

【关键词】油田电力系统；长期负荷预测；分析；安全运行

引言

在考虑外界的因素和自然条件基础上，进行油田电力系统未来的负荷预测，对整个电力系统中网节点的分布以及油田电力系统的拓展有着巨大的作用，不仅可提高供电的可靠性和安全性，同时能带来巨大的社会效益和经济效益。

一、油田电力系统长期负荷预测特点

（一）不确定性

对于油田电力系统来说，由于系统收到诸多复杂因素的影响，并且各种因素也在不断发生变化，对于电力系统的影响也不是一层不变的。尤其是对于复杂线路来说，不仅仅存在随机因素，也会存在一些突发因素，这些因素对于电力系统的影响是很难确定的，这就带来油田电力系统长期负荷预测的不确定性。

（二）条件性

油田电力系统长期负荷预测是在一定条件下进行的。在进行预测时，结合相关的数据资料，对于不确定的参数进行假设，如假设未来一段时间内油田电力系统用电量不会发生大范围的波动，无大的自然灾害发生，石油行业的整体发展形式良好等，最终根据假设结果对于整体系统进行计算。当然进行假设的前提是必须遵循客观事实，不能够凭空想象，随意假设，要根据调查分结果，利用概率论的相关知识进行假设。

（三）时间性

油田电力系统长期负荷预测具有时效性，即预测结果只能对一定时间范围内油田电力系统起效。这主要是由于油田电力系统负荷的发展规律只存续于特点时间范围内，而不是固定不变的，因此在进行油田电力系统长期负荷预测时选取的历史数据要限制在特定的时间限度内，所预测的对象也只能是在某一时间范围内的。

（四）方案不唯一性

根据可能性原理，油田电力系统负荷在未来存在多种可能性，并且这些可能性之间相互独立，甚至是存在非常大的差距。因为为了保证油田电力系统长期负荷预测的准确性，应该充分考虑在多种条件作用下，油田电力系统负荷可能出现的所有状况，从而得到不同条件下的油田电力系统长期负荷预测方案。

二、油田电力系统长期负荷预测方法

（一）基于MAS的分布协调与自适应控制

信息化技术推动了电力系统长期负荷预测技术的发展，智能Agent技术就是基于这一技术发展起来的。通常将Agent技术定义为一种集成度高、智能化程度高，能够在一定权限范围内进行自动化控制。通过将多个Agent技术个体组合在一起就形成了MAS系统，这样的系统不仅可以实现单个Agent技术个体的功能或者任务，同时多个Agent技术个体进行协作、组合，使得控制系统高度模块化与多元化。MAS系统可以充分发挥出单个控制单元的作用，从而有效解决传统控制系统中存在的故障隐藏、安全性低、抗干扰能力弱等问题。因此基于MAS的分布协调与自适应控制是未来电力系统长期负荷预测发展的重要方向。基于MAS协调的分布协调与自适应控制处理平台的协作关系，能够充分整合各方面的资源，实现数据库和知识库共享，利用多种方法实现长期负荷预测的准确性和可靠性。

（二）大数据技术

随着大数据技术的不断发展，油田电力系统规划业务覆盖范围将会进一步得到拓宽。充分利用大数据技术可以实现以下三面的规划应用价值：①用电量预测。整合分析地区历年用电量变化、规划区域面积、经济发展水平、用电结构变化等数据资料，实现对用电量的有效预测，进而为油田电力系统的优化设计提供参考；②空间负荷预测。从油田电力系统建设面积、用地类型、容积率、占地面积负荷密度，目标年占地面积、总负荷值、行业负荷值等方面入手，收集相关的数据并进行及时有效的分析，可以实现对电力系统空间负荷的有效预测，促进电力网点合理化设置，促进电力资源的高效化利用；③多指标关联分析。通过大数据技術抓取所需数据的时间一致性切片，实现对GIS，PMS，OMS等多个外部指标得联动分析，实现油田电力系统规划设计的合理性与高效性；④未来时刻断面预测。实现电力设备的数据存储、调取，实现迅速快捷的设备状态以及设备使用历史数据查询。在历史时刻查询以及设备数据质量分析的基础上，自动收集涉及设备状态变化的计划类信息，实现智能化演算，推测出未来某段时期内调度操作历程，最终预测电网在某一时刻的设备断面。

（三）参数化方法

参数化方法包括粒子群优化算法、灰色理论等方法。粒子群优化算法用来最小化模型参数的误差，预测电力系统高峰的负荷。通过采用最小二乘误差法，结合实际情况进行相关参数的计算，最终估计的优化模型参数用来预测油田电力系统的高峰负荷需求。根据负荷预测的结果制定规划和运营模式，以保证电力系统良性运行。灰色理论采用指数模型，结合油田电力系统负荷历史数据建立相关的指数预测函数。灰色系统理论提供了一个有效的工具来处理影响负荷的不确定因素，从中找到规律并建立相应的预测模型，旨在找到灰色差分方程中的最优参数。

参考文献

[1]黄文，王磊.油田电力系统中长期负荷预测方法[J].油气田地面工程，2013，32（2）：61-62.

[2]谢传胜，贾晓希，侯文甜.基于方法组合创新思想的电力系统长期负荷预测[J].水电能源科学，2011（10）：207-209.

电力系统负荷预测技术 篇4

21世纪, 电力系统负荷预测技术成为越来越重要的研究领域。科学的预测是正确决策的依据和保证。电力系统负荷预测实际上是对电力市场需求的预测。在商业化运行体制下, 电力系统负荷预测更加成为越来越重要的研究领域。电力负荷系统准确的预测有利于压低峰荷、增加谷荷, 沟通了供电商到用户的信息通道, 实现了数据实时采集、存储、计算、统计、分析自动化, 提高了从发电、供电到用电的经济效益和供电可靠性, 可以挖掘发、供、用电设备潜力, 可以延缓建设投资, 是城网改造中通过小投入换取大收入的示例, 是通过内涵发展生产的典型。总之, 电力负荷管理信息系统的应用建设具有显著的经济和社会效益。

1.1 电力系统负荷预测的组成特点和作用

电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等, 不同类型的负荷具有不同的特点和规律。

城市民用负荷主要来自城市居民家用电器的用电负荷, 它具有年年增长的趋势, 以及明显的季节性波动特点, 而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。

商业负荷, 主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷, 覆盖面积大, 且用电增长平稳, 商业负荷同样具有季节性波动的特性。虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷, 但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。此外, 商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间, 从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。

工业负荷是指用于工业生产的用电, 一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位, 它不仅取决于工业用户的工作方式 (包括设备利用情况、企业的工作班制等) , 而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系, 一般负荷是比较恒定的。

农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。此类负荷与工业负荷相比, 受气候、季节等自然条件的影响很大, 这是由农业生产的特点所决定的。农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯的影响, 但就电网而言, 由于农业用电负荷集中的时间与城市工业负荷高峰时间有差别, 所以对提高电网负荷率有好处。

从以上分析可知电力负荷的特点是经常变化的, 不但按小时变、按日变, 而且按周变, 按年变, 同时负荷又是以天为单位不断起伏的, 具有较大的周期性, 负荷变化是连续的过程, 一般不会出现大的跃变, 但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的, 不同的季节, 不同地区的气候, 以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。

负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平, 同时确定各供电区规划年供用电量, 供用最大负荷和规划地区的总负荷发展水平, 确定各规划年用电负荷构成。它为经济合理地安排电网内部机组的启停与检修, 保持电网运行的安全稳定性, 电网的发展速度, 电力建设规模, 电力工业布局, 能源资源平衡, 电力余缺调剂以及电网资金和人力资源的需求与平衡等方面提供了可靠的依据。

1.2 电力系统负荷预测的基本要求

1.2.1 负荷预测的特点

由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值, 所以负荷预测研究的对象是不肯定事件, 从而使得负荷预测具有以下特点:a.不确定性。由于电力负荷未来的变化趋势要受多种复杂因素的影响, 而且影响因素也是不断变化的, 有的能够预先估计, 有些很难预先估计, 这就决定了负荷预测的结果具有不确定性或不完全确定性。b.条件性。负荷预测是在一定假设条件下做出的。假设条件不能凭空假设, 应根据研究分析, 综合各种因素而得到。给预测结果加预测的前提条件, 便于预测结果的使用。c.时间性。由于负荷预测属于科学预测的范畴, 因此负荷预测有一定的时间范围, 需要确切地指明预测的时间, 这也叫预测期限。d.多方案性。由于负荷预测的不确定性和条件性, 所以负荷预测一般都是在各种情况可能的发展状况下进行预测的, 从而就会得到各种条件下不同的预测方案。

1.2.2 电力系统负荷预测的基本过程

电力系统负荷预测技术的第一关键就是收集工作, 而负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据, 建立科学有效的预测模型, 采用有效的算法, 以历史数据为基础, 进行大量试验性研究, 总结经验, 不断修正模型和算法, 以真正反映负荷变化规律。其基本过程如下:a.调查和选择历史负荷数据资料。多方面调查收集资料, 包括电力企业内部资料和外部资料, 从众多的资料中挑选出有用的一小部分, 即把资料浓缩到最小量。挑选资料时的标准要直接、可靠并且是最新的资料。如果资料的收集和选择得不好, 会直接影响负荷预测的质量。b.历史资料的整理。一般来说, 由于预测的质量不会超过所用资料的质量, 所以要对所收集的与负荷有关的统计资料进行审核和必要的加工整理, 来保证资料的质量, 从而为保证预测质量打下基础, 即要注意资料的完整无缺, 数字准确无误, 反映的都是正常状态下的水平, 资料中没有异常的“分离项”, 还要注意资料的补缺, 并对不可靠的资料加以核实调整。c.对负荷数据的预处理。在经过初步整理之后, 还要对所用资料进行数据分析预处理, 即对历史资料中的异常值的平稳化以及缺失数据的补遗, 针对异常数据, 主要采用水平处理、垂直处理方法。数据的水平处理即在进行分析数据时, 将前后两个时间的负荷数据作为基准, 设定待处理数据的最大变动范围, 当待处理数据超过这个范围, 就视为不良数据, 采用平均值的方法平稳其变化;数据的垂直处理即在负荷数据预处理时考虑其24h的小周期, 即认为不同日期的同一时刻的负荷应该具有相似性, 同时刻的负荷值应维持在一定的范围内, 对于超出范围的不良数据修正, 为待处理数据的最近几天该时刻的负荷平均值。d.建立负荷预测模型。负荷预测模型是统计资料轨迹的概括, 预测模型是多种多样的, 因此, 对于具体资料要选择恰当的预测模型, 这是负荷预测过程中至关重要的一步。当由于模型选择不当而造成预测误差过大时, 就需要改换模型, 必要时, 还可同时采用几种数学模型进行运算, 以便对比、选择。在选择适当的预测技术后, 建立负荷预测数学模型, 进行预测工作。由于从已掌握的发展变化规律, 并不能代表将来的变化规律, 所以要对影响预测对象的新因素进行分析, 对预测模型进行恰当的修正后确定预测值。

2 电力系统负荷预测的方法

2.1 电力系统负荷预测的基本原理和分类

2.1.1 负荷预测的基本原理

负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律, 预计或判断其未来发展趋势和状况的活动, 因此必须科学地总结出预测工作的基本原理, 用于指导负荷预测工作。

2.1.2 负荷预测的分类

负荷预测按时间分类:长期负荷预测, 中期负荷预测, 短期负荷预测, 超短期负荷预测。

负荷预测按行业分类:负荷预测按行业分类可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷的负荷预测。

2.1.3 负荷预测技术方法

电力负荷预测的方法种类繁多有主要依靠专家或专家组的判断, 而不依靠数学模型的经验预测技术, 还有经典预测技术和现代预测技术。

2.2 电力系统负荷预测的基本方法

负荷预测是从已知的用电需求出发, 考虑政治、经济、气候等相关因素, 对未来的用电需求做出的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的类型。负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平, 同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平, 确定各规划年用电负荷构成。传统数学模型预测方法主要有回归模型、时间序列模型、灰色预测法、指数平滑模型等。现代负荷预测方法主要包括神经网络、模糊理论、专家系统、支持向量机等。

3 结论

电力系统负荷 篇5

1.1欠压窃电法

不法分子使用欠压法窃电是通过改变电能计量装置电压回路接线，迫使压线圈失压，减少电能表装置受到电压，以此方法窃电叫做欠压窃电法。

1.2欠流窃电法

欠流方式窃电这种方法原理是通过制造电能计量装置电流的回路故障，改变电能计量装置电压回路的正常接线，使其失去电流或者只有一部分电流通过，影响电能计量装置电流计量准确性。

1.3扩差窃电法

扩差窃电法这种窃电方法主要是改造电能表内在结构性能，通过科学技术手段，使其显示数据和实际数据产生较大差异，从而达到窃电的目的。

2.负荷管理系统在电力营销反窃电工作的具体应用

目前，电力负荷管理系统通过终端数据异常分析功和电表数据异常分析进行反窃电分析，在电力营销中发挥了很大的作用，在一定程度上保证了电力企业的经济效益。下文就负荷管理系统在电力营销反窃电工作的具体应用进行具体分析。

2.1远程抄表应用

以往，电力用电管理部分都是派抄表工作人员到用户现场进行相关数据采集，了解用电用户用电信息，这种人工采集用电用户数据的方式一方面工作量比较大，容易产生疲劳，从而导致采集数据产生失误或者不准确，另一方面，人工抄表的方式工作效率比较低，不能满足越来越多的用电需求。随着负荷管理系统在电力系统的运用，电力管理部门可以不用安排具体的抄表工作人员到现场进行抄表就够能获取用电用户电能计量表里面的具体数据，并且远程抄表与人工抄表的方式比起来，大大节约了物力和人力的支出，而且效率更高，失误率更低，更能满足用电管理的现代化标准。另外，负荷管理系统还能对用户的数据进行有效地记录和监测，从而防止窃电现象的发生。

2.2计量和监控

负荷管理系统有效的把计算机技术、自动化管理控制技术等有效地结合在一起，克服了传统的监测方式弊端，实现了远程对电力系统的全面监控，包括参数设置、信息查询、远程监控客户端的开关、客户使用频率等。另外，负荷管理系统在对电力系统进行全面监控的同时，还能对其相关的数据进行采集、汇总，从而形成一个数据库，为编制配电调度的管理规划提供一定的数据基础。

3.利用负荷管理系统防止窃电的具体方法

3.1数据分析法

对比，着重对用电用户电能计量装置的电压异常、断相、电流不平衡的数据进行分析，通过对这些数据和历史数据的分析可以准确地反映用户的用电异常变动情况，判断出电力系统是否存在着一定的问题，有利于提前防止窃电行为及电力系统的维修工作的进行。

3.2交流采样法

通过对电能装置内部的电压、电流互感器，对用电用户的电能表的电压电流进行信号交流，进行数据分析，然后把分析数据传送回负荷管理数据库中，能有效对用电用户的数据差异进行对比监测，有利对其更好的管理。

4.结束语

随着科学技术的发展，在经济利益的驱使下，窃电方法也与时俱进，正在朝着多样化和高科技化的方向发展。电力负荷管理系统在用电管理中作为一种反窃电的重要工具，发挥着重要的作用，不但为当今的电力企业降低了线损耗率,间接挽回了电力企业的不少经济损失,打击了窃电的不法分子。当然，任何一种技术方法都是有缺点的，负荷管理系统也不例外，因此，相关工作人员要在对负荷管理系统出现问题时，要认真地分析并解决问题，吸取经验，从而促进负荷管理系统在用电管理中更好的应用。

作者:陈靓婧 单位:国网江苏省电力公司盐城供电公司

参考文献:

[1]赵政平.分析负荷管理系统在电力营销反窃电工作中的应用[J].大科技,2015(15):53-54．

电力负荷管理系统建设的若干思考 篇6

关键词：电力负荷；管理系统；建设；问题；分析

中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2012） 18-0099-01

电力负荷管理系统作为一种新兴的现代化综合管理系统，它能够提供很多现代化的服务。通过电力负荷管理系统的建立，可以保证电网的安全运行，提高电力工程的效益。通过该系统可以自动完成很多工作，节省了大量的人力成本，所以电力负荷管理系统的建设有着重要的作用和意义，要按照相关的标准中的要求，做好对电力负荷管理系统的建设工作。

一、电力负荷管理系统应该具有的基本功能

在进行电力负荷管理系统的设计中，要考虑到系统应该具有的功能有：第一，应该具有多功能的用电监控功能，此种功能主要包括①对参数的设置、以及对参数和数据的查询；②对客户端开关的分合闸的远程遥控；③对电压调整率以及功率因数的改善；④可以完成对地区以及客户功率以及电量的监控；⑤完成对相关电力参数的采集及计算；⑥完成的相关图表的绘制和打印；⑦给领导进行决策以及调度提供现代化的管理方法；⑧对客户端进行遥控，可以生成各种数据库等等；第二，可以进行远程抄表、自动采集以及对相关的数据的分析处理，可以节省人力和物力资源。此外还能完成预售电，对一些重要的操作可以自动进行记录，通过负装置系统对用户的用电信息进行实时的监测；第三，报警功能，若有异常情况出现可以进行报警以便于得到及时的处理；第四，应具有良好的外延联网功能；第五，要具有灵活可靠的通信方法；第六，要确保设备的升级更换操作简单。除此之外还应该据具有数据传输以及对事件的处理功能。

二、电力负荷管理系统的基本结构

通常电力负荷管理系统由通信信道、负荷管理终端以及管理中心三部分共同组成，其中管理中心作为指挥中心是因此是最关键的核心部分，管理中心是一个严密的系统，是由计算机内部局域网以及相关的主控软件共同组成。由微机处理系统和数据传输通道共同构成电力负荷管理的终端以及主站系统，其能实现对大用户的各种用电信息的自动采集储存以及远程传输，经过数据传输通道将所获得的各种信息发送大管理中心，进而对大用户的用电量进行统计，最终做到对大用户的实施监察，使其做到有序用电。管理中心的结构是标准的以太网结构，通过星型的方式连接，之所以采用该种结构，是因为后期可以随时增加新的管理站，由于该种结构的适用性很强所以能和其他系统进行连接，而且使用起来方便快捷。管理中心系统网络由数据库服务器、应用服务器以及Web服务器共同构成，这三大服务器分别具有不同的作用。其中数据库服务器主要负责对各种数据的处理，基于此种情况，数据库服务器应该选择高配置的系统，为了保证数据传输的速度应该选用比较大的服务器，同时要做好数据的备份以防数据在应用的過程中出现异常情况导致数据丢失；Web服务器主要的作用是用来提高网页服务，应该配置中高档的服务器，这样才能保证其发挥出应有的功能功能之外还能节约成本；应用服务器其实就是数据采集服务器，它主要起到的作用是对数据的采集、储存、发送、以及对终端结果的回收和解释工作。它可以完成主站应用系统和终端之间的实际信息交换，对于数据采集服务器的配置最好是两台，如果一台发生故障将会自动切换东另外一台中。除此之外，管理中心应该有应用工作站，其作为主控系统集中管理的重要工作。

三、要考虑到电力负荷管理系统建设的安全性问题

电力负荷管理系统通常是以大用户数据作为依据来进行计费的，因此在系统的建设中要确保系统具有安全性。所以想要保证整个电力负荷管理系统处于安全稳定的运行状态中，必须要处理好这个问题。基于此种情况，在系统的建设中应该考虑通过增加硬件以及设置备份服务器来防止服务器出现问题。连接时将网关应放在Web服务器上，而Web服务器是位于内部网和局域网之间的，通过对IP的合理规划使得Web服务器的一端和管理系统的内部接在一起，而另外一端则和企业的网络接在一起，这样在保证自由访问的同时，可以确保内部网不会在外部暴漏，进而确保系统的安全可靠性。除此之外，对于软件的编写，服务器端脚采用了VBSeript的编写方式，客户端采用的是JavaSeript的编写方式，而对ODBC接口则进行加密处理。通过这样的方法，就可以在很大程度上保证数据库的安全性，进而实现系统内部的安全机制。

四、电力负荷关系系统建设未来的发展方向

当前负荷管理技术在我国已经得到了广泛的应用，随着电力管理模式的不断更新和发展，电力负荷管理系统已经成为电流数字化管理的一项重要内容。未来电力负荷管理系统将会采用多种通信的方式，通过建立特大型的企业用户端，然后设立多个工作站的模式进行管理，这样不但提高了工作效率，同时也节省了资源和能源，可以保证电网的正常运行。

五、结束语

综上所述，电力负荷管理系统的建设作为重要的基础设施建设，优质的电力负荷管理系统可以真正实现对用负荷的有效管理和控制，可以有效的对电能进行利用，保证整个电网的安全稳定运行。而实际上电力负荷系统建设工作是一项非常复杂的工作，任务是非常艰巨的，因此就需要相关人员全力以赴做好电力负荷管理系统的建设工作。

参考文献：

[1]刘博.电力负荷管理系统建设若干问题的分析和探讨[J].电力学报，2007（1）.

[2]徐霆.电力大客户负荷管理方法研究[J].科技创新导报，2009（03）.

[3]毕峰.电力负荷管理系统的应用和发展[J].中国电力教育，2009（18）.

浅论电力系统负荷预测方法 篇7

关键词：电力系统,负荷,预测

1 前言

负荷指电力需求量或用电量。负荷预测是从已知的用电需求出发, 考虑政治、经济、气候等相关因素[1], 对未来的用电需求做出的预测, 从而调整相应的输电和配电容量。随着现代科学技术的迅猛发展, 各种各样的电力系统负荷预测方法不断涌现。电力系统负荷具有不可控性和一定相似性, 即可按天、按季、按月以及按年的周期性变化, 而负荷预测的影响因素很多, 想用某单一理论去研究是很困难的, 所以需要大量研究各种负荷预测方法。

2 影响电力负荷预测的因素

电力负荷预测的影响因素有: (1) 自然灾害。若发生洪涝、大旱、雪灾等自然灾害, 会造成电力负荷的大幅度波动。 (2) 国家政策。国家政策的变化会引起电力需求的相应变化。 (3) 虚报负荷。有些地区提供的数据与实际情况相距甚远, 虚报负荷增长率, 导致系统出力短期内出现较大幅度的变化。 (4) 预测方法。各预测方法有其各自的优缺点以及适用范围, 需要分析并根据场合使用, 否则会导致预测结果出现较大的偏差。

3 电力负荷预测的有关方法

3.1 时间序列法

负荷时间序列预测方法是根据一段时间的历史负荷记录, 建立描述电力负荷随时间变化的数学模型, 在此模型的基础上确立负荷预测的数学表达式, 对未来负荷进行预测。时间序列法是目前电力系统中比较成熟的短期负荷预测方法, 可分为自回归 (AR) 、滑动平均 (MA) 和自回归滑动平均 (ARMA) 等, 具有所需历史数据少, 工作量小和计算速度快的优点, 缺点是没有考虑负荷变化因素, 只致力于数据的拟合, 对规律性的处理不足, 限制了其预测精度的提高, 只适用于负荷变化比较均匀的短期预测。

3.2 回归分析法

回归预测[2]是根据负荷过去的历史资料以及一些影响负荷变化的外在因素, 建立可以进行数学分析的数学模型, 用数理统计中的回归分析方法实现对未来的负荷进行预测。回归分析法包括一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等。回归分析法的优点是预测速度快、精度高, 外推性能好, 适用于中、短期负荷预测。存在的不足在于对历史数据要求较高, 无法详细描述各种影响负荷的因素, 不能真实的反映出负荷与影响因素之间的变化关系。

3.3 灰色预测法

灰色预测法将一切随机变化量看作是在一定范围内变化的灰色量, 常用累加或累减生成的方法, 将原始负荷数据整理成规律性较强的生成数据列, 并采用灰色模型的微分方程作为电力系统负荷的预测时, 求解微分方程的时间响应函数表达式即为所求的灰色预测模型。对模型的精度和可信度进行校验并修正后, 即可预测未来的负荷。灰色预测法的优点是要求负荷数据少、不考虑分布规律与变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验;不足之处是当数据离散程度越大, 预测精度越差, 不大适合于电力系统的长期预测。

3.4 专家系统法

专家系统法[3]是对数据库里存放的过去几年的, 每小时的负荷和天气数据进行细致的分析, 从而汇集有经验的负荷预测人员的知识, 提取有关规则, 按照一定的规则推理进行负荷预测。专家系统是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法, 专家系统可以克服单一算法的片面性, 能够同时综合考虑多个影响因素, 该方法全过程程序化, 具有建模简单和快速决断的优点, 且不受时间和空间的限制而广泛使用。不足之处在于在预测过程中容易出现人为差错, 并且由于各地区负荷具有不同特征, 开发的专家系统无法直接应用于其他系统。

3.5 神经网络法

神经网络法利用人工神经网络选取过去一段时间的负荷作为训练样本, 然后构造适合的网络结构, 用某种训练算法对网络进行训练, 使其满足精度要求之后, 再用神经网络作负荷预测。一般而言, 神经网络应用于短期负荷预测要比应用于中长期负荷预测更为适宜。神经网络法的优点在于不需任何负荷模型, 具有很好的函数逼近能力, 较好地解决了天气和温度等因素与负荷的对应关系;不足之处是训练时间长, 易陷于局部极小状态等。

3.6 小波分析法

小波分析法在负荷预测中, 通过选择合适的小波, 对不同性质的负荷进行分类, 从而可以针对某种性质的负荷, 根据其规律采用相应的预测方法, 对分解出的序列分别进行预测, 再将预测得到的序列进行重构, 得到负荷的预测结果。其优点是能对不同的频率成分采用逐渐精细的采样步长, 从而可以聚集到信号的任意细节, 尤其是对奇异信号很敏感, 能很好的处理微弱或突变的信号。

本文将目前的电力系统负荷预测方法作了一个综合的比较和分析, 指出了各种负荷预测模型的优缺点, 未来的预测工作有待加强对历史数据的处理, 准确估计预测模型中的参数, 并可采用组合预测技术来改善预测效果, 在实际应用中应根据具体情况采用合适的预测方法。

参考文献

[1]郭华安, 加玛力汗?库马什, 常喜强, 等.电力系统短期负荷预测精度研究[J].科技资讯, 2011 (21) :132-133.[1]郭华安, 加玛力汗?库马什, 常喜强, 等.电力系统短期负荷预测精度研究[J].科技资讯, 2011 (21) :132-133.

[2]胡杰, 文闪闪, 胡导福, 等.电力负荷预测常用方法的分析比较与应用[J].湖北电力, 2008, 32 (2) :13-15.[2]胡杰, 文闪闪, 胡导福, 等.电力负荷预测常用方法的分析比较与应用[J].湖北电力, 2008, 32 (2) :13-15.

电力系统短期负荷预测方法综述 篇8

1 基于短期负荷的预测特点

对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点： (1) 在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。 (2) 不同的负荷预测方法存在相应的条件性。 (3) 短期负荷预测在时间上各有不同。 (4) 预测的结果包含多方案性。

短期负荷预测精度的影响因素： (1) 以往历史数据。 (2) 自然天气情况。 (3) 其日期类型。 (4) 负荷预测模型。 (5) 相关社会事件等。

2 简述短期负荷预测方法

短期负荷由于受到来自不同方向的因素影响，面临时间序列问题上其随机的过程表现的很不平稳，就算面临的影响因素包罗万象，不过在这些因素中都存在一个特点那就是有规律性。能够为实际预测打下基础，其短期负荷预测的方法大致分为四类。

2.1 经典性负荷预测法

2.1.1 回归类分析法。

将相关的历史数据在变化上的规律同负荷在影响上的相关变化因素，来对自变量还有因变量在二者之间所出现的共同的关系作一个寻找还有它回归的方式。从而对其模型参数作一个确定，能够推测出在未来时刻的相关负荷值。对于该方法存在着计算原理和结构形式简单其预测的速度较快的优点，在缺点上存在着针对历史数据要求高，其复杂的问题是通过线性的方法来进行描述，所以其精度低结构简单。就这些缺点来看，对于在负荷在预测中的影响是做不了详细的描述的，而且在描述的过程中，只有基于丰富的经验以及技巧下其难度才不会很高。

2.1.2 时间序列法。

利用不同时间段之间的间隔来对电力负荷进行历史数据的采集上，对于这个方法将其叫做时间序列。在现代电力系统的短期负荷预测来讲，其时间序列法在算法中与其它方法相比较要成熟的多。在这个方法下可以对电力负荷的历史数据来进行电力负荷数学模型建立，其特点是可以随时间变化。这个模型主要是预测未来负荷的。这个方法的优点在于在历史数据的需求量上较少，其工作量比较小而且在计算的速度是比较快的，能够将在近期里负荷的变化连续性反映出来。不过对于建模的过程中其程序的建设是极为复杂的，在过程中需要高的知识理论进行模型的建设。而且就原始时间序列来说，在其平衡性上必须具备高性能。综上所述，针对时间序列法就只能在那种各方面来讲都比较均匀的短期负荷中进行预测。可是在对负荷的考虑因素中没有考虑的很合理的以及自然天气变化等不确定的因素下，就会导致其预测的误差会很大。

2.2 传统方法

2.2.1 负荷求导法。其负荷序列为P (i） (i=1, 2, 3…），其负荷求导法的预测公式为：

其中Δp (i) fore里i点对于负荷变化率的预测值是：

就这个方法的优点来讲，在对原理的表达上清楚且又方便。在电力的负荷变化率上必须达到规律及稳定性的高要求，在预测的误差上具有累计的效应。

2.2.2 类似日法。

对于类似日法而言，是把即将预测的日类似的负荷进行一个修改，然后得到预测日的负荷。这个方法用的是某种差异的评价函数，也就是在进行与预测日负荷最为类似的类似日的寻找时，则即将预测的负荷日的参数所进行的修正。

2.2.3 卡尔曼滤法。

在电力负荷中又把它叫作状态空间法，是一个把负荷分解成能够确定的分量以及随机分量的原理。在反映未来系统的状态上可以利用对于预报的方法来获得新的相关数据，在组合的过程中就会得到新的预测模型信息，提升预测值的准确性。

2.2.4 指数平滑法。

指数平滑法是利用电力系统负荷趋势外推测技术。为了达到平均的效果可以对其利用加权的形式，再加计算过程里的新数据其相关的权系数进行加大，也可以将陈旧的数据的权系数进行减小。在时变性的体现过程上，能够将近期的数据反映到影响未来负荷的程度值上，这个方法的作用主要是采用其平滑来对存在序列里的随机波动进行消除。

2.2.5 灰色预测方法。

灰色预测这个方法主要是对系统中存在着不确定的因素进行的一个专门预测，是利用灰色模型里的微分方程中的单一指标来对电力系统进行预测。可以根据模型预测未来的负荷，这种方法适合在贫信息的条件下进行分析与预测。

2.3 智能型预测法

2.3.1 专家型系统法。

基于对知识程序的设计来建立计算机系统，而且还拥有了相关领域里的专家知识以及经验，通过推理来对未来进行预测。

2.3.2 人工神经网络法。

神经网络能够处理大量随机性以及非线性关系因素的问题，是建立在过去某时间的负荷上作为训练的样本，进行网络结构的构建。

2.3.3 模糊类预测法。

主要用到了模糊预测法中的模糊数学理论所包含的负荷预测这一现代新技术来进行的建立，对于电力系统中发生的模糊现象可以通过对其概念来进行描述。

2.3.4 综合模型预测法。

在实际运作里，就历史负荷数据所具有的复杂性与随机性，来对单一模型进行预测，是难以达到一个准确可靠的效果的，需要联系实际中各种算法的优缺点，将它们进行有效的结合，才能够提高其预测的精度。

2.3.5 小波分析法。

因为电力负荷具有特殊的周期性，它能够将各类组合为一体频率再由对组合的发展形式演化成一种全新的所谓的混合型信号，这个信号能够把不同的频带块信号进行有序的分解，将其产生的负荷序列来进行小波变换的过程，把小波分析方法运用到电力系统短期负荷预测中。

2.4 短期负荷预测新方法

2.4.1 混沌理论。

混沌时间的序列预测方法是才兴起的负荷预测计算方法。对于系统状态下的变量，将所需要的相关动力学的信息涵盖到系统里的任何一个变量在时间的序列上去。然后对于单变量进行时间序列重组到重构相的空间中去，但是其空间状态的轨迹所进行的是数据保留更改。

2.4.2 支持向量机。

它是一种在统计学习的相关理论上所进行的一种预测的方法，是一个将经典进行二次规划的一个问题所在，这样的方法可以快速的避免局部进行最优解同时也是唯一一个全局最优解。

2.4.3 数据挖掘。

对于数据隐含或未知的含义，我们可以采取挖掘的形式来处理，同时在其具体的决策中我们能根据知识的一定规则来进行知识的提取，而这种挖掘主要以概念及规则等形式来表现知识的提取。

3 结语

通过对短期负荷预测方法所进行的综合性的比较与分析，能够更好的将各种短期负荷预模型上所存在的优缺点指出来。在实际的操作中，可以把短期负荷所具有的特征和影响因素进行一个灵活地选用预测模型。

摘要：本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述, 就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。在目前的预测方法里, 主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析, 比较其不同预测方法的优点及不足的地方。并且提出了短期负荷预测的精度提升了, 不仅在历史的数据上重视了其积累, 还应重视在预测的模型选择上要合适, 综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。

关键词：电力系统,短期负荷预测

参考文献

[1]廖旎焕, 胡智宏, 马莹莹等.电力系统短期负荷预测方法综述[J].电力系统保护与控制, 2011, 39 (1) :147-152.

[2]路轶, 王民昆.基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推法[J].电力系统自动化, 2006, 30 (16) :102-104.

[3]马瑞, 姜飞, Garng M huang等.基于电力系统负荷变动速率的美国得州ERCOT短期负荷预测[J].电力自动化设备, 2012, 32 (2) :81-84.

电力系统短期负荷预测精度研究 篇9

短期负荷预测精度的不断提高, 不但为电力系统的安全、经济运行提供可靠保障, 而且为市场环境下合理安排调度计划、供电计划、交易计划提供了依据[2]。因此, 短期负荷预测已经成为现代电力系统运行和管理中的一个重要研究课题。本文正是基于这一目的, 紧紧围绕提高短期负荷预测精度[3]这一目标, 对短期负荷预测的特点和影响电力系统短期负荷预测精度的因素进行了全面的分析和总结, 接着提出了提高负荷预测精度的措施, 最后对未来负荷预测的工作进行了展望。

1 短期负荷预测的特点和影响负荷预测精度的因素

1.1 短期负荷预测的特点

短期负荷预测是对未来的负荷曲线提出预告, 以便根据预测的结果对电力系统的检修计划、发电计划以及机组起停计划等做出安全、经济、全面、高效的安排。但是, 电力系统工作人员在预测过程中, 由于受经济, 政治, 气象, 时间等多种随机性因素的影响, 使短期负荷呈现随机性和不确定性。总的来说, 短期负荷预测具有以下明显特点。

(1) 条件性。

未来负荷发展的不确定性, 导致条件无法确定, 因此就需要一些假定条件对负荷进行预测。

(2) 周期性。

由于人们在长期的社会活动过程中形成了特定的生产和生活方式, 使负荷变化具有了一定的规律性, 其中最典型的是年周期性、周周期性、日周期性, 其中日周期性是日短期负荷预测和超短期负荷预测的依据和基础。

(3) 时间性。

精确的负荷预测, 要求有比较确切的数量关系和概念, 在预测过程中, 工作人员要指明预测和历史样本的起止时间。

(4) 不确定性。

电力负荷受多种复杂因素的影响, 且这些影响因素有时难以准确确定, 这就会导致负荷预测结果的不准确。

(5) 多方案性[4]。

不同地区的负荷情况所采用的预测方案是不一样的, 我们需要对各种情况下可能的负荷发展状况进行预测, 这样短期负荷预测就具有多方案性。

(6) 连续性。

短期电力负荷是连续的, 在负荷变化过程中, 无论是负荷增加还是减少都要求负荷变化量在一定的范围之内, 其外在表现就是负荷的连续性。

(7) 相似性。

在实际的负荷预测过程中, 负荷预测结果在相对应的阶段呈现相近的情况, 事实上, 我们在负荷预测过程中使用类推法和历史类比法, 就是基于这个特点。

(8) 非线性。

短期负荷的变化与其影响因素基本上不存在正比关系, 这样在短期负荷预测中应用线性模型进行预测效果就会比较差。

1.2 影响负荷预测精度的因素

精度是负荷预测最重要的指标。在电力系统短期负荷预测中, 影响短期负荷预测精度的因素是多方面的, 但主要是以下几方面。

(1) 历史数据。

历史负荷数据在很大程度上决定了未来预测负荷的水平, 然而负荷预测所需的大量历史资料并不能保证其绝对准确可靠, 在一定程度上必然会带来一些预测误差。

(2) 经济因素。

经济环境的好坏和经济发展状况对负荷预测是有重要影响的。一般来说, 经济发展比较好的情况下, 负荷水平就提升的比较快;反之, 负荷水平就会下降。

(3) 政治因素。

例如军事冲突等, 此类事件出现的概率很小, 但是一旦出现就会对负荷造成重大影响。

(4) 气象因素。

影响负荷的天气因素很多, 在进行负荷预测时, 往往预测模型只考虑研究对象的主要因素, 而忽略了许多次要的因素, 另外, 再加上气象预报本身的不准确, 会造成双重误差。

(5) 时间因素。

时间的周期性和季节性变化、节假日等时间因素使负荷曲线在不同的时间范围内呈现出不同的特征。

(6) 样本因素。

影响短期电力负荷预测的样本因素包括样本数量、样本质量和样本范围。在进行短期电力负荷预测时, 不能仅仅考虑时间、历史数据因素, 应该综合考虑影响负荷的各种因素, 同时对各个因素进行定量和定性的分析, 进而选择最佳样本, 使预测更加准确。

(7) 预测模型。

不同负荷预测模型所得出来的预测结果有时是有较大差别的, 我们应根据地区实际和特点, 选择精确的负荷预测模型。

(8) 其他因素。

在确保电力市场经济性的的情况下, 执行峰谷分时电价, 在一定程度上对负荷曲线产生了影响;难以确定反映负荷周期性、趋势性以及与影响因素之间关系的样本数;有些突发事件, 如拉闸限电、冲击负荷、停电检修和重大活动等都可能会对系统负荷产生很大的影响;大电网 (网、省级) 负荷变化一般都有较强的统计规律性, 预测结果比较准确, 而地区级电网的统计规律则不是很明显, 不能有效地指导负荷预测等, 上述情况都会对进行精确的负荷预测产生不同程度的干扰。

2 提高电力系统短期负荷预测精度的措施

2.1 电力系统短期负荷预测基本流程图

负荷预测所有工作的中心是围绕如何提高负荷预测准确率展开的, 图1为短期负荷预测的基本流程图。

2.2 提高短期负荷预测[5,6,7,8,9,10,11,12,13]精度的几条措施

根据短期负荷预测的特点以及影响负荷预测精度的因素, 结合短期负荷预测的基本流程图, 我们应在以下几个方面来提高短期负荷预测的精度。

(1) 历史数据的正确与否在一定程度上决定了预测结果的精确度, 有效的利用高质量的样本数据既是非常基础也是非常重要的工作。

(2) 加强对运行人员的培训力度, 增强运行人员的理论修养和经验知识的积累。

(3) 预测部门工作人员要加强与非统调之外电厂 (站) 的沟通与协调, 掌握准确的负荷信息, 对提高负荷预测精度将产生重要意义。

(4) 加强与气象预报部门的沟通, 提高天气预测的准确率, 它是提高负荷预测准确率的前提和基础。

(5) 建立电力负荷的大用户中心, 实时掌握大客户的负荷调整信息, 这样就能缓解在特殊情况下对负荷预测造成的不利影响, 提高预测精度。

(6) 加大对负荷预测研究工作的资金投入力度, 不断尝试用新理论和新技术对负荷进行预测, 建立完整的负荷预测体系。

(7) 针对预测地区的负荷特性分析和负荷特点, 选择精确的预测模型。

(8) 加强各地区电网的管理和协调, 实现信息共享, 建立特殊情况下的应急体系, 及时调整负荷预测的工作进度和工作方法。

3 结语

短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的基础工作, 预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量。作者认为未来的负荷预测工作, 在加强对基础数据进行处理的同时, 要运用科学的技术手段不断完善负荷预测模型, 并积极探索负荷预测的新思路和新方法, 在实际中, 有针对性的对特定地区和特定情况选用特定的负荷预测模型, 建立全面的和不断更新的负荷预测数据库, 不断提高负荷预测精度和负荷预测工作水平。

摘要：电力系统短期负荷预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量, 特别是随着我国电力市场的建立和不断完善, 短期负荷预测在电力系统调度运营部门中的作用越来越重要。本文首先对影响电力系统负荷预测精度的因素进行了深入的分析, 然后提出了提高负荷预测精度的几项措施, 并对未来需要进行的工作进行了展望。

电力负荷管理系统的研究 篇10

1 电力负荷管理系统的结构

传统的电力负荷管理系统一般由控制管理中心、通信通道和若干个用户终端组成, 其中还包括着若干个中接点, 组成一个数据采集与监视控制系统, 即SCA DA (Supervisory Control And Data Acquisition系统, 其结构如图1所示[1]。

1.1 控制管理中心

控制管理中心居于整个系统的核心地位, 是整个系统的大脑和指挥中心, 它主要由计算机网络和控制部分组成, 计算机网络部分主要包括:服务器、工作站、人机交换界面 (显示器) , 打印设备, 集线器等网络设备等, 控制部分主要包括数据传输信道机以及电源组成。在图一中主要是指:数据库服务器、Web服务器、应用服务器、前置机、应用工作站等设备。

数据库服务器主要作用是数据管理, 即对信息进行分类汇总和统计处理, 进而保证整个数据的安全可靠。数据库服务器的配置可以根据实际负荷管理需求大小来进行实际配置, 但数据库服务器必须进行双热机备份。

Web服务器主要作用是提供网络服务功能, 通过网络公布用电信息, 同时用户也可以通过网络即时了解自己的用电情况, 同时也实现催缴电费的功能。

应用服务器的作用是给各种应用服务, 诸如数据访问服务、计算机联网等提供支撑。

前置机的主要作用是管理系统应用与用户终端之间的数据交换, 具体包括数据的接受与采集、存储以及主服务器命令的组合、传输和用户终端数据的回收、解释工作。因此, 前置机又被称为数据采集服务器。数据采集服务器的配置可以根据实际负荷管理需求大小来进行实际配置, 但数据库服务器必须进行双热机备份。

应用工作站的主要功能是起到一个自动宏的作用, 实现对数据库服务器的远程操作管理、用户终端信息采集管理、负荷管理系统综合应用管理以及数据分析等功能[1]。

1.2 通信信道

通信通道, 顾名思义, 指的是系统的通讯线路, 主要作用是用来在管理中心和系统管理终端传递信息, 通信信道的传递质量对于系统功能有着很大影响。

通信质量的好坏受到诸多条件的影响, 比如地理、气候、环境等, 一般情况下我们采用GPRS进行通信。在系统中, GPRS模块一般由CPU、无线通信模块、SIM卡插槽、扩展数据存储器等部分组成[2], 其优点是主要由移动公司负责维护, 成本低, 网络强, 但是在一些山区部分, 数据损失率较高, 因此需要增加部分中继站以提高数据的传输效果, 但是某个中继站如果收到不可抗力的作用, 很有可能导致系统的瘫痪。

“十一五”以来, 我国充分增强了基础设施建设, 当前, 我国固话网络以及移动通信网络基本上已经覆盖95%以上的国土面积, 因此我们可以采用将有线通信技术与无线通信技术有机结合起来的通信模式。

1.3 用户终端

用户终端主要是实现实时对用户数据的监测以及数据采集, 它主要包括信息采集模块和数据传输线路组成, 能够实时采集到用户的用电信息、电量情况、电量记录数据, 供电情况等各项用电数据, 进而通过数据传输线路传送到系统管理中心。

2 电力负荷管理系统的实现的主要功能

2.1数据采集和即时处理功能

整个电力负荷管理系统最主要的功能之一就是数据采集功能和即时处理, 系统通过用户终端, 实时采集负荷数据、工况数据、电量计数等负荷管理数据, 进而生成每天、每月的负荷管理特性曲线, 总计有功和无功电能量曲线等, 为电力管理部门进行预测分析提供决策的依据。终端数据采集的来源主要是依据电能表脉冲输出、门接点、输出 (计量表计、交流采样装置或其他智能装置) 、开关辅助触点等[3]。

2.2 数据的记录保存功能

在实现对数据的采集之后, 就要对采集到的数据进行保存, 保存的主要数据有每日、每月的三相电压、有功电能示值、无功电能示值、三相电流、任务点数据以及报警事件等数据。

2.3 负荷控制、预测分析功能

电力负荷管理系统的另外一个重要功能就是实现对功率设定值的闭环控制调节、用电量设定值的闭环控制调节以及遥控等多种控制方式, 在超过设定值范围的时候, 系统会自动根据以往数据进行做出相应反应, 如自动断电或者继电保护等。

负荷预测分析功能的实现基础就是丰富的用户用电数据, 有了大量的用户数据就可以根据以往经验进行专家系统判断, 自动对下一阶段用户用电水平进行评估分析, 并及时作出预测分析。

2.4 远程自动抄表功能

远程自动抄表实现了抄表的自动化, 其利用电子计量表的功能, 自动实现数据的记录、采集, 并通过电力负荷系统的数据通信信道资源和终端设备, 将采集到的数据传输到控制中心, 便可以实现远程自动抄表功能;同时, 系统定时采集的数据也会暂时存储在用户终端中, 并做到间段校正, 减小误差。与传统的人工抄表相比, 最大程度上地避免了人工抄表带了的漏抄、错抄等问题, 也从根本上杜绝了窃电行为的发生。

2.5 事件记录分类功能

根据事先设定的事件的重要性, 可以将电力负荷管理系统的事件重要性分为重要事件和一般事件, 同时分类记录。

2.6 安全保护功能

用户终端必须在和管理中心保持正常通信连接的状态下, 终端信息才能得到存储以及采集, 用户终端在控制中心程序设定无通信状态下, 自动进入保电时间, 在控制中心解除锁定后, 自动恢复到正常状态。

2.7 本地系统管理

负荷管理系统提供分级管理权限。负荷管理系统对提供终端的数据包括用户档案的录入、终端配置参数、控制参数和限值参数的设置以及查询等;系统能够实现对通信设备的管理, 主要是指通信信道管理、中继站管理以及参数配置等;系统实现对运行状况监测, 对终端、主站和中继站的运行状态进行显示、统计分析, 对事件进行自动记录;系统实现对多种数据不同采集方式的采集, 实现电能量数据采集的准确性、及时性、完整性以及可靠性。通过系统提供的多功能的负荷监控手段, 可以动态监测用户负荷, 并根据需要进行有效控制。另外, 系统还能进行负荷数据的深层次综合运用, 并实现数据开放和数据共享。

3 结语

电力负荷管理系统是一个开放的, 不断发展的系统, 在这里我们仅仅是讲述了系统的结构以及实现的主要功能, 对于我们实现电力负荷的全程自动化运行还尚欠火候, 我们可以推断, 电力负荷管理系统会朝以下几个方向发展。

3.1 系统通信技术多样化

在传统系统中我们一般采用GPRS, 但是在以后的系统中, 随着数字通信技术的不断发展, 通信手段必将多样化, 信号更强, 保密性更好是一个良好的发转方向。

3.2 专家系统应用更加广泛

未来系统更加智能化, 专家化, 一个完整的系统必将是一个闭环反馈系统, 系统运营中出现的问题, 由计算机分析, 采用一个更加有效的控制策略, 即专家系统。

3.3 用户终端更加多元化

一个开放性的终端, 将实现每个家庭, 每个用户的实时管理, 人机交换操作, 以达到节约电能, 实现最优运行效果。

摘要：电力负荷管理系统整个电力管理中起着一个至关重要的作用, 为电力管理部门提供各种决策的依据, 本文从电力负荷管理的结构以及功能等几个方面探讨了电力负荷管理系统。

关键词：负荷管理系统,通信信道,数据采集

参考文献

[1]董高原.电力负荷管理系统的研究与实现[D].硕士学位论文, 华北电力大学, 2006 (1) .

[2]张睿.电力负荷系统的设计与实现[D].复旦大学硕士学位论文, 2011 (2) .

[3]谭刚.电力负荷管理系统的设计、分析与研究[D].重庆大学硕士学位论文, 2003 (11) .

[4]赵同生, 曹冰, 曹东.电力负荷管理系统发展方向的探讨[J].电力需求侧管理, 2003, 5 (2) :47-48.

唐山市电力负荷特性分析 篇11

关键词：负荷特性指标 负荷特性曲线 典型日负荷

中图分类号：TM714 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）12（b）-0116-01

负荷特性分析是了解和预测管辖范围内用户和市场的必要手段。居民负荷是城市负荷的重要组成部分，对城市居民负荷特性进行调查研究，对居民负荷预测、居民区供电方案的制定、城市电网规划、电网经济运行及电力市场营销具有重要意义。

1 负荷特性指标

从唐山电网整点最大负荷增长趋势分析，1991～2010年唐山地区整点最大负荷平均年增长12.15%，略低于全社会用电量的增长速度，其中“八五”期间年均增长 10.99%，“九五”期间年均增长7.29%，“十五”期间年均增长16.73%，“十一五”年均增长15.12%。最大负荷年均增长率较用电量的表现相对平稳，比如“八五”和“九五”期间，用电量年均增长率落差在9%，最大负荷仅为3%。

分别在1999年、2001年出现过负增长情况，从一个侧面表明带动地区负荷增长的因素发展不太稳定，1998年～2002年仅增长37.5kWh，年平均增长仅为9.4kWh，从2002年开始，电力负荷呈现快速增长的态势，除2008年外，年增长率均超过10%，2002～2010年年均增长率高达18.3%，仅低于全社会用电量0.1个百分点，从总体趋势上看，地区最大负荷和全社会用电量增长方式基本相同。

2 负荷特性曲线

2.1 负荷曲线分析

“十一五”期间，唐山电网每年一般出现两个用电高峰时间，分别在夏季的7、8月份和冬季的11、12月份。

夏季出现负荷高峰的主要原因：一是近几年唐山地区夏季持续高温少雨，农业灌溉负荷较大；二是随着城乡人民生活水平的不断提高，夏季制冷负荷迅速增长。冬季出现负荷高峰，是因为冬季灌溉负荷加采暖负荷，加上年度的自然增长和传统上年终岁末的工业项目赶产创收，因此全年的最高负荷多出现在冬季。今后随着居民生活水平的不断提高，第三产业用电比重不断加大，唐山电网最大负荷出现时间将逐步转向夏季发生。

全年负荷呈现两次低谷，一次是春节假期影响最大负荷在2月16日短暂回落至649.4万千瓦；一次是10月29日在节能减排限电政策的深度影响下，地区最大负荷最低降至641万千瓦，甚至比前述春节期间的649.4万千瓦还少8.4万千瓦，成为年内最大负荷的最低值。

而比较明显的高峰负荷出现了三次。一次是4月中旬到5月初，钢铁形势的持续好转、基建项目的陆续开工和农业春灌季节的到来，拉动地区最大负荷于4月14日创出历史新高，同比增长35%。第二次是7月下旬至9月初，钢企纷纷复产，加上高温天气等多重因素作用，最大负荷一路攀升，至8月15日达到年内历史最高值，较同期8月份的最大负荷增长17.56%。第三次则是在年末，随着节能减排限电截止日期的临近，限电政策逐渐宽松，加之冬季取暖期的到来，用电负荷逐步反弹。

2.2 典型日负荷曲线

对比09、10年夏季日最大负荷，日负荷总体走势变化不大，负荷高峰一般出现在15点至17点之间，总体保持较高水平，与当时气候成正比，空调负荷助推地区负荷较高水平；峰谷差变化不大，2010年为59.7万千瓦，2009年为58万千瓦，两者相差不大，说明总体用电结构未发生较大变化。

相对于夏季的稳定，冬季变化略有变化。从走势看，冬季曲线变化较为激进，峰谷差有所差别，2010年为109.6万千瓦，2009年为70.4万千瓦，较夏季变化要明显一些，表明两年间总体经济运行存在着差异，用电结构发生小幅变化。

唐山地区两季的日负荷曲线总体保持平稳，从峰谷差分析，冬季要大于夏季，有两方面原因，一是夏季的空调负荷及产业负荷具有一定的连续性，而冬季到达取暖期后，空调取暖负荷较少；二是深冬入夜对工业作业有一定影响，加上年底新增工业项目逐步投产，进入调试期后，负荷缺少一定的连续性，因此，峰谷差冬比夏高的原因，与北京、上海等特大型城市截然相反，也反映出一个重工业城市用电特性。

3 唐山电网负荷特点

通过以上分析总结唐山电网用电负荷呈现有以下几个特点：一是钢铁行业负荷对地区负荷影响仍起到决定性作用。二是用电负荷性质较为单一。由于唐山市产业结构主要依靠于钢铁及相关联的企业发展为主，因此钢铁企业发展的好与坏直接影响到唐山地区负荷的变化。三是空调负荷增长迅速。由于居民用电负荷高峰主要集中表现在夏季制冷和冬季取暖两个时期，造成唐山电网最大负荷基本全部出现在每年的7月中旬至8月上旬和11月中下旬至12月上旬两个时间段。在工业运行形势稳定的情况下，第三产业和居民生活用电起着助推剂的作用。

参考文献

[1]陈金玉，金文龙.城网规划中关于变电容载比的取值问题[J].供用电，2004，21（5）：18-20.

电力负荷控制与监测系统分析 篇12

所谓的电力负荷实质上就是指电力系统中全部用电设备消耗的功率, 只要电力系统运行就会产生出电力负荷。通常情况下, 电力负荷不超出规定允许的范围时, 不会对电力系统的正常运行造成影响, 若是电力负荷过大, 则会导致电力供应压力增大, 不利于电力系统安全、稳定、可靠、经济运行。所以, 必须采取有效的途径对电力负荷进行控制。电力负荷控制与监测系统是集诸多种先进技术于一身的综合管理信息系统, 其中主要包括计算机技术、通信技术、自动化控制技术等等, 它能够对电力系统中的电力负荷进行有效的监控与管理。该系统具体是由两部分组成, 一部分是负荷装置, 另一部分是管理平台, 其中负荷装置负责对电力系统中的所有用电设备进行管控, 并且能够起到改善用电负荷曲线形状的作用, 从而使负荷曲线逐步趋于平稳, 有利于减少峰谷差。不仅如此, 其还能提高电网与电力用户的总体负荷率, 由此便可以使电力设备的利用率获得显著提高, 有助于确保电力系统安全、经济运行。近年来, 随着我国电网规模的不断扩大和用户用电量的激增, 对电力系统的运行稳定性和可靠性提出了更高的要求, 该系统的应用对于电力企业的发展具有非常重要的意义, 具体体现在以下几个方面:其一, 有利于节约电力资源。由于该系统能够从电力需求侧的角度出发对峰谷差进行调整, 不仅实现了限电不拉闸的运行目标, 而且还大幅度降低了基础设施建设成本, 有效避免了机组启停调峰导致的损失。同时, 系统还能对配网线路的负荷率进行调整, 并对电厂与电网中的用电大户进行监控, 从而使电能资源获得了合理利用, 用电效率大幅度提高。其二, 有助于提高电力企业的管理水平。通过该系统不但能够对电力用户进行实时监控, 并对欠费用户进行提示和限电控制。而且系统还能够自动监测并记录客户的用电情况, 有效解决了电费收缴难等问题, 电力企业的管理水平也由此获得了显著提升;其三, 有利于维持供用电秩序稳定。借助该系统再配以法律和经济等措施, 可将用电管理深入到电力用户, 从而建立起正常的供用电秩序。

2电力负荷控制与监测系统的设计

2.1系统的功能要求

本文所设计的电力负荷控制与监测系统需要实现如下功能:

2.1.1系统的终端设备需要完成对用户侧实时用电数据的采集, 并向主站传输数据。

2.1.2终端对用户端的配电开关能够进行有效控制, 并对用电负荷进行就地闭环控制, 同时还应当具备遥控操作等功能。

2.1.3终端能够相用户提供必要的电力消费消费信息, 以便用户及时获得电网供应信息。

2.1.4终端设备应当具备足够的数据存储和信息处理能力, 以确保数据采集的完整性和控制功能的实现。

2.1.5系统的所有数据编码都必须严格遵循电力企业内部营销管理系统编码的规定要求, 并确保两者之间同步更新, 进而保证数据信息共享。

2.2系统硬件设计

按照系统所需要实现的各种功能, 并考虑系统未来的可扩展性, 决定采用Motorola公司研制开发的MPC860处理器作为硬件平台, 经过比选之后, 决定选用Linux嵌入式操作系统来构建应用平台。整个系统的核心是PC860处理器, 由于系统需要完成实时监测与控制, 所以, 通讯对于整个系统而言尤为重要。基于这一前提, 通讯接口采用多级串口芯片进行扩展, 具体包括如下内容:GPRS通道1个、具有可扩展性的网络通道1个、RS232串口1个、光隔485通道3个、输入采集端口4个。系统中关键硬件设备的选择如下:

2.2.1 CPU。目前, 国内使用的嵌入式系统处理器主要有以下三种:DSP、ARM、Power PC。本文设计的系统采用的MPC860处理器, 该处理是基于Power PC结构的通信控制器, 它的CPU芯片为军工级, 除了具有非常强大的运算与通讯能力之外, 还能支持多种通信协议, 同时还支持各种存储器, 能够与存储器之间进行无缝连接, 这有助于优化布线。

2.2.2多串口芯片。通常情况下, 微型计算机与外部设备进行连接时, 主要有两种类型的接口, 即串行与并行。本系统采用的是16C554四串口芯片, 其除了能够提供给四路标准的输出接口之外, 还能进行独立的光电隔离, 最高传输速率可达1.5Mbps。在数据信息的接收和发送上, 本系统采用的是中断标志位的方法。

2.2.3存储器。对于整个系统硬件而言, 存储器非常重要, 若是其容量不足, 则会导致系统无法正常运行。所以存储器的选择是系统设计的关键环节。为确保终端具备足够的容量, 本系统采用了性能稳定、可靠, 且容量较大的电子硬盘DOC2000作为存储器。该硬盘不但能够提高系统的写入速度, 而且在任何方向上的传输速度都能达到13.3MB, 同时, 硬盘本身自带纠错功能, 并且不需要电池进行供电, 进一步提高了系统的可靠性。

2.2.4液晶模块。LCD液晶显示器较为突出的优点是价格较低、使用寿命长、功耗低, 当环境亮度越高时, LCD的显示就越清醒。由于LCD显示属于被动显示, 所以基本不会受到外界光线的干扰, 可靠性相对较高。

2.3系统软件设计

本系统在软件设计上采用的是目前较为流行的模块化设计思路, 这样设计的优势在于系统能够支持不同用电现场控制规模的需求, 并且可以使系统具有良好的伸缩性。系统的应用程序主要有以下子程序组成:后台通讯、电表通讯、人机交互界面、任务管理、负控进程、网络拨号控制等, 所有进程之间可通过共享内存实现数据交换。系统中的全部软件均是在Linux环境下开发运行的, 程序编辑使用的C++工具, 程序全都置于Program目录下运行。这种软件结构最为显著的特点之一是便于维护, 同时, 还可以进行远程升级。

2.4通讯机制

本系统支持以下通讯方式:GPRS无线通信、有线局域网、RS485总线通信。在上述几种通信方式中, RS485是专门为了采集用户电表数据而设计的。采用这种通信机制的主要目的是为了实现多通道和多种通信方式, 从而为遥控、遥信等远程控制功能的实现奠定基础。

2.5负荷控制方式

系统终端单独设置了一条RS485总线, 并以此作为负控总线, 本系统的控制功能主要包括负荷定值闭环控制、电量定值闭环控制以及遥控等控制方式。系统的控制对象既可以是某个用户, 也可以是某一组用户。

3结论

综上所述, 本文对电力负荷控制与监测系统的设计进行详细论述, 目前, 该系统已经在某电力企业获得了应用, 自投入运行至今, 系统运行非常稳定, 并未出现任何异常情况, 通过该系统的应用不但提高了企业的供电管理水平, 而且还为企业带来了巨大的经济效益。由此可见, 该系统具有一定的推广使用价值。

摘要：本文首先阐述了电力负荷控制与监测的重要意义, 并在此基础上提出电力负荷控制与监测系统的设计。期望通过本文的研究能够对提高电力企业的供用电管理水平有所帮助。

关键词：电力系统,电力负荷控制,监测

参考文献

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