母线负荷预测实施方案

　母线负荷预测实施方案 1 目的和意义 在电力体制改革的不断深化的背景下，全社会对电网以及整个电力工业安全、节能、高效运作的要求日益提高。为贯彻落实国家节能减排政策的要求，调度系统必须采取科学的发电调度方式，在安排日前发电计划和检修计划时，考虑安全因素，对计划进行安全校核计算，检查日计划运行方式下，系统有无阻塞，是否出现运行设备和稳定断面的越限，及时调整发电计划。

　在调度部门研究未来时段的计划运行方式时，首先要进行需求分析，分析未来用电负荷情况，不仅需要总量信息，更重要的是要分析这些用电负荷的分布情况，进行母线负荷预测。母线负荷预测为电力生产提供精细化的需求分析数据和分析结果，为实现调度计划流程的精益化管理奠定基础。开展母线负荷预测工作，提高安全校核的准确性，是提高调度系统驾驭大电网能力的重要举措，也是调度系统适应公司“两个转变”的内在要求。

　2 系统设计原则 不同于系统负荷预报，母线负荷预报的考核明显复杂，具有多对象、多层次、多时段的特点。建立合适的考核指标，对预报结果进行考核，可以对预报结果做出正确的评价。

　系统总体设计时应考虑以下基本原则：

　（1）

　实用性 母线负荷预测工作应根据国家电网公司精细化管理的要求，兼顾我国电力调度自动化和调度管理方式的现状，既要考虑未来电力系统运行过程中的不确定因素，又要考虑后续分析工作的实际要求，提供准确的预报结果。

　（2）

　准确性 母线负荷预测是制定电网运行方式的基础，其预测的精度直接影响到后续安全校核分析结果、电网输送能力的计算和计划方式的安排。为此，必须保证母

　线负荷预测满足一定的精度要求。

　（3）

　可靠性 系统设计和程序编制要保证预报系统可靠运行，并为系统故障诊断和排除提供快捷方便的技术手段。

　（4）

　开放性 软、硬件接口符合相关的国际、国家标准，采用开放式体系结构和分布式系统设计，满足软件平台、硬件平台的兼容及各子系统间的互联，便于第三方软件集成。

　（5）

　易用性 软件应操作方便，易于使用，具有友好的人机界面。设计时充分考虑使用人员的可维护性 3 母线负荷预测功能实用化改进 1 1）

　）

　检修、转供信息接入

　设备的检修和复役会引起电网动态拓扑结构的变化，为了满足系统安全输电和用户不间断供电的要求，需要进行负荷转供。一般来说网络中支路设备如线路的检修，会改变输电路径，但对母线负荷需求并没有明显的影响，但对于与母线负荷直接相关的主变设备停运时，必然导致该负荷向相邻负荷转移，典型的是向同站其他母线转移。

　转供的概念比较模糊，多数上属于负荷总体情况的信息，转供的实质是由于转供母线供电的负荷对象发生了变化，这种变化往往是下级调度接线方式改变引起的。因此，从本质上解决转供问题需要通过下面提出的上下协调运行的机制。

　需要提供关于转供的相关信息。包括：转供时间，被转供母线负荷，转供目的厂站/母线，转供负荷大小（相对大小）等。

　由于检修计划自成系统，其信息的导入牵涉到模型和设备命名一致等一系列问题，因此系统暂时没有采用自动导入检修计划的方式，而是从实用化角度出发，提供检修计划输入工具，由用户人工提供检修计划信息。

　2 2）

　）

　气象数据接入

　气象已成为多数地区影响负荷的重要因素，典型气象数据包括日特征温度

　（最高气温、最低气温、平均气温）、降雨量、相对湿度、风力风向等。接入气象数据，为分析气象和母线负荷的关系，并在预测中考虑气象因素的影响打下基础。

　录入方式：

　 气象系统定期提供气象数据文件，我们提供解析程序解析文件入库；  通过用户人工录入的方式录入气象数据； 4 预测模型形成及样本数据获取 4.1 母线负荷模型

　母线负荷可以定义为由变电站的主变压器供给一个相对较小的供电区域的负荷总和。通常一个地区的母线负荷类型比较单一(例如，均为民用负荷或商业荷等。

　电力母线负荷是系统负荷的组成部分。因此，母线负荷与系统负荷之间存在相互的关联性。但是，母线负荷与系统负荷在构成和特性上都有所不同。

　母线负荷与用户类型有很大的关系。因为母线负荷是一个相对较小的区域内的供电负荷，因此与系统负荷相比，母线负荷的组成较单一，往往只包括一、两种用户类型。

　对于不同的地区和用途，有不同的划分用户类型的依据。母线负荷预测可将负荷类型划分为城市民用负荷、工业负荷、商业负荷、办公负荷、农村负荷等。城市民用负荷主要指城市居民的家用负荷，包括居民生活照明用电、家用电器等；商业负荷包括宾馆、银行和餐饮业等，主要是照明、空调、动力等用电负荷；工业负荷指工业企业用于工业生产的用电；办公负荷包括医院、学校和政府办公等。农村负荷包括农村民用电、生产与排灌用电以及农村商业用电等。

　按照国调相关规范要求，母线负荷预报系统从 SCADA 模型获取母线负荷定义及其所属区域和厂站的层次关系，并形成以负荷组为实体的负荷模型。

　4.2 母线负荷样本

　母线负荷预报基于对历史数据的分析，依据负荷变化的规律进行预测。母线负荷预报分析使用的历史数据，称为样本数据。样本是整个预测工作的数据之源，其数据的质量决定着母线负荷预测的精度，因此，样本数据的形成是母线负

　荷预测的一项重要的基础性工作。

　考虑到母线负荷预测系统建立在EMS平台之上，其母线负荷值直接从SCADA模块获取。系统设计时按照通用的每天96点（15分钟间隔）定时从状态估计采集母线负荷数据，从而形成母线负荷预测的样本数据。

　为了获取更稳定可靠的样本数据，在实际操作过程中提高了采样的频率，每整 15 分钟点前后 5 分钟各增加采样一次，最终进入样本库的值为这 3 个值的平均值。

　4.3 样本数据预处理

　母线负荷的样本数据和系统负荷一样具有负荷变化的基本特点，主要有以下几点：

　（1）母线负荷与系统负荷一样具有周期性的特点，日周期为24小时。实际 上母线负荷同系统负荷一样，除具有日周期外，还具有典型的周周期、 月周期和年周期； （2）一般情况下，公休日的母线负荷水平略低于工作日； （3）母线负荷具有合理的规则模式，而且变化曲线比系统负荷更平滑。

　尽管母线负荷预测与系统负荷有着上述的一些共同点，但是其有着自身的一些特性：

　（1）

　与系统负荷相比，其负荷基数比较小，随机干扰对其影响更大； （2）

　电力系统调度实行分级调度，在省网级调度，其母线负荷多数是与下级调度相交的关口，不是真正的负荷，存在下级调度运行方式变化和自发电的影响，此时甚至可能会出现倒送功率的“负荷”，在系统负荷预报中常用的一些判别坏数据的方法不再适用。

　（3）

　调度方式的改变，会引起站内，站间，子区域间负荷转供； （4）

　作为样本数据的来源，使用状态估计结果则会出现在局部出现较大计算误差或由于不收敛等现象，导致样本缺失。

　母线负荷预报样本处理过程中，对于坏数据的判别采用分次逐级判别，从母线负荷入手，按照厂站、子区域、全区域的层次关系，逐级验证检查，以负荷变化量和负荷水平的变动区间为判据。每次坏数据处理后，调整的结果同时修正下层负荷。

　设预测时选择样本天数n，对某母线负荷第i天的负荷曲线为Xi(t),t=1,2,…96。计算平均负荷曲线 96 , 1 , ) (1) (1   t t xnj xnii其中 取 ) ( 8 . 0 ) ( ) ( 8 . 0) ( 2 . 1 ) ( ) ( 2 . 1) (t x t x t xt x t x t xt xiii 进行限幅处理，避免出现大毛刺。

　由于样本来自状态估计，已经经过处理，对母线负荷数据仅采用了简单的判别方法作检查，从而加快计算的速度。

　（1）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化范

　 围，超出即判为不良数据：

　    ) ( | ) 1 , ( ) , ( |) ( | ) 1 , ( ) , ( |t t d P t d Pt t d P t d P ) , ( t d P为d日第t时刻的母线负荷值， ) ( ), ( t t   为t时刻的阈值。

　（2）设定每日24个小时的负荷变化范围，超出范围判为不良数据; ) ( | ) ( ) , ( | t t P t d P    ) (t P为预测前n天t时刻历史母线负荷的加权平均值， ) (t  为阈值。

　对于检测到的不良母线负荷数据和缺失的母线负荷数据，采用最近几个相同类型日的历史数据来补齐：

　) , ( ) , 1 ( ) , (1t n d P w t d P w t d Pn     

　其中， ) , ( t d P 为d日第t时刻的母线负荷值，iw 为权重，n为使用的补齐的同类型日天数。

　6 预测结果的合理性校验 母线负荷对象都经过具体的设备进行传输，并实现等值负荷建模，如主变高压侧、线路等值，这些设备传输功率都可定义功率上下限，在预测结束后，对预

　测结果进行基本的合理性检验，可以避免预测结果中由于总负荷功率分配方式而出现越限的不合理现象。

　除了通过上述的静态限值方式，进行校验外，还需要根据负荷的历史变化规律，动态分析分析负荷的典型曲线和变化曲线，找出可疑的预测结果，并按照可疑程度进行分级显示，简化使用人员工作量。

　7 海量数据信息展现技术 母线负荷是典型的多对象、多层次、多时段，同时牵涉众多相关因素的海量数据库，研究直观醒目的信息展现技术，有利于对系统在宏观和微观层面的分析找到更好的平衡，用更少的内容表达更丰富的信息。

　系统提供了多日母线负荷数据的横向（按时间展开）和纵向（多日曲线对比）等手段，令使用人员对多日的母线负荷水平的变化一目了然。

　8 母线负荷预测算法评价考核 与系统负荷一样，也必须对母线负荷预测的结果进行考核，以有效促进母线负荷预测工作的深入开展。母线负荷预测带来了运行人员工作量的增加，如何科学合理评价各单位、各部门工作的成效与得失，是不断推进母线负荷预测工作深入开展的保证。

　由于母线负荷预测对象数目重多，面对如此巨大的海量数据，必须建立一整套的考核评价指标，及时找出母线负荷预测情况，找出大误差点等相关信息。

　在系统负荷预测的评价考核中，考核指标都源自基于各点预测值和实测值计算出的相对误差，即 % 100,实测值实测值 预测值k iE 但是母线负荷预测的负荷数据的数值相对较小，继续采用这种考核办法将使得小负荷对象的相对误差急剧增加，严重干扰对母线负荷预测精度的判断。因此，在借鉴状态估计、调度员潮流等网络分析模块误差考核办法的基础上，对母线负荷预测的考核指标采用单点单个母线负荷的引用误差。这是母线负荷预测评价考

　核与系统负荷预测评价考核的最大差异。

　母线负荷预测的评价指标主要分为准确率和合格率考核两类，都是基于单点母线负荷对象考核结果的汇总信息，主要的误差分析指标有：

　（1）

　单母线负荷 i 时段 k 的引用误差 % 100,负荷基准值实际值 预测值k iE 负荷基准值同状态估计误差统计中的功率基准值（见下表）。

　电压等级(kV) 功率基准值(MVA) 500 1082 330 686 220 305 110 114 （2）

　日母线负荷预测准确率(%) % 100 )11 ( (%)12  NkkAN日母线负荷预报准确率

　其中：Mik i kEMA12,1为时段ｋ的区域统计误差，M为区域内评价的母线负荷总数，N为日预测总时段数。

　（3）

　月（年）平均母线负荷预测准确率(％) (%) 预测准确率 月（年）平均母线负荷月（年）日历天数日母线负荷预测准确率Nn 1 （4）

　日母线负荷预测合格率(％) NkkB1N1(%) 日母线负荷预测合格率

　其中，时段ｋ区域合格率：

　% 100k 母线负荷总数母线负荷预测合格数B

　母线负荷预测合格数是指引用误差<6％的母线负荷数。

　（5）

　月（年）平均负荷预测合格率(％)

　(%) 预测合格率 月（年）平均母线负荷月（年）日历天数日母线负荷预测合格率Nn 1 9 母线负荷预测的人机交互

　母线负荷预测对象数目多、层次多，数据量大，要求人机交互方便易用，这也是母线负荷预测系统的重要部分，主要包括：

　（1）

　提供母线负荷预测对象的导航功能 利用对象导航功能，可以灵活选择地区、分区、厂站、母线负荷对象，用来对这些对象作各种数据查询和分析功能，同时分析结果也可以与导航对象进行互动。

　导航中的对象支持鼠标拖拽功能，直观方便。

　图4 导航栏

　（2）

　历史日母线负荷预测结果查询。

　日负荷曲线可以按照曲线、表格的形式进行展现。

　根据母线负荷的层次关系，在进行历史日负荷查询时还提供下层对象的曲线显示，可以方便直观看到母线负荷载子层的分布情况。

　 图5 历史负荷查询

　利用参考对象管理工具，可以用曲线、表格等形式对比显示不同对象，不同时期负荷数据。

　图6 参考对象管理

　（3）

　历史日母线负荷预测误差考核结果查询。

　（4）

　历史多日负荷的纵向、横向对比浏览功能，更方便的显示历史负荷的变化趋势。

　 图 7 多日负荷数据比较

　（5）

　历史负荷数据和预测结果都提供了丰富的调整手段，包括鼠标平移、拖拽，以及批量修改、拉伸等，同时提供负荷调整后的相关负荷的联动，自动更新相关负荷。

　图 8 修改调整

　（6）

　预测后提供预报结果的参考信息，如可疑预报结果列表，可据此作相关调整。

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