Page 24 - 电力与能源2022年第二期

第 43 卷第 2 期
电力与能源
1 2 4 2022 年 4 月

DOI : 10.11973 / dl y n y 202202004

面向园区典型用户电负荷预测的新方法

潘宇婷

( 上海电力设计院有限公司, 上海 200025 )

摘 要: 传统电力负荷预测法主要依据专家经验和现状年负荷值来预测未来年负荷, 该方法具有一定的局限
性。为合理预测园区负荷实际情况, 采用了新的电负荷预测方法, 即综合考虑典型用户性质、 四季差异、 作息
时间等多种影响因素, 通过研究园区全年负荷密度预测曲线的调整方法, 并结合上海市典型用户实际负荷数
据对模型进行了验证, 为适应多应用场景的园区综合能源供应系统优化配置研究奠定基础。
关键词: 园区负荷预测; 负荷密度指标法; 负荷特性曲线拟合法
作者简介: 潘宇婷( 1990 —), 女, 硕士, 工程师, 主要研究方向为电网智能通信及调度技术。
中图分类号: TM734 文献标志码: A 文章编号: 2095-1256 ( 2022 ) 02-0124-05
New MethodofPowerLoadPredictionforT yp icalUsersinthePark

PAN Yutin g
( Shan g haiElectricPowerDesi g nInstituteCo. , Ltd. , Shan g hai200025 , China )

Abstract : Thetraditional p owerloadforecastin gmethodismainl ybasedontheex p ertex p erienceandthecur-
rentannualloadvaluetop redictthefutureannualload , whichhascertainlimitations.Inordertoreasonabl y
p redicttheactualloadofthe p ark , anewloadforecastin g themethodwasado p ted , thatis , considerin g various
influencin gfactorssuchasthenatureoft yp icalusers , theseasonaldifference , andthedail y schedule.B y stud-
y in g thead j ustmentmethodoftheannualloaddensit yp redictioncurveofthep arkandcombinin gwiththeac-
tualloaddataoft yp icalusersinShan g hai , themodelwasverified.Thisresearchcanla yafoundationforthe
researchontheo p timalallocationoftheinte g ratedener gy su pp l y s y stemofthe p arkada p tedtomulti p lea pp li-
cationscenarios.
Ke ywords : loaddensit y indexmethod , loaddensit yp redictioncurve , loadcharacteristiccurvefittin gmethod

能源互联网是未来我国能源供给、 消费、 体 间的关系, 引领未来能源互联网的发展方向, 是一
制、 技术革命的重点方向。鉴于冷、 热等能源无法 项十分重要的工作。电力负荷预测是园区微电网
同电能一样远距离、 大规模传输, 城市、 园区、 楼宇 规划、 光伏风电消纳分析等业务场景的基础性工
等局域范围的能源互 联网将是未来的主要发展 作, 其准确性直接影响着电网规划质量的优劣。
方向。 根据园区电力负荷预测结果, 可以预见性地对园
截至 2017 年, 上海共有 99 个产业园区, 国家 区开展电力规划。
级工业区 22 个, 省级工业区 52 个, 市级以下产业
园区25 个。局域能源互联网以110kV 及以下配 1 负荷密度预测方法
电网为核心, 适应各种分布式电源及电动汽车接 1.1 电力负荷预测方法
入, 能够实现需求侧响应与管理, 在局域范围内实 电力负荷的预测方法包括神经网络、 极限学
现多种能源的综合调度和互联共享。局域能源互 习机、 小波分析理论、 支持向量机、 D-S 证据理论
联网技术涉及电、 冷、 热、 气等多学科领域, 目前国 等。当前主要的电力负荷预测方法有 3 种模型:
内对于局域能源互联网规划设计技术的研究尚处 线性模型、 非线性模型和混合线性。通过对比每

于起步阶段, 成熟商业化运行的案例较少。 种预测模型可以发现, 针对不同区域、 不同时间节
因此, 结合园区负荷预测, 综合考虑多能融合 点的负荷变化情况, 采用组合预测方法更有助于
情况, 以规划设计为着力点, 理清各类能源规划之 合理地预测实际负荷变化规律 [ 1 ] 。这些负荷预测