电网母线负荷预测提升措施探究

电网母线负荷预测提升措施探究

刘云帆

广东电网有限责任公司揭阳供电局 广东揭阳522000

摘要：电网母线负荷预测对于电力市场出清、精细化制定发电计划、电网安全经济运行等工作至关重要。本文通过对电网母线负荷预测的数据处理流程、影响因素和提升措施进行综述和探究，旨在提高电网母线负荷预测的准确性。

关键词：电网母线负荷预测；多源数据融合；数据质量管理

引言：电网母线负荷预测数据是电力现货市场交易中市场价格的重要基础，准确的负荷预测能够为电力系统的安全稳定、经济高效运行提供有力保障。随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的快速增长，对电网母线负荷的预测要求也越来越高。因此，提高电网母线负荷预测的准确性和可靠性成为电力系统研究的焦点和挑战。

一、电网母线预测的数据处理流程

电网母线负荷预测数据处理主要涉及三个方面的内容：数据预处理、特征选择与提取、预测模型优化。数据预处理主要包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测；特征选择与提取主要通过相关性分析、主成分分析和逐步回归等方法，选择对负荷预测具有重要影响的特征；预测模型优化主要包括调整模型的超参数、优化模型的结构和选择合适的模型训练算法[1]。

二、影响电网母线预测的因素

（一）负荷历史数据

负荷历史数据是进行负荷预测的基础数据，包括历史负荷的季节性变化趋势、节假日变化趋势、随气温变化趋势等。准确的历史数据能够提供更可靠的预测结果[2]。

（二）天气预报信息

天气因素对电网负荷有直接影响。例如，高温天气会导致空调负荷的增加，而寒冷天气会导致供暖负荷的增加。因此，天气预报信息的准确性在很大程度上会影响电网负荷预测的准确性。

（三）经济因素

经济因素对电网负荷有一定影响。例如，市场需求的变化、产业结构的调整、能源政策的变化等都会对负荷产生影响。因此，经济因素也是电网母线负荷预测的考虑因素之一。

（四）新能源接入

随着光伏、风电等新能源的不断发展和接入电网，新能源的波动性和不确定性对电网负荷预测产生很大影响，因此需要对其进行合理的预测和分析[3]。

（五）电网方式调整

设备检修、负荷转供等电网运行方式的调整会影响相关的变电站母线负荷预测。对于计划性操作可以预判其带来的影响，但对于非计划性操作，则难以及时调整预测结果。

三、电网母线负荷预测提升措施

（一）数据质量管理

数据质量管理是提高电网母线负荷预测准确性的关键一环。为了确保采集的历史负荷数据准确可靠，并提高数据的质量，需要进行数据清洗和校正，去除异常数据和噪音干扰。首先，进行数据清洗是必要的步骤。在数据采集过程中，可能会出现各种数据缺失、错误或异常的情况。这些问题可能来自于传感器故障、数据传输错误、人为操作错误等。通过对数据进行清洗，可以识别和处理缺失值、异常值、重复值等问题，保证数据的完整性和一致性。其次，进行数据校正是保证数据准确性的重要手段。校正的过程涉及数据对比和调整等操作，以保证采集的数据与实际情况相符。

（二）多源数据融合

多源数据融合是提高负荷预测模型准确性的一种重要方法。通过结合多种数据源，如负荷历史数据、天气数据、经济数据等，进行数据融合分析，可以更全面地理解负荷变化背后的因由。负荷历史数据是进行负荷预测的基础，通过分析历史负荷数据的趋势、周期和规律，可以对未来负荷的走势做出合理的预测。然而，仅依靠历史负荷数据进行预测存在一定的局限性，因为负荷变化还受到其他因素的影响。气温、风速、降雨量等天气数据也对电力需求的变化也有着显著的影响。另外，经济数据也是进行负荷预测的重要考虑因素之一。经济发展、工业生产、商业消费等都会对负荷产生影响。通过分析负荷历史、天气数据、经济数据，将各个因素纳入预测模型，从而更准确地预测负荷的变化趋势。

（三）采用合适的预测模型

根据电网负荷的特点和预测需求，选择合适的预测模型可以最大程度地提高预测准确性。目前常用的预测模型是时间序列模型。时间序列模型是基于历史负荷数据的趋势、周期和规律进行预测的方法。通过分析负荷数据的时间变化趋势、季节性变化以及其他周期性规律，时间序列模型可以对未来的负荷变化进行较为准确的预测。常见的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑方法等。另一种常用的预测模型是回归模型。回归模型通过建立负荷与其他因素之间的关系模型，预测未来负荷的变化。例如，可以建立负荷与天气因素、经济因素等的回归模型，从而更准确地预测未来负荷的变化趋势。回归模型可以利用历史数据进行参数估计，然后应用于未来数据的预测。

（四）实时监测和调整

及时监测并分析实际负荷与预测结果之间的差异，可以发现预测偏差，并及时采取相应的措施来提高预测精度。实时采集和监测电力系统的负荷数据，与预测结果进行对比分析。如果发现实际负荷与预测结果存在较大差异，就可以根据差异调整预测模型参数，及时进行调整和优化模型的表现。另外，根据差异采取相应的调控措施也是提高预测精度的重要手段。当发现实际负荷与预测结果存在较大差异时，可以通过调整发电机组的出力，加强负荷控制措施等来实现电力电量的平衡和调控。

（五）结合人工智能技术

在电网负荷预测中，结合人工智能技术是一种创新且高效的方法。通过利用机器学习和深度学习算法等人工智能技术，可以对历史数据和实时数据进行学习和分析，从而不断改进预测模型，提高负荷预测的准确性。首先，借助机器学习算法，可以通过对历史数据的学习和分析，建立起负荷预测模型。这些模型可以根据历史数据中的特征和模式，预测未来的负荷变化趋势。通过不断地训练和优化模型，可以提高预测的准确性。其次，深度学习算法能够从大量的数据中学习并提取特征，从而更好地预测负荷变化。深度学习算法具有强大的模型拟合能力，能够自动学习负荷数据中的复杂关系和规律。通过深度学习算法，可以进一步提高负荷预测的准确性。此外，利用实时数据进行负荷预测也是一种有效的方法。实时数据能够反映当前的电力系统状态，包括天气条件、用电需求等因素的变化。通过结合实时数据和历史数据，可以更准确地预测负荷的未来变化，为电力系统的运行和调度提供更准确的信息支持。

（六）考虑新能源接入

随着光伏、风电等新能源装机容量的不断增长，做负荷预测工作时需要考虑新能源固有的随机性、波动性和间歇性对电力系统负荷造成的影响。为了提高负荷预测的准确性，可以针对新能源的特性采取相应的措施来应对挑战。首先，可以通过分析新能源的随机性、波动性和间歇性特征，建立相应的新能源有功出力预测模型。新能源的出力受到太阳辐射时间、太阳辐射强度、风速、气温等因素的影响，导致新能源的波动性较高。因此，通过收集和分析大量的历史数据，可以使用机器学习和时间序列分析等方法来建立预测模型，以更好地预测新能源的出力变化。其次，需要考虑新能源与传统能源之间的协调运行。新能源的出力变化波动会对电力系统的供需平衡造成一定的影响。因此，在进行负荷预测时，可以将新能源的出力作为一个重要的因素加入模型中，以更准确地预测系统的负荷需求。此外，可以根据新能源的特点进行合理的负荷调度和能源规划。通过综合考虑新能源的不确定性和负荷需求的变化，可以制定相应的调度策略，实现新能源出力最大消纳，保障电力系统的稳定运行。

总结：综上所述，通过对电网母线负荷预测的提升措施进行探究，提出了数据质量管理、多源数据融合、采用合适的预测模型、实时监测和调整、结合人工智能技术、考虑新能源接入等措施。这些提升措施能够有效提高电网母线负荷预测的准确性和可靠性，促进电力系统的安全经济运行。

参考文献：

[1]张学文.提升茂名电网母线负荷预测准确度的技术及管理措施分析[J].机电信息,2021(9):5-6.

[2]唐旭辰,潮铸,段秦尉,苏炳洪,于鹏.计及能源因素影响母线负荷预测准确率的影响因素及优化策略[J].微型电脑应用,2023,39(2):97-99.

[3]黄存强,赵雪,张祥成,李绚绚,李跃辉.基于并行数据计算的网格化电网空间负荷预测方法研究[J].电子设计工程,2023,31(9):123-127.