预测居民区用电负荷的新方法
武汉加油
风雨同行 共克时艰
随着居民区大规模发展，居民区负荷将会对配电网的安全与经济运行产生不容忽视的影响。居民小区数量的不断增加，用电结构的多变，对居民区供配电设计中出现的问题需要不断地分析与总结。如何在工程实践中为居民提供更安全、稳定、可靠的供配电系统和优质合格的供电质量成为一个亟需解决的问题。
厦门电力勘察设计院有限公司的研究人员郭国太，在2020年第1期《电气技术》杂志上撰文（论文标题为“居民区用电负荷特性研究与模型预测”），基于厦门地区居民区负荷数据，在大量数据的基础上进行负荷特性指标的详细分析，并对不同城市之间的居民区负荷进行对比，总结出居民区负荷的发展特性，同时进行特性指标变化的原因剖析。基于特性指标分析提出对于负荷特性指标相似的小区，负荷预测模型具有一定的适用性。
最后，通过时间序列分析，建立预测模型，一方面证明该预测模型具有较高的拟合和预测精度，另一方面说明该预测模型对相似小区具有良好的适用性。整体研究工作对配电网的实际规划有一定的指导意义。
随着城镇进程不断加快，城市居民用电量增长迅猛，配电网络规模迅速扩大，电力用户对电力供应的可靠性和电力服务的要求越来越高，这对配电网运行的稳定性和可靠性提出了更高的要求。负荷特性分析作为电网企业运行和规划的基础，不仅是对现有电力负荷指标选取和电力建设方案合理性的评估，而且还是今后规划建设的重要参考依据。
居民负荷是城市负荷的重要组成部分，对居民负荷特性进行调查研究和预测对城市电网规划、电网经济运行及电力市场营销具有重要意义。通过对区域负荷特性进行深入分析，深入了解该区域的负荷特性状况，可以进行有效的负荷监控，改善需求侧的用电情况，使整个电网负荷更加平稳，从而提高社会效益。
针对电力系统的负荷特性分析，许多文献提出一些卓有成效的研究成果，这些研究成果对居民区负荷特性分析有一定的借鉴意义，但也存在各自的不足与局限，由此形成负荷指标普遍偏大。
有学者总结居民负荷特性研究方法，选取出24个负荷特性指标，并给出义乌城市居民区负荷特性分析，但该特性分析只关注于某一年，没有多年跨度的对比分析。
有学者针对某地区电网2005—2012年的统计数据，利用调查数据分析法，对该地区的负荷特性进行分析，并结合该地区的经济发展、气候变化等相关情况对负荷特性变化趋势进行详细剖析，总结影响该地区负荷特性的因素，对于如何改善负荷特性提出建议，但该研究并不能完全适应于居民区用电负荷特性研究。
有学者总结了负荷特性的调研方法及负荷特性的指标体系，并对我国各区域的总体负荷特性进行了研究，但其指标体系不是针对居民区负荷的。
有学者利用南京市居民住宅监测点的数据，从多方面详细分析居民用电负荷特性，但选用的负荷特性指标较少，对负荷预测所需指标反映不足，具有局限性。
为保持通用性，常用手册所列计算指标和系数通常偏大，尤其是缺乏实测数据。有关资料显示，现有变电站负荷率普遍偏低，有的甚至不到1/3，这表明计算负荷明显偏高。因此，当地同类负荷的实测分析数据就有着不可替代的作用。
厦门电力勘察设计院有限公司的研究人员郭国太，在2020年第1期《电气技术》杂志上撰文，基于厦门地区的居民区负荷数据，在大量数据的基础上，对该地区的负荷特性、典型日负荷特性和多个行政区域不同类型居民区之间的负荷对比进行详细地分析，通过图表全面立体地展现出来。
综合以上不同维度的负荷研究分析，总结出居民区负荷的发展规律，并对各负荷特性指标的形成原因进行剖析。相比于有关学者的研究工作，本文的特性分析更适用于居民区负荷特性的研究，避免了它们各自研究工作的局限性。
图3 基于特性指标的预测流程
在用电信息采集系统的支持下，本文基于海量数据可以进行负荷特性指标的详细分析，并对不同城市之间的居民区负荷进行对比，总结出居民区负荷发展特性，同时进行特性指标变化的原因剖析，分析不同分类居民区在不同发展阶段的负荷发展趋势，以期达到在工程实践中为居民提供安全、可靠、稳定的供电系统信息支持的目的。
本文在厦门地区6个行政区多个小区的大量负荷数据基础上，科学地选择特性指标并通过对应的负荷特性研究方法，通过掌握相似用电规模与用电结构小区的特性数据，能够准确地推断出对应小区的特性数据，把握特性发展规律，科学地制定用电规划。
同时，通过典型居民区多年的日负荷曲线比对，能够正确认识随着经济发展，用户用电习惯的改变，使日负荷特性曲线的变化有迹可循。特性指标接近的小区，预测模型具有适用性。通过建立ARIMA预测模型能够有效地预测相似小区的负荷数据，有助于将小区聚类分析，以科学地进行供电网的调配，更好地使供电网经济安全运行。
本文的研究工作对厦门地区的工程实践具有重要意义，同时为后续构建更多的预测模型提供了良好的思路。