[發明專利]一種計及分布式光伏裝機容量不確定性的電網中長期負荷預測方法

在審

• 申請號: 201711344401.9
• 申請日: 2017-12-15
• 公開（公告）號: CN109934367A
• 公開（公告）日: 2019-06-25
• 發明（設計）人: 劉文霞;陳浩文;李喬喬;薛振宇;宋毅;靳夏寧;孫充勃;原凱;周雷
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;國網經濟技術研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明屬于負荷預測領域，尤其涉及分布式光伏并網地區的中長期負荷預測。考慮分布式光伏電源并網情況下的負荷預測應先對分布式光伏裝機容量進行預測，本發明提出利用神經網絡專家系統模型對預測年份地區分布式光伏電源的裝機容量進預測。在分析光伏電源對系統負荷特性影響的基礎上，提出一種分布式光伏有效削峰容量的計算方法，從而預測對應年分系統最大負荷。本發明能更好地計及市場、政策等信息的影響，從算例結果來看，本發明具有很好的預測精度。

技術領域

本發明屬于電力系統負荷預測（power system load forecasting）領域，特別涉及分布式光伏并網地區的中長期負荷預測。

背景技術

應用于中長期負荷預測的方法包括趨勢外推法、時間序列法、彈性系數法等傳統方法以及人工神經網絡、灰色模型、支持向量機等智能預測方法；伴隨著應用技術的成熟，分布式光伏電源的裝機容量以及滲透率都在不斷增長；分布式光伏電源的輸出功率受自然環境因素的約束較高，呈現出群發性和高度的不確定性。分布式光伏電源的裝機容量受市場因素和國家政策的影響較大，其變化也呈現出很大的不確定性。這對上述方法在系統中長期負荷預測的應用中產生了一定的限制；

Hu X, Wei L, Jiang N 等人在<Load forecasting techniques for networks withdistributed generation (DG) sources>（Control and Decision Conference. IEEE,2016:6232-6237.）中對分布式光伏電源并網地區的中長期負荷預測進行了研究和探討；其實現原理是：對系統負荷和分布式電源的出力曲線分別預測，再將兩者得到的分布結果進行擬合作為最終的系統負荷預測值；其具體實施步驟如下：

1．結合區域內用地規劃、歷史氣候信息、歷史負荷信息、不同類型負荷特征，使用傳統負荷預測方法年度負荷時序曲線進行預測；

2.結合歷史氣候信息與日內太陽輻照密度概率模型，利用蒙特卡洛模擬得到分布式光伏電源您都出力時序曲線；

3.將兩者進行擬合，得到系統綜合負荷預測結果；

上述預測方法的核心是分析影響分布式光伏電源出力的主要因素時序變化；但輻照密度等因素的隨機性與不確定性較強，對其進行長期的精準預測難度較大；同時，裝機容量，作為影響分布式光伏電源出力水平的又一重要因素，并沒有在上述方法的考慮范圍之內；因此，應用上述方法進行中長期負荷預測在精度上缺乏保障。

發明內容

本發明的目在于，提出一種新的分布式光伏并網地區的中長期負荷預測方法，以充分考慮分布式光伏裝機容量不確定性對預測結果的影響，從而提高負荷預測的精度；

為實現上述目的，本發明提出一種計及分布式光伏不確定性的電網中長期負荷預測方法，其特征是單獨建立模型對預測水平年分布式光伏裝機容量進行預測，作為負荷預測的準備階段；本發明所提預測方法的步驟如下：

一、利用神經網絡專家系統（Neural Network Expert System）預測分布式光伏在預測水平年的裝機容量；

二、在分析光伏電源對負荷預測影響的基礎上建立分布式光伏電源有效削峰容量的預測模型。對預測水平年系統的等效最大負荷進行預測；

其中，所述分布式光伏等效削峰容量表達式如下：

（1）

其中，為等效削峰容量；為所有電源的有效出力；為日高峰最大功率預測值，為晚高峰最大功率預測值；為早晚高峰的功率差值；

電源等效出力的表達式為：

（2）

其中，為等效最大發電容量，表達式為：