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精准的中长期负荷预测对于地区经济社会的发展和电网的规划至关重要。随着社会的高速发展和人们对美好生活的期盼,需求侧管理(DSM)工作进一步推进,智能用电的普及率日益增长,这给中长期负荷预测带来了挑战。在需求侧管理广泛实施和智能用电快速发展的背景下,用户自身的行为具有高度不确定性,此外不同类别用户的行为方式各不相同,对电力负荷产生的影响需要分类别予以考虑。如何计及需求侧管理和智能用电的影响,准确研判未来负荷发展趋势成为一个亟待解决的问题。本文对考虑需求侧管理和智能用电的中长期负荷预测方法进行了深入研究。首先对需求侧管理和智能用电对负荷的影响进行了建模分析,接着建立基于前景-灰色理论的中长期负荷预测模型,基于以上研究,提出考虑需求侧管理和智能用电影响的中长期负荷预测方法,实现对未来最大负荷和考虑需求侧管理和智能用电后典型日负荷曲线的预测。主要的工作包括:(1)梳理总结了需求侧管理常用的措施和手段,选取主要的三种需求侧管理手段—分时电价、尖峰电价、可中断负荷,对其对电力负荷产生的影响进行建模分析。(2)选取以电动汽车为代表的互动式用电、以智能空调为代表的智能家居、以光伏发电为代表的分布式电源三种智能用电方式,分类别采用概率分布模型表征用户行为的不确定性,建模并仿真分析其对负荷产生的影响。(3)介绍了中长期负荷预测体系,根据前景理论和灰色预测理论,建立基于前景-灰色理论的中长期负荷预测模型,对未来年最大负荷进行预测,并编程验证模型的精确度。结合预测得到的最大负荷,利用人工神经元网络对未来典型日负荷曲线进行预测。(4)提出考虑需求侧管理和智能用电的中长期负荷预测方法,编程仿真未来智能用电情况下的典型日负荷曲线,计及需求侧管理措施的效果,对考虑需求侧管理和智能用电后未来典型日负荷曲线的进行预测,并对负荷的变化情况进行分析。