贵州统调电网典型日负荷特性分析与预测

doi:10.11930.2015.9.24

中国电力 ›› 2015, Vol. 48 ›› Issue (9): 24-30.DOI: 10.11930.2015.9.24

贵州统调电网典型日负荷特性分析与预测

唐学用¹，万会江²，叶航超²，李庆生¹，钟以林¹

1. 贵州电网公司电网规划研究中心，贵阳 550002；
3. 贵州电网公司电力调度控制中心，贵阳 550002

收稿日期:2015-03-26 出版日期:2015-09-25 发布日期:2015-11-25
作者简介:唐学用（1984—），男，贵州贵阳人，工程师，硕士，从事电网规划、新能源并网技术等方面的研究。E-mail: t191710@zju.edu.cn
基金资助:
国家高技术发展研究发展计划（863计划）资助项目（2014AA051902）

Analysis and forecast of typical daily load characteristic of Guizhou Power Grid

TANG Xueyong¹, WAN Huijiang², YE Hangchao², LI Qingsheng¹, ZHONG Yilin¹

1. Power Grid Planning Research Center, Guizhou Power Grid Corporation, Guiyang 550002, China;
2. Power Dispatching Control Center, Guizhou Power Grid Corporation, Guiyang 550002, China

Received:2015-03-26 Online:2015-09-25 Published:2015-11-25
Supported by:
This work is supported by the National High-tech R&D Program of China (863 Program) (2014AA051902).

摘要/Abstract

摘要： 电力负荷特性分析与预测是电力市场分析预测的重要基础，是进行电力规划、设计、生产、运行的重要依据，也是制定相关政策的重要参考。分别对贵州统调电网工作日及周末历史日负荷特性相关指标进行了统计，得出了日负荷率与日最小负荷率具有较强的正相关、日负荷率与日峰谷差率具有较强的负相关等结论。运用协同分析，对日负荷率与日最小负荷率、日负荷率与日峰谷差率之间的关系分别采用线性、二次函数、三次函数进行拟合，采用历史年正常工作日和周末负荷数据进行验证。计算结果表明，线性数学模型拟合效果最好，能够正确、合理地反应相关指标之间的关系。运用该模型对贵州中长期负荷特性进行了预测。

关键词: 电网, 负荷特性, 负荷预测, 负荷率, 最小负荷率, 峰谷差率, 协同分析

Abstract: Load analysis and forecast is foundation of power market analysis. The statistics on related indices of Guizhou Power Grid history weekday and weekend load characteristics show that daily load rate has a strong positive correlation with minimum daily load rate but strong negative correlation with daily peak-valley ratio. The relationship between daily load rate and minimum daily load rate as well as daily peak-valley ratio is fitted by using linear, quadratic and cubic function. The historical data verification indicates that linear model fits best. The model is applied to load characteristic long-term forecasting of Guizhou province. The result is reasonable and can provide a reference for long-term load forecasting.

Key words: load characteristics, load forecasting, load rate, minimum load rate, peak-valley difference ratio, collaborative analysis

中图分类号:

TM715

唐学用，万会江，叶航超，李庆生，钟以林. 贵州统调电网典型日负荷特性分析与预测[J]. 中国电力, 2015, 48(9): 24-30.

TANG Xueyong, WAN Huijiang, YE Hangchao, LI Qingsheng, ZHONG Yilin. Analysis and forecast of typical daily load characteristic of Guizhou Power Grid[J]. journal1, 2015, 48(9): 24-30.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: https://www.electricpower.com.cn/CN/10.11930.2015.9.24

https://www.electricpower.com.cn/CN/Y2015/V48/I9/24

参考文献

[1] 杨宗麟．华东电网负荷特性分析预测[J]．华东电力，２００８，３６（５）：５０－５２．
YANG Zonglin． Analysis and forecast of bad characteristics for East China Power Grid[J]． East China Electric Power, 2008, 36(5): 50-52．
[2] 陈健，刘明波，樊亚亮，等．广州电网负荷特性分析[J]．电力系统及其自动化学报，2009，２１（６）：７８－８３．
CHEN Jian, LIU Mingbo, FAN Yaliang, et al． Studies on load characteristics of guangzhou power nerwork [J]． Proceedings of the CSU-EPSA, 2009, 21(6): 78-83．
[3] 唐宝，董征. “十一五”期间南方电网负荷特性分析[J]. 中国电力，２０１２，４５（１０）：３０－３５．
TANG Bao, DONG Zheng. Analysis on load characteristics of china southern power grid in i1th five year plan[J]. Electric Power, 2012, 45(10): 30-35．
[4] 陈伟，周峰，韩新阳，等．国家电网负荷特性分析研究[J]. 电力技术经济，２００８，２０（４）：２５－２９，３７．
CHEN Wei, ZHOU Feng, HAN Xinyang, et al. Analysis on load characteristics of state grid[J]. Electric Power Technologic Economics, 2008, 20(4): 25-29, 37.
[5] 李扬，王治华，卢毅，等．南京市夏季气温——日峰荷特性分析[J]．电网技术，２００１，２５（７）：６３－６６，７１．
LI Yang, WANG Zhihua, LU Yi, et al． Characteristic analysis of summer air temperature-daily peak load in nanjing[J]． Power System Technology, 2001, 25(7): 63-66, 71．
[6] 朱振伟，方鸽飞，王国福，等．电网夏季气象敏感负荷特性分析[J]．华东电力，２００８，３６（９）：５３－５８．
ZHU Zhenwei, FANG Gefei, WANG Guofu, et al． Characteristic analysis for summer weather sensitive loads of power grids [J]．East China Electric Power, 2008, 36(9): 53-58．
[7] 姜勇. 南京地区春节负荷特性分析及其预测方法[J]. 电网技术，2003，２７（５）：７２－７４．
JIANG Yong. Load characteristics analysis and load forecasting during SPIRING FESTIVAL in nanjing district[J]. Power System Technology, 2003, 27(5): 72-74 ．
[8] 李培强，李欣然，罗安. 基于数理统计和模糊聚类的变电站负荷特性判别比较[J]. 中国电力，２０１１，４４（１）：１５－１８．
LI Peiqiang, LI Xinran, LUO An. Load characteristics discrimination analysis based on mathematical statistics and fuzzy clustering [J]. Electric Power, 2011, 44(1): 15-18．

[1]	吴云锐, 张建坡, 田新成, 应恺锋, 陈忠. 计及频率适应和快速稳定特性的多端直流电网改进协调控制策略[J]. 中国电力, 2025, 58(3): 31-42.
[2]	张沛, 杨马婧, 张放, 谢桦, 刘广一, 李文云, 路学刚, 王珍意, 翟苏巍. 图数据库与图计算在电力系统调度运行应用综述[J]. 中国电力, 2025, 58(3): 119-131.
[3]	沈舒仪, 王国腾, 但扬清, 孙飞飞, 黄莹, 徐政. 频率偏差与电压刚度约束下多馈入直流优化调度方法[J]. 中国电力, 2025, 58(3): 132-141.
[4]	高志远, 庄卫金, 李峰, 于芳, 张鸿, 王艳, 夏旻. 调控领域人工智能应用的高复用性验证平台[J]. 中国电力, 2025, 58(3): 142-150.
[5]	孙庆超, 李嘉靓, 江万里, 王若愚, 李植鹏, 胡亚荣, 朱健斌. 基于数据驱动时空网络的城市中长期电力负荷预测[J]. 中国电力, 2025, 58(3): 168-174.
[6]	闫志彬, 李立, 阳鹏, 宋蕙慧, 车彬, 靳盘龙. 考虑构网型储能支撑能力的微电网优化调度策略[J]. 中国电力, 2025, 58(2): 103-110.
[7]	贺春光, 王林峰, 曹媛, 安佳坤, 雷子健, 宋关羽, 冀浩然. 考虑综合收益的多电压等级配电网柔性互联装置协同规划方法[J]. 中国电力, 2025, 58(1): 78-84.
[8]	董武, 张健, 周勤勇, 张立波, 龚浩岳. 中国电力系统安全稳定性演化综述[J]. 中国电力, 2025, 58(1): 115-127.
[9]	陶磊, 罗萍萍, 林济铿. 基于深度学习的直流微电网虚假数据注入攻击二阶段检测方法[J]. 中国电力, 2024, 57(9): 11-19.
[10]	朱瑞, 娄奇鹤, 靳晓凌, 刘畅. 适应新型电力系统的电网基建功能化投资结构演化研究[J]. 中国电力, 2024, 57(9): 194-204.
[11]	祝士焱, 许寅, 和敬涵, 王颖. 基于多微电网投影的配电系统协调恢复方法[J]. 中国电力, 2024, 57(9): 224-230.
[12]	么钟然, 孙丽颖. 考虑线路阻抗的分布式储能SOC均衡控制策略[J]. 中国电力, 2024, 57(9): 238-246.
[13]	张亚健, 陈茨, 薛飞, 马丽, 郑敏. 电制氢协同的含高比例光伏配电网两阶段电压随机优化控制[J]. 中国电力, 2024, 57(8): 23-35.
[14]	孙东磊, 孙毅, 刘蕊, 孙鹏凯, 张玉敏. 计及多层级配电网的分布式新能源最大消纳空间分解测算[J]. 中国电力, 2024, 57(8): 108-116.
[15]	孔志恒, 谭冲, 唐培耀, 胡成博, 郑敏. 基于Light-Resnet卷积神经网络的电力设备监测数值识别算法[J]. 中国电力, 2024, 57(8): 206-213.

贵州统调电网典型日负荷特性分析与预测

Analysis and forecast of typical daily load characteristic of Guizhou Power Grid

PDF (PC)

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

模态框（Modal）标题

贵州统调电网典型日负荷特性分析与预测

Analysis and forecast of typical daily load characteristic of Guizhou Power Grid

PDF (PC)

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics