地区电网负荷预测与优化模式理论及应用研究

原随风

随着我国电力工业逐渐步入电力市场，发电厂的产权多元化，电力供需矛盾不断突出，电力调度部门如何制定发电调度计划，实现电力生产的经济调度确保电网获得最大的经济效益，对电力企业而言，负荷预
测已成为电力系统管理现代化的重要内容之一，对电网负荷预测问题的研究已经成为现代电力系统科学中一个重要的领域。
负荷预测受人口增长、经济发展速度、产业结构变化、气象条件等因素的影响，除尽量选用可靠的分析方法外，预测精度还取决于预测者的判断能力。对负荷进行预测已经有几十年的历史，因此用于解决负荷
/ I( r' ~1 E$ J( N: N) r) y: i预测问题的基础理论和实践方法很多，但随着电力系统的不断发展、电网复杂性的加大和电力市场的建立都需要对负荷预测不断地进行研究，用新理论和新的数学手段去研究新的预测方法。因此论文的核心是用信
息处理中新的数学手段——人工免疫模型建立精度更高的地区电网负荷预测的新方法。
( @& I! Y. J# Y% `4 k在对电力系统构成、电力工业特点和电网负荷预测的应用现状进行分析后，归纳总结出当前供电形势的变化特点，并系统全面地对现有电网负荷预测的各种方法进行研究、分析和评价，在此基础上结合地区电
网负荷预测特点，确立基于人工免疫系统对电网负荷预测进行研究的新方向，并进行了实地调研和具体实践。运用免疫系统生理学原理及信息处理特征，采用对比的方法对免疫系统与ANN和GA进行技术区分，首
次建立基于人工免疫算法的电网负荷预测模型，分析误差产生的原因。
针对阜新地区电网运行的实际情况，在电网负荷历史数据的基础上对阜新市电力市场的电网负荷情况进行预测，包括未来5年需求量和未来10年社会用电量和最高负荷。以负荷预测为出发点对城区电网设备优化进
行优化设计，提出ETA（Equipment-target assignment,ETA）问题并给出数学描述和解决方法，在此过程中对人工免疫算法进行有益的改进。免疫系统在进化过程中能够提高搜索能力，因此可以设计一个特别的免疫系统来提高蚂蚁算法在局部搜索时的效率。把上述的免疫思想引入到蚂蚁算法中，构成改进人工免疫优化算法，这种算法综合了蚂蚁和免疫系统的优点。蚂蚁算法是相互协同工作来寻找良好的解，同时能完成全局的搜索并避免局部的最优化，为ETA问题提供了合理求解的途径。运用所得地区电网负荷预测结论对电力市场的发展进了研究，系统地分析了在电力市场开拓、负荷管理、配电网可靠性、发电能力和供电
0 \) d; L# m' W; \6 p水平、市场化竞争机制等多个方面电网负荷预测的作用。提出阜新电力市场需求变化的规律：阜新市用电量保持一个较为平稳、快速的增长势头，不可能出现象“九五”、“十五”期间的大起大落现象。用电量的增长受其它能源行业竞争的影响较大，供电行业与其它能源行业从互不相干到相互争夺终端市场份额。行业用电更加不平衡，随着三大产业比例的不断改变，相应的用电量也会改变。根据相关行业用电量的变化趋势，总体上认为第一产业用电量比例将会下降，第二、第三产业用电量比例不断上升，地区用电量发展不平衡。