一种基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法与流程

1.本发明属于配电网规划领域，更具体地，涉及一种基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法。


背景技术：

2.随着城镇化步伐加快，用电器种类推陈出新，用电环境难以预测，配电网规划难度加大。配电网规划的经济性、符合率和线损率与区域负荷预测的精细度和准确度密切相关。电网企业和电气工程师试图尝试各种预测方法，考虑gis地图、环境因素和用户类别以期获得最佳预测效果，为精确配电网规划的变电站和线路规划提供支撑。
3.目前，现有用于配电网规划的负荷预测从算法模型、影响因素和用电特性等角度展开。算法模型方面包括短时贝叶斯负荷预测模型、多元线性回归模型、半参数加性模型、指数平滑模型、自回归滑动平均模型、模糊回归模型、人工神经网络、支持向量机、梯度增强、循环神经网络模型(rnn)、长短时时间预测(lstm)模型和区域栅格模型等，影响因素方面包括路网分布、街道布局、交通容量、天气温度和季节等，用电特性方面包括电动车用电特性等。
4.上述方法侧重对所有时间点负荷的精准预测，要求多数点预测误差小，也即意味着对奇异点和极值点并非最佳预测。电网规划目标是尽可能满足最大负荷要求，即需对奇异点和峰值负荷进行精准预测，需对现有预测算法进行改进以满足规划预测需求。此外，现有预测模型基于历史用电数据，而配电网规划目标区域并无历史用电数据，需以该地块用电性质相似的用户的历史数据为参考。最后，考虑到配电网可靠性，电网需具备故障投切能力，即与配电网规划相关的负荷预测不仅需针对栅格点，还需考虑变压器和线路的走向及负荷均衡和投切迁移特性。


技术实现要素：

5.针对现有方案的不足，本发明提供了一种基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法，其目的在于解决符合城市配电网建设和运行特性的空时负荷预测问题，以便建立经济、可靠、精准、均衡的电网规划体系。
6.根据本发明的一个方面，提供一种基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法，包括以下步骤，
7.步骤a1，导入城市功能规划和路网规划，抽取待建区潜在目标用电用户类型，建立城市配电网用户用电网格；
8.步骤a2，以目标用电用户类型为基础，从业扩用采系统中对用户信息进行扩展，构建用户矩阵、环境系数和负荷矩阵；
9.步骤a3，基于所述用户矩阵和所述负荷矩阵，构建用户负荷预测模型，确定模型训练参数及峰值最佳的目标损失函数；
10.步骤a4，基于建成区历史用电记录，建立各地块用电用户数估计模型，并确定规划
区用电用户数上下界；
11.步骤a5，基于规划区用电用户数，通过所述用户负荷预测模型确定各地块儿潜在用户的峰值负荷上下界，变电站数量、供电容量及供电电源数；
12.步骤a6，基于城市功能规划和路网拓扑，以最短路径和n
‑
1准则为基础，确定最优候选供电线路集；
13.步骤a7，基于候选供电线路，计算规划区潜在用户不同接入方案的线路负荷，以供电线路负荷均衡为约束，预测供电线路负荷上下限及发展趋势，以确定供电线路变压器容量及扩容计划。
14.在上述方案基础上优选，所述步骤a1具体包括以下步骤，
15.步骤a11：导入城市规划图或城市建成区用地布局图，获取地图比例rt，地图各地块面积和用电性质，且第i块地的用电面积为ar_
i
，第i块地的用地性质为at
i
16.步骤a12：根据地图比例尺和地图面积，获取实际规划地块面积，第i块地的面积为ar
i
＝ar_i*rt2；
17.步骤a13：构建城市配网用电用户网格矩阵，如下，
[0018][0019]
其中，n为地块总数，i为大于0且小于n的正整数。
[0020]
在上述方案基础上优选，所述步骤a2具体包括以下步骤，
[0021]
步骤a21，根据用户所属国民经济行业、月度和年度用电峰值负荷进行聚类，将用地性质at细分为所属国民经济行业分类at
u
，从业扩用采系统中获取第i类细分用户at
ui
的平均环路数量bv
ui
、用地规模ba
ui
、投资规模bi
ui
、人员规模bp
ui
、产值规模bg
ui
和用电时长bt
ui
，构建各用电用户分类的基本信息矩阵u，其中，m为聚类后的用户类别总数；
[0022][0023]
步骤a22，获取各区块不同类别用户的环境信息，并构建相应的环境系数，第i个区块中第j类用户的环境参数包括，温度等级el
ij
、湿度等级为ew
ij
、风力等级et
ij
、经济景气指数ee
ij
、人口密度ep
ij
等，环境对第i个区块中第j类用户的影响系数表示为 f
ij
(el
ij
，ew
ij
，et
ij
，ee
ij
，ep
ij
)；
[0024]
步骤a23，获取历史第i地块第j类用户分类负荷表征为周负荷下限 lwd
ij
、月负荷下限lmd
ij
和年负荷上限lyu
ij
，其中max
d∈(0，d
‑
1)
(l
ijkd
)为d天内负荷最大值；
[0025]
lwd
ij
＝min
k∈(0，52)
min(max
d∈(0，6)
(l
ijkd
))
ꢀꢀ
(3)；
[0026]
lmd
ij
＝min
k∈(0,11)
(max
d∈(0,30)
(l
ijkd
))
ꢀꢀ
(4)；
[0027]
lyu
ij
＝max
d∈(0,365)
(l
ijd
))
ꢀꢀ
(5)；
[0028]
lyd
ij
＝min(lwd
ij
,lmd
ij
)
ꢀꢀ
(6)；
[0029]
历史第i地块第j类用户分类负荷上下限为l
ij
＝(lyd
ij
,lyu
ij
)。
[0030]
在上述方案基础上优选，所述步骤a3具体包括以下步骤：
[0031]
步骤a31：基于步骤2构建如下式所示负荷上下限预测向量，即以用户信息和环境信息逐年预测用户的用电负荷上下限，其中，f
ij
、a
ij
和b
ij
为模型待训练参数；
[0032]
l
ij
＝f
ij
(el
ij
,ew
ij
,et
ij
,ee
ij
,ep
ij
)u
ij
a
ij
b
ij
ꢀꢀ
(7)；
[0033]
步骤a32：综合采用mlp和lstm模型进行预测负荷峰值时空上下限，且其损失函数如下式：
[0034][0035]
本发明的基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法，为空间负荷预测和多电源负荷均摊规划提供支撑；采用基于多尺度滑动窗口的峰值最佳负荷预测，以满足用电用户用电需求，避免电网频繁超载或裕度过高；采用最短路径和n
‑
1准则进行配电网线路规划搜索，避免配电网投资成本过高。因此，本发明能够有效利用城市规划数据、路网数据和历史负荷数据，为经济、可靠、精准、均衡的配电网规划提供支撑。
附图说明
[0036]
图1为本发明的基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法的流程图；
[0037]
图2为本发明的用电负荷上下限时空预测模型。
[0038]
图3为本发明的城市规划地块映射图模型。
具体实施方式
[0039]
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0040]
请参阅图1所示，本发明提供的基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法，包括：
[0041]
步骤a1：导入城市规划图或用地布局图，抽取地块用地性质，建立城市配电网用户用电网格，具体步骤包括：
[0042]
步骤a11：导入城市规划图或城市建成区用地布局图，获取地图比例rt，地图各地块面积和用电性质，定义：第i块地的用电面积为ar_i，用地性质为at
i
；
[0043]
步骤a12：根据地图比例尺rt和地图面积，获取实际规划地块面积，第i块地的面积为ar
i
＝ar_i*rt2；
[0044]
步骤a13：构建城市配网用电用户网格矩阵，如公式1，其中n 为地块总数；
[0045][0046]
步骤a2：基于步骤1生成的城市配网用电用户网格矩阵，以目标用电用户类型为基础，进一步从业扩用采系统中扩展分类用户基本信息、历史环境数据和历史负荷数据，构建分类用电用户信息矩阵、环境系数矩阵和负荷矩阵，具体步骤包括：
[0047]
步骤a21：为准确预测规划区未知用户的负荷趋势和上下界，在行业用电性质的基础上，根据用户所属国民经济行业、月度和年度用电峰值负荷进行聚类，将用地性质at细分
为所属国民经济行业分类at
u
，从业扩用采系统中获取第i类细分用户at
ui
的平均环路数量bv
ui
、用地规模ba
ui
、投资规模bi
ui
、人员规模bp
ui
、产值规模bg
ui
和用电时长bt
ui
等信息，并构建各用电用户分类的用户基本信息矩阵u,其中m为聚类后的用户类别总数；
[0048][0049]
步骤a22：考虑到不同环境对用户用电负荷影响交大，进行负荷预测时将其作为权重系数，另一方面，城市中不同区块环境差异大，同一区块环境相对近似。本发明获取各区块不同类别用户的环境信息，并构建相应的环境系数。第i个区块中第j类用户的环境参数包括，温度等级el
ij
、湿度等级为ew
ij
、风力等级et
ij
、经济景气指数ee
ij
、人口密度ep
ij
等，环境对第i个区块中第j类用户的影响系数表示为 f
ij
(el
ij
,ew
ij
,et
ij
,ee
ij
,ep
ij
)；
[0050]
步骤a23：对配电网规划来说，不需对用电用户每个时间点的负荷进行精准预测，只需对用电用户负荷峰值的上下限进行预测，并需定位其峰值时间点。历史第i地块第j类用户分类负荷表征为周负荷下限lwd
ij
、月负荷下限lmd
ij
和年负荷上限lyu
ij
，其中max
d∈(0,d
‑
1)
(l
ijkd
)为 d天内负荷最大值；
[0051]
lwd
ij
＝min
k∈(0,52)
min(max
d∈(0,6)
(l
ijkd
))
ꢀꢀ
(3)；
[0052]
lmd
ij
＝min
k∈(0，11)
(max
d∈(0，30)
(l
ijkd
))
ꢀꢀ
(4)；
[0053]
lyu
ij
＝max
d∈(0，365)
(l
ijd
))
ꢀꢀ
(5)；
[0054]
lyd
ij
＝min(lwd
ij
,lmd
ij
)
ꢀꢀ
(6)；
[0055]
历史第i地块第j类用户分类负荷上下限为l
ij
＝(lyd
ij
,lyu
ij
)。
[0056]
步骤a3：根据建成区历史地块信息及历史用采信息，基于用户矩阵和负荷矩阵，构建用户负荷预测模型，确定模型训练参数及峰值最佳的目标损失函数，具体步骤包括：
[0057]
步骤a31：基于步骤2构建如下式所示负荷上下限预测向量，即以用户信息和环境信息逐年预测用户的用电负荷上下限，其中f
ij
、a
ij
和 b
ij
为模型待训练参数；
[0058]
l
ij
＝f
ij
(el
ij
,ew
ij
,et
ij
,ee
ij
,ep
ij
)u
ij
a
ij
b
ij
ꢀꢀ
(7)；
[0059]
步骤a32：为保证用电负荷上下限时空预测的准确性，本发明综合采用mlp和lstm模型进行预测，其模型结构图如图2所示，
[0060]
步骤a33：为满足负荷峰值时空上下限的准确预测，峰值最佳的损失函数如下式：
[0061][0062]
步骤4：通过步骤3确定了分类用户的负荷上下限预测模型，还需确定规划区内的各类用户数。基于建成区历史用电信息，按最大用户数和最高负荷两种方式对各地块用电用户总量进行估计，具体步骤包括：
[0063]
步骤a41：遍历建成区地块历史数据，获取每类地块的最大用户数地块和最大负荷地块，最大用户数地块面积为a
m
，用户数为u
m
；最大负荷地块面积是a
l
，用户数为u
l
；
[0064]
步骤a42：获取上述两类地块的平均用户密度为
[0065]
[0066]
步骤a43：基于上述地块用户密度确定相应规划地块的户数区间，第i个地块对应的两类用户数u
mi
＝ar
i
×
d
mi
，u
li
＝ar
i
×
d
li
，将u
mi
和 u
li
的最小值作为规划区第i个地块的最小用户数，将其最大值作为规划区内第i个地块的最大用户数。
[0067]
步骤5：基于步骤3分类负荷上下限预测模型及步骤4分块用户数上下限，对规划地块分用户负荷和地块总负荷进行预测，具体步骤包括：
[0068]
步骤a51：第i个地块属于分类at，该地块中属于细类at
u
的用户数为u
atui
，细类数为s，按最小用户数分配：
[0069][0070]
该地块总负荷为所有用户数组合的负荷最小值，如下式
[0071][0072]
按最大用户数分配
[0073][0074]
该地块总负荷为所有用户数组合的负荷最大值，如下式：
[0075][0076]
步骤a52：根据步骤a51计算规划区总负荷下界l
min
和上界l
max
，具体如式：
[0077][0078]
步骤a53：根据步骤a52所得负荷和变压器额定功率，以20％裕度确定供电线路数量p。
[0079]
步骤a6：基于城市功能规划和路网规划为基础，以最短路径和 n
‑
1准则构建候选电网线路集，具体步骤包括：
[0080]
步骤a61：导入城市功能规划和路网规划图，将规划地块为节点，地块间共同道路作为节点的边，将共同道路长度作为边长度，构造如图3所示结构；
[0081]
步骤a62：选择任何p个节点作为供电源，采用最短路径法进行遍历，获取该节点到所有节点的最短路径或次短路径；
[0082]
步骤a63：考虑到n
‑
1和可靠性原则，任意两条路径不存在重合边，且候选集中每个节点属于两条以上不同路径形成最优候选供电线路集；
[0083]
步骤a64：若候选集不满足每个节点有两条路径，则在步骤a61 生成的图按最短路径方式进行一跳遍历；
[0084]
步骤a65：对步骤a64生成的扩展路径图，检查是否存在回路，若存在，则断掉最长路径边重新执行步骤a64，直至满足步骤a63要求。
[0085]
步骤7：基于步骤a6生成的最优候选电网线路集及步骤a5预测的用户负荷峰值进行用户线路分配及线路负荷预测，具体步骤包括：
[0086]
步骤a71：根据步骤6生成的候选电网线路集，根据与节点(区块)连接的路径对预测的区块内用户总量进行拆分，每个用户仅能属于图中一条线段，得到线段i的区块j的用户列表为(u
ij0
,u
ij1
,...,u
ijk
),k 为用户总数；
[0087]
步骤a72：基于步骤3的负荷预测模型，对线段i中所有用户的负荷进行预测得到(l
ij0
,l
ij1
,...,l
ijk
)；
[0088]
步骤a73：若供电线路r有r
r
段线段，为保证所有线路上负荷均衡，需满足各线路总负荷均值趋近0，方差最小，具体条件如下：
[0089][0090][0091][0092]
步骤a74：上述负荷均衡约束的解即为空时负荷和各线路容量和变压器的容量上界。
[0093]
总的来说，上述适用于城市配电网规划的时空负荷预测方法综合考虑城市规划、路网规划和同类用电用户负荷趋势，建立峰值最佳的空时预测模型，基于最短路径和n
‑
1确定电网线路方案，结合预测模型，确定线路容量上下界及其负荷态势，既满足短期电网用户用电需求，又兼顾中长期电网发展规划，电网规划部门可提前根据城市发展规划和潜在用电用户负荷进行预测和电网规划，确保电网建设的经济性、可靠性和均衡性。
[0094]
最后，本技术的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。