城市配电网用电负荷时空分布特征及预测模型

引言

随着城市化进程加快和新能源技术的推广，城市用电需求呈现多元化、复杂化趋势，配电网用电负荷波动日益显著。用电负荷的时空分布特征直接影响电网规划的合理性、电力调度的效率及供电可靠性。当前，传统负荷预测方法难以适应负荷的动态变化，导致电网运行成本增加、资源浪费等问题。

、城市配电网用电负荷时空分布特征分析

1.1 时间维度分布特征

时间维度的用电负荷分布呈现显著的周期性波动特征。日内层面，负荷变化与用户日常行为深度绑定：居民区因居民起床、烹饪形成早高峰，午间因外出活动进入低谷，晚间归家后再次形成用电高峰；商业区则随店铺营业节奏呈现午间消费高峰带动用电高峰、晚间持续经营维持高负荷的模式。周内周期中，工作日与周末的负荷曲线差异明显。工作日受企业生产、写字楼办公用电驱动，整体负荷水平较高；周末生产性用电减少，但居民居家用电、商业休闲用电增加，部分时段负荷反而超过工作日。

1.2 空间维度分布特征

负荷分布在空间上的差异，既受区位功能的综合影响，又受到区位地势条件的双重制约。区位功能方面，商业负荷密度最大，并且受客流潮汐效应的影响，其负荷具有明显的日变化特征；居民负荷密度与其居民区的居住密度相关，随着季节的变化，负荷变化趋势较为显著，工业负荷密度受生产连续性特点制约，具有“低而不波”的特征，负荷变化受到节假日生产的计划因素影响，负荷变化趋势显著；区位地势方面，负荷分布受中心城市人口和业态的高度集聚影响，负荷密度较周边其他地区最大，并且负荷分布较其他地区稳定；随着城市推进，负荷沿地势递进至外延区域，呈逐渐递增的分布特征，但相对其他区域较为松散。配网线路线径、杆塔的合理利用也将制约负荷空间分布，线路输送能力充足的区域其负荷密度值可以较高，而老旧线路段区域内，其线路的供电能力无法满足负荷增长的要求，负荷增量相对其他区域较小。

1.3 空间——时间关联特性

时间与空间并非各自孤立独立，而是互相关联作用。时间效应扩大了空间差异，比如某段时间城市晚高峰时间段，城市部分居民区负荷与某商圈商业区负荷均受气温偏高影响处于较大程度同时集中用电负荷时间段，负荷会叠加，导致市中心总体负荷明显增加。上班时间段交通枢纽附近临时用电会形成局部负荷峰谷。空间特征会作用于时间维度的规律呈现：同一时段晚高峰，例如某商圈负荷则受夜生活工作时段较长影响始终处于较高的负荷水平；而某一工业企业负荷则可能会随着生产流程结束的某个时间段负荷水平下降。可见用电负荷时间驱动空间、空间强化时间是相互作用的，同时也给出了时间空间相互关联的用电负荷时空分布规律。

二、城市配电网用电负荷预测模型构建

2.1 预测模型构建基础

模型预测依赖的数据是处理后的样本特征信息，可以来自历史的用电负荷数据、负荷所处的气象环境数据、区域的功能属性数据以及负荷区域的用户使用信息等。首先需要对数据信息进行预处理，筛选出由于设备损坏引起的负荷样本的异常值，缺失的部分可以通过插值法填充处理，针对数据信息进行统一的量纲与时间处理，使之符合统一的标准。对于模型预测样本数据集的相关性进行特征选择，找出对于负荷样本预测比较相关联的特征，去除无关特征信息，获得对模型无干扰的影响信息，从而对最终模型进行输入的处理。

2.2 预测模型设计与分类

根据模型时间尺度的不同，分为负荷日预测(内)、负荷日预测(外)以及负荷周预测，其中短时预测主要针对负荷进行在线预测，构建具有时序依赖关系的模型，采用模型结构可提取历史负荷非线性特征信息，以适应不同时间尺度的用电变化趋势。中期预测需要综合更多的外部变量，根据区域经济发展趋势和区域总体发展规划数据信息，考虑采取具有趋势性和周期性的组合模型结构，还可根据区域的功能构建不同子模型，如在工业区中加入生产计划相关参数因子，商业区中加入节假日相关效应因子等，以适应不同区域的差异化情形。以上两种模型应设计拓展接口，以便纳入新能源接入等新增影响因素。

三、城市配电网用电负荷预测优化策略

3.1 数据层面优化

在数据优化环节，要建立多数据源整合框架，摆脱负荷数据的单一性约束，除了原有的历史负荷和天气数据，还要增加地域商业或工业经济行为数据、用户行为数据以及空间数据，并搭建数据交互接口，促进不同数据领域之间的数据交换和数据标准化。对于数据的不完善问题，要利用数据清洗技术，建立动态数据清洗模型：结合用电行为的相关特征数据，在此基础上判定用电行为异常数据，结合数据时序插值法和基于相似日的数据补齐进行数据填补。引入数据生成算法，例如引入模型生成模型进行算法生成模拟极寒天气或者国庆假期等情形下的用电负荷数据来满足模型所需的样本数量和模型需要的用电样本数据的丰富化。

3.2 模型层面改进

优化模型宜考虑泛化性和精确性。对于短期预测，对模型加入注意力机机制以使模型本身学习关注负荷的关键节点时间和关键参数因素以及减少对线性扰动的偏见；对于中长期预测的时序性特征，可结合灰色和机器学习模型来处理，灰色模型用来学习长时期的时序规律，机器学习模型用来修正短周期的噪声。考虑到实际应用中区域负荷特性的区别，进行分区域建模，例如在商业地区建立关注日负荷变化规律的模型，而在工业地区建立关注工业生产规律的参数，针对新出现的地区运用迁移学习来克服样本量相对较少的数据稀疏现象，运用成熟区域的模型更新到新数据样本较少的区域。

3.3 应用层面协同

协同应用主要表现在预测与网调度的结合、短周期预测结果与实时网调度的结合、中长期预测成果与配电网规划建设之间的结合以及预测成果与地方政府之间的结合上，具体表现为搭建预测→预测→反馈的闭环系统：将预测结果接入配电网调度系统中，提出变压器切负荷、调整线路负荷分配的实时决策成果；中长期预测结果与配电网规划建设平台的结合，为配电网线路切改、增容规划、新变电站选址提供定量的决策依据；预测成果的协同应用主要是发挥预测数据在供电企业、用户、地方政府之间的相互作用，即针对目前预测结果发布的停电告知方法，向部分大用户提供未来某个时段的负荷预测结果，让其采取错峰用电措施，充分发挥用户合理规避电成本的目的。预测成果还能为政府部门提供地区负荷增长的预测结果，为地方政府提供供用电政策、电力输送政策等方面的有效补充。构建以动态图表形象方式反映未来负荷在时间、空间上的分布预测成果展示的可视化平台：实时比对预测成果与电网实际运行数据，不断完善模型参数和应用流程。

结语

城市配电网用电负荷时空分布特征及预测模型研究，对电网高效运行意义重大。明晰负荷在时间、空间及时空关联上的特征，是精准预测的基础。构建的预测模型及优化策略，能提升预测精度。虽在复杂场景适应性等方面有不足，但随着技术发展将完善。未来需深化多源数据融合与模型创新，为配电网智能化、可靠供电提供支撑，助力能源优化配置。

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