基于地理信息系统平台的配电网空间负荷预测王天华　范明天　王平洋　岳宗斌　　摘　要　以往的负荷预测大多是基于时间坐标的，根据地域发展作出的空间和时间负荷预测理论无疑是一种新的进展。文章对空间负荷预测的理论和模型进行了详细的描述，提出了基于地理信息系统(GIS)平台的配电网负荷预测步骤，并在方法的实用化方面作了尝试。结果表明，空间负荷预测能够满足配电网规划的要求。　　关键词　空间负荷预测　地理信息系统　模糊逻辑　运输模型　用地类型　用地决策SPATIALLOADFORECASTING
FORDISTRIBUTIONPLANNINGBASEDONGISPLATFORMWangTianhua　FanMingtian　WangPingyang　YueZongbin
ElectricPowerResearchInstitute,StateElectricPowerCorporationofChina
Beijing,100085China　　ABSTRACT　ThispaperproposesaGIS-basedspatialloadforecasting(SLF)methodfordistributionplanning.Detaileddescriptionofrelevanttheoriesandmodelsisgiven.AnexamplesystemisusedtodemonstratetheprocedureofSLF.　　KEYWORDS　spatialloadforecasting;geographicinformationsystem(GIS);fuzzylogic;transshipmentmodel;landuseclasses;landusedecision1　前言　　空间负荷预测是配电网规划和自动化规划的基础。只有确定了配电网供电区域内各小区的未来负荷，才能对变电站的位置、容量，馈线的型号、路径、开关设备的装设以及它们的投入时间等决策变量进行规划。因此，空间负荷预测不仅要预测未来负荷的量，而且要提供负荷增长的位置信息，即未来负荷的空间分布^[1～6]。
　　美国早在70年代初就开始了空间负荷预测的研究，主要有3种方法：多变量法、趋势法和用地仿真法^[3,8]。前两种方法将系统负荷预测方法应用于小区负荷预测，精度比较差。多变量法是经济计量模型预测法在小区负荷预测中的应用，对数据质和量的要求比较高，于80年代已逐步淘汰。趋势法是通过外推小区负荷曲线来外推未来负荷的，适用于短期预测。该方法应用于小区负荷预测有如下不足之处：①小区负荷增长不平滑（呈S型增长趋势），很多小区没有历史数据，难以进行趋势外推；②小区负荷数据难以收集。用地仿真法是一种自上而下的预测方法，它通过建立用地仿真模型来模拟小区的未来发展情况，最终将系统负荷预测结果分配到每个小区。用地仿真法具有较高的精度，尤其适用于长期预测。本文讨论的空间负荷预测指用地仿真法。
　　在我国，小区负荷预测主要是采用负荷密度法。该方法是一种从下到上的预测方法，预测结果难以与系统预测相吻合。另外，该方法完全依赖于规划部门提供的区域发展规划，而区域发展规划受政治以及政治家的主观影响很大。
　　空间负荷预测涉及大量的空间信息。地理信息系统(GIS)可以为空间负荷预测的数据收集、处理和预测结果的表示提供一个良好的平台。将GIS引入空间负荷预测，可以极大地减少数据收集量，是空间负荷预测方法实用化的必要步骤。
　　本文将空间负荷预测的理论应用于GIS平台，在实用化方面作了尝试，提出了可操作的预测步骤。为了促进空间负荷预测方法在我国配电网规划中的应用，本文将着重于方法的实用性和可操作性，并以一个实际配电网为例进行描述。详细的理论描述请参见文献[1,2]。2　理论和模型　　空间负荷预测通常需要将供电区域划分为很多个小区，再分别预测每个小区的负荷。在短期空间负荷预测中，小区可以按设备（变电站，馈线）的供电范围来划分。但在长期预测中，设备的供电范围本身就是待决策的，最好的办法是将待规划的供电区域划分为大小一致的方格^[1～3]。
　　总量负荷预测的方法很多，精度也比较好。而且，城市的接入电网（输电系统和子输电系统）都是根据总量负荷预测规划的。因此，空间负荷预测应该直接利用总量预测结果，在此基础上将总量负荷预测分配到各供电小区，从而预测出未来配电网的负荷分布^[2,3]。
　　用户可以按照用地特性和用电特性的不同分成若干类，称为用地类型。工业和居民不仅在负荷特性上不同，而且，在用地要求上也有很大的不同。每一用地类型的用电特性可由典型负荷密度曲线给出，典型负荷密度曲线的变化可由终端负荷预测方法来预测。因此，空间负荷预测可以转化成土地分布预测，只要预测出了各用地类型的用地空间分布，简单的负荷叠加运算就可以求出负荷的空间分布。我们把求解用地空间分布过程称为用地仿真过程。用地仿真过程是空间负荷预测的核心，文献[1,2,5,6]大量的算法都是针对这一过程提出的。
　　按照经济学的观点，小区的发展取决于供求两个方面的条件。衡量小区适于各用地类型的发展程度，需要定义小区的属性。反映小区属性有3个方面^[2,3]：①小区自身的条件。如是否平整、市政规划是否限制发展等；②小区的距离指标。如小区离市中心、公路、学校的远近；③环境因素。如小区附近商业是否发达、居民是否很多。所有这些空间属性都可以从地理信息系统（GIS）中提取。
　　小区的属性可以用数字精确地表示。但用地类型对小区属性的要求却总是模糊的，语言化的。因此，本文采用模糊规则知识库来模拟每个用地类型的用地要求，并采用模糊推理技术就可以评价出小区适于各用地类型的发展程度。对应经济学中的术语，即供求匹配的程度。小区适于用地类型的发展程度称为评分或评价（Preference）。
　　城市发展是一个有内向外的扩展的过程，评分高的小区总是最先得到发展。根据这个原则，本文采用运输模型来模拟用地分配过程^[1,2]。即求出一种土地分配方案使得所有小区的评分之和最高，同时满足：①小区内所有用地类型的土地分配面积不超过该小区的可发展面积；②对某一用地类型，所有小区的土地分配面积不能超过该用地类型总量预测面积。
　　根据小区的用地预测可以得到小区的用电预测，从而得到配电网的空间负荷分布。综上所述，空间负荷预测方法可分解为图1所示的步骤^[1,2]。图1　空间负荷预测流程图
Fig.1　Flowchartofspatialloadforecasting3　预测步骤　　为了方便叙述，本节给出一个实际算例^[8]，以此为线索讨论空间负荷预测的步骤。
3.1　算例系统
　　该配电网现有供电面积20km²，城南现有一个高科技园区，目前处于发展阶段。城东将发展一个民营经济开发区。城北是山地，城西紧邻高速公路，都没有发展空间。总的预测区域为30km²。数据收集如下：
　　（1）1990～1997年负荷历史数据；
　　（2）1990～1997年的经济和人口数据；
　　（3）1990～1997年城市百户居民电器拥有量；
　　（4）1996年工业、商业、居民、市政和学校四类负荷的典型负荷曲线；
　　（5）矢量化的1997年地图和2010年规划图。
　　预测的目的是要提供2000年、2005年和2010年三个时段的空间负荷分布，以便进行配电网的多阶段规划。
3.2　总量负荷预测
　　本文采用多元线性回归模型。1997年高峰负荷为40MW，预测的2000年、2005年和2010年的系统负荷分别为53.5MW、72.5MW和92.5MW。
3.3　用地分类和小区划分
　　在空间负荷预测中，需要根据不同的用电特性和用地特性将电力用户分成若干类型。一般分成4～20类。表1是一种比较通用的用地分类^[2,3]。表1　用地类型常用分类
Tab.1　Generallanduseclassification大类小　　类工业大中小型工业、仓储业、市政设施商业零售业、娱乐业、写字楼、宾馆、高层建筑居民住宅楼、别墅市政市政办公、研究机构、中小学、大学　　根据算例的实际情况，把用地类型分为四类：工业，商业，市政，居民。
　　空间负荷预测的另一项准备工作是划分小区。本文将算例系统分成108（9×12）个大小为500m×500m的小区，如图2所示。图2　2000、2005和2010年的空间负荷分布
Fig.2　Loaddistributionforyearof2000,2005and20103.4　终端用电预测
　　在配电网的规划和研究中，终端用电预测是一项很基础的工作，它的目的是预测各类用户未来用电特性，特别是典型负荷曲线的变化。总的来讲，引起负荷变化的原因只有两个：增加或减少了用户，单位用户的负荷增长或降低了。终端用电预测要分析的正是第二个因素，即未来每一个用电类[1][2][3]下一页