蒋建东，李瑞杰

(郑州大学 电气工程学院 河南 郑州 450001)

0 引言

电力负荷预测是电网规划的基础，传统电网规划是以整个规划区域为对象，对总负荷进行预测。传统负荷预测方法有增长曲线法、回归分析法和时间序列法[1]。目前模糊预测法、神经网络法[2]也应用于负荷预测之中，称之为现代负荷预测方法。随着对电力系统的管理日益精细化，对于负荷预测也不仅仅局限于精准的总量负荷预测，还要求给出更为精细的负荷空间分布[3]。配电网网格化规划的提出，使得负荷预测过程由原来的整体区域负荷预测变为对供电单元、供电网格、供电区域3个层级自下而上依次展开空间负荷预测。

在配电网网格化规划中，空间负荷预测的精确性与参数的选取直接相关，如负荷密度指标的选取、供电单元内同时率的选取以及供电单元间同时率的考虑。文献[4]基于网格化规划对上饶市经济开发区进行了电力需求预测，供电单元内根据历史负荷进行回归分析来预测近期负荷，饱和年负荷采用负荷密度法进行预测，规划年同时率根据现状值进行选取，由于供电单元是人为划分的区域，其负荷数据需根据配变信息进行统计，因而统计各个单元的历史负荷数据工作量较大。文献[5]基于灰色关联和BP神经网络定量分析了电力、经济、需求侧管理及气候等因素对同时率的影响，并预测规划年同时率，其预测结果是以电力、经济等影响因素的预测为基础的。……