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基于多维度与主成分分析的年最大负荷分解预测

2021-04-16马燕如胡光景

关键词:多维度

王 宝,马燕如,杨 敏,胡光景,伍 飞,王 重

(1.国网安徽省电力有限公司经济技术研究院,安徽 合肥 230022;2.安徽明生电力投资集团有限公司,安徽 合肥 230022;3.国网安徽省电力有限公司,安徽 合肥 230022)

最大负荷预测是电力市场分析预测工作的核心内容之一,是电网规划与运行管理工作的重要基础,对电网企业规划、调控和交易等多个部门均起到重要作用[1,2]。然而最大负荷受多种因素影响,年度波动性大,大大增加了准确预测地区年度最大负荷的难度。

针对最大负荷预测的先前相关研究主要集中在日层面的短期负荷预测[3-5],以及建筑物[6]、商业[7]等负荷预测。部分学者对最大负荷进行分解后开展预测,文献[8]将最大负荷分解为基础负荷和空调负荷,并从经济社会和气象角度探索了地区空调负荷预测;文献[9]将最大负荷分解为基础负荷、非居民空调负荷和居民空调负荷,并基于经济社会与气象指标开展了地区非居民和居民空调负荷预测,以上研究一方面缺乏有效的基础负荷预测方法,另一方面未考虑电网供电能力维度因素,电网供电能力直接决定了最大负荷能否有效释放。

本文结合最大负荷可分解特性,将年最大负荷分解为基础负荷和空调负荷,并从经济增长、城镇化进程、居民和服务业需求、气象和电网供电能力5个维度系统总结基础负荷和空调负荷的11个影响因素指标,为避免不同维度指标存在多重共线性而删除部分指标的情况,采用主成分分析方法,分别构建了基础负荷和空调负荷预测模型,加总合成年度最大负荷预测模型。……

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