罗卫华,余锐,兰强,吴京驰,王民昆,肖嵩

(1. 国家电网有限公司西南分部,四川 成都 610041；2. 西南交通大学电气工程学院,四川 成都 611756)

0 引言

电力系统负荷是电力系统稳定分析的重要指标之一,代表系统中所有用电设备瞬时消耗功率的总和。由于电力系统中电能储存量有限,发电量与负荷量需实时保持供需平衡。2014年12月29日,四川、重庆电网分别脱离华中电网与原西藏电网,组成了西南电网。2019年6月19日,随着渝鄂直流工程全部投运,西南电网与华中电网脱离交流同步互联,两大电网的交流输电线路全部断开。依靠背靠背直流输电工程,西南电网互联格局由交直流混联变为直流异步互联。电网的异步互联意味着两端电网旋转转动惯量相互分隔,各电网的频率稳定性能下降,增加了频率失稳风险。

西南电网异步互联工程启用以来,西南电网频率波动加剧,频率波动越过动作频率界限的情况频发,直流频率控制(frequency control,FC)装置动作频繁。电力系统有功瞬时不平衡将导致频率波动,由于西南电网的异步运行,有功不平衡对频率造成的影响将扩大,频率波动也随之加剧。因此,有效准确地预测有功出力及制定发电计划对频率偏差控制具有重大意义[1—4]。

随着现代人工智能技术的发展,机器学习方法被逐渐用于电力系统负荷预测[5—8],如经典时间序列预测法、人工神经网络方法、支持向量回归(support vector regression,SVR)等。其中时间序列预测法建模简单、预测速度快,但对于波动性大的负荷,预测精度较低。……