刘理峰 朱江峰 王 冰 刘维扬 孙 洲

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1 引言

随着经济的不断发展，其在电力方面的表现为用电量不断增加，大量分布式电源和电动汽车接入配电侧电力结构中，给配电网空间负荷预测（Spa⁃tial Load Forecasting，SLF）带来严峻的挑战［1］。

随着科技的不断发展以及人们对环保的关注度不断提高，电动汽车迅速发展，城市电动汽车数量正逐年增多，同时，由于国家政策的大力支持，电动汽车数量未来将进一步增多。除此之外，随着城市的发展，光伏作为分布式电源中较常见的一种，能与住宅、商业建筑和工业园区等建筑设施结合起来，对该地电能需求进行灵活的补充［2］。因此，大规模电动汽车和光伏电源接入到电网中是未来的主要趋势，其渗透率的不断提高将对配电网源荷分布特性带来影响。从时间上来看，电动汽车充电负荷的分布受电动汽车本身的续航里程和用户充电习惯影响，而光伏电源的出力大小受安装地的地理位置和气候等影响；从空间上来看，电动汽车的充电负荷还受用户出行的影响，不同的出行方式将导致充电负荷的差异，光伏电源出力大小在同一规划区的不同位置也不会完全相同。所以，如何在电动汽车负荷时空随机分布和光伏出力不确定的情况下，进行科学有效的配电网SLF需要深入研究。

以往对于配电网SLF的研究的方法主要包括用地仿真法［3］、负荷密度指标法［4］、智能算法［5］，目前的研究还采用交通出行矩阵［6］、停车生成率［7］等对电动汽车这一特殊的用电负荷进行深入研究和模拟，然后在此基础上，考虑配电网SLF。……