荆林国 荆仲毅 张韶晶 张韶颖

(1. 国网山东省电力公司滨州供电公司 滨州 256610；2. 山东科技大学电气与自动化工程学院 青岛 266590)

1 引言

电网饱和负荷概率预测是电力系统中远景规划最为核心的环节，其中包含最大负荷和电量的预测。研究区域电网电量的饱和时间及规模，既能为规划部门实现智能电网有序发展及区域能源平衡提供决策意见，又能为用户参与电力市场中长期交易提供数据分析支持[1]。在最大负荷预测过程中非常容易受到极端天气的影响，导致难以把握负荷发展规律，电网饱和负荷概率预测过程中的影响因素众多，需要深入研究[2-3]。

张明理等[4]将饱和负荷密度引入至电力系统远景空间负荷的预测中，利用粗糙集与元胞自动机对城市不同种类用地整体变化过程进行模拟，基于不同用地种类土地转换基本规则对规划区范围内未来土地使用种类与面积变化进行预测；根据Logistic饱和负荷概率预测模型对不同用地种类饱和负荷的密度进行预测；最后基于不同用地种类饱和负荷密度与面积对远景负荷分布情况进行预测。方陈等[5]将BP 神经网络和分位数回归模型相融合，设计并构建电网负荷概率预测模型；根据核密度估计法对最大净负荷概率进行计算；最后以上海某区域电网当作实例对所提方法进行验证。陆继翔等[6]将卷积神经网络与长短期记忆相结合对电网负荷进行预测，将大规模历史负荷信息、气象、日……