基于敏感气温空间分布的度夏度冬日最大负荷预测与应用研究

随着电气化率的提升,新型电力系统“双高双峰”特性愈发明显,准确预测度冬度夏日最大负荷对电力平衡安排、迎峰保电保供的重要性也更加突出。采用负荷分解理论,提出了基于敏感气温空间分布的夏季和冬季日最大负荷预测方法。利用社会发展因素,建立基础负荷与国内生产总值(gross domestic product,GDP)、居民消费价格指数(consumer price index,CPI)关联模型,为基础负荷的估算提供更客观、严谨的理论依据。根据各区域电网负荷占比识别重点分区,采用M-K(Mann-Kendall)检验确定分区敏感气温并统计各分区温变负荷范围,结合聚类分析方法构建分档位温变负荷预测模型。以国家电网有限公司经营区2021年度冬度夏日最大负荷预测为例,预测结果相比ARIMA(autoregressive integrated moving average)时序预测法、支持向量回归法(support vector regression,SVR)的结果更具优势。结合2022年度夏日最大负荷预测算例,进一步验证了所提方法和模型的有效性。