配電網空間負荷聚類及預測方法研究.pdf

1、空間負荷預測是配電網規(guī)劃的前提和基礎，負荷預測的精準性不僅影響電網的投資和后期運行，而且影響城市規(guī)劃方案的合理性。本文在認真梳理和總結國內外先進理論和研究方法的特點的基礎上，以提升空間負荷預測的精準性、實用性和適用性為目標進行了相關研究。
　　本研究主要內容包括：⑴基于日負荷曲線的負荷分類模式研究。運用數據挖掘中的聚類技術對電力系統(tǒng)日負荷曲線進行分析，提出一種基于特性指標降維的日負荷曲線聚類方法----特性指標聚類(Pattern

2、 Index Clustering，PIC)，通過負荷率、日峰谷差率等6個日負荷特性指標對日負荷曲線進行降維處理，利用基于聚類有效性修正的德爾菲方法配置各指標權重，以加權歐式距離作為相似性判據，對日負荷曲線進行聚類。算例分析結果表明所提方法運行時間短，魯棒性好，提高了負荷曲線聚類質量，能直觀反映典型負荷曲線的特點。利用該方法提取的典型日負荷曲線可作為空間負荷預測調研樣本分類校驗的依據，為調研樣本提質奠定基礎。⑵考慮地域差異的空間負荷預測

3、方法研究。針對基于智能算法的負荷密度指標法對樣本依賴性強且在各地實際應用困難的不足，提出一種考慮地域差異的配電網空間負荷聚類及一體化預測方法。該方法首先通過大量調研得到分布不同地區(qū)、分屬不同類型的負荷樣本及所處地區(qū)信息;然后利用基于日負荷曲線的負荷分類校驗及精選方法對所有調研樣本進行分類精選;再根據區(qū)域分類、負荷分類對精選樣本構成的全樣本空間進行兩級劃分，得到分層級子樣本空間;最后根據待測地塊的屬性信息對子樣本空間進行匹配，選取與其最相

4、似的子樣本空間作為訓練樣本，構建支持向量機模型預測各地塊的負荷密度，進而得到電力負荷的空間分布。工程實例分析表明了該方法的實用性和有效性。⑶空間負荷預測指標體系優(yōu)化研究。針對現有研究偏重對預測方法的理論創(chuàng)新和精度提升，缺乏對各地各類空間負荷分布規(guī)律研究的不足，提出一種基于聚類分析與非參數核密度估計的空間負荷分布規(guī)律研究方法。以浙江電網為例，對調研采集的空間負荷按城市發(fā)展類型、用地類型進行二級劃分后，利用基于非參數核密度估計方法提取各類樣