空间负荷预测在苏州工业园区电网规划中的应用(精)

f 1f 2f 3空间负荷预测在苏州工业园区电网规划中的应用马晓东 1, 3, 庄敏辉 2, 史林军 3, 4(1. 苏州供电公司 , 江苏苏州 215000; 2. 丹阳供电公司 , 江苏丹阳 212300;3. 东南大学电气工程系 , 江苏南京 210096;4. 河海大学电气工程学院 , 江苏南京 210098摘要 :结合江苏苏州工业园区的电网规划 , 为解决不确定性因素对园区电网的负荷预测结果的不利影响 , 利用空间负荷预测方法对园区电网进行负荷预测。

预测结果表明 , 空间负荷预测得到的负荷大小和地理位置分布与实际情况偏差较小 , 满足电网规划的要求。

关键词 :空间负荷预测 ; 负荷密度 ; 电网规划中图分类号 :TM 715文献标识码 :B文章编号 :1009-0665(2006 03-0024-03收稿日期 :2005-11-25; 修回日期 :2006-01-25Jiangsu Electrical Engineering2006年 5月江苏电机工程第 25卷第 3期江苏苏州工业园区 (以下简称园区自 1994年成立以来经济发展很快 , 现有的网络将无法满足经济增长的需求 , 故需根据目前的发展情况对园区的远期饱和电网网架进行规划 , 而饱和负荷预测是做好园区饱和电网规划的基础。

对于园区的电网规划 , 不仅要预测饱和负荷的量 , 而且还要预测负荷增长的位置 , 即空间负荷分布。

只有在确定了负荷空间分布的基础上 , 才能准确地进行电网的变电站布点和线路走廊的规划。

因此 , 对于园区的负荷预测不仅要预测未来负荷的量 , 而且要提供负荷增长的信息 , 即未来的园区负荷空间分布。

由于园区是在农田的基础上发展起来的 , 经济和电力的发展和变化都比较大 , 用传统方法的负荷预测结果在负荷的大小和地理位置分布上都存在较大偏差。

而空间负荷预测的特点是将大量不确定性数据进行优化处理 , 可以得到比其他方法更好的预测结果。

1采用空间负荷预测的优势(1 有关部门提供了相对比较详细的用地规划、地块性质、建筑面积、建筑物构成等信息。

(2 需要进行 20(10 kV 配电网络规划 , 对各地块的负荷分布预测有较高要求。

(3 园区有较多的新开发地区 , 没有历史负荷数据 , 因此不能用趋势法来进行预测 , 而用空间负荷预测的方法能弥补趋势法的不足。

(4 常规负荷预测方法很难考虑到小区用地类型发生变化时的负荷发展情况 , 而空间负荷预测方法可以较容易做到。

(5 空间负荷预测得到的结果不但有将来的负荷值 , 还有这些负荷在地理上的分布 , 这些信息对于园区的电网规划有很大的优势。

2空间负荷预测的数学模型 [1~4]空间负荷预测就是把土地按性质分成若干地块 , 再把地块性质转化为地块用电负荷。

从数学角度来讲 , 空间负荷预测及其计算存在如下 3种映射 :F (x , y → L (x , y → S (x , y → S t(1 式中 :f 1将小区的特征 F (x , y 映射成土地使用面积 L (x , y ; f 2将土地使用面积 L (x , y 映射成小区负荷 S (x , y , 即f 2:S (x , y =mi =1" L i(x , y ×LC i =mi =1" S i(x , y(2式中 :m 为土地使用类的个数 ; LC i 为第 i 类的负荷密度 ; L i(x , y 和 S i(x , y 分别表示小区 (x , y 的第 i 类土地使用面积和负荷。

映射 f 3将小区负荷累加成系统负荷 :S t =f 3(S (x , y =(x , y" S (x , y(3f 2和 f 3是式 (2 和式 (3 所表示的 2个简单映射。

而映射 f 1是非线性的、随机的 , 与时间和空间都有关系 , 受主客观因素双重影响 , 难以找到精确的数学关系。

实质上 , f 1就是土地使用决策过程。

对于一般地区 , 由于规划的不完整性和多变性 , 取得详细而且数十年不变的规划比负荷预测本身还要困难。

园区由于有详细的用地规划 , 并且在执行过程中得到法律和行政手段保证 , f 1的映射就明晰了。

3空间负荷预测步骤3. 1分区及土地使用类的划分 [2]小区划分是空间负荷预测的必要步骤 , 其目的是预测负荷增长的位置 , 为配电网规划提供空间信息。

小区划分得越细 , 负荷预测的空间分辨率越高 ,24配电网规划也会更细致。

考虑到变电站的供电范围 , 若仅预测各分区的负荷 , 由于每个分区的面积相对于变电站的供电范围显得太大 , 仍不便于变电站的布点。

因此 , 分区又被细分为许多的小地块 , 对于每个小地块 , 城市规划均对其用地性质、负荷密度、占地面积以及容积率作了规划 , 通过向政府规划部门收集园区各预测地块未来的土地规划方案 , 得到每个地块各类负荷相关因素的历史资料。

园区各地块按规划的用地性质共分为十大类 , 分别为居民用地 R , 公用设施用地 C (其中商业文化体育用地 C1~C4、医疗文化用地 C5~C n , 工业用地 M (其中一类工业用地 M1、二类工业用地 M2、三类工业用地 M3 , 仓储用地 W , 对外交通用地 T , 市政公用设施用地 U , 道路广场用地 S , 绿地 G , 苏嘉杭西侧建设用地T , 水域和其他用地 Y 。

根据园区的用地规划 , 将园区划分为九大分区 (中新区 :即中国—新加坡合作苏州工业园一区、二区、三区、娄葑北区、娄葑南区、娄葑东区、唯亭镇、胜浦镇、跨塘镇 , 对于每个分区 , 再细化。

以娄葑东区 (部分为例 , 先划出 8个中区 (见图 1, 分别为A01~A08 , 中区的划分主要依据规划区主干街道、绿地自然形成的区块情况进行 , 使中区的划分与地理条件基本相符。

每个中区再细化 , 按照不同性质用地分类 , 在规划区范围内按照街块以及用地性质远景划分出了103个用地小区 (见图 1, A08中的小区为居民用地 ,其他细化的为工业用地 , 每个小区中只包含一种性质的用地 , 且只属于一个中区 , 并对每个小区进行详细的编号。

经整理 , 得到如表 1的用地统计数据。

其他分区也分别划分中区 , 再把每个中区细化成一个个只含有单一用地小区 , 且分别编号。

3. 2地块的负荷计算由于园区各个地块的用地性质、用地面积等资料较详细 , 故适合于用负荷密度进行地块的负荷计算。

即按用地性质把每个分区划分成若干个地块 , 并且规划中已提供了各个地块的用地性质、用地面积、建筑容积率等详细的资料 , 根据这些数据能得出每个地块与规划相适应的远期负荷预测值 :L i =S i ×R i ×P i (4式中 :L i 为第 i 个地块的远期负荷预测值 ; S i 为第 i 个地块的用地面积 ; R i 为第 i 个地块的建筑容积率 ;P i 为第 i 个地块的远期负荷密度。

S i 和 R i 都可以直接在分区规划资料中取得 , 而 P i 是根据这个地块的用地性质取值 , 不同的用地对应于不同的远期负荷密度值。

对于每一种类型的负荷 , 根据“ 城中心区取高值 , 城郊结合区取中值 , 郊区取低值” 的原则对它取定一个预测负荷密度值 , 代入到式 (4 中得到该地块的远期负荷预测结果。

园区的各个分区分别划出若干中区 , 中区再细化为只含一种性质用地的小区 , 然后采用相应的负荷密度计算只含一种用地性质的小区 , 根据不同用地性质划分各个中区的负荷 , 然后采用一定的同时率合计得到各个分区的负荷值。

以娄葑东区 (部分的 A01中区为例 , 得到各个小区的负荷分布如图 2所示。

其他中区的负荷预测也用类似方法 , 同时考虑各个相邻区域间相互作用的影响 , 再把各个中区按一定的同时率 (根据对不同类型的负荷相互作用的统计分析获得 , 不同的区域或负荷取值不同 , 合计可得到整个娄葑东区的负荷预测值 , 见表2。

经统计 , 未考虑同时率总负荷合计 117. 84MW ; 考虑同时率 0. 7, 总负荷合计94. 27MW 。

序号用地代码用地名称用地面积 /ha比例 /%1R 居住用地34.436.082M 工业用地272.2348.103S道路广场用地82.3914.564G 绿化用地132.1923.365E水面44.767.91表 1娄葑东区 (部分用地平衡表图 1娄葑东区 (部分用地规划图 2空间负荷分布A01A02A04A05A07A06A03A08A01:8236.8 307198175217 38116816176145048953938714002061561463032491206 220194197 153408240299401 186240 100441185A02马晓东等 :空间负荷预测在苏州工业园区电网规划中的应用253. 3预测结果其他分区也可用同样方法得到负荷值。

总的负荷计算 , 只要把各个分区的负荷按一定的同时率合计即可得到整个园区的总负荷。

各个分区的负荷预测值及其总的负荷预测值见表 3。

合计得到园区总预测负荷 , 用人均电力、人均电量、负荷密度 3个指标进行校核。

(1 人均电力根据园区发展规划 , 远景年的人口将达到 150万 (其中常住人口约 100万 , 流动人口约 50万 , 规划区的总负荷为 380. 85万 kW , 人均负荷约 2500W 。

与其他发达地区相比 , 该数值是合理的 , 因此预测结果合理。

(2 人均电量根据园区历年的最大负荷利用小时数 , 及其考虑园区的用电性质 , 若取园区的年最大负荷利用小时数为 5000h , 则人均用电量为 1. 2万 kW ・h , 相当于新加坡 2000年的用电水平 , 所以预测结果还是较为合理的。

(3 负荷密度从负荷预测计算的园区的总的负荷密度 (19. 43MW/km 2, 仅除去水面面积分析 , 与其他发达地区比较也符合实际情况 , 故预测结果合理。

4结束语本文对空间负荷预测的理论和模型进行了详尽的描述 , 并且给出了在苏州工业园区电网规划中的应用步骤 , 把空间负荷预测的重点放在各个地块的预测上 , 使整个预测过程从每一个小地块做起 , 按照不同的要求组合出各种大小区域的总负荷预测值。

这样不仅能对负荷总量进行预测 , 还可以知道分区负荷的空间分布 , 减少了以往负荷预测中对用电量和最大负荷的历史数椐的依赖性 , 极大地提高了预测方法的鲁棒性和预测结果的准确性 , 对园区今后的变电站布点、规模及容量的确定、投入的时间、线路的走向都有较大帮助。

名称负荷 /MW中新区 2124.96胜浦北 229.95娄葑东区 513.17旅游区 321.37跨塘 126.75娄葑北区 73.50娄葑南区 82.00唯亭153.23胜浦区 384.00总计4008.93考虑分区同时率 (0.95 3808.48表 3各个分区的负荷预测值Application of Spacial Load Forecasting in Power Grid Planningof Suzhou Industrial ParkMA Xiao-dong 1, 3, ZHUANG Min-hui 2, SHI Lin-jun 3, 4(1.Suzhou Power Supply Company , Suzhou 215400, China ;2.Danyang Power Supply Company , Danyang 212300, China ;3.Southeast University , Nanjing 210096, China ;4.Hohai University , Nanjing 210098, ChinaAbstract :The paper forecasted the power load of Suzhou industry park using spacial load forecasting method combined with power grid planning of this area in order to overcome the bad impact of uncertainty factors on load forecasting results. Results showed that the spacial load forecasting meet the requirement of power planning because the load magnitude and distribution matched the actual situations.Key words :spacial load forecasting ; load density ; power grid planning参考文献 :[1]王天华 , 范明天 , 王平洋 . 基于地理信息系统平台的配电网空间负荷预测 [J ]. 电网技术 , 1999, 23(5 :42-47.[2]王天华 , 王平洋 , 袁钦成 . 空间负荷预测中不确定性因素的处理方法 [J ]. 电网技术 , 2001, 25(1 :22-25.[3]WILLIS H L. Electrical Spatial Load Forecasting [M ]. NewYork :MarcelDekker , Inc , 1995.[4]CHOW M , TRAM H. Methodology of Urbanre-development Con-sideration in Spatial Load Fprecasting [J ]. IEEE Transon Power System , 1997,12(2 .作者简介 :马晓东 (1971- , 男 , 江苏苏州人 , 高级工程师 , 从事输变电、电网规划等方面的工作 ;庄敏辉 (1976- , 男 , 江苏丹阳人 , 助理工程师 , 从事输变电工作 ; 史林军 (1976- , 男 , 浙江龙游人 , 讲师 , 在读博士 , 从事电网规划等方面的工作。