电力市场与电网结构分析

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  摘要:进入新世纪,本市电网迎来了新的机遇和挑战。随着本市经济的飞速发展,国民经济和城乡用电需求不断增长,用电负荷增长迅速,而电网发展滞后制约着国民经济的发展,造成我市大范围内缺电。一个地区、一个城市的发展,最重要的是国民经济的发展,而国民经济的发展是由每一个行业、每一个企业的发展累积而形成的,要使经济健康、持续发展,电力工业的发展能否适应地区用电需求是经济腾飞的重要基础,因此,电力市场的发展与电网规划有着密不可分的关系。
  关键词:电力市场 电网结构
  0 引言
  本文从本市电网现状入手,分析了当前网络结构,并对本市电力负荷的发展进行了系统分析和预测,为电网规划提供了数据支撑。
  1 电网概况
  1.1 电源现状
  至2010年底,本市电网共接入电厂22座,其中火电厂16座、水电厂8座。
  电网内共有1座500kV变电站,主变容量2×750MVA;11座220kV变电站,主变22台,总容量3090MVA;110kV公用变电站36座,主变67台,总容量2371.5MVA。500kV线路共有4回,总长度327.132km; 220kV线路共有28回,总长度1315.01km;110kV线路共有95回,总长度1461.92km。2010年本市最大负荷1276MW,供电量79.89亿kWh。
  1.2 网络结构
  本市220kV电网呈环网结构,电网结构紧密,可靠性较高。但东部部分变电站为单环网接线,位于电网末端,负荷比较重,2007年最大负荷时负载率为70.7%,当一条线路故障时,将导致严重过载,造成大面积限电,应尽快加强东部220kV网架建设。
  110kV电网以双回辐射、单辐射、“T”接结构为主,整体看网架结构比较合理,但是在本市电网边缘,仍存在部分变电站单线供电,当线路故障时将造成全部停电,不满足安全“N—1”准则;部分110kV线路供电距离过长,造成电压质量差,供电可靠性低。
  综上所述,为提高本市220kV供电能力,改善110kV电网结构,应尽快加强东部220kV布点,加强110kV网架结构。
  2 电力负荷预测
  一般来说,地区负荷的发展遵循“S”曲线规律,即发展初期,负荷基数小且增长较慢,进入发展中期后,负荷迅速增长,而到后期,负荷逐步趋于饱和。根据本市发展的现状及所处阶段,该地区即将进入快速发展时期,因此负荷的发展应处于“S”曲线的快速增长阶段。
  2.1 负荷特性分析
  本市冬季典型日、夏季典型日最大负荷均发生在晚上,夏季典型日20:00至22:00负荷较高,冬季典型日17:00至19:00负荷较高。
  由年负荷曲线可以看出,二、三月份的负荷相对较低,均在年最大负荷的60%以下,冬季负荷比较高。
  2.2 用电量预测
  负荷预测必须具有很强的科学性及合理性,其预测的方法有多种,但由于所需的数据难以得到或不够准确或由于预测模型的不适应性,针对某一具体规划区域而言,可供选择的预测方法并不很多,目前常用的预测模型主要有时间序列、灰色系统和空间负荷预测。其中每类预测模型下又包含多种计算模型,时间序列包含移动平均、线性回归、多项式、指数平滑、S曲线估计等,灰色系统包含包络模型、等维信息等方法,对常用计算模型计算原理简单介绍如下:
  2.2.1 弹性系数法
  电力弹性系数是反映电力消费的年平均增长率和国民经济的年平均增长率之间关系的宏观指标,它是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数。
  电力弹性系数可以用以下公式来表示:
  2.2.2 灰色理论法
  灰色数学理论是把负荷看作真实的系统输出,它是众多影响因子的综合作用结果。这些众多因子的未知性和不确定性,成为系统的灰色特性。该方法就是对在一定幅值范围、一定时区内变化的灰色量,通过一定的数据处理技术,寻找出比原始数据有更强变化规律的新的数据数列,进而建立一定数学模型进行预测的方法。
  2.2.3 移动平均法
  在数理统计中,想要处理一组数据,通常采用算术平均值代表这一总体取值水平。但算术平均值只能说明一般情况,也反映不出发展过程和趋势。如果对一组数据分段平均,在每段间距保持不变的情况下,逐次后移一位求其平均值,则效果显著好转。移动平均法的关键是,仅取最近几个数据点取其平均值,并令参与计算移动平均值的各点权数相等,即均等于1/N,再以前的数据点的权数为零。
  移动平均法是对一组时间序列进行某种意义的平均值计算,为了补偿一次滑动所造成的滞后,通常采用二次滑动平均。设时间序列为x1,x2,……,xn,移动平均数为N,要求2N—1≤n,则移动平均法可按以下步骤进行:
  2.2.4 多项式法
  任一连续函数都可以用分段多项式来逼近。在一元回归问题中,如果变量y与x的关系可以假定为k次多项式,经过变量代换,最终多项式回归的问题化为多元线性回归。利用最小二乘多项式回归的算法进行拟和,其原理同多元线性回归模型。应用最小二乘法可以预测负荷序列的发展趋势,即把负荷序列的发展趋势用方程式表示出来,进而利用趋势方程式来预测负荷未来的变化。
  最小二乘拟合方法的优点包括原理简单易懂,预测速度快,外推特性好、能反映负荷变化的连续性。其存在的不足主要是对历史数据要求高,仅适合负荷序列波动不大的平稳时间序列的情况,而且无法详细地考虑各种影响负荷的因素。
  2.2.5 指数平滑(线性模型)法
  指数平滑法是一种时间序列分析法,其拟合值或预测值是对历史数据的加权算术平均值,并且近期数据权重大,远期权重小,所以对接近目前时间的数据表现较为准确。一次指数平滑只适用于下一步的预测,一般用于预测的是二次指数平滑。指数平滑法预测期数不应过长。另外,平滑系数α的选择对预测结果影响很大,一般对于平稳数列,取0.1≤α≤0.2为好。
  对于电力系统负荷预测,曲线越接近目前的情况就应当越准确,而对于历史数据,则不必要做很精确的拟合。   2.2.6 曲线拟合法
  应用曲线拟合法有两个假设条件:假设负荷没有跳跃式变化;假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展,其条件变化不大。电力负荷存在季节性、时段性等变化,例如农业用电,在气候条件变化较小的冬季,日用电量相对稳定,表现为较平稳的变化趋势。这种变化趋势可为线性或非线性、周期性或非周期性等等。
  2.2.7 相关分析法
  回归模型预测法是根据负荷过去的历史资料,建立可以进行数学分析的数学模型,对未来的负荷进行预测。从数学上看,就是用数理统计中的回归分析方法,即通过对变量的观测数据进行统计分析,确定变量之间的相互关系,从而实现预测的目的。
  在具体分析过程中,这几种负荷预测的数学方法能够给出历史年电量、负荷发展的较准确的计算模型,但由于一般情况下城市电力发展具有延续性,因此能够利用这个模型推算出未来几年城市的电量、负荷,结合专家对未来形势的估计,往往能得到令人满意的负荷预测结果。
  2.3 最大负荷预测
  根据本市负荷历史数据,采用外推法对2010~2015年负荷进行预测,2010~2015年负荷各种模型预测情况见表2—1。
  根据各种模型预测结果,结合本市实际情况,确定忻州负荷预测高方案采用“移动平移2”的预测结果,中方案采用“线性回归法_S曲线”的预测结果,低方案采用“指数平滑_线性”的预测结果。详细情况见表2—2。
  采用中方案,至2015年,总负荷将达到2760MW,2010年~2015年年均增长率15.3%。
  3 结论
  本市2010~2015年电量、负荷预测结果见表下表。
  综合以上对本市电力市场的分析,“十二五”期间,本市用电量继续保持两位数的快速增长,但用电负荷性质单一,主要集中于煤矿、铁矿、有色金属冶炼等行业,第三产业发展仍旧缓慢。预计至2015年,本市用电量将达到158亿kWh,2011~2015年,年均增长率15.77%;负荷达到2760MW,2011~2015年,年均增长率15.89%。
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