基于S增长曲线的扬州5G行业用电量预测研究.pdfVIP

电力工程

基于S增长曲线行业用电量预测研究

高骞彭恩志杨俊义金诚贾科进

【摘要】当前我国经济发展和用电增长面临较大不确定性，需要开展基于重点企业视角的电力电量预测，以便促进电网公

司增供扩销和电网高质量发展。本文结合地方经济发展特点和行业发展特征，提出基于S增长曲线的重点用户电力需求预测模

型，通过历史数据回归分析，得到用户负荷S增长曲线特征值，进而预测未来用户负荷需求及饱和时间。扬州5G基站和数据中

心的用电量目前处于起步阶段，预计2025年扬州主城区5G基站用电量基本饱和，2027年扬州农村地区5G基站用电量基本饱和，

饱和用电量约为7~8亿千瓦时。案例表明所提方法的可行性。

【关键词】S增长曲线；5G行业；用电量预测；饱和电量

引言应用效果。

当前全球经济增长乏力，新冠疫情将在一定时期内持本文结合地方经济发展特点和行业发展特征，以数字

续存在，我国经济发展处于新常态，经济发展和用电增长新基建为例，提出基于S增长曲线的重点用户电力需求预测

面临较大不确定性。新形势下重点行业用电量预测是国网模型，通过历史数据回归分析，得到用户负荷S增长曲线特

江苏省电力有限公司提高电网精准投资、精益管理水平不征值，进而预测未来用户负荷需求及饱和时间，最后应用

可缺少的一部分。如何结合实际，明确新形势下重点用能上述方法进行测算了江苏扬州5G基站用电量及远期规模，

企业和行业用电特点及趋势，形成基于重点企业视角的电案例分析表明所提方法的合理性。

力电量预测，对电网公司增供扩销和电网高质量发展具有一、预测方法

重要意义。依据用户负荷发展趋势，S型曲线可以用于用户负荷预

文1通过对形相法进行改进，实现对短期电力负荷测，根据用户建成投产时间即可预测中间年的负荷。为准

预测结果的扩展，提高电网负荷预测准确性巾。文2通过多确分析电力用户的负荷增长规律，本文构建s型曲线刻画用

重聚类分析方法筛选训练集样本，并采用小波分解算法对户在不同发展阶段的电力负荷增速，具体模型公式如下：

负荷进行频段分解，提取负荷细节特征，然后提出了多路

y,~k+ei(t+a)(k0,b0)

卷积神经网络结构，预测高低频负荷信号，最后通过小波

重构输出负荷预测值，提高了超短期负荷预测精度冏。文其中：必为第t年的年最大负荷占饱和负荷的比例，即

3提出了一种基于离散小波分解、卷积神经网络和支持向最大负荷曰或典型负荷曰的系统最大负荷占饱和负荷的比

量回归的负荷预测模型，通过小波分解算法对历史负荷数例。t为距离现状年的年数。对电力用户历年负荷曲线进行S

据进行分析与重构，得到长度相同的历史负荷数据；对天型曲线模型拟合，即可计算得到负荷模型参数。参数a描述

气因素、曰期类型进行特征构造，得到特征数据；利用卷用户停留在缓慢增长阶段的时间长短，a越大，停留在缓慢

积神经网络支持向量回归机模型和反向传播神经网络支持增长阶段的时间越长。k表示达到饱和时的水平。参数b描

向量回归模型得到预测值冋。文4基于结构化电力负荷模型述用户停留在快速增长期的时间，反映了进入饱和状态的

提出一种电力负荷概率及区间预测方法，针对不同负荷成速度。

分分别进行建模，构成结构化电力负荷模型，基于历史负将式(1)三阶导为零，求得两个拐点P1(T1,Y1)

荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率