电网负荷预测是电网规划的基础，负荷预测的准确性直接关系到电网规划质量与效果。相比于其他负荷预测方法，空间负荷预测法不仅可在时间上预测未来负荷，而且还可预测未来负荷的空间分布信息，为电网规划提供科学依据。网格化配电网空间负荷预测与电网规划方法已入选国家电网公司电网规划类典型经验项目库，并已在国家电网公司推广应用。
0引言
负荷预测是电网规划的前提和基础，电网负荷预测的准确性直接关系到电网规划质量。由于电网负荷预测受到当地经济社会发展、气候变化、政治活动等多种因素的影响，如何准确预侧负荷是电力系统专家和学者长期研究的重要课题。根据负荷预测周期的长短，可分为长期(年度)、中期(月度)、短期(日)和超短期(小时)负荷预测。传统电网规划的主要依据是长期负荷预测结果。目前，对长期负荷预测的研究主要有趋势外推预测技术、回归分析预测技术、时间序列预测技术、灰色模型和空间负荷预测技术等方法。其中，回归分析预测技术、时间序列预测技术、灰色模型等方法仅仅预测了未来负荷的大小，但未给出未来负荷的空间分布。
和这些方法相比，空间负荷预测法不仅可在时间上预测未来负荷，而且还可预测未来负荷的空间分布信息。空间负荷预测法在1983年由美国学者H.L.Willis给出定义：“将负荷预测用地按照一定原则划分为规则或不规则小区(负荷元胞)，通过对负荷元胞土地使用特征及用地负荷发展规律的分析，预测每个元胞中电力用户的数量、电量产生的时间”。现有空间负荷预测方法多达几十种，按预测原理分，可分为用地仿真类法、负荷密度指标法、多元变量法及趋势类空间负荷预测方法。各种方法本质上是从不同角度解决空间负荷预测法两个主要关键因素：明确的用地性质分类和准确的分类负荷密度，并尝试将先进的人工智能算法和数学建模方法引入负荷预测，以提高预测结果准确性。此类方法在理论上存在较高的负荷预测准确度，但往往由于理论模型过于复杂、所需数据样本较大等因素，难以实际应用于电力系统的负荷预测中。
本文提出一种简洁实用的网格化空间电力负荷预测方法，以地区控制性规划为基础，将全市建设用地细分为44016个网格;并通过对北京地区实际各类负荷指标的大样本实测，建立各类负荷模型，获得准确的负荷密度指标，同时将全市土地根据开发程度划分为建成区、新建区和发展区三类，结合三类区域开发特点差异化预测负荷增长，以此获得精确的空间负荷预测结果，为北京地区电网规划提供可靠依据。
1北京市控制性规划分析
根据各区县的地区控制性规划，全市规划建设用地面积约1865km2，占市总面积11.4%;其余山区、绿地、水域、道路等非建设用地面积约14545km2，占全区面积88.6%。北京市建设用地主要分为14类，如表1所示。
如表1所示，以居民住宅为例，北京市居民住宅用地面积约589km2，通州居民住宅用地面积48km2，占全区建设用地面积8%。
2用户负荷指标建模方法
目前，北京地区现有分类用地的负荷指标有《建筑电气常用数据图集》和《用电咨询项目负荷指标表》两种。其中《建筑电气常用数据图集》是2004年由中国建筑标准设计研究院出版，全国通用，规定了公寓、旅馆、办公、演播室等12类指标，范围较为宽泛，主要用于建筑内部配套进户线的需求测算。而《用电咨询项目负荷指标表》是北京市电力公司发布的企业标准，适用于北京地区电网建设，针对13类用地性质给出了20类负荷指标值，主要用于北京地区开展配电网规划和用户接入系统方案的负荷测算。但随着社会经济持续发展，原指标体系已难以适应当前负荷发展需求，主要问题如下：
1)部分负荷指标值偏低。以银行、数据中心为例，原有负荷指标值是58.5W/m2，而2013年大负荷期间，中国人民银行和中金数据中心的实测负荷指标分别为131、102.9W/m2，高于原指标125%和76%。
2)负荷指标分类宽泛。分类颗粒度无法体现多种用户负荷特性，其中工业负荷指标仅有一类(15W/m2)。目前，北京地区工业用户包含电子设备制造、汽车制造、食品加工等多种类型，各类型负荷指标差异明显。
3)负荷指标分类不够科学。《建筑电气常用数据图集》中指标分类未与建设用地结合，且范围较为宽泛，如演播室为250～500W/m2，无法对用户内部负荷进行准确测算。
为获得分类更科学，指标更精确的分类用地负荷模型，本文对北京市各类用地负荷指标数据进行了大样本数据收集，并结合数据实测与校核，建立新的用户负荷指标体系，具体步骤如下：
1)样本数据收集。在14类用地的基础上，将用电客户群细分为44类，选取现有客户样本32620个。收集每个样本2008~2012年每小时电量数据作为测算基础，总数据量超过1.5亿条。
2)计算负荷指标。选取饱和样本为有效样本，利用样本历史最大负荷和建筑面积。
3)实测负荷指标。在有效样本中分类选取1940个用户，于2013年7月开展负荷实测，进一步核实指标区间准确性，初步确定14类用地性质、44类用户负荷推荐指标。
4)校验负荷指标。额外选取当代商城、崇光百货等65个典型客户，于2013年8月开展最大负荷实测，进一步交叉校验各类负荷指标。
3负荷建模实例
参照上文所述负荷建模方法，依次对44类用户负荷进行建模工作，下文以居民住宅负荷和大型购物中心为例阐述负荷建模过程。
1)居民住宅负荷指标。选取典型个人住宅样本2500个，其中饱和样本2000个。以顺义区某个人住宅为例，该户住宅建于1990年，总建筑面积120m2，历史最大负荷5kW(2012年7月23日19：30)，根据公式(1)计算该住户负荷指标为41W/m2。7月实测结果计算个人住宅负荷指标为40W/m2;8月实测交叉校验结果计算个人住宅负荷指标为44W/m2。按照200户以上同时率0.3计算，推荐指标为13W/m2。
2)大型购物中心负荷指标。选取典型用户16个，其中饱和样本14个，如图1所示。以某购物中心为例，其总建筑面积3.9万m2，历史最大负荷2750kW(2009年8月14日12时)，根据公式(1)计算，该客户负荷指标为70.5W/m2。7月实测结果购物中心负荷指标为65W/m2;8月交叉校验结果购物中心负荷指标为68W/m2。推荐指标为70W/m2。
图1购物中心样本离散数据表
通过上述大样本数据分析和实测建模方法，最终给出44类用户和14类用地的推荐负荷指标，具体如表2所示(注：此处略去，请参见原文)，表中14类用地推荐负荷指标，适用于明确用地性质的土地一级开发阶段配电网规划负荷预测。44类用户推荐负荷指标，适用于已明确用户类别的二级开发阶段负荷预测。
4网格划分
以地区控制性规划为依据，按照单一功能最小化原则，将居住、工业、商业、行政办公等14类不同用地性质划分为44016个网格，平均每个网格面积约42000m2，其中：最大网格面积为96000m2，最小网格面积约2000m2。网格划分步骤如下。
1)大区划分。如图2(a)所示，先将全市地块以乡镇行政区划为基础，划分为126个大区，便于将每个大区的电网规划与当地政府规划对接，如图2(b)所示，朝阳区共划分了6个大区。
2)小区划分。如图2(c)所示，将朝阳04地块划分11个小区，划分小区的目的是依据每个小区的负荷密度的不同，差异化规划各小区的目标网架结构，将网格化负荷预测与该地区配电网规划紧密结合。全市共划分了566个小区。
3)网格划分。如图2(d)所示，以用地功能最小化为原则，将朝阳04-05地块细化分为154个小网格，依据每个网格的负荷类型开展空间负荷预测。全市共细分为44016个网格，如表3所示。
图2网格划分步骤示意图
5网格化的负荷预测
针对地区控制性规划目标是远景目标年结果，不能体现现状地块发展程度的情况，本文将全市建设用地的地块按照建设程度划分为建成区(建筑体量按照控制性规划基本实现)、发展区(建筑体量按照控制性规划部分实现，或建筑体量基本实现但建设标准尚未到位)和新建区(现状空地或待拆迁地区)三类网格。
第一类为建成区域网格，共16238个，面积514km2(占比27%)，主要分布在城区、朝阳、海淀、丰台等五环以内地区;
第二类为发展区域网格，共14931个，面积782km2(占比42%)，主要分布在昌平、大兴等五、六环之间地区;
第三类为新建区域网格，共12847个，面积569km2(占比31%)，主要分布在海淀山后、丰台河西、通州、顺义、大兴新城等地区。
文中根据实测负荷模型及网格开发深度，按照不同原则进行差异化负荷预测：①对于建成区网格，以历史最大负荷为基准，考虑北京地区2%的负荷自然增长率预测负荷。②对于新建区网格，依据控制性规划中14类用地性质的开发规模，开展空间负荷预测。③对于发展区网格，其现状负荷按照2%的增长率进行预测，对于新建负荷按照开发规模开展空间负荷预测。
以朝阳区为例，如图3所示，2020年预测负荷为525万kW，其中CBD功能分区负荷为224万kW，图3(b)给出了不同网格的空间负荷分布，图中网格颜色愈深代表负荷密度愈大。按照网格化空间负荷预测方法，将全市44016个网格负荷叠加，可算得2020年北京全市负荷为2846万kW。
图3朝阳区及其CBD功能分区网格
6结语
本文提出的网格化空间负荷预测方法，以区域控制性规划为基础，以用地功能最小化为原则，将北京市建设用地细分为小网格，并依据大样本实测数据建立的各类用地负荷指标模型，同时结合地块开发程度，进行差异化区域用电负荷预测，可准确预测规划目标年饱和负荷的大小和负荷的空间分布，为配电网目标网架规划提供科学的数据支撑。网格化配电网空间负荷预测与电网规划方法已入选国家电网公司电网规划类典型经验项目库，并已在国家电网公司推广应用。
作者简介：
安建强(1963—)，男，硕士，高级工程师，研究方向为电网规划、设计等。
马林峰(1967年—)，男，硕士，高级工程师，研究方向为电网规划。
纪斌(1978年—)，男，硕士，高级工程师，研究方向为电网规划。
原标题：【配电网规划】安建强：北京电网网格化空间负荷预测方法
