变电站站用电负荷预测与智能调度技术探讨

变电站站用电负荷预测与智能调度技术探讨

余文、李卫平、黄鑫、胡洪权、黄忠明

国网江西省电力有限公司南昌供电分公司  邮编 330006

摘要:在现代电力系统中，变电站作为电力传输的关键节点，其内部设备如空调、除湿机、操作机构和风扇等的运行效率直接影响着电力系统的稳定性和经济性。然而，这些设备的用电负荷往往受到环境因素、设备状态和电力需求的多方面影响，预测其负荷并进行智能调度成为一个亟待解决的问题。本文旨在探讨如何通过先进的数据分析技术和智能算法，对变电站环境设备的用电负荷进行精准预测，并实现智能调度，以提高电力系统的整体效能。

关键词：变电站空调；除湿机；操作机构；风扇；用电负荷预测；智能调度技术

一、引言

随着社会经济的飞速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求持续攀升，电力系统的复杂性和稳定性问题日益突出。变电站作为电力系统的核心组成部分，其运行环境的控制和设备的用电负荷管理对于电力系统的稳定运行至关重要。然而，变电站的环境条件往往受到自然气候、地理位置等多种因素的影响，尤其在具有显著湿度和温度变化的地区，如陕西省汉中市，确保电力设备的安全运行显得更为艰巨。

汉中市的亚热带气候特征带来了显著的湿度波动，夏季的高湿环境容易引发开关柜内部结露，这不仅可能导致电气绝缘性能降低，甚至可能诱发闪络、接地短路等安全事故。因此，变电站的环境设备，如空调、除湿机、风扇等，其负荷预测和智能调度对于维持设备的良好运行状态显得尤为重要。然而，传统的设备管理方法往往基于经验判断，缺乏科学性和准确性，难以适应电力系统日益复杂的需求。

二、负荷预测模型

在现代变电站中，环境控制设备如空调、除湿机、操作机构和风扇等的用电负荷预测是确保电力系统稳定运行的关键环节。这些设备的负荷特性受多种因素影响，包括环境温度、湿度、设备运行状态、电力需求波动等。负荷预测模型的构建旨在基于历史数据和实时监测信息，为设备的运行管理提供科学依据，从而实现系统能效的优化和运行成本的降低。

针对变电站环境设备的负荷特性，我们可以通过统计分析，确定各设备在不同环境条件下的用电率。例如，空调在高温季节的用电量会显著增加，而除湿机则在湿度较高的季节更易达到满负荷运行。此外，设备的运行状态，如新旧程度、维修保养情况，也会影响其能耗。

构建负荷预测模型时，我们通常采用时间序列分析方法，例如指数平滑法、自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）。这些模型能够捕捉到数据的时间趋势、季节性和随机波动，从而对未来的负荷进行预测。

考虑到变电站环境的复杂性和电力需求的不确定性，还可以引入机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度学习模型如长短时记忆网络（LSTM）。这些模型具有强大的非线性拟合能力，可以处理大量输入特征，如历史负荷数据、气象数据、电网运行状况等，从而提高预测的精度和鲁棒性。

在模型训练过程中，我们通常采用历史数据进行拟合，并通过交叉验证或滚动预测的方式来评估模型的性能。交叉验证是对数据集进行分割，一部分用于训练，一部分用于测试，以确保模型的泛化能力。滚动预测则是以时间顺序将数据分为训练集和测试集，每次预测未来一段时间的负荷，然后将预测结果加入到训练集中，进行下一次预测，以此模拟实际应用中的实时预测场景。

负荷预测模型的构建还需要考虑电力需求的短期波动和突发事件的影响。例如，节假日、极端气候事件都可能引起负荷的显著变化。因此，模型需要具备一定的灵活性，能够快速适应这些变化，提供实时的负荷预测。

通过负荷预测模型，电力部门可以提前调整设备运行策略，合理分配电力资源，避免电力供需失衡，减少设备故障风险。同时，精确的负荷预测也有助于电力调度的精细化，提高电力系统的稳定性，降低运营成本，推动电力行业的可持续发展。

三、智能调度策略

智能调度策略是现代电力系统管理中的关键环节，它利用先进的预测模型所提供的用电负荷信息，对变电站的环境设备进行精细化管理，以实现能效优化、降低能耗和确保设备安全运行。通过将预测结果与实时监控数据相结合，智能调度系统可以更准确地评估设备运行状态，从而及时做出调整，应对负荷变化。

智能调度系统采用预测模型提供的负荷数据，制定设备的运行策略。例如，当预测到未来一段时间的湿度将升高，系统可以提前启动除湿设备，避免突然的湿度变化对设备造成不良影响。通过这种方式，系统能够在满足环境控制需求的同时，避免设备在不必要的时间内运行，从而节省电能。

智能调度系统具备自我学习和优化的能力，可以根据历史运行数据和实际效果不断调整策略。通过对设备运行状态的连续监控，系统可以分析设备的性能变化，如设备老化导致的能耗增加，从而在适当的时候调整运行参数或安排维护，以保持设备在最佳运行状态。这一过程不仅有助于减少故障率，也有助于延长设备的使用寿命。

另外，智能调度系统还能够根据电力系统整体的供需情况，进行跨设备的协同调度。例如，当电网负荷整体较低时，可以降低部分设备的运行功率，减少电能消耗。而在电力需求高峰期，系统则可以动态调整设备的运行模式，确保关键设备的稳定运行。这种协同调度策略有助于提高整个电力系统的运行效率，避免能源浪费。

在实际应用中，智能调度系统与负荷预测模型相辅相成，形成一个动态的反馈机制。当预测模型的准确性得到提高，智能调度系统的决策质量也会相应提升。同样，智能调度系统的执行效果可以为预测模型提供实时的反馈，帮助模型不断优化，形成持续改进的良性循环。

例如，如江苏省徐州地区的变电站能效管理系统，通过集成空调用能管理系统，实现了综合节能率的显著提升。这一案例展示了智能调度策略在实际运营中的成功应用，不仅降低了电力消耗，还为其他变电站提供了可借鉴的经验。

智能调度策略的另一个重要方面是考虑电网的稳定性。在极端气候事件发生时，如强降雨或高温天气，系统需要具备快速响应的能力，通过调整设备负荷，确保电力供应的连续性。同时，智能调度系统还能够与其他电网资源进行协调，如部署储能设备或与可再生能源发电进行互动，提高电网的抗风险能力。

在变电站环境设备的管理中，智能调度策略是提高能效、确保设备安全运行的重要手段。通过结合预测模型和实时数据，智能调度系统能够实现设备的精细化管理，提高电力系统的整体效率，为实现“智能电网”和“绿色电网”的目标提供有力支持。随着技术的不断进步，智能调度策略的潜力将在未来的电力系统中得到更充分的发挥。

结束语

通过用电负荷的精准预测和智能调度，我们能有效降低变电站的能源消耗，提高电力设施的运行效率，保障电力系统的稳定运行。未来，随着人工智能、物联网技术的不断发展，我们期待能够实现更精细、更灵活的变电站环境设备管理，为构建智能、绿色的电力系统奠定坚实基础。这不仅有利于提升电力服务的质量，也有助于促进社会的可持续发展。

参考文献

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项目名称：站用电柔性控制系统的研制

编号：5218A0240004