电力负荷

CZK63（KYN口）-12超大容量铠装中置式金属封闭开关设备，系三相交流50Hz，额定电压为12kV的户内成套配电装置，用来提升KY N28-12系列产品容量。适用于发电厂、变电站及大负荷工矿企业12kV总电源开关、变压器10kV侧总开关供电系统中作为电能的控制、传输、分配与保护用。特别适合于大城市电力负荷集中地区变电所改造之用，以缓解城市土地资源短缺及新建变电所用地的矛盾。 该开关设备可配大容量中置式真空断路器，也可以配用大容量落地式真空断路器，二次回路配置先进的控制保护单元。产品采用全铠装全绝缘、全新结构设计，是结构新颖、功能齐全，运行安全可靠的新一代开关设各。其总体设计制造达到了国际先进水平，属国内首创。

当前，电力供需形势正在发生深刻变化，负荷资源保安全、保平衡的重要性日益凸显。2023年9月，国家发展改革委等出台了《电力负荷管理办法（2023年版）》《电力需求侧管理办法（2023年版）》，明确了电力负荷管理的内涵，为电力负荷管理的高质量发展提供了指导与遵循。

5月12日从国网浙江省电力有限公司获悉，今年迎峰度夏期间，浙江电网将持续加强电力需求侧管理，确保7月、8月增加市场化调峰能力至300万千瓦以上、全省储备客户侧削峰响应能力达到1100万千瓦以上，浙江电网以2021年最高用电负荷为标准，具备超过5%的削峰能力。截至目前，国网浙江电力通过推进新型电力负荷管理系统建设，加快实施负荷控制终端改造接入，已具备350万千瓦可中断负荷规模。

​国网数科控股公司、中国电科院发挥资源聚合和科研专业优势，共同打造负荷互动平台，聚合各类市场主体负荷资源，对接各省级电力公司新型电力负荷管理系统并提供资源支撑，实现“云平台广泛接入、设备级精准调控、数智化柔性互动、全场景多元服务”，主动服务迎峰度夏电力保供，助推“源随荷动”向“源荷互动”转变，以数字化手段助力新型电力系统建设和新型能源体系构建。

近日，国家发展改革委等部门正式发布《电力需求侧管理办法（2023年版）》《电力负荷管理办法（2023年版）》，办法中指出将需求响应作为电力负荷管理的重要措施，按照“需求响应优先，有序用电保底”的原则，发展新型电力负荷管理系统，强化电力负荷调控管理能力，提高电力资源利用效率，确保能源安全，保护环境，促进清洁低碳能源的发展。

5月23日，国网山东电力有限公司及国网潍坊供电公司调控中心、供电服务指挥中心开展省地配一体化负荷批量控制实切演练，精准切除潍坊电网2条10千伏出线开关及2台配电自动化开关，实现了省地配一体化、全链条精准紧急负荷批量控制。

多用户电力负荷预测是指根据历史负荷数据对多个用户或区域的电力负荷进行预测，可使电网企业掌握不同用户或区域的电力需求，以便更好地开展规划和实施调度优化等。然而由于各用户呈现出复杂多样的用电行为，采用传统方法难以进行统一建模并实现快速准确预测。为此，构建了一种基于DTW K-medoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测模型。首先，采用DTW K-medoids法进行用户负荷数据聚类，利用动态时间弯曲（dynamic time warping，DTW）计算数据间的距离，取代K-medoids算法中传统的欧氏距离度量方式，以改善多用户负荷聚类的效果；在此基础上，为充分表征负荷历史数据的长短期时序依赖特征，建立了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）-多分支神经网络模型的并行预测方法，用于多用户短期负荷预测；最后，使用某地区20个用户365天的负荷数据进行聚类、训练和测试实验，结果显示该模型结果的平均绝对误差和均方根误差等指标均较对比模型有较大幅度降低，表明该方法可有效表征多类用户的用电行为，提升多用户负荷预测效率和精度。

在考虑新能源不确定性和用户碳排放的基础上，提出一种考虑经济、清洁的冶炼企业储能多目标定容优化方法，建立储能双层优化模型，上层模型对已经或计划安装新能源的冶炼工业大用户进行储能配置优化，下层模型对储能时序出力进行优化。首先，基于风、光、储三者的充、放电特性，分别构建风、光出力的随机不确定模型和储能充放电模型；其次，建立冶炼行业碳排放核算模型，根据用户产量、电力负荷情况计算碳排总量及电力消耗产生的碳排量，给出对应的减碳策略；然后，基于潜在的碳排放成本，制定以经济效益最大、成本及碳排放总量最小为多目标，考虑系统安全运行约束下的企业储能最优容量；最后，以某炼铜企业为例，采用所提方法优化阶梯容量的风、光新能源接入下的储能容量，仿真结果验证了所提方法的有效性。

准确、及时的中长期负荷预测对于制定经济合理的电力分配方案具有十分重要的意义。传统基于统计和人工智能的电力负荷预测算法存在计算效率低、预测准确率不高的问题。文章结合基因表达式编程的思想，提出基于基因表达式编程的中长期电力负荷预测算法。在标准EUNITE数据集上的仿真实验结果表明，文章提出的LFMM-GEP算法在MAE和MAPE以及预测精度上，要优于传统的其他人工智能和统计方法。