型区
小类工业商业市政居民可用面积 1r11r12r13r14a1 2r21r22r23r24a2 3r31r32r33r24a3 分类预测b1b2b3
b4 这样，最优土地分配就是要确定一组最优的xij（分配给小区i的j类负荷用地面积），使得：①评分高的小区优先发展；②对每个小区，所有用地类型的用地面积不能超过该小区的可发展面积；③对某一用地类型，所有小区的用地面积应该等于其分类用地面积。数学表示如式（3）和（4）。运输模型的求解请参见文献[9]。
(3)
约束条件：
(4)
采用运输模型对1997年的小区评分和2000年的分类土地预测数据进行优化计算，可得出2000年的土地增长分布。重新整理小区空间属性数据，重复以上过程，就可得到2005和2010年用地分布预测。
这种将预测水平按年分段，逐段滚动预测的方法，在本质上反映了城市土地发展的规律。在城市发展中，各用地类型是相互影响、相互带动的，居民带动商业，商业反过来会促进居民区的形成和发展。
3.10 将土地转换成负荷
将土地转换成负荷非常简单。对每个小区，将所有用地类的负荷密度曲线乘以相应的土地面积后相加，就得到了该小区24h负荷曲线，取其最大值，即是要预测的负荷。这种直接采用24h负荷曲线叠加的方法比采用同时率的方法要精确一些。
3.11 预测结果
(1)2000、2005和2010年的负荷分布如图2所示。
(2)1997到2000年，负荷分布向城南延伸，城东将分布有少量负荷；2000到2005年，城东负荷向南延伸；2005到2010年，城东负荷继续向南延伸，但趋势减弱，负荷密度增加；
(3)所有已发展小区的负荷增长比较缓慢，而未发展小区的负荷增长趋势是：在某一时段突然增长后，再在饱和状态下缓慢增长，呈S型增长趋势。
4 结论
本文对空间负荷预测的理论和模型进行了详尽的描述，提出了基于GIS平台的配电网负荷预测步骤，并在方法的实用化方面作了尝试。结果表明，这种负荷预测方法提供了配电网中负荷增长的空间、时间和量上的预测，在此基础上可以规划变电站的位置、容量，馈线的型号、走向，以及设备的投入时间。空间负荷预测完全能够满足配电网规划的要求。
王天华 1991年毕业于北京动力经济学院, 1996年获电力部电力科学研究院电力系统自动化专业硕士学位，现为国家电力公司电力科学研究院博士生，研究方向为配电系统规划和配电自动化规划。
作者单位：王天华 范明天 王平洋 岳宗斌（国家电力公司电力科学研究院，100085 北京清河）
参考文献
[1] 王天华，王平洋，范明天. 遗传算法、模糊逻辑和运输模型在配电网空间负荷预测中的应用.电网技术，1999，23(1)
[2] Wang Tianhua, Fan Mingtian, Wang Pingyang et al. Application of fuzzy logic and transshipment model to spatial load forecasting. 15th CIRED, France, 1999
[3] Willis H L. Electric spatial load forecasting. Marcel Dekker, Inc，1995
[4] Willis H L. Power distribution planning reference book. Marcel Dekker, Inc，1997
[5] Chow Moyuen,Hahn T. Application of fuzzy logic technology for spatial load forecasting. IEEE Transaction on Power System，1997，12(3)
[6] Chow Moyuen,Hahn T. Methodology of urban re-development consideration in spatial load forecasting. IEEE Trans on Power System, 1997，12(2)
[7] 王广生. 模糊控制与神经网络及遗传算法的协作在电力系统中的应用，第二章：模糊控制.[博士学位论文].北京：电力部电力科学研究，1995
[8] 昌平县城配电网规划，第四章：负荷预测.电力部电力科学研究院报告，1998
[9] 吴中习.线性规划与整数规划，第六章：运输问题的特殊解法.电力部电力科学研究院研究生讲义，1986
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