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地區(qū)電網(wǎng)調(diào)度短期負荷預(yù)測系統(tǒng)分析

2021-01-06 23:11:29陳新沫
家園·電力與科技 2021年9期
關(guān)鍵詞:特征模型系統(tǒng)

陳新沫

摘要:本文簡述短期負荷預(yù)測,重點探討此預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計,分別從功能單元、特征模式以及算例展開。通過運用預(yù)測系統(tǒng),提升地區(qū)電網(wǎng)此項工作開展的靈活度、便利性及精度,深化電網(wǎng)調(diào)度的自動化管理程度。

關(guān)鍵詞:地區(qū)電網(wǎng);短期負荷預(yù)測;功率

引言:

在新能源及分布式電源逐漸增設(shè)中,電網(wǎng)調(diào)度安排時,需要依托于更為精準(zhǔn)及時效性、穩(wěn)定性、自動化的負荷預(yù)測結(jié)果。而負荷預(yù)測過程展現(xiàn)的準(zhǔn)確率與自動化程度,是評估電網(wǎng)調(diào)度落實水平的要素之一。短期負荷預(yù)測時,地區(qū)氣象條件可能成為干擾項,需要加以考量。

一、短期負荷預(yù)測

短期負荷預(yù)測為現(xiàn)代電力事業(yè)計劃、電網(wǎng)穩(wěn)定運行、電能調(diào)度等的關(guān)鍵憑借,更是當(dāng)代電力系統(tǒng),落實帶能管理的主要內(nèi)容。對此的預(yù)測數(shù)據(jù),關(guān)系到火電配、水火電調(diào)配、設(shè)備搭配組合、調(diào)度功率、運行模式等的最終安排,所以,短期負荷預(yù)測,展現(xiàn)出的結(jié)果精度,決定以上調(diào)度安排的合理性。而優(yōu)化調(diào)度方案的可執(zhí)行性,既可提升電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性,又能壓縮裝置的配備量,保障輸電過程的經(jīng)濟性。

二、短期負荷預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計探討

(一)功能單元

針對地區(qū)電網(wǎng)的調(diào)度安排,預(yù)測系統(tǒng)采取結(jié)構(gòu)化及模塊化的構(gòu)建思路,由上至下,逐層劃分。在符合系統(tǒng)根本功能需要的前提下,調(diào)整各子系統(tǒng)的功能性。本文所述系統(tǒng),分成三個主要模塊,即數(shù)據(jù)管理、負荷預(yù)測與結(jié)果評價。其中,數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來源于服務(wù)器信息庫;負荷預(yù)測是針對傳統(tǒng)供電模式的電網(wǎng)功率、新能源的上網(wǎng)功率、地區(qū)用電及供電負荷、地區(qū)間的相互供電負荷情況。下面分別細化闡述:

1.數(shù)據(jù)管理

此子系統(tǒng)負責(zé)完成對相關(guān)數(shù)據(jù)信息進行增減、更改及查詢的工作,保證系統(tǒng)測得結(jié)果完整。通過 系統(tǒng),取得負荷、氣象等數(shù)據(jù)資料,以表格的形式,實現(xiàn)批量導(dǎo)入處理,有助于減輕調(diào)度管理者維護信息的工作壓力,提升操作過程的便利性。

2.負荷預(yù)測

該子系統(tǒng)為預(yù)測系統(tǒng)的關(guān)鍵核心,其能預(yù)測出未來一段時間內(nèi),地區(qū)用電的負荷狀態(tài),還能對不同功率分量,比如,風(fēng)能、水能等各類清潔能源,生產(chǎn)電能對應(yīng)上網(wǎng)功率和供電負荷情況。而各類發(fā)電方式有不同負荷狀態(tài),對此,該子系統(tǒng)配備諸多可選特征模式與預(yù)測方式,提高預(yù)測過程的靈活度。此外,此系統(tǒng)還支持預(yù)測操作人員,利用專家經(jīng)驗的方式,合理選擇和預(yù)測時間,客觀條件類似的歷史數(shù)據(jù),以此作為對比參照,有利于提高預(yù)測準(zhǔn)確性。具體操作中,選定預(yù)測時間后,系統(tǒng)能直接輸出對應(yīng)日期的特征,包括節(jié)日、季節(jié)、氣象條件等,基于此類特征資料,使操作者挑選出更相符的參照日期,繼而挑選最貼合實況的特征模式與預(yù)測方式,以得到設(shè)定預(yù)測日期的功率分量曲線,實現(xiàn)針對性的負荷預(yù)測。在完成預(yù)測后,能將對此預(yù)測日期和參照日的負荷結(jié)果進行比對,為預(yù)測工作者予以分析依據(jù)[1]。

3.結(jié)果評價

評價子系統(tǒng)是針對設(shè)置預(yù)測日期或者時間段中,預(yù)測結(jié)果誤差情況與基礎(chǔ)預(yù)測資料文件,支持批量處理。借助比較預(yù)測曲線和現(xiàn)實曲線,衡量系統(tǒng)預(yù)測精確度,促使預(yù)測工作者能隨時掌握如今負荷預(yù)測能達到的程度,以便調(diào)節(jié)模型參數(shù)。此外,系統(tǒng)中還有接口模塊,支持和本地電網(wǎng)系統(tǒng)等進行連接,借助接口完成數(shù)據(jù)傳送。預(yù)測系統(tǒng)運轉(zhuǎn)過程中,應(yīng)用的往期負荷資料是從地區(qū)電網(wǎng)管理系統(tǒng)中提取出來的。

(二)特征模式

按照地區(qū)實際精細化要求標(biāo)準(zhǔn),預(yù)測系統(tǒng)可設(shè)置三項基礎(chǔ)特征模式,方便預(yù)測操作人員基于地區(qū)實況,加以合理化選用。再加上,因為功率分量的差異,實際干擾因素也有區(qū)別,相應(yīng)變化特征與影響形式均有不同,所以,預(yù)測系統(tǒng)可基于功率變量,結(jié)合實際特點差異,搭建預(yù)測模型。

1.網(wǎng)供負荷

地區(qū)的網(wǎng)供負荷情況,會因為新能源的上網(wǎng)功率存在不穩(wěn)定性,導(dǎo)致規(guī)律特征并不格外明顯。假設(shè)選擇常規(guī)預(yù)測方式,勢必會得到準(zhǔn)確性不高的預(yù)測結(jié)果。針對此類情況,可選擇兩階段還原法,完成負荷預(yù)測的任務(wù),整個運行流程是分解后進行預(yù)測運轉(zhuǎn),最后完成數(shù)據(jù)還原,把網(wǎng)供負荷分成若干功率分量,各自開展預(yù)測處理,將得到的結(jié)果按照次序組合起來,得出最終的預(yù)測數(shù)據(jù)。

2.水電功率

基于水電的上網(wǎng)功率特點,其會被地區(qū)降水量干擾,出現(xiàn)滯后或者累積的效應(yīng),由此產(chǎn)生的功率曲線,會有明顯的起伏,但功率變化通常是有一定規(guī)律。對此,預(yù)測方法可選擇特征組合模型,實現(xiàn)預(yù)測任務(wù)。預(yù)測程序為:分解功率曲線數(shù)據(jù),而后預(yù)測最大與最小的上網(wǎng)功率與標(biāo)幺曲線,將所得結(jié)果整合成完整的預(yù)測曲線。

3.互供負荷

各地區(qū)的新能源等建設(shè)情況不同,可能存在歷史資料不完整的情況,無法搭建高可靠性的預(yù)測模型。但地區(qū)間的互供負荷資料,通常有較高的時間連續(xù)性。由此,在預(yù)測新能源的上網(wǎng)功率及互供負荷中,可選擇灰色預(yù)測、回歸分析等方式,構(gòu)建預(yù)測模型,支持所需完成的預(yù)測模型[2]。

4.用電負荷

如今在關(guān)于地區(qū)用電負荷預(yù)測的研究,一般會選擇智能預(yù)測手段。本文基于數(shù)據(jù)時序與非線性,選擇能同時滿足兩項特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),搭建預(yù)測模型,具體能應(yīng)用時間序列、動態(tài)及 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)回歸預(yù)測。

(三)算例討論

某地的水力發(fā)電與新能源發(fā)電,配備量占本地非統(tǒng)調(diào)裝機的八成,而且該地網(wǎng)供負荷會被本地天氣情況干擾,提升預(yù)測的難度。同時,要求預(yù)測準(zhǔn)確度超過 。如果單純憑借人員經(jīng)驗,根本無法確保預(yù)測時效與精度。對于預(yù)測準(zhǔn)確率的計算公式為:

因為該地區(qū)的新能源發(fā)電和精細化的氣象信息記錄不多,導(dǎo)致預(yù)測模型不佳,預(yù)測精度偏低。但其他的功率分量,尤其是水火電及用電負荷,都超過98%,其他互供負荷與網(wǎng)供負荷也在95%以上。總的來說,預(yù)測效果良好。

結(jié)束語:

短期負荷的預(yù)測系統(tǒng),需結(jié)合地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)及運行條件,進行功能調(diào)整,并注重氣象因素對部分發(fā)電模式的影響。實際預(yù)測中,也要考慮預(yù)測手段的選擇,比如,網(wǎng)供負荷,可選擇兩階段還原法,以應(yīng)對新能源發(fā)電不穩(wěn)定的問題,而其他功率分量也需基于差異化特點,確定預(yù)測模型。

參考文獻:

[1]王振宇.智能電網(wǎng)中基于深度學(xué)習(xí)的用戶短期負荷預(yù)測研究[D].南京郵電大學(xué),2019.

[2]蘇麗.基于深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)負荷優(yōu)化預(yù)測研究[D].貴州師范大學(xué),2019.

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