基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的電量預測方法研究

袁野 祝喆 邱成龍

引言

電力電量預測是電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行研究的重要內(nèi)容，是保證電力系統(tǒng)可靠和經(jīng)濟運行的前提，是電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)的重要依據(jù)。電力電量預測的準確將直接影響公司電網(wǎng)建設(shè)投資、電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)布局的合理性。電量預測的準確性直接體現(xiàn)基層單位經(jīng)營業(yè)績、管理水平。目前，電量預測的方法還是過于簡單，主要是靠人工的經(jīng)驗，但人工的預測存在電量偏差大、波動大等缺點，存在很大的不確定性。

一、常電量預測方法難點分析

1.1工作量大，任務(wù)繁重

電量預測需要分析歷史的電量數(shù)據(jù)，但歷史的電量數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)量大，分析時需要整理的數(shù)據(jù)多等問題。這容易造成預測人員工作任務(wù)繁重，預測偏差大等困難。

目前需要分析的數(shù)據(jù)有：

（1）天氣

（2）溫度

（3）月售電量數(shù)據(jù)

（4）區(qū)域GDP

（5）節(jié)假日信息

（6）抄表例日調(diào)整數(shù)據(jù)

1.2預測方式眾多，實施難度大

目前電量預測主要有傳統(tǒng)預測方法和新興的預測方法兩大類。由于算法眾多，而且對各類算法對電量和其它數(shù)據(jù)的要求高，導致目前很多算法實施難度大。

回歸分析法。利用歷史數(shù)據(jù)可以建立起負荷和其他影響因素的關(guān)系，如與工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間的關(guān)系，并進而由這些因素未來的數(shù)據(jù)預測出未來的負荷值，其優(yōu)點是模型參數(shù)估計技術(shù)比較成熟，預測過程簡單。缺點是線性回歸模型預測精度較低;而非線性回歸預測計算開銷大，預測過程復雜。僅適用于中期負荷預測。

時間序列法。能根據(jù)負荷的歷史數(shù)據(jù)建模，并利用模型預測出未來的負荷，優(yōu)點是：所需歷史數(shù)據(jù)少、工作量小。缺點是：沒有考慮負荷變化的因素，只致力于數(shù)據(jù)的擬合，對規(guī)律性的處理不足，只適用于負荷變化比較均勻的短期預測的情況;

二、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的電量預測

2.1歷史電量數(shù)據(jù)準備

為保證電量預測準確性，本文收集了以下幾類數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)。

（1）經(jīng)濟及政策：內(nèi)外經(jīng)濟形勢（GDP）、產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整影響

（2）市場規(guī)模：電力客戶變化，業(yè)擴報裝分析（新裝、減容、銷戶），市場占有情況（自備發(fā)電機組、分布式電源）。

（3）市場開拓：實施熱泵、電蓄能、電加熱、電動汽車等電能替代、自備電廠規(guī)范、加快業(yè)擴報裝、消除供電瓶頸、加強檢修管理等。

（4）電網(wǎng)供需形勢影響，執(zhí)行有序用電情況。

（5）前100/50名大客戶的生產(chǎn)用電、停產(chǎn)檢修情況。

2.2數(shù)據(jù)組織形式

為了程序方便訪問和組織數(shù)據(jù)，本文選用了MYSQL作為底層數(shù)據(jù)庫軟件，并結(jié)合EXCEL和MYSQL軟件，實現(xiàn)了EXCEL數(shù)據(jù)自動化和智能化地導入MYSQL數(shù)據(jù)庫。

2.3預測方法和模型庫

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習功能，讓計算機學習包含在歷史負荷數(shù)據(jù)中的映射關(guān)系，再利用這種映射關(guān)系預測未來負荷。由于該方法具有很強的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強大的自學習能力，因此有很大的應(yīng)用市場，但其缺點是學習收斂速度慢，可能收斂到局部最小點;并且知識表達困難，難以經(jīng)驗中存在的模糊知識。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是功能極其強大的、高效的并行處理機器，具有學習和歸納能力，對錯誤和噪音具有特別的適應(yīng)性。經(jīng)過培訓的人工智能網(wǎng)絡(luò)可以作為某個信息類別的“專家”，為新情況指明方向或解決判斷路徑問題等。 三、效果及效益分析

1.1效果分析。

采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的電量預測程序進行電量預測后，月度電螄預測偏差由之前的6%降低到了3%。另外，電量偏差穩(wěn)定性較之前有了顯著提升，節(jié)假日比如春節(jié)，十一長期期間，電量預測偏差的波動性也減少了。

2.2效益分析。

經(jīng)營指標的提升電量預測程序的使用，能為售電量預測提高精確度，減少售電量計劃完不成帶來的考核和指標調(diào)整等負面影響，提升了企業(yè)經(jīng)營指標。另外，以前的售電量月度預測，不僅過程長，流程復雜，而且預測的魯棒性差，一個簡單的人工統(tǒng)計或人工計算錯誤，會導致預測偏差的錯誤，所謂差之毫厘，謬以千里。而電量預測程序的使用程序化，自動化，智能化。僅僅只需要一個人，一兩小時就能完成復雜的電量預測任務(wù)。大大減少了人力成本。

三、結(jié)語

隨著電力市場的發(fā)展，電量預測的重要性日益顯現(xiàn)，并且對負荷預測精度的要求越來越高。傳統(tǒng)的預測方法比較成熟，預測結(jié)果具有一定的參考價值，但要進一步提高預測精度，就需要對傳統(tǒng)方法進行一些改進，同時隨著現(xiàn)代科學技術(shù)的不斷進步，理論研究的逐步深入，以灰色理論、專家系統(tǒng)理論、模糊數(shù)學等為代表的新興交叉學科理論的出現(xiàn)，也為電量預測的飛速發(fā)展提供了堅實的理論依據(jù)和數(shù)學基礎(chǔ)。以后作者將會對各種預測方法一一嘗試，找到更高效快捷有效的預測算法。

參考文獻

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