智能優化的電力負荷預測技術分析

國網臨夏供電公司 馬 瑾

合理的電力負荷預測可以給電力系統的可持續化運作創造有益的條件，在智能電網環境之下，如何有效地提升負荷預測信息的精準性已經成為當下研究熱點之一。基于此，本文將首先簡要地說明負荷預測的基本概念，同時再闡述各個負荷預測方法，分析智能電網環境下的負荷預測應用情況，希望能夠給同行帶來一定的參考價值。

在智能電網之下，ICT技術已經被越來越多的運用，同時還積極投入了大量的智能終端裝置，大幅度地提升了對負荷預測精準程度以及密度的實際，同時也就提升了負荷預測的難度系數，較之于傳統負荷預測方法，其發展態勢已從單一的負荷預測技術轉向了負荷預測精細化服務管控層面，如此才能夠順應未來智能電網發展的趨勢以及需求，對此本文將闡述各個負荷預測方法。

1 負荷預測方法分析

1.1 負荷預測的基本原則分析

電力系統負荷預測即電力人員充分地考量電力系統運輸屬性、增容和自然條件，然后采取一系列手段，通過往期信息數據對將來的負荷予以估量，在可控的精度之下，明確將來一個周期的負荷取值。電力負荷預測對于電力系統計劃以及運作起到了不可忽視的效用，已經成為發展規劃和實時把控的關鍵性憑證。負荷預測的精準性對電網的投入、布局以及運作的合理都產生了極大的影響，現如今，如何有效地提升電力負荷預測精準程度已經成為當下電力系統亟待解決的重要問題之一。

1.2 傳統負荷預測工作方法分析

傳統負荷預測方法通常可以劃分為如下幾種類型，具體如下：

其一，趨勢外推負荷預測方法。該手段即靈活地應用負荷過往的變化態勢展開推測，盡管電力負荷實時在發生改變，具有顯著性的隨機性，不過經過一系列的算法處置，還是可以獲取負荷的變化規律，依據往期信息數據不難看出，變化規律能夠表現出線性、非線性、周期性以及非周期性，預測人員能夠利用最小擬合曲線計算這一方程，該手段在短期內進行負荷預測工作十分合宜，不過無法伴隨負荷改變而出現動態改變，其產生的偏差明顯。

其二，時間序列負荷預測方法。該手段就是指依據負荷的過往信息，通過統計電力負荷在隨機變化期間所表現出的規律性，采用數學模型呈現出來，從而進一步明確負荷預測的數學公式。該手段要充分地參照季節、周、天、小時變化的時間序列，然后再進一步對負荷信息的實際值以及預測值差值予以解析和處置。其流程大概還包括識別模型、估算模型系數、檢驗模型、預測負荷以及核驗預測值精度等等。該手段整體的計算量不大，不過無法把負荷信息變化的因素全都考量其中，通常被應用在負荷變化較為均勻的狀況下展開短期預測。

其三，回歸模型負荷預測方法。該手段即通過數理統計方法構建針對性的數學模型，然后再對各個變量信息予以處置?？偟膩碚f，該預測手段常常被應用至負荷中期預測，精準程度相對較高，不過很難預測那些較為繁瑣的狀況，即綜合用電負荷的情況。

1.3 現代負荷預測方法

近幾年來，部分新興預測方法獲得了較好地應用，具體如下：

（1）人工神經網絡預測方法分析

人工神經網絡即模擬人腦神經網絡展開學習，同時還能夠處置相應問題的一種重要的非線性系統。其通過若干個具備并行運算效能的神經元節點和連接其針對性權值組成，從而有助于函數做到輸入變量至輸出變量間的非線性映射?？紤]到人工神經網絡在應用過程中呈現出對諸多非結構性、非精確性規律具備自適應效能，同時還具備極為顯著性的記憶效能、非線性映射效能以及自學效能，所以已經越來越受到人們的重視，成為近幾年來負荷預測行業探究的課題之一。有研究者利用遞歸人工神經網絡模型對電力短期負荷展開預測，同時采取了梯度下降手段，如此一來，就能夠有效地提升訓練的收斂速率，根據預測仿真信息不難看出，較之于過往的預測方法，采取遞歸神經網絡預測方法的精準程度更為精準，但是，典型的人工神經網絡出現了諸多極難設置學習系數、收斂慢速，同時收斂至局部極小，操作人員很難明確網絡結構。不僅如此，還有研究學者指出采取遺傳算法全局搜索水平高，綜合神經網絡的局部尋優功能，組成遺傳神經網絡。通過遺傳算法對神經網絡的結構和權值予以改善，進而實現加速尋優效率，提升訓練精準程度的目標。不僅如此，有研究人員在采用神經網絡展開電力系統短期負荷預測工作的過程中，其網絡輸入變量的選取環節常常是影響預測成效的重要一環，如此一來，就建議采取模糊粗糙集理論預處置信息，所獲取的信息當作BP網絡的輸入變量展開預測工作。這一工作不但系統化地考量了影響負荷預測的歷史時間序列、氣象等多方面元素，給科學選取神經網絡的輸入變量帶來了一定的有益基礎，同時還能夠防止因為輸入變量偏高而引發神經網絡拓撲結構繁瑣、訓練時間長等局限性。

（2）數據挖掘方法分析

數據挖掘即由海量信息中挖掘隱含在其中的知識，同時還能夠將其呈現成最終可以被人們理解的模式，該方法在消除冗余數據等方面起到了關鍵性的效用?，F如今，在多個行業之中，最為普遍的數據挖掘技術包括決策樹、神經網絡、關聯規則、統計學模糊集等等。有研究人員指出一個根植于數據挖掘內時間序列相似性研究的電力負荷預測手段，同時，還有研究者給出了一類基于最優區間分割以及單調遞減閾值函數的聚類手段，接著再采取一定手段抽取有關負荷的特征曲線，同時把它們當作不良信息予以校正。通過對電力負荷的仿真解析，進一步核驗了該算法的高效性。與此同時，通過數據挖掘技術能夠信息予以處置，然后把結果當作支撐向量機的訓練信息，如此一來還能夠有效地減少數據量，進而提升預測的速率及精準程度。

（3）模糊預測法分析

模糊預測技術即根據模糊理論，將過往的工作經驗、歷史信息或二者綜合。通過規則的方式呈現出來，同時進一步轉變成能夠在計算機上運作的算法，從而有效地完成多方面的工作任務。較之于人工神經網絡方法，其可以較為明晰地闡明專家意圖，處置電力系統內諸多不精準的、模糊的問題，同時還能夠被應用至長期負荷預測工作之中。值得注意地是，該方法學習能力相對較弱，極易受到人為因素的影響。

2 智能電網環境下的負荷預測應用分析

2.1 智能電網環境下的負荷情況分析

近幾年來，諸多地區都在對具備安全、清潔等屬性特點的智能電網展開探究，智能電網在一定程度上升級了傳統電網內各電源點和負荷點的基本理念，而大力引入新能源也給負荷活動帶來了很大的影響。同時，新能源不僅涵括了集中式發電能源，同時也涵括了小型分布式發電能源，傳統的電力用戶只要求吸收電能，而功率流向只要求為電網傳輸用戶，不過針對具備分布式電源的智能電網，電力用戶不僅能夠進一步汲取電能，也能夠向電網傳輸電能，電力用戶不僅僅是絕對的用電負荷，所以這就給過往負荷預測技術提供了新的機遇及挑戰。

2.2 儲能技術對負荷預測工作的影響分析

通常來說，智能電網的主要特征之一即在電網內接入了儲能設施，由此來用以平滑風能、太陽能等間歇式能源的出力曲線。通過順利連結儲能設施，在電力較為充足的情況下，將之儲蓄在一塊兒，一旦抵達負荷高峰期就能夠把電能順利地釋放，從而起到了削峰填谷的效用。所以，儲能設施不但是負荷同時也是重要的電源，在進行負荷預測的過程中，要將其全面地考量進來。

2.3 基于AMI的電力負荷預測

通常來說，智能電網下的測量體系（簡稱AMI）即一項適用于測量、采集、儲蓄以及解析用戶用電信息的專業化機制，該部分通常由智能電表、通信、測量數據管控系統和用戶網絡組成。一個區域的總負荷，往往是通過各個小區域的千萬類型的負荷整合而成，各負荷常常遭到不同內外部因素的影響，各個類型的負荷其運作屬性也具有很大的差異性。若可以對各種不同的負荷展開預測，那么就能夠大幅度地提升總負荷的預測精準程度。一般來說，傳統電網缺少較為完備一致的數據平臺，還缺少對各項負荷地全面化認知，而伴隨我國智能電網地迅速發展，此時搭建了專業化的AMI測量體系，那就能夠搭建起系統化的負荷預測平臺。通過智能電表搜集負荷信息，依據負荷本身屬性采取針對性的負荷預測方法，然后把預測結果整合起來獲取總體的預測結果，那么就能夠獲取較高的負荷預測精準程度。

結束語：綜上所述，負荷預測的普遍流程即利用歷史負荷信息，采集相應的數據處置方法對將來某一周期內的負荷值予以估量，而伴隨我國智能電網地迅速發展，此時所采集的各項負荷數據趨于完備，而正確的預測技術在很大程度上影響了預測能力的水準。對于智能電網而言，AMI可以構建一個較為完備的負荷預測平臺，通過精準掌握各負荷點的屬性、類型并展開預測，如此一來，就大幅度地提升了負荷預測的精準性。