基于電力物聯網和BP神經網絡的用電行為優(yōu)化研究

張 倩

摘要：電力物聯網有利于建設電力用戶用電行為大數據，為用電行為的識別和優(yōu)化奠定基礎。鑒于此，搭建了基于電力物聯網的用電行為管控系統(tǒng)，根據數據流量需求和功能部署方案采用分層建設的體系架構。終端層用于向各用電設備提供接口和協(xié)議轉換服務，具備邊緣計算和安全防護功能，實現分布式資源的彈性管理。采用BP神經網絡對用戶用電功率進行預測，實現用電行為識別。在滿足各種安全穩(wěn)定約束條件下，以用電經濟性為目標，對用戶用電成本進行核算，并對用電行為進行優(yōu)化，用以提高用戶互動水平，實現電力需求側管理向需求側響應的轉變。

關鍵詞：電力物聯網；BP神經網絡；邊緣計算；用電行為優(yōu)化

中圖分類號：TM73? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1671-0797（2023）17-0016-04

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2023.17.005

0? ? 引言

傳統(tǒng)電力用戶負荷控制多從保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的角度，根據電網頻率穩(wěn)定和電壓穩(wěn)定的需要，按照負荷性質和重要性等約束條件，采用拉閘限電等強制性手段，未與電力用戶實現有效互動[1]。電力物聯網相對于傳統(tǒng)電力調度數據網，接入的用戶更為廣泛，擁有的數據量更大，信息類型更為豐富，為建立電力用戶用電行為管控系統(tǒng)、優(yōu)化用戶用電行為，實現電網公司與電力用戶的實時互動奠定了良好的基礎[2]。傳統(tǒng)用戶用電功率預測多采用高階函數擬合法，計算量較大，對外界條件變化的自適應性較差。在電力物聯網獲取的用電負荷大數據基礎上，考慮采用BP神經網絡對用戶用電功率進行預測，代替?zhèn)鹘y(tǒng)固定數學模型，進而實現用戶用電行為識別。用戶用電行為優(yōu)化的目標是根據外部分時電價和用戶自身用電習慣，在對未來用電功率預測的基礎上，在滿足一定約束條件下，通過調整用電行為，使用戶個體取得最優(yōu)的經濟效益，并對電網整體實現削峰填谷，減輕功率大幅變化對電網的沖擊，使得電網保留足夠的旋轉備用，將拉閘限電等負荷控制手段轉變?yōu)橛脩糁鲃訁⑴c電力需求側響應[3-4]。因此，研究基于電力物聯網和BP神經網絡的用戶用電行為優(yōu)化策略，對保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行和提高電網服務水平具有重要作用。

1? ? 基于電力物聯網的用電行為管控系統(tǒng)

基于電力物聯網的用電行為管控系統(tǒng)體系架構如圖1所示，自下而上分為終端層、網絡層、平臺層和應用層。

在基于電力物聯網的用電行為管控系統(tǒng)中，終端層用于實現電力用戶各用電設備接入電力物聯網。針對不同的設備接口，終端層負責RS485、MODBUS、CAN、以太網等接口和通信協(xié)議的轉換，為不同業(yè)務終端提供統(tǒng)一的標準化能力支撐。作為邊緣物聯代理，終端層應具備本地化的邊緣計算能力和大數據服務能力以及網絡入侵檢測、安全日志審計和惡意代碼防范等數據安全防護措施[5]。終端層資源管理功能是對本級計算、存儲、網絡資源等進行管理，以實現應用資源隨業(yè)務需求彈性伸縮。用電行為管控系統(tǒng)終端層架構如圖2所示。

用電行為管控系統(tǒng)平臺層提供網絡管理、設備管理、用戶管理、運行監(jiān)控和安全監(jiān)控功能；應用層用于建設用電行為管控主站系統(tǒng)，對管轄區(qū)域的各用戶用電行為進行統(tǒng)一的管理。用電行為管控系統(tǒng)平臺層和應用層硬件建設方案如圖3所示。

在圖3中，數據聚合服務器用于實現用電負荷大數據的處理；負載均衡服務器用于實現服務器資源的彈性調配；實時監(jiān)控服務器用于對各用戶的用電行為進行監(jiān)控；邊緣代理服務器用于將不同用電信息整合至統(tǒng)一的數據平臺；大數據計算服務器用于實現全網用電數據的統(tǒng)一計算和分析；數據庫服務器和各種類型的數據庫平臺用于實現數據的存儲和調閱；應用服務器用于實現用電行為識別與優(yōu)化的各項功能；工作站為運維人員提供人機交互界面。

2? ? 基于BP神經網絡的用電行為識別策略

在用電行為識別策略中，BP神經網絡輸入量考慮為以1 h為間隔的時間段、溫度、濕度、節(jié)假日，輸出量為用戶用電功率。用戶用電功率預測流程如圖4所示。

在BP神經網絡中，輸入向量設為X=（x1，x2，…，xn）T；輸出層的輸出向量設為Y=（y1，y2，…，yn）T；隱藏層的輸出向量設為Z=（z1，z2，…，zn）T。從輸入層節(jié)點至隱藏層節(jié)點的權值設為wik，從隱藏層節(jié)點至輸出層節(jié)點的權值設為vkj；隱藏層節(jié)點的閾值設為θk，輸出層節(jié)點的閾值設為γj；隱藏層激活函數設為f1，輸出層激活函數設為f2。

在信號前向傳遞中，隱藏層節(jié)點的輸出見式（1），輸出層節(jié)點的輸出見式（2）：

在誤差反向傳遞中，計算實際輸出與目標輸出之間的差值，采用梯度下降法修正各層的權值和閾值，其中ej表示第j個節(jié)點的輸出值，yj表示記錄輸出值，xi表示記錄輸入值，α、β表示修正率。在隱藏層和輸出層激活函數采用對數S型激活函數時，從隱藏層節(jié)點至輸出層節(jié)點的權值修正如式（3）所示：

輸出層節(jié)點的閾值修正如式（4）所示：

從輸入層節(jié)點至隱藏層節(jié)點的權值修正如式（5）所示：

隱藏層節(jié)點的閾值修正如式（6）所示：

綜上，經過不斷迭代，BP神經網絡用電行為識別的實際輸出與目標輸出之間的誤差將被控制在允許范圍內；或訓練樣本數量集已全部使用，從而得到用戶在未來一段時間內用電功率的絕對數值和變化幅度，進而可以制定用戶用電功率預測曲線，對用戶的用電行為進行統(tǒng)計和識別，包括用電量、用電方式和用電時間等。

3? ? 用戶用電行為優(yōu)化策略

在電力用戶用電行為識別的基礎上，考慮以用電費用最少為目標進行用戶用電行為優(yōu)化，如式（7）所示：

式中：price為每一小時的分時電價；power（i）為各用電設備功率。

用戶用電行為的約束條件主要包括功率約束、運行時間約束、負荷順序性約束和負荷連續(xù)性約束。

功率約束主要表現在：在單位時間內，用戶各用電設備的負荷功率總和不得大于電網要求的功率上限值。功率約束如式（8）所示：

式中：Y（i，t）為各設備運行狀態(tài)；power（i）為各用電設備功率。

運行時間約束主要表現在：用戶各用電設備的每日運行總小時數不得大于電網要求的上限值，且各用電設備應運行在規(guī)定時間范圍內。

負荷順序性約束主要表現在：在某一用電設備運行狀態(tài)發(fā)生變化或達到一定運行時間后，另一用電設備必須相應進行改變。

負荷連續(xù)性約束主要表現在：在某一用電設備投入運行后，在其當前任務結束前，該用電設備不能停止運行或改變運行狀態(tài)。

在考慮上述約束條件下，電力用戶用電行為優(yōu)化的成本如式（9）所示：

式中：fc為不適成本；fm為電力花費；Cc和Cm為相應的權重系數。

用戶用電行為應與電網負荷調節(jié)指令相匹配。在電網有大規(guī)模負荷削減需求時，用戶可以通過調節(jié)用電設備運行參數實現節(jié)能，實現緊急需求響應的輕度參與；用戶可以短時中斷用電設備的運行，實現緊急需求響應的中度參與；為獲取更多的需求響應補償，用戶也可以在激勵時段停止用電設備的運行，實現緊急需求響應的深度參與。

用戶接收到電網調度指令后，應按照電力交易約定的期限及時將指令措施分配至各用電設備。用戶應保證各用電設備的運行時間滿足電力交易約定的持續(xù)時間。電力交易結束后，用戶應控制各用電設備以合理的速率恢復功率，避免對電網造成沖擊。用戶應保證每個用電負荷留有一定的備用響應潛力，以在電網有削減負荷的需求時，能夠滿足電網安全穩(wěn)定運行的要求。用戶用電行為優(yōu)化的效果可以從功率調整及時性、運行狀態(tài)持續(xù)性、調整結束后恢復過程、響應潛力等方面進行評估。

4? ? 結束語

本文提出了基于電力物聯網的用電行為管控系統(tǒng)的體系架構和硬件配置方案，根據數據流量需求和功能部署方案采用分層的體系架構，提出了用電負荷大數據的建設方案，并考慮采用邊緣代理的方式實現不同用電設備的接口和通信協(xié)議轉換。此外，本文提出了基于BP神經網絡的用電行為識別策略，用于代替采用固定數學模型進行用電負荷預測的方式。在滿足各種安全穩(wěn)定約束條件下，以用電經濟性為目標，提出了用戶用電成本核算和行為優(yōu)化策略，用于在保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的同時，提高電網服務水平和用戶互動水平，實現電力需求側管理向需求側響應的轉變，提高供電服務的經濟效益和社會效益。

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收稿日期：2023-05-25

作者簡介：張倩（1988—），女，陜西渭南人，碩士研究生，工程師，研究方向：電力營銷管理。