智能工程在電力需求影響分析與預警中的應用

劉亦穎 費嘉祿

（1.上海久隆電力（集團）有限公司，上海 200023；2.上海東捷建設（集團）有限公司，上海 200100）

隨著科技的不斷發展，智能工程已逐漸成為研究的熱點。智能工程指通過運用人工智能技術、云計算技術等現代化技術，實現工程系統化、智能化的過程，在電力行業中，智能工程已基本實現了廣泛應用，并在提高電力工作效率和生產力方面發揮了重要的作用[1]。智能工程指通過應用人工智能、大數據、云計算等技術，將工程對象或過程轉化為智能化形態，實現自動化、智能化和高效化的工程。智能工程的架構包括數據采集、數據處理、數據分析、模型建立、算法應用和系統實現等多個環節。在電力供需分析與預警中，智能工程可以采用智能電網作為技術平臺，實現電力數據的實時監測、采集、處理和分析。通過智能化的監測和管理，可以有效地提高電力供應的穩定性和可靠性。為發揮智能工程更高的價值與效能，助力電力及相關行業的發展，應在開展研究前，做好對電力行業需求因素的影響分析，以此為依據，設計基于智能工程的電力預警[2]。

1 電力需求影響因素分析

智能工程在電力供需分析中發揮著重要作用，通過運用大數據和云計算技術，智能工程可以對海量的電力數據進行實時采集、處理和分析，從而為電力供需分析提供精確的數據支持[3]。例如，通過對歷史電力負荷數據進行分析，可以預測未來電力負荷需求，為電力調度和發電計劃提供參考；通過對實時電力負荷數據的監測和分析，可以及時調整電力調度計劃，滿足電力負荷需求。

1.1 電力需求影響因素知識模型

為從一種更直觀的角度進行電力需求影響因素的分析，引進ISM解釋結構模型，將其作為參照進行電力需求影響因素知識模型的構建[4]。

ISM結構模型基本架構如圖1所示。

圖1 ISM結構模型基本架構

在上述內容的基礎上，應明確電力需求變化不僅受到電力系統內部綜合因素的影響，更是受到社會中諸多因素的綜合作用影響。因此，可以將影響因素分析的過程作為一個系統工程的構建構成，總結20個較為常見的可能對電力需求變化造成影響的綜合因素，包括電力需求、宏觀經濟、財政政策、貨幣政策、電力產業政策、產業結構調整、國際經濟形勢、人口、城市化水平、居民生活水平、電氣化水平、需求側管理、電價、用戶對電價變化的敏感性、自然災害、氣溫與降水、電力電量有效供給能力、輸配電能力、技術進步、發電燃料生產和運輸等。

電力需求影響因素知識模型如圖2所示。

圖2 電力需求影響因素知識模型結構

1.2 電力需求影響因素多級層次分析

在上述內容的基礎上，根據可達矩陣，基于多級層次化分析角度，進行電力需求影響因素的綜合描述。

影響因素多級層次劃分如圖3所示。

圖3 影響因素多級層次劃分

由圖3可知，電力需求影響因素的層級為8，由左到右的原因依次加深[5]?；谑袌龊暧^經濟發展的角度來看，影響電力需求的深層因素是宏觀經濟的發展，說明經濟發展的階段和現狀是導致電力需求變化的根本動因，符合電力與經濟發展的密切聯系[6]。經濟的發展使人們的生活質量越來越好，城市化速度越來越快，也極大程度上地推進了科技的進步，讓人們獲得了高效、穩定、可靠的電力資源，使新時期數字化電網的智能化開發與建設變得更有可能[7]。

2 智能工程在電力供需預警中的應用

2.1 建立電力供需預警指標體系

第一，綜合性。指標體系應綜合考慮多個方面，如供應、需求、價格、政策等。

第二，可操作性。指標體系應具有可操作性，數據易于獲取且計算方法簡單明了。

第三，穩定性。指標體系應具有一定穩定性，能夠反映電力供需的基本特征和趨勢。

第四，靈敏性。指標體系應具有靈敏性，能夠及時反映電力供需的變化情況[8]。

第五，獨立性。指標之間的相關性應盡可能低，避免出現冗余和矛盾。

建立電力供需預警指標體系，可以綜合評價和分析電力供需狀況，有助于更好地管理和規劃電力系統的運行。

首先，確定預警目標，首先要明確電力供需預警的目標，例如保證電力供需平衡、防止突發事件等。其次，分析影響電力供需的因素，例如天氣狀況、經濟發展、政策法規等。再次，根據影響因素，選取適當的預警指標，例如電力消費量、發電量、用電量、電力儲備等。根據選取的預警指標，利用統計學、模糊評價等方法構建預警模型，確定預警閾值。將預警模型應用于實際數據，根據預警結果采取相應的措施，例如調整發電計劃、加強電力供需監測等。最后，定期評估預警體系的準確性和效果，根據實際情況進行必要的調整和優化。

根據上述論述，可將電力供應能力作為重要指標，可通過發電設備利用小時數實現對該項指標的量化，計算公式為：

式中：Hf——發電設備的利用小時數；Wn——年發電量；Rx——系統內平均發電設備容量。

除此之外，還可用系統備用率實現對電力供應能力的量化評價。系統備用率的計算公式為：

式中：Bx——系統備用率；Fx——系統最大負荷；Cx——系統最大可調出力。

嚴格按照電力系統的安全穩定運行要求，系統的最大可調出力通常為裝機總容量的88%。

還可選擇將電網傳輸能力作為一項重要指標，可通過輸變電容量、輸電線路回路長度等實現對電網傳輸能力的描述。在實際操作中，可以根據具體情況對預警指標進行增刪和調整，以達到更好的預警效果。

2.2 基于智能工程的電力供需預警問題描述與預警

在完成對電力供需預警指標體系的構建后，按照記錄的內容對電力供需預警等級進行明確劃分。

本文提出了用電過剩與用電短缺的警告，并據此決定了用電負荷與用電負荷相匹配的裝機容量。在已知每個階段的電力需求目標的情況下，尋求滿足目標的各階段發展路徑PBi，i=1，2，…，n。

電力供需預警等級劃分如表1所示。

表1 電力供需預警等級劃分

電力供需預警問題描述如圖4所示。

圖4 電力供需預警問題描述

S0～S4均表示不同時期的電力需求目標。為實現對未來電力供需影響的高精度預測，確保電力供需預警的有效性，引入模糊神經網絡智能工程算子對其進行訓練。將上述影響指標的模糊隸屬度作為模糊神經網絡的輸入，將劃分的預警等級的隸屬度作為輸出。將模糊神經網絡的輸入層設置為21個神經元，將輸出層設置為4個神經元。隱藏層的神經元數量計算公式為：

式中：p——隱藏層的神經元數量；N——輸入神經元數量；q——輸出神經元數量；a——從1～10的常數。

確定模糊神經網絡的基本結構后，引入附加動量對該算法進行改進，其計算公式為：

式中：vjt——神經元權值；mc——動量因子；Δvjt(N-1)——上一次權值調整量。

通過上述公式進行訓練，可以有效改善預測收斂性，提高預測精度。根據輸出的結果按照相應的預警等級實現對電力需求的預警響應。

3 結語

隨著科技的不斷發展和進步，智能工程將面臨更多的挑戰和機遇。未來，智能工程需要解決的主要問題包括如何提高數據處理和分析的精度和效率、如何保證數據安全和隱私保護、如何實現智能工程的綠色可持續發展等。同時，智能工程也將迎來更多的應用前景，包括智慧交通、智能醫療等現代化前沿領域，均需要智能工程的支持和參與。智能工程是一種新興的技術領域，其在電力供需分析與預警中發揮著越來越重要的作用。在后續的工作中，智能工程將面臨更多的挑戰和機遇，需要不斷地進行技術創新和應用拓展，進一步適應行業發展需求。