基于人工智能技術(shù)的用戶用電費用評估技術(shù)

錢毅慧, 閻荷嬪, 羅思遠(yuǎn)

(國網(wǎng)上海市電力公司客戶服務(wù)中心, 上海 200030)

0 引言

由于電力是同時產(chǎn)生和消耗的,因此預(yù)測電力負(fù)荷和確保所需電力是可靠供電的必要條件。短期(24 h或7 d)電力需求預(yù)測用于確保電力系統(tǒng)設(shè)備的可靠性,并通過維持有功備用電量為停電或過載造成的損失做好準(zhǔn)備[1]。對于城市用電狀況,需要智能電網(wǎng)系統(tǒng)準(zhǔn)確地預(yù)測用戶用電量,并對用電費用信息進(jìn)行深層次的評估,與冷熱電聯(lián)產(chǎn)或可再生能源相關(guān)的智能電網(wǎng)可以根據(jù)用電量需求評估來執(zhí)行電網(wǎng)運行計劃。因此,為了全面協(xié)調(diào)電網(wǎng)供電資源,合理安排電力開發(fā)規(guī)模和建設(shè)時機(jī),確保電力發(fā)電的科學(xué)發(fā)展和有效利用,對城市用戶用電費用信息評估至關(guān)重要[2-3]。

目前為止,許多研究者已經(jīng)利用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了功耗預(yù)測模型。文獻(xiàn)[4]將粒子群優(yōu)化算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出了PSO-ANN方法,但該方法計算耗時過長。文獻(xiàn)[5]通過用于訓(xùn)練支持向量回歸(SVR)模型的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)方法進(jìn)行了用戶用電費用評估,但該算法程序會出現(xiàn)計算錯誤,需要篩選處理異常值和缺失值,以確保準(zhǔn)確性。

1 總體方案設(shè)計

針對上述文獻(xiàn)存在的問題,本文基于人工智能技術(shù)研究信息一體化處理方法,設(shè)計了用電在線監(jiān)測與評估系統(tǒng)架構(gòu),利用IP網(wǎng)絡(luò)完成尋優(yōu)設(shè)計,通過建立多載波體系對用電費用監(jiān)控進(jìn)行合理化布局,最大限度擴(kuò)大城市用戶監(jiān)控覆蓋范圍。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 用電在線監(jiān)測與評估系統(tǒng)

如圖1所示,智能電網(wǎng)工作站設(shè)計通過建立閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)完成線路標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測,由分析預(yù)測模塊對低壓線路通電標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判斷,運行監(jiān)控對低壓線路發(fā)出運行指令,通過分析預(yù)測模塊與數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊相互影響,由此組成閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)。多載波無線信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由數(shù)據(jù)集成結(jié)構(gòu)和監(jiān)控三角形結(jié)構(gòu)組成,IP網(wǎng)絡(luò)通信通過光纖和網(wǎng)絡(luò)基站完成輸出傳輸,根據(jù)監(jiān)控設(shè)備采集的低壓線信息,輸送到各自處理主站或者由數(shù)據(jù)庫收錄[6]。IP網(wǎng)絡(luò)能夠完成線路配置選取、參數(shù)性能分析和線路條件整合等功能。多種尋優(yōu)設(shè)備和布局分配模型為系統(tǒng)接入提供便利,在網(wǎng)絡(luò)匯聚層顯示最佳監(jiān)控布局網(wǎng)絡(luò),在此過程中添加多項IP地址,供用戶選取。監(jiān)控電源支持采用8陣元增強(qiáng)型電源,滿足監(jiān)控設(shè)備同時運行的額定電壓。監(jiān)控設(shè)備與數(shù)據(jù)中心通過瞬時識別技術(shù)建立起連接通道,便于城市用戶用電信息的快速分析。此外,該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)中低壓線路在超出標(biāo)準(zhǔn)時的信息報警和信號回傳,通過帶寬方式進(jìn)行信息傳達(dá)。在模型測算過程中,網(wǎng)絡(luò)平臺能夠?qū)Φ蛪壕€路參數(shù)進(jìn)行壓縮打包處理,節(jié)省帶寬空間[7]。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 用電費用評估方法

為了解決城市用戶用電費用評估與預(yù)測問題,本文采用TOPSIS理想解算法,其優(yōu)化能力和計算速度能夠?qū)τ秒娦畔⑦M(jìn)行實時預(yù)測。TOPSIS理想解算法能夠處理突發(fā)的電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)信息,將大量的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)模型進(jìn)行微觀分析[8]。根據(jù)城市電網(wǎng)架構(gòu)輸入各節(jié)點用戶用電數(shù)據(jù),并列出決策矩陣:

(1)

式(1)中,fmn表示在各個節(jié)點運行時,輸入電流m產(chǎn)生的效益,D表示框架根據(jù)用電信息進(jìn)行的決策矩陣。

為方便比較不同用電信息屬性之間的差異,將計算得到的效益屬性值作為標(biāo)準(zhǔn),可得到效益值為

(2)

式(2)中,i、j均表示序號,i=1,2,…,m,j=1,2,…,m,J表示效益型數(shù)據(jù),J′表示運行成本。假設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化用電成本數(shù)據(jù)集為R,則元素因子為

(3)

式(3)中,rij表示任意用電成本的計算表達(dá)式,fij表示節(jié)點產(chǎn)生的效益。為減少基礎(chǔ)網(wǎng)架的成本初始值,優(yōu)化網(wǎng)架并評估出精確用電費用指標(biāo),將評估模型的初始成本進(jìn)行理想化決策[9],理想化的成本元素計算方式為

vij=ωjrij

(4)

式(4)中,vij表示理想化函數(shù),ωj表示理性系數(shù)。

對于所構(gòu)建的電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和評估模型,在定義其運行狀態(tài)時,分別提供了正理想解和負(fù)理想解的算法公式:

(5)

(6)

(7)

經(jīng)過驗算表明正理想效益接近最優(yōu)用電評估模型的預(yù)測方案,與標(biāo)準(zhǔn)值之間的相似指標(biāo)為

(8)

(9)

式(9)中,Ck表示評估閾值,si>sk表示最優(yōu)評估模型輸出結(jié)果,si≈sk表示評估模型的輸出結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值相似,形成效益相同。

為獲取城市內(nèi)多個小區(qū)用戶的多種決策模型最優(yōu)評估結(jié)果,提高大數(shù)據(jù)情況下用電信息的預(yù)測精度。本文對理想解法運算結(jié)果進(jìn)行評估,通過平均效益計算出結(jié)果為

(10)

2.2 數(shù)據(jù)安全監(jiān)控控制設(shè)計

為了在線監(jiān)測用電費用數(shù)據(jù),通過人工智能技術(shù)對監(jiān)控中心收錄的事件信息,本文設(shè)計專有的調(diào)度控制進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移,達(dá)到最佳安全管控的目的。數(shù)據(jù)監(jiān)控控制中心如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)監(jiān)控控制中心

調(diào)度控制中心根據(jù)監(jiān)控提供配網(wǎng)數(shù)據(jù)資源,在配網(wǎng)運行結(jié)構(gòu)中設(shè)有安全設(shè)備保證供電安全,通過調(diào)度室將數(shù)據(jù)調(diào)度到用戶需求側(cè)、配網(wǎng)運維和驗證中心。在調(diào)度室運行結(jié)構(gòu)中,由監(jiān)控數(shù)據(jù)和微機(jī)顯示建立配網(wǎng)運行日志,通過DOS模型描述事件發(fā)生過程,將運維人員信息和輸電監(jiān)控信息匯總演變?yōu)檫\行指令,將指令通過編碼傳輸?shù)姆绞綍捍嬖跀?shù)據(jù)庫,方便隨時調(diào)用[10]。配網(wǎng)運維根據(jù)運行日志生成報表信息,根據(jù)配網(wǎng)中的二次線路和運維人員的配合查驗電表信息,實現(xiàn)設(shè)備信息的安全運維。驗證中心主要對運行日志產(chǎn)生的監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證,通過MTGS算法驗證設(shè)備參數(shù),保證配網(wǎng)運行的安全標(biāo)準(zhǔn)。DOS模型的建立通過設(shè)計運行指令和DOS模型完成配網(wǎng)安全運行,通過監(jiān)控中心、運行中心和調(diào)度中心完成安全管控,進(jìn)而完成電力系統(tǒng)的安全控制,保證配網(wǎng)系統(tǒng)運營的安全。

為了提高數(shù)據(jù)監(jiān)控控制中心的處理性能,本文采用升特公司開發(fā)的SX1276處理芯片與XD1129芯片融合設(shè)計,加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力,保證數(shù)據(jù)傳輸速度。該芯片采用LoRa連接狀態(tài),對波動信號的傳輸具有一定的抗性。其信號發(fā)射功率和集成數(shù)據(jù)處理功率較好,適用于本文的用電信息數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊,有利于檢測進(jìn)程的完成。融合處理芯片線路如圖3所示。

圖3 核心處理芯片電路設(shè)計

在圖3中,SX1276處理芯片以收發(fā)器的形式運行,共有8個引腳,各自擔(dān)負(fù)不同的功能,相互之間存在聯(lián)系。其中,COMP引腳用作補償電容,允許外接補償元件,以降低芯片內(nèi)部輸出信號的誤差;VFB引腳與三級管的發(fā)射極相連接,與補償引腳完成循環(huán),與輸入端二極管形成T1結(jié)構(gòu),完成閉環(huán)控制;IN引腳作為輸入接口,與外接電源連接,同時連接充電電容,完成芯片的持續(xù)供電;RT/CT為轉(zhuǎn)換引腳,主要作為芯片的收發(fā)器功能,信號的轉(zhuǎn)化通過連接放大器完成;Vref連接C3和安全電路;VCC連接電源,用于控制芯片的總電壓;PWM負(fù)責(zé)整理信號形態(tài),以便進(jìn)行識別;GND引腳連接接地裝置[11]。

XD1129芯片的功能為半雙工收發(fā)器,既能夠接收各類采集信號,又能夠發(fā)送處理后的信號,采集信號在芯片中進(jìn)行調(diào)制處理,使發(fā)送的信號變的規(guī)律化,從而加快數(shù)據(jù)信號的處理速度。2種芯片的融合既加快了信號的傳輸速度,又極大提高了信號的處理速度,使整體用電費用數(shù)據(jù)監(jiān)控效率大大提高,對用電在線監(jiān)測與評估系統(tǒng)具有重大幫助[12]。

3 實驗與分析

為了驗證本文系統(tǒng)的實用性與可靠性進(jìn)行實例測試。調(diào)取X市當(dāng)?shù)貒译娋W(wǎng)公司實驗室作為構(gòu)建系統(tǒng)平臺的實驗環(huán)境,采用華中區(qū)域電網(wǎng),電網(wǎng)運行安全余量大于20%,現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析速度大于6.0 MB/s,算法修復(fù)誤差小于3.0%。本文對2021下半月某高檔小區(qū)用電信息進(jìn)行評估運算,運行中采用不同用戶家庭結(jié)點進(jìn)行研究,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)分析,采用Proteus仿真軟件在相同電壓環(huán)境下對電網(wǎng)安全運行系統(tǒng)進(jìn)行實驗。城市智能電網(wǎng)實驗架構(gòu)如圖4所示。

圖4 實驗架構(gòu)圖

為了保證用電信息不存在異常值和缺失值現(xiàn)象,根據(jù)圖4實驗架構(gòu),對10月、11月、12月的用戶用電信息進(jìn)行用電安全指標(biāo)評估運算,并統(tǒng)計不同月份輸電總量與用戶不滿意率,其中安全指標(biāo)表達(dá)式為

(11)

式(11)中,K′表示電網(wǎng)安全指標(biāo),Ki表示網(wǎng)架漏洞電網(wǎng)出力變化,CF表示漏洞對城市電網(wǎng)造成的影響程度,NB表示試點小區(qū)用戶支路數(shù)量。電網(wǎng)運行安全數(shù)據(jù)實驗表如表1所示。

表1 電網(wǎng)運行安全數(shù)據(jù)實驗表

通過表1數(shù)據(jù)分析,這三個月中電網(wǎng)配電該試點小區(qū)用戶最大容量為1711.96 kWh,通過算法預(yù)測安全指標(biāo)最大為98.4%,用戶不滿意率最低為0.35%,這三項指標(biāo)均處于同一個月份。由此看出,用電量高并不會提高用電風(fēng)險與用戶不滿意率,保證了用電費用評估的前提環(huán)境,同時也驗證了用電在線監(jiān)測與評估系統(tǒng)中的安全管控模塊具有較高可行性。

為了體現(xiàn)本文所采用的TOPSIS理想解算法的優(yōu)勢性,將文獻(xiàn)[4]提出的PSO-ANN方法與文獻(xiàn)[5]提出的SVM-EMD方法作為比較方法,通過評估1000～4000個用戶家庭電表采集器作為數(shù)據(jù)節(jié)點,設(shè)置每個用戶的用電信息采樣時間為10 min,評估電費數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度并繪制成柱狀圖,如圖5所示。

圖5 3種不同算法評估性能比較

從圖5可以看出,在不同數(shù)量測點環(huán)境下,相比于其他2種評估算法模型,本文采用TOPSIS理想解算法進(jìn)行評估用戶用電費用的誤差更小,精準(zhǔn)度更高,在1000個用戶測點環(huán)境下誤差占比只有0.4%。主要原因在于理想解是由評估算法模型中具有更高優(yōu)先級的決策組成的一組指令,能夠評判評估模型運行過程中生成的用電費用指標(biāo)效益的好壞,從而得到最佳符合用電評估模型的評價體系。因此可以得出結(jié)論,本文所搭建的用電在線監(jiān)測與評估系統(tǒng)更加實用可靠,能夠滿足智慧城市下智能電網(wǎng)的需求。

4 總結(jié)

基于人工智能電網(wǎng)的背景下,本文設(shè)計了一種新型的城市用戶電費評估系統(tǒng),通過分析預(yù)測模塊與數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊相互影響,由此組成閉環(huán)網(wǎng)絡(luò),并采用TOPSIS理想解算法,其優(yōu)化能力和計算速度能夠?qū)崿F(xiàn)用電信息的實時預(yù)測,減少基礎(chǔ)網(wǎng)架的成本初始值,優(yōu)化網(wǎng)架并評估出精確用電費用指標(biāo),將評估模型的初始成本進(jìn)行理想化決策,最終得出最優(yōu)的用戶用電費用評估結(jié)果。在某電網(wǎng)公司對一個小區(qū)用電信息進(jìn)行評估運算,根據(jù)Proteus仿真軟件對實際工作過程進(jìn)行仿真演示,驗證了本文系統(tǒng)的可行性。然而,本文系統(tǒng)在硬件優(yōu)化方面仍存在不足之處,由于該領(lǐng)域研究范圍比較大,后續(xù)將進(jìn)一步研究。