電力系統(tǒng)自動(dòng)化中基于智能算法的負(fù)荷預(yù)測(cè)與優(yōu)化調(diào)度

王 偉，種法宇

（江蘇省蘇州供電公司，江蘇 昆山 215000）

0 引 言

電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的重要基礎(chǔ)，對(duì)于保障能源供應(yīng)、提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率具有關(guān)鍵作用。負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)度是電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的核心問(wèn)題，其準(zhǔn)確性和高效性直接影響電力系統(tǒng)的運(yùn)行成本和服務(wù)質(zhì)量。然而，傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度方法往往過(guò)于簡(jiǎn)化和靜態(tài)化，無(wú)法有效應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)日益復(fù)雜和動(dòng)態(tài)變化的問(wèn)題。面對(duì)不斷增長(zhǎng)的負(fù)荷需求、可再生能源大規(guī)模接入、多種電力設(shè)備和電動(dòng)車輛的充放電需求，傳統(tǒng)方法已經(jīng)無(wú)法滿足需求。因此，針對(duì)電力系統(tǒng)的自動(dòng)化技術(shù)研究尤為重要。

1 負(fù)荷預(yù)測(cè)與調(diào)度方法的局限性

1.1 靜態(tài)建模假設(shè)

傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與調(diào)度方法通常使用靜態(tài)建模假設(shè)，即假設(shè)負(fù)荷變化規(guī)律相對(duì)穩(wěn)定，不考慮外部因素的影響[1]。然而，現(xiàn)實(shí)中負(fù)荷受到多種因素的影響，如天氣、節(jié)假日、經(jīng)濟(jì)狀況等。這些因素的變化導(dǎo)致負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度下降，影響調(diào)度策略的有效性。

1.2 數(shù)據(jù)局限性

傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與調(diào)度方法往往依賴于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，而傳統(tǒng)方法面臨數(shù)據(jù)數(shù)量有限、質(zhì)量不高的問(wèn)題。此外，傳統(tǒng)方法無(wú)法有效利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，限制了負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

1.3 缺乏靈活性和適應(yīng)性

傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與調(diào)度方法通常基于固定的規(guī)則和算法，缺少靈活性和適應(yīng)性，限制了電力系統(tǒng)的響應(yīng)能力和效率。尤其是在面對(duì)復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境和不確定性時(shí)，傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與調(diào)度方法無(wú)法及時(shí)予以調(diào)整。

2 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與調(diào)度問(wèn)題的解決對(duì)策

2.1 采用智能算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)負(fù)荷變化

電力系統(tǒng)采用智能算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)負(fù)荷變化。傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法通常使用靜態(tài)建模假設(shè)，負(fù)荷變化規(guī)律相對(duì)穩(wěn)定。然而，現(xiàn)實(shí)生活中負(fù)荷受到多種因素的影響，如天氣、節(jié)假日、經(jīng)濟(jì)狀況等會(huì)降低負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度，影響調(diào)度策略的有效性。為了解決這個(gè)問(wèn)題，引入智能算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模[2]。智能算法在負(fù)荷預(yù)測(cè)中表現(xiàn)良好，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)自適應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)負(fù)荷變化。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的智能算法，能夠通過(guò)訓(xùn)練大量樣本數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)負(fù)荷變化的規(guī)律，并利用學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)未來(lái)的負(fù)荷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性建模能力，能夠捕捉負(fù)荷變化中的復(fù)雜關(guān)系，同時(shí)具備適應(yīng)性，能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)調(diào)整模型。假設(shè)有一個(gè)包含輸入層、隱藏層和輸出層的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)有n個(gè)輸入神經(jīng)元、m個(gè)隱藏神經(jīng)元和k個(gè)輸出神經(jīng)元。

對(duì)隱藏層，有

式中：為輸入層到隱藏層連接的權(quán)重；為隱藏層神經(jīng)元的偏置；xi為輸入層的輸入；為隱藏層神經(jīng)元的加權(quán)和；f為激活函數(shù)（通常為非線性函數(shù)）；為隱藏層神經(jīng)元的輸出。

對(duì)輸出層，有

式中：為隱藏層到輸出層連接的權(quán)重；為輸出層神經(jīng)元的偏置；為輸出層神經(jīng)元的加權(quán)和；g為激活函數(shù)；yk為輸出層神經(jīng)元的輸出。

電力系統(tǒng)通過(guò)訓(xùn)練過(guò)程調(diào)整連接權(quán)重和偏置，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的負(fù)荷情況。這一過(guò)程利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和環(huán)境因素等相關(guān)信息不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。電力系統(tǒng)通過(guò)準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，可以更好地規(guī)劃和管理供電資源，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和運(yùn)行效率。智能算法的應(yīng)用將為電力行業(yè)提供更好的決策支持和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化，推動(dòng)電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。

電力系統(tǒng)在運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)，收集和整理大量的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，并輔以其他相關(guān)因素的數(shù)據(jù)，如歷史負(fù)荷、溫度、濕度等。這些數(shù)據(jù)將作為訓(xùn)練集提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以建立變量之間的關(guān)系。

測(cè)得電力系統(tǒng)夜間時(shí)段的負(fù)荷預(yù)測(cè)值如表1所示，在2021年2月14日的凌晨，歷史負(fù)荷呈下降趨勢(shì)。從零點(diǎn)開(kāi)始，歷史負(fù)荷從1 000 kW·h逐漸降至900 kW·h，同時(shí)溫度逐漸上升，從零點(diǎn)的65 ℃上升至80 ℃。溫度上升主要是由于某些熱源（如夜間供暖或工業(yè)過(guò)程）導(dǎo)致的。較高的溫度會(huì)使一些設(shè)備停止運(yùn)轉(zhuǎn)，降低電力需求并減少歷史負(fù)荷。如果這個(gè)時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)降雨或濕度增加的情況，人們?cè)谑覂?nèi)的活動(dòng)可能會(huì)減少，也會(huì)降低電力消耗。為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，包括去除異常值、平滑處理等，使用適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型，并通過(guò)訓(xùn)練過(guò)程不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型更好地?cái)M合歷史數(shù)據(jù)并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的負(fù)荷。

表1 電力系統(tǒng)夜間時(shí)段的負(fù)荷預(yù)測(cè)值

2.2 智能算法挖掘數(shù)據(jù)，提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性

電力系統(tǒng)利用智能算法中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以提高負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與調(diào)度方法往往依賴于有限且不完整的歷史數(shù)據(jù)，面臨數(shù)據(jù)局限性和實(shí)時(shí)性問(wèn)題[3]。智能算法中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效提取負(fù)荷數(shù)據(jù)中的潛在特征和模式，利用大規(guī)模數(shù)據(jù)分析進(jìn)行準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)和調(diào)度。通過(guò)智能算法中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，可以對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化、平滑或去噪等處理，以降低異常值和噪聲的影響，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理的公式為

式中：N為歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化后的值；value為原始負(fù)荷數(shù)據(jù)值；minvalue為數(shù)據(jù)集最小值；maxvalue為數(shù)據(jù)集最大值。此類數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)可以應(yīng)用在負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度的任何階段，以提高模型的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

數(shù)據(jù)預(yù)處理還能夠識(shí)別并處理缺失值，填補(bǔ)缺失部分，保障數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性。利用智能算法中的特征選擇和特征提取技術(shù)，可以從復(fù)雜的負(fù)荷數(shù)據(jù)中挖掘出相關(guān)特征，并降低數(shù)據(jù)的維度。這些特征可以是對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值、方差、最大值以及最小值等，也可以是與負(fù)荷相關(guān)的外部因素，如溫度、濕度等。智能算法通過(guò)篩選和優(yōu)化特征，能夠找到對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度最有價(jià)值的相關(guān)特征，提高模型的準(zhǔn)確性和可解釋性[4]。智能算法可以利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及時(shí)更新和修正預(yù)測(cè)模型，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)負(fù)荷變化。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋控制機(jī)制，智能算法能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，使負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度能夠更好地適應(yīng)電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況。

2.3 結(jié)合數(shù)據(jù)反饋控制機(jī)制，及時(shí)調(diào)整電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

電力系統(tǒng)結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的獲取和反饋控制機(jī)制，可以及時(shí)調(diào)整負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)度策略。傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度方法通常僅基于歷史數(shù)據(jù)，無(wú)法及時(shí)響應(yīng)電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況。然而，隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，施工人員可利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和反饋控制機(jī)制來(lái)監(jiān)測(cè)和調(diào)整負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度策略，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和高效的運(yùn)行。

電力系統(tǒng)在負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度中的應(yīng)用數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。其中，實(shí)時(shí)負(fù)荷為當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的實(shí)際負(fù)荷情況，電力系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)獲得相關(guān)數(shù)據(jù)。調(diào)整策略主要是根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)荷和預(yù)測(cè)負(fù)荷的差異，通過(guò)反饋控制機(jī)制調(diào)整負(fù)荷調(diào)度策略。預(yù)測(cè)負(fù)荷為利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和其他相關(guān)因素進(jìn)行預(yù)測(cè)得到的負(fù)荷情況。

表2 電力系統(tǒng)在負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度中的應(yīng)用數(shù)據(jù)

電力系統(tǒng)利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的獲取，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和更新電力系統(tǒng)中的各項(xiàng)指標(biāo)和變量，如負(fù)荷大小、供電能力、能源消耗等。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以通過(guò)智能傳感器、智能電表等設(shè)備進(jìn)行采集，并利用物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等技術(shù)將數(shù)據(jù)上傳數(shù)據(jù)中心或智能電網(wǎng)管理系統(tǒng)進(jìn)行處理和分析[5]。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的獲取使負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度能夠更貼近真實(shí)情況，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取關(guān)系，見(jiàn)圖1。

圖1 電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取關(guān)系

結(jié)合反饋控制機(jī)制，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析和比對(duì)，可以及時(shí)調(diào)整負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)度策略。一方面，通過(guò)對(duì)比實(shí)際負(fù)荷與預(yù)測(cè)負(fù)荷可以發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)誤差，并及時(shí)修正模型參數(shù)或算法，以提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。另一方面，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)中的各個(gè)環(huán)節(jié)和部件的狀態(tài)和運(yùn)行情況，并根據(jù)反饋信號(hào)進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化。例如，在能源供應(yīng)緊張時(shí)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以指示離線備用電源的啟動(dòng)；在供需平衡失衡時(shí)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以指示啟動(dòng)儲(chǔ)能設(shè)備或調(diào)整發(fā)電機(jī)組出力。電力系統(tǒng)通過(guò)對(duì)實(shí)際負(fù)荷和預(yù)測(cè)負(fù)荷進(jìn)行比較，監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的狀態(tài)和運(yùn)行情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差，進(jìn)而修正模型參數(shù)或算法，以提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

3 結(jié) 論

負(fù)荷預(yù)測(cè)與優(yōu)化調(diào)度研究為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和高效運(yùn)轉(zhuǎn)提供了重要支持。該研究的成果將推動(dòng)電力行業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，并為未來(lái)電力系統(tǒng)的自動(dòng)化發(fā)展提供新的方向和創(chuàng)新思路。隨著可再生能源的不斷發(fā)展和普及，電力系統(tǒng)中涉及多種能源的情況將變得更加普遍。未來(lái)的研究將更多關(guān)注如何利用智能算法對(duì)不同能源進(jìn)行協(xié)調(diào)調(diào)度，充分利用各種能源資源，實(shí)現(xiàn)兼顧經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境友好性的電力供應(yīng)。