基于歷史大數據分析的電力負荷區間組合預測系統

張明杰，鄧志東，劉鯤鵬

（國家電網有限公司客戶服務中心，天津 300309）

在既定電力負荷區間中，歷史大數據可以反映已連接電網設備的階段性耗電習慣。若負載電壓數值保持不變，則可認為暫態電流的單位載流量越大，所測量電網設備的單位耗電量也就越大[1]。對于電網主機而言，選擇不同歷史大數據信息樣本，所得到的電量測量結果不同。一般來說，所選歷史大數據信息樣本所屬的時間周期越長，主機元件測量所得的電信號消耗量也就越大[2]。與其他電網分析策略相比，歷史大數據樣本所能提供的電量參考信息更加全面，既能夠表現出電量信號的階段性消耗情況，也可以幫助主機元件準確判別電流、電壓等電量指標的數值水平，因此遵循歷史大數據分析原則所制定的電力負荷預測制度，能夠準確跟蹤電量信號的傳輸行為。

隨著電力網絡覆蓋面積的增大，在既定電力負荷區間內的電量信號呈現出較明顯的波動變化，這不但會造成電流暫態載流量持續增大，還會使得電網主機無法準確預測出已連接用電設備的實時耗電量數值[3]。為避免上述情況的發生，無功負荷預測系統通過計算最大Lyapunov 指數說明無功負荷的混沌性，再根據電信號參量邊界度量值，判斷當前情況下，電網主機是否能夠準確預測電力負荷區間內的實時耗電量數值[4]。然而，該系統并不能有效解決電流暫態載流量過大的問題，很難使電量信號在電力負荷區間內的波動傳輸行為得到控制。為解決上述問題，設計基于歷史大數據分析的電力負荷區間組合預測系統，并通過對比實驗的方式，驗證該系統的實用性。

1 基于歷史大數據分析的電力負荷統計

按照歷史大數據分析原則，統計電力負荷區間內的電力負荷參量，這一過程需要在電力大數據樣本集合的基礎上，求解暫態負載量指標與動態負載量指標。

1.1 電力大數據樣本集合

電力大數據樣本集合是遵循歷史大數據分析法則所建立的電信號樣本集合空間，能夠將既定電力負荷區間內與暫態傳輸電流相關的所有樣本信息全部包含在內。對于電網主機而言，其在制定電信號預測指令時，必須完全遵循電力大數據樣本集合求解表達式[5-6]。設q表示樣本集合空間中的一個隨機電力大數據參量，且q≠0 的不等式條件恒成立。

基于歷史大數據分析原則的電力大數據樣本集合求解定義式為：

式中，w1、w2分別表示兩個不相等的電量負荷系數，且系數w2的取值恒大于系數w1，β表示暫態傳輸電流提取值，u1表示基于系數w1的電量信號標記特征值，u2表示基于系數w2的電量信號標記特征值，χ表示電量信號的暫態計量特征。在電力大數據樣本集合內，一個數據信息樣本只能對應一個暫態電流信號。

1.2 暫態負載量

暫態負載量是指傳輸電流所具備的暫態電量擊穿能力，在電力負荷區間內，電網主機能夠根據暫態負載量指標的取值，判斷所制定預測指令的執行可行性[7-8]。

規定Q1,Q2,…,Qn表示n個屬于電力大數據樣本集合的電流信息參量。設δ表示一個隨機選取的電流信號暫態值，Rδ表示基于電流信號暫態值δ的電流信號負荷特征，Rˉ表示電流信號負荷特征在電力負荷區間內的平均數值，α表示基于歷史大數據分析原則的電量負載權限。

傳輸電流的暫態負載量表達式為：

在歷史大數據分析原則的作用下，傳輸電流暫態負載量求解結果始終屬于數值區間[1,e]。

1.3 動態負載量

動態負載量是指傳輸電流所具備的動態電量擊穿能力，在電力負荷區間內，該項物理系數的取值受到暫態負載量指標的直接影響，且其數值水平越大，就表示電力網絡對于傳輸電流的負載能力也就越強，當前情況下，電量信號所表現出的波動行為也就相對較為頻繁[9]。具體的傳輸電流動態負載量求解表達式如下：

其中，o1、o2分別表示兩個不相等的電量信號波動傳輸系數，?表示電流信號的動態負載特征，P表示電量信號的動態賦值系數，ΔY表示傳輸電流在電力負荷區間內的單位累積量，φ表示傳輸電流的動態賦值權限。由于電流信號在電力負荷區間內不可能保持絕對靜止的傳輸狀態[10]，所以動態負載量指標取值必須大于暫態負載量。

2 電力負荷區間組合預測系統設計

電力負荷區間組合預測系統的硬件執行環境由區域電路、大數據統計模塊、Model 終端預測平臺三部分共同組成，下面對各個設備元件的組成形式及連接方式進行分析。

2.1 區域電路

在電力負荷區間組合預測系統中，區域電路負責調節電流信號傳輸狀態，由MCU 元件、PWM 元件、A/D 計量裝置三類連接結構共同組成。在圖1 所示區域電路結構圖中，A/D 計量裝置負載于電流轉換設備下端，可以直接接收由+VCC 端節點輸出的電流信號，并可以將這些負載電量平均分配給下級電阻元件[11-12]。MCU 元件、PWM 元件存在于區域電路的兩端，前者可以對電力負荷區間內的傳輸電流進行聚合處理，后者則主要負責提取未被完全消耗的電信號參量。

圖1 電力負荷區間內的區域作用電路

由于區域電路負載于電力負荷區間內部，所以在執行電流轉換處理時，要求+VCC 端輸入的電流數值水平必須高于各個電量支路內傳輸電流的數值之和。

2.2 大數據統計模塊

大數據統計模塊（如圖2所示）負責記錄電力負荷區間內已連接電網設備的階段性耗電習慣，并可以將已記錄數據以信息樣本的形式，反饋給電量預測主機。

圖2 大數據統計模塊連接結構

在實際應用過程中，大數據統計模塊由控制層、設備層組成。其中，控制層結構可以根據電力負荷統計結果，調節暫態電流信號的輸出強度[13-14]；設備層結構包含電量負荷元件等多個連接設備，為使電力負荷區間組合預測系統能夠準確分析電量信號的歷史大數據，處于該階層的連接設備之間具有信息互通的能力。

2.3 Model終端預測平臺

Model 終端預測平臺直接生成電量信號預測指令，可以聯合DBN 主機與RAM 處理器，控制傳輸電流的暫態與動態流量水平，從而使得電量信號在電力負荷區間內的波動傳輸行為得到有效控制[15]。在歷史大數據分析原則的作用下，DBN 主機、RAM 處理器都可以直接影響Model 終端設備的連接狀態，但兩者的作用能力卻剛好相反，前者的作用在于增大傳輸電量的暫態流量而縮小動態流量，后者的作用在于縮小傳輸電量的暫態流量而增大動態流量[16]。完整的Model終端預測平臺結構示意圖如圖3 所示。

圖3 Model終端預測平臺結構示意圖

在歷史大數據分析原則的作用下，按需連接區域電路、大數據統計模塊與Model 終端預測平臺，從而實現電力負荷區間組合預測系統的設計與應用。

3 實驗分析

3.1 實驗環境布置

選擇12 塊量程為0～3 A 的電流表裝置作為實驗設備，通過人工接線的方式，將這些電流表全部接入既定電力負荷區間環境之中。在不通電的情況下，閉合控制開關，觀察電流表指針是否發生偏轉，以判斷實驗所選電力負荷區間環境中是否存在漏電情況。

為保證實驗結果的準確性，要求各個電流回路中的負載電阻數值必須完全相等。

3.2 數據處理

實驗以基于歷史大數據分析的電力負荷區間組合預測系統作為實驗組，以無功負荷預測系統作為對照組。分別利用上述預測系統控制所選實驗設備，將所得實驗數據記為實驗組、對照組變量。

在電力負荷區間內，電流的暫態載流量用于描述電量信號的波動變化能力。在不考慮其他干擾條件的情況下，電流暫態載流量越大，表示電量信號在電力負荷區間內的波動性越明顯，此時電網主機很難準確預測出電力負荷區間內的實時耗電量水平。因此為得到較為準確的耗電量預測結果，應將傳輸電流暫態載流量控制在相對較低的數值水平。

實驗過程中，12 塊電流表的示數之和表示傳輸電流的暫態載流量數值，其具體求解表達式如下：

其中，I1表示第一塊電流表的示數值，I2表示第二塊電流表的示數值，I3表示第三塊電流表的示數值，Iμ表示第μ塊電流表的示數值，文中實驗μ取值為12。

由于12 塊電流表的量程均為0～3 A，所以傳輸的電流暫態載流量最大值為36 A。

3.3 預測結果統計

表1 記錄了實驗組、對照組電流表的實驗示數。

表1 電流表示數值

聯合表1 中的電流表示數值，按照式（4）對傳輸電流的暫態載流量數值進行計算，可得=30.3 A，=33.7 A。表示實驗組傳輸電流的暫態載流量數值，表示對照組傳輸電流的暫態載流量數值。綜上可知，對照組傳輸電流的暫態載流量數值明顯大于實驗組，二者差值為2.6 A，即基于歷史大數據分析的預測系統能夠有效控制傳輸電流的暫態載流量數值，可以避免電量信號在電力負荷區間內出現頻繁波動的情況。對于電網主機而言，設計系統更符合準確預測實時耗電量的應用需求。

4 結束語

文章設計的新型電力負荷區間組合預測系統在歷史大數據分析原則的基礎上，重新構造了電力大數據樣本集合，并求解了暫態負載量指標、動態負載量。在區域性電路組織的作用下，大數據統計模塊可以直接調節Model 終端預測平臺的連接狀態。實驗結果表明，這種新型應用系統可以避免電量信號在電力負荷區間內出現頻繁波動的情況，在控制傳輸電流暫態載流量數值方面具有較強的實用性價值。