基于云計算的擴展短期負荷預測方法的研究

李真

【摘 要】隨著國家基礎設施建設的不斷完善，人們的生活環境有了很大的改善。為了提升社會各環節、各領域的節能效益，各行業都積極進行了相關的改革。在這種情況下，我國電力系統也面著在保證系統穩定性的前提下節能降耗運行等實際問題。從實踐過程來看，我國電網管理環節針對電力系統的總體負荷特性以及預測技術對負荷預測的影響的研究較為深入，且在當前的技術水平下，將云計算模式引入到該電網項目之中。本文就基于云計算的擴展短期負荷預測方法及其實際的應用過程進行闡述，探究在該方法影響下電網環境的改善效果，以期為實踐工作帶來啟示。

【關鍵詞】云計算；擴展短期負荷預測方法；研究

0 前言

國家電力系統安全穩定運行是老百姓維系正常生活的重要前提，而電網環境中完善的負荷預測對于整個電網系統運作的穩定性有著直接的影響。在現實生活中，電力系統的運轉優劣直接影響著社會當中各個環節的運行秩序。為了防止電力系統出現異常狀況，給居民用電帶來影響，有關部門對電力系統的擴展短期負荷預測方法等問題進行深入探究，并提出在云計算模式下的擴展短期負荷預測方法，將其付諸于實踐進行效能驗證。

1 淺析電力負荷預測工作的背景及其操作要點

1.1 電力負荷預測工作背景概述

電力負荷預測的開展始于20世紀80年代初。從最初的工作狀況來看，早期的電力負荷預測工作完全依靠預測人員的運行經驗來進行，缺乏科學的理論做指導，因此，所預測出來數據的誤差往往較大，對實際工作的順利開展帶來了不小的障礙[1]。隨著電力行業的不斷發展，盡管行業技術水平有所提升，但同時，我國各地方的電力系統環境也日趨復雜，如若單純地依靠人工預測己經遠遠不能滿足預測的要求。在這種情形之下，電力負荷預測工作的推進需要更高級的技術來為其做支撐，促使電力負荷預測結果更科學、更準確。

1.2 淺析實際工作中的電網負荷預測要點

從以往的實際工作經驗可知，負荷特性、氣象變化、節假日等因素對負荷預測的影響較大。在以往，對于短期負荷預測系統來說，多采用的是綜合模型預測方法，在該策略的導向下，能夠較為準確的測定出短期內的實際歷史負荷數值，但也存在著一定的弊端，即采用同樣的算法對下一個預測日進行預測時，既往的預測結果就發生了調整。因此，在目前的電網負荷預測技術的支撐下，需要采取有效措施來擴展短期負荷預測方案的實效性。當然，除了以上所提及的幾點關鍵因素以外，預測技術方法的實際應用效果的優劣對于短期負荷預測結果也有著一定的影響。

2 基于云計算的擴展短期負荷預測方法

現階段，在執行符合預測工作時，往往需要借助多種技術的整合應用，才能提升負荷預測的精度。近幾年來，智能電網理論及其實踐給電力工業注入了新的發展活力。從總體來看，短期負荷預測效果的優劣與電力系統預測精度息息相關，實質上，采用高效的方法來提高預測精度是探索電力網絡穩定運行策略的最佳途徑。

2.1 淺析云計算模式本身及其功用

云計算是一種基于互聯網平臺管理的新型網絡化服務模式，可以實現資源的儲存以及資源的共享等職能，具備一定權限的用戶可以順利到云計算服務平臺上去下載所需要信息資源，極為方便快捷。在目前，很多行業以及領域當中，都運用了云計算技術來提升產業能效與強化溝通，并取得了一定的實效，云計算技術的發展日益成熟起來。從狹義概念來看，云計算指的是電子信息產品及其應用模式，通過網絡平臺進行資源交互利用，其特點在于傳輸速率快、平臺儲存量大等方面；從廣義來看，云計算模式是一種基于互聯網平臺的多元化管理應用模式，為諸多領域提供信息傳遞、儲存等服務[2]。

2.2 云計算對擴展短期負荷預測所起到的作用分析

智能電網環境有賴于相關產業技術的不斷升級，而且，構建并維系智能電網環境所需的通信中間件技術具備極其明顯的特征，且在各項核心技術支撐下的電網系統功能有一定的優勢，因其是各個功能模塊的集中運作。從總體來看，云計算模式對于擴展短期負荷預測所起到的作用主要體現在如下兩個方面：一方面，弱化了在傳統方案作用下的負荷預測數據所受到的非同類型日數據的干擾性，從而將整個負荷預測過程簡化處理；另一方面，構建了氣象負荷數據源為參數指標預測模型，從而令短期負荷預測結果更為精準，有利于實踐工作的順利執行[3]。

圖1 基于云計算架構的負荷預測系統示意圖

從圖1中可以清楚的看到，作為云計算框架下的負荷預測系統的核心，起到了維系整個電網系統正常運作的關鍵作用，無論是電網環境中信息的采集還是負荷預測結果的呈現，都有賴于當前計算機技術水平下的云服務模式的總體運作規程。從我國南方某供電網絡系統的長期運轉過程來看，目前所采用的在云計算框架下的擴展短期負荷預測方法具備一定的可行性。

2.3 在云計算模式支撐下的擴展短期負荷預測方法的實效

實質上，擴展短期負荷預測方案的基本原理很簡單，如若能夠遵循該方案原理來推進實際工作，則更加有利于電網環境中系統穩定性的維護與管理。從具體來看，在云計算模式支撐下的擴展短期負荷預測方法是以當日及日前的信息數據為測算前提，而將這些基礎數據節點進行科學化估算，以此來彌補當日所缺失的負荷數值[4]。在云計算模式下，更能夠將短期負荷預測的信息采集及其處理過程系統化，從而滿足整個電網系統的智能化操作與管理。此外，從目前我國智能電網所具備的特征來看，電網運作環境的高質高效是其突出優勢，要想在國內各地區布設優質的智能電網系統，則要從各項核心技術上著手來發展。總而言之，在現代社會環境中，電力需求量的增長速度較快，傳統的供電設備、送電線路已經不適應當前人們的大規模用電[5]。因此，構建一套新型電力負荷預測模式極為重要，基于智能電網建設的通信中間件關鍵技術不僅能夠實現配電側的智能化需求，而且可以憑借配電自動化系統技術以及配電管理系統等模塊來維系整個供電網絡的智能化電力配比，從而滿足不同時段用戶的用電需求。

3 結束語

通過研究云計算架構下的短期負荷預測模型，可以預見到該策略的應用前景較為廣闊?，F階段，由于供電網絡的分布較為復雜，電力系統的服務區域廣闊，且整個體系的運轉程序較為復雜，因此，電網如若發生故障，則會對諸多領域造成影響。云計算架構下的短期負荷預測方案的實際操作能夠滿足當前所有用戶的用電需求，并且在保證用電安全的前提下，實現供電過程的經濟性，以此來提升我國供電單位的整體效益。

【參考文獻】

[1]先秀麗.分析負荷特性構筑的多小水電地區短期負荷預測思路[J].中國新技術新產品，2014，12（12）：52-53.

[2]張玲玲，楊明玉，張華彬.基于PSO和曲線重迭算法的擴展短期負荷預測[J].電力科學與工程，2014，07（07）：35-36.

[3]趙冬梅，魏娟，王舶仲，等.基于相似日的超短期母線負荷概率性區間預測[J].電氣應用，2013，11（11）：39-40.

[4]柴熠，羅銳利，孫大帥.智能電網用戶端環境下短期負荷預測方法的研究[J].低壓電器，2012，09（17）：10-12.

[5]魏少巖，吳俊勇.基于灰色模型和Kalman平滑器的多母線短期負荷預測[J].電工技術學報，2010，02（02）：159-160.

[責任編輯：許麗]