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關(guān)于電力負(fù)荷影響因素及智能預(yù)測(cè)方法的研究

2018-01-26 10:15:20胡朝舉李云霞
通信電源技術(shù) 2018年2期
關(guān)鍵詞:影響方法

胡朝舉,李云霞

(華北電力大學(xué)(保定),河北 保定 071000)

0 引 言

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是指用一定的方法預(yù)測(cè)一定時(shí)間后的用電量。由于不確定性因素太多,預(yù)測(cè)精度還不是很高。目前,可用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法較多,如彈性系數(shù)法、單耗法、統(tǒng)計(jì)分析法等。但是,這些算法均屬于傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法,全憑對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析而發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)。顯而易見,只用傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)不能滿足現(xiàn)實(shí)要求。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,各種智能算法孕育而生,如遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)法等。這些智能算法已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,包括在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。每種算法都有其各自的缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn),須根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。

1 電力負(fù)荷概述

電力負(fù)荷是指電氣設(shè)備所需用的電工功率,也稱為電力。電力負(fù)荷的分類有很多種。

按用戶重要性,電力負(fù)荷可以分為一類負(fù)荷、二類負(fù)荷和三類負(fù)荷[1]。一類負(fù)荷是指如果斷電就會(huì)造成重大損失或者人員傷亡的負(fù)荷,如政府機(jī)關(guān)、醫(yī)院等。二類負(fù)荷是指斷電也會(huì)造成一定損失,但不如一類負(fù)荷嚴(yán)重。三類負(fù)荷是指除了一類和二類以外的負(fù)荷,其停電造成的損失不如前兩者嚴(yán)重。

按照電能的生產(chǎn)、供給和銷售過程分類,電力負(fù)荷分可以分為用電負(fù)荷、供電負(fù)荷和發(fā)電負(fù)荷[2]。發(fā)電負(fù)荷是指從電廠發(fā)出的所有電能;供電負(fù)荷是指電廠發(fā)出電荷除了電廠自身用的電能以外的所有電能;而用電負(fù)荷是在供電負(fù)荷的基礎(chǔ)上減去電能傳輸過程中損失的電能。

按負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)間的長(zhǎng)短,電力負(fù)荷又可以分為超短期負(fù)荷、短期負(fù)荷、中期負(fù)荷和長(zhǎng)期負(fù)荷。超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)一般是指一小時(shí)以內(nèi)的負(fù)荷;短期負(fù)荷一般是指日到周內(nèi)的負(fù)荷;中期負(fù)荷是指數(shù)月至年的負(fù)荷研究;而長(zhǎng)期負(fù)荷則是指三年以上的研究。

本文主要針對(duì)短期負(fù)荷和中長(zhǎng)期負(fù)荷的預(yù)測(cè)進(jìn)行討論。

2 電力負(fù)荷影響因素

進(jìn)行準(zhǔn)確的電力預(yù)測(cè),必須對(duì)影響電力負(fù)荷的因素進(jìn)行研究。由于預(yù)測(cè)負(fù)荷的時(shí)間長(zhǎng)度不一樣,有些因素可能只需要在進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)考慮,而有些只需要在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)考慮。

短期負(fù)荷預(yù)測(cè)因?yàn)闀r(shí)間短,某個(gè)外界條件一變化,就可能會(huì)影響負(fù)荷的大小,且不同的領(lǐng)域影響因素也會(huì)有差別。所以,在進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),需要考慮的因素較多。首先,溫度是影響短期電力負(fù)荷的一個(gè)主要因素。比如,在夏天,如果溫度較高,就會(huì)有更多的人開空調(diào),從而增加用電量;而溫度較低,會(huì)因?yàn)殚_空調(diào)數(shù)目的減少而降低用電量。其次,實(shí)時(shí)電價(jià)也會(huì)影響電力負(fù)荷的大小。為了減少高峰期的用電量,我國(guó)實(shí)行實(shí)時(shí)電價(jià)政策。大多數(shù)人會(huì)盡可能選擇在用電低谷期用電而避免高峰期用電,所以電價(jià)也是影響短期電力負(fù)荷的一個(gè)因素。再次,日期類型。進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),要考慮預(yù)測(cè)的時(shí)間段是周一到周五還是周末。工作日各個(gè)公司都上班,會(huì)增加用電量;而周末往往各個(gè)商場(chǎng)、大型超市都會(huì)搞活動(dòng),也會(huì)對(duì)電力負(fù)荷的大小造成影響。最后,天氣突變是影響電力負(fù)荷的另一個(gè)因素,如突然刮風(fēng)、下雨等,都將會(huì)造成用電負(fù)荷的突變。

中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)有一個(gè)明顯區(qū)別于短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn),即有些因素會(huì)在一個(gè)小的時(shí)間段對(duì)電力負(fù)荷造成影響,但長(zhǎng)期來看對(duì)電力負(fù)荷的影響不明顯。但是,由于中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)會(huì)影響新建發(fā)電機(jī)組的容量、選址等,所以在進(jìn)行中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),必須考慮更宏觀、更長(zhǎng)遠(yuǎn)的影響因素。一般來講,長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)包括經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、GDP、相關(guān)政策等。

3 智能算法在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

智能算法相對(duì)于傳統(tǒng)算法,考慮了歷史數(shù)據(jù)內(nèi)部存在的規(guī)律,所以會(huì)有較高的預(yù)測(cè)精度[3]。下面將對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、專家系統(tǒng)和模糊預(yù)測(cè)四種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行探究。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早在20世紀(jì)80年代被提出,由于它能考慮影響某個(gè)實(shí)際問題的多個(gè)考慮因素,且可以通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)調(diào)整某個(gè)因素的權(quán)重,使得可以得到一個(gè)比較理想的結(jié)論。在電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中,影響因素眾多,且數(shù)據(jù)量較大,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)可以得到較理想的結(jié)果。但是,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些參數(shù)取值會(huì)影響預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè),雖然有多個(gè)硬性參數(shù),但相關(guān)數(shù)據(jù)較少,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)必將會(huì)有較大誤差。

3.2 灰色理論在電力負(fù)荷中的應(yīng)用

灰色理論于1982年被提出,是一種研究不確定問題的新方法。此種方法主要針對(duì)信息不完全可知的小樣本確定系統(tǒng)[4],用于中長(zhǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)正好與其一致。灰色理論是用于灰色預(yù)測(cè)的最常見的方法之一,但是基本的GM(1,1)模型有其致命的弱點(diǎn)。目前,有研究采用GM(1,M)和MGM(1,M)模型[5],然后通過對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,得到相對(duì)理想的預(yù)測(cè)結(jié)果。一般采用的優(yōu)化方法包括三個(gè)方面:對(duì)原數(shù)據(jù)的優(yōu)化、對(duì)發(fā)展系數(shù)和灰作用量的優(yōu)化以及對(duì)背景值的優(yōu)化。

3.3 專家系統(tǒng)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)是將某領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)以及解決問題的方法以一定的方式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中,以使其模擬人類專家的思維解決問題。對(duì)于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)而言,要得到高精度的預(yù)測(cè)結(jié)果,需要具有豐富經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測(cè)人員將各種影響因素全面考慮分析,然后得到一定的規(guī)則,而這些就是專家知識(shí)[6]。運(yùn)用專家系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè),可以將不可量化的經(jīng)驗(yàn)具體化,且得到的預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的權(quán)威性。但是,這種方法也具有不足。第一,專家分析是一個(gè)很耗時(shí)的過程;第二,知識(shí)庫(kù)很難形成,一些復(fù)雜的關(guān)系難以精確表達(dá)。

3.4 模糊預(yù)測(cè)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

模糊預(yù)測(cè)與其他幾種方法有不同。該方法不是僅僅通過歷史數(shù)據(jù)得到預(yù)測(cè)結(jié)果,而是對(duì)影響電力負(fù)荷的因素進(jìn)行考慮,將負(fù)荷與這些因素作為一個(gè)整體進(jìn)行考慮,然后得到負(fù)荷的變化模式和相應(yīng)的環(huán)境特征。進(jìn)行環(huán)境預(yù)測(cè)時(shí)將環(huán)境特征進(jìn)行比較,通過環(huán)境特征的比較得到負(fù)荷的預(yù)測(cè)結(jié)果。該方法具有較明確的專家意圖,能夠處理負(fù)荷中的不確定性因素。該方法也存在受人為因素影響大的不足,一般用于中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。

3.5 組合預(yù)測(cè)方法在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

由于每種預(yù)測(cè)方法都有其自身的優(yōu)點(diǎn)與缺陷,為了得到更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果,經(jīng)常會(huì)采用組合預(yù)測(cè)方法,如灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)方法等。組合方法雖然能結(jié)合各種方法的優(yōu)點(diǎn),但也存在一定的困難性,如每種方法在模型中所占的比重如何確定。如果每種方法組占的比重為方法總個(gè)數(shù)分之一,則每種方法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)一樣。然而,實(shí)際并不一樣。要解決這一問題,要尋找一個(gè)有效的方法求得比重,而這方面目前還在探究中。

4 結(jié) 論

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)已經(jīng)經(jīng)過了多年研究,但到目前為止尚沒有一個(gè)十分有效的預(yù)測(cè)方法,尤其是中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。此外,由于地區(qū)差異,相同的預(yù)測(cè)方法運(yùn)用在不同地區(qū)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中,可能會(huì)有不一樣的預(yù)測(cè)精度。而電力在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著至關(guān)重要的作用,為了獲得更高的預(yù)測(cè)精度,還需做進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn):

[1] 林晶怡,李 斌,熊 敏,等.電力負(fù)荷影響因素研究[M].北京:中國(guó)電力出版社,2016:2-6.

[2] 沈志忠.基于改進(jìn)灰色模型的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[D].成都:西華大學(xué),2016.

[3] 黃元生,賈春燕.基于粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的灰色電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].國(guó)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2014,(5):6-11.

[4] 雷水平,王超勝,崔景順.短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)影響因素分析與研究[J].硅谷,2014,(21):220-220.

[5] 蔣惠鳳.中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)與應(yīng)用[M].南京:東南大學(xué)出版社,2016:15-17.

[6] 賀 輝.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)和負(fù)荷管理[M].北京:中國(guó)電力出版社,2013:58-60,214-226.

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