基于判別分析和支持向量機結(jié)合的在建工業(yè)園區(qū)短期負荷預測研究

石佳 解林超 王仲鋒

摘? 要：在電改背景下，文章提出一種基于判別分析和支持向量機結(jié)合的在建工業(yè)園區(qū)月度負荷需求預測模型。針對近期將入駐園區(qū)的企業(yè)，參照當前同行業(yè)負荷數(shù)據(jù)，進行預測;對園區(qū)現(xiàn)有企業(yè)，基于96點負荷數(shù)據(jù)及其相關(guān)影響因素，判斷其增容需求。從而結(jié)合兩項結(jié)果對園區(qū)近期電力需求進行綜合預測，為園區(qū)配電網(wǎng)規(guī)劃提供決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：判別分析;支持向量機;在建工業(yè)園區(qū);負荷預測

中圖分類號：TM715 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：2095-2945（2019）10-0061-02

Abstract： Under the background of electric power reform， this paper proposes a monthly load demand forecasting model of industrial park under construction based on discriminant analysis and support vector machine （SVM）. For the enterprises that will enter the park in the near future， we refer to the current load data of the same industry to forecast; for the existing enterprises in the park， based on the 96-point load data and its related influencing factors， we judge the demand for capacity increase. Therefore， combined with the two results， the comprehensive forecast of the short-term power demand of the park is carried out， which provides the decision-making basis for the distribution network planning of the park.

Keywords： discriminant analysis; support vector machine （SVM）; industrial park under construction; load forecasting

引言

近年來，我國工業(yè)發(fā)展水平快速提升，對電力供應(yīng)的可靠性需求不斷上升。配電網(wǎng)作為直接面向終端用電客戶的電能輸配系統(tǒng)，電網(wǎng)企業(yè)對其科學規(guī)劃，可提高配電網(wǎng)供電質(zhì)量[1]。

隨著國家電改的推進，社會資本進入配售電領(lǐng)域，工業(yè)園區(qū)成為主要的改革試驗田。

工業(yè)企業(yè)普遍存在耗電大、供電可靠性要求高的用電負荷特點[2]。在建工業(yè)園區(qū)的配電網(wǎng)規(guī)劃要滿足未來用電負荷增長需要，確保可持續(xù)發(fā)展。電力負荷預測是配電網(wǎng)規(guī)劃的基礎(chǔ)和依據(jù)，因此，開展準確的工業(yè)園區(qū)負荷預測，為在建工業(yè)園區(qū)制定配電網(wǎng)規(guī)劃具有指導借鑒意義。

本文提出了一種結(jié)合判別分析和支持向量機的工業(yè)園區(qū)未來最大負荷預測模型。綜合考慮園區(qū)未來新增企業(yè)最大負荷需求，預測現(xiàn)有企業(yè)負荷增長需求，對工業(yè)園區(qū)未來月度最大負荷需求預測，為在建園區(qū)配電網(wǎng)規(guī)劃提供科學的依據(jù)。

1 基本原理

1.1 判別分析原理

判別分析是在分類確定的條件下，對某一研究對象的各種特征值判斷其歸屬問題的多變量統(tǒng)計分析方法。

Fisher判別，先投影再判別，先將數(shù)據(jù)點投影到將來自不同總體的樣本盡可能分開的方向[3]，如圖1。然后利用距離遠近，判別新樣本屬于的類別。

1.2 支持向量機原理

對于回歸問題，支持向量機模型目標是讓訓練集中的點擬合到一個線性模型中。對于復雜的非線性問題，支持向量機通過映射，將低維輸入空間轉(zhuǎn)換到高維空間[4]，在高維特征空間中尋找輸入變量和輸出變量間的線性關(guān)系，如下圖2。

2 基于判別分析和支持向量機結(jié)合的增量負荷預測模型

2.1 基于判別分析的園區(qū)新入駐企業(yè)負荷預測模型

對于園區(qū)內(nèi)新入駐企業(yè)，其負荷歷史數(shù)據(jù)缺乏[5]，需建立判別分析模型，對其電力需求進行預測。

首先，對浙江某地區(qū)行業(yè)所有企業(yè)的月用電負荷進行分類，形成行業(yè)負荷需求規(guī)模指標;其次，獲取企業(yè)的注冊資金、生產(chǎn)計劃、占地面積、辦公面積等企業(yè)信息作為判別指標，建立負荷需求Fisher判別模型;最后，對于新入駐企業(yè)，通過其企業(yè)信息，對負荷需求規(guī)模進行判別。累加負荷需求，即下月新增企業(yè)負荷需求。

2.2 基于支持向量機的園區(qū)已有企業(yè)負荷預測模型

對于園區(qū)已有企業(yè)，以近兩年負荷數(shù)據(jù)作為樣本，以歷史期數(shù)負荷、天氣、生產(chǎn)檢修、行業(yè)情況等作為影響因素[6]，建立園區(qū)內(nèi)已有企業(yè)負荷預測模型。

2.2.1 月度最大負荷及相關(guān)影響因素預處理

經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，園區(qū)內(nèi)企業(yè)負荷一般不受氣候變化影響[7]，其關(guān)鍵影響因素指標[8]包括：歷史月度最大負荷、用電量、生產(chǎn)設(shè)備變更、檢修天數(shù)、季節(jié)類型等。

將分類變量轉(zhuǎn)化成啞變量，均值替代指標缺失值。

2.2.2 訓練樣本集構(gòu)建

以企業(yè)月最大負荷作為訓練數(shù)據(jù)集[9]中的輸出，上述關(guān)鍵指標作為輸入，構(gòu)建月度最大負荷支持向量機模型。以本年數(shù)據(jù)作為測試集，進行驗證。

3 實例分析

本文以浙江某地市在建化工園區(qū)前兩年至今負荷數(shù)據(jù)為例，對該模型應(yīng)用進行說明。

根據(jù)園區(qū)建設(shè)規(guī)劃，2018年8月將入駐園區(qū)企業(yè)有2家，其中A企業(yè)屬于基礎(chǔ)化學原料制造、B企業(yè)屬于專用化學產(chǎn)品制造。對這2家企業(yè)最大負荷采用判別分析進行預測。

獲取該市這2類行業(yè)企業(yè)近兩年負荷數(shù)據(jù)、企業(yè)信息;根據(jù)行業(yè)分類，分別建立負荷需求規(guī)模判別模型。

獲取即將入駐園區(qū)的2家企業(yè)信息，分別放入2類行業(yè)判別模型中。最終，企業(yè)A通過判別分析，屬于行業(yè)負荷需求規(guī)模的高水平，預計最大負荷需求為4227kW;同理，企業(yè)B最大負荷需求為116kW。

采用支持向量機模型對園區(qū)內(nèi)已有企業(yè)下月最大負荷開展預測，其中，部分企業(yè)2018年8月最大負預測值與真實值如表1。

其中，負載率反映企業(yè)最大負荷與變電設(shè)備總?cè)萘恐萚10]，接近1，滿負荷運行，存在增容需求;反之，容量充足。負載率偏差，反映模型準確性指標，公式如下：

4 結(jié)束語

本文基于判別分析模型，以同類行業(yè)現(xiàn)有市場用電負荷作為參考，預測新入駐企業(yè)負荷，較為科學合理;基于支持向量機模型，預測園區(qū)現(xiàn)有企業(yè)下月負荷，結(jié)合企業(yè)合同容量信息，計算企業(yè)當前用電負載情況，據(jù)此判斷增容需求。通過綜合考慮兩個模型結(jié)果，有效提升了預測方法的強壯性和結(jié)果的準確性。

基于判別分析和支持向量機結(jié)合的工業(yè)園區(qū)下月負荷預測具有現(xiàn)實使用意義，對在建園區(qū)配電網(wǎng)的規(guī)劃具有一定的指導作用。

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