多級智能技術安全校核母線負荷預測系統優化設計

朱 譽,劉 洋,于 珍,何曉龍,鐘秋輝

(1.廣東電網有限公司電力調度控制中心,廣東 廣州 510600；2.深圳市遠界管理咨詢有限公司，廣東 深圳 510630)

隨著我國經濟的穩定發展，各領域對電力系統的運行方式需求較高。電力生產過程中對于電能的需求量較高，為滿足節能減排的要求，應做到電能產量與需求量之間的平衡狀態，使電力生產可隨著負荷對電能需求的不斷變化而做出相應調整。通過負荷預測的方式進行發電，有利于提升整體經濟效益。電力系統的穩定運行取決于輸電線路的傳輸能力以及系統安全校核。為保證負荷預測系統的精準性，本研究利用多級負荷智能協調方法，通過雙向協調的方式對系統總負荷預測值與母線負荷預測值之間存在的不平衡量進行協調，并將系統整體誤差降至最低，對于系統的預測精度具有提升作用。

1 多級負荷智能協調優化方法及相關性分析

多級負荷智能協調方法的實現原理：利用相關性分析方法針對母線負荷預測系統進行處理，處理完畢后將負荷歷史序列以及母線負荷歷史序列一同輸入至智能預測模型中，通過該方式即可獲得相應的母線負荷預測結果。多級負荷智能協調方法在實現過程中，可將系統負荷預測、初步母線負荷預測等步驟充分整合，以此形成一個步驟[1-2]。

實際上母線間的下級負荷類型在節點內部的占比中存在一定相似程度，其關系為：

(1)若一組母線之間存在較強的相關性，則表明母線負荷預測系統內部各節點之間存在較強的協調關系，并且該關系可代表母線負荷預測系統內部負荷具有相似或者互補的特性；

(2)相關性為中等的母線負荷在類型比例上存在較大的相似性；

(3)相關性較弱的母線，可將負荷協調對于母線負荷預測系統產生的影響忽略不計[3-4]。

圖1 多級負荷智能協調過程原理圖Fig.1 Schematic diagram of multi-stage load intelligent coordination process

2 基于多級負荷智能協調的母線負荷預測系統網絡構建

2.1 母線負荷預測系統網絡輸入

為保證母線負荷預測系統可充分獲取網絡的最優輸入變量，對該系統進行負荷序列向量Di(t)的設置，時間為某一時刻t至前1 d的(t+1)時刻。為得到預測網絡的部分輸入信息，應對強相關性向量內部元素以及預測日內時刻進行2次分析，通過分析即可獲得相關性時刻數據，該數據可作為網絡輸入信息，向量Di(t)的數據范圍如圖2所示[5]。

圖2 向量Di(t)的數據范圍Fig.2 Data range of the vector Di(t)

2.2 預測網絡參數及結構

利用Keras平臺構建長短時記憶網絡，該網絡主要包含3個隱含層以及一個輸出層。為保證長短時記憶網絡的構建，將Timesteps設為24，并將均方差作為損失函數。利用批量梯度下降技術，將batchsize設置為30[6]。

2.3 母線負荷預測系統效果評價

在母線負荷預測系統效果評價過程中，主要利用平均絕對百分比誤差(MAPE)進行評價，其公式為：

(1)

將母線負荷預測系統的誤差標準控制在5%，若結果超過預期值，即可認為該時刻母線負荷預測系統的預測結果不合格，公式為：

(2)

3 基于多級負荷智能協調的母線負荷預測系統功能設計

為保證母線負荷預測系統功能的準確性，利用多級負荷智能協調方法賦予母線負荷曲線協調以及效果分析等功能，對于維護母線負荷的安全校核具有重要意義。而系統-母線負荷曲線協調實際上指的是利用系統之間存在的綜合網損偏差，對各地區的綜合網損系數進行展示；多級負荷智能協調功能設計如圖3所示[7-8]。

圖3 多級負荷智能協調功能設計圖Fig.3 Design diagram of multi-level load intelligent coordination function

3.1 系統-母線負荷預測曲線協調

本研究通過曲線協調的方式對母線負荷進行預測，該方式可為多級協調環節提供有力數據基礎。為保證系統的穩定運行，在系統中構建4種協調方式，不同類型的協調方式具有不同特點。其中負荷不調整型協調方式具有獨立性，對母線負荷進行協調時主要根據各母線歷史在系統中占有負荷的比重完成計算；母線負荷不調整性協調方式可兼顧歷史網損后的預測結果，并利用累加的方式對母線負荷進行計算；考慮負荷水平的調整方式通過平衡上下級負荷、降低整體誤差來實現系統總負荷預測值與母線負荷預測值之間的不平衡量的雙向協調；綜合考慮負荷水平與歷史精度型協調方式的實現方法主要以雙向協調為主[9-10]。

3.1.1負荷不調整型協調方式

通過該協調方式對母線負荷預測結果進行計算時，其主要實現方式是：依據自上而下的協調方式，將各條母線歷史占負荷預測系統的比重作為計算過程的主要依據，以此實現對母線負荷預測結果的計算。結果計算過程中，不依賴任何計劃性因素，對于系統負荷預測結果保持完全信任和依賴的狀態[11-12]。

3.1.2母線負荷不調整型協調方式

該協調方式與負荷不調整型協調方式的計算過程完全相反，母線負荷不調整實際上是一種自下而上的協調方式，可考慮兼顧到歷史網損后的結果。其計算方式為：通過母線負荷預測方式，將歷史網損后的結果進行累加，以此得到母線負荷預測系統的實際預測結果。計算過程中可完全信賴母線負荷預測結果[13-14]。

3.1.3考慮負荷水平型協調方式

該方式對于負荷預測系統的上下級負荷具有一定平衡作用，其平衡過程：應綜合考慮負荷水平的主要協調方式，并最大限度地降低平衡過程中系統出現的誤差。誤差結果降低完畢后，為保證母線負荷預測系統功能的準確性，利用多級負荷智能協調方法賦予母線負荷曲線協調以及效果分析等功能，并通過雙向協調的方式實現母線負荷中多種不平衡量的協調，對于維護母線負荷的安全校核具有重要意義。

3.1.4綜合考慮負荷水平及歷史精度

該方式主要在考慮負荷水平型協調方式的基礎上進行實現，并將該方法作為核心，完成歷史負荷水平及預測精度的考慮。該方式有利于實現多種協調方式的統一化，有利于保證母線負荷中上下級負荷的平衡性，并具有最大限度降低系統誤差的作用，將多級負荷智能協調方法應用于電力系統中，使電力生產可隨著負荷對電能需求的不斷變化而做出相應調整，有利于促進電力系統的穩定運行[15-16]。

3.2 母線負荷預測曲線協調結果查詢與對比

用戶在操作母線負荷預測系統時，對于多方案的協調結果存在一定需求。為滿足用戶的實際需求，系統向用戶提供必要性指標、不平衡量指標、參考性指標等，各項指標所代表的含義如下：

3.2.1必要性指標

該指標指的是母線負荷預測系統在協調過程中必須要達到的指標，若電力系統的實際預測結果未能滿足指標要求，即可認為該項協調結果屬于不可接受或失敗的結果。

3.2.2不平衡量指標

對母線負荷預測系統進行協調的主要目的是為了使總負荷扣除網損，在網損全部扣除的狀態下，使系統總負荷與各母線負荷之間形成平衡狀態[17-18〗。

1)參考性指標

該指標主要在滿足必要性指標的前提下，對協調結果的各方面指標進行進一步評價，其評價結果總稱為參考性指標，參考性指標主要包括：

系統負荷最大協調率：

(3)

式(3)的主要作用是作為衡量總負荷調整量的判據。

母線最大相對協調率：

(4)

式(3)、(4)中：t代表的含義為協調開始的某一時刻；i表示的含義為系統母線的數量；Lit表示為當日第i條母線，t時刻的負荷值；L0t當日t時刻的負荷值。

對母線負荷預測系統進行協調過程中，極易出現將不平衡量中相當大的比重全部加于一條可信度非常低的母線，該現象可直接造成母線的協調量超過自身可承受的最大范圍，最終使協調結果與實際結果不符。母線最大相對協調量指標對于系統的不平衡量具有衡量作用。

協調量相關度：

(5)

式中：DX為X標準差；DY為Y標準差；COV(X,Y)為協方差。

為保證系統的穩定運行，應將歷史預測精度與協調量的絕對值進行計算，并對計算結果進行回歸分析，利用兩個變量之間的相關系數作為精度-協調量相關度指標。

4 結語

為保證母線負荷預測系統的準確性，對多級負荷智能協調方法及相關性進行深入分析，利用多級負荷智能協調方法對負荷預測系統進行設計。系統設計過程中圍繞多級負荷智能協調方法，利用相關性分析方法針對母線負荷預測系統進行處理，處理完畢后將負荷歷史序列以及母線負荷歷史序列一同輸入至智能預測模型中，以此解決母線負荷預測存在的不協調、偏差以及不平衡等問題。為豐富母線負荷預測系統，在系統中構建了4種協調方式，不同類型的協調方式在特點上也各不相同。將多級負荷智能協調方法應用于電力系統中，使電力生產可隨著負荷對電能需求的不斷變化而做出相應調整，有利于促進電力系統的穩定運行，實現提升電力系統整體經濟效益的目的，對于系統的預測精度具有提高作用。