基于RWT-SVM的臺區(qū)配電網(wǎng)日前負(fù)荷預(yù)測研究

丁宏　陶曉峰　陸春艷　張士成

摘要 日前負(fù)荷預(yù)測對于制定合理的調(diào)度計(jì)劃，保證電力系統(tǒng)安全可靠具有重要意義.電力負(fù)荷時(shí)間序列通常存在隨機(jī)誤差，而基于智能算法的預(yù)測模型為了充分提取負(fù)荷信息，結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計(jì)算量大.為此，本文利用臺區(qū)配電網(wǎng)的歷史電力負(fù)荷時(shí)間序列，提出一種基于重復(fù)小波變換-支持向量機(jī)（RWT-SVM）混合模型的日前電力負(fù)荷預(yù)測方法.該方法利用小波變換技術(shù)將臺區(qū)配電網(wǎng)電力負(fù)荷時(shí)間序列分解為多個(gè)子序列；利用平均絕對誤差（MAE）計(jì)算每個(gè)子序列的預(yù)報(bào)誤差貢獻(xiàn)度；對MAE最大的序列進(jìn)一步分解，從而提升模型的預(yù)測能力，得到精度更高的預(yù)測結(jié)果.仿真結(jié)果表明，RWT-SVM混合模型的預(yù)測精度高于三種對比方法.關(guān)鍵詞 負(fù)荷預(yù)測；小波變換；支持向量機(jī)；配電網(wǎng)

中圖分類號TM743

文獻(xiàn)標(biāo)志碼A

0 引言

電力系統(tǒng)調(diào)度中心擔(dān)負(fù)著制定電網(wǎng)運(yùn)行計(jì)劃、確定運(yùn)行方式的重要責(zé)任，對于確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行起著關(guān)鍵作用.調(diào)度中心根據(jù)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果制定第二天調(diào)度計(jì)劃，因此需要對次日負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，即日前負(fù)荷預(yù)測[1].準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測是電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的前提.針對配電網(wǎng)日前負(fù)荷預(yù)測問題，文獻(xiàn)[2]以當(dāng)日負(fù)荷曲線為基值進(jìn)行動(dòng)態(tài)滾動(dòng)建模，提出一種基于逐日分段氣象算法的日前電力負(fù)荷預(yù)測方法.該方法能夠?qū)A(chǔ)負(fù)荷增長引入誤差進(jìn)行有效修正.文獻(xiàn)[3]針對售電商不同區(qū)域售電情況下偏差考核問題，提出一種反饋迭代優(yōu)化的自適應(yīng)組合預(yù)測模型，進(jìn)一步提升了日前負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性.隨著人工智能技術(shù)[4-5]的快速發(fā)展，將智能算法用于預(yù)測研究引起了眾多學(xué)者的關(guān)注[6-7].文獻(xiàn)[8]提出一種基于多模糊相似日和多門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元（GRU）的微電網(wǎng)系統(tǒng)負(fù)荷日前精準(zhǔn)預(yù)測模型，負(fù)荷預(yù)測區(qū)間覆蓋率以及區(qū)間平均寬度效果較好.然而，基于智能算法的預(yù)測模型都需要大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，針對樣本規(guī)模較小的問題，文獻(xiàn)[9]提出一種基于pinball損失函數(shù)的深度長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)概率預(yù)測方法.文獻(xiàn)[10]通過提取小樣本特征給出特征相似度和時(shí)間遺忘因子的特征融合策略，進(jìn)而提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測方法，能夠有效進(jìn)行小樣本電力負(fù)荷預(yù)測.文獻(xiàn)[11]在GRU的基礎(chǔ)上引入噪聲輔助復(fù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（NACEMD）方法對日前負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，提出一種基于NACEMD-GRU的組合型日前負(fù)荷預(yù)測方法，能夠進(jìn)一步降低分解結(jié)果的模態(tài)混疊度，有效提高日前負(fù)荷預(yù)測精度.除了NACEMD外，小波變換技術(shù)（WT）也是一種被廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)分解技術(shù)[12].為了提高濾波靈敏度和辨識頻率精度，文獻(xiàn)[13]利用小波變換技術(shù)與奇異值分解在線估計(jì)頻率，采用先驗(yàn)信息對估計(jì)結(jié)果做進(jìn)一步處理，并據(jù)此調(diào)整中心頻率，提出一種基于小波變換技術(shù)與奇異值分解相結(jié)合的自適應(yīng)陷波濾波方法.為了提升電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)和時(shí)變間諧波信號的檢測精度，文獻(xiàn)[14]將小波變換和小波包變換技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)情況下諧波的相位和幅值的檢測問題，結(jié)果表明該方法具有良好的時(shí)頻局部化特性，能夠更好地聚焦信號細(xì)節(jié)，提高檢測精度.

上述基于智能算法的負(fù)荷預(yù)測模型為了能夠充分提取負(fù)荷時(shí)間序列的有效信息，模型結(jié)構(gòu)通常十分復(fù)雜，模型訓(xùn)練過程計(jì)算量十分巨大.此外，負(fù)荷時(shí)間序列通常為測量數(shù)據(jù)，難免存在測量誤差，這也會(huì)影響模型訓(xùn)練效果和負(fù)荷預(yù)測精度，解決該問題的一個(gè)有效方法是對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分解.特征分解不但具有濾波性能，同時(shí)還能夠提取出更有價(jià)值的負(fù)荷信息.本文通過小波變換技術(shù)對負(fù)荷時(shí)間序列先進(jìn)行特征提取，再通過智能算法利用提取到的特征對負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，從而有效提取并利用負(fù)荷數(shù)據(jù)信息，提高預(yù)測精度.利用小波變換技術(shù)對電力負(fù)荷時(shí)間序列進(jìn)行分解，得到多個(gè)子序列，利用平均絕對誤差（MAE）計(jì)算每個(gè)子序列的預(yù)報(bào)誤差貢獻(xiàn)度，對平均絕對誤差最大的序列進(jìn)一步分解，本文提出一種基于重復(fù)小波變換-支持向量機(jī)（RWT-SVM）混合模型的日前臺區(qū)配電網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測方法，可以提升預(yù)測能力.

1 小波變換-支持向量機(jī)

1.1 小波變換

1.2 支持向量機(jī)

1.3 小波變換-支持向量機(jī)模型基于支持向量機(jī)的回歸模型需要選擇合適的時(shí)間窗長和輸入輸出數(shù)據(jù)集.日前負(fù)荷預(yù)測的輸出數(shù)據(jù)集是由輸入數(shù)據(jù)集統(tǒng)一轉(zhuǎn)化生成的，然后由基于支持向量機(jī)的回歸模型預(yù)測未來的時(shí)間序列.輸入輸出數(shù)據(jù)集的生成如圖1所示.

基于小波變換-支持向量機(jī)（Wavelet Transform-Support Vector Machine，WT-SVM）模型以合適的時(shí)間窗長度生成輸入輸出數(shù)據(jù)集.數(shù)據(jù)集通過小波變換分解為不同的子序列.通過分解，輸入和輸出子序列是由細(xì)節(jié)小波系數(shù)和近似小波系數(shù)構(gòu)成的.每一對輸入輸出子序列對應(yīng)一個(gè)分解級數(shù).支持向量機(jī)回歸模型就是利用這些輸入輸出子序列進(jìn)行預(yù)測.圖2給出了基于小波變換-支持向量機(jī)模型的電力負(fù)荷預(yù)測算法流程.

2 重復(fù)小波變換-支持向量機(jī)負(fù)荷預(yù)測

3 仿真研究采用某地區(qū)電網(wǎng)3個(gè)臺區(qū)配電網(wǎng)A、B和C兩年的實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)對所提出的預(yù)測方法進(jìn)行日前負(fù)荷預(yù)測，負(fù)荷數(shù)據(jù)采樣周期為1 h.配電網(wǎng)A、B和C的負(fù)荷均有不同的特性.配電網(wǎng)A負(fù)荷主要為居民生活生產(chǎn)負(fù)荷，夜間和午間休息時(shí)間負(fù)荷明顯下降；配電網(wǎng)B負(fù)荷除了居民負(fù)荷外還包括一定比例的工業(yè)負(fù)荷，午間低估并不明顯；配電網(wǎng)C的負(fù)荷為某些重工業(yè)負(fù)荷，由于生產(chǎn)過程設(shè)備運(yùn)行的不確定性，負(fù)荷呈現(xiàn)出較大的隨機(jī)波動(dòng)特點(diǎn).在進(jìn)行預(yù)測之前，首先要確定合適的時(shí)間窗長.時(shí)間窗長是用于對模型進(jìn)行訓(xùn)練的負(fù)荷天數(shù).一天中不同時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過小波變換進(jìn)行分解，每一個(gè)子序列采用自回歸移動(dòng)平均模型進(jìn)行建模，

自回歸移動(dòng)平均模型用來對給定的時(shí)間窗進(jìn)行子序列預(yù)測.小波逆變換用來對一天中特定時(shí)刻的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測.對于一天中每個(gè)小時(shí)都需要進(jìn)行上述過程，并計(jì)算平均絕對誤差.最小和最大時(shí)間窗長是任意選取的，本文中，最小時(shí)間窗長選為20 h，最大時(shí)間窗長選為50 h.采用本文提出的基于重復(fù)小波變換支持向量機(jī)算法的負(fù)荷預(yù)測方法以及基于支持向量機(jī)的預(yù)測方法對配電網(wǎng)A、B和C負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果以及預(yù)測誤差如圖4所示.可見基于重復(fù)小波變換支持向量機(jī)算法的負(fù)荷預(yù)測方法精度明顯高于基于支持向量機(jī)的預(yù)測方法.此外，配電網(wǎng)A和C的負(fù)荷預(yù)測值能夠較好地與實(shí)際負(fù)荷值趨勢相吻合，而對于配電網(wǎng)B的隨機(jī)波動(dòng)性較強(qiáng)的負(fù)荷，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際負(fù)荷相比變化趨勢存在較大偏離.由預(yù)測誤差曲線可見，配電網(wǎng)C的預(yù)測誤差相對較小，這是因?yàn)樨?fù)荷變化范圍相對較小，并且負(fù)荷相對平穩(wěn).配電網(wǎng)A和B的預(yù)測誤差與配電網(wǎng)C相比較大，這是由于配電網(wǎng)A的負(fù)荷變化范圍更大，而配電網(wǎng)B的負(fù)荷隨機(jī)性較強(qiáng)，這兩方面原因?qū)е仑?fù)荷預(yù)測結(jié)果精度較差.由此可見，負(fù)荷的變化范圍和隨機(jī)性是影響負(fù)荷預(yù)測精度的兩方面因素.

4 結(jié)語電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提，為電網(wǎng)運(yùn)行控制和規(guī)劃提供了重要依據(jù).為了提高電網(wǎng)調(diào)度中心日前負(fù)荷預(yù)測方法的精度，本文提出一種基于重復(fù)小波變換-支持向量機(jī)模型的臺區(qū)配電網(wǎng)日前負(fù)荷預(yù)測方法.通過小波變換對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分解能夠降低數(shù)據(jù)誤差；對分解后的子序列采用支持向量機(jī)進(jìn)行建模能夠進(jìn)一步提升預(yù)測能力；對預(yù)測誤差貢獻(xiàn)度大的分解層進(jìn)一步通過小波變換進(jìn)行分解，從而高效獲取分解子序列的特有趨勢.采用某地區(qū)3個(gè)臺區(qū)配電網(wǎng)連續(xù)2年的負(fù)荷數(shù)據(jù)對所提出的方法進(jìn)行仿真計(jì)算，結(jié)果顯示不同性質(zhì)的負(fù)荷預(yù)測精度并不相同.影響精度的因素包括負(fù)荷波動(dòng)范圍和隨機(jī)性.隨機(jī)性越強(qiáng)并且負(fù)荷波動(dòng)范圍越大則預(yù)測精度越低.通過平均絕對誤差、誤差均方根、相對誤差平均值和誤差平方和對預(yù)測精度進(jìn)行評價(jià).結(jié)果表明利用本文提出的基于重復(fù)小波變換支持向量機(jī)模型的預(yù)測方法對配電網(wǎng)A、配電網(wǎng)B和配電網(wǎng)C進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測的相對誤差平均值分別為2.90、3.21和2.54，精度均高于基于支持向量機(jī)模型、長短期時(shí)間記憶網(wǎng)絡(luò)和小波變換支持向量機(jī)模型的預(yù)測方法.數(shù)據(jù)可用性申明本數(shù)據(jù)集真實(shí)可靠，讀者如果需要，請?jiān)L問網(wǎng)站：https：//www.nationalgridus.com/Upstate-NY-Business/Supply-Costs/Load-Profiles.

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Day-ahead load forecasting of distributedpower grids based on RWT-SVM

DING Hong TAO Xiaofeng LU Chunyan ZHANG Shicheng

1NARI Group Corporation （State Grid Electric Power Research Institute），Nanjing 211000

Abstract Day-ahead load forecasting is an important task for the power dispatching center to formulate reasonable dispatching plans thus to ensure the safety and reliability of power system operation.However，random errors exist in time series of power loads，and the intelligent algorithm based prediction models are complex in structure and incapable of fully extracting load information enough for load calculation and load forecasting.Here，we propose a day-ahead power load forecasting approach based on Repeated Wavelet Transform-Support Vector Machine （RWT-SVM） by using the historical power load time series of distributed power grids.The approach uses wavelet transform to decompose the power load time series of distributed power grids into multiple subsequences，then applies the Mean Absolute Error （MAE） to calculate the prediction errors contributed by each subsequence，and further decomposes the sequence with the largest MAE to improve the prediction ability of the model.The simulation results show that the proposed RWT-SVM approach outperforms other methods in forecasting accuracy.

Key words load forecasting;wavelet transform;support vector machine （SVM）;distributed power grids