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智能工程在電力需求影響分析與預(yù)警中的應(yīng)用

2023-11-21 02:33:30劉亦穎費嘉祿
智能城市 2023年10期
關(guān)鍵詞:智能影響工程

劉亦穎 費嘉祿

(1.上海久隆電力(集團)有限公司,上海 200023;2.上海東捷建設(shè)(集團)有限公司,上海 200100)

隨著科技的不斷發(fā)展,智能工程已逐漸成為研究的熱點。智能工程指通過運用人工智能技術(shù)、云計算技術(shù)等現(xiàn)代化技術(shù),實現(xiàn)工程系統(tǒng)化、智能化的過程,在電力行業(yè)中,智能工程已基本實現(xiàn)了廣泛應(yīng)用,并在提高電力工作效率和生產(chǎn)力方面發(fā)揮了重要的作用[1]。智能工程指通過應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù),將工程對象或過程轉(zhuǎn)化為智能化形態(tài),實現(xiàn)自動化、智能化和高效化的工程。智能工程的架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、模型建立、算法應(yīng)用和系統(tǒng)實現(xiàn)等多個環(huán)節(jié)。在電力供需分析與預(yù)警中,智能工程可以采用智能電網(wǎng)作為技術(shù)平臺,實現(xiàn)電力數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測、采集、處理和分析。通過智能化的監(jiān)測和管理,可以有效地提高電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。為發(fā)揮智能工程更高的價值與效能,助力電力及相關(guān)行業(yè)的發(fā)展,應(yīng)在開展研究前,做好對電力行業(yè)需求因素的影響分析,以此為依據(jù),設(shè)計基于智能工程的電力預(yù)警[2]。

1 電力需求影響因素分析

智能工程在電力供需分析中發(fā)揮著重要作用,通過運用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù),智能工程可以對海量的電力數(shù)據(jù)進行實時采集、處理和分析,從而為電力供需分析提供精確的數(shù)據(jù)支持[3]。例如,通過對歷史電力負荷數(shù)據(jù)進行分析,可以預(yù)測未來電力負荷需求,為電力調(diào)度和發(fā)電計劃提供參考;通過對實時電力負荷數(shù)據(jù)的監(jiān)測和分析,可以及時調(diào)整電力調(diào)度計劃,滿足電力負荷需求。

1.1 電力需求影響因素知識模型

為從一種更直觀的角度進行電力需求影響因素的分析,引進ISM解釋結(jié)構(gòu)模型,將其作為參照進行電力需求影響因素知識模型的構(gòu)建[4]。

ISM結(jié)構(gòu)模型基本架構(gòu)如圖1所示。

圖1 ISM結(jié)構(gòu)模型基本架構(gòu)

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上,應(yīng)明確電力需求變化不僅受到電力系統(tǒng)內(nèi)部綜合因素的影響,更是受到社會中諸多因素的綜合作用影響。因此,可以將影響因素分析的過程作為一個系統(tǒng)工程的構(gòu)建構(gòu)成,總結(jié)20個較為常見的可能對電力需求變化造成影響的綜合因素,包括電力需求、宏觀經(jīng)濟、財政政策、貨幣政策、電力產(chǎn)業(yè)政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、國際經(jīng)濟形勢、人口、城市化水平、居民生活水平、電氣化水平、需求側(cè)管理、電價、用戶對電價變化的敏感性、自然災(zāi)害、氣溫與降水、電力電量有效供給能力、輸配電能力、技術(shù)進步、發(fā)電燃料生產(chǎn)和運輸?shù)取?/p>

電力需求影響因素知識模型如圖2所示。

圖2 電力需求影響因素知識模型結(jié)構(gòu)

1.2 電力需求影響因素多級層次分析

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上,根據(jù)可達矩陣,基于多級層次化分析角度,進行電力需求影響因素的綜合描述。

影響因素多級層次劃分如圖3所示。

圖3 影響因素多級層次劃分

由圖3可知,電力需求影響因素的層級為8,由左到右的原因依次加深[5]。基于市場宏觀經(jīng)濟發(fā)展的角度來看,影響電力需求的深層因素是宏觀經(jīng)濟的發(fā)展,說明經(jīng)濟發(fā)展的階段和現(xiàn)狀是導(dǎo)致電力需求變化的根本動因,符合電力與經(jīng)濟發(fā)展的密切聯(lián)系[6]。經(jīng)濟的發(fā)展使人們的生活質(zhì)量越來越好,城市化速度越來越快,也極大程度上地推進了科技的進步,讓人們獲得了高效、穩(wěn)定、可靠的電力資源,使新時期數(shù)字化電網(wǎng)的智能化開發(fā)與建設(shè)變得更有可能[7]。

2 智能工程在電力供需預(yù)警中的應(yīng)用

2.1 建立電力供需預(yù)警指標體系

第一,綜合性。指標體系應(yīng)綜合考慮多個方面,如供應(yīng)、需求、價格、政策等。

第二,可操作性。指標體系應(yīng)具有可操作性,數(shù)據(jù)易于獲取且計算方法簡單明了。

第三,穩(wěn)定性。指標體系應(yīng)具有一定穩(wěn)定性,能夠反映電力供需的基本特征和趨勢。

第四,靈敏性。指標體系應(yīng)具有靈敏性,能夠及時反映電力供需的變化情況[8]。

第五,獨立性。指標之間的相關(guān)性應(yīng)盡可能低,避免出現(xiàn)冗余和矛盾。

建立電力供需預(yù)警指標體系,可以綜合評價和分析電力供需狀況,有助于更好地管理和規(guī)劃電力系統(tǒng)的運行。

首先,確定預(yù)警目標,首先要明確電力供需預(yù)警的目標,例如保證電力供需平衡、防止突發(fā)事件等。其次,分析影響電力供需的因素,例如天氣狀況、經(jīng)濟發(fā)展、政策法規(guī)等。再次,根據(jù)影響因素,選取適當?shù)念A(yù)警指標,例如電力消費量、發(fā)電量、用電量、電力儲備等。根據(jù)選取的預(yù)警指標,利用統(tǒng)計學、模糊評價等方法構(gòu)建預(yù)警模型,確定預(yù)警閾值。將預(yù)警模型應(yīng)用于實際數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)警結(jié)果采取相應(yīng)的措施,例如調(diào)整發(fā)電計劃、加強電力供需監(jiān)測等。最后,定期評估預(yù)警體系的準確性和效果,根據(jù)實際情況進行必要的調(diào)整和優(yōu)化。

根據(jù)上述論述,可將電力供應(yīng)能力作為重要指標,可通過發(fā)電設(shè)備利用小時數(shù)實現(xiàn)對該項指標的量化,計算公式為:

式中:Hf——發(fā)電設(shè)備的利用小時數(shù);Wn——年發(fā)電量;Rx——系統(tǒng)內(nèi)平均發(fā)電設(shè)備容量。

除此之外,還可用系統(tǒng)備用率實現(xiàn)對電力供應(yīng)能力的量化評價。系統(tǒng)備用率的計算公式為:

式中:Bx——系統(tǒng)備用率;Fx——系統(tǒng)最大負荷;Cx——系統(tǒng)最大可調(diào)出力。

嚴格按照電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行要求,系統(tǒng)的最大可調(diào)出力通常為裝機總?cè)萘康?8%。

還可選擇將電網(wǎng)傳輸能力作為一項重要指標,可通過輸變電容量、輸電線路回路長度等實現(xiàn)對電網(wǎng)傳輸能力的描述。在實際操作中,可以根據(jù)具體情況對預(yù)警指標進行增刪和調(diào)整,以達到更好的預(yù)警效果。

2.2 基于智能工程的電力供需預(yù)警問題描述與預(yù)警

在完成對電力供需預(yù)警指標體系的構(gòu)建后,按照記錄的內(nèi)容對電力供需預(yù)警等級進行明確劃分。

本文提出了用電過剩與用電短缺的警告,并據(jù)此決定了用電負荷與用電負荷相匹配的裝機容量。在已知每個階段的電力需求目標的情況下,尋求滿足目標的各階段發(fā)展路徑PBi,i=1,2,…,n。

電力供需預(yù)警等級劃分如表1所示。

表1 電力供需預(yù)警等級劃分

電力供需預(yù)警問題描述如圖4所示。

圖4 電力供需預(yù)警問題描述

S0~S4均表示不同時期的電力需求目標。為實現(xiàn)對未來電力供需影響的高精度預(yù)測,確保電力供需預(yù)警的有效性,引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能工程算子對其進行訓(xùn)練。將上述影響指標的模糊隸屬度作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,將劃分的預(yù)警等級的隸屬度作為輸出。將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層設(shè)置為21個神經(jīng)元,將輸出層設(shè)置為4個神經(jīng)元。隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量計算公式為:

式中:p——隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量;N——輸入神經(jīng)元數(shù)量;q——輸出神經(jīng)元數(shù)量;a——從1~10的常數(shù)。

確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)后,引入附加動量對該算法進行改進,其計算公式為:

式中:vjt——神經(jīng)元權(quán)值;mc——動量因子;Δvjt(N-1)——上一次權(quán)值調(diào)整量。

通過上述公式進行訓(xùn)練,可以有效改善預(yù)測收斂性,提高預(yù)測精度。根據(jù)輸出的結(jié)果按照相應(yīng)的預(yù)警等級實現(xiàn)對電力需求的預(yù)警響應(yīng)。

3 結(jié)語

隨著科技的不斷發(fā)展和進步,智能工程將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇。未來,智能工程需要解決的主要問題包括如何提高數(shù)據(jù)處理和分析的精度和效率、如何保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護、如何實現(xiàn)智能工程的綠色可持續(xù)發(fā)展等。同時,智能工程也將迎來更多的應(yīng)用前景,包括智慧交通、智能醫(yī)療等現(xiàn)代化前沿領(lǐng)域,均需要智能工程的支持和參與。智能工程是一種新興的技術(shù)領(lǐng)域,其在電力供需分析與預(yù)警中發(fā)揮著越來越重要的作用。在后續(xù)的工作中,智能工程將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇,需要不斷地進行技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用拓展,進一步適應(yīng)行業(yè)發(fā)展需求。

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