電力系統自動化中基于智能算法的負荷預測與優化調度

王 偉，種法宇

（江蘇省蘇州供電公司，江蘇 昆山 215000）

0 引 言

電力系統是現代社會運轉的重要基礎，對于保障能源供應、提高電力系統的穩定性和效率具有關鍵作用。負荷預測和優化調度是電力系統自動化中的核心問題，其準確性和高效性直接影響電力系統的運行成本和服務質量。然而，傳統的負荷預測和調度方法往往過于簡化和靜態化，無法有效應對電力系統日益復雜和動態變化的問題。面對不斷增長的負荷需求、可再生能源大規模接入、多種電力設備和電動車輛的充放電需求，傳統方法已經無法滿足需求。因此，針對電力系統的自動化技術研究尤為重要。

1 負荷預測與調度方法的局限性

1.1 靜態建模假設

傳統負荷預測與調度方法通常使用靜態建模假設，即假設負荷變化規律相對穩定，不考慮外部因素的影響[1]。然而，現實中負荷受到多種因素的影響，如天氣、節假日、經濟狀況等。這些因素的變化導致負荷預測的精度下降，影響調度策略的有效性。

1.2 數據局限性

傳統負荷預測與調度方法往往依賴于歷史數據進行分析和建模，而傳統方法面臨數據數量有限、質量不高的問題。此外，傳統方法無法有效利用實時數據和大數據技術，限制了負荷預測和調度的準確性和實時性。

1.3 缺乏靈活性和適應性

傳統負荷預測與調度方法通常基于固定的規則和算法，缺少靈活性和適應性，限制了電力系統的響應能力和效率。尤其是在面對復雜的運行環境和不確定性時，傳統負荷預測與調度方法無法及時予以調整。

2 電力系統負荷預測與調度問題的解決對策

2.1 采用智能算法進行動態建模，準確預測負荷變化

電力系統采用智能算法進行動態建模，可以準確預測負荷變化。傳統負荷預測方法通常使用靜態建模假設，負荷變化規律相對穩定。然而，現實生活中負荷受到多種因素的影響，如天氣、節假日、經濟狀況等會降低負荷預測的精度，影響調度策略的有效性。為了解決這個問題，引入智能算法進行動態建模[2]。智能算法在負荷預測中表現良好，能夠根據實時數據和歷史數據自適應地調整模型參數，從而更準確地預測負荷變化。其中，神經網絡是一種常用的智能算法，能夠通過訓練大量樣本數據來學習負荷變化的規律，并利用學習模型預測未來的負荷。神經網絡具有非線性建模能力，能夠捕捉負荷變化中的復雜關系，同時具備適應性，能夠根據新數據調整模型。假設有一個包含輸入層、隱藏層和輸出層的3層神經網絡。該網絡有n個輸入神經元、m個隱藏神經元和k個輸出神經元。

對隱藏層，有

式中：為輸入層到隱藏層連接的權重；為隱藏層神經元的偏置；xi為輸入層的輸入；為隱藏層神經元的加權和；f為激活函數（通常為非線性函數）；為隱藏層神經元的輸出。

對輸出層，有

式中：為隱藏層到輸出層連接的權重；為輸出層神經元的偏置；為輸出層神經元的加權和；g為激活函數；yk為輸出層神經元的輸出。

電力系統通過訓練過程調整連接權重和偏置，使神經網絡能夠準確預測未來的負荷情況。這一過程利用歷史負荷數據和環境因素等相關信息不斷調整神經網絡的參數，以提高負荷預測的準確性。電力系統通過準確的負荷預測結果，可以更好地規劃和管理供電資源，以提高系統的穩定性和運行效率。智能算法的應用將為電力行業提供更好的決策支持和運營優化，推動電力系統的可持續發展。

電力系統在運用神經網絡進行負荷預測時，收集和整理大量的歷史負荷數據，并輔以其他相關因素的數據，如歷史負荷、溫度、濕度等。這些數據將作為訓練集提供給神經網絡模型，以建立變量之間的關系。

測得電力系統夜間時段的負荷預測值如表1所示，在2021年2月14日的凌晨，歷史負荷呈下降趨勢。從零點開始，歷史負荷從1 000 kW·h逐漸降至900 kW·h，同時溫度逐漸上升，從零點的65 ℃上升至80 ℃。溫度上升主要是由于某些熱源（如夜間供暖或工業過程）導致的。較高的溫度會使一些設備停止運轉，降低電力需求并減少歷史負荷。如果這個時間段內出現降雨或濕度增加的情況，人們在室內的活動可能會減少，也會降低電力消耗。為了提高預測的準確性，需要對數據進行清洗和預處理，包括去除異常值、平滑處理等，使用適當的神經網絡結構構建模型，并通過訓練過程不斷調整模型參數，使模型更好地擬合歷史數據并準確預測未來的負荷。

表1 電力系統夜間時段的負荷預測值

2.2 智能算法挖掘數據，提高負荷預測的準確性和實時性

電力系統利用智能算法中的數據挖掘技術，可以提高負荷預測和調度的準確性和實時性。傳統負荷預測與調度方法往往依賴于有限且不完整的歷史數據，面臨數據局限性和實時性問題[3]。智能算法中的數據挖掘技術能夠有效提取負荷數據中的潛在特征和模式，利用大規模數據分析進行準確和實時的預測和調度。通過智能算法中的數據預處理技術，可以對負荷數據進行清洗、歸一化、平滑或去噪等處理，以降低異常值和噪聲的影響，提高數據的質量和準確性。負荷數據進行歸一化處理的公式為

式中：N為歸一化或標準化后的值；value為原始負荷數據值；minvalue為數據集最小值；maxvalue為數據集最大值。此類數據預處理技術可以應用在負荷預測和調度的任何階段，以提高模型的準確性和實時性。

數據預處理還能夠識別并處理缺失值，填補缺失部分，保障數據的完整性和連續性。利用智能算法中的特征選擇和特征提取技術，可以從復雜的負荷數據中挖掘出相關特征，并降低數據的維度。這些特征可以是對歷史負荷數據的統計特征，如均值、方差、最大值以及最小值等，也可以是與負荷相關的外部因素，如溫度、濕度等。智能算法通過篩選和優化特征，能夠找到對負荷預測和調度最有價值的相關特征，提高模型的準確性和可解釋性[4]。智能算法可以利用實時數據和大數據分析技術及時更新和修正預測模型，并實時監測負荷變化。通過實時監控和反饋控制機制，智能算法能夠根據新的數據進行動態調整和優化，使負荷預測和調度能夠更好地適應電力系統的實際運行情況。

2.3 結合數據反饋控制機制，及時調整電力負荷預測

電力系統結合實時數據的獲取和反饋控制機制，可以及時調整負荷預測和優化調度策略。傳統負荷預測和調度方法通常僅基于歷史數據，無法及時響應電力系統的實際運行情況。然而，隨著智能電網技術的發展，施工人員可利用實時數據和反饋控制機制來監測和調整負荷預測和調度策略，從而實現更準確和高效的運行。

電力系統在負荷預測和調度中的應用數據見表2。其中，實時負荷為當前時間點的實際負荷情況，電力系統通過實時數據獲取系統獲得相關數據。調整策略主要是根據實時負荷和預測負荷的差異，通過反饋控制機制調整負荷調度策略。預測負荷為利用歷史負荷數據和其他相關因素進行預測得到的負荷情況。

表2 電力系統在負荷預測和調度中的應用數據

電力系統利用實時數據的獲取，可以實時監測和更新電力系統中的各項指標和變量，如負荷大小、供電能力、能源消耗等。這些實時數據可以通過智能傳感器、智能電表等設備進行采集，并利用物聯網和云計算等技術將數據上傳數據中心或智能電網管理系統進行處理和分析[5]。實時數據的獲取使負荷預測和調度能夠更貼近真實情況，提高預測的準確性。電力系統實時數據獲取關系，見圖1。

圖1 電力系統實時數據獲取關系

結合反饋控制機制，通過對實時數據的分析和比對，可以及時調整負荷預測和優化調度策略。一方面，通過對比實際負荷與預測負荷可以發現預測誤差，并及時修正模型參數或算法，以提高負荷預測的準確性。另一方面，結合實時數據可以監測電力系統中的各個環節和部件的狀態和運行情況，并根據反饋信號進行調度優化。例如，在能源供應緊張時，實時數據可以指示離線備用電源的啟動；在供需平衡失衡時，實時數據可以指示啟動儲能設備或調整發電機組出力。電力系統通過對實際負荷和預測負荷進行比較，監測電力系統的狀態和運行情況，及時發現負荷預測誤差，進而修正模型參數或算法，以提高負荷預測的準確性。

3 結 論

負荷預測與優化調度研究為電力系統的穩定運行和高效運轉提供了重要支持。該研究的成果將推動電力行業實現可持續發展，并為未來電力系統的自動化發展提供新的方向和創新思路。隨著可再生能源的不斷發展和普及，電力系統中涉及多種能源的情況將變得更加普遍。未來的研究將更多關注如何利用智能算法對不同能源進行協調調度，充分利用各種能源資源，實現兼顧經濟性和環境友好性的電力供應。