基于粒子群算法的電力負荷預測

［摘 要］針對傳統電力負荷預測中存在的對非線性關系的不適應問題，提出了基于Levy 飛行策略的改進粒子群優化算法。即利用離散化方式優化原始數據集，經數據挖掘得出3 個關鍵性參數，接著通過引入Levy 飛行策略，該算法可在優化過程中更靈活地調整粒子位置，有效提高了電力負荷預測的準確性和全局搜索性能。并通過實驗證實了LPSO 算法的優越性，為電力系統運營提供了更可靠的預測工具。

［關鍵詞］配電網；大數據；數據分析；負荷預測

［中圖分類號］TP311.13 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）04–0099–03

1 概述

電力負荷預測是指利用歷史電力負荷數據及相關的影響因素，通過數學模型和算法進行分析和預測，以獲取未來一段時間內電力系統所需的負荷量。這一過程對于電力系統的規劃、調度及運營至關重要，能夠幫助電力公司和運營者更有效地分配電力資源，提高供電的可靠性，并優化電力系統的整體性能。電力負荷預測的主要特點包括不確定性和復雜性。不確定性體現在電力負荷受多種因素影響，如天氣變化、季節性變化、社會活動等。復雜性則表現在電力系統的運行涉及多個變量和相互關聯的因素。因此，建立準確的預測模型變得復雜而具有挑戰性。

為了克服挑戰，采用多源數據融合的策略進行電力負荷預測，包括時間特征、氣象特征、經濟特征等。通過數據挖掘和機器學習技術，更好地捕捉負荷變化的規律，提高預測的準確性。此外，動態模型更新也是應對復雜性的一種手段，使模型能夠靈活適應電力系統運行狀態的變化。

數據挖掘是一門涉及在大規模數據集中發現模式、趨勢及知識的領域。通過采用統計學、機器學習、模式識別等技術，數據挖掘致力于從龐大而復雜的數據中提取潛在的、未知的信息。其目標是通過分析數據中的關系和模式，為決策制訂、預測分析、模式識別等提供支持。數據挖掘的應用領域橫跨多個行業，包括商業、醫療、金融、科學研究等，為了解數據背后的內在規律性、發現新的見解及作出更明智的決策提供了關鍵的工具和方法。

在數據挖掘的實踐中，常用的技術包括分類、聚類、關聯規則挖掘、異常檢測等。分類用于對數據進行標記和分類，聚類用于發現數據集中的自然群組，關聯規則挖掘用于找到數據項之間的關聯關系，而異常檢測則專注于尋找數據中的異常行為。這些技術的應用使得數據挖掘能夠適用于多種場景。

2 基于改進粒子群算法的電力負荷預測

2.1 電力負荷影響因素規則提取

文章為了分析影響用電量的關鍵性參數，將連續的電力負荷值轉換為離散的區間。即將相關數據轉換為增長率，根據不同的增長率制訂相關的決策規則。接著，對這些數據進行離散化。表 1為某地區短期負荷預測離散化數據集。其中包含了各種變量，如國內生產總值a、第一產業產值b、電價c、第三產業產值d、常住人口e、人均 GDP f、人均收入g、氣溫h、固定資產投資i、城鎮化率j 及用電量k。

將表1看為一個系統，假設論域U={1，2，3，4，5，6，...，10}，條件屬性集合C={ 國內生產總值、第一產業產值、第二產業產值、第三產業產值、常住人口、城鎮化率、制冷月的氣溫、人均 GDP，固定資產投資，用電量}。文章將年用電量作為決策規則，對表1 數據進行篩選得出最簡決策表（表2）。其中X1～X8 分別代表2011—2018年屬性集合。

由表2 可得，在相同條件下，不同的規則會產生不同的輸出結果。由于規則的輸出與后續建模的輸入密切相關，經推算得出電力負荷預測模型影響較大的有3個因素了，包含電價c、人均GPD f 及氣溫h。

2.2 基于改進粒子群優化算法

粒子群優化（Paticle Swam Optimization，以下簡稱“PSO”）算法是一種模擬自然群體行為的優化算法，靈感來源于鳥群和魚群的群體行為。在PSO 算法中，問題的解被表示為群體中的粒子，每個粒子通過在解空間中搜索的方式尋找問題的最優解。粒子之間通過不斷調整其位置和速度來模擬個體學習和群體協同的過程，以尋找全局最優解。PSO 算法的核心思想是通過個體之間的信息傳遞和合作，以迭代的方式逐步優化解空間中的候選解。PSO 算法在求解復雜、高維優化問題中表現出色，被廣泛應用于工程、計算機科學及其他領域。PSO 算法流程如圖1所示，該圖中，pbest 表示的歷史最佳位置，gbest 表示全局最佳位置。

在標準PSO 算法中，由于組中單個粒子生成的過去進給速度對當前速度影響較大，容易導致局部最優解的產生，即過早收斂問題，并增加了粒子速度的振幅。為了提高PSO算法的性能并維持粒子群的多樣性，文章提出了一種改進方法，即采用Levy 飛行策略有效地調整慣性加權參數，從而在進化過程中更有效地改善所產生的隨機權重數據。這一改進被稱為LPSO算法，旨在提升PSO算法的搜索功能，同時更好地平衡局部和全局解決方案。

Levy 飛行策略是一種基于Levy 分布的優化算法策略，用于改進粒子在搜索空間中的移動方式。Levy分布是一種具有長尾性質的概率分布，其特點是在尾部存在較大的概率密度，這使得Levy 飛行策略在搜索時能夠實現更大幅度的步長，有助于全局搜索。在Levy 飛行策略中，粒子的位置更新不再僅依賴于常規的速度和方向調整，而是引入Levy 分布生成的隨機步長。這使得粒子在搜索空間中以非常大的步長進行移動，有助于跳出局部最優解，增加全局搜索的范圍。

通過引入Levy 飛行策略，LPSO 算法能夠在搜索空間中更靈活地調整粒子位置，避免陷入局部最優解，從而提高算法的全局搜索性能。這種方法的創新點在于綜合考慮了粒子群的多樣性和搜索能力，為解決復雜優化問題提供了一種更有效的優化框架。

3 仿真與分析

圖2 顯示了應用LPSO 算法在電力負荷預測中的準確性對比曲線。通過對相關曲線進行分析，可以明顯看出，在應用LPSO 算法后，預測準確性相比原始PSO 有了顯著提高。具體如下：①預測誤差的總體波動相對較小。這表明，應用LPSO 算法有助于降低模型在預測過程中的波動性，使得預測結果更為穩定。電力負荷預測誤差波動小的特點對于電力系統的可靠運行至關重要，因此這一改進具有實際意義。②在幅值方面，應用LPSO 算法后的負荷預測誤差的幅值明顯小于標準PSO 預測誤差幅值。這說明LPSO 優化能更精準地捕捉電力負荷變化趨勢，從而提高了預測的精度。這種減小的誤差幅值對電力系統運營決策的準確性和效果產生了積極影響。

4 結束語

針對傳統電力負荷預測中的弊端，利用離散化方式優化原始數據集，經數據挖掘得出3個關鍵性參數。通過引入Levy 飛行策略，提出了改進的粒子群優化算法LPSO，并將其應用于電力負荷預測領域。Levy飛行策略的引入使得粒子在搜索空間中更為靈活地進行移動，有效避免了陷入局部最優解的問題。通過實驗證明，在LPSO 算法的引導下，電力負荷預測的準確性和全局搜索性能得到了顯著提升。該算法對于復雜優化問題的適應性得到了驗證，為電力系統運營提供了更可靠的預測工具。未來的研究方向可考慮進一步優化算法參數、擴展應用領域及結合其他先進技術，以推動電力負荷預測領域的研究和應用。

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