張明明

摘 要： 對(duì)電能損耗進(jìn)行預(yù)測(cè)的過程中，傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法，由于影響電能損耗的因素之間具有非常復(fù)雜的非線性與強(qiáng)相關(guān)性，導(dǎo)致很難得到高精度的預(yù)測(cè)結(jié)果。提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的電能損耗預(yù)測(cè)模型，建立電能損耗預(yù)測(cè)單元模型，分析發(fā)電器模型、變電器模型和輸電器模型建立的過程，引入灰色綜合關(guān)聯(lián)度對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)各個(gè)組成區(qū)域序列累加得到整體區(qū)域電能損耗情況，并進(jìn)行微分處理，通過GM（1，1）的轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)對(duì)整體電能損耗預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，能夠很好地避免非線性因素對(duì)模型的干擾，為電力企業(yè)制定合理的電能損耗計(jì)劃提供可靠依據(jù)。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)分析； 電能損耗預(yù)測(cè)； 灰度關(guān)聯(lián)； 仿真實(shí)驗(yàn)

中圖分類號(hào)： TN911?34；TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）06?0153?04

Simulation analysis of electric energy loss prediction model based on big data analysis

ZHANG Mingming

（Institute of Smart Grid， CSG Science Academy， Guangzhou 510080， China）

Abstract： The traditional prediction method in the process of electric energy loss prediction is hard to obtain the high?precision prediction results due to the very complicated nonlinear and strong correlation between factors influencing on the electric energy loss. An electric energy loss prediction model based on big data analysis is put forward. The unit model of the electric energy loss prediction was established， and the building process of generator model， electric transducer model and electric transmitter model was analyzed. The gray synthesis correlation degree was introduced to analyze the big data. The electric energy loss situation of the whole region was obtained by sequence accumulation of each sub?region， and then a differential treatment was conducted. The construction of the whole electric energy loss prediction model was realized by GM （1，1） transformation. The simulation results show that the proposed model has high prediction accuracy， and can better avoid the interference from nonlinear factor. The model can provide a reliable basis for the power enterprises to make the reasonable electric energy loss plan.

Keywords： big data analysis； electric energy loss prediction； gray?scale correlation； simulation experiment

0 引 言

近年來，隨著人們物質(zhì)條件的逐漸發(fā)展，能源越來越緊缺，減少電能損耗成為亟需解決的問題[1?2]。隨著電網(wǎng)運(yùn)行管理的智能化，電能損耗計(jì)算對(duì)算法的精確程度要求越來越高，如何有效準(zhǔn)確地進(jìn)行電能損耗預(yù)測(cè)，對(duì)電網(wǎng)企業(yè)開展降損節(jié)能工作具有重要意義，其已經(jīng)成為相關(guān)學(xué)者研究的重點(diǎn)課題[3?5]。目前，針對(duì)電能損耗的預(yù)測(cè)方法主要包括潮流方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和支持向量機(jī)方法等，相關(guān)研究也取得了一定的成果。文獻(xiàn)[6]提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能損耗預(yù)測(cè)模型，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電能損耗進(jìn)行預(yù)測(cè)，但該方法存在局部收斂、收斂效率低以及隱含層神經(jīng)元選擇復(fù)雜等弊端，而且該預(yù)測(cè)模型還需要大樣本容量。文獻(xiàn)[7]提出一種基于潮流計(jì)算的電能損耗預(yù)測(cè)模型，該模型可在歷史數(shù)據(jù)不多的前提下，獲取電能損耗預(yù)測(cè)量的內(nèi)在規(guī)律，但該模型僅在電力系統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)條件變化不大和影響電力系統(tǒng)電能損耗的因素不產(chǎn)生很大變化的前提下適用。文獻(xiàn)[8]提出一種基于聚類分析和線性回歸的電能損耗預(yù)測(cè)模型，通過K均值聚類將電損數(shù)據(jù)依據(jù)不同的特征進(jìn)行分類，針對(duì)各數(shù)據(jù)類分別進(jìn)行線性回歸，通過線性回歸模型實(shí)現(xiàn)電能損耗的預(yù)測(cè)，但該模型存在訓(xùn)練時(shí)間長的弊端。文獻(xiàn)[9]提出一種基于粒子群算法和支持向量機(jī)的電能損耗預(yù)測(cè)模型，通過粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，構(gòu)建電能損耗預(yù)測(cè)模型，但該模型存在易陷于局部極小點(diǎn)的缺陷。文獻(xiàn)[10]提出一種基于改進(jìn)核心向量機(jī)的電能損耗預(yù)測(cè)模型，該模型將能耗的計(jì)算抽象成回歸分析問題進(jìn)行求解，將歷史電損值構(gòu)成樣本集，將其作為源數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)電能損耗的預(yù)測(cè)，但該模型存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的弊端，預(yù)測(cè)精度偏低。

本文提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的電能損耗預(yù)測(cè)模型，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用灰色綜合關(guān)聯(lián)度獲取關(guān)鍵因素，得到該電網(wǎng)電能損耗變化的規(guī)律，通過GM（1，1）實(shí)現(xiàn)對(duì)電能損耗的預(yù)測(cè)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，能夠很好地避免非線性因素對(duì)模型的干擾。

1 電能損耗區(qū)域的原因分析

在電能損耗的計(jì)算過程中，發(fā)電器、變電器、輸電器是產(chǎn)生電能損耗的主要部件；因此，對(duì)三個(gè)電器的電能損耗進(jìn)行合理的分析，可以為下一步的預(yù)測(cè)工作打下較好的基礎(chǔ)。

1.1 發(fā)電器電能損耗分析

發(fā)電器電能損耗是電能損耗的根本，其模型可通過慣性環(huán)節(jié)進(jìn)行模擬，因?yàn)檎{(diào)制波的頻率明顯高于電網(wǎng)頻率，在發(fā)電過程中產(chǎn)生一定的電能損耗情況，所以慣性延遲時(shí)間常數(shù)很小，變電器模型如圖1所示。

圖1 發(fā)電器電能損耗區(qū)域分析

1.2 變電器電能損耗分析

變電器必須快速跟隨參考電流的瞬態(tài)變化，其響應(yīng)速度比輸電器高得多，將輸電器形成的電流看作是基準(zhǔn)[I]，通過一系列階段，對(duì)變電器的電流進(jìn)行控制，也就是形成參考電壓[U]。通過dp坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換將參考電壓[U]變成逆變器所需的參考電壓[Udp_ref]，形成觸發(fā)脈沖。所以，可分析變電器電能損耗的情況，變電器的損耗區(qū)如圖2所示。發(fā)電機(jī)[P1]產(chǎn)生的電流為[I2]，電壓為[U2]的電源，通過升壓變壓器處理形成電流為[I12]，電壓為[U12]的電源，在電流不變的情況下經(jīng)過電阻[R]把電壓降至[U2]通過一定的降壓變壓器處理形成流為[I3]，電壓變?yōu)閇U用]，最終變?yōu)橛脩艨捎玫陌踩娫?。但在升壓和降壓時(shí)產(chǎn)生大量的電能損耗。

圖2 變電器電能損耗區(qū)域分析

1.3 輸電器電能損耗分析

輸電器也是產(chǎn)生損耗的一個(gè)關(guān)鍵部件。由于變電器電能損耗預(yù)測(cè)模型的響應(yīng)速度較慢，所以，在對(duì)輸電器進(jìn)行能耗分析的過程中，首先需完成對(duì)變電器電能損耗原理的分析。通過一階慣性環(huán)節(jié)等效變電器的特性，將其稱作是等效變電器，傳遞函數(shù)[Geq（s）]是電流的等效，用于電壓的控制回路中，完成變電器模型的等效處理，但是在等效過程中要充分考慮其電能損耗情況。則輸電器電能損耗區(qū)域如圖3所示。

圖3 輸電器電能損耗區(qū)域分析

2 基于大數(shù)據(jù)分析的電能損耗預(yù)測(cè)模型

在得到以上3個(gè)區(qū)域的能耗分析的基礎(chǔ)上，提出一種基于灰度關(guān)聯(lián)的大數(shù)據(jù)分析電能損耗預(yù)測(cè)模型，對(duì)整體的電能損耗情況進(jìn)行預(yù)測(cè)建模，從數(shù)據(jù)演化過程、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的角度實(shí)現(xiàn)對(duì)電能損耗的預(yù)測(cè)。

電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但是電能損耗是由第1節(jié)中的3個(gè)區(qū)域決定的，主要包括的參數(shù)有：線路電纜化率、絕緣化率、環(huán)網(wǎng)化率、線路截面、長度標(biāo)準(zhǔn)化率，配變、線路平均負(fù)載率和平均功率因素等。其中，只有部分因素對(duì)電能損耗起關(guān)鍵作用，利用灰色綜合關(guān)聯(lián)度（Gray Comprehensive Relationship，GCR）對(duì)得到的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到該數(shù)據(jù)變化的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)電能損耗的預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建?；疑P(guān)聯(lián)分析主要適用于對(duì)系統(tǒng)主行為特征序列數(shù)據(jù)和影響因素序列數(shù)據(jù)進(jìn)行灰關(guān)聯(lián)排序。本文中，通過電能損耗歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)組成的系統(tǒng)主行為特征序列，得到與之對(duì)應(yīng)的3個(gè)區(qū)域參數(shù)等組成的影響因素可描述成：

[Xi=Xi1，Xi2，…，Xin] （1）

式中，[n]用于描述序列中元素的數(shù)量。在進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析之前，首先需完成[X0]，[Xi]的一致性及等時(shí)距處理。如果影響因素序列[Xi]和主行為特征序列[X0]呈負(fù)相關(guān)，則需通過逆化算子[Di]對(duì)[Xi]進(jìn)行操作，如果序列[X]（也就是[X0]或[Xi]）每一對(duì)相鄰觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的時(shí)距全部一致，則將[X]稱作等時(shí)距序列。通常影響因素確定的情況下，需要對(duì)電能損耗參數(shù)灰色關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析。

灰色綜合關(guān)聯(lián)分析主要包括經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)度分析、灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度分析和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度分析。經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)度主要依據(jù)序列曲線間幾何形狀的相似程度獲取關(guān)聯(lián)度，隨著曲線的逐漸接近，對(duì)應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)度也逐漸增加?；疑^對(duì)關(guān)聯(lián)度只取決于序列的幾何形狀，不受其空間相對(duì)位置的影響。灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度是序列相對(duì)于始點(diǎn)的變化速率的體現(xiàn)，二者變化速率越接近則關(guān)聯(lián)度越大，相對(duì)關(guān)聯(lián)度不僅能夠在很大程度上避免環(huán)境的干擾，而且還凸顯了因素間動(dòng)態(tài)變化的相似性。

綜上所述，經(jīng)典灰關(guān)聯(lián)泛化了電能損耗情況的關(guān)聯(lián)共性；絕對(duì)關(guān)聯(lián)反映了電能損耗的折線相似度；相對(duì)關(guān)聯(lián)反映了電能損耗情況相對(duì)于始點(diǎn)的變化速率的接近程度?；疑C合關(guān)聯(lián)度綜合了上述特性，能夠更加客觀、充分地體現(xiàn)出以上3個(gè)區(qū)域電能損耗關(guān)聯(lián)關(guān)系。其表達(dá)式如下所示：

[X0′=X01X01，X02X01，…，X0nX01Xi′=Xi1Xi1，Xi2Xi1，…，XinXi1] （2）

在上述計(jì)算的基礎(chǔ)上，通過GM（1，1）對(duì)電能的損耗情況進(jìn)行預(yù)測(cè)模型構(gòu)建，模型構(gòu)建的詳細(xì)過程如下：

（1） 對(duì)關(guān)聯(lián)后的3個(gè)區(qū)域電能損耗數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成一階線損率數(shù)據(jù)序列[X1]=[x（1）1，x12，…，x1n]，得到整體電能損耗數(shù)據(jù)。

（2） 微分處理。最小二乘法就是通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)，可以簡(jiǎn)便地求出未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求出的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差平方和最小。本文利用最小二乘法對(duì)整體電能損耗數(shù)據(jù)進(jìn)行微分處理。

（3） 將微分處理后得到的電能損耗數(shù)據(jù)，通過GM（1，1）轉(zhuǎn)換為電能損耗預(yù)測(cè)值，實(shí)現(xiàn)對(duì)電能損耗預(yù)測(cè)模型的建立，表達(dá)式如下所示：

[x0i=1-eax01-bae-ai-1χi′] （3）

3 仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于大數(shù)據(jù)分析的電能損耗預(yù)測(cè)模型的有效性，需要進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)分析。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為對(duì)比，通過Matlab 7.0進(jìn)行仿真，將2003—2009年某地的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，用2010年和 2011年的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

如表1所示為實(shí)驗(yàn)電網(wǎng)2003—2011年的輸入變量值及相應(yīng)的實(shí)際線損率。

表1 某電網(wǎng)年度電能損耗及相關(guān)數(shù)據(jù)

依據(jù)表1描述的數(shù)據(jù)，輸入2010年和2011年的相關(guān)參數(shù)，分別采用本文模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)這兩年的電能損耗進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)結(jié)果，同時(shí)和當(dāng)年實(shí)際電能損耗結(jié)果進(jìn)行比較，得到的結(jié)果如表2所示。

表2 兩種模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較

分析表2可知，采用本文模型擬合2003—2009年某電網(wǎng)電能損耗的精度比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合精度更高，并且本文模型2010年、2011年度電能損耗預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值非常接近，平均預(yù)測(cè)誤差只有1.81%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的20.94%，說明本文模型更能滿足實(shí)際需要，預(yù)測(cè)結(jié)果非常精確，驗(yàn)證了本文模型的有效性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文模型的有效性，對(duì)本文模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的適應(yīng)能力進(jìn)行比較，得到的結(jié)果見圖4。

圖4 兩種模型適應(yīng)度比較結(jié)果

分析圖4可以看出，本文模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的適應(yīng)度曲線均未和最佳適應(yīng)度曲線完全吻合，但與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，本文模型適應(yīng)度曲線和最佳適應(yīng)度曲線的整體趨勢(shì)更加接近，說明本文模型具有更高的適應(yīng)能力。而且本文模型在迭代次數(shù)為40次時(shí)即趨于平緩，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在迭代次數(shù)為50次時(shí)才逐漸趨于穩(wěn)定，說明本文模型全局收斂能力強(qiáng)，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文模型的有效性。

4 結(jié) 語

本文提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的電能損耗預(yù)測(cè)模型，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，給出數(shù)據(jù)間經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)度分析、灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度分析和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度分析。綜合上述特性，利用灰色綜合關(guān)聯(lián)度獲取關(guān)鍵因素，得到電能損耗變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上，通過GM（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型，依據(jù)往年電能損耗數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)未來電能損耗的預(yù)測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，能夠很好的避免非線性因素對(duì)模型的干擾，為電力企業(yè)制定合理的電能損耗計(jì)劃提供可靠依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1] 胡巧玲，茹金平.基于大數(shù)據(jù)分析的人口遷移量預(yù)測(cè)模型仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真，2014，31（10）：246?249.

[2] 張勤，周步祥，林楠，等.基于灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的線損率預(yù)測(cè)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2013，25（5）：162?166.

[3] 周紅艷，田麗，錢兆剛，等.基于連續(xù)隱Markov模型的理論線損率預(yù)測(cè)研究[J].南陽理工學(xué)院學(xué)報(bào)，2014（6）：38?41.

[4] 王靜，田麗，夏坤，等.基于PSO?SVM模型的理論線損率預(yù)測(cè)研究[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，30（8）：55?58.

[5] 艾解清，徐暉，魏理豪，等.基于最小二乘支持向量機(jī)算法的配電網(wǎng)線損自動(dòng)計(jì)算模型[J].電力科學(xué)與工程，2014，30（z1）：43?46.

[6] 張光瑞.線損分析預(yù)測(cè)在供電管理中的應(yīng)用[J].科技資訊，2013（22）：164.

[7] 王欣，張海巖，季崇軍.線損分析預(yù)測(cè)在供電管理中的應(yīng)用研究[J].大科技，2013（15）：103.

[8] 王艷麗.探討線損分析預(yù)測(cè)在供電管理中的應(yīng)用[J].科技風(fēng)，2015（2）：113.

[9] 李濱，杜孟遠(yuǎn)，韋維，等.基于準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的智能配電網(wǎng)理論線損計(jì)算[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2014，34（11）：122?128.

[10] 王李，王寶，李泓澤.配電線路年理論線損率及其降損分析[J].陜西電力，2015，43（1）：50?54.