郭國(guó)棟

(天津科技大學(xué),天津 300222)

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高滲透率下分布式?jīng)Q策的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

郭國(guó)棟

(天津科技大學(xué),天津 300222)

為提高分布式新能源在電網(wǎng)中的滲透率和尋找有效的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,提出一種基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分布式?jīng)Q策模型,對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行精確預(yù)測(cè),即先用分類器按照負(fù)荷性質(zhì)將大電網(wǎng)進(jìn)行聚類劃分,通過(guò)考慮影響負(fù)荷的各類因素以及這些因素之間的關(guān)系,對(duì)各個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模,然后用貝葉斯優(yōu)化的方法以及轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,再用決策網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行總體預(yù)測(cè)。最后,通過(guò)實(shí)際算例計(jì)算、分析結(jié)果表明,這種方法在滲透率小的一般預(yù)測(cè)時(shí),具有較高的精度,且學(xué)習(xí)時(shí)間短,適合在線預(yù)測(cè)。

動(dòng)態(tài)貝葉斯;分布式;負(fù)荷預(yù)測(cè);決策網(wǎng)絡(luò);滲透率

智能電網(wǎng)是新型現(xiàn)代化電網(wǎng),可以最大限度接納清潔能源,實(shí)現(xiàn)低碳綠色生活,提高電網(wǎng)安全穩(wěn)定性[1]。在這個(gè)框架下,隨著大規(guī)?？稍偕茉吹牟⒕W(wǎng),其對(duì)電網(wǎng)的滲透率不斷提高,分布式電源輸出功率的波動(dòng)也會(huì)在電網(wǎng)系統(tǒng)的安全性與經(jīng)濟(jì)性上產(chǎn)生重大影響[2]。精準(zhǔn)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)可以有效保障電力系統(tǒng)的安全,并且經(jīng)濟(jì)合理地安排電力發(fā)電系統(tǒng)的啟停[3],最大程度地利用可再生能源[4-5]。

傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)算法包括SVM預(yù)測(cè)算法[6]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[7]、灰色模型預(yù)測(cè)方法[8]。SVM算法對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練樣本難以實(shí)施且存在分類問(wèn)題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢且容易失敗,灰色模型誤差偏大。然而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian network, BN)為分布式電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)提供了一種可行的方法。BN理論是采用概率理論在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行概率推理,可以由一些已知節(jié)點(diǎn)的概率推算出另外一些節(jié)點(diǎn)的概率。動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(dynamic Bayesian network, DBN)在普通的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上加入了時(shí)間信息,把原來(lái)的靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與時(shí)間信息結(jié)合,形成具有處理時(shí)序數(shù)據(jù)的隨機(jī)模型。在分布式新能源發(fā)電負(fù)荷并網(wǎng)的電力系統(tǒng)中,風(fēng)能發(fā)電的功率與某一時(shí)刻的風(fēng)速、風(fēng)向有關(guān),光伏發(fā)電的輸出功率與太陽(yáng)輻射度、環(huán)境因素有關(guān),而一般情況下的負(fù)荷預(yù)測(cè)與天氣因素(最高溫度、最低溫度、降雨量等)和可中斷負(fù)荷因素有關(guān)。這些因素都是隨機(jī)的,且同一時(shí)刻不同因素之間與不同時(shí)刻同一因素之間是相互影響的?；诖?本文根據(jù)電網(wǎng)中電源性質(zhì)的相近性利用構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的方法對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行劃分,分析影響每個(gè)小網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷因素之間的關(guān)系,構(gòu)造動(dòng)態(tài)貝葉斯預(yù)測(cè)模型,然后探討電網(wǎng)總負(fù)荷與各個(gè)子電網(wǎng)負(fù)荷之間的關(guān)系,從而對(duì)整個(gè)電力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè),最后通過(guò)算例計(jì)算、分析結(jié)果驗(yàn)證其正確性。

1 電力網(wǎng)絡(luò)的劃分

1.1 根據(jù)負(fù)荷性質(zhì)劃分

因?yàn)榉植际诫娫吹臐B透率不斷提高[9-11],對(duì)電網(wǎng)來(lái)說(shuō)是一個(gè)不可控源,所以在實(shí)際應(yīng)用中將分布式電源結(jié)合在微網(wǎng)中去。微網(wǎng)一般通過(guò)單點(diǎn)接入電網(wǎng),在電網(wǎng)端被視作可控發(fā)電源或負(fù)荷,微網(wǎng)可以并入電網(wǎng)或在孤島模式下運(yùn)行,同一微網(wǎng)地理位置相近,條件也比較相似,往往可以根據(jù)性質(zhì)[12]劃分為一類電網(wǎng)。在電網(wǎng)中,商業(yè)用電、居民用電、工廠用電是不同性質(zhì)的用電,體現(xiàn)為不同的負(fù)荷特性,因此在電網(wǎng)劃分中也可以劃分為幾塊電網(wǎng)。

1.2 Multi Agent技術(shù)的借鑒

劃分好的電網(wǎng)與上級(jí)電網(wǎng)之間是一個(gè)分散式的控制(如微網(wǎng)與上級(jí)電網(wǎng)之間),Multi Agent技術(shù)是將一個(gè)大的系統(tǒng)劃分為幾個(gè)小的系統(tǒng),整個(gè)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)任務(wù)可以由幾個(gè)小的系統(tǒng)相互協(xié)作完成,并具有以下幾個(gè)方面的優(yōu)勢(shì):

1) 多代理技術(shù)符合電力系統(tǒng)分布化的趨勢(shì),能夠達(dá)到分布電源精確預(yù)測(cè)的目的。

2) 除了預(yù)測(cè)之外,這種劃分方式的應(yīng)用有利于上級(jí)電網(wǎng)與下級(jí)電網(wǎng)以及下級(jí)電網(wǎng)之間的協(xié)調(diào)控制。

3) 通過(guò)這種劃分可以找到影響負(fù)荷的主要因素,有利于制定滾動(dòng)計(jì)劃或調(diào)峰計(jì)劃。

4) 多代理系統(tǒng)可以加強(qiáng)下級(jí)電網(wǎng)對(duì)上級(jí)電網(wǎng)的支撐,改善預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)。借鑒多代理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),可以根據(jù)電網(wǎng)負(fù)荷性質(zhì)的相似性構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)整個(gè)電網(wǎng)進(jìn)行劃分。

1.3 貝葉斯分類器的構(gòu)造

貝葉斯分類實(shí)現(xiàn)的核心方法是構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。其主要思想是:在給定的待分樣本的條件下計(jì)算類別的后驗(yàn)概率,確定每個(gè)小部分的后驗(yàn)概率。

式中:X[t]={X1[t],X2[t],…,Xn[t]}為在t時(shí)刻屬性變量的集合,0≤t≤T,而x[t]={x1[t],x2[t],…,xn[t]}是來(lái)描述n個(gè)屬性節(jié)點(diǎn)X1[t],X2[t],…,Xn[t]在t時(shí)刻的n個(gè)度量,xi[t](i=1,2,…,n)表示屬性Xi可能的取值；C[t]表示t時(shí)刻片段的類節(jié)點(diǎn),ci[t]則表示相對(duì)應(yīng)的類節(jié)點(diǎn)C的取值。對(duì)于類來(lái)說(shuō),P(x[t])為常數(shù),P(Xi[t])表示類的先驗(yàn)概率。

考慮到時(shí)間因素,動(dòng)態(tài)貝葉斯分類器是由許多時(shí)間片段構(gòu)成的。在時(shí)間序列下,C={C[0],C[1],…,C[T]}為類變量序列,X={X[0],X[1],…,X[T]}則是屬性變量序列,其中X[t]={X1[t],X2[t],…,Xn[t]},此時(shí)0≤t≤T。動(dòng)態(tài)貝葉斯分類器的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 動(dòng)態(tài)貝葉斯分類器結(jié)構(gòu)

通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分類,將各類信息歸類到各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,調(diào)整劃分方向。

2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分布式模型

2.1 動(dòng)態(tài)貝葉斯預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造

通過(guò)將較大的電網(wǎng)進(jìn)行劃分,可以得到多個(gè)較小的網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)樾【W(wǎng)絡(luò)性質(zhì)相似,所以對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)更為方便,結(jié)果也更為精確。各個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)遵循相似的原則。

首先,為了能對(duì)負(fù)荷進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),這個(gè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)包含對(duì)分布式負(fù)荷起重要作用的關(guān)鍵因素[13]。

F(v)=1-e-(v/λ)k

Prob(0)=F(v1)+[1-F(v3)]= 1-e-(v1/λ)k+e-(v3/λ)k

Prob(Pw)=F(v3)-F(v2)= e-(v2/λ)k-e-(v3/λ)k

式中:v為風(fēng)速,λ為尺度參數(shù),k為形狀參數(shù),Vim為區(qū)間[V1,V2]經(jīng)過(guò)離散化之后的第i段風(fēng)速,F(v)為風(fēng)速的累積分布函數(shù),Prob(0)為當(dāng)風(fēng)機(jī)的有功功率為零時(shí)的概率,Prob(Pw)為風(fēng)機(jī)的有功功率為Pw時(shí)的概率,Prob(Pi+Pi+1)/2為風(fēng)機(jī)在第i段內(nèi)為(Pi+Pi+1)/2時(shí)的概率。

對(duì)于光伏來(lái)說(shuō),其負(fù)荷與光照強(qiáng)度G和組件溫度T有關(guān),而組件溫度又與光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度有關(guān),有如下關(guān)系:

T=Ta+kG

式中:Ta為環(huán)境溫度,k為相關(guān)系數(shù)。

上述各種因素之間在同一時(shí)刻是相互影響的,相同的因素在相鄰時(shí)刻也是相互影響的,同一因素在時(shí)間序列下具有一定的自相關(guān)性。

這里先選定風(fēng)速V、光照強(qiáng)度G、組件溫度T、環(huán)境溫度以及負(fù)荷功率P,其他因素可以用同樣的方式加入到網(wǎng)絡(luò)中。

因?yàn)槟骋粫r(shí)刻負(fù)荷功率受到這一時(shí)刻風(fēng)速、光照強(qiáng)度、組件溫度和環(huán)境溫度的影響,同時(shí)在時(shí)序上也與上一時(shí)刻的負(fù)荷功率有著緊密聯(lián)系,因此有如下因果關(guān)系:

P(Pt+1|Pt,Vt+1,Gt+1,Tt+1)

式中:P為負(fù)荷功率,下標(biāo)t和t+1分別表示當(dāng)前時(shí)刻和預(yù)測(cè)時(shí)刻。

組件溫度、光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度有如下因果關(guān)系:

P(Tt+1|Gt+1,Tat+1)

再考慮時(shí)序上的關(guān)聯(lián)性,風(fēng)速、組件溫度、環(huán)境溫度和光照強(qiáng)度還有如下因果關(guān)系:

P(Vt+1|Vt)，P(Tt+1|Tt)，

P(Tat+1|Tat)，P(Gt+1|Gt)

上述因果關(guān)系可以用局部貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表示,如圖2所示。

圖2 局部貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖

將以上網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合,得到靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),如圖3所示。

圖3 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖

再結(jié)合時(shí)間序列信息,可以得到動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),如圖4所示。

圖4 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖

這樣,動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就形成了。

2.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算

當(dāng)數(shù)據(jù)比較完備時(shí),根據(jù)EM[14]算法,可以算出參數(shù)的極大似然估計(jì),完成參數(shù)一個(gè)周期的更新。似然函數(shù)為L(zhǎng)(θ:D),X={X1,X2,…,Xn}為動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變量集,Xi[m]是節(jié)點(diǎn)在第m個(gè)樣本中的數(shù)據(jù),Pai[m]是父節(jié)點(diǎn)集的配置,θ是待估參數(shù),D是樣本集。則公式為

L(θ:D)=∏mP(X1[m],…，Xn[m]:θ)= ∏m∏iP(Xi[m]|Pai[m]:θi)= ∏i∏mP(Xi[m]|Pai[m]:θi)= ∏iLi(θi:D)

似然函數(shù)就被分解成為n個(gè)獨(dú)立的參數(shù)極大似然估計(jì)問(wèn)題。令N(Xi,Pi)為變量的充分統(tǒng)計(jì)因子,可以得到

θXi|μai的最大似然估計(jì)為

(1)

2.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

為了能使網(wǎng)絡(luò)在負(fù)荷預(yù)測(cè)中實(shí)時(shí)地解決問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)在線預(yù)測(cè),本文提出了貝葉斯優(yōu)化(Bayesian Optimization Algorithm, BOA)與動(dòng)態(tài)貝葉斯(DBN)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的算法。

在網(wǎng)絡(luò)圖形模型智能優(yōu)化的基礎(chǔ)上,將DBN網(wǎng)絡(luò)作為轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò),在整個(gè)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的過(guò)程中,轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的作用非常重要。當(dāng)樣本信息在時(shí)序軸上的t到t+1輪優(yōu)化條件變化時(shí),轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)會(huì)感知到所處環(huán)境的變化,基于對(duì)當(dāng)前狀態(tài)的理解從而進(jìn)行實(shí)時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)。其過(guò)程如圖5所示。

圖5 BOA與DBN的混合優(yōu)化機(jī)制

DBN網(wǎng)絡(luò)感知到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集合發(fā)生變化后,適時(shí)改變基本條件,重新確立了新的種群以及優(yōu)化方向,大大提高了負(fù)荷智能預(yù)測(cè)的自主能力。

為了簡(jiǎn)化計(jì)算,一般往往可以去掉網(wǎng)絡(luò)一些不重要的節(jié)點(diǎn),繼承上一代轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),重新計(jì)量一些邊。這樣就需要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索,而一般的搜索算法往往要搜索大量的節(jié)點(diǎn)空間,為了提高運(yùn)算速度,采用一種啟發(fā)式算法。

首先將時(shí)間T分成n個(gè)時(shí)間段,每個(gè)時(shí)間段長(zhǎng)度為Δt=T/n，將每段進(jìn)行計(jì)算再綜合。設(shè)定評(píng)分函數(shù)為

(2)

從0時(shí)刻起的Δt時(shí)間內(nèi),測(cè)得一批動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)D1,基于前面的BOA方法,從所有的DBN結(jié)構(gòu)中搜索到的第一個(gè)最高評(píng)分SCORE1對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)DBN1,再經(jīng)過(guò)一個(gè)Δt,得到SCORE2和DBN2,最后在nΔt即T時(shí)間內(nèi)得到SCORE0:T對(duì)應(yīng)的DBN0:T。這里所進(jìn)行的綜合指的是以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)的概率為基礎(chǔ),考慮有向邊出現(xiàn)的次數(shù)。

3 決策網(wǎng)絡(luò)的總體預(yù)測(cè)

3.1 BN決策網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

前面已經(jīng)將一個(gè)大電網(wǎng)進(jìn)行劃分,又對(duì)各個(gè)劃分的電網(wǎng)進(jìn)行了分布式負(fù)荷預(yù)測(cè)。除了考慮各個(gè)分布式電網(wǎng)外,還得結(jié)合上級(jí)電網(wǎng)和用戶測(cè)的數(shù)據(jù),從而對(duì)整個(gè)電網(wǎng)進(jìn)行一個(gè)預(yù)測(cè),決策網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)制如圖6所示。

圖6 決策網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)制

為了精確、簡(jiǎn)潔、快速地對(duì)大電網(wǎng)進(jìn)行總體的預(yù)測(cè),這里構(gòu)造一個(gè)決策網(wǎng)絡(luò)。

由于分布式網(wǎng)絡(luò)通過(guò)感知環(huán)境后所形成的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集合的空間是很龐大的,實(shí)際應(yīng)用中需要在較短的時(shí)間內(nèi)找到?jīng)Q策網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),而以往的遺傳算法和進(jìn)化算法并不具有處理這種結(jié)構(gòu)的效率性,因此可以采用改進(jìn)進(jìn)化算法的快速BN構(gòu)圖法進(jìn)行尋找。

設(shè)所有變量的集合I={X1,X2,…,Xn},其基本流程如下:

1) 選擇初始節(jié)點(diǎn)Xroot,其原則是使變量取值分別為0和1時(shí)所對(duì)應(yīng)的染色體個(gè)數(shù)相差的絕對(duì)值最大。

2)Iin表示之前已經(jīng)生成的部分樹(shù)形模型中的變量集,Iout=I-Iin。對(duì)于集合中的Xi∈In和Xj∈Iout,搜索到最大的BD(Xin-i→Xout-j),也就是尋找:

BD(Xin-i→Xout-j)=max{BD(Xi→Xj)|Xi∈Iin,Xj∈Iout}。

3) 把節(jié)點(diǎn)Xout-j加入Iin中去,使之成為Xin-i的子節(jié)點(diǎn),這樣局部就增長(zhǎng)了一個(gè)樹(shù)葉,于是

Iin←Iin∪{Xout},Iout←Iout∪{Xout-j}

4) 返回2),當(dāng)集合I與Iin相等時(shí)結(jié)束。

用上述過(guò)程構(gòu)造決策網(wǎng)絡(luò)時(shí),為了進(jìn)一步簡(jiǎn)化運(yùn)算,應(yīng)按照以下原則進(jìn)行:節(jié)點(diǎn)的獨(dú)立性越弱越先添加一個(gè)邊指向它,一對(duì)節(jié)點(diǎn)相似性越強(qiáng)越先連接它們的邊,不同節(jié)點(diǎn)連接邊的添加具有可加性,而同一節(jié)點(diǎn)連接邊的添加并不具有可加性。

在整個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)序過(guò)程中,某一時(shí)刻的預(yù)測(cè)方向和優(yōu)化點(diǎn)的集合都可以遺傳給下一代的BN決策網(wǎng)絡(luò)做負(fù)荷預(yù)測(cè)使用。

3.2 BN決策網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)

BN決策網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造及前文轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)共同組成了整個(gè)模型的雙核心結(jié)構(gòu)。

將大電網(wǎng)進(jìn)行劃分,再用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè),大大提高了預(yù)測(cè)的魯棒性和精確性。BN決策網(wǎng)絡(luò)的使用使算法有了較快的收斂速度,能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)自主控制,即高度智能化。

BN決策網(wǎng)絡(luò)不僅考慮了每個(gè)分布式電網(wǎng),還將客戶端與上級(jí)電網(wǎng)考慮了進(jìn)來(lái)。此外,它還具有良好的擴(kuò)展性,體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

1) 當(dāng)決策網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合時(shí),受益于決策網(wǎng)絡(luò)的高度智能化,將會(huì)大幅度提高電網(wǎng)的運(yùn)行效率。

2)將決策網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方向進(jìn)行改變,則可以將其功能擴(kuò)展到負(fù)荷預(yù)測(cè)之外的廣闊領(lǐng)域。如果將其優(yōu)化方向改為改善不間斷供電,那么結(jié)合新能源發(fā)電技術(shù)和新型儲(chǔ)能技術(shù),可以使功率輸出平滑,提高其穩(wěn)定性。此外,在故障檢測(cè)和用戶交互方面也有天然的優(yōu)勢(shì)。

4 算例分析

為驗(yàn)證本文提出的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,使用Matlab中的FULLBNT工具箱進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。

以某地區(qū)夏季的日負(fù)荷數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔為60 min。選取天氣因素相似的2013年5月31日—2013年5月20日的電力數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,來(lái)預(yù)測(cè)5月21日0—24時(shí)的負(fù)荷，其中3個(gè)捕捉到的時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 三個(gè)時(shí)間點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)

按照負(fù)荷性質(zhì)對(duì)樣本進(jìn)行劃分。為了了解負(fù)荷的時(shí)間性質(zhì)和空間性質(zhì),在matlab環(huán)境下做出相對(duì)負(fù)荷在時(shí)間維度與空間維度的三維仿真圖,這里先將樣本進(jìn)行歸一化處理。將負(fù)荷處理到[0,1]區(qū)間內(nèi),時(shí)間維度本身就已限制在[0,24]區(qū)間內(nèi),無(wú)需再進(jìn)行處理。在空間位置上選取幾何中心點(diǎn),由遠(yuǎn)及近將空間維度處理在[0,10]區(qū)間內(nèi)。歸一化公式為

將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到負(fù)荷的三維特性如圖7所示。

圖7 負(fù)荷的三維特性

從圖7可以看出,顏色的深淺代表相對(duì)負(fù)荷的大小,在時(shí)間維度10到11,空間維度4和7的位置有2個(gè)高峰,而在時(shí)間維度20到22時(shí),在整個(gè)空間上延綿一片小高峰,在時(shí)間維度0到4時(shí)又出現(xiàn)成片藍(lán)色低谷,在空間上也有較好的集中性。為了給貝葉斯處理提供條件,這里采用非負(fù)矩陣分解法將其進(jìn)行降維處理,如圖8所示。

圖8 負(fù)荷特性的降維分類

可以利用貝葉斯分類器來(lái)處理這個(gè)二維圖像減少計(jì)算量。再利用式(2)計(jì)算各分類網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的評(píng)分。

分析各個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)與風(fēng)速、溫度、濕度關(guān)系的強(qiáng)弱,找到強(qiáng)屬性集G1和弱屬性集G2。強(qiáng)屬性集G1={A1,A2},弱屬性集G2={A3},在要求計(jì)算速度的前提下可以忽略A3,如表2所示。

表2 影響因素的關(guān)聯(lián)性結(jié)果

在對(duì)分類后的每一部分電網(wǎng)中,利用本文所提出轉(zhuǎn)移矩陣的方法,以式(1)作為目標(biāo)函數(shù),利用分布式協(xié)同進(jìn)化算法將其在動(dòng)態(tài)貝葉斯決策網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行迭代。

決策網(wǎng)絡(luò)中,為尋找BD(Xin-i→Xout-j)=max{BD(Xi→Xi)|Xi∈Iin,Xi∈Iout},將風(fēng)速、濕度、溫度的值處理為網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)之間的概率值,經(jīng)過(guò)多次學(xué)習(xí)得到最優(yōu)參數(shù),如圖9所示。

圖9 決策網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)曲線

在圖9中,實(shí)際運(yùn)行65代就已能得到最優(yōu)解和最優(yōu)參數(shù),當(dāng)前后代數(shù)參數(shù)學(xué)習(xí)極大似然值的差小于0.001時(shí)就終止迭代了,但因?yàn)樵诰€運(yùn)行時(shí)繼續(xù)調(diào)整參數(shù),故65代后還在繼續(xù)。

通過(guò)動(dòng)態(tài)貝葉斯方法可以得到各個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)區(qū)間,即各負(fù)荷出現(xiàn)在某一個(gè)值上的概率。本文采取某一時(shí)刻概率最大值所對(duì)應(yīng)負(fù)荷區(qū)間的中位數(shù)作為這一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。如5月21日8時(shí)的狀態(tài)區(qū)間,如圖10所示。這一刻的預(yù)測(cè)值就為270 MW。

圖10 負(fù)荷預(yù)測(cè)的概率分布

將本文的算法與一般的灰色神經(jīng)算法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,如圖11所示。

圖11 負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)比圖

從圖11可以看到,本文所提出的模型可以有效地跟上實(shí)際負(fù)荷的變化,而灰色神經(jīng)預(yù)測(cè)模型在中間段有明顯的滯后性。

采取均方根誤差作為判斷負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性的指標(biāo),負(fù)荷預(yù)測(cè)的均方根誤差曲線如圖12所示。

圖12 負(fù)荷預(yù)測(cè)的均方根誤差曲線

因?yàn)閷?shí)際選址條件限制,本例中分布式能源的滲透率并不高,但通過(guò)圖9可以看出,DBN預(yù)測(cè)的結(jié)果還是較為精確的,誤差可控制在5%以內(nèi),符合負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差標(biāo)準(zhǔn),證明基于DBN的分布式?jīng)Q策網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法是可行的。而灰色預(yù)測(cè)方法較為粗糙,誤差達(dá)到了10%。由此可見(jiàn),在一般負(fù)荷預(yù)測(cè)中,本文所述方法也是適用的。當(dāng)新能源的滲透率更高時(shí),本文方法的優(yōu)越性將會(huì)更加明顯。為了分析本文模型是否適用于在線預(yù)測(cè),本文采用整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程的收斂時(shí)間作為判斷指標(biāo)。普通動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與分布式?jīng)Q策貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算性能的對(duì)比如圖13所示。

從圖13可以看到,當(dāng)樣本數(shù)據(jù)較小時(shí),兩者的差別并不大,但隨著數(shù)據(jù)量的增大,預(yù)測(cè)所需的學(xué)習(xí)時(shí)間有了明顯的不同,這說(shuō)明分布式?jīng)Q策比貝葉斯更適合在線預(yù)測(cè)。

圖13 算法所需時(shí)間對(duì)比

5 結(jié) 論

1) 利用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法,考慮時(shí)序因素,充分利用歷史大數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),能提高預(yù)測(cè)精度。

2) 按照負(fù)荷性質(zhì),通過(guò)分類器對(duì)大電網(wǎng)進(jìn)行聚類劃分,并進(jìn)行分布式計(jì)算,能有效降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。

3) 提出了決策網(wǎng)絡(luò)方法,結(jié)合分布式網(wǎng)絡(luò),可大大降低計(jì)算復(fù)雜度。而且決策網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展性好,可以用于電網(wǎng)優(yōu)化、故障檢測(cè)等方面。

4) 這種方法在滲透率較小的一般預(yù)測(cè)時(shí),具有較高的精度,且學(xué)習(xí)時(shí)間短,適合在線預(yù)測(cè)。

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(責(zé)任編輯 張興業(yè))

Load forecasting model based on distributed decision-making with high penetration

GUO Guodong

(Tianjin University of Science and Technology, Tianjin 300222, China)

In order to enhance the penetration rate of distributed new energy in the grid and to find the effective way to forecast load, this paper proposed the distributed decision-making model based on dynamic Bayesian network to accurately predict the load on the grid.It is a method that firstly uses the classifier to divide and cluster the large grid according to the nature of the load.Then by considering all kinds of factors that influence the load and the the relationship between these factors, it establishes the model of distributed networks by dynamic Bayesian network, optimizes the model by the optimization of Bayesian method and the transfer network, and forecasts the overall load by decision-making network.Finally, the calculation and the analysis of the example shows that this method, of which the learning time is short, is effective and accurate in the system with small penetration and, which is suitable for on-line load forecasting.

dynamic Bayesian;distributed;load forecasting;decision-making network;penetration

2016-04-12。

郭國(guó)棟(1995—),男,研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及自動(dòng)化。

TP393

A

2095-6843(2016)05-0432-07