于道林， 張智晟， 韓少曉， 李 晨

(1. 青島大學(xué)自動化與電氣工程學(xué)院， 山東 青島 266071； 2. 山東省電力公司， 山東 濟南 250001；3. 國家電網(wǎng)公司電力調(diào)度控制中心， 北京 100031)

計及需求響應(yīng)的Elman-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型研究

于道林1， 張智晟1， 韓少曉2， 李 晨3

(1. 青島大學(xué)自動化與電氣工程學(xué)院， 山東 青島 266071； 2. 山東省電力公司， 山東 濟南 250001；3. 國家電網(wǎng)公司電力調(diào)度控制中心， 北京 100031)

通過頻譜分析研究了需求響應(yīng)負(fù)荷的基本特性，并以此為依據(jù)建立了計及需求響應(yīng)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Elman-NN)預(yù)測模型。Elman-NN具有處理動態(tài)信息能力強、訓(xùn)練時間短、全局尋優(yōu)性強的優(yōu)點。通過實際算例，對比在Elman-NN模型中計及需求響應(yīng)因素前后的預(yù)測性能，結(jié)果顯示計及需求響應(yīng)因素可顯著提高Elman-NN模型預(yù)測精度。本文證實了在模型中計及需求響應(yīng)因素的重要作用，為需求響應(yīng)負(fù)荷的預(yù)測研究奠定了必要的理論基礎(chǔ)。

需求響應(yīng)； 負(fù)荷特性； Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 短期負(fù)荷預(yù)測

1 引言

傳統(tǒng)電力體制下，通常認(rèn)為需求側(cè)負(fù)荷是“剛性”不可控的，電能可保持供需平衡，只是發(fā)電機組單方面對需求側(cè)電能變化的響應(yīng)。隨著電力市場日益成熟，用戶負(fù)荷呈現(xiàn)出一定的需求彈性，這意味著可通過技術(shù)手段改善用戶負(fù)荷曲線。所謂需求響應(yīng)(Demand Response，DR)[1]，是指用戶在電價機制或激勵機制的引導(dǎo)下，為獲取經(jīng)濟利益而改變正常用電習(xí)慣的行為。需求響應(yīng)可以使需求側(cè)資源同樣被納入調(diào)度范疇，提高客戶端用電效率，綜合優(yōu)化整個電力系統(tǒng)的能源配置。歐美很多國家已經(jīng)成功實施多個需求響應(yīng)項目[2]，實施結(jié)果表明需求響應(yīng)可有效緩解系統(tǒng)短期容量不足，推遲電網(wǎng)升級，節(jié)省新建發(fā)電設(shè)備和輸電設(shè)施所需的額外成本，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性[3]。相對于歐美等發(fā)達國家，我國對需求響應(yīng)的研究起步較晚，無論是其自動化還是標(biāo)準(zhǔn)化都處于初步階段，但智能電網(wǎng)為需求響應(yīng)提供了技術(shù)支持[4，5]。智能電網(wǎng)的高級量測系統(tǒng)能夠在電網(wǎng)與用戶之間建立雙向通信通道，為系統(tǒng)調(diào)度員(Distribution System Operators，DSOs)進行短期負(fù)荷預(yù)測提供重要的參考信息。文獻[6]綜合考慮分時電價和可中斷負(fù)荷對發(fā)電調(diào)度的影響，建立了智能電網(wǎng)下計及用戶側(cè)互動的發(fā)電調(diào)度計劃模型。文獻[7]在傳統(tǒng)預(yù)測方法上進行參數(shù)修正，基于多元線性回歸法建立了直接法，用于預(yù)測考慮需求側(cè)管理量的負(fù)荷。文獻[8]考慮需求響應(yīng)提供虛擬出力和虛擬備用的雙重功能，采用基于場景概率的兩階段隨機模型，建立了含風(fēng)電電力系統(tǒng)的供需側(cè)聯(lián)合調(diào)度模型。

目前國內(nèi)對需求響應(yīng)的研究主要集中于不確定性因素的建模，以及對原始負(fù)荷曲線的影響，很少涉及計及需求響應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測問題。需求響應(yīng)會使用戶負(fù)荷曲線產(chǎn)生變化，需要在傳統(tǒng)預(yù)測方法基礎(chǔ)上做出調(diào)整或改進，以提高電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測精度。基于此，本文分析了需求響應(yīng)機理，通過頻譜分析研究計及需求響應(yīng)負(fù)荷的特性，并以此為依據(jù)構(gòu)建了計及需求響應(yīng)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Elman-Neural Networks，Elman-NN)短期負(fù)荷預(yù)測模型。結(jié)合某地區(qū)實際負(fù)荷數(shù)據(jù)進行試驗，并與傳統(tǒng)BP-NN預(yù)測模型進行對比，結(jié)果證明本文預(yù)測模型具有一定的實用價值。

2 計及需求響應(yīng)負(fù)荷的特性分析

2.1 需求響應(yīng)機理

在系統(tǒng)負(fù)荷超過系統(tǒng)能夠獲得的最大電力供應(yīng)時，可通過發(fā)送需求響應(yīng)信號DR，減少可控負(fù)荷，降低供電壓力。DR信號既可由系統(tǒng)調(diào)度員發(fā)送給工業(yè)等大型用戶，也可由負(fù)荷聚合商(Load Aggregator，LA)發(fā)送給居民等小型用戶。DR信號必須符合實際情況，其作用下期望需求響應(yīng)曲線的幅值大小和持續(xù)時間都應(yīng)受到約束限制。由于需求響應(yīng)的靈活性，可控負(fù)荷在結(jié)束被控制并重新接入系統(tǒng)時，被滯后的負(fù)荷將出現(xiàn)負(fù)荷反彈現(xiàn)象[9]。本文以負(fù)荷曲線的形式協(xié)助描述需求響應(yīng)機理[10]，DR信號作用下的期望需求響應(yīng)曲線如圖1所示。

圖1 期望需求響應(yīng)曲線Fig.1 Profile of expected demand response

圖1中，V1表示期望需求響應(yīng)曲線的幅值；t1表示期望需求響應(yīng)持續(xù)時間，即DR信號持續(xù)時間；t2表示滯后負(fù)荷反彈持續(xù)時間。

2.2 用戶實際需求響應(yīng)模型

我國對自動需求響應(yīng)的研究目前還處于初步階段[11]，用戶完全按照自己意愿簽訂協(xié)議并參與需求響應(yīng)項目，而且小型用戶的需求響應(yīng)隨機性較強，因此，用戶實際需求響應(yīng)與期望需求響應(yīng)之間存在一定差異：

(1) 用戶實際需求響應(yīng)較DR信號存在延時。

(2) 需求響應(yīng)的靈活性導(dǎo)致需求響應(yīng)結(jié)束后產(chǎn)生的負(fù)荷反彈不確定。

(3) 無法保證所有簽訂協(xié)議的用戶均能夠嚴(yán)格做出準(zhǔn)確需求響應(yīng)。

同時，用戶實際需求響應(yīng)會受到日期、時刻、天氣和電價等外界因素的影響，處于時變狀態(tài)。綜合考慮上述因素，本文構(gòu)建了基于時變函數(shù)的用戶實際需求響應(yīng)模型，如式(1)所示。

(1)

式中，dr1表示用戶實際需求響應(yīng)曲線數(shù)值；dr表示期望需求響應(yīng)曲線數(shù)值；n為一天中負(fù)荷采樣點的編號，n=0,1,…,95；v為分布均勻的零均值獨立成分，模擬用戶隨機性；nb表示含dr的項數(shù)；wn表示模擬在第n個負(fù)荷采樣點處影響用戶實際需求響應(yīng)的外界不確定性因素，由于本文研究的是電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測，因此對wn做了簡化處理，只反映出時刻因素，其數(shù)值等于負(fù)荷采樣點n所屬的小時編號，即wn=0,1,…,23；i=0,1,…,nb-1，為bi(wn-i)的編號；bi(wn-i)為關(guān)于w的多項式函數(shù)，用于定量表征w對用戶實際需求響應(yīng)的影響，如式(2)所示。

(2)

式中，bi，j(j=1,2,…,p)是常數(shù)，表示每項的系數(shù)；p為βj(wn)的項數(shù)；βj(wn)為wn的給定函數(shù)，如式(3)所示。

(3)

wn能夠簡單量化時刻因素對用戶需求響應(yīng)程度的影響，而該影響通過βj(wn)實現(xiàn)。式(3)可使用戶白天需求響應(yīng)的程度大于晚上，與生活實際情況相符。

用戶實際需求響應(yīng)模型中融入了DR信號作用的累積效應(yīng)，同時簡單地考慮了外界因素影響，以及用戶行為的隨機性，滿足用戶實際需求響應(yīng)與期望需求響應(yīng)的差異性特征。

2.3 計及需求響應(yīng)負(fù)荷的特性分析

研究負(fù)荷特性時，可通過頻譜分析了解電力系統(tǒng)負(fù)荷周期性變化規(guī)律，更好地識別和挖掘負(fù)荷特性[12]?？焖俑盗⑷~變換(Fast Fourier Transformation, FFT)屬于離散傅立葉變換(Discrete Fourier Transformation, DFT)的一種，DFT及其逆變換公式分別如下：

(4)

(5)

式中，k為頻域樣本點的序列號；n為時域樣本點的序列號；Xd(k)為時域樣本集第k個值對應(yīng)的頻域值；x(n)為時域樣本集中的第n個值；N為樣本集中數(shù)值的個數(shù)。

與一般DFT相比，F(xiàn)FT運算量大大減少，計算速度快，能夠有效識別負(fù)荷曲線的頻譜特性，結(jié)合MATLAB編程仿真可用于協(xié)助分析計及需求響應(yīng)負(fù)荷的特性[13]。

以上述理論為依據(jù)，結(jié)合某地區(qū)電網(wǎng)2008年實際負(fù)荷數(shù)據(jù)進行需求響應(yīng)試驗。需求響應(yīng)機理下期望需求響應(yīng)曲線幅值V1∈[300,800]MW，持續(xù)時間t1∈[1,4]h。負(fù)荷反彈幅值為期望需求響應(yīng)幅值的0.3倍，負(fù)荷反彈持續(xù)時間t2=0.3t1。用戶實際需求響應(yīng)模型參數(shù)設(shè)定：式(1)中，dr項的數(shù)量nb=3，分布均勻的零均值獨立成分v的標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)置為5；式(2)中，βj(wn)的項數(shù)p=1，各項系數(shù)b0,0=0.30，b0,1=0.02，b1,0=0.15，b1,1=0.01，b2,0=0.05，b2,1=0.01。相鄰兩個DR信號之間的時間間隔位于[12h,72h]區(qū)間范圍內(nèi)。利用FFT對計及需求響應(yīng)負(fù)荷進行頻譜分析，MATLAB仿真運行結(jié)果圖像如圖2所示。

圖2 頻譜分析仿真圖像Fig.2 Simulation results of spectrum analysis

將程序頻譜分析結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)荷特性頻譜圖像，幅值較小的譜分量忽略不計。負(fù)荷特性頻譜圖像如圖3所示。

圖3 計及需求響應(yīng)負(fù)荷的特征頻譜Fig.3 Characteristic spectrum of load considering DR

由圖3可以看出，以24h(即一天)為周期的譜分量幅值最大，而且遠(yuǎn)大于其他周期對應(yīng)譜分量的幅值。這表明，計及需求響應(yīng)負(fù)荷數(shù)據(jù)與原始負(fù)荷數(shù)據(jù)主要負(fù)荷特性相同，相鄰日期相同時刻的負(fù)荷數(shù)值表現(xiàn)出最高的相關(guān)性。

本文將需求響應(yīng)因素作為外界因素處理，負(fù)荷特性分析結(jié)果將對預(yù)測模型輸入量的組成起到?jīng)Q策性作用。

3 計及需求響應(yīng)的Elman-NN預(yù)測模型

3.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Elman-NN是一種典型的動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14，15]，通常包含四層：輸入層、隱含層、承接層和輸出層，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。除去承接層剩下的部分相當(dāng)于前饋網(wǎng)絡(luò)，輸入層神經(jīng)元用于傳輸信號，輸出層神經(jīng)元起到線性加權(quán)作用。

圖4 Elman-NN預(yù)測模型結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure of Elman-NN forecasting model

Elman-NN的特點是隱含層的輸出通過承接層的延遲與存儲之后，再自聯(lián)到隱含層的輸入，承接層可視為一步延時的算子。這種自聯(lián)方式相當(dāng)于在基本BP網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上增加了內(nèi)部反饋網(wǎng)絡(luò)，使其對歷史狀態(tài)的數(shù)據(jù)具有敏感性，具備了適應(yīng)時變特性的能力，從而達到了動態(tài)建模的目的。

3.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程

圖4中，k表示時刻；u，x，xc和y分別表示m維輸入向量，n維隱含層結(jié)點單元向量，n維反饋狀態(tài)向量和p維輸出向量，此處p為1；ω1，ω2，ω3分別表示輸入層連接隱含層、承接層連接隱含層和隱含層連接輸出層的權(quán)值。則Elman網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)空間表達式可如式(6)表示。

(6)

式中，g(·)為輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)；f(·)為中間層(隱含層和承接層)神經(jīng)元的傳遞函數(shù)。由式(6)可進一步推導(dǎo)出式(7)。

(7)

式中，xc(k-1)=x(k-2)，由此，xc(k)可不斷依次遞推，并且依賴于每次推導(dǎo)中不同時刻的連接權(quán)值，屬于動態(tài)遞推過程。Elman-NN進行權(quán)值修正時采用BP算法，訓(xùn)練指標(biāo)由誤差平方和函數(shù)確定，如式(8)所示。

(8)

3.3 計及需求響應(yīng)的Elman-NN預(yù)測模型建模

需求響應(yīng)項目會使用戶日負(fù)荷曲線產(chǎn)生變化，必須在傳統(tǒng)預(yù)測方法基礎(chǔ)上做出調(diào)整或改進，以提高預(yù)測精度。通過1.3節(jié)中對計及需求響應(yīng)負(fù)荷的特性分析，確定計及需求響應(yīng)Elman-NN預(yù)測模型輸入量的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和影響因素組成，如式(9)所示。

(9)

式中，u表示Elman-NN預(yù)測模型的輸入量；k表示要預(yù)測的負(fù)荷采樣點的時間序列編號，k=0,1,…,95；d表示要預(yù)測的負(fù)荷采樣點所在的天數(shù)編號；h表示歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)向量，如式(10)所示；w表示溫度、天氣和日類型(工作日或休息日)等外在影響因素向量，如式(11)所示；dr1表示需求響應(yīng)因素向量，如式(12)所示。

(10)

(11)

(12)

本文定義了一種新的向量表示方式“[A·]”，其中“A·”表示對元素的按序列舉。例如：

式(10)中，h表示9維歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)向量，load1表示計及需求響應(yīng)的負(fù)荷數(shù)據(jù)。式(11)中，w表示17維外在影響因素向量，Tmax、Tave、Tmin和s分別表示某日的最高溫度、平均溫度、最低溫度和天氣影響因子，g表示預(yù)測日的日類型影響因子。式(12)中，dr1表示9維需求響應(yīng)因素向量，dr1表示用戶實際需求響應(yīng)曲線數(shù)值。另外，i和j均用作計數(shù)編號。綜上，u為Elman-NN預(yù)測模型的35維輸入量。為進一步驗證預(yù)測模型中計及需求響應(yīng)因素的重要性，本文將預(yù)測模型中計及和不計及需求響應(yīng)因素時的預(yù)測結(jié)果進行對比，具體工作流程如圖5所示。

圖5 兩種模型對比流程圖Fig.5 Flowchart of comparision of two models

4 算例分析

4.1 影響因素數(shù)據(jù)預(yù)處理

對于計及需求響應(yīng)的負(fù)荷數(shù)據(jù)，影響其負(fù)荷特性的因素包括溫度、天氣狀況和DR信號等，它們的量綱不同，值域差異較大。為避免部分負(fù)荷影響因素在總體映射效果中被歪曲甚至淹沒，同時防止神經(jīng)元在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程中飽和，需要在模型訓(xùn)練之前對各種負(fù)荷影響因素統(tǒng)一進行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理。

日類型數(shù)據(jù)：工作日影響因子取值為1，休息日影響因子取值為0.5。

天氣類型數(shù)據(jù)：晴天、多云(含陰天)和雨雪天氣的影響因子分別取值1、0.5和0。

對于溫度，由于其數(shù)值在有限范圍內(nèi)波動，可以同負(fù)荷一樣采取歸一化處理，處理方法如式(13)所示。

(13)

對每個DR信號作用下的期望需求響應(yīng)曲線數(shù)值須以整體負(fù)荷為基準(zhǔn)作特殊標(biāo)準(zhǔn)化處理，如式(14)所示。

(14)

4.2 算例結(jié)果分析

BP-NN預(yù)測模型參數(shù)設(shè)定：隱含層節(jié)點數(shù)取12，學(xué)習(xí)速率取0.02，動量因子取0.9，最大訓(xùn)練次數(shù)取20000，目標(biāo)誤差取0.005。Elman-NN預(yù)測模型參數(shù)設(shè)定：中間層神經(jīng)元數(shù)目取12，中間層傳遞函數(shù)選用tansig函數(shù)，輸出層傳遞函數(shù)選用purelin函數(shù)，利用函數(shù)train調(diào)用traingdx訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練步數(shù)設(shè)定為20000，目標(biāo)誤差取0.001。

4.2.1 不計及需求響應(yīng)時模型預(yù)測性能比較

隨機選取該電網(wǎng)某日負(fù)荷進行預(yù)測，預(yù)測日的9～20h時段屬于其峰負(fù)荷時段。采用電價政策，提升預(yù)測日12～14h時間段內(nèi)的電價，并于日前作為DR信號發(fā)送給用戶，通過電價差引導(dǎo)用戶降低預(yù)測日該時段負(fù)荷。不計及需求響應(yīng)因素時，分別使用Elman-NN模型和BP-NN模型對該地區(qū)電網(wǎng)同一天負(fù)荷進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果對比如圖6所示。

圖6 不計及需求響應(yīng)時預(yù)測結(jié)果對比Fig.6 Comparison of prediction results without DR

由圖6可以看出：在12～14h時間段內(nèi)，真實負(fù)荷曲線因受DR信號影響明顯凹陷；在14～15h時段內(nèi)，真實負(fù)荷曲線由于滯后負(fù)荷反彈，曲線明顯凸出；由于DR信號的作用隨時間遞減，且具有一定延時性，式(1)中dr項數(shù)nb取值為3，即每個時點負(fù)荷受該時點及前兩個時點處DR信號累積影響，同時，由式(3)，12h之后外界不確定性因素影響減弱，因此15h之后DR信號作用逐漸減小，真實負(fù)荷曲線形態(tài)無明顯凹凸變化；Elman-NN模型和BP-NN模型的負(fù)荷預(yù)測曲線在12～15h時段內(nèi)均未出現(xiàn)明顯凹凸變化特征。這表明在不計及需求響應(yīng)因素時，兩種模型均無法預(yù)測出真實負(fù)荷曲線因受DR信號影響而產(chǎn)生的變化。因此，需要對原有負(fù)荷預(yù)測模型做出調(diào)整或改進，以提高預(yù)測需求響應(yīng)負(fù)荷時的預(yù)測精度。

4.2.2 計及需求響應(yīng)時模型預(yù)測性能比較

受DR信號影響，原始負(fù)荷曲線在波形上會出現(xiàn)突然凸出或者凹陷的情況，這種特殊性增加了需求響應(yīng)負(fù)荷的預(yù)測難度，本文將需求響應(yīng)因素作為外界因素處理，見式(9)。在模型中計及需求響應(yīng)因素的情況下，分別使用Elman-NN模型和BP-NN模型對該地區(qū)電網(wǎng)同一天負(fù)荷進行預(yù)測。為保證每種模型預(yù)測過程的公平性，固定DR信號發(fā)送時刻、幅值及持續(xù)時間，確保兩種模型使用的負(fù)荷數(shù)據(jù)相同。預(yù)測結(jié)果對比如圖7所示。

圖7 計及需求響應(yīng)時預(yù)測結(jié)果對比Fig.7 Comparison of prediction results with DR

由圖7可看出，計及需求響應(yīng)因素時，Elman-NN模型和BP-NN模型都能夠成功預(yù)測出12～15h時間段內(nèi)負(fù)荷曲線因受DR信號影響而產(chǎn)生的變化，這與圖6預(yù)測結(jié)果形成鮮明對比，表明在模型中計及需求響應(yīng)因素對提高需求響應(yīng)項目的預(yù)測精度非常重要。不計及和計及需求響應(yīng)因素時，Elman-NN模型和BP-NN模型預(yù)測結(jié)果誤差指標(biāo)對比如表1所示。

表1 兩種情況下模型預(yù)測結(jié)果對比Tab.1 Comparision of forecasting results of models in two different situations

注：EMAPE為平均絕對百分誤差；EMAX為最大相對誤差。

由表1可知，在預(yù)測模型中計及需求響應(yīng)因素后，Elman-NN模型和BP-NN模型的MAPE指標(biāo)分別下降5.972%和6.847%，預(yù)測性能得到顯著改善。

為了進一步驗證計及需求響應(yīng)Elman-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型的優(yōu)越性和泛化能力，在模型中計及需求響應(yīng)的情況下，分別采用Elman-NN和BP-NN兩種模型對該地區(qū)電網(wǎng)同一周進行負(fù)荷預(yù)測，兩種模型的預(yù)測結(jié)果和誤差比較如表2所示。

表2 計及需求響應(yīng)的模型預(yù)測結(jié)果對比
Tab.2 Comparision of forecasting results of models with DR

星期Elman-NNBP-NNEMAPE(%)EMAX(%)EMAPE(%)EMAX(%)一5.74118.23912.30123.457二4.57816.29111.69715.457三4.35715.2169.87019.771四5.4029.98312.30118.695五3.9188.36111.42723.204六6.27015.16414.70624.766日6.91312.14213.50722.370

注：EMAPE為平均絕對百分誤差；EMAX為最大相對誤差。

由表2可知，計及需求響應(yīng)因素后，Elman-NN模型和BP-NN模型的預(yù)測精度都得到顯著提高，而且Elman-NN模型比BP-NN模型的MAPE指標(biāo)低6.947%，表現(xiàn)出更好的預(yù)測性能和穩(wěn)定性。這表明，計及需求響應(yīng)的Elman-NN模型對需求響應(yīng)項目具有較好的實用性。

5 結(jié)論

本文分析了需求響應(yīng)機理，構(gòu)建了基于時變函數(shù)的用戶實際需求響應(yīng)模型。使用FFT對計及需求響應(yīng)負(fù)荷數(shù)據(jù)進行頻譜分析，識別其基本負(fù)荷特性，并以此為依據(jù)構(gòu)建了計及需求響應(yīng)的Elman-NN短期負(fù)荷預(yù)測模型。通過實際算例仿真，證明Elman-NN模型預(yù)測性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)BP-NN模型，且在模型中計及需求響應(yīng)因素可有效預(yù)測DR信號對日負(fù)荷曲線的影響，顯著提高模型預(yù)測精度。本文并未對影響需求響應(yīng)的各項不確定性因素分類模塊化，這將成為下一步研究的主要方向。

[1] 張欽, 王錫凡, 王建學(xué), 等 (Zhang Qin, Wang Xifan, Wang Jianxue, et al.). 電力市場下需求響應(yīng)研究 (Survey of demand response research in deregulated electricity markets) [J]. 電力系統(tǒng)自動化 (Automation of Electric Power Systems), 2008, 32(3): 97-106.

[2] 潘小輝, 王蓓蓓, 李揚, 等 (Pan Xiaohui, Wang Beibei, Li Yang, et al.). 國外需求響應(yīng)技術(shù)及項目實踐 (Demand response technology abroad and its practice) [J]. 電力需求側(cè)管理 (Power Demand Side Management), 2013, 15(1): 58-62.

[3] 田世明, 王蓓蓓, 張晶 (Tian Shiming, Wang Beibei, Zhang Jing). 智能電網(wǎng)條件下的需求響應(yīng)關(guān)鍵技術(shù) (Key technologies for demand response in smart grid) [J]. 中國電機工程學(xué)報 (Proceedings of the CSEE), 2014, 34(22): 3576-3589.

[4] 趙雪霖, 何光宇, 楊文軒, 等 (Zhao Xuelin, He Guangyu, Yang Wenxuan, et al.). 智能用電網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與初步實現(xiàn) (Design and initial implementation of smart electric appliance network) [J]. 電工電能新技術(shù) (Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy), 2014, 33(10): 52-57.

[5] 王蓓蓓 (Wang Beibei). 面向智能電網(wǎng)的用戶需求響應(yīng)特性和能力研究綜述 (Research on consumers' response characterics and ability under smart grid: a literatures survey) [J]. 中國電機工程學(xué)報 (Proceedings of the CSEE), 2014, 34(22): 3654-3663.

[6] 劉小聰, 王蓓蓓, 李揚, 等 (Liu Xiaocong, Wang Beibei, Li Yang, et al.). 智能電網(wǎng)下計及用戶側(cè)互動的發(fā)電日前調(diào)度計劃模型 (Day-ahead generation scheduling model considering demand side interaction under smart grid paradigm) [J]. 中國電機工程學(xué)報 (Proceedings of the CSEE), 2013, 33(1): 30-38.

[7] 蘇衛(wèi)華, 儲琳琳, 張亮, 等 (Su Weihua, Chu Linlin, Zhang Liang, et al.). 考慮需求側(cè)管理的負(fù)荷預(yù)測方法研究 (Study on load forecast method considering demand side management) [J]. 華東電力 (East China Electric Power), 2010, 38(8): 1236-1239.

[8] 楊麗君, 李健強, 李學(xué)平, 等 (Yang Lijun, Li Jianqiang, Li Xueping, et al.). 考慮需求響應(yīng)的含風(fēng)電電力系統(tǒng)日前經(jīng)濟調(diào)度 (Day-ahead dispatching for wind power integrated system considering demand response) [J]. 電工電能新技術(shù) (Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy), 2015, 34(11): 29-36.

[9] 張欽, 王錫凡, 別朝紅, 等 (Zhang Qin, Wang Xifan, Bie Zhaohong, et al.). 電力市場下直接負(fù)荷控制決策模型 (A decision model of direct load control in electricity markets) [J]. 電力系統(tǒng)自動化 (Automation of Electric Power Systems), 2010, 34(9): 23-28.

[10] Andrea Garulli, Simone Paoletti, Antonio Vicino. Models and Techniques for Electric Load Forecasting in the Presence of Demand Response [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2014, 23(3): 1087-1097.

[11] 高賜威, 梁甜甜, 李慧星, 等 (Gao Ciwei, Liang Tiantian, Li Huixing, et al.). 開放式自動需求響應(yīng)通信規(guī)范的發(fā)展和應(yīng)用綜述 (Development and application of open automated demand response) [J]. 電網(wǎng)技術(shù) (Power System Technology), 2013, 37(3): 692-698.

[12] 張雪瑩, 管霖, 謝錦標(biāo) (Zhang Xueying, Guan Lin, Xie Jinbiao, et al.). 采用譜分析建模和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方案 (Short-term load forecasting based on artificial neural network and modeling with spectrum analysis) [J]. 電網(wǎng)技術(shù) (Power System Technology), 2004, 28(11): 49-52.

[13] 陳大銀 (Chen Dayin). Matlab軟件在頻譜分析中的應(yīng)用 (Application of Matlab software in spectrum analysis) [J]. 貴陽學(xué)院學(xué)報 (Journal of Guiyang College), 2014, 9(2): 28-30.

[14] 劉遠(yuǎn)龍, 龔文杰, 徐超, 等 (Liu Yuanlong, Gong Wenjie, Xv Chao, et al.). 基于PSO-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測模型研究 (Research of short-term load forecasting model based on PSO-Elman Neural Network) [J]. 青島大學(xué)學(xué)報 (Journal of Qingdao University), 2010, 25(3): 43-47.

[15] 朱晟, 蔣傳文, 侯志儉 (Zhu Sheng, Jiang Chuanwen, Hou Zhijian). 基于氣象負(fù)荷因子的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷預(yù)測 (Application of a weather component based Elman Neural Network to short-term load forecasting) [J]. 電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報 (Proceedings of the CSU-EPSA), 2005, 17(1): 23-26.

Study of short-term load forecasting model based on Elman-NN considering demand response

YU Dao-lin1, ZHANG Zhi-sheng1, HAN Shao-xiao2, LI Chen3

(1. School of Automation and Electrical Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China;2. Shandong Electric Power Company, Jinan 250001, China; 3. Electric Power Dispatching and Control Center, State Grid Company of China, Beijing 100031, China)

This paper studies the basic characteristics of the load which takes demand response into consideration through frequency spectrum analysis and constructs a load forecasting model based on Elman-Neural Networks (Elman-NN), which also takes demand response into account. Elman-NN is characterized by a short training period and its ability to deal with dynamic information and achieve the whole optimum. An actual case is used to compare the forecasting performance of the models based on Elman-NN with and without taking demand response into account. Results exhibit that considering demand response can markedly improve the forecasting accuracy of models based on Elman-NN. The paper confirms the significance of considering demand response in forecasting models and lays necessary theoretical foundation for the study of predicting load which takes demand response into account.

demand response; load characteristic; Elman-Neural Networks; short-term load forecasting

2016-06-21

國家自然科學(xué)基金項目 (51477078)

于道林(1991-), 男， 山東籍, 碩士研究生, 研究方向為電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測； 張智晟(1975-), 男， 山東籍, 教授, 博士后, 研究方向為電力系統(tǒng)經(jīng)濟負(fù)荷分配、 負(fù)荷預(yù)測和故障診斷、 配電網(wǎng)自動化(通訊作者)。

TM743

A

1003-3076(2017)04-0059-07