黃宇騰，韓 翊，賴(lài)尚棟

（1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司信息通信分公司，杭州 310007；2.浙江華云信息科技有限公司，杭州310007；3.國(guó)網(wǎng)浙江杭州市余杭區(qū)供電有限公司，杭州 311100）

0 引言

隨著電力生產(chǎn)和消費(fèi)日益市場(chǎng)化，對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、可靠性和智能性提出了更高的要求，因此，負(fù)荷預(yù)測(cè)已經(jīng)成為現(xiàn)代化電力系統(tǒng)運(yùn)行和管理中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域[1]。同時(shí)，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)于電力系統(tǒng)的生產(chǎn)和電網(wǎng)安全運(yùn)行有著重要意義，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)是市場(chǎng)環(huán)境下編排調(diào)度計(jì)劃、供電計(jì)劃、交易計(jì)劃的重要基礎(chǔ)。針對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究方法和思路眾多，傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)研究往往面臨對(duì)象偏籠統(tǒng)，數(shù)據(jù)來(lái)源較單一，預(yù)測(cè)方法偏傳統(tǒng)等問(wèn)題[2]。文獻(xiàn)[3]提出了基于地理區(qū)域網(wǎng)格化的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，文獻(xiàn)[4]提出了一種基于小波聚類(lèi)的配電變壓器（以下簡(jiǎn)稱(chēng)配變）短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，文獻(xiàn)[5]提出了一種基于區(qū)域負(fù)荷的配電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，文獻(xiàn)[6]提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最優(yōu)化算法相結(jié)合進(jìn)行配電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究方法，文獻(xiàn)[7]提出了一種使用雙隱含層BP（反向傳播）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法，文獻(xiàn)[8]提出了一種基于人工智能算法改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，文獻(xiàn)[9]介紹了一種基于支持向量機(jī)算法在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，文獻(xiàn)[10]介紹了一種基于粗糙集理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。上述研究中，負(fù)荷的預(yù)測(cè)對(duì)象往往是整個(gè)區(qū)域，具體到對(duì)單個(gè)公用變壓器（簡(jiǎn)稱(chēng)公變）進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)并投入實(shí)際應(yīng)用的則相對(duì)較少；另外，預(yù)測(cè)方法中所使用的數(shù)據(jù)維度通常較少，數(shù)據(jù)來(lái)源偏單一，主要依賴(lài)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，部分研究結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、GIS（地理信息系統(tǒng)）位置數(shù)據(jù)[3]，但通常都未考慮到公變自身的屬性、公變下轄低壓用戶(hù)的屬性。影響負(fù)荷波動(dòng)的因素眾多，情況復(fù)雜，綜合考慮多維影響因素，對(duì)提升負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度具有顯著的現(xiàn)實(shí)意義和效果。

大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，為電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究和應(yīng)用提供了新的解決方法和思路。文中以豐富的電力生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為建模輸入，基于企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過(guò)MXNet深度學(xué)習(xí)框架,采用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模。模型的輸入因子綜合考慮了配變的自身屬性、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)以及配變下轄用戶(hù)的信息。結(jié)果表明，綜合多因子的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可有效提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，在此基礎(chǔ)上，將模型結(jié)果部署于阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)將電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中。

1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前在負(fù)荷建模中應(yīng)用最多的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。其學(xué)習(xí)算法遵循“誤差反向傳播原理”，學(xué)習(xí)的本質(zhì)是對(duì)各連接權(quán)重的動(dòng)態(tài)調(diào)整，當(dāng)一組學(xué)習(xí)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)后，神經(jīng)元的激活值從輸入層經(jīng)各中間層向輸出層傳播，在輸出層的各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)，進(jìn)而按照減少目標(biāo)輸出與實(shí)際誤差的方向，從輸出層經(jīng)過(guò)各中間層逐層修正各連接權(quán)值，最后回到輸入層，這樣完成一次權(quán)值修正。最終使誤差函數(shù)減小到極小值，得到最優(yōu)擬合結(jié)果。一般的3層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，包括輸入層、隱含層、輸出層，上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接，而同層神經(jīng)元之間無(wú)連接。它具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力以及良好的非線性映射能力，可以逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系[11]。

圖1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

假設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層分別有m，p和n個(gè)節(jié)點(diǎn)，激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)， 采用 f（x）=1/（1+e-x）， 設(shè)學(xué)習(xí)樣本集共有 M個(gè)樣本（Xp， Yp），對(duì)第 p 個(gè)樣本（p=1，2，…，M），節(jié)點(diǎn)i的輸入總和記為netpi，則有式（1）成立：

其中：

若對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的初值權(quán)值做任意設(shè)置，那么輸入樣本p、網(wǎng)絡(luò)輸出Opi與期望輸出dpi的誤差E為：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值修正公式為：

其中：

式中：η是學(xué)習(xí)速度，可以加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。一般情況下權(quán)值修正公式中還需要加慣性參數(shù)α，從而有：

α決定了上一次的權(quán)值對(duì)本次權(quán)值的影響，其具體算法步驟參見(jiàn)文獻(xiàn)[15]。

1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及MXNet框架

受制于計(jì)算能力等因素，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有單個(gè)或少數(shù)幾個(gè)隱藏層，訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)梯度稀疏（從頂層越往下，誤差修正信號(hào)越?。?、收斂到局部最小值等問(wèn)題。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深層學(xué)習(xí)，相對(duì)于傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)過(guò)程中具有更多隱藏層數(shù)，相當(dāng)于一個(gè)多層邏輯回歸的結(jié)構(gòu)，十分接近大腦處理信息的結(jié)構(gòu)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)對(duì)每層參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)能夠解決這些問(wèn)題，提高模型的可靠性[12]。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力要求較高，較流行的深度學(xué)習(xí)框架包括Caffe，Torch，Theano，TensorFlow，MXNet等。 其中，MXNet是一款經(jīng)量級(jí)、可移植、靈活的分布式深度學(xué)習(xí)框架，同時(shí)允許混合符號(hào)編程和命令式編程，從而最大限度提高效率和生產(chǎn)力。其核心是一個(gè)動(dòng)態(tài)的依賴(lài)調(diào)度，能夠自動(dòng)并行符號(hào)和命令的操作，具有出色的開(kāi)發(fā)速度、可編程性和可移植性，并對(duì)多種編程語(yǔ)言有友好的接口，是被廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)框架之一[13]。

2 建模實(shí)例

下文以某省電力公司配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用為例，基于MXNet深度學(xué)習(xí)框架，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建不同的網(wǎng)絡(luò)形狀和參數(shù)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，最終得到最優(yōu)的模型結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

2.1 構(gòu)建特征工程

根據(jù)可能影響配變短期負(fù)荷的因素及已有的數(shù)據(jù)，從公變基礎(chǔ)信息、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象因素以及配變下轄用戶(hù)信息4個(gè)維度構(gòu)建特征工程，作為模型的輸入量。

（1）配電網(wǎng)公變基礎(chǔ)信息。反映配變的基礎(chǔ)信息情況，包括電壓等級(jí)、使用年限、受電容量等信息。

（2）歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)。反映歷史負(fù)荷信息，包括過(guò)去14天的負(fù)荷數(shù)據(jù)、上月同期數(shù)據(jù)、上一年同期負(fù)荷數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)日的自然日屬性信息（如星期、月初、節(jié)假日等）。

（3）氣象數(shù)據(jù)。氣象因素直接關(guān)系到低壓居民的用電強(qiáng)度情況，因此對(duì)于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)有著至關(guān)重要的影響。其中，常見(jiàn)的影響因素有溫度、風(fēng)力、天氣類(lèi)型等。從電力氣候?qū)W角度，選擇最高溫度、最低溫度、濕度、風(fēng)力、天氣等信息作為模型的輸入因素。

（4）下轄用戶(hù)信息。每個(gè)配電網(wǎng)公變下轄若干低壓用戶(hù)，低壓用戶(hù)是公變的直接負(fù)荷使用者，對(duì)公變的負(fù)荷具有直接影響。因此提取低壓用戶(hù)的特征作為模型的輸入，包括下轄用戶(hù)數(shù)、用戶(hù)類(lèi)型分類(lèi)、用戶(hù)容量等數(shù)據(jù)。

2.2 樣本選擇

選擇某省2016-01-06至2017-08-31的配電網(wǎng)公變數(shù)據(jù)，隨機(jī)抽取798 083條樣本，共47個(gè)變量。其中，隨機(jī)抽取訓(xùn)練樣本集300 000條，測(cè)試樣本集498 083條（詳見(jiàn)表1）。

表1 某T市日特征向量模糊化規(guī)則

2.3 模型訓(xùn)練

2.3.1 聲明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

首先聲明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在分別嘗試3層、4層、5層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比后，最終選擇效果最好的5層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表2所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)說(shuō)明

2.3.2 模型訓(xùn)練

根據(jù)上述樣本數(shù)據(jù)，以及定義的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及損失函數(shù)訓(xùn)練模型結(jié)果。選擇基于GPU（圖形處理器）進(jìn)行運(yùn)算，通過(guò)調(diào)整不同的迭代次數(shù)和學(xué)習(xí)率參數(shù)，得到不同的模型結(jié)果，詳見(jiàn)表3。

表3 模型迭代率

通過(guò)上述結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，隨著迭代次數(shù)的提高以及學(xué)習(xí)率的精準(zhǔn)化，最終模型的準(zhǔn)確率有顯著提升。因此，最終選擇迭代次數(shù)為80次，學(xué)習(xí)率為2e-6，模型的準(zhǔn)確率為93.6%。

2.4 模型結(jié)果

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的模型結(jié)果，對(duì)某省27萬(wàn)個(gè)配電網(wǎng)公變2017年5—8月每天的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到總計(jì)3 000余萬(wàn)條日負(fù)荷數(shù)據(jù)記錄，平均預(yù)測(cè)誤差為5.14%。并與支持向量機(jī)方法和多項(xiàng)式加權(quán)方法預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比（見(jiàn)表4），結(jié)果顯示，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的模型預(yù)測(cè)公變平均總負(fù)荷誤差明顯小于支持向量機(jī)方法和多項(xiàng)式加權(quán)方法建模的誤差。

表4 不同模型預(yù)測(cè)誤差對(duì)比情況

通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)負(fù)荷的上升或下降趨勢(shì)。以某公變8月1日—8月20日負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果為例（見(jiàn)圖2），可以看到，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的模型不僅精度明顯高于傳統(tǒng)模型,同時(shí)能夠準(zhǔn)確識(shí)別未來(lái)的上升或下降趨勢(shì)，而傳統(tǒng)模型線性回歸模型則不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的上升或下降趨勢(shì)。

2.5 模型生命周期

圖2 某公變8月1日—8月20日負(fù)荷預(yù)測(cè)波動(dòng)情況

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的模型在預(yù)測(cè)配電網(wǎng)公變負(fù)荷時(shí)，誤差較傳統(tǒng)模型更小，泛化能力更強(qiáng)，趨勢(shì)預(yù)測(cè)更優(yōu)。另外，文中使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練集考慮了公變類(lèi)型、天氣、節(jié)假日、低壓居民等多種因素，樣本的時(shí)間周期長(zhǎng)達(dá)20個(gè)月，因此模型本身具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和較長(zhǎng)的生命周期，模型自2017年9月部署后，截至目前，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率一直維持在93%~95%。

3 模型應(yīng)用

上述配電網(wǎng)公變的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型結(jié)果，其良好的預(yù)測(cè)精度完全適應(yīng)于工業(yè)化應(yīng)用。研究成果應(yīng)用于配電網(wǎng)智能管控平臺(tái)配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊建設(shè)中，并基于阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行部署開(kāi)發(fā)。該大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要包括企業(yè)統(tǒng)一云服務(wù)平臺(tái)和企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)，其中企業(yè)統(tǒng)一云服務(wù)平臺(tái)提供計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、應(yīng)用集成技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、應(yīng)用展現(xiàn)技術(shù)等一體化資源服務(wù)。企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)提供企業(yè)全量數(shù)據(jù)的匯集、同步轉(zhuǎn)換，并制成應(yīng)用產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理。云平臺(tái)將離線大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)和在線數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)分開(kāi)，保證大數(shù)據(jù)計(jì)算和實(shí)時(shí)查詢(xún)的速度。

配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷預(yù)測(cè)項(xiàng)目建設(shè)的數(shù)據(jù)架構(gòu)遵循企業(yè)統(tǒng)一云平臺(tái)和統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)的整體要求，由離線計(jì)算區(qū)和實(shí)時(shí)計(jì)算區(qū)構(gòu)成，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流、離線數(shù)據(jù)流、計(jì)算結(jié)果返回流和在線數(shù)據(jù)查詢(xún)，整體數(shù)據(jù)流架構(gòu)如圖3所示。

（1）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同步。通過(guò)CDP（持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)）批量同步技術(shù)將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步至企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ODPS，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合。

（2）數(shù)據(jù)處理。通過(guò)ECS（云服務(wù)器）部署模型應(yīng)用，從企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)，進(jìn)行離線計(jì)算和數(shù)據(jù)預(yù)處理，形成模型輸入寬表。

圖3 平臺(tái)數(shù)據(jù)流架構(gòu)

（3）模型計(jì)算。通過(guò)部署的模型進(jìn)行運(yùn)算，得到每個(gè)公變的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，并同步至在線應(yīng)用區(qū)RDS中，供系統(tǒng)調(diào)用。

（4）系統(tǒng)應(yīng)用。系統(tǒng)界面調(diào)用RDS區(qū)的負(fù)荷預(yù)測(cè)表數(shù)據(jù)，進(jìn)行系統(tǒng)展示和應(yīng)用。

（5）應(yīng)用場(chǎng)景。利用配電網(wǎng)公變的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，用于安排日調(diào)度計(jì)劃和周調(diào)度計(jì)劃，包括確定機(jī)組的起停調(diào)峰、水火電的協(xié)調(diào)、聯(lián)絡(luò)線交換功率、水庫(kù)調(diào)度等。

綜上所述，通過(guò)阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)每天對(duì)配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型所需輸入變量的同步，通過(guò)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)每臺(tái)公變未來(lái)每天負(fù)荷的預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果寫(xiě)入RDS即時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中，供配電網(wǎng)綜合管控系統(tǒng)調(diào)用和展示，從而輔助電力調(diào)度計(jì)劃，提高配電網(wǎng)管理水平。

4 結(jié)語(yǔ)

以配電網(wǎng)公變短期負(fù)荷預(yù)測(cè)為目的，介紹了MXNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和深度學(xué)習(xí)框架MXNet，并以某省實(shí)例進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)踐證明，綜合考慮配變基本信息、氣象、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、公變下轄用戶(hù)數(shù)據(jù)等多種影響負(fù)荷波動(dòng)的因素，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行建模，能夠有效提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。模型結(jié)果部署于阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)每天同步更新每臺(tái)公變的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，供業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)度調(diào)用、展示和分析，從而提高配電網(wǎng)管理水平。

另外，研究還有待優(yōu)化，考慮到公變之間的差異性較大，因此很難用一個(gè)模型對(duì)所有的公變進(jìn)行預(yù)測(cè)且獲得最優(yōu)的效果，因此需對(duì)公變進(jìn)行細(xì)分，并針對(duì)每一個(gè)群體分別建立預(yù)測(cè)模型，以獲得更好的結(jié)果。

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