劉曉悅 孫海鶴

摘 ?要： 針對(duì)集中式負(fù)荷預(yù)測(cè)方法沒有考慮到各區(qū)域內(nèi)負(fù)荷特性的不同，也不能充分利用電網(wǎng)大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的問題，提出了基于大數(shù)據(jù)的多子網(wǎng)預(yù)測(cè)方法。該方法通過子網(wǎng)預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)大電網(wǎng)的預(yù)測(cè)。根據(jù)大數(shù)據(jù)分析負(fù)荷變化規(guī)律，利用數(shù)據(jù)挖掘原理對(duì)樣本進(jìn)行聚類?；诖髷?shù)據(jù)對(duì)子網(wǎng)劃分，根據(jù)相似度評(píng)價(jià)方法對(duì)子網(wǎng)合并，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。為驗(yàn)證所提方法的有效性，利用電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析，對(duì)比集中式負(fù)荷預(yù)測(cè)，所提方法預(yù)測(cè)效果更好并且用時(shí)更少，在大電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中有一定實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)挖掘; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 負(fù)荷預(yù)測(cè); 子網(wǎng)預(yù)測(cè); 相似度評(píng)價(jià)

中圖分類號(hào)： TN919?34; TM743 ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1004?373X（2020）12?0061?04

Abstract： Since the centralized load prediction method does not take the load feature differences of various regions into account， and cannot fully utilize the advantages of power grid big data， a multi?subnet prediction method based on big data is proposed. In the method， the big power grid prediction is realized by means of subnet prediction. The load variation law is analyzed based on the big data. The samples are clustered by adopting the data mining principle. The subnet is divided based on big data， and merged according to the similarity evaluation method. The subnet load prediction model is established based on the neural network. The example analysis is conducted with the power grid data， so as to verify the effectiveness of the proposed method. In comparison with the centralized load prediction method， the proposed method has a better prediction effect and less time consumption， which has a certain practical value in the load prediction of big power grids.

Keywords： big data; data mining; neural network; load prediction; subnet prediction; similarity evaluation

0 ?引 ?言

短期負(fù)荷預(yù)測(cè)在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中占有重要位置[1]。預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)于電力調(diào)度運(yùn)營部門來說顯得尤為重要，通過預(yù)測(cè)結(jié)果可以合理制定發(fā)電計(jì)劃，降低發(fā)電成本，保證安全可靠的供電，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究隨著電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展也在不斷深入。傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，如：負(fù)荷求導(dǎo)法、相似日法，方法雖簡單方便，但沒有體現(xiàn)出引起負(fù)荷變化的各種因素。經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測(cè)方法有時(shí)序分析法、回歸分析法等統(tǒng)計(jì)模型。這些方法集中在負(fù)荷序列自身的變化規(guī)律上，因此靈活性差且預(yù)測(cè)效果一般。人工智能技術(shù)的成熟使得專家系統(tǒng)法、灰色系統(tǒng)理論、小波分析法、支持向量機(jī)[2]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]、魚群算法等智能算法也加入到負(fù)荷預(yù)測(cè)的行列，一定程度上提升了負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度。

近年智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，使得電網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集變得簡單，同時(shí)獲取的數(shù)據(jù)類型也越來越多，智能電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)趨勢(shì)日益明顯。目前有很多人把數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于集中式負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究。文獻(xiàn)[4]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用模糊系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[5]通過數(shù)據(jù)挖掘提高了支持向量機(jī)方法對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理能力。文獻(xiàn)[6]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)改善了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)效果。集中地對(duì)大電網(wǎng)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)的方法過于籠統(tǒng)，使得海量電力數(shù)據(jù)得不到充分利用。文獻(xiàn)[7]研究了并行運(yùn)算的預(yù)測(cè)模型，提高了處理海量高維數(shù)據(jù)的能力。文獻(xiàn)[8]提出了子網(wǎng)累加法。文獻(xiàn)[9]考慮溫度對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)子網(wǎng)的劃分。文獻(xiàn)[10]基于HI實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)的分區(qū)預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[11]通過分區(qū)預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)了大區(qū)內(nèi)負(fù)荷精細(xì)化預(yù)測(cè)。

研究表明了多子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是解決負(fù)荷區(qū)域性問題的有效手段，但是以往的研究在對(duì)子網(wǎng)預(yù)測(cè)時(shí)選取樣本較少，不能充分發(fā)揮海量電力數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，無法對(duì)子網(wǎng)進(jìn)行有效劃分。因此，需要把大數(shù)據(jù)與多子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)相結(jié)合才能相得益彰。

1 ?基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)負(fù)荷變化規(guī)律分析

1.1 ?短期負(fù)荷時(shí)間序列特性

分析負(fù)荷變化規(guī)律是進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。本文以東部某地區(qū)為研究對(duì)象，負(fù)荷數(shù)據(jù)為2016年每天每隔30 min的采樣數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘來尋找負(fù)荷變化規(guī)律。圖1顯示的是該地區(qū)短期負(fù)荷隨時(shí)間變化的曲線。

由圖1可以看出，每天的負(fù)荷曲線變化規(guī)律基本一致，從時(shí)間上看這和人們的生活規(guī)律是密不可分的。每天上午和晚上的9：00—11：00這兩個(gè)時(shí)間段是用電的高峰期，凌晨時(shí)段一般是低谷期。工作日的負(fù)荷要明顯高于休息日，這是因?yàn)楣I(yè)用電一般比生活用電更高;而周六由于是節(jié)假日的緣故負(fù)荷要高于周日。

從圖2可以看出，負(fù)荷一個(gè)月內(nèi)每周波動(dòng)情況也基本一致。因此電網(wǎng)短期負(fù)荷在時(shí)間上有周期性、相似性的特征。

1.2 ?數(shù)據(jù)挖掘分析歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)

為了合理選擇數(shù)據(jù)樣本，使建立的模型更貼合實(shí)際，本文采用數(shù)據(jù)挖掘原理對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。

4） 更新相異矩陣C。如果更新距離后的C中最小元素為c（i，j），表示目前聚類i和j最相似，下一次選擇合并它們。不斷重復(fù)這個(gè)過程，直到生成包含全部負(fù)荷曲線的單個(gè)聚類。相異矩陣C表示曲線兩兩的距離。若C小于閾值，就合為一類，接著更新相異矩陣。

設(shè)定閾值為0.4，采用以上聚類方法對(duì)該地區(qū)每天負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，結(jié)果見表1。

2 ?多子網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

2.1 ?多子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方案

由于大電網(wǎng)覆蓋地理區(qū)域較大，內(nèi)部不同區(qū)域氣象分布情況可能不盡相同，難以用一組氣象數(shù)據(jù)來體現(xiàn)大電網(wǎng)所具有的氣象特征，因此集中式負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)難免出現(xiàn)偏差。為了改善集中式負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，本文提出了基于大數(shù)據(jù)將大電網(wǎng)分為多個(gè)子網(wǎng)單獨(dú)分析、建模的預(yù)測(cè)方案。預(yù)測(cè)方案如圖3所示。

2.2 ?基于大數(shù)據(jù)集的子網(wǎng)的劃分

有效對(duì)子網(wǎng)進(jìn)行區(qū)分是提高預(yù)測(cè)效果的關(guān)鍵一步。過大或過小的劃分預(yù)測(cè)區(qū)域都會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果造成偏差。因此，需要基于大數(shù)據(jù)集合理劃分子網(wǎng)，控制好子網(wǎng)規(guī)模。具體步驟如下：

1） 子網(wǎng)預(yù)劃分。根據(jù)行政區(qū)域和氣象特征的分布情況，自下而上，把220 kV節(jié)點(diǎn)作為基本單元進(jìn)行預(yù)劃分。找出氣象觀測(cè)站的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及各個(gè)子網(wǎng)之間的聯(lián)系。

2.4 ?基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的分支，它具有自適應(yīng)、自組織和實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單且具有很強(qiáng)的非線性映射能力、泛化能力和容錯(cuò)能力，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)在使用比較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在著容易陷入局部極小值的缺點(diǎn)。粒子群優(yōu)化算法由于參數(shù)少、易于實(shí)現(xiàn)、運(yùn)算速度快等特點(diǎn)，在優(yōu)化問題中得到廣泛使用。本文采用粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。

3 ?實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證多子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方案的有效性和準(zhǔn)確性，利用東部某地區(qū)電網(wǎng)大數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模仿真并分析預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)環(huán)境：ThinkServer RD650，處理器是六核Intel至強(qiáng)E52600 v3，型號(hào)E5?2620 v3，擁有32 GB內(nèi)存，32 TB存儲(chǔ)容量。實(shí)驗(yàn)步驟如下：

1） 選擇樣本、劃分子網(wǎng)。數(shù)據(jù)采用該地區(qū)2016年8月份電網(wǎng)數(shù)據(jù)。子網(wǎng)劃分結(jié)果見表3。由于子網(wǎng)2，5負(fù)荷曲線相似度較高，因此合并為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，最終將子網(wǎng)劃成4個(gè)。

從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，多子網(wǎng)預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)值比集中式預(yù)測(cè)值更加接近實(shí)際負(fù)荷值，且所提方法的預(yù)測(cè)誤差都在2%以內(nèi)，有很好的預(yù)測(cè)精度和良好的穩(wěn)定性。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)8月29—31日的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，多子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在平均相對(duì)誤差、最大相對(duì)誤差兩個(gè)方面都要低于集中式預(yù)測(cè)方法，負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率更高，并且由于多子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)可以并行計(jì)算，大大縮短了預(yù)測(cè)的時(shí)間。綜上結(jié)果表明無論是對(duì)工作日還是休息日的負(fù)荷預(yù)測(cè)，多子網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)法都占有優(yōu)勢(shì)。

4 ?結(jié) ?論

發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，通過劃分子網(wǎng)的方式在一定程度上解決了以往集中式負(fù)荷預(yù)測(cè)過程中無法準(zhǔn)確把握負(fù)荷區(qū)域性的問題。本文采用電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，結(jié)果表明，所提出的多子網(wǎng)預(yù)測(cè)方法在負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度、穩(wěn)定性及時(shí)間上相比集中式負(fù)荷預(yù)測(cè)都有了提升，在對(duì)大電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)的實(shí)際中有應(yīng)用價(jià)值。

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