許劍川，楊定光

(云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司，西雙版納供電局，云南，西雙版納 666100)

0 引言

國(guó)內(nèi)的用電預(yù)測(cè)大多以同區(qū)域內(nèi)的整體用電情況作為預(yù)測(cè)基準(zhǔn)，面對(duì)較大的用電變化則會(huì)對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)造成巨大的壓力。因此，一個(gè)高穩(wěn)定性的電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)的搭建，對(duì)整個(gè)電網(wǎng)體系具有戰(zhàn)略性的意義。

近些年許多專(zhuān)家學(xué)者在電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急的平臺(tái)設(shè)計(jì)方面提出了許多具有建設(shè)性的意義，但仍有部分缺陷。文獻(xiàn)[1]設(shè)計(jì)了基于企業(yè)日用電量情況搭建預(yù)測(cè)模型，通過(guò)區(qū)域內(nèi)企業(yè)用電的變化預(yù)測(cè)未來(lái)區(qū)域內(nèi)的電網(wǎng)壓力，從而對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)進(jìn)行把控與宏觀調(diào)整，但數(shù)據(jù)采集方式過(guò)于單一，無(wú)法正確預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)的用戶(hù)用電模型。文獻(xiàn)[2]提出了利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠確保數(shù)據(jù)的客觀性與準(zhǔn)確性，但設(shè)計(jì)過(guò)程中系統(tǒng)穩(wěn)定性卻沒(méi)有得到保證。本研究針對(duì)大數(shù)據(jù)模型分析算法進(jìn)行創(chuàng)新，設(shè)計(jì)新型大數(shù)據(jù)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)，基于系統(tǒng)的穩(wěn)定性與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行優(yōu)化和創(chuàng)新。

1 大數(shù)據(jù)模型分析算法的創(chuàng)新

本研究針對(duì)大數(shù)據(jù)下的電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急處理，在大數(shù)據(jù)模型技術(shù)中，需要通過(guò)算法對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急進(jìn)行預(yù)測(cè)，在經(jīng)過(guò)電網(wǎng)防災(zāi)模型的分析與多種算法對(duì)應(yīng)急的處理狀況的分析后，本研究決定采用FWA算法對(duì)平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)[3-5]。FWA算法的簡(jiǎn)易流程如圖1所示。

圖1 FWA算法的簡(jiǎn)易流程

如圖1所示，為了運(yùn)用算法對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與預(yù)測(cè)，首先對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化，初始化的流程包括用電客戶(hù)的信息行為與防災(zāi)預(yù)警的時(shí)間重置；初始化之后對(duì)數(shù)據(jù)信息中的特定單元加入爆炸算子和變異算子，其中爆炸算子主要針對(duì)電網(wǎng)單元鄰近區(qū)域進(jìn)行搜索，變異算子主要針對(duì)多樣性的區(qū)域進(jìn)行搜索，通過(guò)變異算子的增加，能夠有效增強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析模型的適應(yīng)性；在生成算子后，對(duì)超閾值的算子進(jìn)行映射，對(duì)算子搜索到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理；在此之后，通過(guò)閾值的計(jì)算將超閾值算子區(qū)域進(jìn)行整理，確保全部區(qū)域的全部數(shù)據(jù)都在算子的搜索范圍內(nèi)，如果有需要?jiǎng)t需要重新生成變異算子，再次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代運(yùn)算，這就是一個(gè)FWA算法在電網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)用的基本流程[6]。

流程中針對(duì)初始爆炸算子進(jìn)行適應(yīng)度的相關(guān)評(píng)估。在可行域內(nèi)，為了使不同的算子具備差異化，對(duì)算子不同位置的適應(yīng)度值的評(píng)估必不可少，適應(yīng)度值較高的算子能夠在搜索中獲得更多的有效信息，相反，適應(yīng)度值低的算子獲得的有效信息有限[7]。對(duì)于算子有效信息的獲取形象圖如圖2所示。

(a)

如圖2所示，圖2(a)代表了質(zhì)量好適應(yīng)度值較高的算子搜索有效信息的形象圖，圖2(b)則代表了質(zhì)量不好，適應(yīng)度值較低的算子搜索有效信息的形象圖。由兩圖明顯可以看出圖2(a)在有效信息的數(shù)量和排布上都明顯比圖2(b)更加清晰，因此，迭代設(shè)計(jì)就是盡可能減少適應(yīng)度值不好的算子，通過(guò)增加整體算子的適應(yīng)度值從而增加電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急系統(tǒng)的穩(wěn)定性與強(qiáng)適應(yīng)性[8]。

在FWA算法中，假設(shè)每個(gè)算子的影響半徑與半徑內(nèi)的有效信息是根據(jù)其適應(yīng)度值通過(guò)一定運(yùn)算計(jì)算得來(lái)的，那么對(duì)于系統(tǒng)內(nèi)的一個(gè)隨機(jī)算子xi，它可搜索的影響半徑Ri與影響半徑內(nèi)的有效信息數(shù)目Ai的計(jì)算公式分別為

(1)

(2)

式中，ymin=min(f(xi)),i=1,2,…，N是當(dāng)前電網(wǎng)系統(tǒng)有效信息的適應(yīng)度值最小值，ymax=max(f(xi)),i=1,2,…，N是當(dāng)前電網(wǎng)系統(tǒng)有效信息的適應(yīng)度值最大值，M為一個(gè)可變化的常量，可以通過(guò)其調(diào)整算子搜索半徑的大小，同理，N也是一個(gè)可變化的常量，可以通過(guò)其來(lái)調(diào)整搜索半徑內(nèi)的搜索率來(lái)改變可搜索的最高有效信息數(shù)目，f(xi)為電網(wǎng)防災(zāi)處理過(guò)程中可優(yōu)化的假設(shè)代求解適應(yīng)度值，通過(guò)f(xi)的展開(kāi)與求解能夠得出可優(yōu)化的最佳閾值，它的大小直接影響到算法性能的優(yōu)劣，ε是一個(gè)最小量，在公式中加入ε可以有效避免除數(shù)為0的情況出現(xiàn)，也是增加電網(wǎng)防災(zāi)系統(tǒng)算法穩(wěn)定性的步驟。

為了增加電網(wǎng)防災(zāi)平臺(tái)中爆炸算子的多樣性，還需要對(duì)算子中添加變異算子，即高斯變異算子。通過(guò)對(duì)變異算子的高斯變異操作，對(duì)隨機(jī)算子xi的維度進(jìn)行選擇。對(duì)于隨機(jī)算子xi中任意一個(gè)隨機(jī)選擇的維度ω進(jìn)行高斯變異操作，公式為

(3)

為了使電網(wǎng)防災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的計(jì)算準(zhǔn)確性與系統(tǒng)穩(wěn)定性更上一個(gè)層次，需要對(duì)算法內(nèi)的爆炸算子、變異算子、算子的半徑和算子所能承受的最大有效信息的數(shù)目進(jìn)行選擇，假定備選的信息集合為K，電網(wǎng)防災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)種群大小為L(zhǎng)，備選的集合中適應(yīng)度值最高的信息將會(huì)被確定的選入下一代的信息中，而剩下的信息則會(huì)采用隨機(jī)選擇的方式進(jìn)行整理[9]。隨機(jī)選擇的概率計(jì)算公式為

(4)

(5)

式中，R(xi)為電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急系統(tǒng)當(dāng)前信息數(shù)據(jù)到備選的信息集合K除去xi以外的所有信息之間的距離和,xi與xj都為信息個(gè)體。在備選的信息集合中，如果信息與信息之間的密度較高，即該信息周?chē)瑯佑性S多信息時(shí)，該信息被選擇的概率則會(huì)降低。

2 電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)的設(shè)計(jì)

2.1 模塊化的的創(chuàng)新

在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中對(duì)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算資源進(jìn)行重新分配[10]，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)的分配進(jìn)行整理，這樣更有利于數(shù)據(jù)的模塊化實(shí)現(xiàn)。但是，這一過(guò)程中需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算機(jī)資源，還需要一定的計(jì)算時(shí)間，在實(shí)際使用過(guò)程中則會(huì)體現(xiàn)在計(jì)算延遲與反應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)上，同時(shí)對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件需求也進(jìn)一步加大。因此，根據(jù)上述缺點(diǎn)，本研究在傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)模型模塊化的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化與創(chuàng)新，另外將電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集和初級(jí)網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行物理交互，令網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)能夠?qū)Σ杉玫降臄?shù)據(jù)進(jìn)行校正[11]；同時(shí)添加設(shè)備管理模塊，主要利用設(shè)備管理的硬件檢測(cè)部分對(duì)系統(tǒng)硬件進(jìn)行一級(jí)處理，減少系統(tǒng)硬件的壓力，從而降低系統(tǒng)平臺(tái)對(duì)硬件的硬性需求；另外，通過(guò)改良用戶(hù)交互方式，將用戶(hù)交互與系統(tǒng)軟件后門(mén)進(jìn)行二級(jí)處理與開(kāi)發(fā)，增強(qiáng)交互性，降低電網(wǎng)相關(guān)人員對(duì)系統(tǒng)的操作性要求，從而增加系統(tǒng)的普及性[12]，側(cè)面增加了系統(tǒng)運(yùn)維的穩(wěn)定性。系統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)圖

如圖3所示，本研究工作原理如下。

(1) 通過(guò)FWA算法開(kāi)發(fā)模塊實(shí)現(xiàn)防災(zāi)人員之間的交互計(jì)算，增加算法開(kāi)發(fā)模塊與二次開(kāi)發(fā)模塊，同時(shí)在交互方式上進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)，不斷加強(qiáng)可視化操作與可視化信息交互。

(2) 通過(guò)進(jìn)行防災(zāi)人員交互，將網(wǎng)絡(luò)模塊與電網(wǎng)設(shè)備管理模塊進(jìn)行連接，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模塊實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備的遠(yuǎn)程管理，同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模塊的內(nèi)網(wǎng)與外網(wǎng)的權(quán)限進(jìn)行劃分。

(3) 然后進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)，增加固定存儲(chǔ)方式，在系統(tǒng)對(duì)信息算子進(jìn)行爆炸與變異處理時(shí)，通過(guò)固定存儲(chǔ)的方式更容易調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程中的變量信息，對(duì)可替代信息的替代，不同信息的分類(lèi)觀察等都有可觀的幫助，同時(shí)也是一種減小系統(tǒng)運(yùn)算時(shí)間從而減小延遲的方式。

本研究所設(shè)計(jì)的電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)的模塊化創(chuàng)新，通過(guò)以上3點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)硬[12]件進(jìn)行改造，但這只解決硬件方面的諸多不便，更深層次的優(yōu)化與創(chuàng)新還需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行建造。數(shù)據(jù)過(guò)濾如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)過(guò)濾圖

2.2 大數(shù)據(jù)電網(wǎng)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的創(chuàng)新

本研究所設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)從電網(wǎng)防災(zāi)的基礎(chǔ)出發(fā)，與當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析模型相區(qū)別。針對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)計(jì)算速度不足，電網(wǎng)交互反應(yīng)延遲過(guò)多以及準(zhǔn)確性欠缺的缺點(diǎn)，本研究通過(guò)對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行重新整合，將網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分解為系統(tǒng)管理、實(shí)時(shí)計(jì)算、軟件配置、運(yùn)行統(tǒng)計(jì)和監(jiān)控與交互幾個(gè)大的板塊。同時(shí)在每個(gè)板塊內(nèi)采用上文提到的FWA算法[13]對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)系統(tǒng)軟件的配置，解決運(yùn)算力不足的問(wèn)題，同時(shí)為電網(wǎng)防災(zāi)提供良好的電力調(diào)度方案與電力維護(hù)方案。整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖如圖5所示。

圖5 整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)

本研究采用硬件計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)為Microsoft Windows 10，64位，CPU：Inter(R)Core(TM)i7[14-15]；主頻為2.59 GHz；內(nèi)存16 G。

河南省鄭州市高新區(qū)有1 200余家企業(yè)，常住人口32萬(wàn)余人，用電量在100 wkW左右，本研究選用高新區(qū)作為實(shí)驗(yàn)區(qū)域，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中選擇鄭州市高新區(qū)用電情況作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)的模擬對(duì)象，通過(guò)對(duì)鄭州市高新區(qū)用電情況進(jìn)行模擬，從而比較本研究所用大數(shù)據(jù)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)與傳統(tǒng)電網(wǎng)平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)，驗(yàn)證本研究系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)越性。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)過(guò)程

為了驗(yàn)證本研究所設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)電網(wǎng)防災(zāi)平臺(tái)的技術(shù)優(yōu)越性，在此設(shè)置對(duì)照組，先對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)搭建進(jìn)行仿真，主要通過(guò)對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與硬件模塊化模型進(jìn)行搭建，對(duì)比文獻(xiàn)[1]基于企業(yè)日用電量情況搭建預(yù)測(cè)模型(下文簡(jiǎn)稱(chēng)為平臺(tái)一)與文獻(xiàn)[2]利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的模型(下文簡(jiǎn)稱(chēng)為平臺(tái)二)，判斷三者在電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急大數(shù)據(jù)信息處理過(guò)程中的系統(tǒng)穩(wěn)定性與系統(tǒng)準(zhǔn)確性。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了測(cè)試3類(lèi)平臺(tái)的系統(tǒng)穩(wěn)定性，將測(cè)試數(shù)據(jù)導(dǎo)入到系統(tǒng)平臺(tái)中，觀察3類(lèi)平臺(tái)給出的數(shù)據(jù)反饋，利用崩潰測(cè)試對(duì)平臺(tái)穩(wěn)定性進(jìn)行極限化測(cè)試。輸出的誤碼率如表1所示。

表1 平臺(tái)誤碼率測(cè)試示意圖

為了形象地表達(dá)本研究的數(shù)據(jù)接收情況，將平臺(tái)反應(yīng)情況繪制成折線圖，如圖6所示。

由圖6可以明顯看出，平臺(tái)一誤碼率一直處于最高的狀態(tài)，在第2～5個(gè)小時(shí)的測(cè)試時(shí)間點(diǎn)，誤碼率上升平緩，但剩余時(shí)間都是高上升趨勢(shì)，在第6個(gè)小時(shí)的測(cè)試時(shí)間后，誤碼率達(dá)到四個(gè)百分點(diǎn)。據(jù)分析，這是由于平臺(tái)一采用了單一的數(shù)據(jù)采集方式，容易造成在采集時(shí)的數(shù)據(jù)誤差沒(méi)有及時(shí)辨別，導(dǎo)致錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)繼續(xù)向下游反饋，進(jìn)而對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)輸出的結(jié)果產(chǎn)生很大的影響，產(chǎn)生更大的錯(cuò)誤；平臺(tái)二在第2～3個(gè)小時(shí)之間，由于算法處理到達(dá)閾值等問(wèn)題無(wú)法及時(shí)更新錯(cuò)誤運(yùn)算，導(dǎo)致誤碼率在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)飛速提升，在6個(gè)小時(shí)的測(cè)試后達(dá)到2.1%；本研究設(shè)計(jì)的平臺(tái)由于更新了算法處理機(jī)制利用FWA算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，能夠有效對(duì)誤碼率進(jìn)行挑出，因此在6個(gè)小時(shí)的測(cè)試完成后誤碼率不超過(guò)1%，且誤碼率趨勢(shì)穩(wěn)定，有利于后期審核過(guò)程中對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)有效的挑選，由此表明本研究算法對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性處理上發(fā)揮著有效的作用。

圖6 平臺(tái)誤碼率測(cè)試

本研究對(duì)未來(lái)一季度高新區(qū)的用電情況進(jìn)行分析，對(duì)比3種平臺(tái)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)用電情況與真實(shí)用電情況，引入真實(shí)度的概念對(duì)準(zhǔn)確度進(jìn)行概述,具體分析結(jié)果如圖7所示。

圖7 未來(lái)一季度用電量與預(yù)測(cè)對(duì)比柱狀圖

在圖7中，虛線表示當(dāng)月真實(shí)的用電量，由圖7的數(shù)據(jù)可得，本研究所用方案在用電量預(yù)測(cè)明顯優(yōu)于平臺(tái)一與平臺(tái)二的預(yù)測(cè)結(jié)果。

經(jīng)過(guò)上述2種實(shí)驗(yàn)的分析，本研究平臺(tái)在穩(wěn)定性測(cè)試與準(zhǔn)確度測(cè)試上都明顯優(yōu)于文獻(xiàn)[1]與文獻(xiàn)[2]所設(shè)計(jì)的平臺(tái)，驗(yàn)證了本研究的技術(shù)優(yōu)越性。

4 總結(jié)

本研究基于大數(shù)據(jù)模型分析算法，對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)進(jìn)行改良。利用模塊化技術(shù)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建出新型的大數(shù)據(jù)電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急平臺(tái)的物理層設(shè)計(jì)，同時(shí)引入FWA算法對(duì)平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而增加平臺(tái)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性，進(jìn)一步改進(jìn)了傳統(tǒng)電網(wǎng)防災(zāi)平臺(tái)中相對(duì)應(yīng)的技術(shù)不足的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了高穩(wěn)定性且高準(zhǔn)確率對(duì)區(qū)域內(nèi)的電網(wǎng)壓力計(jì)算和用電情況進(jìn)行處理，這使得電力監(jiān)控與電力災(zāi)害防治領(lǐng)域提升了一個(gè)新的技術(shù)高度。