朱 譽(yù),劉 洋,于 珍,何曉龍,鐘秋輝
(1.廣東電網(wǎng)有限公司電力調(diào)度控制中心,廣東 廣州 510600;2.深圳市遠(yuǎn)界管理咨詢有限公司,廣東 深圳 510630)
隨著我國經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展,各領(lǐng)域?qū)﹄娏ο到y(tǒng)的運(yùn)行方式需求較高。電力生產(chǎn)過程中對于電能的需求量較高,為滿足節(jié)能減排的要求,應(yīng)做到電能產(chǎn)量與需求量之間的平衡狀態(tài),使電力生產(chǎn)可隨著負(fù)荷對電能需求的不斷變化而做出相應(yīng)調(diào)整。通過負(fù)荷預(yù)測的方式進(jìn)行發(fā)電,有利于提升整體經(jīng)濟(jì)效益。電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行取決于輸電線路的傳輸能力以及系統(tǒng)安全校核。為保證負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的精準(zhǔn)性,本研究利用多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法,通過雙向協(xié)調(diào)的方式對系統(tǒng)總負(fù)荷預(yù)測值與母線負(fù)荷預(yù)測值之間存在的不平衡量進(jìn)行協(xié)調(diào),并將系統(tǒng)整體誤差降至最低,對于系統(tǒng)的預(yù)測精度具有提升作用。
多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法的實(shí)現(xiàn)原理:利用相關(guān)性分析方法針對母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行處理,處理完畢后將負(fù)荷歷史序列以及母線負(fù)荷歷史序列一同輸入至智能預(yù)測模型中,通過該方式即可獲得相應(yīng)的母線負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法在實(shí)現(xiàn)過程中,可將系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測、初步母線負(fù)荷預(yù)測等步驟充分整合,以此形成一個步驟[1-2]。
實(shí)際上母線間的下級負(fù)荷類型在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的占比中存在一定相似程度,其關(guān)系為:
(1)若一組母線之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,則表明母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)之間存在較強(qiáng)的協(xié)調(diào)關(guān)系,并且該關(guān)系可代表母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)內(nèi)部負(fù)荷具有相似或者互補(bǔ)的特性;
(2)相關(guān)性為中等的母線負(fù)荷在類型比例上存在較大的相似性;
(3)相關(guān)性較弱的母線,可將負(fù)荷協(xié)調(diào)對于母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)產(chǎn)生的影響忽略不計(jì)[3-4]。
圖1 多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)過程原理圖Fig.1 Schematic diagram of multi-stage load intelligent coordination process
為保證母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)可充分獲取網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)輸入變量,對該系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)荷序列向量Di(t)的設(shè)置,時(shí)間為某一時(shí)刻t至前1 d的(t+1)時(shí)刻。為得到預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的部分輸入信息,應(yīng)對強(qiáng)相關(guān)性向量內(nèi)部元素以及預(yù)測日內(nèi)時(shí)刻進(jìn)行2次分析,通過分析即可獲得相關(guān)性時(shí)刻數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)可作為網(wǎng)絡(luò)輸入信息,向量Di(t)的數(shù)據(jù)范圍如圖2所示[5]。
圖2 向量Di(t)的數(shù)據(jù)范圍Fig.2 Data range of the vector Di(t)
利用Keras平臺構(gòu)建長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)主要包含3個隱含層以及一個輸出層。為保證長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,將Timesteps設(shè)為24,并將均方差作為損失函數(shù)。利用批量梯度下降技術(shù),將batchsize設(shè)置為30[6]。
在母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)效果評價(jià)過程中,主要利用平均絕對百分比誤差(MAPE)進(jìn)行評價(jià),其公式為:
(1)
將母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的誤差標(biāo)準(zhǔn)控制在5%,若結(jié)果超過預(yù)期值,即可認(rèn)為該時(shí)刻母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果不合格,公式為:
(2)
為保證母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)功能的準(zhǔn)確性,利用多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法賦予母線負(fù)荷曲線協(xié)調(diào)以及效果分析等功能,對于維護(hù)母線負(fù)荷的安全校核具有重要意義。而系統(tǒng)-母線負(fù)荷曲線協(xié)調(diào)實(shí)際上指的是利用系統(tǒng)之間存在的綜合網(wǎng)損偏差,對各地區(qū)的綜合網(wǎng)損系數(shù)進(jìn)行展示;多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)功能設(shè)計(jì)如圖3所示[7-8]。
圖3 多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)功能設(shè)計(jì)圖Fig.3 Design diagram of multi-level load intelligent coordination function
本研究通過曲線協(xié)調(diào)的方式對母線負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,該方式可為多級協(xié)調(diào)環(huán)節(jié)提供有力數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,在系統(tǒng)中構(gòu)建4種協(xié)調(diào)方式,不同類型的協(xié)調(diào)方式具有不同特點(diǎn)。其中負(fù)荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式具有獨(dú)立性,對母線負(fù)荷進(jìn)行協(xié)調(diào)時(shí)主要根據(jù)各母線歷史在系統(tǒng)中占有負(fù)荷的比重完成計(jì)算;母線負(fù)荷不調(diào)整性協(xié)調(diào)方式可兼顧歷史網(wǎng)損后的預(yù)測結(jié)果,并利用累加的方式對母線負(fù)荷進(jìn)行計(jì)算;考慮負(fù)荷水平的調(diào)整方式通過平衡上下級負(fù)荷、降低整體誤差來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)總負(fù)荷預(yù)測值與母線負(fù)荷預(yù)測值之間的不平衡量的雙向協(xié)調(diào);綜合考慮負(fù)荷水平與歷史精度型協(xié)調(diào)方式的實(shí)現(xiàn)方法主要以雙向協(xié)調(diào)為主[9-10]。
3.1.1負(fù)荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式
通過該協(xié)調(diào)方式對母線負(fù)荷預(yù)測結(jié)果進(jìn)行計(jì)算時(shí),其主要實(shí)現(xiàn)方式是:依據(jù)自上而下的協(xié)調(diào)方式,將各條母線歷史占負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的比重作為計(jì)算過程的主要依據(jù),以此實(shí)現(xiàn)對母線負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的計(jì)算。結(jié)果計(jì)算過程中,不依賴任何計(jì)劃性因素,對于系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果保持完全信任和依賴的狀態(tài)[11-12]。
3.1.2母線負(fù)荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式
該協(xié)調(diào)方式與負(fù)荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式的計(jì)算過程完全相反,母線負(fù)荷不調(diào)整實(shí)際上是一種自下而上的協(xié)調(diào)方式,可考慮兼顧到歷史網(wǎng)損后的結(jié)果。其計(jì)算方式為:通過母線負(fù)荷預(yù)測方式,將歷史網(wǎng)損后的結(jié)果進(jìn)行累加,以此得到母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的實(shí)際預(yù)測結(jié)果。計(jì)算過程中可完全信賴母線負(fù)荷預(yù)測結(jié)果[13-14]。
3.1.3考慮負(fù)荷水平型協(xié)調(diào)方式
該方式對于負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的上下級負(fù)荷具有一定平衡作用,其平衡過程:應(yīng)綜合考慮負(fù)荷水平的主要協(xié)調(diào)方式,并最大限度地降低平衡過程中系統(tǒng)出現(xiàn)的誤差。誤差結(jié)果降低完畢后,為保證母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)功能的準(zhǔn)確性,利用多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法賦予母線負(fù)荷曲線協(xié)調(diào)以及效果分析等功能,并通過雙向協(xié)調(diào)的方式實(shí)現(xiàn)母線負(fù)荷中多種不平衡量的協(xié)調(diào),對于維護(hù)母線負(fù)荷的安全校核具有重要意義。
3.1.4綜合考慮負(fù)荷水平及歷史精度
該方式主要在考慮負(fù)荷水平型協(xié)調(diào)方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并將該方法作為核心,完成歷史負(fù)荷水平及預(yù)測精度的考慮。該方式有利于實(shí)現(xiàn)多種協(xié)調(diào)方式的統(tǒng)一化,有利于保證母線負(fù)荷中上下級負(fù)荷的平衡性,并具有最大限度降低系統(tǒng)誤差的作用,將多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)中,使電力生產(chǎn)可隨著負(fù)荷對電能需求的不斷變化而做出相應(yīng)調(diào)整,有利于促進(jìn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[15-16]。
用戶在操作母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)時(shí),對于多方案的協(xié)調(diào)結(jié)果存在一定需求。為滿足用戶的實(shí)際需求,系統(tǒng)向用戶提供必要性指標(biāo)、不平衡量指標(biāo)、參考性指標(biāo)等,各項(xiàng)指標(biāo)所代表的含義如下:
3.2.1必要性指標(biāo)
該指標(biāo)指的是母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)在協(xié)調(diào)過程中必須要達(dá)到的指標(biāo),若電力系統(tǒng)的實(shí)際預(yù)測結(jié)果未能滿足指標(biāo)要求,即可認(rèn)為該項(xiàng)協(xié)調(diào)結(jié)果屬于不可接受或失敗的結(jié)果。
3.2.2不平衡量指標(biāo)
對母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)調(diào)的主要目的是為了使總負(fù)荷扣除網(wǎng)損,在網(wǎng)損全部扣除的狀態(tài)下,使系統(tǒng)總負(fù)荷與各母線負(fù)荷之間形成平衡狀態(tài)[17-18〗。
1)參考性指標(biāo)
該指標(biāo)主要在滿足必要性指標(biāo)的前提下,對協(xié)調(diào)結(jié)果的各方面指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步評價(jià),其評價(jià)結(jié)果總稱為參考性指標(biāo),參考性指標(biāo)主要包括:
系統(tǒng)負(fù)荷最大協(xié)調(diào)率:
(3)
式(3)的主要作用是作為衡量總負(fù)荷調(diào)整量的判據(jù)。
母線最大相對協(xié)調(diào)率:
(4)
式(3)、(4)中:t代表的含義為協(xié)調(diào)開始的某一時(shí)刻;i表示的含義為系統(tǒng)母線的數(shù)量;Lit表示為當(dāng)日第i條母線,t時(shí)刻的負(fù)荷值;L0t當(dāng)日t時(shí)刻的負(fù)荷值。
對母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)調(diào)過程中,極易出現(xiàn)將不平衡量中相當(dāng)大的比重全部加于一條可信度非常低的母線,該現(xiàn)象可直接造成母線的協(xié)調(diào)量超過自身可承受的最大范圍,最終使協(xié)調(diào)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果不符。母線最大相對協(xié)調(diào)量指標(biāo)對于系統(tǒng)的不平衡量具有衡量作用。
協(xié)調(diào)量相關(guān)度:
(5)
式中:DX為X標(biāo)準(zhǔn)差;DY為Y標(biāo)準(zhǔn)差;COV(X,Y)為協(xié)方差。
為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,應(yīng)將歷史預(yù)測精度與協(xié)調(diào)量的絕對值進(jìn)行計(jì)算,并對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行回歸分析,利用兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)作為精度-協(xié)調(diào)量相關(guān)度指標(biāo)。
為保證母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性,對多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法及相關(guān)性進(jìn)行深入分析,利用多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法對負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中圍繞多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法,利用相關(guān)性分析方法針對母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行處理,處理完畢后將負(fù)荷歷史序列以及母線負(fù)荷歷史序列一同輸入至智能預(yù)測模型中,以此解決母線負(fù)荷預(yù)測存在的不協(xié)調(diào)、偏差以及不平衡等問題。為豐富母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng),在系統(tǒng)中構(gòu)建了4種協(xié)調(diào)方式,不同類型的協(xié)調(diào)方式在特點(diǎn)上也各不相同。將多級負(fù)荷智能協(xié)調(diào)方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)中,使電力生產(chǎn)可隨著負(fù)荷對電能需求的不斷變化而做出相應(yīng)調(diào)整,有利于促進(jìn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)提升電力系統(tǒng)整體經(jīng)濟(jì)效益的目的,對于系統(tǒng)的預(yù)測精度具有提高作用。