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        考慮季節(jié)性氣候因子的配電網(wǎng)可中斷負(fù)荷預(yù)測方法探析

        2024-02-09 00:00:00康振寧
        消費(fèi)電子 2024年11期
        關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)

        【關(guān)鍵詞】配電網(wǎng);可中斷負(fù)荷;季節(jié)性氣候因子;支持向量機(jī);最優(yōu)函數(shù)

        引言

        可中斷負(fù)荷作為一種靈活的電力需求側(cè)管理措施,可以在系統(tǒng)負(fù)荷高峰時(shí)段通過中斷部分非關(guān)鍵負(fù)荷供電[1-2],緩解電網(wǎng)供電壓力,保障重要負(fù)荷的供電需求。因此,對(duì)配電網(wǎng)可中斷負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化研究,能夠?yàn)殡娏ο到y(tǒng)優(yōu)化調(diào)度和能源管理提供支持。

        劉佳等(2023)提出考慮停電損失及可中斷負(fù)荷的有源配網(wǎng)魯棒孤島劃分策略[3],但是,該方法未考慮季節(jié)性氣候因子對(duì)分布式能源出力的影響。趙智忠等(2022)提出考慮可中斷負(fù)荷接入的主動(dòng)配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化模型[4],但是,該方法模型求解過程中容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)冗余。Sajjad等(2023)基于負(fù)荷控制需求響應(yīng)的主動(dòng)配電系統(tǒng)規(guī)劃,構(gòu)建主動(dòng)配電系統(tǒng)規(guī)劃模型,并采用多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行求解[5]。

        季節(jié)性氣候因子是指隨著季節(jié)變化而變化的氣候要素,如溫度、濕度、日照時(shí)間等。不同季節(jié)的氣候條件會(huì)直接影響用戶用電行為,同時(shí)還會(huì)影響供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性,導(dǎo)致供電中斷風(fēng)險(xiǎn)增加。因此,通過考慮季節(jié)性氣候因子進(jìn)行可中斷負(fù)荷預(yù)測,能夠有效保障供電系統(tǒng)穩(wěn)定性。基于此,本文引入季節(jié)性氣候因子,提出一種新的配電網(wǎng)可中斷負(fù)荷預(yù)測方法。

        一、配電網(wǎng)可中斷負(fù)荷預(yù)測方法

        (一)季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

        假設(shè)t時(shí)刻的歷史配電網(wǎng)可中斷負(fù)荷序列為Y(t),計(jì)算第p種日類型t時(shí)刻的平均負(fù)荷如式(1)所示:

        式(1)中,m為第p種日類型的總數(shù)量,Yp(j,t)為第j日中t時(shí)刻的可中斷負(fù)荷值。

        將可中斷負(fù)荷數(shù)據(jù)維度固定在[0,1]之間,設(shè)定歸一化過程中原始可中斷負(fù)荷數(shù)據(jù)為Ays,歸一化處理如式(2)所示[6]:

        式(2)中,Amin和Amax分別為原始可中斷負(fù)荷數(shù)據(jù)最小值和最大值。

        依據(jù)可中斷負(fù)荷數(shù)據(jù)的歸一化結(jié)果,建立可中斷負(fù)荷特征向量集Bi,獲取第i個(gè)可中斷負(fù)荷數(shù)據(jù)的第j個(gè)季節(jié)性氣候因子對(duì)應(yīng)的灰色關(guān)聯(lián)值,如式(3)所示:

        式(3)中,Y為季節(jié)性氣候因子的時(shí)間序列平均值,rj為第j個(gè)季節(jié)性氣候因子的權(quán)重,Hpq負(fù)荷影響系數(shù),n為季節(jié)性氣候因子的總數(shù)。

        使用降序排列法對(duì)不同季節(jié)性氣候因子Bij實(shí)施排列處理,選擇1ijB≥的數(shù)據(jù)作為季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù)集。

        使用最小二乘算法推斷季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù)集中殘缺數(shù)據(jù),如式(4)所示:

        式(4)中,Di為平均日照率,w為氣溫季節(jié)性變動(dòng)系數(shù),b為逼近不確定缺失值的偏差值。

        利用二次指數(shù)平滑法修正季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù),消除數(shù)據(jù)中的異常值,如式(5)所示:

        式(5)中,α為平均氣溫,St1為原始季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù)序列中的t1項(xiàng),St2為原始季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù)序列中的t2項(xiàng)。

        (二)季節(jié)性氣候因子特征提取

        根據(jù)修正后的季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù),研究選擇與配電網(wǎng)可中斷負(fù)荷預(yù)測相關(guān)性較高的氣候因子作為特征,分析每個(gè)季節(jié)性氣候因子對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列F,如式(6)所示:

        二、測試與分析

        (一)測試環(huán)境

        甘肅武威位于我國西北地區(qū),不同季節(jié)的用電行為存在明顯差異:夏季空調(diào)、制冷設(shè)備使用頻次較多,容易增加電力負(fù)荷;冬季取暖設(shè)備再次增加地區(qū)用電量。因此,研究利用PSCAD仿真軟件構(gòu)建包含架空線路、纜線混合線路和電纜線路的110 kV配電網(wǎng)仿真模型。

        (二)測試數(shù)據(jù)

        訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)為國網(wǎng)武威供電公司電力調(diào)度中心2022年1月至12月的實(shí)際電力數(shù)據(jù)記錄。選擇50組可中斷負(fù)荷數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)集包括2000個(gè)電力數(shù)據(jù),共計(jì)100,000個(gè),采樣頻率為1 M/s,共獲得測試數(shù)據(jù)約35 GB。

        (三)測試結(jié)果與分析

        將劉佳等(2023)方法(考慮停電損失及可中斷負(fù)荷的有源配網(wǎng)魯棒孤島劃分策略)、趙智忠等(2022)方法(考慮可中斷負(fù)荷接入的主動(dòng)配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化模型)和Sajjad等(2023)方法(基于負(fù)荷控制需求響應(yīng)的主動(dòng)配電系統(tǒng)規(guī)劃)作為對(duì)照方法,與本文方法在相同測試環(huán)境和測試數(shù)據(jù)條件下進(jìn)行對(duì)比測試。

        1.可中斷負(fù)荷裕度測試

        可中斷負(fù)荷裕度是指在一定時(shí)間段內(nèi),配電網(wǎng)系統(tǒng)能夠承受的最大負(fù)荷波動(dòng)范圍;即電力系統(tǒng)在承擔(dān)某一時(shí)段內(nèi)的最大負(fù)荷時(shí),與該最大負(fù)荷之間的剩余能力比例。在負(fù)荷高峰或突發(fā)情況下,可中斷負(fù)荷裕度不足,可能會(huì)導(dǎo)致配電網(wǎng)無法及時(shí)響應(yīng)。較高的可中斷負(fù)荷裕度表明配電網(wǎng)具有更大的備用容量和靈活性,可以更好地應(yīng)對(duì)可中斷負(fù)荷波動(dòng)??芍袛嘭?fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性直接影響可中斷負(fù)荷裕度計(jì)算,若可中斷負(fù)荷裕度計(jì)算結(jié)果與實(shí)際結(jié)果吻合,表明算法對(duì)可中斷負(fù)荷預(yù)測的精度較高。不同方法的可中斷負(fù)荷裕度結(jié)果如圖1所示。

        根據(jù)測試結(jié)果,本文方法的可中斷負(fù)荷裕度與實(shí)際結(jié)果基本吻合,而對(duì)照方法的可中斷負(fù)荷裕度均低于實(shí)際值。這是因?yàn)楸疚姆椒ㄊ褂米钚《怂惴ㄍ茢嗉竟?jié)性氣候因子的數(shù)據(jù)集中殘缺數(shù)據(jù);通過映射函數(shù)將已知數(shù)據(jù)與缺失季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù)建立聯(lián)系,補(bǔ)充缺失值,提高數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性和可靠性;利用二次指數(shù)平滑法對(duì)季節(jié)性氣候因子數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,消除數(shù)據(jù)中的異常值,使數(shù)據(jù)更加平滑和穩(wěn)定,進(jìn)而提高可中斷負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確性。

        2.可中斷負(fù)荷誤差測試

        平均相對(duì)誤差是各個(gè)預(yù)測值與實(shí)際值之差的絕對(duì)值的平均數(shù),反映了模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均偏差程度。均方根誤差是各個(gè)預(yù)測值與實(shí)際值之差的平方值的平均數(shù)的平方根,能衡量模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的離散程度。研究選擇平均相對(duì)誤差和均方根誤差作為測試指標(biāo),衡量不同方法的可中斷負(fù)荷預(yù)測性能,具體測試結(jié)果如圖2所示。

        通過分析圖2可以看出,在相同測試次數(shù)下,不同方法的平均相對(duì)誤差和均方根誤差均存在明顯差異,所提方法的誤差結(jié)果明顯低于對(duì)照方法。這是因?yàn)楸疚姆椒ㄍㄟ^整合不同季節(jié)性氣候因子相似度,更全面地捕捉與可中斷負(fù)荷相關(guān)的季節(jié)性變化規(guī)律;同時(shí),對(duì)季節(jié)性氣候因子相似度進(jìn)行降維,去除冗余信息后提取季節(jié)性氣候因子特征,使模型更專注于最重要特征,提高模型泛化能力。由此證明,采用本文方法可以獲取高精度的可中斷負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

        結(jié)語

        本文提出的考慮季節(jié)性氣候因子的配電網(wǎng)可中斷負(fù)荷預(yù)測方法,通過一系列數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化手段,有效提升了可中斷負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性。該方法不僅為配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了保障,也為電力市場的供需平衡和資源配置優(yōu)化提供了有力支持。

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