摘 要:常規(guī)用戶的用電負(fù)荷預(yù)測方法主要采用分層測量技術(shù),無法提取用電行為動態(tài)影響系數(shù),因此預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果間的偏差較大,預(yù)測性能不佳。為此,本文提出基于改進(jìn)支持向量機(jī)的用戶端用電負(fù)荷預(yù)測研究。首先,分析影響負(fù)荷預(yù)測的因素,對其進(jìn)行擬合優(yōu)化處理,以獲取綜合影響指標(biāo)。其次,采用平均信息向量法求取負(fù)荷及影響指標(biāo)間的相關(guān)性系數(shù),并根據(jù)用戶用電負(fù)荷特征曲線時間序列提取用電行為動態(tài)影響系數(shù)。最后,引入改進(jìn)支持向量機(jī)算法,構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)用戶用電預(yù)測。實(shí)例應(yīng)用結(jié)果顯示,所提方法得到的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果基本相符,預(yù)測性能較好。
關(guān)鍵詞:改進(jìn)支持向量機(jī);用戶端;用電負(fù)荷;預(yù)測方法
中圖分類號:TP 399 " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié),對保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行、優(yōu)化電力資源配置和減少能源損失具有重要意義。隨著能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和可再生能源的廣泛應(yīng)用,對負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確性和實(shí)時性的要求越來越高[1]。通過提高負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性,電力公司可以滿足其能源需求,同時降低運(yùn)營成本,提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
負(fù)荷預(yù)測是一種通過數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來電力需求的方法。該方法需要同時考慮各種因素,包括氣候條件、經(jīng)濟(jì)條件、政策變化和社會行為。由于這些影響因素具有復(fù)雜性和不確定性,因此負(fù)荷預(yù)測一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
此外,隨著智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展,負(fù)荷預(yù)測的方法和技術(shù)也在不斷完善。通過建立先進(jìn)的預(yù)測模型,利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù),可提高負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性。同時,通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)時分析和處理海量電力數(shù)據(jù),為負(fù)荷預(yù)測提供更準(zhǔn)確、實(shí)時的數(shù)據(jù)支持。
綜上所述,負(fù)荷預(yù)測直接影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和運(yùn)營成本。因此,本文通過改進(jìn)支持向量機(jī)算法,對用戶用電負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行了深入研究。
1 用戶端用電負(fù)荷預(yù)測方法設(shè)計(jì)
1.1 用戶端用電負(fù)荷預(yù)測影響指標(biāo)優(yōu)化
用戶端電力負(fù)荷受各種因素的影響,并具有不同的特性變化。因此,在預(yù)測用戶端用電負(fù)荷的過程中,有必要分析用電負(fù)荷影響因素,并對其進(jìn)行優(yōu)化,以獲得綜合影響指標(biāo)。
通常,用戶端的電力負(fù)荷表現(xiàn)出周期性、隨機(jī)性和條件性特征。其變化趨勢不僅受天氣等氣象條件的制約,還受日期因素的影響[2]。因此,根據(jù)用戶端用電負(fù)荷的類型,可以將負(fù)荷預(yù)測的影響因素指標(biāo)分解為4個分量,如公式(1)所示。
L=L1+L2+L3+L4 (1)
式中:L表示用電負(fù)荷的總負(fù)荷指標(biāo);L1表示與氣象因素相關(guān)的負(fù)荷影響指標(biāo),主要受各種氣象變化類型的影響;L2表示與日期因素相關(guān)的負(fù)荷影響指標(biāo),主要包括節(jié)假日、休息日、月份和工作日等時間段;L3表示其他隨機(jī)因素指標(biāo),包括用戶的用電行為方式、用電時間以及用電設(shè)備的啟停狀況等;L4表示由特殊外部因素引起的電力負(fù)荷分量影響指標(biāo),通常難以預(yù)見與檢測。
假設(shè)某地區(qū)用戶端用電負(fù)荷的采樣序列為(x1,x2,..,xn),其中n為采樣時間,則與各影響因素指標(biāo)相對應(yīng)的分辨序列如公式(2)所示。
(2)
式中:xn表示第n個負(fù)荷采樣數(shù)據(jù);b0表示采樣間隔。
采用公式(3)對負(fù)荷預(yù)測影響指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,得到綜合影響指標(biāo)。
(3)
式中:fc表示影響指標(biāo)的基本概率賦值;t0表示光滑系數(shù);L'表示優(yōu)化后的負(fù)荷預(yù)測影響指標(biāo)。
通過分析影響用戶端用電負(fù)荷的各種因素,將這些因素指標(biāo)分解,并對其進(jìn)行優(yōu)化處理,可以得到綜合影響因素指標(biāo),為后續(xù)計(jì)算負(fù)荷及影響指標(biāo)的相關(guān)性提供有力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
1.2 負(fù)荷及影響指標(biāo)相關(guān)性計(jì)算
為了充分分析用戶端用電負(fù)荷與綜合影響指標(biāo)等輔助信息的相互影響程度,在負(fù)荷預(yù)測綜合影響指標(biāo)優(yōu)化的基礎(chǔ)上,采用平均信息向量法計(jì)算負(fù)荷及影響指標(biāo)間的相關(guān)性。
將負(fù)荷采樣數(shù)據(jù)看作二維變量,并將其映射到二維平面上。在該平面上將其劃分為m行n列、尺寸相等的網(wǎng)格[3],則在該數(shù)據(jù)集合下,映射數(shù)據(jù)在多維空間中的投影如公式(4)所示。
(4)
式中:cf表示高斯核函數(shù);dc表示先驗(yàn)向量;vm表示平均信息向量因子。
根據(jù)用戶用電負(fù)荷特征曲線時間序列,提取不同用電行為習(xí)慣間的動態(tài)影響系數(shù),如公式(5)所示。
(5)
式中:Dx表示負(fù)荷數(shù)據(jù)點(diǎn)間的數(shù)值距離;am表示負(fù)荷曲線的相似性。
根據(jù)互信息理論,將非線性趨勢和周期性特征作為負(fù)荷變化趨勢的整體走向[4],并確定不同尺度下單個負(fù)荷數(shù)據(jù)的最優(yōu)特征,如公式(6)所示。
M'=Ac×F0/kt (6)
式中:F0表示數(shù)據(jù)的幅值矩陣;kt表示溫度特征。
針對上述溫度特征,對研究區(qū)域的全年溫度變化范圍進(jìn)行模糊化處理,由此確定溫度模糊區(qū)間?T,便于后續(xù)計(jì)算,具體見表1。
根據(jù)溫度模糊區(qū)間,并結(jié)合用戶端用電負(fù)荷特征曲線的動態(tài)變化情況,求取負(fù)荷及綜合影響指標(biāo)間的相關(guān)性,如公式(7)所示。
q1=M'∑∑?Tj×l1 (7)
式中:?Tj表示第j個溫度模糊區(qū)間;l1表示模糊區(qū)間的隸屬度;q1表示相關(guān)性系數(shù)。
基于用戶端用電負(fù)荷預(yù)測的綜合影響因素指標(biāo),采用平均向量法將負(fù)荷數(shù)據(jù)映射到二維空間中,結(jié)合溫度模糊區(qū)間,求取負(fù)荷及綜合影響指標(biāo)間的相關(guān)性,便于最終實(shí)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測。
1.3 基于改進(jìn)支持向量機(jī)的負(fù)荷預(yù)測
用戶端用電負(fù)荷預(yù)測是一個包括多個隨機(jī)性變量的問題,通常屬于函數(shù)回歸問題的范疇。為此,本文采用改進(jìn)支持向量機(jī)算法對用戶用電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。改進(jìn)支持向量機(jī)是一種強(qiáng)大的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,適用于處理高維、非線性和具有復(fù)雜邊界的數(shù)據(jù)。該方法可將樣本映射到高維特征空間,并找到最佳超平面來進(jìn)行分類或回歸任務(wù),因此其在用電負(fù)荷預(yù)測中較好的應(yīng)用前景。為了進(jìn)一步提升改進(jìn)支持向量機(jī)在用戶端用電負(fù)荷預(yù)測中的性能,可以采取一些改進(jìn)手段來提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。
在利用改機(jī)支持向量機(jī)進(jìn)行用戶端用電負(fù)荷預(yù)測過程中,將預(yù)測負(fù)荷總值作為輸出,將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、綜合影響因素及其與負(fù)荷間的相關(guān)性系數(shù)作為輸入[5],對其進(jìn)行訓(xùn)練,得到向量機(jī)的特征量,并結(jié)合負(fù)荷特征變化得到負(fù)荷值。基于改進(jìn)支持向量機(jī)的負(fù)荷預(yù)測流程如圖1所示。
根據(jù)圖1,利用改進(jìn)支持向量機(jī)預(yù)測用戶端用電負(fù)荷的基本實(shí)施步驟如下。
基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本計(jì)算負(fù)荷同時率,如公式(8)所示。
(8)
式中:q1表示負(fù)荷及綜合影響指標(biāo)間的相關(guān)性因子;X0表示拉普拉斯矩陣;do表示膨脹系數(shù)。
進(jìn)而求取負(fù)荷密度指標(biāo),如公式(9)所示。
(9)
式中:ph表示劃定區(qū)域內(nèi)的最大負(fù)荷。
結(jié)合上述計(jì)算過程構(gòu)建用電負(fù)荷預(yù)測模型,如公式(10)所示。
(10)
式中:N'表示負(fù)荷密度指標(biāo)的預(yù)測回歸系數(shù);Sp表示區(qū)域面積。
由此采用負(fù)荷預(yù)測模型對研究區(qū)域的用戶端用電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,得到該區(qū)域的未來負(fù)荷總量,如公式(11)所示。
E=δ×β0×λr×Bv (11)
式中:β0表示負(fù)荷樣本的關(guān)鍵局部特征;λr表示方向調(diào)整參數(shù);Bv表示相關(guān)變量。
結(jié)合用戶用電負(fù)荷綜合影響指標(biāo)與相關(guān)性系數(shù),采用改進(jìn)支持向量機(jī)算法構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型。基于輸入樣本,得到區(qū)域的未來負(fù)荷分布情況,進(jìn)而進(jìn)行用戶用電負(fù)荷預(yù)測,至此完成了基于改進(jìn)支持向量機(jī)的用戶端用電負(fù)荷預(yù)測研究。
2 實(shí)例分析
2.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備
為了確保試驗(yàn)結(jié)果具備真實(shí)性與可靠性,需要重點(diǎn)設(shè)置試驗(yàn)環(huán)境參數(shù)。綜合考慮多種因素,本文設(shè)計(jì)的試驗(yàn)環(huán)境參數(shù)見表2。
本文選取的試驗(yàn)數(shù)據(jù)來自某地區(qū)2022年用戶端用電負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)集。統(tǒng)計(jì)期為2022年1月1日—2022年1月10日,共有1258組數(shù)據(jù)記錄。該數(shù)據(jù)集包括3類信息,即平均溫度、相對濕度、降雨量和日負(fù)荷需求。具體數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)見表3。
由表3數(shù)據(jù)可以看出,用戶端用電需求負(fù)荷與平均溫度、相對濕度以及降雨量3個影響指標(biāo)因素間存在線性關(guān)系,因此可構(gòu)建回歸模型預(yù)測該區(qū)域的未來用電負(fù)荷量。
2.2 應(yīng)用結(jié)果
根據(jù)本文提出的方法,構(gòu)建以負(fù)荷相關(guān)影響因素指標(biāo)為輸入樣本的負(fù)荷預(yù)測模型,并基于上述歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),對該區(qū)域的2022年2月—6月的用戶用電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。為驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性,引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(方法1)、決策樹算法(方法2)作為本文方法的對比方法,分別采用上述3種方法對研究區(qū)域的用電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,對比結(jié)果如圖2所示。
如圖2所示,分別采用本文方法與對照組方法對研究區(qū)域2022年2月—6月的用戶端用電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。本文方法所得負(fù)荷預(yù)測值與實(shí)際值基本一致,而方法1與方法2所得預(yù)測值與實(shí)際值間的偏差較大。由此可以看出,本文方法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測用戶用電負(fù)荷,預(yù)測效果較好。
3 結(jié)語
在能源需求不斷增長和追求可持續(xù)發(fā)展的背景下,負(fù)荷預(yù)測在電力系統(tǒng)中的作用越來越突出。通過負(fù)荷預(yù)測可以更好地規(guī)劃和調(diào)度電力資源,減少能源浪費(fèi),提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。隨著技術(shù)不斷發(fā)展,負(fù)荷預(yù)測的技術(shù)和方法也在不斷改進(jìn),未來的研究將更注重智能化、準(zhǔn)確性和實(shí)時性,不僅有助于提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率,也為新能源的并網(wǎng)調(diào)度提供了重要支撐,促進(jìn)了電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此,研究負(fù)荷預(yù)測對實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。
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