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基于大数据分析的电网负荷预测优化算法研究

2025-02-10 153 上传者：管理员

摘要：随着智能电网建设的深入推进，电网负荷预测精度对保障系统安全稳定运行具有重要意义。针对传统负荷预测方法在面对复杂场景时预测精度不足的问题，提出一种基于大数据分析的电网负荷预测优化算法。该算法融合长短期记忆网络（LSTM）模型、时间序列模型（FbProphet）及深度学习等方法构建多层预测模型。实验结果表明，所提算法在国网莱芜供电公司实际运行环境下取得显著效果，预测准确率达98%，有效识别负荷高峰，累计削减尖峰负荷超过870 MW，为电网安全稳定运行提供有力支撑。

关键词：
LSTM;深度学习
大数据分析
新能源发电
电力系统安全
电网负荷预测
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电网负荷预测是保障电力系统安全经济运行的关键环节｡随着新能源发电规模不断扩大,用电负荷呈现出显著的波动性和不确定性｡传统负荷预测方法在面对天气变化､节假日效应､经济波动和用户行为模式变化等多重因素影响时,往往难以实现理想的预测精度｡基于大数据分析技术的负荷预测优化算法通过整合多源数据,采用先进的人工智能技术,为提高负荷预测准确性提供了新的解决方案｡

1、电网负荷预测影响因素分析

电网负荷变化受多重因素综合影响｡气象环境方面,气温每升高1℃导致电网整体负荷增加2%~3%,尤其在35℃以上表现显著;湿度每上升10%使制冷度日(CoolingDegreeDays)指数增加0.8个单位;风速每增加1m/s引起风电出力提升15%;暴雨天气较晴朗天气的日最大负荷降低8%~12%｡社会因素方面,节假日负荷较工作日平均降低25%~30%,GDP每增长1个百分点带动用电量增长0.8个百分点,城镇化率每提升1%推动居民用电量增长1.2%｡电网运行特性方面,沿海发达地区单位面积负荷密度是中西部地区的2~3倍,系统惯性时间常数每降低1秒导致频率调节能力下降15%,光伏发电渗透率每提高10%使系统调频能力降低8%｡主变容量与最大负荷之比维持在1.3~1.5较为合理,断面负载率超过75%时系统稳定裕度明显下降｡

2、基于大数据分析的预测算法模型

2.1LSTM模型构建

2.1.1网络结构设计

长短期记忆网络结构针对电网负荷预测特点进行优化设计,构建了包含输入层､LSTM层､全连接层和输出层的深度神经网络架构[1]｡如图1所示,输入层采用滑动时间窗口机制,将多源异构数据映射到特征空间｡LSTM层由多个记忆单元串联组成,包含输入门､遗忘门和输出门3个控制单元,通过门控机制调节信息流动｡模型采用双向LSTM结构,正向LSTM层学习历史信息向未来的传递规律,反向LSTM层提取未来信息对历史的反馈影响｡全连接层对LSTM层输出的高维特征进行降维映射,提取预测特征｡

图1LSTM网络结构示意图

2.1.2参数优化策略

参数优化策略采用改进的Adam优化算法,引入动量项和自适应学习率机制｡动量项在梯度更新过程中累积历史梯度信息,减缓参数更新的震荡幅度,加快收敛速度｡优化器的核心参数更新规则为

式中:mt､vt分别为一阶动量和二阶动量估计值,α为基础学习率,ε为平滑因子｡权重初始化采用Xavier方法,使各层输入输出方差保持一致,避免梯度消失和梯度爆炸问题｡针对负荷数据的多尺度特性,设计分层学习率策略,浅层网络参数采用较小学习率保持稳定性,深层网络参数使用较大学习率提高特征提取能力[2]｡Dropout正则化技术随机断开神经元连接,降低模型过拟合风险｡批量归一化在每层输入端对数据分布进行标准化处理,加速训练收敛并提高模型泛化能力｡

2.1.3预测精度评估

预测精度评估建立了多维度的评价指标体系,从准确性､稳定性和时效性3个层面量化模型性能｡准确性评价采用均方根误差(RMSE)､平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等统计指标,其核心计算公式为

式中:yt为实际负荷值,y赞t为预测负荷值,n为样本数量｡稳定性评价引入预测区间覆盖率和预测方差2个指标,预测区间覆盖率衡量模型对不确定性的刻画能力,预测方差表征预测结果的波动范围｡时效性评价关注预测提前量与精度的权衡关系,通过建立预测时间跨度与各项评价指标的映射关系,确定最优预测周期｡

2.2时间序列模型应用

2.2.1FbProphet模型构建

FbProphet模型采用可分解时间序列预测方法,将电网负荷序列分解为趋势项､周期项､节假日项和误差项4个核心组成部分[3]｡模型基于贝叶斯框架构建,利用时间序列分解思想建立加法模型,各组成部分的数学表达式为

式中:g(t)表示增长趋势函数,s(t)为周期性变化函数,h(t)为节假日效应函数,εt为误差项｡模型引入分段线性或逻辑增长曲线刻画长期趋势,通过傅里叶级数拟合周期性变化,采用虚拟变量标记节假日影响｡模型优势在于对异常值具有较强的鲁棒性,能有效处理缺失数据,并通过自动变点检测捕捉趋势转折点｡模型参数估计采用MAP(最大后验概率)方法,结合MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)算法实现参数的后验分布采样,提供预测结果的可信区间｡

2.2.2趋势分析方法

趋势分析方法针对电网负荷的长期变化特征,构建了分段线性增长模型与饱和增长模型的混合结构｡分段线性模型通过自适应分段点确定将负荷序列划分为多个线性增长区间,每个区间的增长率反映该时期的负荷变化速度｡饱和增长模型基于logistic函数描述负荷增长的极限特性,引入容量上限参数约束预测结果的合理性｡模型设置可调节的增长率变化点,在变化点处允许增长率发生突变,以适应经济政策调整､产业结构变迁等外部因素带来的趋势改变｡变化点的位置和数量通过极大似然估计确定,同时考虑模型复杂度惩罚项,避免过度拟合｡趋势预测结果通过指数平滑方法进行修正,增强对近期数据的敏感度｡

2.2.3季节性因素处理

季节性因素处理采用多重周期分解策略,将负荷序列中的年周期､周周期和日周期分别建模｡年周期项主要反映气温变化导致的季节性负荷波动,通过傅里叶级数展开捕捉连续变化特征｡周周期项刻画工作日与周末的负荷差异,利用虚拟变量矩阵表征不同日期类型的负荷模式｡日周期项描述一天内负荷的变化规律,考虑早峰､晚峰等典型负荷特征｡各周期项之间通过交互项建立关联,反映季节对日内负荷模式的影响｡模型引入平滑因子调节季节性强度,适应季节特征的年际变化｡针对节假日期间的特殊季节性,设计独立的节假日效应函数,将节假日影响从常规季节性中分离｡季节性分量的提取采用局部加权回归方法,保持了季节模式的动态演变特性｡

2.3深度学习模型研究

2.3.1模型架构设计

深度学习模型采用多层感知机与卷积神经网络相结合的混合架构,网络结构自底向上包含数据输入层､特征提取层､时序建模层和预测输出层[4]｡特征提取层由多个卷积块串联组成,包含二维卷积层､批量归一化层和激活函数层｡卷积核采用金字塔式递减设计,从宏观到微观提取特征｡时序建模层通过残差连接实现信息快速传递,解决梯度消失问题｡预测输出层采用全连接结构,将高维特征映射到目标预测空间｡模型随深度增加呈现深窄型特征抽象结构｡

2.3.2特征工程优化

特征工程优化聚焦于电网负荷数据的多维度特征构建与选择｡特征构建过程基于电力系统专业知识,设计了包括基础负荷特征､时间特征､气象特征和社会特征在内的多层次特征体系｡特征选择采用基于互信息的递归特征消除算法,其数学表达式为

式中:P(x,y)表示特征X与目标变量Y的联合概率分布,P(x)和P(y)分别表示边缘概率分布｡通过计算互信息值对特征重要性进行量化排序,选取贡献度较高的特征子集｡对于高维特征空间,引入主成分分析方法进行降维处理,保留累计贡献率达到95%的主成分｡连续型特征采用分位数变换实现分布归一化,离散型特征通过独热编码转换为数值表示｡针对多源异构数据,设计特征融合网络实现不同类型特征的自适应集成,提高特征表达的完备性｡构建特征交互层捕捉特征间的非线性关联,增强模型对复杂模式的描述能力｡

2.3.3模型训练策略

学习率调度采用余弦退火策略,在训练初期保持较大学习率加速收敛,随着训练进行学习率逐渐降低实现精细搜索｡损失函数设计综合考虑预测精度和平滑性要求,将均方误差损失与梯度一致性损失相结合,引导模型学习到连续平滑的预测曲线｡批量训练采用动态批量大小调整机制,根据训练过程中的损失变化趋势自适应调整批量大小｡为提高模型鲁棒性,引入对抗训练方法,通过添加扰动样本增强模型对异常模式的适应能力｡训练过程中采用模型集成策略,将不同训练阶段的模型参数进行指数滑动平均,降低模型预测的方差｡

2.4智能优化算法集成

2.4.1遗传算法优化

遗传算法基于自然选择原理对负荷预测模型参数进行全局优化,通过种群进化机制搜索最优解空间[5]｡算法设计采用实数编码方式,将预测模型的权重系数和结构参数映射为染色体,构建适应度函数评估个体优劣｡个体适应度计算公式为

式中:w1､w2､w3为权重系数,RMSE为均方根误差,MAE为平均绝对误差,bias为预测偏差｡选择算子采用锦标赛选择策略,保持种群多样性｡交叉算子使用自适应算术交叉,交叉概率随进化代数动态调整｡变异算子引入高斯变异机制,根据个体适应度值自适应调整变异范围｡引入精英保留策略,确保优质个体遗传信息不被破坏｡种群规模和进化代数通过网格搜索确定,在计算效率和优化效果之间达到平衡｡

2.4.2多时间尺度协调

多时间尺度协调机制针对电网负荷预测的时间尺度差异性,构建了长中短期预测模型的协同优化框架｡长期预测关注月度及以上尺度的负荷变化趋势,采用趋势外推与情景分析相结合的预测方法｡中期预测面向日前至月度区间的负荷预测需求,结合天气预报信息与历史负载特征进行预测｡短期预测聚焦日内负荷曲线的精确刻画,利用实时监测数据进行滚动修正｡设计分层递进的预测策略,上层预测结果为下层预测提供约束边界,下层预测结果反馈修正上层预测偏差｡引入时间尺度转换算子,实现不同时间粒度预测结果的一致性对齐｡通过建立预测误差传递模型,量化预测偏差在不同时间尺度间的累积效应｡

2.4.3模型融合策略

模型融合策略通过集成多个独立预测模型的输出结果,提升预测系统的整体性能｡基于模型互补性原理,选择LSTM网络､FbProphet模型､深度学习网络等具有差异化优势的基础模型构建模型库｡采用动态加权融合方法,根据各模型在不同场景下预测能力动态调整融合权重｡权重计算考虑模型的历史预测误差､预测值的方差以及模型之间的相关性｡引入注意力机制实现自适应特征选择,对不同模型输出的重要性进行动态评估｡

3、案例分析

3.1应用背景

国网莱芜供电公司面临迎峰度夏期间电力保供压力,电网负荷预测精度直接影响电网安全稳定运行｡供电区域内用电负荷呈现明显的季节性波动特征,夏季空调负荷占比较大,且新能源并网规模不断扩大,给负荷预测带来新的挑战｡公司于2024年6月依托数字化技术和智能化手段,结合大数据分析､人工智能算法和实时监测功能,开发电网电力保供数据分析系统｡系统基于Intel酷睿i5-13400F处理器和NVIDIAGeForceRTX2080Ti显卡的硬件平台进行部署,采用Python3.1.0开发环境,集成Pytorch1.8.0深度学习框架｡

3.2系统实现与部署

系统包含全网实时负荷监测､电源实时出力监测､各电压等级主变压器负载率分析等7项核心功能｡数据接入方面集成了电力气象数据,同时对电网可调节资源､重点行业负荷､重要客户负荷进行统计分析｡预测模型在不同负荷区间均表现出优异性能,高负荷区间(负荷率大于80%)预测准确率达85%以上,中负荷区间(负荷率40%~80%)维持在80%左右,低负荷区间(负荷率小于40%)保持在75%以上｡系统通过实时数据采集和智能分析,实现了电网运行状态的全景监测和负荷变化的精准预测｡

3.3效果评估

系统投运后实现了显著的应用效果,负荷预测准确率达到98%,成功预测当日新能源出力创历史新高｡在运行性能方面,见表1,改进后系统在各负荷区间均实现了显著性能提升,预测准确率较改进前平均提高15.2%｡系统通过智能分析和预测,累计提前识别7次负荷高峰,实现电网运行方式优化12次,通过合理调度和运行优化,累计削减电网尖峰负荷超过870MW｡

表1系统改进前后性能对比

4、结论

基于大数据分析的电网负荷预测优化算法通过多种先进预测模型的有机融合,有效解决了传统预测方法精度不足的问题｡研究成果在实际应用中显示出显著的技术优势,不仅实现了负荷预测的高精度,而且成功应对了电网运行中的各类挑战｡该研究为电网负荷预测领域提供了新的技术路径,对提升电力系统运行可靠性和经济性具有重要的理论与实践意义｡未来研究方向将着重于多模型融合预测方法的优化,以及人工智能技术在电网负荷预测中的深度应用｡

参考文献:

[1]赵晋宇,付永军,范红刚,等.基于大数据分析的非入侵式电网负荷特性分析[J/OL].自动化技术与应用,1-6[2025-01-15].

[2]许鸿雁.基于大数据分析的电网负荷预测方法[J].信息记录材料,2024,25(9):111-113.

[3]葛云.基于大数据分析的电网负荷预测与优化调度研究[J].电气技术与经济,2024(3):38-41.

[4]张建国,常倩.基于数据分析技术的高精度负荷预测与电网智能断面调控[J].黑龙江电力,2022,44(2):155-159,166.

[5]黄莹.基于大数据的电网负荷预测研究[J].通信电源技术,2020,37(12):106-108.

文章来源:杨颖钊.基于大数据分析的电网负荷预测优化算法研究[J].科技创新与应用,2025,15(04):98-101.