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大数据分析电力系统负荷预测与调度控制策略的研究

2024-08-06 100 上传者：管理员

摘要：为解决电力负荷预测与调度控制难题，本文分析了电力负荷预测存在的问题，包括数据获取难、数据集重合度高以及数据处理要求高等。针对这些问题，提出了建立合作机制加强技术研究、明确数据需求开发专用数据集以及建立标准化的数据处理流程等策略，并通过实际案例说明如何利用先进的信息技术提高电力系统的实时数据处理能力。通过实施上述策略，电网公司可掌握用户的用电行为和负荷变化规律，制定良好的调度策略来确保电力系统的稳定、高效和经济运行。

关键词：
分配电能
智能化技术
电力
调度控制
负荷预测
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电力行业是支撑现代社会运转的基础产业之一，负责生成、传输和分配电能供应给工商业和居民用户。随着社会经济的发展和智能化技术的推进，电力行业正面临着新的挑战和机遇[1]。在电力生产中，如何准确预测电力负荷并进行有效的调度控制，已成为当前电力行业面临的关键问题。电力负荷预测的准确性直接关系到电力系统的稳定运行与电力供应能力的保障。所以，电力企业需要根据负荷预测结果，灵活调整发电计划和运行方式，以适应负荷波动和系统运行变化。

1、电力负荷预测与调度控制概述

1.1 电力负荷预测的定义

电力负荷预测是指在充分考虑系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，利用一套数学方法系统地处理过去与未来的负荷，以确定未来特定时刻的负荷数值[2]。

1.2 电力负荷调度控制的重要性

电力负荷预测有助于优化电力系统的资源配置。通过预测未来的电力需求，电力系统可以更好地安排发电、输电和配电设备的运行和维护。新型电力负荷管理系统能够支持电力系统供需平衡，应对“双碳”目标下清洁能源大比例接入的要求，使电力系统在面对不断变化的用电需求时能够灵活应对。

图1 电力负荷预测与调度控制

1.3 电力负荷预测与调度控制的关系

电力负荷预测与调度控制关系见图1。

电力负荷预测是通过对历史负荷数据进行分析和建模，提取负荷的趋势和规律，构建预测模型和优化算法。这些模型和算法可以将各种因素考虑在内，如季节性变化、工作日和非工作日差异、天气等。通过不断改进模型和算法，进行实时在线的聚合与分布式控制。与此同时，一旦获得了负荷的预测结果，调度控制系统就会根据这些信息进行实时调整。调度控制系统可以监测电力负荷和各个供应节点的状态，并检测是否存在异常情况。如果出现问题，调度控制系统能够及时发出警报并进行紧急响应和故障处理。此外，它还可以根据预测结果，协调电力生产和分配方案，以最优的方式满足电力需求，降低电费损失和发电成本，实现经济收益的最大化。

系统通过不断地分析历史数据、提取趋势和规律，并结合先进的建模技术和优化算法，可持续改进预测模型和调度策略，进而提高预测的准确性。电力负荷预测与调度控制任务分配优化公式如下：

式中，为实际调控实践；T为目标调控实践，目标是使得两者的偏差最小化，这与最优控制理论中的目标函数物理意义相符，即应用最小的控制能量，使得系统在指定时间区间内的状态与平衡状态的偏差最小。PID算法在调控系统时，通过比例环节对偏差瞬间作出反应，使控制量向减少偏差的方向变化。

2、电力负荷预测问题分析

2.1 开源数据集较少造成电力负荷数据难以获取

在电力负荷预测领域，开源数据集的数量相对较少，尤其是在国内，由于数据是预测模型的基础，缺乏高质量的开源数据集会直接导致预测模型训练不足、性能受限[3]。国内电力负荷数据的难以获取主要源于几个方面的原因：一是电力数据具有高度的敏感性和保密性，很多关键数据并不对外公开；二是电力数据的采集、存储和处理需要技术支持。一般的研究机构和个人很难具备这样的条件；三是国内在电力数据开放共享方面的政策和法规还不够完善，缺乏有效的激励和引导机制。这种情况下，研究人员往往只能依靠有限的自有数据或者通过合作方式获取数据，这无疑会增加研究的难度。

2.2 负荷预测的数据集与其他领域（如NILM）的数据重合度大

电力负荷预测所使用的数据集与其他领域，特别是非侵入式负荷监测（NILM）等领域的数据集存在较大的重合度。这主要是因为电力负荷数据本身具有通用性，但是这也给数据处理带来了挑战，直接沿用其他领域的数据集可能无法满足电力负荷预测的特定要求。由于数据重合度大，研究人员在选择和使用数据集时容易陷入重复劳动和无效研究的困境，这种数据重合度大也可能会导致模型过拟合或泛化能力下降。

2.3 电力负荷预测数据处理要求较高

电力负荷预测对数据处理的要求非常高，主要是因为电力负荷数据具有季节性特征和趋势特征，这些特征使得数据处理和分析变得复杂。电力负荷预测是电力系统规划与运行中的核心环节，而数据处理作为预测工作的前提，其要求自然非常苛刻。电力负荷数据通常包含时间序列、气象条件、经济指标、用户行为等多个维度的信息。这些信息不仅来源广泛，而且数据格式和量纲各异，电力负荷数据往往会受到各种噪声和干扰因素的影响，降低数据质量，对预测模型的准确度产生负面影响。

3、电力负荷调度控制策略

3.1 加强数据共享与开放政策

电力行业作为电力负荷调度的直接参与者，当前众多电网企业正积极满足其业务需求，大规模地推进用电信息采集系统的设立工作[4]。对于安全敏感性高的数据，强化数据脱敏、加密保护和安全合规评估；对于安全敏感性低的数据，则健全确权、流通、交易和分配机制，有序推动数据在产业链上下游的共享，优化完善首台（套）重大技术装备保险补偿政策。

以某供电企业为例，其服务供电面积达40km2，供电人口接近万人，年销售电量高达2.45亿k Wh，供电可靠率达到99.4955%。为了实现更高效、准确的电力负荷预测和调度控制，新一代用电信息采集系统已经具备末端低压客户用电行为分析能力，能够通过多角度、大容量的数据分析，构建问题智能穿透分析的新型应用模式。在此基础上，应进一步推动数据共享与开放，使得各相关部门和机构能够实时获取并分析这些数据，推动“云大物移智链边”、5G等先进数字信息技术在电力系统各环节的广泛应用，提高气象、天气、水情及源网荷储各侧状态数据的实时收集、感知和处理能力。让这些举措共同推动电力系统的智能化调度能力的提升，为电力负荷预测和调度控制提供坚实的技术保障。

3.2 提升数据处理与分析能力

为了提升电力负荷调度数据处理与分析能力，电网公司必须全面加强对用户用电行为、负荷变化规律及其相关影响因素的深入理解和把握。考虑到负荷变化受到天气（如温度、湿度、风速等具体数据）、季节更替、时间分配（如工作日与节假日的用电差异、高峰与非高峰时段的负荷波动等）以及经济因素（如电价调整、GDP增长率变化等宏观经济指标）等多重外部因素的复杂影响，电网公司亟需构建一个综合、高效的数据处理与分析体系。这个体系应能够实时收集并整合来自不同源头的海量数据，包括但不限于用户侧的智能电表读数、气象站的实时观测数据以及宏观经济指标的动态更新等。

例如，通过智能电表系统，电网公司可以实时获取到每个用户的详细用电数据，包括用电时段、用电量、功率因数等关键指标，这些数据将以每分钟、每小时或每日的频率进行更新和汇总，从而形成一个庞大而精细的用电行为数据库。电网公司部分用户用电行为数据见表1。

表1 电网公司部分用户用电行为数据

表2 电力负荷加强数据质量监控与管理结果

不同的用户在不同时间段的负荷有明显差异。例如，用户U001在早上08:00的负荷为120k W，而在傍晚18:00的负荷增加到250k W。随着温度从20℃上升到35℃，用户U002的负荷也有所增加，在工作日的高峰时段（如傍晚），负荷通常较高。用户在当前用电行为过程中受到多种外部因素的影响，且表现出明显的时空变化特征。因此，电网公司需要收集并分析这些数据，以更好地理解用户需求，预测负荷变化，并制定有效的调度策略来确保电力系统的稳定、高效和经济运行。

长期存储历史负荷数据和影响因素数据，用于模型训练和策略制定。归档表按时间周期划分，便于管理和查询。采用灰色关联分析算法分析子序列与母序列的相关性，求均值得到各影响因素的灰色关联度。预测日按分类规则分配到对应聚类中，作为相似日数据集训练模型。聚类分析是无监督学习任务，自动发现数据自然分组，适用于无预测类的情况。分配预测日到相应类别后，作为相似日数据集用于训练和优化模型，提高预测准确性。

3.3 创新负荷预测与管理模式

电网公司通过对设备运行历史海量数据的挖掘展开预测性检修的研究，以较高的准确率预测出设备运行的未来状态，预判设备发生故障的可能性，从而达到基于设备状态来指导检修的目的。

电网公司需从SCADA系统、智能电表、传感器等数据源中收集原始的电力负荷数据，通过SCADA系统进行监控和数据采集，将预处理后的数据存储到高性能的数据库或数据仓库中，采用物联网系统架构中的数据来源层、数据存储层的分层结构。电力负荷加强数据质量监控与管理结果见表2。

数据采集成功率高达99.2%，远超过设定的阈值98%，表明数据采集系统能够稳定、高效地运行；数据传输延迟仅为3.8s，低于阈值5s；异常数据占比为1.5%，低于阈值2%，说明异常数据处理得当，占比较低，有助于保证数据的准确性；数据一致性实际值为99.8%，略低于理想值100%，表明存在少量数据不一致情况，需要进一步排查原因并进行处理。未来，仍需建立完善科技成果评价体系，支持技术转移机构建设，打造技术转移和成果转化平台。

4、结语

本文提出的策略为电力负荷预测与调度控制问题的解决提供了全面的方案，并从多个角度得到了支持。电力调度控制中心的解决方案，支持信号实时传输、高效率坐席协作管理等功能，满足电力行业系统接入大量电网数据的需求，进一步说明了调度控制在解决电力负荷问题中的重要性。

参考文献:

[1]潘华颖.基于智能电网技术的电力负荷预测与优化调度研究[J].电力系统装备,2023(10):66-68.

[2]阮慧锋,江天霖,路亮亮等.基于模型预测控制的孤岛微电网日内滚动动态调度[J].能源与节能,2023(11):24-27.

[3]周星月,李晓皓,王智东,张勇军.计及预测负荷和用户需求差异的电动汽车实时调度优化[J].全球能源互联网,2022,5(6):543-551.

[4]阮诗迪,刘欣然,张雄宝等.智能电网海量信息处理中的关联规则与数据流挖掘研究[J].微型电脑应用,2023,39(7):61-64.

[5]任建吉,位慧慧,邹卓霖,侯庭庭,原永亮,沈记全,王小敏.基于CNN-BiLSTM-Attention的超短期电力负荷预测[J].电力系统保护与控制,2022,50(8):108-116.

文章来源:马秀娟.大数据分析电力系统负荷预测与调度控制策略的研究[J].家电维修,2024,(08):104-106.