智能优化的电力负荷预测技术分析

智能优化的电力负荷预测技术分析

孙立京 于道林

山东理工大学 山东 淄博 255000

摘要：在智能电网的背景下，如何提高负荷预测的准确性是当前的一个重要课题。在此基础上，文章对电力系统负荷预测的基本概念进行了简单介绍，并对各种负荷预测方法进行了详细的介绍，并对其在智能电网中的应用进行了分析，以期为相关行业提供有益的借鉴。

关键词：智能电网；负荷预测；基本概念；分析

引言：随着智能电网的发展， 电力负荷预测技术得到了广泛的应用，在智能电网中应用的越来越多，而智能终端的应用也在不断的增加，使得负荷预测的准确性和密度得到了极大的提高，而负荷预测的难度也得到了极大的提高，相对于传统的负荷预测技术，它的发展方向也从单纯的负荷预测到了精细的服务管控，只有这样才能够顺应未来智能电网的发展趋势以及需求，对此本文将阐述各个负荷预测方法。

1.负荷预测方法分析

1.1负荷预测的基本原则分析

电网负荷预测是指电网的运输特性、容量和自然状况，利用往期的资料，对未来的负荷进行估算，确定未来一段时间的负荷。负荷预测是影响电网规划和运行的重要因素，也是影响电网运行的重要因素。负荷预报的准确性直接关系到电网的投入、布局和运行的合理性，而目前，提高电网的负荷预报精度是当前电网面临的一个重大课题。

1.2传统负荷预测工作方法分析

在电力系统中，传统的电力系统负荷预报一般分为以下几种：一是用来预测电力系统的负载。这种方法可以根据以往的负载情况进行分析，虽然负载会随着时间的推移而发生变化，但通过一系列的算法，仍然可以得到负载的变化，根据以往的资料，可以得出不同的变化规律，比如线性、非线性、周期性、非周期性。第二部分是时间序列的负载预报。这一方法是根据以往的负载资料，对随机变化过程中的负荷进行统计，并利用数学模型对其进行描述，进而确定其数学表达式。在此基础上，通过对季节、周、日、小时的变化进行分析，并对其进行处理。模型的识别、系数的估算、模型的检验、负荷的预测、预测的准确性等等。这种方法的计算量很小，但并不能完全考虑到负载的变化，一般都是在负载变化比较均匀的情况下进行短期的预报。第三，用回归模型进行负载预报。这是一种利用数理统计的方法，建立有针对性的数学模型，并将其处理。总体上，这种方法经常用于中期负荷预测，准确率比较高，但难以对复杂的负荷进行预测，也就是电力系统的综合负荷。

1.3现代负荷预测方法

近几年来，部分新兴预测方法获得了较好地应用，具体如下：

1.3.1人工神经网络预测方法分析

神经网络是一类具有重要意义的非线性系统，它既可以模仿人类的大脑神经网络进行学习，又可以处理相应的问题。它由几个具有平行操作能力的神经元结点和与之相关的权重相结合，实现了输入和输出之间的非线性映射。由于人工神经网络预测方法具有对非结构性、非精确性的自适应能力，在记忆效率、非线性映射效率、学习效率等方面都有很大的优势。从模拟结果中可以看出，与以往的预测方法相比，采用递归神经网络的预测精度要高得多，但传统的神经网络在学习系数和收敛速度上存在着许多困难，收敛速度也很慢。此外，也有学者提出，采用遗传算法进行全局搜索，并结合了神经网络的局部优化能力，构成了一个遗传神经网络。该方法利用遗传算法改进了神经网络的结构和权重，从而加快了优化的速度，提高了训练的准确度。此外，在对电网进行短期负荷预测时，网络参数的选择往往会对预测结果产生很大的影响，因此，本文提出了利用模糊粗糙集理论对电网进行预处理的方法。该研究不仅对历史时间序列、气象等因素进行了系统化的考虑，对神经网络的输入变量选择提供了理论依据，并避免了由于输入变量过大而导致的网络拓扑结构复杂、训练时间长等问题。

1.3.2数据挖掘方法分析

数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出隐藏在数据中的知识，并将这些知识转化为一种可以被人类所理解的模型。目前，数据挖掘技术主要有决策树、神经网络、关联规则、统计学模糊化等。一些学者提出了一种基于数据挖掘中的时间序列相似度的方法，并提出了一种新的方法，该方法是利用最优区间划分和单调的阈值函数来进行分类，然后通过一些方法提取出与负载相关的特性曲线，并将其作为有害的信号进行修正。最后，用模拟分析的方法验证了算法的有效性。同时，数据挖掘技术也可以将这些信息进行处理，并将其转化为支持向量机的训练，从而大大降低了数据的消耗，提高了预测的准确率和准确度。

1.3.3模糊预测法分析

基于模糊数学的模糊预测技术，将工作经验、历史信息或两者结合起来。以有规律的形式展示，并进一步转化为可以在电脑上运行的运算法则，这样就可以高效地处理多种工作。与传统的神经网络算法相比，该算法可以更清晰地表达出专家的意图，处理电网中的许多不精确、模糊的问题，并将其用于长期的负荷预测。但这种方法的学习能力比较低，容易受人为因素的影响。

2.负荷预测的基本原则分析

电网负荷预测是指电网的运输特性、容量和自然状况，利用往期的资料，对未来的负荷进行估算，确定未来一段时间的负荷。负荷预测是影响电网规划和运行的重要因素，也是影响电网运行的重要因素。负荷预报的准确性直接关系到电网的投入、布局和运行的合理性，而目前，提高电网的负荷预报精度是当前电网面临的一个重大课题。

3.智能电网环境下的负荷预测应用分析

3.1智能电网环境下的负荷情况分析

近年来，很多地方都在探索具有安全、清洁等特性的智能电网，在某种程度上改变了原有的电力系统中各个供电节点和负载点的概念，同时大力引入新能源也给负荷活动带来了很大的影响。新能源既包括了集中式发电，也包括了小型分布式发电，传统的电力使用者只需要吸收电能，而不需要向电网输送电力，但对于拥有分布式电源的智能电网来说，电力使用者不仅可以获得更多的电能，还可以将电能输送到电网，因此，过去的负荷预测技术也面临着新的挑战。

3.2储能技术对负荷预测工作的影响分析

一般情况下，智能电网的一个重要特点就是将能量储存装置连接到电网中，从而平滑间歇发电，如风能、太阳能等。当能量储备足够时，能量储存在一起，当能量达到峰值时，它就会被成功地利用，削峰填谷。因此，在进行电力系统的负荷预测时，必须综合考虑到储能设备的存在。

3.3基于AMI的电力负荷预测

一般而言，智能电网下的测量系统（AMI）是一种专门用于测量、采集、存储和分析用户电力信息的专用机构。一个地区的总负载通常是由数以百万计的小面积的负载组成，这些负荷经常受到各种内外因素的影响，各种负荷的运行特征也有很大差异。如果能够对不同的负载进行预测，那么对整个系统的预测精度将会有很大的提高。一般而言，传统的电力网缺乏一个完整的数据平台，缺乏对各种负载的全面了解，而随着智能电网的快速发展，建立一个专门的 AMI测量系统，可以建立一个系统化的负荷预测平台。利用智能仪表收集负载的数据，根据负载自身的特性，采用有针对性的负荷预测方法，并将其综合得到整体的预报，从而获得更高的负荷预报精度。

结束语

总之，电力系统的负荷预测是一种非常通用的过程，它是通过使用历史负载的信息，收集相应的数据处理方法，来估算未来一段时间的负载，随着智能电网的快速发展，这些数据的收集越来越完善，而准确的预报技术也会直接影响到预报的水平。针对智能电网， AMI能够建立一个比较完善的负荷预报平台，准确把握各个负载点的属性、类型，并进行预报，从而大大提高了预测的准确性。

参考文献

[1]王天安, 董雷, 马锐峰,等. 基于智能优化的电力负荷预测方法研究[J]. 电子设计工程, 2021.

[2]李林峰. 电力短期负荷预测的混合智能优化技术及其软件实现[D]. 河海大学, 2007.