基于自适应学习的电力系统负荷预测

基于自适应学习的电力系统负荷预测

苏梦梦

广西电网有限责任公司来宾供电局    广西   来宾    546100

摘要：随着社会的发展和科技的进步，人们生活水平的不断提高，人们对电力负荷的需求量成倍增长，电力系统负荷负荷预测能够为电网设备科学管理和规划提供决策性依据，能够有效提升电网运行管理水平，基于自适应学习[1]的电力系统负荷预测，可以提高负荷预测的准确性，为电力系统的优化调度和决策支持提供更为可靠的数据基础。

关键词：自适应学习  电力系统  负荷预测

引言：随着电力市场化的深入发展和电力系统结构的日趋复杂，对电力系统的运行提出了更高的要求。精确的负荷预测是实现电网稳定运行和提高电力系统经济效率的关键。电力负荷预测涉及到预测特定时间段内电网的电力需求，这对于电力发电、输电、配电以及电力市场的运营管理都具有重要意义。由于电力负荷受到多种因素的影响，如季节变化、气候条件、工业生产活动和居民生活习惯等，这使得负荷预测成为一个复杂且具有挑战性的任务。在此背景下，自适应学习方法的应用显得尤为重要。自适应学习方法能够根据数据流的变化动态调整学习策略，有效应对数据的非静态性（non-stationarity）和时间序列数据[2]的动态变化。这一特点使得自适应学习方法非常适合于电力负荷预测，因为它能够捕捉到影响负荷变化的复杂因素和模式。通过应用自适应学习方法，可以提高负荷预测的准确性，为电力系统的优化调度和决策支持提供更为可靠的数据基础。

近年来，电力负荷预测领域的研究不断深入，尤其是自适应学习方法的应用研究成为了研究的热点。文献中，不同的自适应学习算法被提出和应用于负荷预测，如自适应神经网络、增量学习模型、在线学习算法等。这些研究表明，通过利用自适应学习方法，可以有效处理电力负荷数据的非线性和非静态性特点，提高预测模型的适应性和准确性。同时，也有研究比较了不同自适应学习算法在负荷预测中的表现，为选择合适的预测模型提供了参考。

自适应学习是指机器学习算法在接收连续数据流的过程中，能够根据数据的变化动态调整和优化学习策略的能力。这种方法特别适用于数据分布随时间变化的情况，能够保证学习模型在面对未知数据或环境变化时仍然保持高效和准确。自适应学习的特征是动态适应性、在线学习能力以及灵活性和鲁棒性。动态适应性：自适应学习模型能够识别和适应数据流中的变化模式，实现模型参数的实时更新。在线学习能力：这类算法支持在线学习，能够持续从新数据中学习而不需要重新训练整个模型。灵活性和鲁棒性：自适应学习方法对于数据的突然变化有很好的适应性，提高了模型的鲁棒性。其优势是在处理动态变化数据中，自适应学习方法的主要优势体现在其能够实时响应数据分布的变化，确保模型性能随着时间的推移而持续优化。这对于需要处理实时数据流或面对环境快速变化的应用场景尤其重要，如电力负荷预测、金融市场分析等。

常见的自适应学习算法主要包括自适应神经网络（Adaptive Neural Networks）、增量学习（Incremental Learning）和在线学习算法（Online Learning Algorithms）。自适应神经网络结合了神经网络的非线性建模能力和自适应学习的动态调整机制。通过动态调整网络结构或参数，它能够适应输入数据的变化。增量学习是指模型能够逐步学习新数据，同时保留已学习的知识，而不需要从头开始重新训练模型。这是通过在新数据到来时只更新模型的一部分来实现的。在线学习算法在每次接收到新数据时更新模型，适合于数据流应用。它不需要像批处理学习那样等待整个数据集的到来。

表1 不同自适应学习算法的优缺点

综上所述，自适应学习算法在处理动态变化的数据集中展现出独特的优势，尤其适用于需要实时更新模型以适应环境变化的应用场景。选择合适的自适应学习算法需要考虑具体问题的特性，包括数据的动态性、模型的复杂度以及实时性要求。电力系统负荷预测的主要目标是准确预测未来一段时间内电网的电力需求。电力系统负荷预测[3]的时间尺度包括短期预测、中期预测、长期预测。短期预测：从几分钟到几天。适用于日常运营和调度决策。中期预测：从一周到几个月。通常用于维护计划和能源采购策略。长期预测：从几个月到几年。这对于确保电网的稳定运行、优化电力资源分配、减少能源浪费和支持电力市场运作具有至关重要的意义。由于电力负荷受到多种因素的影响，如季节变化、气候条件、工业生产活动和居民生活习惯等，因此电力系统负荷预测的输入变量：通常包括历史负荷数据、时间信息（如小时、日、月）、气象条件（如温度、湿度、风速）、节假日信息以及可能的经济指标（如工业产出），其输出变量：特定时间段内的电力负荷预测值。

数据处理包括数据来源、预处理、特征处理、考虑因素。数据来源：历史负荷数据可从电力公司或公开数据集获得；气象数据可从气象局或相关网站获取；节假日和经济指标可从公开政府或金融机构数据中获得。预处理方法：包括数据清洗（去除异常值和填补缺失值）、归一化或标准化（使数据处于相同的量级）、时间序列的窗口划分（为RNN或LSTM准备序列数据）。特征选择方法：使用相关性分析、主成分分析（PCA）或基于机器学习的特征选择方法来确定最有影响的输入变量。考虑因素：除了统计学意义外，还应考虑数据[4]的可获取性和预测模型的实时性要求。通过明确问题定义、精心构建模型并严格处理数据，可以建立一个既能准确预测电力负荷又能适应数据变化的预测模型。这样的模型不仅对电力系统运营管理有重要意义，也为进一步的研究和应用提供了坚实的基础。

模型构建：选择基于自适应神经网络的方法构建模型，因为它能够有效处理非线性关系和动态适应数据变化。网络类型：选择循环神经网络（RNN）或其变种如长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），因为它们能够处理时间序列数据的长期依赖问题。输入层：根据选定的输入变量设计。隐藏层：设计多个隐藏层，使用LSTM或GRU单元来捕捉时间序列的长期依赖关系。输出层：单个神经元，输出预测的负荷值。

学习机制自适应学习通过动态调整学习率和使用在线学习技术来适应数据流的变化。参数设置：学习率、批大小、隐藏层的单元数等参数通过交叉验证来优化。本文针对电力系统的不同数据，电力系统负荷预测模型准确度不同，为使得电力系统负荷准确度保持较高，采用多模型结合的方式，将不同模型结合起来，并采用相同自适应学习的方式，让最初所有模型系数权重总和为1，且最初权重系数相同，通过自适应学习的方式，多模型中各模型系数权重总和始终保持为1，使得模型预测准确度高的权重系数趋近于1，模型预测准确度低的权重系数趋近于0，通过一定的训练轮数，基于自适应学习电力系统负荷预测会保持较高的准确率。

综上所述，通过对电力系统复杂性的认识、自适应学习方法的优势以及相关文献的回顾，可以为进一步研究自适应学习方法在电力负荷预测中的应用提供坚实的理论基础和研究动机。这不仅有助于推动电力负荷预测技术的进步，也对电力系统的经济高效运行具有重要意义。

参考文献

[1]黄冬梅,陈欢,王宁,等.基于自适应图注意力网络的短期用户负荷预测[J].电力系统保护与控制,2023,51(20):140-149.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.230392.

[2]向东,赵文博,王玖斌,等.结合小波变换与改进SSA优化小波神经网络的电力负荷预测[J/OL].计算机测量与控制:1-8[2024-04-07].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4762.TP.20231012.1112.032.html.

[3]陈刚,赵鹏,单锦宁,等.小波优化多任务学习的综合能源负荷预测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2021,40(02):163-169.

[4]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(03):38-41.