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

周敏

国网山西省电力公司晋中供电公司 山西晋中 030600

摘要：电力负荷预测是智能电网建设的基础，对我国未来碳计量工作具有重要作用。负荷预测的普遍流程即利用历史负荷信息，采集相应的数据处置方法对将来某一周期内的负荷值予以估量，而伴随我国智能电网地迅速发展，此时所采集的各项负荷数据趋于完备，而正确的预测技术在很大程度上影响了预测能力的水准。对于智能电网而言，AMI可以构建一个较为完备的负荷预测平台，通过精准掌握各负荷点的属性、类型并展开预测，如此一来，就大幅度地提升了负荷预测的精准性。

关键词：智能优化;电力负荷预测技术

引言

电力负荷预测是智能电网的基础性功能，对未来智慧城市发展具有重要作用，对城市稳定高效运转具有重要意义，直接影响城市未来发展和人民生活水平的提升。同时，电力负荷预测有助于碳计量工作的开展，是实现我国2060碳中和大计的重要环节。

1电力负荷预测的概述

电力负荷可以认为是随机的时序数据，也可以当作受其他特征影响的函数，前者可处理为时序预测问题，而后者可认为是回归分析问题。因此，常用的时序预测与回归模型都可以用于电力负荷预测，例如以自回归移动平均模型与多变量时间序列受控自回归为代表的时间序列模型，以支持向量机与神经网络为代表的机器学习回归分析方法，以及近年来广泛流行的基于深度神经网络的预测模型。尽管将用电量视作仅具有纯粹的时序依赖来处理，即通过历史用电数据来预测未来用电量可取得较为准确的结果，但建立决定用电量的外部因素和用电量数据的回归分析模型可为后续电力政策调整提供更多决策依据。实际电力负荷预测时，对于新建城区或电力计量基础设施较差地区，准确的历史负荷数据难以获取，传统的基于数据驱动智能模型难以建立。针对这一难题，采用智能优化可有效对新建建筑用电量进行预测，后续科研人员不断改进算法，实现不同的负荷预测。

2智能优化的电力负荷预测技术分析

2.1基于AMI的电力负荷预测

智能电网下的测量体系（简称AMI）即一项适用于测量、采集、储蓄以及解析用户用电信息的专业化机制，该部分通常由智能电表、通信、测量数据管控系统和用户网络组成。一个区域的总负荷，往往是通过各个小区域的千万类型的负荷整合而成，各负荷常常遭到不同内外部因素的影响，各个类型的负荷其运作属性也具有很大的差异性。若可以对各种不同的负荷展开预测，那么就能够大幅度地提升总负荷的预测精准程度。一般来说，传统电网缺少较为完备一致的数据平台，还缺少对各项负荷地全面化认知，而伴随我国智能电网地迅速发展，此时搭建了专业化的AMI测量体系，那就能够搭建起系统化的负荷预测平台。通过智能电表搜集负荷信息，依据负荷本身属性采取针对性的负荷预测方法，然后把预测结果整合起来获取总体的预测结果，那么就能够获取较高的负荷预测精准程度。

2.2现代负荷预测方法

2.2.1人工神经网络预测方法分析

人工神经网络即模拟人脑神经网络展开学习，同时还能够处置相应问题的一种重要的非线性系统。其通过若干个具备并行运算效能的神经元节点和连接其针对性权值组成，从而有助于函数做到输入变量至输出变量间的非线性映射。考虑到人工神经网络在应用过程中呈现出对诸多非结构性、非精确性规律具备自适应效能，同时还具备极为显著性的记忆效能、非线性映射效能以及自学效能，所以已经越来越受到人们的重视，成为近几年来负荷预测行业探究的课题之一。有研究者利用递归人工神经网络模型对电力短期负荷展开预测，同时采取了梯度下降手段，如此一来，就能够有效地提升训练的收敛速率，根据预测仿真信息不难看出，较之于过往的预测方法，采取递归神经网络预测方法的精准程度更为精准，但是，典型的人工神经网络出现了诸多极难设置学习系数、收敛慢速，同时收敛至局部极小，操作人员很难明确网络结构。不仅如此，还有研究学者指出采取遗传算法全局搜索水平高，综合神经网络的局部寻优功能，组成遗传神经网络。通过遗传算法对神经网络的结构和权值予以改善，进而实现加速寻优效率，提升训练精准程度的目标。不仅如此，有研究人员在采用神经网络展开电力系统短期负荷预测工作的过程中，其网络输入变量的选取环节常常是影响预测成效的重要一环，如此一来，就建议采取模糊粗糙集理论预处置信息，所获取的信息当作BP网络的输入变量展开预测工作。这一工作不但系统化地考量了影响负荷预测的历史时间序列、气象等多方面元素，给科学选取神经网络的输入变量带来了一定的有益基础，同时还能够防止因为输入变量偏高而引发神经网络拓扑结构繁琐、训练时间长等局限性。

2.2.2数据挖掘方法分析

数据挖掘即由海量信息中挖掘隐含在其中的知识，同时还能够将其呈现成最终可以被人们理解的模式，该方法在消除冗余数据等方面起到了关键性的效用。现如今，在多个行业之中，最为普遍的数据挖掘技术包括决策树、神经网络、关联规则、统计学模糊集等等。有研究人员指出一个根植于数据挖掘内时间序列相似性研究的电力负荷预测手段，同时，还有研究者给出了一类基于最优区间分割以及单调递减阈值函数的聚类手段，接着再采取一定手段抽取有关负荷的特征曲线，同时把它们当作不良信息予以校正。通过对电力负荷的仿真解析，进一步核验了该算法的高效性。与此同时，通过数据挖掘技术能够信息予以处置，然后把结果当作支撑向量机的训练信息，如此一来还能够有效地减少数据量，进而提升预测的速率及精准程度。

2.2.3模糊预测法分析

模糊预测技术即根据模糊理论，将过往的工作经验、历史信息或二者综合。通过规则的方式呈现出来，同时进一步转变成能够在计算机上运作的算法，从而有效地完成多方面的工作任务。较之于人工神经网络方法，其可以较为明晰地阐明专家意图，处置电力系统内诸多不精准的、模糊的问题，同时还能够被应用至长期负荷预测工作之中。值得注意地是，该方法学习能力相对较弱，极易受到人为因素的影响。

2.3储能技术对负荷预测工作的影响分析

通常来说，智能电网的主要特征之一即在电网内接入了储能设施，由此来用以平滑风能、太阳能等间歇式能源的出力曲线。通过顺利连结储能设施，在电力较为充足的情况下，将之储蓄在一块儿，一旦抵达负荷高峰期就能够把电能顺利地释放，从而起到了削峰填谷的效用。所以，储能设施不但是负荷同时也是重要的电源，在进行负荷预测的过程中，要将其全面地考量进来。

结束语

在智能电网之下，ICT技术已经被越来越多的运用，同时还积极投入了大量的智能终端装置，大幅度地提升了对负荷预测精准程度以及密度的实际，同时也就提升了负荷预测的难度系数，较之于传统负荷预测方法，其发展态势已从单一的负荷预测技术转向了负荷预测精细化服务管控层面，如此才能够顺应未来智能电网发展的趋势以及需求。

参考文献

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