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    電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)研究

    2014-05-26 05:32:02劉金智
    關(guān)鍵詞:負(fù)荷預(yù)測(cè)趨勢(shì)研究

    劉金智

    摘 要:電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力調(diào)度、用電以及電力計(jì)劃規(guī)劃的重要內(nèi)容,提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)水平有利于合理安排電網(wǎng)運(yùn)行計(jì)劃,提高電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效益和和社會(huì)效益。該文結(jié)合電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展研究實(shí)際,對(duì)該技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)做了簡(jiǎn)要分析。

    關(guān)鍵詞:負(fù)荷預(yù)測(cè) 趨勢(shì) 研究

    中圖分類號(hào):TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2014)01(c)-0043-01

    電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是供電部門重要的經(jīng)常性工作,負(fù)荷預(yù)測(cè)的結(jié)果對(duì)于新的發(fā)電機(jī)組未來擴(kuò)展及安裝,對(duì)未來機(jī)組裝機(jī)容量大小的決定,時(shí)間地點(diǎn)的選擇,以及對(duì)未來電網(wǎng)容量的改擴(kuò)建都有重要的意義,電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的工作水平已成為電力企業(yè)管理現(xiàn)代化的重要標(biāo)志之一。

    負(fù)荷預(yù)測(cè)的核心問題是預(yù)測(cè)的技術(shù)方法,隨著電力企業(yè)管理水平的不斷推進(jìn)和科技水平的迅速發(fā)展,預(yù)測(cè)理論和預(yù)測(cè)方法也不斷得到發(fā)展,先后出現(xiàn)了負(fù)荷預(yù)測(cè)經(jīng)驗(yàn)技術(shù)和經(jīng)典技術(shù)、趨勢(shì)外推技術(shù)、回歸模型預(yù)測(cè)技術(shù)、灰色預(yù)測(cè)技術(shù)等方法的實(shí)施運(yùn)用,可以說負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展在不斷完善,實(shí)現(xiàn)并成熟運(yùn)用智能化、精細(xì)化的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)是當(dāng)前和今后電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)和方向。

    1 基于專家系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)

    專家系統(tǒng)技術(shù)在人工智能領(lǐng)域中占有重要地位,一個(gè)完整的專家系統(tǒng)包括知識(shí)庫、推理機(jī)、知識(shí)獲取和解釋界面四部分,并基于知識(shí)程序建立起主要表現(xiàn)為軟件的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),擁有某特殊領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí),通過知識(shí)進(jìn)行推理最終作出智能決策。

    在長期負(fù)荷預(yù)測(cè)知識(shí)的前提下,專家系統(tǒng)可通過編輯“如果…,那么…(IF…,THEN…)”語句結(jié)構(gòu)塊組成知識(shí)庫??梢越㈦娏Πl(fā)展規(guī)劃參照知識(shí)庫、彈性系數(shù)知識(shí)庫、慣性知識(shí)庫、綜合指標(biāo)知識(shí)庫、行業(yè)用電比重知識(shí)庫、用電水平判別知識(shí)庫以及基于數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)精度等級(jí)知識(shí)庫等。

    在專家系統(tǒng)技術(shù)方法實(shí)現(xiàn)過程中,通常將數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和專家系統(tǒng)結(jié)合起來,也就是把數(shù)值計(jì)算與知識(shí)的描述結(jié)合在一起。比如,選取Foxpro數(shù)據(jù)庫,首先進(jìn)行在VB環(huán)境下的處理各種預(yù)測(cè)模型的數(shù)值運(yùn)算,其次實(shí)現(xiàn)Foxpro與VB的數(shù)據(jù)交換,并把VB軟件的數(shù)值運(yùn)算結(jié)果Foxpro建立數(shù)據(jù)庫,最后利用專家系統(tǒng)工具與Foxpro的數(shù)據(jù)交換與用戶進(jìn)行交流,對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估輸出最優(yōu)結(jié)果。[1]

    基于專家系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)具有快速?zèng)Q斷的優(yōu)點(diǎn),并克服了單一算法的片面性是的該方法具有較廣泛的應(yīng)用前景。

    2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)

    在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),就是模仿人腦的智能化處理特點(diǎn),對(duì)大量非結(jié)構(gòu)和非精確性規(guī)律具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、記憶、知識(shí)推理、優(yōu)化計(jì)算等,因此應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是具有潛力和先進(jìn)的研究方法。一般來說,一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為三層:輸入層、輸出層和中間層。以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,它就是利用訓(xùn)練樣本實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的映射,在所選的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下,通過學(xué)習(xí)算法調(diào)整各神經(jīng)元的閾值和連接權(quán)值,使誤差最小。

    在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中,短期負(fù)荷變化可近似認(rèn)為是一個(gè)平穩(wěn)的隨機(jī)過程,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是較為適合解決平穩(wěn)隨機(jī)過程的,因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。研究表明,運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果比其他方法具有更準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì),因而具有更加實(shí)用的前景。

    3 基于小波分析的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)

    小波分析被稱為“數(shù)學(xué)顯微鏡”,是一種時(shí)域—頻域的分析方法,在圖像處理、模式識(shí)別、故障診斷、狀態(tài)監(jiān)視、雷達(dá)探測(cè)等領(lǐng)域中得到應(yīng)用,它可以聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié),尤其是擅長對(duì)奇異信號(hào)、微弱信號(hào)和突變信號(hào)的處理,其目標(biāo)是將一個(gè)信號(hào)轉(zhuǎn)化為小波系數(shù),從而方便地處理、分析、傳遞和存儲(chǔ)或者用于重建原始信號(hào),這些可以提現(xiàn)小波分析可作為電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的有效途徑。[2]

    電力系統(tǒng)中負(fù)荷曲線具有特殊的周期性,將符合序列通過小波變換可分別投影到不同的尺度上,尺度上的序列分別代表了一定的“頻域”分量,較為清晰地表現(xiàn)了負(fù)荷序列的周期性。在此基礎(chǔ)上對(duì)不同的子負(fù)荷序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。雖然電力系統(tǒng)中負(fù)荷以日、周、月、年為周期發(fā)生波動(dòng),但通過小波變換后的序列重組得到較完整地小時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,實(shí)現(xiàn)對(duì)短期負(fù)荷的良好預(yù)測(cè)。

    4 模型群優(yōu)選組合的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)

    一般來講,優(yōu)選組合有兩種基本涵義,一是把用不同預(yù)測(cè)方法得到的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均來預(yù)測(cè);二是將幾種不同的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行選擇,選取擬合度最佳和偏差最小的作為最優(yōu)模型來預(yù)測(cè)。優(yōu)選組合預(yù)測(cè)方法有許多,其中模型群方法在應(yīng)用時(shí)可避免漏掉最優(yōu)預(yù)測(cè)模型,同時(shí)具有良好的自適應(yīng)性,提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效果,這種方法就是選擇n個(gè)預(yù)測(cè)模型和相對(duì)應(yīng)的n個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果,通過判別標(biāo)準(zhǔn)偏差、擬合程度、關(guān)聯(lián)度和誤差等指標(biāo)來比較n個(gè)模型的好壞,最后從中選擇一個(gè)最優(yōu)的模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。這種方法體現(xiàn)了集多種預(yù)測(cè)模型的信息于一體,可達(dá)到改善預(yù)測(cè)效果的目的。

    5 結(jié)語

    綜上所述,隨著電力系統(tǒng)智能化程度的不斷提高,電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的研究也在不斷深化,新的預(yù)測(cè)方法不斷出現(xiàn),從以前的經(jīng)典方法到現(xiàn)在的智能化、最優(yōu)化方法,為電力負(fù)荷預(yù)測(cè)提供了有力的工具,本文所提到的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法是當(dāng)前乃至今后的負(fù)荷預(yù)測(cè)發(fā)展和應(yīng)用趨勢(shì),在研究和實(shí)踐中取得了較好的效果。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 牛東曉.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用[M].中國電力出版社,2009.

    [2] 王士政.電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化與配網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)[M].中國水利電力出版社,2008.endprint

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