多級智能技術(shù)安全校核母線負荷預測系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計

朱 譽,劉 洋,于 珍,何曉龍,鐘秋輝

(1.廣東電網(wǎng)有限公司電力調(diào)度控制中心,廣東 廣州 510600；2.深圳市遠界管理咨詢有限公司，廣東 深圳 510630)

隨著我國經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展，各領(lǐng)域?qū)﹄娏ο到y(tǒng)的運行方式需求較高。電力生產(chǎn)過程中對于電能的需求量較高，為滿足節(jié)能減排的要求，應做到電能產(chǎn)量與需求量之間的平衡狀態(tài)，使電力生產(chǎn)可隨著負荷對電能需求的不斷變化而做出相應調(diào)整。通過負荷預測的方式進行發(fā)電，有利于提升整體經(jīng)濟效益。電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行取決于輸電線路的傳輸能力以及系統(tǒng)安全校核。為保證負荷預測系統(tǒng)的精準性，本研究利用多級負荷智能協(xié)調(diào)方法，通過雙向協(xié)調(diào)的方式對系統(tǒng)總負荷預測值與母線負荷預測值之間存在的不平衡量進行協(xié)調(diào)，并將系統(tǒng)整體誤差降至最低，對于系統(tǒng)的預測精度具有提升作用。

1 多級負荷智能協(xié)調(diào)優(yōu)化方法及相關(guān)性分析

多級負荷智能協(xié)調(diào)方法的實現(xiàn)原理：利用相關(guān)性分析方法針對母線負荷預測系統(tǒng)進行處理，處理完畢后將負荷歷史序列以及母線負荷歷史序列一同輸入至智能預測模型中，通過該方式即可獲得相應的母線負荷預測結(jié)果。多級負荷智能協(xié)調(diào)方法在實現(xiàn)過程中，可將系統(tǒng)負荷預測、初步母線負荷預測等步驟充分整合，以此形成一個步驟[1-2]。

實際上母線間的下級負荷類型在節(jié)點內(nèi)部的占比中存在一定相似程度，其關(guān)系為：

(1)若一組母線之間存在較強的相關(guān)性，則表明母線負荷預測系統(tǒng)內(nèi)部各節(jié)點之間存在較強的協(xié)調(diào)關(guān)系，并且該關(guān)系可代表母線負荷預測系統(tǒng)內(nèi)部負荷具有相似或者互補的特性；

(2)相關(guān)性為中等的母線負荷在類型比例上存在較大的相似性；

(3)相關(guān)性較弱的母線，可將負荷協(xié)調(diào)對于母線負荷預測系統(tǒng)產(chǎn)生的影響忽略不計[3-4]。

圖1 多級負荷智能協(xié)調(diào)過程原理圖Fig.1 Schematic diagram of multi-stage load intelligent coordination process

2 基于多級負荷智能協(xié)調(diào)的母線負荷預測系統(tǒng)網(wǎng)絡構(gòu)建

2.1 母線負荷預測系統(tǒng)網(wǎng)絡輸入

為保證母線負荷預測系統(tǒng)可充分獲取網(wǎng)絡的最優(yōu)輸入變量，對該系統(tǒng)進行負荷序列向量Di(t)的設(shè)置，時間為某一時刻t至前1 d的(t+1)時刻。為得到預測網(wǎng)絡的部分輸入信息，應對強相關(guān)性向量內(nèi)部元素以及預測日內(nèi)時刻進行2次分析，通過分析即可獲得相關(guān)性時刻數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可作為網(wǎng)絡輸入信息，向量Di(t)的數(shù)據(jù)范圍如圖2所示[5]。

圖2 向量Di(t)的數(shù)據(jù)范圍Fig.2 Data range of the vector Di(t)

2.2 預測網(wǎng)絡參數(shù)及結(jié)構(gòu)

利用Keras平臺構(gòu)建長短時記憶網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡主要包含3個隱含層以及一個輸出層。為保證長短時記憶網(wǎng)絡的構(gòu)建，將Timesteps設(shè)為24，并將均方差作為損失函數(shù)。利用批量梯度下降技術(shù)，將batchsize設(shè)置為30[6]。

2.3 母線負荷預測系統(tǒng)效果評價

在母線負荷預測系統(tǒng)效果評價過程中，主要利用平均絕對百分比誤差(MAPE)進行評價，其公式為：

(1)

將母線負荷預測系統(tǒng)的誤差標準控制在5%，若結(jié)果超過預期值，即可認為該時刻母線負荷預測系統(tǒng)的預測結(jié)果不合格，公式為：

(2)

3 基于多級負荷智能協(xié)調(diào)的母線負荷預測系統(tǒng)功能設(shè)計

為保證母線負荷預測系統(tǒng)功能的準確性，利用多級負荷智能協(xié)調(diào)方法賦予母線負荷曲線協(xié)調(diào)以及效果分析等功能，對于維護母線負荷的安全校核具有重要意義。而系統(tǒng)-母線負荷曲線協(xié)調(diào)實際上指的是利用系統(tǒng)之間存在的綜合網(wǎng)損偏差，對各地區(qū)的綜合網(wǎng)損系數(shù)進行展示；多級負荷智能協(xié)調(diào)功能設(shè)計如圖3所示[7-8]。

圖3 多級負荷智能協(xié)調(diào)功能設(shè)計圖Fig.3 Design diagram of multi-level load intelligent coordination function

3.1 系統(tǒng)-母線負荷預測曲線協(xié)調(diào)

本研究通過曲線協(xié)調(diào)的方式對母線負荷進行預測，該方式可為多級協(xié)調(diào)環(huán)節(jié)提供有力數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，在系統(tǒng)中構(gòu)建4種協(xié)調(diào)方式，不同類型的協(xié)調(diào)方式具有不同特點。其中負荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式具有獨立性，對母線負荷進行協(xié)調(diào)時主要根據(jù)各母線歷史在系統(tǒng)中占有負荷的比重完成計算；母線負荷不調(diào)整性協(xié)調(diào)方式可兼顧歷史網(wǎng)損后的預測結(jié)果，并利用累加的方式對母線負荷進行計算；考慮負荷水平的調(diào)整方式通過平衡上下級負荷、降低整體誤差來實現(xiàn)系統(tǒng)總負荷預測值與母線負荷預測值之間的不平衡量的雙向協(xié)調(diào)；綜合考慮負荷水平與歷史精度型協(xié)調(diào)方式的實現(xiàn)方法主要以雙向協(xié)調(diào)為主[9-10]。

3.1.1負荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式

通過該協(xié)調(diào)方式對母線負荷預測結(jié)果進行計算時，其主要實現(xiàn)方式是：依據(jù)自上而下的協(xié)調(diào)方式，將各條母線歷史占負荷預測系統(tǒng)的比重作為計算過程的主要依據(jù)，以此實現(xiàn)對母線負荷預測結(jié)果的計算。結(jié)果計算過程中，不依賴任何計劃性因素，對于系統(tǒng)負荷預測結(jié)果保持完全信任和依賴的狀態(tài)[11-12]。

3.1.2母線負荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式

該協(xié)調(diào)方式與負荷不調(diào)整型協(xié)調(diào)方式的計算過程完全相反，母線負荷不調(diào)整實際上是一種自下而上的協(xié)調(diào)方式，可考慮兼顧到歷史網(wǎng)損后的結(jié)果。其計算方式為：通過母線負荷預測方式，將歷史網(wǎng)損后的結(jié)果進行累加，以此得到母線負荷預測系統(tǒng)的實際預測結(jié)果。計算過程中可完全信賴母線負荷預測結(jié)果[13-14]。

3.1.3考慮負荷水平型協(xié)調(diào)方式

該方式對于負荷預測系統(tǒng)的上下級負荷具有一定平衡作用，其平衡過程：應綜合考慮負荷水平的主要協(xié)調(diào)方式，并最大限度地降低平衡過程中系統(tǒng)出現(xiàn)的誤差。誤差結(jié)果降低完畢后，為保證母線負荷預測系統(tǒng)功能的準確性，利用多級負荷智能協(xié)調(diào)方法賦予母線負荷曲線協(xié)調(diào)以及效果分析等功能，并通過雙向協(xié)調(diào)的方式實現(xiàn)母線負荷中多種不平衡量的協(xié)調(diào)，對于維護母線負荷的安全校核具有重要意義。

3.1.4綜合考慮負荷水平及歷史精度

該方式主要在考慮負荷水平型協(xié)調(diào)方式的基礎(chǔ)上進行實現(xiàn)，并將該方法作為核心，完成歷史負荷水平及預測精度的考慮。該方式有利于實現(xiàn)多種協(xié)調(diào)方式的統(tǒng)一化，有利于保證母線負荷中上下級負荷的平衡性，并具有最大限度降低系統(tǒng)誤差的作用，將多級負荷智能協(xié)調(diào)方法應用于電力系統(tǒng)中，使電力生產(chǎn)可隨著負荷對電能需求的不斷變化而做出相應調(diào)整，有利于促進電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[15-16]。

3.2 母線負荷預測曲線協(xié)調(diào)結(jié)果查詢與對比

用戶在操作母線負荷預測系統(tǒng)時，對于多方案的協(xié)調(diào)結(jié)果存在一定需求。為滿足用戶的實際需求，系統(tǒng)向用戶提供必要性指標、不平衡量指標、參考性指標等，各項指標所代表的含義如下：

3.2.1必要性指標

該指標指的是母線負荷預測系統(tǒng)在協(xié)調(diào)過程中必須要達到的指標，若電力系統(tǒng)的實際預測結(jié)果未能滿足指標要求，即可認為該項協(xié)調(diào)結(jié)果屬于不可接受或失敗的結(jié)果。

3.2.2不平衡量指標

對母線負荷預測系統(tǒng)進行協(xié)調(diào)的主要目的是為了使總負荷扣除網(wǎng)損，在網(wǎng)損全部扣除的狀態(tài)下，使系統(tǒng)總負荷與各母線負荷之間形成平衡狀態(tài)[17-18〗。

1)參考性指標

該指標主要在滿足必要性指標的前提下，對協(xié)調(diào)結(jié)果的各方面指標進行進一步評價，其評價結(jié)果總稱為參考性指標，參考性指標主要包括：

系統(tǒng)負荷最大協(xié)調(diào)率：

(3)

式(3)的主要作用是作為衡量總負荷調(diào)整量的判據(jù)。

母線最大相對協(xié)調(diào)率：

(4)

式(3)、(4)中：t代表的含義為協(xié)調(diào)開始的某一時刻；i表示的含義為系統(tǒng)母線的數(shù)量；Lit表示為當日第i條母線，t時刻的負荷值；L0t當日t時刻的負荷值。

對母線負荷預測系統(tǒng)進行協(xié)調(diào)過程中，極易出現(xiàn)將不平衡量中相當大的比重全部加于一條可信度非常低的母線，該現(xiàn)象可直接造成母線的協(xié)調(diào)量超過自身可承受的最大范圍，最終使協(xié)調(diào)結(jié)果與實際結(jié)果不符。母線最大相對協(xié)調(diào)量指標對于系統(tǒng)的不平衡量具有衡量作用。

協(xié)調(diào)量相關(guān)度：

(5)

式中：DX為X標準差；DY為Y標準差；COV(X,Y)為協(xié)方差。

為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，應將歷史預測精度與協(xié)調(diào)量的絕對值進行計算，并對計算結(jié)果進行回歸分析，利用兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)作為精度-協(xié)調(diào)量相關(guān)度指標。

4 結(jié)語

為保證母線負荷預測系統(tǒng)的準確性，對多級負荷智能協(xié)調(diào)方法及相關(guān)性進行深入分析，利用多級負荷智能協(xié)調(diào)方法對負荷預測系統(tǒng)進行設(shè)計。系統(tǒng)設(shè)計過程中圍繞多級負荷智能協(xié)調(diào)方法，利用相關(guān)性分析方法針對母線負荷預測系統(tǒng)進行處理，處理完畢后將負荷歷史序列以及母線負荷歷史序列一同輸入至智能預測模型中，以此解決母線負荷預測存在的不協(xié)調(diào)、偏差以及不平衡等問題。為豐富母線負荷預測系統(tǒng)，在系統(tǒng)中構(gòu)建了4種協(xié)調(diào)方式，不同類型的協(xié)調(diào)方式在特點上也各不相同。將多級負荷智能協(xié)調(diào)方法應用于電力系統(tǒng)中，使電力生產(chǎn)可隨著負荷對電能需求的不斷變化而做出相應調(diào)整，有利于促進電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，實現(xiàn)提升電力系統(tǒng)整體經(jīng)濟效益的目的，對于系統(tǒng)的預測精度具有提高作用。