智能工程在電力需求影響分析與預(yù)警中的應(yīng)用

劉亦穎 費(fèi)嘉祿

（1.上海久隆電力（集團(tuán)）有限公司，上海 200023；2.上海東捷建設(shè)（集團(tuán)）有限公司，上海 200100）

隨著科技的不斷發(fā)展，智能工程已逐漸成為研究的熱點(diǎn)。智能工程指通過運(yùn)用人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等現(xiàn)代化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工程系統(tǒng)化、智能化的過程，在電力行業(yè)中，智能工程已基本實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用，并在提高電力工作效率和生產(chǎn)力方面發(fā)揮了重要的作用[1]。智能工程指通過應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，將工程對(duì)象或過程轉(zhuǎn)化為智能化形態(tài)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化和高效化的工程。智能工程的架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、模型建立、算法應(yīng)用和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)。在電力供需分析與預(yù)警中，智能工程可以采用智能電網(wǎng)作為技術(shù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)電力數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、采集、處理和分析。通過智能化的監(jiān)測(cè)和管理，可以有效地提高電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。為發(fā)揮智能工程更高的價(jià)值與效能，助力電力及相關(guān)行業(yè)的發(fā)展，應(yīng)在開展研究前，做好對(duì)電力行業(yè)需求因素的影響分析，以此為依據(jù)，設(shè)計(jì)基于智能工程的電力預(yù)警[2]。

1 電力需求影響因素分析

智能工程在電力供需分析中發(fā)揮著重要作用，通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，智能工程可以對(duì)海量的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、處理和分析，從而為電力供需分析提供精確的數(shù)據(jù)支持[3]。例如，通過對(duì)歷史電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)未來電力負(fù)荷需求，為電力調(diào)度和發(fā)電計(jì)劃提供參考；通過對(duì)實(shí)時(shí)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)和分析，可以及時(shí)調(diào)整電力調(diào)度計(jì)劃，滿足電力負(fù)荷需求。

1.1 電力需求影響因素知識(shí)模型

為從一種更直觀的角度進(jìn)行電力需求影響因素的分析，引進(jìn)ISM解釋結(jié)構(gòu)模型，將其作為參照進(jìn)行電力需求影響因素知識(shí)模型的構(gòu)建[4]。

ISM結(jié)構(gòu)模型基本架構(gòu)如圖1所示。

圖1 ISM結(jié)構(gòu)模型基本架構(gòu)

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，應(yīng)明確電力需求變化不僅受到電力系統(tǒng)內(nèi)部綜合因素的影響，更是受到社會(huì)中諸多因素的綜合作用影響。因此，可以將影響因素分析的過程作為一個(gè)系統(tǒng)工程的構(gòu)建構(gòu)成，總結(jié)20個(gè)較為常見的可能對(duì)電力需求變化造成影響的綜合因素，包括電力需求、宏觀經(jīng)濟(jì)、財(cái)政政策、貨幣政策、電力產(chǎn)業(yè)政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、人口、城市化水平、居民生活水平、電氣化水平、需求側(cè)管理、電價(jià)、用戶對(duì)電價(jià)變化的敏感性、自然災(zāi)害、氣溫與降水、電力電量有效供給能力、輸配電能力、技術(shù)進(jìn)步、發(fā)電燃料生產(chǎn)和運(yùn)輸?shù)取?/p>

電力需求影響因素知識(shí)模型如圖2所示。

圖2 電力需求影響因素知識(shí)模型結(jié)構(gòu)

1.2 電力需求影響因素多級(jí)層次分析

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，根據(jù)可達(dá)矩陣，基于多級(jí)層次化分析角度，進(jìn)行電力需求影響因素的綜合描述。

影響因素多級(jí)層次劃分如圖3所示。

圖3 影響因素多級(jí)層次劃分

由圖3可知，電力需求影響因素的層級(jí)為8，由左到右的原因依次加深[5]?；谑袌?chǎng)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度來看，影響電力需求的深層因素是宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段和現(xiàn)狀是導(dǎo)致電力需求變化的根本動(dòng)因，符合電力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的密切聯(lián)系[6]。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使人們的生活質(zhì)量越來越好，城市化速度越來越快，也極大程度上地推進(jìn)了科技的進(jìn)步，讓人們獲得了高效、穩(wěn)定、可靠的電力資源，使新時(shí)期數(shù)字化電網(wǎng)的智能化開發(fā)與建設(shè)變得更有可能[7]。

2 智能工程在電力供需預(yù)警中的應(yīng)用

2.1 建立電力供需預(yù)警指標(biāo)體系

第一，綜合性。指標(biāo)體系應(yīng)綜合考慮多個(gè)方面，如供應(yīng)、需求、價(jià)格、政策等。

第二，可操作性。指標(biāo)體系應(yīng)具有可操作性，數(shù)據(jù)易于獲取且計(jì)算方法簡(jiǎn)單明了。

第三，穩(wěn)定性。指標(biāo)體系應(yīng)具有一定穩(wěn)定性，能夠反映電力供需的基本特征和趨勢(shì)。

第四，靈敏性。指標(biāo)體系應(yīng)具有靈敏性，能夠及時(shí)反映電力供需的變化情況[8]。

第五，獨(dú)立性。指標(biāo)之間的相關(guān)性應(yīng)盡可能低，避免出現(xiàn)冗余和矛盾。

建立電力供需預(yù)警指標(biāo)體系，可以綜合評(píng)價(jià)和分析電力供需狀況，有助于更好地管理和規(guī)劃電力系統(tǒng)的運(yùn)行。

首先，確定預(yù)警目標(biāo)，首先要明確電力供需預(yù)警的目標(biāo)，例如保證電力供需平衡、防止突發(fā)事件等。其次，分析影響電力供需的因素，例如天氣狀況、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策法規(guī)等。再次，根據(jù)影響因素，選取適當(dāng)?shù)念A(yù)警指標(biāo)，例如電力消費(fèi)量、發(fā)電量、用電量、電力儲(chǔ)備等。根據(jù)選取的預(yù)警指標(biāo)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、模糊評(píng)價(jià)等方法構(gòu)建預(yù)警模型，確定預(yù)警閾值。將預(yù)警模型應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)警結(jié)果采取相應(yīng)的措施，例如調(diào)整發(fā)電計(jì)劃、加強(qiáng)電力供需監(jiān)測(cè)等。最后，定期評(píng)估預(yù)警體系的準(zhǔn)確性和效果，根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行必要的調(diào)整和優(yōu)化。

根據(jù)上述論述，可將電力供應(yīng)能力作為重要指標(biāo)，可通過發(fā)電設(shè)備利用小時(shí)數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)該項(xiàng)指標(biāo)的量化，計(jì)算公式為：

式中：Hf——發(fā)電設(shè)備的利用小時(shí)數(shù)；Wn——年發(fā)電量；Rx——系統(tǒng)內(nèi)平均發(fā)電設(shè)備容量。

除此之外，還可用系統(tǒng)備用率實(shí)現(xiàn)對(duì)電力供應(yīng)能力的量化評(píng)價(jià)。系統(tǒng)備用率的計(jì)算公式為：

式中：Bx——系統(tǒng)備用率；Fx——系統(tǒng)最大負(fù)荷；Cx——系統(tǒng)最大可調(diào)出力。

嚴(yán)格按照電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行要求，系統(tǒng)的最大可調(diào)出力通常為裝機(jī)總?cè)萘康?8%。

還可選擇將電網(wǎng)傳輸能力作為一項(xiàng)重要指標(biāo)，可通過輸變電容量、輸電線路回路長(zhǎng)度等實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)傳輸能力的描述。在實(shí)際操作中，可以根據(jù)具體情況對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行增刪和調(diào)整，以達(dá)到更好的預(yù)警效果。

2.2 基于智能工程的電力供需預(yù)警問題描述與預(yù)警

在完成對(duì)電力供需預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建后，按照記錄的內(nèi)容對(duì)電力供需預(yù)警等級(jí)進(jìn)行明確劃分。

本文提出了用電過剩與用電短缺的警告，并據(jù)此決定了用電負(fù)荷與用電負(fù)荷相匹配的裝機(jī)容量。在已知每個(gè)階段的電力需求目標(biāo)的情況下，尋求滿足目標(biāo)的各階段發(fā)展路徑PBi，i=1，2，…，n。

電力供需預(yù)警等級(jí)劃分如表1所示。

表1 電力供需預(yù)警等級(jí)劃分

電力供需預(yù)警問題描述如圖4所示。

圖4 電力供需預(yù)警問題描述

S0～S4均表示不同時(shí)期的電力需求目標(biāo)。為實(shí)現(xiàn)對(duì)未來電力供需影響的高精度預(yù)測(cè)，確保電力供需預(yù)警的有效性，引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能工程算子對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。將上述影響指標(biāo)的模糊隸屬度作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將劃分的預(yù)警等級(jí)的隸屬度作為輸出。將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層設(shè)置為21個(gè)神經(jīng)元，將輸出層設(shè)置為4個(gè)神經(jīng)元。隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量計(jì)算公式為：

式中：p——隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量；N——輸入神經(jīng)元數(shù)量；q——輸出神經(jīng)元數(shù)量；a——從1～10的常數(shù)。

確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)后，引入附加動(dòng)量對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn)，其計(jì)算公式為：

式中：vjt——神經(jīng)元權(quán)值；mc——?jiǎng)恿恳蜃?；Δvjt(N-1)——上一次權(quán)值調(diào)整量。

通過上述公式進(jìn)行訓(xùn)練，可以有效改善預(yù)測(cè)收斂性，提高預(yù)測(cè)精度。根據(jù)輸出的結(jié)果按照相應(yīng)的預(yù)警等級(jí)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力需求的預(yù)警響應(yīng)。

3 結(jié)語

隨著科技的不斷發(fā)展和進(jìn)步，智能工程將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。未來，智能工程需要解決的主要問題包括如何提高數(shù)據(jù)處理和分析的精度和效率、如何保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、如何實(shí)現(xiàn)智能工程的綠色可持續(xù)發(fā)展等。同時(shí)，智能工程也將迎來更多的應(yīng)用前景，包括智慧交通、智能醫(yī)療等現(xiàn)代化前沿領(lǐng)域，均需要智能工程的支持和參與。智能工程是一種新興的技術(shù)領(lǐng)域，其在電力供需分析與預(yù)警中發(fā)揮著越來越重要的作用。在后續(xù)的工作中，智能工程將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，需要不斷地進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用拓展，進(jìn)一步適應(yīng)行業(yè)發(fā)展需求。