电力系统自动化中基于智能算法的负荷预测与优化调度

王 伟，种法宇

（江苏省苏州供电公司，江苏 昆山 215000）

0 引 言

电力系统是现代社会运转的重要基础，对于保障能源供应、提高电力系统的稳定性和效率具有关键作用。负荷预测和优化调度是电力系统自动化中的核心问题，其准确性和高效性直接影响电力系统的运行成本和服务质量。然而，传统的负荷预测和调度方法往往过于简化和静态化，无法有效应对电力系统日益复杂和动态变化的问题。面对不断增长的负荷需求、可再生能源大规模接入、多种电力设备和电动车辆的充放电需求，传统方法已经无法满足需求。因此，针对电力系统的自动化技术研究尤为重要。

1 负荷预测与调度方法的局限性

1.1 静态建模假设

传统负荷预测与调度方法通常使用静态建模假设，即假设负荷变化规律相对稳定，不考虑外部因素的影响[1]。然而，现实中负荷受到多种因素的影响，如天气、节假日、经济状况等。这些因素的变化导致负荷预测的精度下降，影响调度策略的有效性。

1.2 数据局限性

传统负荷预测与调度方法往往依赖于历史数据进行分析和建模，而传统方法面临数据数量有限、质量不高的问题。此外，传统方法无法有效利用实时数据和大数据技术，限制了负荷预测和调度的准确性和实时性。

1.3 缺乏灵活性和适应性

传统负荷预测与调度方法通常基于固定的规则和算法，缺少灵活性和适应性，限制了电力系统的响应能力和效率。尤其是在面对复杂的运行环境和不确定性时，传统负荷预测与调度方法无法及时予以调整。

2 电力系统负荷预测与调度问题的解决对策

2.1 采用智能算法进行动态建模，准确预测负荷变化

电力系统采用智能算法进行动态建模，可以准确预测负荷变化。传统负荷预测方法通常使用静态建模假设，负荷变化规律相对稳定。然而，现实生活中负荷受到多种因素的影响，如天气、节假日、经济状况等会降低负荷预测的精度，影响调度策略的有效性。为了解决这个问题，引入智能算法进行动态建模[2]。智能算法在负荷预测中表现良好，能够根据实时数据和历史数据自适应地调整模型参数，从而更准确地预测负荷变化。其中，神经网络是一种常用的智能算法，能够通过训练大量样本数据来学习负荷变化的规律，并利用学习模型预测未来的负荷。神经网络具有非线性建模能力，能够捕捉负荷变化中的复杂关系，同时具备适应性，能够根据新数据调整模型。假设有一个包含输入层、隐藏层和输出层的3层神经网络。该网络有n个输入神经元、m个隐藏神经元和k个输出神经元。

对隐藏层，有

式中：为输入层到隐藏层连接的权重；为隐藏层神经元的偏置；xi为输入层的输入；为隐藏层神经元的加权和；f为激活函数（通常为非线性函数）；为隐藏层神经元的输出。

对输出层，有

式中：为隐藏层到输出层连接的权重；为输出层神经元的偏置；为输出层神经元的加权和；g为激活函数；yk为输出层神经元的输出。

电力系统通过训练过程调整连接权重和偏置，使神经网络能够准确预测未来的负荷情况。这一过程利用历史负荷数据和环境因素等相关信息不断调整神经网络的参数，以提高负荷预测的准确性。电力系统通过准确的负荷预测结果，可以更好地规划和管理供电资源，以提高系统的稳定性和运行效率。智能算法的应用将为电力行业提供更好的决策支持和运营优化，推动电力系统的可持续发展。

电力系统在运用神经网络进行负荷预测时，收集和整理大量的历史负荷数据，并辅以其他相关因素的数据，如历史负荷、温度、湿度等。这些数据将作为训练集提供给神经网络模型，以建立变量之间的关系。

测得电力系统夜间时段的负荷预测值如表1所示，在2021年2月14日的凌晨，历史负荷呈下降趋势。从零点开始，历史负荷从1 000 kW·h逐渐降至900 kW·h，同时温度逐渐上升，从零点的65 ℃上升至80 ℃。温度上升主要是由于某些热源（如夜间供暖或工业过程）导致的。较高的温度会使一些设备停止运转，降低电力需求并减少历史负荷。如果这个时间段内出现降雨或湿度增加的情况，人们在室内的活动可能会减少，也会降低电力消耗。为了提高预测的准确性，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、平滑处理等，使用适当的神经网络结构构建模型，并通过训练过程不断调整模型参数，使模型更好地拟合历史数据并准确预测未来的负荷。

表1 电力系统夜间时段的负荷预测值

2.2 智能算法挖掘数据，提高负荷预测的准确性和实时性

电力系统利用智能算法中的数据挖掘技术，可以提高负荷预测和调度的准确性和实时性。传统负荷预测与调度方法往往依赖于有限且不完整的历史数据，面临数据局限性和实时性问题[3]。智能算法中的数据挖掘技术能够有效提取负荷数据中的潜在特征和模式，利用大规模数据分析进行准确和实时的预测和调度。通过智能算法中的数据预处理技术，可以对负荷数据进行清洗、归一化、平滑或去噪等处理，以降低异常值和噪声的影响，提高数据的质量和准确性。负荷数据进行归一化处理的公式为

式中：N为归一化或标准化后的值；value为原始负荷数据值；minvalue为数据集最小值；maxvalue为数据集最大值。此类数据预处理技术可以应用在负荷预测和调度的任何阶段，以提高模型的准确性和实时性。

数据预处理还能够识别并处理缺失值，填补缺失部分，保障数据的完整性和连续性。利用智能算法中的特征选择和特征提取技术，可以从复杂的负荷数据中挖掘出相关特征，并降低数据的维度。这些特征可以是对历史负荷数据的统计特征，如均值、方差、最大值以及最小值等，也可以是与负荷相关的外部因素，如温度、湿度等。智能算法通过筛选和优化特征，能够找到对负荷预测和调度最有价值的相关特征，提高模型的准确性和可解释性[4]。智能算法可以利用实时数据和大数据分析技术及时更新和修正预测模型，并实时监测负荷变化。通过实时监控和反馈控制机制，智能算法能够根据新的数据进行动态调整和优化，使负荷预测和调度能够更好地适应电力系统的实际运行情况。

2.3 结合数据反馈控制机制，及时调整电力负荷预测

电力系统结合实时数据的获取和反馈控制机制，可以及时调整负荷预测和优化调度策略。传统负荷预测和调度方法通常仅基于历史数据，无法及时响应电力系统的实际运行情况。然而，随着智能电网技术的发展，施工人员可利用实时数据和反馈控制机制来监测和调整负荷预测和调度策略，从而实现更准确和高效的运行。

电力系统在负荷预测和调度中的应用数据见表2。其中，实时负荷为当前时间点的实际负荷情况，电力系统通过实时数据获取系统获得相关数据。调整策略主要是根据实时负荷和预测负荷的差异，通过反馈控制机制调整负荷调度策略。预测负荷为利用历史负荷数据和其他相关因素进行预测得到的负荷情况。

表2 电力系统在负荷预测和调度中的应用数据

电力系统利用实时数据的获取，可以实时监测和更新电力系统中的各项指标和变量，如负荷大小、供电能力、能源消耗等。这些实时数据可以通过智能传感器、智能电表等设备进行采集，并利用物联网和云计算等技术将数据上传数据中心或智能电网管理系统进行处理和分析[5]。实时数据的获取使负荷预测和调度能够更贴近真实情况，提高预测的准确性。电力系统实时数据获取关系，见图1。

图1 电力系统实时数据获取关系

结合反馈控制机制，通过对实时数据的分析和比对，可以及时调整负荷预测和优化调度策略。一方面，通过对比实际负荷与预测负荷可以发现预测误差，并及时修正模型参数或算法，以提高负荷预测的准确性。另一方面，结合实时数据可以监测电力系统中的各个环节和部件的状态和运行情况，并根据反馈信号进行调度优化。例如，在能源供应紧张时，实时数据可以指示离线备用电源的启动；在供需平衡失衡时，实时数据可以指示启动储能设备或调整发电机组出力。电力系统通过对实际负荷和预测负荷进行比较，监测电力系统的状态和运行情况，及时发现负荷预测误差，进而修正模型参数或算法，以提高负荷预测的准确性。

3 结 论

负荷预测与优化调度研究为电力系统的稳定运行和高效运转提供了重要支持。该研究的成果将推动电力行业实现可持续发展，并为未来电力系统的自动化发展提供新的方向和创新思路。随着可再生能源的不断发展和普及，电力系统中涉及多种能源的情况将变得更加普遍。未来的研究将更多关注如何利用智能算法对不同能源进行协调调度，充分利用各种能源资源，实现兼顾经济性和环境友好性的电力供应。