基于智能电网测控装置对负荷预测模型的研究.pdf
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1、2023 年 10 月基于智能电网测控装置对负荷预测模型的研究赵一帆袁王萌(国网山西省电力公司太原供电公司,山西 太原 030001)【摘要】旨在以智能电网测控装置为基础袁构建高效准确的负荷预测模型遥 综合传统时间序列分析尧机器学习和深度学习等方法袁对比分析了不同模型的优缺点遥 考虑到智能电网测控装置的数据复杂性和预测需求袁选择以能够更有效处理复杂时序数据并提供准确负荷预测结果的 Transformer 模型为基础袁进行负荷预测模型的构建遥 通过模型架构设计尧数据预处理尧模型参数设置和调优策略选择以及模型在不同负荷情况下的预测效果分析袁完成整体负荷预测模型的设计与构建遥然而袁在实际应用中仍需面
2、对各种现实挑战袁未来可以进一步优化和改进遥【关键词】智能电网测控装置曰负荷预测模型曰数据清洗曰归一化曰数据集划分【中图分类号】TP183【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2023)10-0109-030 引言随着人们能源需求不断增长和对清洁、可持续能源的迫切需求,智能电网作为现代电力系统的关键发展方向,正日益受到广泛关注。智能电网通过引入信息技术和智能化手段,实现电力系统的高效、稳定和可持续运行,为实现能源转型和电力供应的智能化、绿色化转型提供了重要支持。在智能电网中,负荷预测作为关键技术环节,对电网的运行和管理具有重要意义。负荷预测旨在对未来一段时间内的电力负荷进行准确预测,从
3、而帮助运营者做出科学决策,优化电网运行,提高电能利用率,减少能源浪费,应对电力需求的快速变化,以及提升对清洁能源的整合能力。因此,基于智能电网测控装置对负荷预测模型进行研究,成为现代电力系统发展的重要方向之一1。1 智能电网与测控装置的发展与需求变化智能电网采用信息技术、通信技术、控制技术和计算机技术等手段,将传统电力系统转变为高度智能化、互联互通的能源网络。在智能电网中,测控装置作为智能电网的核心组成部分,发挥着至关重要的作用。智能电网是传统电力系统向现代化、智能化电网转型的产物,具备了强智能化和自动化、高可靠性和稳定性以及多元能源互联等特点。测控装置是智能电网的关键组成部分,其通过传感器和
4、数据采集技术,实时获取电网中的各类数据,可以实现电网中的负荷数据采集、监测和诊断、控制和调节、数据传输和通信等重要功能。随着智能电网的不断发展,对测控装置的需求也在不断变化,随着智能电网应用场景的增多,测控装置需要具备多功能性,以满足不同的智能电网需求。同时,测控装置需要具备高精度和实时性,以确保电网数据的准确性和及时性。测控装置还需要具备强大的通信互联性,能够与其他智能设备和系统实现无缝连接,高效传输和共享数据。此外,智能电网对测控装置的安全性和可靠性也提出了更高的要求,以确保电网运行的稳定和安全2。2 不同分析方法下的负荷预测模型比较与选择负荷预测是智能电网运行和管理中至关重要的环节,其通
5、过对历史负荷数据和其他影响因素进行分析和建模,实现对未来电力负荷的准确预测。为了适应智能电网测控装置的数据特点和需求,可以综合考虑传统时间序列分析、机器学习和深度学习等方法,选择合适的负荷预测模型。2.1 传统时间序列分析方法在传统时间序列分析方法中一般有差分自回归移动平均(auto regression integrated moving average,ARIMA)模型和季节性差分自回归移动平均(seasonalautoregressive integrated moving average,SARIMA)模型可以选择。其中,ARIMA 模型是一种经典的时间序列分析方法,其通过自回归、差分
6、和移动平均的组合来对时序数据进行建模。ARIMA 模型在负荷预测中被广泛应用,其简单、易于实现的特点使其成为传统负荷预测方法的重要代表。SARIMA 模型是ARIMA 模型的季节性扩展,可以更好地处理季节性负荷变化。其考虑了时序数据中的季节性因素,因此电力信息1092023 年 10 月在涉及季节性负荷数据的预测中表现出色。2.2 机器学习方法在机器学习方法中,比较常见的是支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林两种模型。其中,SVM 是一种常用的机器学习方法,通过寻找最优分类超平面实现数据分类。在负荷预测中,SVM 可以用于回归任务,通过训练样本构建预测模
7、型,适用于非线性负荷变化情况的负荷预测。随机森林是一种集成学习方法,能够构建多个决策树,并通过投票或平均来得到最终的预测结果。随机森林在负荷预测中适用于大规模数据和高维特征的场景,具有较强的泛化能力。2.3 深度学习方法在深度学习方法中,有循环神经网络(recurrentneural network,RNN)、长短期记忆网络(long short谣termmemory,LSTM)以及 Transformer 3 种主要模型可以选择。其中,RNN 是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型。在负荷预测中,RNN 可以考虑时序数据的历史信息,具有较好的时序建模能力。LSTM 是RNN 的改进版本,通
8、过引入记忆单元和门控机制,有效解决了传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸等问题。LSTM 在处理长序列数据时表现优异,适用于预测复杂负荷变化。Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型,广泛用于自然语言处理领域。在负荷预测中,Transformer 模型能够有效捕捉负荷数据之间的依赖关系和时间关联性,适用于处理长序列和高维特征3。2.4 不同方法的优缺点比较传统时间序列分析方法如 ARIMA 模型和SARIMA 模型具有简单、易于解释的特点,但对于复杂的非线性负荷变化和高维特征数据处理能力有限。机器学习方法如 SVM 和随机森林适用于大规模数据和高维特征,但可能对时序数据的
9、时序性不敏感。深度学习方法如 RNN、LSTM 和 Transformer 模型具有强大的时序建模能力,但可能需要更多的数据量和计算资源。不同负荷预测方法的优缺点比较如表 1 所示。方法优点缺点ARIMA 模型简单易懂,适用于稳定的线性负荷变化对于复杂非线性负荷变化效果有限SARIMA 模型考虑季节性因素,适用于季节性负荷预测处理非周期性数据效果较弱SVM适用于非线性数据,泛化能力强对大规模数据和高维特征计算复杂随机森林适用于大规模数据,准确性高对时序数据的处理可能较差RNN考虑时间序列依赖关系,适用于时序数据对于长期时间依赖的捕捉有限LSTM解决了传统 RNN 的梯度消失问题,适用于长序列数
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