基于參數(shù)優(yōu)化的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)調(diào)整策略

張宏圖,袁貴川,劉 俊,孫鴻雁

（1.國(guó)網(wǎng)四川省電力公司，四川成都,610094；2.國(guó)網(wǎng)信通產(chǎn)業(yè)集團(tuán)四川中電啟明星信息技術(shù)有限公司，四川成都）

基于參數(shù)優(yōu)化的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)調(diào)整策略

張宏圖1,袁貴川1,劉 俊2,孫鴻雁2

（1.國(guó)網(wǎng)四川省電力公司，四川成都,610094；2.國(guó)網(wǎng)信通產(chǎn)業(yè)集團(tuán)四川中電啟明星信息技術(shù)有限公司，四川成都）

四川省電力公司調(diào)度控制中心目前已部署使用了四川并網(wǎng)發(fā)電廠實(shí)時(shí)調(diào)令系統(tǒng)，但該系統(tǒng)僅滿足對(duì)發(fā)電單元負(fù)荷進(jìn)行調(diào)整的需求，卻無(wú)法實(shí)現(xiàn)計(jì)劃曲線自動(dòng)修正、對(duì)應(yīng)聯(lián)絡(luò)線負(fù)荷變化調(diào)整實(shí)時(shí)出力的功能。本文通過(guò)對(duì)模型參數(shù)優(yōu)化策略進(jìn)行分析，提出了一套超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方案。

超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)；實(shí)時(shí)出力；參數(shù)優(yōu)化

0 引言

隨著智能調(diào)度需求的不斷提高，網(wǎng)絡(luò)已成為對(duì)內(nèi)傳遞、交換數(shù)據(jù)、獲取知識(shí)，對(duì)外宣傳、開展社會(huì)服務(wù)的重要媒介。近年，各種電網(wǎng)調(diào)度智能應(yīng)用系統(tǒng)相繼建成投運(yùn)，業(yè)務(wù)流量急劇增長(zhǎng)。“十二五”期間四川電力信息廣域網(wǎng)的建設(shè)在技術(shù)水平、傳輸容量、接入能力等方面也得到了充分的發(fā)展。四川省調(diào)度控制中心目前已部署使用了四川并網(wǎng)發(fā)電廠實(shí)時(shí)調(diào)令系統(tǒng)，該系統(tǒng)目前能滿足對(duì)發(fā)電單元負(fù)荷進(jìn)行調(diào)整的功能，無(wú)法實(shí)現(xiàn)發(fā)電出力實(shí)時(shí)調(diào)整工作的智能化預(yù)測(cè)。

為實(shí)現(xiàn)日內(nèi)調(diào)度實(shí)時(shí)調(diào)整，必須基于超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)分析，電廠實(shí)時(shí)出力適應(yīng)電網(wǎng)送/受端負(fù)荷變化進(jìn)行修正的功能，提高并網(wǎng)機(jī)組發(fā)電出力調(diào)整的工作效率和規(guī)范性。四川電力調(diào)度控制中心結(jié)合并網(wǎng)電源結(jié)構(gòu)與主網(wǎng)潮流特性，提出了基于參數(shù)優(yōu)化的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)調(diào)整策略

下面就模型選擇和參數(shù)優(yōu)化分析對(duì)調(diào)令系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響作出了分析與闡述，最終提出了一套簡(jiǎn)單的建設(shè)優(yōu)化方案。

1 超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)概述

1.1 電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)概念

電網(wǎng)系統(tǒng)智能調(diào)度是指調(diào)度系統(tǒng)基于電力信息通信網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)獲取每個(gè)電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，整合運(yùn)行數(shù)據(jù)與電網(wǎng)潮流信息。在電力系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)分析的基礎(chǔ)上，為電力系統(tǒng)發(fā)生突如其來(lái)的故障時(shí)提供及時(shí)分析功能，協(xié)助電力調(diào)度人員在復(fù)雜多變的系統(tǒng)環(huán)境中找到最有的運(yùn)行方法，使調(diào)令動(dòng)作更加便捷精準(zhǔn)，從而保證電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

1.2 超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)

超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是指預(yù)測(cè)自當(dāng)前時(shí)刻開始整五分鐘、十分鐘或十五分鐘時(shí)刻點(diǎn)的未來(lái)若干時(shí)段的負(fù)荷。在獲取到超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之后，系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)具體參數(shù)來(lái)分析并計(jì)算出下一時(shí)刻或未來(lái)某時(shí)刻的實(shí)時(shí)負(fù)荷調(diào)整量，并通過(guò)算法進(jìn)行平衡發(fā)用電。主要包括：負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)越限預(yù)警、越限調(diào)整計(jì)算、越限調(diào)整分配。主要用于安全監(jiān)視、預(yù)測(cè)性控制和緊急狀態(tài)處理。

2 分析與討論

2.1 電源結(jié)構(gòu)對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響

某時(shí)刻或時(shí)間段內(nèi)實(shí)際電力負(fù)荷本身具有相當(dāng)?shù)膹?fù)雜性，以及電網(wǎng)運(yùn)行的諸多不確定因素都對(duì)精確預(yù)測(cè)超短期負(fù)荷帶來(lái)了一定的干擾。國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者在負(fù)荷預(yù)測(cè)模型上提出了一系列方法，如：模式識(shí)別法、重疊法曲線、相似度外推法等。但是由于四川并網(wǎng)電源水電機(jī)組裝機(jī)占比70%，火電機(jī)組裝機(jī)占比26%，并且四川地區(qū)豐平枯水情分布不均勻，導(dǎo)致不能采用單一模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。同時(shí)，對(duì)應(yīng)不同時(shí)間的預(yù)測(cè)還應(yīng)考慮氣象變化、流域水情、存煤情況等影響因子引起的負(fù)荷響應(yīng)變化。

2.2 基于負(fù)荷特性的參數(shù)優(yōu)化

四川電網(wǎng)歷年平均用電負(fù)荷率在85%左右，最大峰谷差發(fā)生在冬季，最大負(fù)荷日與最大電量日均在夏季。豐水期平均發(fā)電負(fù)荷率80%，水電火電平均日上網(wǎng)電量比值為6：1；枯水期平均發(fā)電負(fù)荷率為75%，水電火電平均日上網(wǎng)電量比值為4：1。存在較明顯的季節(jié)性負(fù)荷特性，超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)在外送通道負(fù)荷穩(wěn)定的假設(shè)下，調(diào)整并網(wǎng)機(jī)組實(shí)時(shí)出力應(yīng)引入隨季節(jié)變化因子。

3 解決及優(yōu)化方案

3.1 自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化技術(shù)

自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化和預(yù)測(cè)誤差修正，就是分析長(zhǎng)期數(shù)值預(yù)測(cè)模型的預(yù)報(bào)結(jié)果與調(diào)令系統(tǒng)的歷史真實(shí)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，尋找這種偏差的統(tǒng)計(jì)特征，從而對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，改進(jìn)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。該技術(shù)是綜合了原超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的方法和數(shù)理統(tǒng)計(jì)負(fù)荷預(yù)測(cè)各自的優(yōu)點(diǎn)而建立的一種優(yōu)化預(yù)測(cè)方法。依據(jù)在優(yōu)化仿真和統(tǒng)計(jì)模型技術(shù)上一定的技術(shù)積累和成熟的應(yīng)用工具，對(duì)一組通過(guò)各種技術(shù)來(lái)識(shí)別隱含在數(shù)據(jù)之中的有價(jià)值的信息的數(shù)據(jù)挖掘工具，將預(yù)測(cè)結(jié)果“本地化”和“時(shí)序化”，例如“峰平谷”。

自適應(yīng)優(yōu)化通常采用統(tǒng)計(jì)方法及機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)基于每日和歷史集合預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行診斷和優(yōu)化。此方法為有效識(shí)別負(fù)荷變化特征提供了一種查找大量數(shù)據(jù)集中有用關(guān)系的策略性方法。自適應(yīng)模型是作為一個(gè)通用模型而設(shè)計(jì)的，不僅可以對(duì)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，也可以應(yīng)用于調(diào)令系統(tǒng)生產(chǎn)安全中的多個(gè)環(huán)節(jié)，解決各種生產(chǎn)流程或優(yōu)化問(wèn)題，并且支持從數(shù)據(jù)到更優(yōu)成果的整個(gè)預(yù)測(cè)過(guò)程。

3.2 混合數(shù)據(jù)同化技術(shù)

數(shù)據(jù)同化是提高超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精確度的有效工具，而混合資料同化（Hybrid Data Assimilation）是世界范疇內(nèi)最領(lǐng)先的同化技術(shù)。區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)同化技術(shù)，混合同化是將變分同化和集合卡爾曼濾波有機(jī)的耦合在一起，實(shí)現(xiàn)他們相互間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與局限性減弱，從而可以最優(yōu)化地和最大限度地使用現(xiàn)有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，根據(jù)實(shí)時(shí)的地區(qū)以及季節(jié)信息以及各種物理平衡條件，為超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型提供一個(gè)最優(yōu)化的初始條件，從而進(jìn)一步提升模式預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。

一般超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差來(lái)源于使用觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線進(jìn)行捕捉，將其物理信息加入到模型初始場(chǎng)中最終導(dǎo)致模型初始場(chǎng)不準(zhǔn)確。由于觀測(cè)數(shù)據(jù)本身不是模型變量，因此，必須使用高級(jí)數(shù)據(jù)同化方式來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。其中，數(shù)據(jù)同化可以描述為對(duì)目標(biāo)泛函J進(jìn)行收斂，從而獲得對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的初試場(chǎng)x的最優(yōu)分析：

為了計(jì)算的簡(jiǎn)化，我們把以上方程可以轉(zhuǎn)換為incremental的形式，使用，，則：

同理，另外一種優(yōu)化方法“集合卡曼濾波”（EnKF），

從而對(duì)收斂函數(shù)的下降方向給出直接迭代關(guān)系：

為了可以進(jìn)行計(jì)算和迭代求解，我們需要對(duì)以上方程進(jìn)行改寫，并引入轉(zhuǎn)換項(xiàng)（Alpha-Control Transform）:

這樣一來(lái)經(jīng)過(guò)Schur項(xiàng)的背景場(chǎng)協(xié)方差矩陣局地話（Covariance Localization），目標(biāo)泛函的收斂方程及變?yōu)椋?/p>

4 超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線修正方案

超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的偏差值每天96點(diǎn)，與發(fā)電計(jì)劃一樣，每十五分鐘一個(gè)偏差值。負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差曲線與原始計(jì)劃曲線一定存在偏差,通過(guò)從當(dāng)前時(shí)間起計(jì)算當(dāng)天未來(lái)每刻鐘的數(shù)據(jù)來(lái)算出兩條曲線之間的偏差量，通過(guò)人工判斷或系統(tǒng)自動(dòng)設(shè)定閾值偏差量來(lái)判定是否需要調(diào)整原始計(jì)劃曲線。該功能因每15分鐘隨偏差曲線刷新而執(zhí)行,其調(diào)整方式為某時(shí)刻電廠i調(diào)整后曲線負(fù)荷值f(x)為該時(shí)刻的負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差值x乘以i廠原始計(jì)劃p_i占該時(shí)刻總原始計(jì)劃∑p的比例，計(jì)算公式如下：

當(dāng)判定為需要調(diào)整原始計(jì)劃曲線時(shí)，可通過(guò)程序進(jìn)行調(diào)整。建議調(diào)整方式如下：

統(tǒng)一調(diào)整方案：

從所有電廠中選出該天原始計(jì)劃不為0的廠;計(jì)算出所選電廠的原始計(jì)劃占總原始計(jì)劃的比例;負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差量乘以所占比例計(jì)算出單個(gè)電廠的新計(jì)劃曲線;從當(dāng)前時(shí)刻開始計(jì)算出電廠該天未來(lái)每個(gè)點(diǎn)的新計(jì)劃曲線;新曲線下發(fā)后，可隨時(shí)通過(guò)程序下發(fā)回到原始計(jì)劃曲線調(diào)令的功能。

帶條件調(diào)整方案：

獲取電廠參數(shù)，包括計(jì)劃完成率，上下備用值，裝機(jī)容量等，可根據(jù)這些參數(shù)對(duì)電廠進(jìn)行排序，以便更為直觀的觀察電廠目前的情況，用修正算法對(duì)篩選出的電廠進(jìn)行曲線修正。新曲線下發(fā)后，可隨時(shí)對(duì)上一次做過(guò)調(diào)整的電廠進(jìn)行下發(fā)回到原始計(jì)劃曲線調(diào)令的功能。

5 結(jié)論

高精度的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)電力穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要方式，提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性，改善電能質(zhì)量，很大程度上取決于負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。筆者對(duì)文章中所提及的自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化技術(shù)和混合數(shù)據(jù)同化技術(shù)進(jìn)行了研究，簡(jiǎn)單分析了2種技術(shù)對(duì)電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，而超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線修正方案已應(yīng)用在了調(diào)令系統(tǒng)當(dāng)中，取得的效果相當(dāng)明顯。結(jié)果表明：對(duì)于超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)而言，自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化技術(shù)和混合數(shù)據(jù)同化技術(shù)在理論上是較為合適的優(yōu)化方案，但再實(shí)際中需要掌握預(yù)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況，細(xì)致分析負(fù)荷實(shí)際變化的規(guī)律和影響因素，不斷的完善該技術(shù)方案，才能使電力負(fù)荷預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確更快捷。

[1] 張芳名．電力市場(chǎng)環(huán)境下的電力系統(tǒng)擴(kuò)展短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究．湖南大學(xué)．2009

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[3] 陳之栩，謝開，等．電網(wǎng)安全節(jié)能發(fā)電日前調(diào)度優(yōu)化模型及算法[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2009(33)

[4] 張紅旭，姚建剛，等．基于改進(jìn)灰色模型的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)．電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)．2009(6)．

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Ultra-short term load forecasting based on parameter optimization adjustment strategy

Zhang Hongtu1,Yuan Guichuan1,Liu Jun2,Sun Hongyan2
(1.Sichuan Electric Power Corporation,Chengdu,610094,China; 2.Aostar Information Technologies CO.LTD,Chengdu,610094,China)

Sichuan electric power scheduling and control center has used the Grid power Real-Time command system.The system can meets the demand for the adjustment of power generation unit’s load,but it can't achieve Automatic correction of plan curve,and the function of adjusting real-time output with the change of liaison line load.In this paper,through analysis of optimization strategy for model parameter, proposes an ultra short term Load Forecasting plan.

Ultra-short term load forecasting;Real-time Output;Parameter optimization

張宏圖（1973-），男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化。

袁貴川（1977-），男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向：電力調(diào)度運(yùn)行管理。

劉?。?979-），男，學(xué)士，中級(jí)工程師，專業(yè)：電力系統(tǒng)軟件工程。孫鴻雁（1988-），男，學(xué)士，初級(jí)工程師，專業(yè)：信息系統(tǒng)與信息管理。