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    基于Prophet模型的電量預(yù)測技術(shù)研究

    2020-08-31 05:41:24陸圣芝金誠卜廣峰姚奔徐恒
    機(jī)電信息 2020年18期
    關(guān)鍵詞:時間序列

    陸圣芝 金誠 卜廣峰 姚奔 徐恒

    摘要:短期電量預(yù)測對電網(wǎng)的運(yùn)營維護(hù)工作具有重要意義。傳統(tǒng)的電量預(yù)測方法包括灰色預(yù)測模型、ARIMA、指數(shù)平滑等,這些方法通常是使用線性時序模型擬合電量數(shù)據(jù)。然而,電力的使用受外部多種環(huán)境因素的影響,含有多個成分,線性模型無法很好地表征電量數(shù)據(jù)的規(guī)律。為提高電量模型預(yù)測的準(zhǔn)確性,基于Prophet模型進(jìn)行電量預(yù)測,應(yīng)用到同期線損系統(tǒng)采集的電量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上得到精確的預(yù)測結(jié)果。對比實(shí)驗(yàn)表明,此模型相比于傳統(tǒng)預(yù)測方法有一定性能優(yōu)勢,并且Prophet模型的成分分解使得用戶的用電量變化可以具體解釋。

    關(guān)鍵詞:時間序列;非線性回歸;電量預(yù)測;Prophet模型

    0? ? 引言

    短期電量預(yù)測對電力系統(tǒng)的運(yùn)營維護(hù)工作具有很大的指導(dǎo)意義[1-3],電量預(yù)測的準(zhǔn)確率提高能很好地為供電企業(yè)掌握售電市場提供依據(jù)。及時了解政府的各項(xiàng)宏觀調(diào)控政策,通過預(yù)測了解各種類型客戶的生產(chǎn)運(yùn)行情況、資金周轉(zhuǎn)情況,能為電網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。

    本文將具有成分分解能力的Prophet模型用于電量預(yù)測,用不同的方法建模電量時序信號的不同成分,基于該模型的電量預(yù)測結(jié)果由多個成分序列的預(yù)測之和得到[4-5]。

    1? ? Prophet模型

    1.1? ? 成分分解

    然而,觀察發(fā)現(xiàn),用戶使用電量受節(jié)假日影響較大,會出現(xiàn)大幅驟減或驟增,因此,我們利用Prophet模型將電量序列分解為4個成分:

    式中,h(t)是節(jié)假日成分。

    1.2? ? 趨勢成分

    用戶電量的增長模型具有最大電量使用極限,在沒有特殊情況的前提下,電量需求在到達(dá)極限前增長會越來越慢,直至平穩(wěn)。這種增長方式可以用非線性的logistic增長模型建模,其基本形式如下:

    式中,C是飽和值(又稱承載容量);k表示增長速率;m是偏置參數(shù)。

    在時間點(diǎn)t的速率可以表示為k+α(t)Tδ,當(dāng)被調(diào)整后,偏置參數(shù)m必須進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整以實(shí)現(xiàn)段與段邊界點(diǎn)的相連,在j變異點(diǎn)的偏置調(diào)整通過計(jì)算可以得到:

    因此,考慮時變特性的logistic增長模型如下:

    其中,模型承載容量函數(shù)C(t)通常需要額外的數(shù)據(jù)源來確定,例如當(dāng)前某地區(qū)行業(yè)最大可供電量等。

    1.3? ? 季節(jié)性成分

    我們考慮Harvey和Shephard所提出的傅里葉序列建模季節(jié)性成分時序。設(shè)P表示時間序列的周期,當(dāng)周期為一年時P一般為365.25,周期為一周的時候P一般為7。則周期性成分可表征為:

    1.4? ? 節(jié)假日成分

    設(shè)每一個節(jié)日為i,Di為每年這個節(jié)日的日期。對每一個節(jié)假日指定一個參數(shù)κi表示這個節(jié)假日所造成的電量影響大小,生成如下回歸矩陣:

    2? ? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

    本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來自于國網(wǎng)同期線損系統(tǒng)。下面以Y市B縣建筑業(yè)、住宿和餐飲業(yè)兩個行業(yè)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果為例,驗(yàn)證本文所提基于Prophet模型的電量成分分析及預(yù)測方法。

    如圖1所示,從B縣建筑業(yè)的趨勢來看,2018年建筑行業(yè)呈現(xiàn)上升趨勢,且上升速度越來越慢,2019年開始緩慢下滑。這和房地產(chǎn)行業(yè)近兩年的發(fā)展態(tài)勢一定程度上吻合。從節(jié)假日的影響來看,春節(jié)造成的電量下降程度最大,持續(xù)時間也最長。此外,季節(jié)性序列成分表明2018年1月、6月、7月、8月、11月、12月是建筑業(yè)用工高峰期。

    如圖2所示,B縣住宿和餐飲業(yè)用電量具有周期震蕩特性,整體趨勢略微下降,且夏季和冬季是用電高峰期。節(jié)假日時序成分表明春節(jié)前十天左右,餐飲、住宿行業(yè)的用電量明顯下降,而大年初一之后,用電快速上升,這和春節(jié)后走親戚等習(xí)俗吻合。節(jié)假日影響同樣表明,勞動節(jié)和國慶節(jié)期間餐飲、住宿用電量明顯上升。

    3? ? 結(jié)語

    Prophet模型能對某一個行業(yè)電量季節(jié)性、節(jié)假日的影響進(jìn)行量化解釋,可以應(yīng)用于行業(yè)用電分析,反映地區(qū)電氣發(fā)展程度、電網(wǎng)發(fā)展規(guī)模和趨勢,為電能分配和國民經(jīng)濟(jì)計(jì)劃制定提供依據(jù)。同時在短期電量預(yù)測上,Prophet模型相比目前已有的方法更加精準(zhǔn),對于公司對資源進(jìn)行合理分配、為領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)營決策提供數(shù)據(jù)支撐有較大的現(xiàn)實(shí)意義。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1] 呂嬋.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測[D].武漢:華中科技大學(xué),2007.

    [2] 陳卓,孫龍祥.基于深度學(xué)習(xí)LSTM網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法[J].電子技術(shù),2018(1):39-41.

    [3] HARVEY A C,PETERS S.Estimation procedures for struc-tural time series models[J].Journal of Forecasting,1990,9(2):89-108.

    [4] TAYLOR S J,LETHAM B.Forecasting at Scale[J].The American Statistician,2018,72(1):37-45.

    [5] LIU H,TIAN H Q,LI Y F.Comparison of two new ARIMA-ANN and ARIMA-Kalman hybrid methods for wind speed prediction[J].Applied Energy,2012(98):415-424.

    收稿日期:2020-05-06

    作者簡介:陸圣芝(1981—),女,江蘇揚(yáng)州人,高級工程師,研究方向:電力系統(tǒng)自動化。

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