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    基于多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浙江省市場(chǎng)化交易電量預(yù)測(cè)研究

    2021-12-24 12:46:27葉炯方建亮姜巍樊麗君胡彩紅
    消費(fèi)電子 2021年10期
    關(guān)鍵詞:電量市場(chǎng)化浙江省

    葉炯 方建亮 姜巍 樊麗君 胡彩紅

    浙江省是我國(guó)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試點(diǎn)省份之一,現(xiàn)貨市場(chǎng)已進(jìn)入模擬試運(yùn)行階段。我國(guó)電網(wǎng)企業(yè)承擔(dān)保底供電責(zé)任,對(duì)計(jì)劃電量的統(tǒng)購(gòu)統(tǒng)銷(xiāo)模式和對(duì)市場(chǎng)電量的輸配電價(jià)模式并存。浙江公司購(gòu)售電中的市場(chǎng)化部分,執(zhí)行市場(chǎng)形成的價(jià)格;而存在的優(yōu)先購(gòu)電及優(yōu)先發(fā)電中的保量保價(jià)部分,仍分別執(zhí)行相應(yīng)的目錄電價(jià)或上網(wǎng)電價(jià)。在市場(chǎng)化比例放開(kāi)過(guò)程中,電網(wǎng)公司的市場(chǎng)化交易電量及結(jié)構(gòu)將對(duì)電網(wǎng)公司的效益產(chǎn)生重大影響,因此有必要深入研究市場(chǎng)化交易電量預(yù)測(cè)方法,為提升電網(wǎng)公司運(yùn)營(yíng)效率效益提供決策參考。

    現(xiàn)行主流的售電量預(yù)測(cè)方法主要分為趨勢(shì)外推、基于電量與經(jīng)濟(jì)關(guān)系的預(yù)測(cè)、基于負(fù)荷特性的負(fù)荷預(yù)測(cè)三大類(lèi)方法。趨勢(shì)外推法主要是以回歸分析、指數(shù)平滑等模型為基礎(chǔ),以時(shí)間和電量為參數(shù)擬合模型,并按照時(shí)間發(fā)展計(jì)算模型值作為未來(lái)預(yù)測(cè)值?;陔娏颗c經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在關(guān)系的預(yù)測(cè)方法主要包含產(chǎn)值單耗法、彈性系數(shù)法,以未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)為依據(jù),以彈性系數(shù)、產(chǎn)值單耗等指標(biāo)預(yù)判的方式,進(jìn)行的預(yù)測(cè)方法?;谪?fù)荷特性的研究方法,主要有自然增長(zhǎng)和大用戶(hù)法,大用戶(hù)往往采用S型曲線(xiàn)預(yù)測(cè)。文1提出一種基于NACEMD-GRU的組合型日前負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,引入噪聲輔助復(fù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)日前負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,并建立基于門(mén)控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型,得到日前負(fù)荷的各分量預(yù)測(cè)結(jié)果。文2運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立多結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型。文3構(gòu)建了居民用戶(hù)精細(xì)化需求響應(yīng)模型,建立了兩個(gè)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)需求響應(yīng)效益系數(shù)進(jìn)行計(jì)算,利用精細(xì)化需求響應(yīng)模型來(lái)計(jì)算針對(duì)不同用戶(hù)的最優(yōu)激勵(lì)。以上研究側(cè)重于模型求解方法,但是對(duì)交易電量結(jié)構(gòu)、電力交易環(huán)境、地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等缺乏統(tǒng)籌考慮。

    本文提出基于多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浙江省市場(chǎng)化交易電量預(yù)測(cè)模型,依據(jù)分類(lèi)型分地區(qū)市場(chǎng)化交易電量歷史數(shù)據(jù),首先構(gòu)建地區(qū)級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立各地區(qū)交易電量與行業(yè)用電特性、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、電力供應(yīng)結(jié)構(gòu)、交易價(jià)格波動(dòng)等的定量關(guān)系。其次構(gòu)建省神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立全省交易電量與各地區(qū)交易電量的定量關(guān)系,解決預(yù)測(cè)精度不同下的電量累加問(wèn)題。案例測(cè)算表明了所提方法的合理性。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最常用的人工智能算法之一,廣泛應(yīng)用于電力規(guī)劃和運(yùn)行各個(gè)方面。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)以往歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),找出數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)之間的非線(xiàn)性關(guān)系,并將其存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)具體的權(quán)值和閥值中,從而預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)荷數(shù)據(jù)的走勢(shì)。

    設(shè)有時(shí)間序列{X i},其中歷史數(shù)據(jù)X n,Xn+1,…Xn+m,對(duì)未來(lái)n+m+k(k>=1)時(shí)刻的取值進(jìn)行預(yù)測(cè),即預(yù)測(cè)Xn+m+k的某種非線(xiàn)性關(guān)系

    用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè),即用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)一組數(shù)據(jù)點(diǎn)Xn,Xn+1,…Xn+m來(lái)擬合函數(shù)f,得出未來(lái)n+m+k(k>1)時(shí)刻數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值。

    借鑒發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和交易電量增長(zhǎng)特點(diǎn),基于多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的市場(chǎng)化交易電量預(yù)測(cè)方法步驟如下。

    首先,考察預(yù)測(cè)地區(qū)及其周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展總量、人均GDP、能源資源稟賦、電力需求、人均電力需求、典型行業(yè)用電特性、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、電力供應(yīng)結(jié)構(gòu)、交易價(jià)格波動(dòng)等參數(shù),通過(guò)綜合分析,形成主要影響因素及其定量輸入數(shù)據(jù)。

    其次,構(gòu)建地區(qū)級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,建立各地區(qū)市場(chǎng)化交易電量與行業(yè)用電特性、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、電力供應(yīng)結(jié)構(gòu)、交易價(jià)格波動(dòng)等的定量關(guān)系。

    第三,構(gòu)建省神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,建立全省交易電量與各地區(qū)交易電量的定量關(guān)系,解決預(yù)測(cè)精度不同下的電量累加問(wèn)題。

    第四,模型訓(xùn)練,將樣本區(qū)間中的地區(qū)級(jí)市場(chǎng)化交易電量歷史數(shù)據(jù)、相應(yīng)的影響因素歷史數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解待預(yù)測(cè)地區(qū)的某歷史時(shí)段的市場(chǎng)化交易電量數(shù)據(jù),并與實(shí)際值進(jìn)行比較,既是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也是檢驗(yàn)預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性。

    第五,與第四步方法的輸入數(shù)據(jù)類(lèi)似,采用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解待預(yù)測(cè)地區(qū)的未來(lái)市場(chǎng)化交易電量規(guī)模。

    根據(jù)浙江省統(tǒng)計(jì)局初步核算,2020年浙江省生產(chǎn)總值為64613億元,按可比價(jià)格計(jì)算,比上年增長(zhǎng)3.6%。根據(jù)浙江省發(fā)展改革委電力交易報(bào)告,2020年浙江省實(shí)際參與交易發(fā)電企業(yè)共18家,全年合同交易電量255.54億千瓦時(shí)(雙邊協(xié)商255.46億千瓦時(shí),掛牌交易0.08億千瓦時(shí))。其中尖峰電量16.04億千瓦時(shí)、高峰電量100.89億千瓦時(shí)、低谷電量113.83億千瓦時(shí)、一口價(jià)電量24.78億千瓦時(shí)。

    未來(lái)浙江省將率先探索構(gòu)建新發(fā)展格局的有效路徑,率先建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系,率先推進(jìn)省域治理現(xiàn)代化,率先推動(dòng)全省人民走向共同富裕,爭(zhēng)創(chuàng)社會(huì)主義現(xiàn)代化先行省。未來(lái)浙江將進(jìn)一步深化電力體制改革,深入推進(jìn)電力市場(chǎng)建設(shè),降低企業(yè)用電成本,市場(chǎng)參與主體和交易規(guī)模將持續(xù)擴(kuò)大。

    預(yù)計(jì)浙江省2025年全社會(huì)用電量達(dá)6000-6200億千瓦時(shí),市場(chǎng)化交易電量規(guī)模達(dá)到3600-4000億千瓦時(shí),占全社會(huì)用電量比重超過(guò)60%。其中尖峰電量約100億千瓦時(shí)、高峰電量1500億千瓦時(shí)、低谷電量1800億千瓦時(shí)。

    未來(lái)電網(wǎng)公司應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)重點(diǎn)用戶(hù)的市場(chǎng)化電量、交易價(jià)格監(jiān)測(cè),特別是新增用戶(hù)、異動(dòng)用戶(hù)的交易電量和價(jià)格監(jiān)測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,避免重大損失。加強(qiáng)技術(shù)儲(chǔ)備,引入人工智能、用戶(hù)畫(huà)像等新技術(shù),助力提升電網(wǎng)公司針對(duì)電力市場(chǎng)中的異動(dòng)用戶(hù)識(shí)別能力。

    電網(wǎng)公司的市場(chǎng)化交易電量及結(jié)構(gòu)將對(duì)電網(wǎng)公司的效益產(chǎn)生重大影響,因此有必要深入研究市場(chǎng)化交易電量預(yù)測(cè)方法,為提升電網(wǎng)公司運(yùn)營(yíng)效率效益提供決策參考。本文提出基于多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浙江省市場(chǎng)化交易電量預(yù)測(cè)模型,依據(jù)分類(lèi)型分地區(qū)市場(chǎng)化交易電量歷史數(shù)據(jù)。首先構(gòu)建地區(qū)級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立各地區(qū)交易電量與行業(yè)用電特性、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、電力供應(yīng)結(jié)構(gòu)、交易價(jià)格波動(dòng)等的定量關(guān)系。其次構(gòu)建省神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立全省交易電量與各地區(qū)交易電量的定量關(guān)系,解決預(yù)測(cè)精度不同下的電量累加問(wèn)題。研究表明,浙江省2025年市場(chǎng)化交易電量規(guī)模達(dá)到3600-4000億千瓦時(shí),占全社會(huì)用電量比重超過(guò)60%。案例表明所提方法的合理性與可行性。

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