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    基于嶺回歸的電網(wǎng)調(diào)峰需求預(yù)測研究

    2022-01-11 10:54:14張?jiān)骑w樊麗君胡彩紅
    水電與抽水蓄能 2021年6期
    關(guān)鍵詞:需求預(yù)測用電量調(diào)峰

    張?jiān)骑w,閔 麗,田 侃,樊麗君,胡彩紅

    (1.國網(wǎng)新源控股有限公司抽水蓄能技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究院,北京市 100052;2.北京成和能源咨詢有限公司,北京市 100053)

    0 引言

    自“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)提出以來,能源發(fā)展呈現(xiàn)新態(tài)勢。多種措施圍繞構(gòu)建清潔、低碳、安全、高效的能源體系展開,其中,構(gòu)建以新能源為主的新型電力系統(tǒng)是重要的組成部分和核心內(nèi)容。科學(xué)分析電力需求和調(diào)峰需求建立在合理預(yù)測用能需求的基礎(chǔ)上,同時是指導(dǎo)新能源電源主體開發(fā)、儲能容量配置、電網(wǎng)投資提質(zhì)增效的重要決策支撐。因此,如何結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢,明確新形勢下不同區(qū)域用電負(fù)荷特點(diǎn)及發(fā)展趨勢,形成中長期電力增長態(tài)勢及調(diào)峰需求預(yù)測,對實(shí)現(xiàn)能源清潔高效發(fā)展、構(gòu)建新型電力系統(tǒng)具有重要意義。

    肖白等針對現(xiàn)有空間電力負(fù)荷預(yù)測方法沒有考慮待預(yù)測區(qū)域內(nèi)各供電小區(qū)之間的負(fù)荷相互影響關(guān)系的情況,提出一種考慮本位元胞接受能力和相鄰元胞負(fù)荷影響的空間負(fù)荷預(yù)測方法,并利用空間卷積建立相鄰元胞產(chǎn)生負(fù)荷影響的量化模型,主要適用于城市電網(wǎng)規(guī)劃年負(fù)荷預(yù)測[1]。李正浩等提出一種基于NACEMD-GRU的組合型日前負(fù)荷預(yù)測方法,引入噪聲輔助復(fù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對日前負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,并建立基于門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型,得到日前負(fù)荷的各分量預(yù)測結(jié)果[2]。陳張宇等構(gòu)建了居民用戶精細(xì)化需求響應(yīng)模型,建立了兩個長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對需求響應(yīng)效益系數(shù)進(jìn)行計(jì)算,利用精細(xì)化需求響應(yīng)模型來計(jì)算針對不同用戶的最優(yōu)激勵[3]。BOUKTIFS等采用LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò),通過添加多個閾值門緩解梯度消失問題,提高預(yù)測的精度[4]。HE W等將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,分類預(yù)測客戶負(fù)荷數(shù)據(jù)特征[5]。趙輝等構(gòu)建基于離散小波分解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸的負(fù)荷預(yù)測模型,通過小波分解算法對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與重構(gòu),得到長度相同的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù);對天氣因素、日期類型進(jìn)行特征構(gòu)造,得到特征數(shù)據(jù);利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量回歸機(jī)模型和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量回歸模型得到預(yù)測值[6]。岳遠(yuǎn)波等采用脊波函數(shù)作為預(yù)測模型隱含層神經(jīng)元中的激勵函數(shù),在網(wǎng)絡(luò)模型的內(nèi)部加入關(guān)聯(lián)層,關(guān)聯(lián)層節(jié)點(diǎn)可有效存儲隱含層神經(jīng)元的內(nèi)部狀態(tài),增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)模型的反饋聯(lián)接,有效降低了負(fù)荷預(yù)測的誤差[7]。吳云等提出基于改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)與蝙蝠優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法,引入以距離相似性和形狀相似性相關(guān)聯(lián)的綜合灰色關(guān)聯(lián)度選取更高相似度的相似日,訓(xùn)練蝙蝠優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,提高了預(yù)測精度[8]。上述方法未綜合考慮地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)和終極穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),單純以數(shù)學(xué)方法進(jìn)行預(yù)測,未考慮地區(qū)部分行業(yè)電力負(fù)荷的飽和狀態(tài)、負(fù)荷特性和調(diào)峰需求,忽略了各預(yù)測因素之間的相互關(guān)聯(lián)和重疊作用,影響了其在電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用效果。

    山東電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)相對獨(dú)立,火電電源占比較大,在能源轉(zhuǎn)型過程中呈現(xiàn)出的特點(diǎn)代表性強(qiáng)。本文結(jié)合地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)和行業(yè)結(jié)構(gòu)演變趨勢,提出基于S增長曲線的地區(qū)電力需求預(yù)測模型,通過大量歷史數(shù)據(jù)回歸分析,得到重點(diǎn)行業(yè)負(fù)荷S增長曲線特征值,進(jìn)而預(yù)測未來地區(qū)負(fù)荷需求及飽和時間;然后采用嶺回歸預(yù)測技術(shù),考慮多種因素間的關(guān)聯(lián)性,預(yù)測電網(wǎng)調(diào)峰需求,最后以山東電網(wǎng)為例,應(yīng)用上述方法測算了中長期電力增長態(tài)勢及調(diào)峰需求,案例分析表明所提方法的合理性。

    1 預(yù)測方法

    S型負(fù)荷增長曲線是一種經(jīng)典的電力負(fù)荷預(yù)測方法,其在實(shí)際應(yīng)用中需要通過大量歷史行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,以便刻畫各行業(yè)在不同發(fā)展階段的電力負(fù)荷增速和持續(xù)時間,具體模型公式如下:

    式中:yt——t年的電力負(fù)荷需求,kWh;

    y0——基準(zhǔn)年的電力負(fù)荷需求,kWh;

    a——用戶停留在緩慢增長階段的時間長短系數(shù),無量綱;

    b——用戶停留在快速增長期的時間長短系數(shù),無量綱;

    k——用戶達(dá)到飽和時的水平系數(shù),無量綱;

    t——預(yù)測年份,年。

    電網(wǎng)調(diào)峰需求預(yù)測采用嶺回歸技術(shù),利用微分方程來進(jìn)行計(jì)算分析,用于解決預(yù)測因素之間的相互重疊問題,例如GDP與人口、三產(chǎn)比例等預(yù)測因素之間的相互影響。嶺回歸分析是一種改良的最小二乘估計(jì)方法,本文將嶺回歸分析用于解決在線性回歸分析中自變量存在共線性的問題。共線性就是指自變量之間存在一種完全或良好的線性關(guān)系,進(jìn)而導(dǎo)致自變量相關(guān)矩陣之行列式近似為0,導(dǎo)致最小二乘估計(jì)失效。此時引入了k個單位陣(I),使得回歸系數(shù)可估計(jì),嶺回歸分析就是用來解決多重共線性的問題。

    嶺回歸模型表達(dá)式為:

    式中:yi——i地區(qū)電網(wǎng)調(diào)峰需求預(yù)測值,kW;

    ——i地區(qū)樣本特征值向量的轉(zhuǎn)置,包括分行業(yè)的GDP與人口、三產(chǎn)比例、天氣,單位分別為萬元、人、無量綱、℃;

    b——電網(wǎng)調(diào)峰需求估計(jì)參數(shù),kW;

    W——數(shù)據(jù)樣本對應(yīng)的參數(shù)項(xiàng)系數(shù),無量綱;

    σ——電網(wǎng)調(diào)峰需求數(shù)據(jù)樣本方差,kW。

    利用微分方程進(jìn)行推導(dǎo),線型回歸模型為:

    通過矩陣表示:

    預(yù)測步驟是:首先,收集地區(qū)主要行業(yè)的電力用戶歷年負(fù)荷;其次,進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和補(bǔ)充,按時間序列,采用移動平均法將明顯異常的數(shù)據(jù)剔除,采用3次樣條插值法補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù);結(jié)合行業(yè)用戶所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)和行業(yè)結(jié)構(gòu)演變趨勢,采用最小二乘法擬合S形曲線中的k、a、b等參數(shù)的變化規(guī)律;輸入預(yù)測年,預(yù)測未來地區(qū)用電負(fù)荷規(guī)模;設(shè)定飽和負(fù)荷判斷標(biāo)準(zhǔn),利用對數(shù)關(guān)系求取達(dá)到地區(qū)負(fù)荷達(dá)到飽和的時間;根據(jù)最大負(fù)荷利用小時數(shù),利用全社會用電量預(yù)測數(shù)求取各水平年的最大負(fù)荷需求;根據(jù)電網(wǎng)最大負(fù)荷峰谷差的歷史數(shù)據(jù),選擇GDP、人口、三產(chǎn)比例、天氣、主要產(chǎn)品的能耗強(qiáng)度、碳排放強(qiáng)度、利潤水平和市場需求規(guī)模等為影響因素,求取嶺回歸的參數(shù)項(xiàng)系數(shù)和估計(jì)參數(shù);輸入預(yù)測年和該年的預(yù)測用電量、最大負(fù)荷,求取電網(wǎng)調(diào)峰需求。

    2 案例分析

    2020年,山東省生產(chǎn)總值為73129.00億元,按可比價格計(jì)算,比上年增長3.6%。其中,第一產(chǎn)業(yè)增加值5363.76億元,增長2.7%;第二產(chǎn)業(yè)增加值28612.19億元,增長3.3%;第三產(chǎn)業(yè)增加值39153.05億元,增長3.9%。三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由上年的7.3:39.9:52.8調(diào)整為7.3:39.1:53. 6。全社會用電量情況為6939.84億kWh,首次排全國第一,同比增長11.6%,電網(wǎng)全網(wǎng)最大用電負(fù)荷高達(dá)9022.4萬kW,說明疫情后山東經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇步伐加快,產(chǎn)業(yè)抵抗能力強(qiáng),企業(yè)效益轉(zhuǎn)好,經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定向好,呈現(xiàn)良好發(fā)展勢頭。

    以山東2010~2019年全社會用電量、最大用電負(fù)荷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用上述方法預(yù)測2020年山東全社會用電量和最大用電負(fù)荷分別為6820億kWh和8800萬kW,統(tǒng)調(diào)最大負(fù)荷峰谷差率為31.5%,預(yù)測誤差分別為1.7%、2.4%和4.6%,說明本來所提預(yù)測方法具有有效性。

    根據(jù)山東省政府發(fā)布的《山東省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》,“十四五”期間山東地區(qū)生產(chǎn)總值年均增長5.5%,居民人均可支配收入增長年均5.5%以上,到2035年基本建成新時代現(xiàn)代化強(qiáng)省。山東將主動融入新發(fā)展格局,深化實(shí)施八大發(fā)展戰(zhàn)略,聚力突破九大改革攻堅(jiān),做強(qiáng)、做優(yōu)、做大“十強(qiáng)”現(xiàn)代優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),發(fā)揮山東半島城市群在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展中的龍頭作用,經(jīng)過5年努力,主要領(lǐng)域現(xiàn)代化進(jìn)程走在全國前列。到2025年,全省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重達(dá)到17%以上。

    根據(jù)S曲線模型及山東經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢,特別是“十強(qiáng)”現(xiàn)代優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn),山東產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于工業(yè)化后期向后工業(yè)化階段的過渡期,未來山東電力需求仍將保持中速增長態(tài)勢。預(yù)計(jì)2025年山東全社會用電量為0.9萬億~1.0萬億kWh。全網(wǎng)最大用電負(fù)荷高達(dá)1.25億~1.35億kW。隨著第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,山東負(fù)荷峰谷差率將增加0.5~1個百分點(diǎn)。預(yù)計(jì)山東全省電力負(fù)荷總體將于2040年前后達(dá)到飽和,屆時山東全社會用電量年均增速將持續(xù)低于2%。根據(jù)嶺回歸分析,山東電網(wǎng)峰谷差主要受二產(chǎn)比重和天氣影響,峰谷差率呈波動增長態(tài)勢,預(yù)計(jì)2025年山東電網(wǎng)統(tǒng)調(diào)最大峰谷差率為32.5%左右,電網(wǎng)調(diào)峰需求為4100萬~4500萬kW。

    3 結(jié)論

    經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展受到能源轉(zhuǎn)型的影響逐漸顯現(xiàn),隨著新型電力系統(tǒng)構(gòu)建進(jìn)程的推進(jìn),其構(gòu)成單元包括源荷網(wǎng)儲不同主體的發(fā)展需要科學(xué)的規(guī)劃預(yù)測指導(dǎo),而開展基于地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展視角的中長期電力需求和調(diào)峰需求預(yù)測是編制科學(xué)規(guī)劃的前提。本文結(jié)合地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)和行業(yè)結(jié)構(gòu)演變趨勢,提出基于S增長曲線的地區(qū)電力需求預(yù)測模型和嶺回歸電網(wǎng)調(diào)峰需求預(yù)測模型,通過大量歷史數(shù)據(jù)回歸分析,得到重點(diǎn)行業(yè)負(fù)荷S增長曲線特征值,進(jìn)而預(yù)測未來地區(qū)負(fù)荷需求及飽和時間,然后應(yīng)用嶺回歸技術(shù)預(yù)測電網(wǎng)調(diào)峰需求各因素的影響幅度,最后以山東電網(wǎng)為例,應(yīng)用上述方法測算了中長期全社會用電量及飽和時期、調(diào)峰需求。預(yù)計(jì)2025年山東全社會用電量為0.9萬億~1.0萬億kWh,全網(wǎng)最大用電負(fù)荷高達(dá)1.25億~1.35億kW,負(fù)荷峰谷差率將增加0.5~1個百分點(diǎn),電網(wǎng)調(diào)峰需求為4100萬~4500萬kW,山東全省電力負(fù)荷總體將于2040年前后達(dá)到飽和。案例分析表明,所提方法具有合理性。

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