基于向量節(jié)點(diǎn)約束建模的輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型

鄒健，謝益峰，舒能文

(國網(wǎng)浙江海鹽縣供電有限公司，浙江,海鹽 314300)

0 引言

可再生能源和新能源發(fā)電并網(wǎng)不斷發(fā)展，給電力系統(tǒng)帶來了巨大的沖擊和挑戰(zhàn)，致使在用電需求固定時，電力過?，F(xiàn)象變得越來越嚴(yán)重，導(dǎo)致大規(guī)模電力資源被浪費(fèi)[1-2]。因此，輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

文獻(xiàn)[3]提出了基于模式匹配的輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型，采用隨機(jī)森林決策方法，建立供電負(fù)荷匹配規(guī)則，構(gòu)建供電預(yù)測模型，該方法具有較高的預(yù)測計(jì)算效率，但該方法的預(yù)測精度較低。文獻(xiàn)[4]提出了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型，以輸電網(wǎng)相關(guān)設(shè)備配置的動態(tài)頻率作為深度置信網(wǎng)絡(luò)的輸入特征值，得到輸電網(wǎng)彈性供電的預(yù)測結(jié)果。該方法能夠穩(wěn)定控制擾動后系統(tǒng)動態(tài)頻率，但該方法存在預(yù)測誤差較大的問題。

針對上述方法的不足，提出并構(gòu)建基于向量節(jié)點(diǎn)約束建模的輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型。通過兩個預(yù)測點(diǎn)維度的總和計(jì)算預(yù)測距離。根據(jù)相似性自連接操作刪選數(shù)據(jù)，引入向量節(jié)點(diǎn)約束連接法，計(jì)算輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測區(qū)域?？紤]多指標(biāo)對電力發(fā)展彈性系數(shù)的影響，依據(jù)非線性高維識別特性，構(gòu)建電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型，有效計(jì)算彈性系數(shù)，減小預(yù)測誤差，提高預(yù)測精度。

1 預(yù)測區(qū)域確定

為了獲得準(zhǔn)確輸電網(wǎng)彈性供電的預(yù)測結(jié)果，確定預(yù)測區(qū)域。將供電區(qū)域劃分為鄰居單元格，計(jì)算供電點(diǎn)與鄰居單元格之間的距離，在二維距離上完成維度總和計(jì)算，確定預(yù)測距離。在MapReduce架構(gòu)下，通過四階段刪選輸出可行距離方案，采用向量節(jié)點(diǎn)約束確定最佳預(yù)測區(qū)域。

1.1 距離計(jì)算

在計(jì)算供電點(diǎn)至鄰居單元格之間距離的過程中，先定義如圖1所示的NC鄰居單元格。

圖1 NC鄰居單元格示意圖

當(dāng)計(jì)算q和C00之間距離時，因q位于的C11和對應(yīng)單元格C00分別在兩個維度上均不同，由此要具體計(jì)算q至C11之間實(shí)際距離，必須考慮兩個維度總和，則維度總和MindistCell的計(jì)算表達(dá)式為

(1)

式中，d和i均代表單元格數(shù)據(jù)量，c代表鄰居單元格，q[i]代表主單元格中指定的出發(fā)節(jié)點(diǎn)，lbc[i]代表c的下界，ubc[i]代表c的上界，p代表向量節(jié)點(diǎn)空間總維數(shù)[5]。

1.2 刪選方案

在完成距離計(jì)算后，使用分布式的MapReduce架構(gòu)進(jìn)行方案刪選。第一階段中，計(jì)算選定節(jié)點(diǎn)至單元格之間的距離，詳細(xì)見圖2，其中指定節(jié)點(diǎn)是q。

圖2 點(diǎn)至單元格間距離

在第二階段中，主要是對出發(fā)點(diǎn)所處約束區(qū)進(jìn)行刪選。距離q與節(jié)點(diǎn)A呈線性關(guān)系，因此在負(fù)荷點(diǎn)至鄰居單元格之間距離約束下，鄰居單元格到A點(diǎn)之間距離是閾值ε的約束區(qū)域，見圖3。

圖3 A點(diǎn)所處約束區(qū)示意圖

第三階段主要是執(zhí)行單向邊的刪選方案。圖3中，忽略陰影部分，在單向邊刪選之后，輸出結(jié)果的為{B,C,D;A}。

1.3 結(jié)果選擇

以上的Map階段操作結(jié)束后，把獲取的結(jié)果集合傳輸至Reduce，實(shí)現(xiàn)路徑連接，全部設(shè)定情況如圖4所示。則獲取的結(jié)果集合為{A,B,G;A,C}、{A,F;A,D}。當(dāng)刪除出發(fā)點(diǎn)之后獲取{G,B;A,C}、{F;A,D}，分號前為后續(xù)步驟要調(diào)用的備選點(diǎn)，分號后為已經(jīng)遍歷過的路徑[7]。按照上述思想迭代調(diào)用Map輸出結(jié)果集合，直到獲取所有約束連接路徑集合。

圖4 路徑選擇示意圖

2 輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測

在上述預(yù)測區(qū)域確定之后，利用支持向量機(jī)，結(jié)合彈性系數(shù)與投入產(chǎn)出，實(shí)現(xiàn)輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型構(gòu)建。詳細(xì)過程如下。

(1) 構(gòu)建彈性系數(shù)模型

假設(shè)x代表自變量，y代表x的可微函數(shù)，則y對x的彈性系數(shù)表示形式為

(2)

(2) 輸電網(wǎng)需求的彈性投入-產(chǎn)出模型構(gòu)建

假設(shè)VGDP(t)、VGDP(t+1)分別代表相鄰2a的生產(chǎn)總值，E(t)、E(t+1)分別代表對應(yīng)的電力需求[8]，則GDP增長速度計(jì)算式為

(3)

用電量增長速度(%)計(jì)算式為

(4)

其中，εyx表示用電量增長影響因子。

電力彈性系數(shù)計(jì)算式為

(5)

(3) 基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測用電量

使用支持向量機(jī)對電力需求影響進(jìn)行模擬，并構(gòu)建基于歷史數(shù)據(jù)的用電預(yù)測模型。計(jì)算公式為

(6)

其中，r代表誤差率,Y*表示需求用電量，Y代表歷史年用電量。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證所構(gòu)建預(yù)測模型的整體有效性，將基于向量節(jié)點(diǎn)約束建模的輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型用在某區(qū)域電網(wǎng)規(guī)劃中，該區(qū)域電網(wǎng)主要為66 kV和10 kV。在實(shí)驗(yàn)中，將所構(gòu)建模型與基于模式匹配的預(yù)測模型、基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型進(jìn)行對比驗(yàn)證。

3.1 彈性系數(shù)計(jì)算

彈性系數(shù)對輸電網(wǎng)彈性預(yù)測結(jié)果有較大影響，彈性系數(shù)越準(zhǔn)確說明預(yù)測結(jié)果越精準(zhǔn)。3種方法的彈性系數(shù)計(jì)算準(zhǔn)確性對比結(jié)果如圖5所示。

圖5 彈性系數(shù)計(jì)算結(jié)果

分析圖5可知，隨著供電時間的不斷增加，所構(gòu)建模型的彈性系數(shù)計(jì)算結(jié)果與實(shí)際結(jié)果較為接近，可準(zhǔn)確計(jì)算彈性系數(shù)。

3.2 預(yù)測效果

實(shí)驗(yàn)區(qū)域的用電量負(fù)荷情況見表1。

表1 實(shí)驗(yàn)區(qū)域年度用電量預(yù)測結(jié)果

圖6為不同模型用電量預(yù)測仿真效果圖。

圖6 不同模型用電量預(yù)測仿真效果圖

根據(jù)圖6可知，所構(gòu)建模型的用電量預(yù)測結(jié)果與實(shí)際用電量結(jié)果較為接近，數(shù)值結(jié)果相差較小。

實(shí)驗(yàn)中，預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差計(jì)算式為

(7)

表2 不同時間輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測誤差均值

分析表2可知，在不同用電時段中，所構(gòu)建模型的預(yù)測誤差均小于2種對比模型。

4 總結(jié)

本文提出并構(gòu)建基于向量節(jié)點(diǎn)約束建模的輸電網(wǎng)彈性供電預(yù)測模型，精準(zhǔn)計(jì)算預(yù)測區(qū)域，引入支持向量機(jī)結(jié)合彈性系數(shù)與投入產(chǎn)出，對輸電網(wǎng)彈性供電進(jìn)行預(yù)測。通過實(shí)驗(yàn)對所建模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，該模型能夠準(zhǔn)確計(jì)算彈性系數(shù)，且最小預(yù)測誤差僅為0.76，能夠滿足輸電網(wǎng)彈性供電的預(yù)測需求，具有較高的可靠性。