電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精度提升策略分析

摘要：旨在提出提升電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精度的策略。綜合考慮數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗、特征工程與選擇、建模算法與模型融合等多方面因素，采取具體可行的實施方案。通過精細(xì)化數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化特征提取與選擇，并運用先進的建模算法和模型融合技術(shù)，有效提高了負(fù)荷預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和可靠性。這一工作為電力系統(tǒng)運行與規(guī)劃提供了有力支持，有助于提高電力系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)定性，為未來能源規(guī)劃與管理提供了重要參考。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)預(yù)處理模型融合

中圖分類號：TP18

AnalysisofStrategiesforImprovingLoadForecastingAccuracyinPowerSystems

GUDongfeng

StateGridJiangsuElectricPowerCo.，Ltd.，SheyangCountyPowerSupplyBranch，Yancheng，JiangsuProvince，224300China

Abstract：Thispaperaimstoproposestrategiesforenhancingtheaccuracyofloadforecastinginpowersystems.Consideringvariousfactorssuchasdatapreprocessingandcleansing，featureengineeringandselection，modelingalgorithms，andmodelfusion，specificandfeasibleimplementationplansareadopted.Throughrefineddataprocessing，optimizedfeatureextractionandselection，andtheapplicationofadvancedmodelingalgorithmsandmodelfusiontechniques，theaccuracyandreliabilityofloadforecastingmodelsareeffectivelyimproved.Thisworkprovid0kD1AK8+SxfGitBw7Kf9xwS1ZH16ketYdf3TNluGQy4=esvaluablesupportfortheoperationandplanningofpowersystems，contributingtoenhancedoperationalefficiencyandstability，andofferingsignificantinsightsforfutureenergyplanningandmanagement.

KeyWords：Powersystems;Loadforecasting;Datapreprocessing;Modelfusion

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測在現(xiàn)代電力行業(yè)中具有重要意義，能夠為電力供需平衡、資源優(yōu)化配置等提供支持，由于電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性，負(fù)荷預(yù)測精度一直是研究的熱點和難點。為了提升負(fù)荷預(yù)測精度本文綜合考慮了數(shù)據(jù)質(zhì)量、特征選擇、建模算法等多方面因素，提出了一系列具體可行的實施方案，有助于提高負(fù)荷預(yù)測模型的性能，為電力系統(tǒng)運行與規(guī)劃提供更準(zhǔn)確可靠的決策依據(jù)。

1電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測概述

1.1負(fù)荷預(yù)測的應(yīng)用領(lǐng)域

負(fù)荷預(yù)測作為關(guān)鍵性的每日任務(wù)，其主要用途包括了電力工程管理信息系統(tǒng)的各個領(lǐng)域，在電力系統(tǒng)中供求平衡是保證銷售市場高效運行的關(guān)鍵所在，精確的負(fù)荷預(yù)測能夠為電力交易銷售市場的參與者提供重要的參照，幫助其制訂相應(yīng)的供電系統(tǒng)計劃和電力交易管理決策，減少經(jīng)營風(fēng)險推動行業(yè)競爭和資源分配實效性。電力工程系統(tǒng)調(diào)度是指根據(jù)即時負(fù)荷需求與供電系統(tǒng)狀況合理布局生產(chǎn)發(fā)電資源與輸配電計劃方案，保證電力系統(tǒng)的高效運行，精確的負(fù)荷預(yù)測能夠為值班員提供重要的決策分析，幫助其及時糾正生產(chǎn)發(fā)電計劃和輸配電計劃，突發(fā)事件處理和負(fù)荷起伏，保證供電的可靠性和穩(wěn)定性[1]。電氣設(shè)備的維護必須綜合考慮負(fù)荷的改變，科學(xué)安排維護時間與工作頻率防止機器設(shè)備維護所造成的供電中斷影響，精確的負(fù)荷預(yù)測能夠幫助維護工作人員預(yù)測機器的負(fù)荷趨勢分析，選擇適合自己的維護時間與方式，最大程度地確保設(shè)備運行狀態(tài)可靠性和使用期限。

1.2負(fù)荷預(yù)測的分類與方法

負(fù)荷預(yù)測并不是一概而論，而是根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)要求開展多種多樣科學(xué)的分類方式挑選，從時間段的角度看，負(fù)荷預(yù)測可分為短期內(nèi)、中后期或長期預(yù)測。短期內(nèi)預(yù)測一般涉及將來幾個小時到幾個月的用電需求，主要運用于電力系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度運行，中后期預(yù)測對于未來一周至一月的時間段，主要用于電力市場交易和設(shè)備維護管理整體規(guī)劃，長期性預(yù)測涉及很長的時間跨距，一般用于電力系統(tǒng)的計劃設(shè)計和開發(fā)[2]。依據(jù)預(yù)測對象負(fù)荷預(yù)測可以分為總體負(fù)荷預(yù)測和系統(tǒng)分區(qū)負(fù)荷預(yù)測。總體負(fù)荷預(yù)測是對于全部電力系統(tǒng)的負(fù)荷實際需求預(yù)測，一般用于宏觀管理和交易；系統(tǒng)分區(qū)負(fù)荷預(yù)測將電力系統(tǒng)分成不同的區(qū)域或分系統(tǒng)，各自預(yù)測其負(fù)荷，要求更加詳細(xì)和準(zhǔn)確。在預(yù)測方式上，負(fù)荷預(yù)測涉及多種多樣技術(shù)以及實體模型，包含但不限于時間序列模型、多元回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM算法等。時間序列模型是一種基于歷史記錄的傳統(tǒng)技術(shù)，通過對比時間序列數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢規(guī)律性來預(yù)測將來的負(fù)荷[3]；多元回歸分析是一種通過創(chuàng)建負(fù)荷與因素間的數(shù)學(xué)分析模型來預(yù)測將來負(fù)荷系數(shù)的統(tǒng)計分析方法；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM算法是一些基于機器學(xué)習(xí)的辦法，根據(jù)訓(xùn)練算法學(xué)習(xí)明確負(fù)荷與因素間的復(fù)雜關(guān)系，并實現(xiàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測。

2電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精度評價指標(biāo)

2.1常用評價指標(biāo)介紹

在評估電力工程系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精密度時，需應(yīng)用一系列常見的評估指標(biāo)來量化分析和比較不同預(yù)測模型性能，這種指標(biāo)不但能客觀地體現(xiàn)預(yù)測結(jié)論和實際觀測值間的誤差，并且可以幫助人們了解實體模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性。常用的點評指標(biāo)包含均方誤差（RootMeanSquaredError，RMSE）、均值相對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）、均值肯定百分?jǐn)?shù)偏差（MeanAbsolutePercentageError，MAPE）等，其中RMSE衡量的是預(yù)測值與觀測值之差的平方的平均值，其值越小表示預(yù)測結(jié)果越趨近于觀測值；MAE計算的是預(yù)測值與觀測值之間的絕對誤差，該指標(biāo)的值越低，說明預(yù)測結(jié)果與觀測值的誤差越??；而MAPE則反映的是預(yù)測偏差相對于觀測值的絕對百分比，其值越小，表明預(yù)測結(jié)果與觀測值之間的相對偏差越低[4]。除了常見點評指標(biāo)外，還可以通過其他指標(biāo)來評判預(yù)測模型性能，如均方根誤差（Mean-SquareError，MSE）、預(yù)測精確性等，能夠充分考慮預(yù)測過程的誤差和不確定性，幫助人們更全面地評估實體模型優(yōu)缺點。

2.2指標(biāo)之間的關(guān)系與權(quán)衡

負(fù)載預(yù)測點評指標(biāo)相互之間的關(guān)系和平衡協(xié)調(diào)，RMSE、MAE和MAPE這3個指標(biāo)中間存在一定的聯(lián)絡(luò)。RMSE和MAE全是考量預(yù)測結(jié)論和實際估計值中間偏差指標(biāo)，其中，RMSE對預(yù)測偏差比較大值比較敏感，而MAE更持久對極端值影響小，MAPE則是一種相對偏差指標(biāo)，能夠反映預(yù)測結(jié)果和真實值的誤差，卻也容易受真分?jǐn)?shù)接近零產(chǎn)生的影響造成指標(biāo)極端值。使用時應(yīng)該衡量這種指標(biāo)中間優(yōu)缺點，選擇適宜的點評指標(biāo)來評判負(fù)載預(yù)測特性，如更重視對極端值的敏感性和安全性，可以選擇應(yīng)用MAE作為評價指標(biāo)，如果更重視相對性不正確可以選擇應(yīng)用MAPE，假如要綜合考慮誤差和不確定性可以選擇應(yīng)用RMSE。除此之外，還要考慮到不一樣指標(biāo)實際應(yīng)用中的適用性和局限。MAE在評估預(yù)測過程的穩(wěn)定性方面表現(xiàn)優(yōu)異，但不能反映預(yù)測過程的誤差；盡管MAPE能夠反映相對偏差，但實際應(yīng)用中很容易受到真分?jǐn)?shù)接近零產(chǎn)生的影響。因而，在選擇點評指標(biāo)時，必須根據(jù)實際難題的需求和信息的特征開展衡量和選擇。

3影響負(fù)荷預(yù)測精度的因素分析

3.1數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量

在研究提升負(fù)荷預(yù)測精度的思路時，務(wù)必深入分析危害負(fù)荷預(yù)測精度的各種因素，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量是其中十分重要的層面。供電系統(tǒng)涉及的數(shù)據(jù)涵蓋了從歷史時間負(fù)荷數(shù)據(jù)到氣候數(shù)據(jù)的諸多層面，這種數(shù)據(jù)通常受到各種條件的限制，可能出現(xiàn)缺少、有誤極端值等諸多問題，歷史時間負(fù)荷數(shù)據(jù)可能會受到機械故障或數(shù)據(jù)記錄不正確的危害，而氣候數(shù)據(jù)肯定會不精確或不全面。數(shù)據(jù)量的大小直接關(guān)系模型練習(xí)和模型泛化能力，數(shù)據(jù)量過少可能造成實體模型多重共線性，沒法準(zhǔn)確反映真實負(fù)荷趨勢分析，而數(shù)據(jù)量過多會增加模型多樣性造成模型泛化能力降低，因而怎樣獲得充足數(shù)量及高質(zhì)量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為提升負(fù)荷預(yù)測精度的核心問題之一。

3.2特征選擇與提取

在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測測量精度策略分析中，特征選擇和提取是至關(guān)重要的，該連接的多元性不但來自數(shù)據(jù)信息的多樣化和多元性，并且還涉及各種特征選擇方法和技術(shù)的挑選運用。供電系統(tǒng)涉及的信息來源普遍，包含歷史時間負(fù)載數(shù)據(jù)信息、氣象數(shù)據(jù)、經(jīng)濟指標(biāo)等多個方面，可能出現(xiàn)缺電、極端值或噪音等諸多問題，歷史時間負(fù)載數(shù)據(jù)信息可能會受到機械故障或數(shù)據(jù)收集不正確的危害，而氣象數(shù)據(jù)肯定會精確或不全面。特征選擇和提取的一個過程正面臨著特征多余和特征與目標(biāo)中間不明的關(guān)聯(lián)性，實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)信息通常包含大量的特征，其中一些可能和目標(biāo)自變量有關(guān)，但是其他特征可能和目標(biāo)自變量不相關(guān)或關(guān)聯(lián)性較差。

3.3建模算法與參數(shù)調(diào)優(yōu)

在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精度的策略分析中，建模算法和參數(shù)提升是直接關(guān)系負(fù)荷預(yù)測模型性能和精確性的重要環(huán)節(jié)，現(xiàn)階段的考驗要在選擇適合自己的建模算法和參數(shù)提升中存在一系列復(fù)雜而多元性的要素。供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測涉及時間序列數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測，所以需要選擇合適的解決時間序列數(shù)據(jù)的建模算法。常見的建模算法包含但不限于ARIMA模型、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型、多元回歸分析模型等，不同類型的算法有不同的特點和應(yīng)用領(lǐng)域，必須根據(jù)實際情況來選擇[5]。參數(shù)優(yōu)化是建模環(huán)節(jié)中不可缺少的一部分，每一個建模算法都是有其相應(yīng)的參數(shù)，調(diào)節(jié)這種參數(shù)能夠有效地提高模型的性能，參數(shù)優(yōu)化全過程通常需要投入大量的時間和精力，并且存在一定的難度考驗，針對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，要調(diào)整隱層節(jié)點數(shù)、學(xué)習(xí)率等參數(shù)；針對ARIMA模型，必須選擇適合自己的自回歸級別和移動平均法級別。

4提升電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精度的策略

4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗

現(xiàn)階段電力工程系統(tǒng)負(fù)荷數(shù)據(jù)很有可能存在各種噪聲、缺失值與極端值，這將影響分析模型的準(zhǔn)確性和可靠性。對于數(shù)據(jù)噪聲難題，可以選用光滑技術(shù)或數(shù)字濾波來消除數(shù)據(jù)里的噪聲影響。光滑技術(shù)能通過移動平均法數(shù)據(jù)或指數(shù)平滑來減少數(shù)據(jù)的不確定性，使其更加平穩(wěn)；數(shù)字濾波能通過過濾器過濾數(shù)據(jù)，清除高頻率噪聲成分進而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量及其可靠性。對于缺失系數(shù)的難題，可以應(yīng)用插值法或填充優(yōu)化算法來填充數(shù)據(jù)里的缺失值。插值法能夠根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)點推論缺失系數(shù)的很有可能值進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)編碼序列；填充優(yōu)化算法也可以根據(jù)數(shù)據(jù)特點和遍布標(biāo)準(zhǔn)選擇適合自己的值來填充缺失部位，以維持?jǐn)?shù)據(jù)的持續(xù)性和完整性。

4.2特征工程與選擇

特征工程項目和判斷在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測測量精度策略中是至關(guān)重要的?，F(xiàn)階段，大家面臨的難題之一是如何從海量數(shù)據(jù)中提取極具信息內(nèi)容和預(yù)測能力的特征，以建立一個高效和精確的負(fù)荷預(yù)測模型。針對這種情況，研究人員應(yīng)該制定一系列實際和切實可行的實施措施。特征工程項目用數(shù)據(jù)交換、特征組合和特征提取來提取更具有代表性和可預(yù)測性的特征，根據(jù)原始記錄能夠提取出更有意義的特征，能夠定期分析時間序列數(shù)據(jù)，提取周期性特征；氣象信息能夠特征提取，提取與負(fù)載有關(guān)的氣候特征。特征組合能夠?qū)⒉煌奶卣魅诤显谝黄?，?chuàng)造出新的特征，從而增強模型的表達能力；另一方面，特征提取則采用方法如主成分分析法（PCA）等，旨在減少特征的數(shù)量，進而提升模型的運行效率及其泛化能力。在特征選擇上采用過濾除菌、包裝和嵌入法來選擇最佳的特征子集合，根據(jù)統(tǒng)計分析方法或相關(guān)分析，能夠挑選出與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征提升模型的判斷能力。外包裝標(biāo)準(zhǔn)能夠通過建立不同類型的特征子集合、交叉驗證或模型評價指標(biāo)體系來選擇最佳的特征組成，置入標(biāo)準(zhǔn)能將特征挑選嵌入模型訓(xùn)練過程中，并且通過模型自身的學(xué)習(xí)培訓(xùn)能力選擇最佳的特征子集合。

4.3建模算法與模型融合

在提升供電系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確性的思路中，建模算法和模型集成是一項重要和復(fù)雜的任務(wù)，可考慮使用各種各樣建模優(yōu)化算法來建立負(fù)荷預(yù)測分析模型，以提升模型的多樣化和模型泛化能力。例如：應(yīng)用時間序列模型、多元回歸分析等根據(jù)統(tǒng)計的方法來捕捉負(fù)荷數(shù)據(jù)中的規(guī)律性和發(fā)展趨勢，也可以考慮應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、SVM算法等基于機器學(xué)習(xí)的方法去探尋數(shù)據(jù)中的復(fù)雜非線性關(guān)系。模型集成技術(shù)根據(jù)組成好幾個單獨模型的預(yù)測結(jié)果，會獲得最準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的預(yù)測結(jié)果，常見的模型集成技術(shù)包括決策樹、梯度提升樹等集成學(xué)習(xí)的方法，及其模型層疊、網(wǎng)絡(luò)投票制度等模型組合方法，模型集成技術(shù)充分利用了不同模型間的多樣性，提升負(fù)荷預(yù)測分析的精度和穩(wěn)定性。

5結(jié)語

在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測精度提升策略中，綜合考慮了多方面因素，從數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗到特征工程與選擇，采取了多樣化的實施方案，如平滑技術(shù)、插值方法等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型評估，進一步優(yōu)化了負(fù)荷預(yù)測模型，使其更加準(zhǔn)確可靠。

參考文獻

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