基于大數(shù)據(jù)分析的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測優(yōu)化算法研究

摘" 要：隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的深入推進(jìn)，電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測精度對保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義。針對傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法在面對復(fù)雜場景時預(yù)測精度不足的問題，提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測優(yōu)化算法。該算法融合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型、時間序列模型（FbProphet）及深度學(xué)習(xí)等方法構(gòu)建多層預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明，所提算法在國網(wǎng)萊蕪供電公司實際運行環(huán)境下取得顯著效果，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)98%，有效識別負(fù)荷高峰，累計削減尖峰負(fù)荷超過870 MW，為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供有力支撐。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測；大數(shù)據(jù)分析；LSTM；深度學(xué)習(xí)；優(yōu)化算法

中圖分類號：TM714""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A""""""""" 文章編號：2095-2945（2025）04-0098-04

Abstract： With the deepening of the construction of smart grids， the accuracy of grid load prediction is of great significance to ensuring the safe and stable operation of the system. Aiming at the problem of insufficient prediction accuracy of traditional load forecasting methods when facing complex scenarios， a power grid load forecasting optimization algorithm based on big data analysis is proposed. The algorithm combines long-term and short-term memory networks， time series model FbProphet， and deep learning methods to build a multi-layered prediction model. Experimental results show that the proposed algorithm achieves remarkable results in the actual operating environment of State Grid Laiwu Power Supply Company. The prediction accuracy rate reaches 98%， effectively identifies peak load， and reduces peak load by more than 870 MW cumulatively， providing strong support for the safe and stable operation of the power grid.

Keywords： power grid load forecasting; big data analysis; LSTM; deep learning; optimization algorithm

電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測是保障電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著新能源發(fā)電規(guī)模不斷擴(kuò)大，用電負(fù)荷呈現(xiàn)出顯著的波動性和不確定性。傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法在面對天氣變化、節(jié)假日效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)波動和用戶行為模式變化等多重因素影響時，往往難以實現(xiàn)理想的預(yù)測精度?；诖髷?shù)據(jù)分析技術(shù)的負(fù)荷預(yù)測優(yōu)化算法通過整合多源數(shù)據(jù)，采用先進(jìn)的人工智能技術(shù)，為提高負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確性提供了新的解決方案。

1" 電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測影響因素分析

電網(wǎng)負(fù)荷變化受多重因素綜合影響。氣象環(huán)境方面，氣溫每升高1 ℃導(dǎo)致電網(wǎng)整體負(fù)荷增加2%～3%，尤其在35 ℃以上表現(xiàn)顯著；濕度每上升10%使制冷度日（Cooling Degree Days）指數(shù)增加0.8個單位；風(fēng)速每增加1 m/s引起風(fēng)電出力提升15%；暴雨天氣較晴朗天氣的日最大負(fù)荷降低8%～12%。社會因素方面，節(jié)假日負(fù)荷較工作日平均降低25%～30%，GDP每增長1個百分點帶動用電量增長0.8個百分點，城鎮(zhèn)化率每提升1%推動居民用電量增長1.2%。電網(wǎng)運行特性方面，沿海發(fā)達(dá)地區(qū)單位面積負(fù)荷密度是中西部地區(qū)的2～3倍，系統(tǒng)慣性時間常數(shù)每降低1秒導(dǎo)致頻率調(diào)節(jié)能力下降15%，光伏發(fā)電滲透率每提高10%使系統(tǒng)調(diào)頻能力降低8%。主變?nèi)萘颗c最大負(fù)荷之比維持在1.3～1.5較為合理，斷面負(fù)載率超過75%時系統(tǒng)穩(wěn)定裕度明顯下降。

2" 基于大數(shù)據(jù)分析的預(yù)測算法模型

2.1" LSTM模型構(gòu)建

2.1.1" 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)針對電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測特點進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，構(gòu)建了包含輸入層、LSTM層、全連接層和輸出層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[1]。如圖1所示，輸入層采用滑動時間窗口機(jī)制，將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)映射到特征空間。LSTM層由多個記憶單元串聯(lián)組成，包含輸入門、遺忘門和輸出門3個控制單元，通過門控機(jī)制調(diào)節(jié)信息流動。模型采用雙向LSTM結(jié)構(gòu)，正向LSTM層學(xué)習(xí)歷史信息向未來的傳遞規(guī)律，反向LSTM層提取未來信息對歷史的反饋影響。全連接層對LSTM層輸出的高維特征進(jìn)行降維映射，提取預(yù)測特征。

2.1.2" 參數(shù)優(yōu)化策略

參數(shù)優(yōu)化策略采用改進(jìn)的Adam優(yōu)化算法，引入動量項和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率機(jī)制。動量項在梯度更新過程中累積歷史梯度信息，減緩參數(shù)更新的震蕩幅度，加快收斂速度。優(yōu)化器的核心參數(shù)更新規(guī)則為

式中：mt、vt分別為一階動量和二階動量估計值，α為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率，ε為平滑因子。權(quán)重初始化采用Xavier方法，使各層輸入輸出方差保持一致，避免梯度消失和梯度爆炸問題。針對負(fù)荷數(shù)據(jù)的多尺度特性，設(shè)計分層學(xué)習(xí)率策略，淺層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)采用較小學(xué)習(xí)率保持穩(wěn)定性，深層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)使用較大學(xué)習(xí)率提高特征提取能力[2]。Dropout正則化技術(shù)隨機(jī)斷開神經(jīng)元連接，降低模型過擬合風(fēng)險。批量歸一化在每層輸入端對數(shù)據(jù)分布進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，加速訓(xùn)練收斂并提高模型泛化能力。

2.1.3" 預(yù)測精度評估

預(yù)測精度評估建立了多維度的評價指標(biāo)體系，從準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和時效性3個層面量化模型性能。準(zhǔn)確性評價采用均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）等統(tǒng)計指標(biāo)，其核心計算公式為

式中：yt為實際負(fù)荷值，t為預(yù)測負(fù)荷值，n為樣本數(shù)量。穩(wěn)定性評價引入預(yù)測區(qū)間覆蓋率和預(yù)測方差2個指標(biāo)，預(yù)測區(qū)間覆蓋率衡量模型對不確定性的刻畫能力，預(yù)測方差表征預(yù)測結(jié)果的波動范圍。時效性評價關(guān)注預(yù)測提前量與精度的權(quán)衡關(guān)系，通過建立預(yù)測時間跨度與各項評價指標(biāo)的映射關(guān)系，確定最優(yōu)預(yù)測周期。

2.2" 時間序列模型應(yīng)用

2.2.1" FbProphet模型構(gòu)建

FbProphet模型采用可分解時間序列預(yù)測方法，將電網(wǎng)負(fù)荷序列分解為趨勢項、周期項、節(jié)假日項和誤差項4個核心組成部分[3]。模型基于貝葉斯框架構(gòu)建，利用時間序列分解思想建立加法模型，各組成部分的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中：g（t）表示增長趨勢函數(shù)，s（t）為周期性變化函數(shù)，h（t）為節(jié)假日效應(yīng)函數(shù)，εt為誤差項。模型引入分段線性或邏輯增長曲線刻畫長期趨勢，通過傅里葉級數(shù)擬合周期性變化，采用虛擬變量標(biāo)記節(jié)假日影響。模型優(yōu)勢在于對異常值具有較強(qiáng)的魯棒性，能有效處理缺失數(shù)據(jù)，并通過自動變點檢測捕捉趨勢轉(zhuǎn)折點。模型參數(shù)估計采用MAP（最大后驗概率）方法，結(jié)合MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡洛）算法實現(xiàn)參數(shù)的后驗分布采樣，提供預(yù)測結(jié)果的可信區(qū)間。

2.2.2" 趨勢分析方法

趨勢分析方法針對電網(wǎng)負(fù)荷的長期變化特征，構(gòu)建了分段線性增長模型與飽和增長模型的混合結(jié)構(gòu)。分段線性模型通過自適應(yīng)分段點確定將負(fù)荷序列劃分為多個線性增長區(qū)間，每個區(qū)間的增長率反映該時期的負(fù)荷變化速度。飽和增長模型基于logistic函數(shù)描述負(fù)荷增長的極限特性，引入容量上限參數(shù)約束預(yù)測結(jié)果的合理性。模型設(shè)置可調(diào)節(jié)的增長率變化點，在變化點處允許增長率發(fā)生突變，以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷等外部因素帶來的趨勢改變。變化點的位置和數(shù)量通過極大似然估計確定，同時考慮模型復(fù)雜度懲罰項，避免過度擬合。趨勢預(yù)測結(jié)果通過指數(shù)平滑方法進(jìn)行修正，增強(qiáng)對近期數(shù)據(jù)的敏感度。

2.2.3" 季節(jié)性因素處理

季節(jié)性因素處理采用多重周期分解策略，將負(fù)荷序列中的年周期、周周期和日周期分別建模。年周期項主要反映氣溫變化導(dǎo)致的季節(jié)性負(fù)荷波動，通過傅里葉級數(shù)展開捕捉連續(xù)變化特征。周周期項刻畫工作日與周末的負(fù)荷差異，利用虛擬變量矩陣表征不同日期類型的負(fù)荷模式。日周期項描述一天內(nèi)負(fù)荷的變化規(guī)律，考慮早峰、晚峰等典型負(fù)荷特征。各周期項之間通過交互項建立關(guān)聯(lián)，反映季節(jié)對日內(nèi)負(fù)荷模式的影響。模型引入平滑因子調(diào)節(jié)季節(jié)性強(qiáng)度，適應(yīng)季節(jié)特征的年際變化。針對節(jié)假日期間的特殊季節(jié)性，設(shè)計獨立的節(jié)假日效應(yīng)函數(shù)，將節(jié)假日影響從常規(guī)季節(jié)性中分離。季節(jié)性分量的提取采用局部加權(quán)回歸方法，保持了季節(jié)模式的動態(tài)演變特性。

2.3" 深度學(xué)習(xí)模型研究

2.3.1" 模型架構(gòu)設(shè)計

深度學(xué)習(xí)模型采用多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合架構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自底向上包含數(shù)據(jù)輸入層、特征提取層、時序建模層和預(yù)測輸出層[4]。特征提取層由多個卷積塊串聯(lián)組成，包含二維卷積層、批量歸一化層和激活函數(shù)層。卷積核采用金字塔式遞減設(shè)計，從宏觀到微觀提取特征。時序建模層通過殘差連接實現(xiàn)信息快速傳遞，解決梯度消失問題。預(yù)測輸出層采用全連接結(jié)構(gòu)，將高維特征映射到目標(biāo)預(yù)測空間。模型隨深度增加呈現(xiàn)深窄型特征抽象結(jié)構(gòu)。

2.3.2" 特征工程優(yōu)化

特征工程優(yōu)化聚焦于電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)的多維度特征構(gòu)建與選擇。特征構(gòu)建過程基于電力系統(tǒng)專業(yè)知識，設(shè)計了包括基礎(chǔ)負(fù)荷特征、時間特征、氣象特征和社會特征在內(nèi)的多層次特征體系。特征選擇采用基于互信息的遞歸特征消除算法，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中：P（x，y）表示特征X與目標(biāo)變量Y的聯(lián)合概率分布，P（x）和P（y）分別表示邊緣概率分布。通過計算互信息值對特征重要性進(jìn)行量化排序，選取貢獻(xiàn)度較高的特征子集。對于高維特征空間，引入主成分分析方法進(jìn)行降維處理，保留累計貢獻(xiàn)率達(dá)到95%的主成分。連續(xù)型特征采用分位數(shù)變換實現(xiàn)分布?xì)w一化，離散型特征通過獨熱編碼轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示。針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，設(shè)計特征融合網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)不同類型特征的自適應(yīng)集成，提高特征表達(dá)的完備性。構(gòu)建特征交互層捕捉特征間的非線性關(guān)聯(lián)，增強(qiáng)模型對復(fù)雜模式的描述能力。

2.3.3" 模型訓(xùn)練策略

學(xué)習(xí)率調(diào)度采用余弦退火策略，在訓(xùn)練初期保持較大學(xué)習(xí)率加速收斂，隨著訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)率逐漸降低實現(xiàn)精細(xì)搜索。損失函數(shù)設(shè)計綜合考慮預(yù)測精度和平滑性要求，將均方誤差損失與梯度一致性損失相結(jié)合，引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)到連續(xù)平滑的預(yù)測曲線。批量訓(xùn)練采用動態(tài)批量大小調(diào)整機(jī)制，根據(jù)訓(xùn)練過程中的損失變化趨勢自適應(yīng)調(diào)整批量大小。為提高模型魯棒性，引入對抗訓(xùn)練方法，通過添加擾動樣本增強(qiáng)模型對異常模式的適應(yīng)能力。訓(xùn)練過程中采用模型集成策略，將不同訓(xùn)練階段的模型參數(shù)進(jìn)行指數(shù)滑動平均，降低模型預(yù)測的方差。

2.4" 智能優(yōu)化算法集成

2.4.1" 遺傳算法優(yōu)化

遺傳算法基于自然選擇原理對負(fù)荷預(yù)測模型參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，通過種群進(jìn)化機(jī)制搜索最優(yōu)解空間[5]。算法設(shè)計采用實數(shù)編碼方式，將預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)映射為染色體，構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)評估個體優(yōu)劣。個體適應(yīng)度計算公式為

式中：w1、w2、w3為權(quán)重系數(shù)，RMSE為均方根誤差，MAE為平均絕對誤差，bias為預(yù)測偏差。選擇算子采用錦標(biāo)賽選擇策略，保持種群多樣性。交叉算子使用自適應(yīng)算術(shù)交叉，交叉概率隨進(jìn)化代數(shù)動態(tài)調(diào)整。變異算子引入高斯變異機(jī)制，根據(jù)個體適應(yīng)度值自適應(yīng)調(diào)整變異范圍。引入精英保留策略，確保優(yōu)質(zhì)個體遺傳信息不被破壞。種群規(guī)模和進(jìn)化代數(shù)通過網(wǎng)格搜索確定，在計算效率和優(yōu)化效果之間達(dá)到平衡。

2.4.2" 多時間尺度協(xié)調(diào)

多時間尺度協(xié)調(diào)機(jī)制針對電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的時間尺度差異性，構(gòu)建了長中短期預(yù)測模型的協(xié)同優(yōu)化框架。長期預(yù)測關(guān)注月度及以上尺度的負(fù)荷變化趨勢，采用趨勢外推與情景分析相結(jié)合的預(yù)測方法。中期預(yù)測面向日前至月度區(qū)間的負(fù)荷預(yù)測需求，結(jié)合天氣預(yù)報信息與歷史負(fù)載特征進(jìn)行預(yù)測。短期預(yù)測聚焦日內(nèi)負(fù)荷曲線的精確刻畫，利用實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動修正。設(shè)計分層遞進(jìn)的預(yù)測策略，上層預(yù)測結(jié)果為下層預(yù)測提供約束邊界，下層預(yù)測結(jié)果反饋修正上層預(yù)測偏差。引入時間尺度轉(zhuǎn)換算子，實現(xiàn)不同時間粒度預(yù)測結(jié)果的一致性對齊。通過建立預(yù)測誤差傳遞模型，量化預(yù)測偏差在不同時間尺度間的累積效應(yīng)。

2.4.3" 模型融合策略

模型融合策略通過集成多個獨立預(yù)測模型的輸出結(jié)果，提升預(yù)測系統(tǒng)的整體性能?；谀Ｐ突パa性原理，選擇LSTM網(wǎng)絡(luò)、FbProphet模型、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等具有差異化優(yōu)勢的基礎(chǔ)模型構(gòu)建模型庫。采用動態(tài)加權(quán)融合方法，根據(jù)各模型在不同場景下預(yù)測能力動態(tài)調(diào)整融合權(quán)重。權(quán)重計算考慮模型的歷史預(yù)測誤差、預(yù)測值的方差以及模型之間的相關(guān)性。引入注意力機(jī)制實現(xiàn)自適應(yīng)特征選擇，對不同模型輸出的重要性進(jìn)行動態(tài)評估。

3" 案例分析

3.1" 應(yīng)用背景

國網(wǎng)萊蕪供電公司面臨迎峰度夏期間電力保供壓力，電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測精度直接影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。供電區(qū)域內(nèi)用電負(fù)荷呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動特征，夏季空調(diào)負(fù)荷占比較大，且新能源并網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，給負(fù)荷預(yù)測帶來新的挑戰(zhàn)。公司于2024年6月依托數(shù)字化技術(shù)和智能化手段，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法和實時監(jiān)測功能，開發(fā)電網(wǎng)電力保供數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。系統(tǒng)基于Intel酷睿i5-13400F處理器和NVIDIA GeForce RTX 2080Ti顯卡的硬件平臺進(jìn)行部署，采用Python 3.1.0開發(fā)環(huán)境，集成Pytorch 1.8.0深度學(xué)習(xí)框架。

3.2" 系統(tǒng)實現(xiàn)與部署

系統(tǒng)包含全網(wǎng)實時負(fù)荷監(jiān)測、電源實時出力監(jiān)測、各電壓等級主變壓器負(fù)載率分析等7項核心功能。數(shù)據(jù)接入方面集成了電力氣象數(shù)據(jù)，同時對電網(wǎng)可調(diào)節(jié)資源、重點行業(yè)負(fù)荷、重要客戶負(fù)荷進(jìn)行統(tǒng)計分析。預(yù)測模型在不同負(fù)荷區(qū)間均表現(xiàn)出優(yōu)異性能，高負(fù)荷區(qū)間（負(fù)荷率大于80%）預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)85%以上，中負(fù)荷區(qū)間（負(fù)荷率40%～80%）維持在80%左右，低負(fù)荷區(qū)間（負(fù)荷率小于40%）保持在75%以上。系統(tǒng)通過實時數(shù)據(jù)采集和智能分析，實現(xiàn)了電網(wǎng)運行狀態(tài)的全景監(jiān)測和負(fù)荷變化的精準(zhǔn)預(yù)測。

3.3" 效果評估

系統(tǒng)投運后實現(xiàn)了顯著的應(yīng)用效果，負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到98%，成功預(yù)測當(dāng)日新能源出力創(chuàng)歷史新高。在運行性能方面，見表1，改進(jìn)后系統(tǒng)在各負(fù)荷區(qū)間均實現(xiàn)了顯著性能提升，預(yù)測準(zhǔn)確率較改進(jìn)前平均提高15.2%。系統(tǒng)通過智能分析和預(yù)測，累計提前識別7次負(fù)荷高峰，實現(xiàn)電網(wǎng)運行方式優(yōu)化12次，通過合理調(diào)度和運行優(yōu)化，累計削減電網(wǎng)尖峰負(fù)荷超過870 MW。

4" 結(jié)論

基于大數(shù)據(jù)分析的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測優(yōu)化算法通過多種先進(jìn)預(yù)測模型的有機(jī)融合，有效解決了傳統(tǒng)預(yù)測方法精度不足的問題。研究成果在實際應(yīng)用中顯示出顯著的技術(shù)優(yōu)勢，不僅實現(xiàn)了負(fù)荷預(yù)測的高精度，而且成功應(yīng)對了電網(wǎng)運行中的各類挑戰(zhàn)。該研究為電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域提供了新的技術(shù)路徑，對提升電力系統(tǒng)運行可靠性和經(jīng)濟(jì)性具有重要的理論與實踐意義。未來研究方向?qū)⒅赜诙嗄Ｐ腿诤项A(yù)測方法的優(yōu)化，以及人工智能技術(shù)在電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測中的深度應(yīng)用。

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