基于大数据技术的电力负荷预测与优化控制分析.pdf

Applications创新应用130 集成电路应用 第 40 卷 第 10 期（总第 361 期）2023 年 10 月及收集和清洗各种与电力负荷相关的数据。特征提取和选择阶段通过提取和选择合适的特征来建立准确的预测模型。预测模型建立和评估阶段利用各种预测模型进行建模和验证，并使用评估指标来评估模型的准确性和预测能力。2 电力负荷的优化控制技术电力负荷优化控制是通过合理调整和控制电力系统的负荷分配和运行策略，以实现高效运行、能源节约和供需平衡的方法。它涉及负荷预测、负荷平衡、电力供应调度和能源优化等多个方面。然而，传统负荷优化控制方法面临数据不确定性、多目标优化、复杂约束条件和实时性要求等挑战。大数据分析技术应用在电力负荷优化控制中可以解决这些问题。通过对历史和实时数据进行深入挖掘和分析，大数据分析能构建准确的负荷预测模型，将负荷预测与实际控制相耦合，实现实时负荷调整和优化控制。此外，大数据分析还能优化负荷平衡和调度决策，通过处理大规模、多源的数据，了解负荷的分布特征和影响因素，实现负荷平衡和调度决策的自动化和优化。同时，大数据分析技术还能0 引言电力系统的负荷预测与优化控制对于电力行业的可持续发展具有十分重要的影响。传统的负荷预测方法往往依赖于经验模型和统计方法，对于复杂多变的电力系统问题存在一定的局限性，无法满足实际应用的要求。为了提高负荷预测的准确性和优化控制的效果，这就需要将大数据有效的应用于电力负荷预测与优化控制中。1 研究背景电力负荷预测的特点。电力负荷预测的重要性和传统方法的局限性电力负荷预测在电力系统运行和规划中起着重要作用。准确的负荷预测能够帮助电力系统管理者合理规划发电策略、指导电力市场运营和交易，并影响电力系统的规划和扩容。然而，传统负荷预测方法存在数据稳定性和可靠性、特征提取和选择、处理复杂性和时效性等局限性，限制了预测的准确性和适用性。大数据分析在电力负荷预测中的应用大数据分析在电力负荷预测中的应用包括数据采集和预处理、特征提取和选择，以及预测模型建立和评估。数据采集和预处理阶段涉作者简介：王泽众，国网北京市电力公司，工程师，研究生；研究方向：调度运行。收稿日期：2023-06-26；修回日期：2023-09-19。摘要：阐述优化控制技术和大数据分析技术在电力负荷预测与优化控制中的创新应用，包括机器学习与深度学习算法、数据挖掘与模式识别、云计算与边缘计算、物联网与智能传感器的应用。关键词：大数据，电力负荷，趋势预测，优化控制。中图分类号：TP311.13，TP183，F426.61 文章编号：1674-2583(2023)10-0130-02DOI：10.19339/j.issn.1674-2583.2023.10.054文献引用格式：王泽众，李涛，王可嘉.基于大数据技术的电力负荷预测与优化控制分析J.集成电路应用,2023,40(10):130-131.基于大数据技术的电力负荷预测与优化控制分析王泽众1，李涛2，王可嘉3（1.国网北京市电力公司，北京 100031；2.国家电网有限公司，北京 100032；3.国网北京电缆公司，北京 100022）Abstract This paper expounds the innovative application of optimization control technology and big data analysis technology in power load forecasting and optimization control,including the application of machine learning and deep learning algorithms,data mining and pattern recognition,cloud computing and edge computing,Internet of Things and intelligent sensors.Index Terms big data,power load,trend prediction,optimization control.Analysis of Power Load Forecasting and Optimal Control Based on Big Data TechnologyWANG Zezhong1,LI Tao2,WANG Kejia3(1.State Grid Beijing Electric Power Company,Beijing 100031,China.2.State Grid Corporation of China,Beijing 100032,China.3.State Grid Beijing Cable Company,Beijing 100022,China.)Applications 创新应用集成电路应用 第 40 卷 第 10 期（总第 361 期）2023 年 10 月 131考虑电力系统的灵活性和可持续性要求，分析运行状况和能源消耗情况，制定相应的负荷优化控制策略，提高电力系统的灵活性和可持续性。3 大数据分析技术在电力负荷预测与优化控制中的创新应用机器学习与深度学习算法。（1）在电力负荷预测中，机器学习和深度学习算法能够自动捕捉负荷数据中的时间序列和周期性模式，并根据历史负荷数据预测未来的负荷趋势。例如，使用循环神经网络(RNN)可以对电力负荷数据的时间依赖关系进行建模，考虑过去时间步的负荷信息来预测未来时间步的负荷。而长短期记忆(LSTM)网络则能够更好地捕捉长期记忆和时序依赖，对电力负荷的长期趋势进行预测。这些算法通过学习历史负荷数据中的规律和趋势，能够准确预测未来负荷的变化。（2）在电力负荷优化控制中，机器学习和深度学习算法可以根据实时负荷数据、天气数据、市场价格等多源数据，进行综合分析和建模。通过学习不同变量之间的关系，这些算法能够识别出对负荷影响较大的因素，并在优化控制过程中进行相应调整。例如，在电力市场中，可以使用机器学习算法来预测电力市场的供需状况和价格趋势，进而调整负荷分配和资源配置，以实现经济性和可持续性的负荷优化控制。数据挖掘与模式识别技术。（1）在电力负荷预测方面，数据挖掘技术可以帮助发现负荷数据与天气、经济指标等的关联关系。通过分析大量历史数据，建立模型并应用关联规则挖掘方法，可以揭示负荷与相关因素之间的非线性关系和依赖性。例如，可以发现负荷与温度之间的正相关性，即在高温天气下负荷较高，从而可以在负荷预测中考虑天气因素的影响，提高负荷预测的准确性。（2）在负荷优化控制方面，模式识别技术可以识别出负荷数据中的模式和规律，并根据这些模式进行控制和优化。例如，可以利用聚类分析技术将负荷数据划分为不同的类别，然后针对每个类别采取不同的控制策略。通过识别负荷数据中的周期性模式，如每日的高峰期和低谷期，可以制定相应的优化控制策略，以减少电力系统的负荷波动和能源消耗。此外，数据挖掘和模式识别技术还可以用于异常检测，帮助发现负荷数据中的异常情况，如突发性的负荷增长或异常的负荷下降。通过实时监测和分析负荷数据，可以及时发现异常情况并采取相应的控制措施，以维持电力系统的稳定性和可靠性。云计算与边缘计算的支持。（1）边缘计算技术将计算和分析任务下放到靠近数据源的边缘设备，如传感器、智能电表等。边缘设备具有较强的计算能力和存储能力，能够在数据采集的同时进行实时的负荷预测和优化控制。通过在边缘设备上进行数据处理和分析，可以减少数据传输和延迟，实现实时性要求较高的负荷预测和优化控制。（2）云计算和边缘计算的结合可以实现协同工作，将大规模负荷数据的处理和分析任务分配到云端和边缘设备上，充分发挥它们的优势。负荷数据可以在边缘设备上进行初步的预处理和特征提取，减少数据传输到云平台的负载和延迟。然后，将处理后的数据传输到云平台上进行更复杂的负荷预测和优化控制的计算任务。将计算结果和控制策略返回到边缘设备，实时调整负荷控制，以实现对电力系统的优化。（3）云计算和边缘计算的支持为电力负荷预测与优化控制提供了更高效、实时的数据处理和分析能力。它们的结合能够满足大规模负荷数据的处理需求，并实现对电力系统的及时优化控制。同时，云计算和边缘计算的可扩展性和弹性也使得电力系统能够适应不断增长的数据量和变化的需求，为未来智能电力系统的发展提供了坚实的基础。物联网与智能传感器的应用。（1）物联网技术的应用实现了不同设备之间的连接和通信，使得数据的采集和传输更加便捷和高效。智能传感器的部署可以实现对电力系统各个关键点的实时监测，包括发电厂、变电站、配电网络等。通过物联网技术，这些传感器可以将采集到的数据传输到云平台或中心系统，实现数据的集中存储和分析。（2）在电力负荷预测方面，物联网与智能传感器的应用能够提供更为丰富的数据来源。传感器可以实时监测负荷变化、设备状态和环境数据等，将这些数据传输到预测模型进行分析。通过结合物联网技术和机器学习算法，可以建立准确的负荷预测模型，实现对未来负荷变化的准确预测。（3）在负荷优化控制方面，物联网与智能传感器的应用可以提供实时的反馈数据。传感器可以监测负荷的实际运行情况，收集相关的运行数据，并将其传输到控制系统中进行实时分析和决策。这样可以及时调整负荷优化策略，保持负荷的平衡和稳定，提高电力系统的效率和可靠性。（4）物联网技术的应用还可以实现对电力设备的远程监控和管理。通过智能传感器的部署，可以实时监测设备的工作状态和性能参数，预测设备的故障和维护需求，提前进行维修和调整。这样可以降低设备的故障风险和维护成本，提高电力系统的可靠性和可持续性。4 结语基于大数据分析的电力负荷预测与优化控制研究具有广泛的应用前景和深远的影响。利用大规模数据和创新的分析技术，可以实现电力系统的智能化运行和优化控制。参考文献1 王资远.基于大数据的电力负荷预测研究D.天津:天津职业技术师范大学,2022.