基于智能电网测控装置对负荷预测模型的研究.pdf

2023 年 10 月基于智能电网测控装置对负荷预测模型的研究赵一帆袁王萌（国网山西省电力公司太原供电公司，山西 太原 030001）【摘要】旨在以智能电网测控装置为基础袁构建高效准确的负荷预测模型遥 综合传统时间序列分析尧机器学习和深度学习等方法袁对比分析了不同模型的优缺点遥 考虑到智能电网测控装置的数据复杂性和预测需求袁选择以能够更有效处理复杂时序数据并提供准确负荷预测结果的 Transformer 模型为基础袁进行负荷预测模型的构建遥 通过模型架构设计尧数据预处理尧模型参数设置和调优策略选择以及模型在不同负荷情况下的预测效果分析袁完成整体负荷预测模型的设计与构建遥然而袁在实际应用中仍需面对各种现实挑战袁未来可以进一步优化和改进遥【关键词】智能电网测控装置曰负荷预测模型曰数据清洗曰归一化曰数据集划分【中图分类号】TP183【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）10-0109-030 引言随着人们能源需求不断增长和对清洁、可持续能源的迫切需求，智能电网作为现代电力系统的关键发展方向，正日益受到广泛关注。智能电网通过引入信息技术和智能化手段，实现电力系统的高效、稳定和可持续运行，为实现能源转型和电力供应的智能化、绿色化转型提供了重要支持。在智能电网中，负荷预测作为关键技术环节，对电网的运行和管理具有重要意义。负荷预测旨在对未来一段时间内的电力负荷进行准确预测，从而帮助运营者做出科学决策，优化电网运行，提高电能利用率，减少能源浪费，应对电力需求的快速变化，以及提升对清洁能源的整合能力。因此，基于智能电网测控装置对负荷预测模型进行研究，成为现代电力系统发展的重要方向之一1。1 智能电网与测控装置的发展与需求变化智能电网采用信息技术、通信技术、控制技术和计算机技术等手段，将传统电力系统转变为高度智能化、互联互通的能源网络。在智能电网中，测控装置作为智能电网的核心组成部分，发挥着至关重要的作用。智能电网是传统电力系统向现代化、智能化电网转型的产物，具备了强智能化和自动化、高可靠性和稳定性以及多元能源互联等特点。测控装置是智能电网的关键组成部分，其通过传感器和数据采集技术，实时获取电网中的各类数据，可以实现电网中的负荷数据采集、监测和诊断、控制和调节、数据传输和通信等重要功能。随着智能电网的不断发展，对测控装置的需求也在不断变化，随着智能电网应用场景的增多，测控装置需要具备多功能性，以满足不同的智能电网需求。同时，测控装置需要具备高精度和实时性，以确保电网数据的准确性和及时性。测控装置还需要具备强大的通信互联性，能够与其他智能设备和系统实现无缝连接，高效传输和共享数据。此外，智能电网对测控装置的安全性和可靠性也提出了更高的要求，以确保电网运行的稳定和安全2。2 不同分析方法下的负荷预测模型比较与选择负荷预测是智能电网运行和管理中至关重要的环节，其通过对历史负荷数据和其他影响因素进行分析和建模，实现对未来电力负荷的准确预测。为了适应智能电网测控装置的数据特点和需求，可以综合考虑传统时间序列分析、机器学习和深度学习等方法，选择合适的负荷预测模型。2.1 传统时间序列分析方法在传统时间序列分析方法中一般有差分自回归移动平均（auto regression integrated moving average,ARIMA）模型和季节性差分自回归移动平均（seasonalautoregressive integrated moving average,SARIMA）模型可以选择。其中，ARIMA 模型是一种经典的时间序列分析方法，其通过自回归、差分和移动平均的组合来对时序数据进行建模。ARIMA 模型在负荷预测中被广泛应用，其简单、易于实现的特点使其成为传统负荷预测方法的重要代表。SARIMA 模型是ARIMA 模型的季节性扩展，可以更好地处理季节性负荷变化。其考虑了时序数据中的季节性因素，因此电力信息1092023 年 10 月在涉及季节性负荷数据的预测中表现出色。2.2 机器学习方法在机器学习方法中，比较常见的是支持向量机（support vector machine,SVM）和随机森林两种模型。其中，SVM 是一种常用的机器学习方法，通过寻找最优分类超平面实现数据分类。在负荷预测中，SVM 可以用于回归任务，通过训练样本构建预测模型，适用于非线性负荷变化情况的负荷预测。随机森林是一种集成学习方法，能够构建多个决策树，并通过投票或平均来得到最终的预测结果。随机森林在负荷预测中适用于大规模数据和高维特征的场景，具有较强的泛化能力。2.3 深度学习方法在深度学习方法中，有循环神经网络（recurrentneural network,RNN）、长短期记忆网络（long short谣termmemory,LSTM）以及 Transformer 3 种主要模型可以选择。其中，RNN 是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型。在负荷预测中，RNN 可以考虑时序数据的历史信息，具有较好的时序建模能力。LSTM 是RNN 的改进版本，通过引入记忆单元和门控机制，有效解决了传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸等问题。LSTM 在处理长序列数据时表现优异，适用于预测复杂负荷变化。Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，广泛用于自然语言处理领域。在负荷预测中，Transformer 模型能够有效捕捉负荷数据之间的依赖关系和时间关联性，适用于处理长序列和高维特征3。2.4 不同方法的优缺点比较传统时间序列分析方法如 ARIMA 模型和SARIMA 模型具有简单、易于解释的特点，但对于复杂的非线性负荷变化和高维特征数据处理能力有限。机器学习方法如 SVM 和随机森林适用于大规模数据和高维特征，但可能对时序数据的时序性不敏感。深度学习方法如 RNN、LSTM 和 Transformer 模型具有强大的时序建模能力，但可能需要更多的数据量和计算资源。不同负荷预测方法的优缺点比较如表 1 所示。方法优点缺点ARIMA 模型简单易懂，适用于稳定的线性负荷变化对于复杂非线性负荷变化效果有限SARIMA 模型考虑季节性因素，适用于季节性负荷预测处理非周期性数据效果较弱SVM适用于非线性数据，泛化能力强对大规模数据和高维特征计算复杂随机森林适用于大规模数据，准确性高对时序数据的处理可能较差RNN考虑时间序列依赖关系，适用于时序数据对于长期时间依赖的捕捉有限LSTM解决了传统 RNN 的梯度消失问题，适用于长序列数据训练过程较复杂Transformer 模型引入注意力机制，适用于长序列和高维特征对于小样本数据可能过拟合，计算资源消耗较大表 1 不同负荷预测方法的优缺点比较基于智能电网测控装置的负荷预测模型选择需要综合考虑不同模型的优缺点以及具体预测需求和数据特点。根据表 1 中的比较，每种负荷预测方法都有其适用场景和局限性。从表 1 中可以看出，由于在一般智能电网测控装置的负荷预测中，数据具有复杂性和高维特征。因此，可以优先选择深度学习方法中的 Transformer模型。Transformer 模型具备适应长序列数据和高维特征的能力，能够有效捕捉负荷数据之间的依赖关系和时间关联性，适合处理智能电网测控装置数据。对于智能电网测控装置的负荷预测，预测准确性和时序性至关重要。Transformer 模型作为基于注意力机制的模型，在大规模数据和复杂模式的预测中通常表现较好，具有强大的模式识别和学习能力，有助于提高负荷预测的准确性，并能适应智能电网测控装置数据的复杂性4。3 基于智能电网测控装置的负荷预测模型3.1 模型架构设计为了适应智能电网测控装置数据的复杂性和时序性特点，建议采用 Transformer 模型作为负荷预测的基本框架。Transformer 模型通过引入注意力机制，能够在处理长序列和高维特征数据时有效捕捉序列内部的依赖关系和时间关联性，具备较强的模式识别和学习能力。（1）模型输入特征的选择。基于智能电网测控装置获取的数据，可以选择历史负荷数据、天气数据、经济指标等作为模型的输入特征。历史负荷数据是预测的主要参考，天气数据和经济指标等外部因素则是影响负荷变化的重要因素，通过融合这些特征，可以提高负荷预测的准确性和鲁棒性。（2）网络结构设计。在构建 Transformer 模型的网络结构时，可以采用多层 Transformer 编码器-解码器架构。编码器用于提取输入序列特征，解码器则用于电力信息1102023 年 10 月生成未来负荷预测结果。通过适当调整 Transformer模型的层数和隐藏层大小，可以在预测性能和计算效率之间取得平衡。3.2 数据预处理（1）数据清洗与异常值处理。在数据预处理阶段，需要对从智能电网测控装置中采集的负荷数据进行清洗和异常值处理。去除异常值和噪声可以保证训练数据的准确性和稳定性，避免这些异常数据对模型预测结果产生影响。（2）特征工程。需要对选择的输入特征进行预处理，包括归一化、标准化和特征降维等处理。这些预处理步骤能够使特征在合适的尺度上，并减少冗余信息，提高模型的训练效率和预测性能。（3）数据划分。为了评估模型的性能，可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练和参数调优，验证集用于模型选择和超参数优化，测试集用于评估模型的泛化性能和预测准确性5。3.3 模型参数设置和调优策略选择（1）模型参数初始化。在模型训练前，合理初始化 Transformer 模型参数是保证模型收敛和预测性能的重要步骤。可以采用一种适合负荷预测的参数初始化策略，以便更好地拟合数据和提高训练效率。（2）学习率调整。在模型训练过程中，可以采用学习率调整策略，如学习率衰减和动态调整学习率。这些策略有助于优化模型的收敛速度和稳定性，防止模型在训练过程中陷入局部最优解。（3）正则化。为了控制模型的复杂度，避免过拟合问题，在模型训练中需要引入正则化方法，如 L1正则化或 L2 正则化。这些正则化项能够限制模型参数的大小，提高模型的泛化能力。（4）超参数搜索。对于 Transformer 模型中的超参数，可以采用交叉验证等方法进行搜索和优化，以找到最佳的模型配置。通过超参数搜索，可以进一步提高模型的预测性能和稳定性。3.4 模型在不同负荷情况下的预测效果为了评估基于智能电网测控装置的负荷预测模型性能，需要分析模型在不同负荷情况下的预测效果。针对不同负荷情况，可以选择多个典型负荷场景进行测试和比较。首先，可以选取负荷波动较为稳定的场景进行预测，如常规工作日的负荷变化。在这种情况下，可以评估模型的预测准确性和稳定性，以及对于小幅度波动和季节性变化负荷的预测能力。其次，需要重点关注负荷波动较大的场景，如特殊假日、突发事件或异常负荷情况。在这些复杂场景下，可以对模型的鲁棒性和泛化能力进行测试，分析模型是否能够适应不同负荷变化和应对未知情况。最后，还需要对负荷峰值时段进行预测，重点关注模型在高负荷情况下的预测性能。这有助于评估模型在应对电网高负荷运行和紧急管理时的可靠性。此外，还可以将模型的预测结果与传统时间序列分析方法、机器学习方法进行对比，分析 Transformer模型在不同负荷情况下的优势和适用性。通过以上分析，可以全面评估模型的预测效果，并根据实验结果进一步优化模型的参数和结构，以确保基于智能电网测控装置的负荷预测模型能够在不同负荷情况下取得良好的预测性能和稳定性。4 结语基于智能电网测控装置对负荷预测模型进行深入研究，目的是借助研究提高智能电网的运行效率和负荷管理能力。虽然 Transformer 模型比较适应复杂时序数据、具备强大的模式识别能力和较好的泛化性能，在实际模型架构设计中，融合历史负荷数据、天气数据和经济指标等多种特征，可以较大程度提高负荷预测的准确性和鲁棒性。但在智能电网测控装置与负荷预测实际应用中，依然会面临一些重大挑战，如大规模数据采集、高维特征处理和模型参数调优等方面的困难。进一步完善负荷预测模型的设计和优化策略，充分利用智能电网测控装置获取的实时数据和多源信息，进一步提升负荷预测的智能化和自适应能力，对于应对智能电网数据不断增长和复杂化的挑战，具备重要的战略发展意义。参考文献1 刘朋辉.基于 BP 神经网络的智能电网短期电力负荷预测J.江西电力职业技术学院学报，2023，36（2）：10-12.2 崔秀艳，闫绍惠.基于深度学习的智能电网短期日负荷曲线预测系统设计与实现J.电子产品世界，2023，30（2）：66-69.3 张雄宝，江雄烽，阮诗迪，等.边缘计算和深度学习的智能电网短期负荷预测研究J.单片机与嵌入式系统应用，2022，22（4）：6-10.4 马瑾.智能优化的电力负荷预测技术分析J.电子世界，2021（13）：178-179.5 时云洪，张龙，龙祖良.基于深度学习的智能电网电力负荷精准预测方法研究J.电力大数据，2021，24（4）：35-40.作者简介院赵一帆（1990），男，汉族，山西大同人，硕士研究生，工程师，研究方向为电力系统及其自动化。电力信息111