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负荷预测!分布式算法在电力负荷预测中的应用

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葛文姚 浙江省余姚市供电公司

【摘 要】 准确的电力负荷预测结果有利于降低发电成本,提高电力系统的安全性和稳定性.随着智能化电力系统的不断发展和应用,带来了负荷数据海量化和高维化,分布式算法是解决对海量高维电力负荷数据进行负荷预测的有效途径,缓解了单机资源不足的问题,提高了算法效率.本文简要介绍了分布式算法的原理及特点,并探讨了其实现途径.

【关键词】 分布式算法 电力负荷 预测

一、电力负荷预测概述

根据经济和气象上的因素,研究和分析电力系统负荷变化规律的历史数据,继而提前推测出电力系统的符合需求,称之为电力负荷预测.

电力负荷预测的结果直接关系到电力系统运行的安全性和经济性,精准的电力负荷预测结果可以有效的帮助电力系统调度对未来负荷变化情况做出正确的估计,继而指导工作人员合理的操作发电机组,降低发电所消耗的能源及经济支出,提高发电效率和经济效益.此外,对电力网络的规划和建设也起着重要的指导作用,以便提前确定新增发电机组的组装容量、时间、地点等信息[1].

二、当前电力负荷预测方法存在的问题

电力负荷预测的常用方法有回归分析法、趋势外推法、时间序列外推法、灰色模型法、指数平滑法、专家系统法、模糊预测法、人工神经网络法、小波分析法等[2].

这些电力负荷预测方法可以分为三类:一类是单纯以历史负荷或电量的数据寻找变化规律,进而推演出未来的趋势,如趋势外推法,灰色模型法等;第二类是考虑历史数据的发展规律、变化特点及其相关因素,如天气情况、经济形势、宏观调控等,模糊预测法、神经网络预测法等属于这一类.第三类是组合上述各种单一模型的预测方法进行综合预测的方法,这种方法近年来已成为研究中的热点.

电力负荷预测:空间负荷预测及图形功能

但是,这些预测方法仍然是集中式的预测方法,预测的参考数据往往都是全局的数据,而很少考虑全局内部各地区之间的不同与变化,对于管辖范围大、负荷分散、负荷特性复杂的供电公司,集中式预测方法的预测结果往往存在较大的误差.

三、分布式算法概述

分布式算法具有狭义和广义之分,狭义的分布式算法就是在两个或多个软件互相共享信息,这些软件既可在同一台计算机上运行,也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行.广义分布式算法则是研究把一个需要庞大计算能力才能解决的问题分割成很多小的部分,然后分配给许多计算机进行处理,最后再将计算结果综合起来得到最终结果的方法.

分布式算法的核心思想是共享稀有资源、在多台计算机上平衡计算负载、把程序放在最适合运行它的计算机上.分布式算法可以发挥出世界各地成千上万的计算机的闲置计算能力,其计算结果往往具有庞大的计算量.因此,基于分布式算法的负荷预测方法可较好的解决电力负荷预测中计算量越来越庞大和复杂的问题,并具有更好的预测精度.分布式算法具有分布性和并发性的特征,但是缺乏全局状态知识和时钟框架,非确定性因素大大提升,还有可能引发计算密集性、数据密集性、通信密集性和可信计算问题.

四、分布式算法的实现途径

基于分布式算法的电力负荷预测就是将上级供电公司的负荷预测任务分解到下级单位,各个下级供电公司电力负荷预测工作人员根据本辖区内的负荷情况、经济形式、天气情况、产业结构调整以及影响负荷变化的其它因素,采用适合本辖区特点的预测算法对电力负荷进行预测,并对预测结果采取必要的干预措施,再将干预后的结果发送到上级供电公司,上级供电公司对预测数据进行求和或修正处理,最终得到全局的负荷预测结果,大大提高了负荷预测的准确度[3].

由于分布式系统执行中存在着较多的非稳定性,设计一套分布式算法十分复杂和困难.分布式预测策略首先要解决的问题是历史数据和预测结果在上、下级供电公司之间共享和通信的问题.当前,主要有远程连接数据库、电子邮件和FTP 模式三种方式实现.

但是,由于远程连接数据库的连接实现采用专用的光纤数据传输通道,成本昂贵,而目前互联网上各种形式的垃圾邮件和病毒邮件蔓延严重影响了电子邮件传输数据的安全性,因而均不适合作为分布式预测通讯工具.

FTP 文件传输协议是使用最为广泛的互联网通讯协议之一,当运行FTP 协议时,用户即可连接到服务器上传或下载文件,同时,FTP 模式无需专用通信通道,是目前进行分布式负荷预测的有效的实现途径.

五、结语

随着电力系统朝着智能化和数据海量化、高维化的方向不断发展,单台计算机已无法承受电力负荷预测中庞大而复杂的数据计算量,分布式算法是解决这一问题的有效方法,有利于提高电力负荷预测的准确度.然而,基于分布式算法的电力负荷系统的实现仍然较为复杂和困难,也将是今后国内外学者研究的一个重点方向.

参 考 文 献

[1] 肖国泉,王春,张福伟,电力负荷预测[M],北京:中国电力出版社,2000;

[2] 东晓,曹树华,赵磊,电力负荷预测技术及其应用[M],北京:中国电力出版社,1999;

[3] 王登峰,地区电网分布式负荷预测系统的研究与开发[D],天津大学:2007 年;

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