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摘要：介紹了大數(shù)據(jù)技術在電力系統(tǒng)負荷預測中的應用，研究了電力負荷預測的方法、大數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)負荷預測的應用領域及其關鍵技術。通過闡述電力系統(tǒng)負荷預測的2種常見方式，對比了現(xiàn)有的3種電力負荷預測的方法，體現(xiàn)了智能預測方法在非線性處理領域的優(yōu)勢。在電力系統(tǒng)負荷預測的應用領域，電力大數(shù)據(jù)涉及集成管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)展示等關鍵技術。引入大數(shù)據(jù)技術來完成電力系統(tǒng)負荷預測，能夠有效增加預測精度與速度，有助于穩(wěn)定性與經(jīng)濟性的提升。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)技術；電力系統(tǒng)；負荷預測；數(shù)據(jù)處理

0引言

負荷預測在電力網(wǎng)絡規(guī)劃里占據(jù)著主導地位。準確的電力負荷預測對制訂合理的計劃和調度方案、提高設備利用率、保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義。最近幾年用電量大幅提升，電力負荷預測的難度隨之增大，傳統(tǒng)的負荷預測方式無法處理龐大而混亂的數(shù)據(jù)量，引入大數(shù)據(jù)技術來完成電力系統(tǒng)負荷預測，能夠有效增加預測精度與速度，有助于穩(wěn)定性與經(jīng)濟性的提升，同時有利于電網(wǎng)的整體規(guī)劃。不同預測時間產(chǎn)生的負荷預測，其研究內容以及用途有所不同[1]。超短期負荷預測關注較短的區(qū)域之內的數(shù)值變動，它的用處即是對電力設備的運行情況進行監(jiān)控；短期負荷預測針對數(shù)日到數(shù)周的負荷，可以為水電調度、機組啟停提供重要參考，是電網(wǎng)日常運行的基礎；中期負荷預測針對數(shù)周到數(shù)月的負荷，預測用途是為電力系統(tǒng)安排檢修以及燃料采購等提供支撐；長期負荷預測則是對將來的很長時間跨度區(qū)域內的用電情況與走勢的估計，用于電力設備的改造與擴建等。電力負荷預測的方式根據(jù)輸出形式可以分為以下兩種方式：點預測是給出預測時間點的確定負荷值，是較常用的輸出形式；概率預測是給出預測區(qū)間、概率分布函數(shù)等，從多個方面描述未來預測負荷值的情況，能夠提供預測的更多信息。

1現(xiàn)有的電力負荷預測方法

目前負荷預測一般有經(jīng)典方法與智能方法。中長期、短期、超短期需要考慮的用電需求因素不同[2]。中長期預測的影響因素可以從外部與內部兩部分進行分析，外部因素有經(jīng)濟發(fā)展狀態(tài)、人口數(shù)量、工業(yè)企業(yè)數(shù)量、氣候變化、國家政策、城鎮(zhèn)化進程等因素；內部因素主要是電價，電價的改變將會大幅度改變用電的需求。短期和超短期預測需要考慮的原因主要有：歷史電力負荷數(shù)據(jù)、氣溫、天氣、日期、用戶性質（商用、民用）、淡季旺季、居民小區(qū)位置等。

1.1時間序列法。時間序列法認為電力系統(tǒng)的負荷是具有周期規(guī)律的時間序列，可以建立歷史數(shù)據(jù)和一些影響因子的模型來進行預測。時間序列法容易受原始數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)的影響[3]。研究者針對時間序列法展開了不斷的研究和探索，有學者對短期負荷模型進行了分析，并針對不同負荷數(shù)量采用不同的模型，比較了時間序列法和卡爾曼濾波法在預測中的差別，得出了時間序列法的適用范圍。針對電力系統(tǒng)負荷數(shù)據(jù)的非線性特性，提出了一種采用遞歸熵特征提取的負荷預測模型，提取定量遞歸特征熵作為非線性特征進行負荷預測，得到了較好的預測精度。有的學者將數(shù)學理論中的小波和分形引入電力負荷研究，利用時頻分析方法構建預測模型。

1.2灰色預測法。作為電力系統(tǒng)負荷預測的另一種常用方法，灰色預測法的適用范圍非常有針對性，適合中長期負荷預測，不適用于其他序列預測，這是由于中長期負荷預測的增長趨勢呈指數(shù)型。學者利用灰色預測法對現(xiàn)有的大量不足與缺陷進行了修正，并提出了基于積累法的灰色預測模型，能夠降低這種越策方式存在的病態(tài)性，較好地克服了在負荷預測中的不足。

1.3智能預測法。傳統(tǒng)預測方法難以全方位建立影響因素與負荷值之間的模型。隨著人工智能的全面興起，智能算法在非線性處理領域的優(yōu)勢使得其在負荷預測中有了越來越廣泛的應用。神經(jīng)網(wǎng)絡是通過模擬人腦處理信息過程而建立的算法模型，具有自適應和自學習能力，在處理非線性問題上具有很強的優(yōu)勢。智能預測方法在負荷預測中能夠綜合考慮多種因素，并且具有自反饋和自學習的能力。隨著可采集的電網(wǎng)數(shù)據(jù)越來越多，智能預測方法存在的計算復雜、計算量大等特點也越來越明顯。

2大數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)負荷預測的應用

我國用電量的大幅提升、高速智能電網(wǎng)的部署等極大增加了電力負荷預測的難度。各類傳感器和智能設備數(shù)據(jù)不斷增加，設備中獲取的數(shù)據(jù)以及各類傳感器采集的電力負荷預測相關因素如溫度、天氣、風速等數(shù)據(jù)量劇增，數(shù)據(jù)維度也不斷提高，數(shù)據(jù)規(guī)模也從GB級增長到TB級甚至更高，基于單機進行的傳統(tǒng)預測方法與智能預測方法，已經(jīng)遠遠低于在負荷預測中所希望達到的準確度與速度需求，因此技術的突破點聚焦到了基于大數(shù)據(jù)技術的預測方法研究。大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，成功實現(xiàn)了負荷曲線數(shù)據(jù)的高速處理，并且可以預測到短期時間下的用電量。通過對傳統(tǒng)電力大數(shù)據(jù)技術在大量數(shù)據(jù)結構處理的改進，成功實現(xiàn)了電力大數(shù)據(jù)技術在規(guī)定延遲內的復雜、并行處理能力。同時，運用不同尺度上進行處理的方式，某些應用甚至具有了實時反映實時處理的能力。目前的電力大數(shù)據(jù)技術，在配用電網(wǎng)架優(yōu)化、電力調度與負荷預測等方面，已經(jīng)有了較深入的研究。運用電力大數(shù)據(jù)技術深度挖掘采集到的大量負荷數(shù)據(jù)，從而進行精確地負荷預測，可以為電網(wǎng)的智能化運行提供強有力的技術支撐。電力大數(shù)據(jù)涉及的關鍵技術有：集成管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)展示等[5]。

2.1集成管理。集成管理是把多個系統(tǒng)中特征與形式各異的應用數(shù)據(jù)進行有機集中統(tǒng)一管理，可以有效解決各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)冗余。大數(shù)據(jù)具有多樣化的特性，因此數(shù)據(jù)的產(chǎn)生范圍非常寬泛，數(shù)據(jù)的形式較為多樣，其內在的聯(lián)系也更難把握，處理與分析這種混亂的數(shù)據(jù)庫將會變得非常艱難與不精確。要解決這個問題，就一定要對數(shù)據(jù)庫進行集成管理，尋找數(shù)據(jù)的內部聯(lián)系與客觀的發(fā)展規(guī)律，經(jīng)過分類與整理之后，使用統(tǒng)一的方式對數(shù)據(jù)進行存儲與編號。在提取數(shù)據(jù)的過程中，要有一個審核的步驟，從而清除冗余數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)的精確度與可靠性。

2.2數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析技術可以將數(shù)據(jù)進行信息化處理，以發(fā)現(xiàn)所收集到的大量信息中隱藏的數(shù)據(jù)內在聯(lián)系，并進行接下來的趨勢引導；大數(shù)據(jù)分析技術更側重于相關關系的分析和挖掘，可以有效利用結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行算法研究。與過去所得到的數(shù)據(jù)挖掘技術相比，電力大數(shù)據(jù)技術不僅僅有結構化內容，同時也包含著其他內容，因此電力大數(shù)據(jù)的分析更為復雜，精準度要求更高，需要引入如機器學習之類的新技術。

2.3數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理技術可以總結成以下3個方面：分布式計算是可以對許多的信息進行系統(tǒng)化儲存；內存計算技術能夠及時地運算與快速地讀取寫入；流處理技術能夠解決一些難以分析的復雜數(shù)據(jù)[6]。

2.4數(shù)據(jù)展現(xiàn)。電力大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術包括可視化、空間化、時間化[7]。通過數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術，能夠精確得展現(xiàn)出數(shù)據(jù)的隱藏含義，從而能夠顯示出系統(tǒng)的運行狀況。大量研究者在大數(shù)據(jù)技術框架下進行電力負荷預測，在考慮了智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下電力負荷影響因素的多源性的情況下，將氣溫等因素作為影響因素，采用雙層多核學習算法，建立了支持向量機電力負荷預測算法，是目前的一個比較前沿的突破。利用圖形聚類算法對各行業(yè)細分不同特征的用戶，在此基礎上將大數(shù)據(jù)分析處理技術結合支持向量機算法應用于電力負荷預測，設計了一整套負荷預測的架構，并做了算法的實現(xiàn)和對比研究，顯示預測結果與實際情況一致性高，并且在運行速度上優(yōu)勢非常明顯，具有很強的實用性。但是目前的研究還存在許多不足之處，需要后期有更多的人繼續(xù)深入的研究與發(fā)現(xiàn)。

3結論

電力負荷預測是一個具有前瞻性的課題，準確的預測結果對制訂合理的計劃和調度方案、提高設備利用率、保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義。本文描述了經(jīng)典方法和智能方法，同時分別指出了不同預測方法的優(yōu)缺點，針對當前智能電網(wǎng)和智能傳感器大量部署的情況，將技術的突破點聚焦到了基于大數(shù)據(jù)技術的預測方法研究上。引入大數(shù)據(jù)技術來完成電力系統(tǒng)負荷預測，能夠有效增加預測精度與速度，有助于穩(wěn)定性與經(jīng)濟性的提升。

作者:端木凡曦 王聰 胡晶 單位:國網(wǎng)上海市電力公司嘉定供電公司 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司 國網(wǎng)上海市電力公司浦東供電公司