基于分布式圖計(jì)算的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行、調(diào)度的基礎(chǔ)性工作，科學(xué)合理的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)能夠?yàn)殡娏ο到y(tǒng)短期調(diào)度以及長(zhǎng)期規(guī)劃提供有力的決策支持。準(zhǔn)確的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，有助于調(diào)度安排開停機(jī)計(jì)劃、機(jī)組最優(yōu)組合、最優(yōu)潮流，確保電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果也對(duì)電網(wǎng)年度檢修計(jì)劃、投資建設(shè)規(guī)劃、中期運(yùn)行和用電營(yíng)銷等提供需求依據(jù)。同時(shí)，隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和電力系統(tǒng)自動(dòng)化水平的提高，電力系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)達(dá)到了大數(shù)據(jù)的級(jí)別，這為基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的精準(zhǔn)負(fù)荷預(yù)測(cè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

2、和實(shí)踐依據(jù)。
　　本文考慮電力負(fù)荷易受地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、氣象條件、節(jié)假日等因素的影響，因此，從多因子與負(fù)荷的關(guān)聯(lián)影響的角度研究負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)。對(duì)于負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型，首先，文章基于泰州地區(qū)的負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，分析影響負(fù)荷的主導(dǎo)因素:日類型、溫度和濕度，并給出在上述變量影響下的負(fù)荷變化趨勢(shì)。其次，結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)因果聯(lián)系和馬爾可夫模型描述時(shí)序概率傳遞的特點(diǎn)，提出了以日類型、溫度和濕度為影響因子、同時(shí)計(jì)及時(shí)序變化特征的動(dòng)態(tài)貝葉斯負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

3、，對(duì)模型進(jìn)行了詳細(xì)的理論推導(dǎo)。
　　供電臺(tái)區(qū)集中反映地區(qū)的負(fù)荷特性，其負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果有助于配變負(fù)載率控制和增容項(xiàng)目規(guī)劃。為了實(shí)現(xiàn)以臺(tái)區(qū)為單位的精準(zhǔn)負(fù)荷預(yù)測(cè)，需要基于臺(tái)區(qū)配變年歷史數(shù)據(jù)和日類型、溫濕度外部數(shù)據(jù)。概率圖算法以臺(tái)區(qū)為單位，計(jì)算在不同時(shí)刻的負(fù)荷區(qū)間分布。而考慮到臺(tái)區(qū)的數(shù)量以及歷史負(fù)荷、氣象等數(shù)據(jù)的規(guī)模，用于臺(tái)區(qū)精準(zhǔn)負(fù)荷預(yù)測(cè)的概率圖模型規(guī)模大、類型多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜。因此，進(jìn)一步研究了基于分布式圖計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模臺(tái)區(qū)負(fù)荷的快速預(yù)測(cè)

4、。本文設(shè)計(jì)了分布式圖計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)，自底向上分為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、分布式計(jì)算層和圖數(shù)據(jù)應(yīng)用層，在上述平臺(tái)的支撐下，研究動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在大數(shù)據(jù)圖計(jì)算平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。首先，對(duì)空數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，采用MapReduce并行計(jì)算方式進(jìn)行修正，并對(duì)整個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢查。同時(shí)，采用等距劃分方式，并行的實(shí)現(xiàn)負(fù)荷、日類型和溫濕度數(shù)據(jù)的狀態(tài)劃分。其次，對(duì)配變進(jìn)行K-均值聚類，以負(fù)荷特性相近的配變數(shù)據(jù)代替單一配變數(shù)據(jù)，以擴(kuò)大樣本量。再次，將負(fù)荷、