葛 云
（酒泉钢铁（集团）有限责任公司）
0 引言
在电力系统的运行管理中，电网负荷预测始终是保障电网安全、稳定和经济运行的核心［1-2］。精确的负荷预测能够为电网的规划设计、运行控制与市场运营提供决策支持，减少能源浪费，降低运营成本，并进一步优化电力资源的配置。然而，由于电力负荷受多种因素的影响，如季节变化、气候条件、用户行为习惯以及社会经济活动等，使得电网负荷呈现出非线性、时间依赖性和难以精确预测的特性［3］。
与此同时，优化调度作为电力系统稳定性和经济性的另一重要环节，旨在根据负荷预测结果合理安排发电计划，调配电力资源，实现在满足用户需求的同时，提升电网的运行效率和经济效益。优化调度问题的复杂性在于必须在满足众多技术约束和操作规则的前提下，寻找最优解决方案。这要求对大量历史和实时数据进行处理和分析，以获得最佳决策［4］。
当前，随着智能电网系统的大规模建立和信息技术的快速发展，电力系统已经积累了海量的数据，这为电网负荷预测和优化调度提供了新的解决思路。大数据技术以其强大的数据处理能力和复杂模型构建能力，为挖掘电网数据价值、提高预测精度、实现优化调度提供了可能。然而，如何高效处理这些大数据，如何将数据分析转化为电网运营的智能决策，依然是电力领域面临的挑战［5］。
因此，本研究利用大数据分析技术解决电网负荷预测和优化调度的问题。通过深入分析电力数据的特征，运用先进的数据挖掘和机器学习方法，不仅能够提升负荷预测的准确性，还能优化电力系统的调度策略，对电力系统的可靠性、经济性和智能化水平的提升具有重要的实践意义。
1 大数据分析技术在智能电网中的应用
电力系统中的大数据技术主要应用于电网负荷预测、用户行为分析、电力设备状态监测和故障诊断等方面。通过对海量历史和实时数据的分析，不仅可以预测电网的负荷趋势，还可以实现对电力系统异常的早期预警，为电网的优化调度提供科学依据。
数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。它是大数据技术的核心，结合了统计学、机器学习、模式识别等多个领域的方法论。数据挖掘的基本任务包括分类、回归、聚类、关联规则学习和异常检测等。在电力系统的负荷预测中，分类和回归算法可以用来预测负荷类型和负荷量；聚类算法能够帮助我们识别不同的用电模式；关联规则学习可以发现不同电网参数之间的内在联系；异常检测则可以用来识别可能的故障和异常用电行为。
智能电网系统的优化调度中，常用的优化算法如线性规划、非线性规划、组合优化等，为电网的发电、输电和配电等多个环节提供决策支持。这些算法不仅帮助电力系统实现成本最小化和效率最大化，同时也保证了电力供应的稳定性和安全性。
综上所述，大数据分析技术、数据挖掘与机器学习、以及预测与优化算法的综合应用为电力系统的智能化管理和运营提供了强有力的技术支持。
2 电网负荷预测与优化调度
2.1 基于大数据分析的电网负荷预测与优化调度方法
基于大数据分析的电网负荷预测与优化调度方法，如图所示。
图 基于大数据分析的电网负荷预测与优化调度
2.2 基于长短时记忆网络的电网负荷预测
长短期记忆网络（LSTM）在电力负荷预测中的运用利用了其处理长期依赖关系的能力。LSTM通过其内部的状态和门控机制来实现这一点。首先遗忘门会评估并决定哪些历史负荷信息不再重要而应当被淡忘。这是通过评估当前的电力输入xt和上一个时间点的隐藏状态ht－1来完成的。遗忘门输出的遗忘向量ft可以表示为：
式中，Wf代表遗忘门的权重；bf为偏置；σ为sigmoid激活函数，能够将输出压缩至0～1之间，指示每个细胞状态单元应该遗忘多少信息。
输入门的更新决策：输入门负责决定新的信息如何被更新到细胞状态中。它计算一个激活向量it和一个候选细胞状态，如下式所示：
式中it表示在当前时刻哪些新的信息应当被纳入细胞状态中，而提供了这些新信息的具体值。
随后是进行细胞状态的更新，基于遗忘门和输入门的决策，细胞状态会更新为新的状态Ct，过程可以表示为：
其中，新的细胞状态Ct综合了来自过去的重要信息（通过遗忘门选择）以及当前的相关信息（通过输入门注入）。
最终通过输出门形成最终的电力负荷预测结果。细胞状态更新后，输出门将确定下一个时间点的隐藏状态ht，隐藏状态中蕴含了当前输入的信息，也是未来预测的基础：
式中，Ot代表输出向量，它通过tanh函数的激活和自身的调节，决定了最终输出ht的内容，即包含当前输入信息的隐藏状态。
应用于电力负荷预测的LSTM网络不仅能够从历史负荷数据中学习趋势和模式，能整合诸如气象条件、日期类型等因素，以更精确地预测未来的电力需求。通过这样的大数据分析模型，我们能够在保持系统稳定性的同时，优化电网的运行和管理。
2.3 基于遗传算法的资源优化调度
对上述得到的基于电力负荷预测结果进行电力系统调度优化，采用遗传算法 （Genetic Algorithm，GA），这是一种受生物进化理论启发的搜索算法，常用于解决大规模、复杂的优化问题。遗传算法特别适合于在大数据环境下对电力系统调度进行优化，可以有效地搜索高维空间并找到全局最优解或近似解。
2.3.1 电力系统调度优化目标
在电力系统的优化调度中，通常有多个优化目标，如成本最小化、污染物排放最小化和系统稳定性最大化。在此基础上，我们可以构建一个多目标优化问题，并且利用遗传算法来求解这个问题。以下是一个数学公式化的优化目标及其对应遗传算法的求解过程。
首先定义如下优化目标用于电力系统调度优化，其中包括发电成本最小化F，污染物排放最小化E。
式中，F为系统总发电成本；T为在调度周期时间的总数；t为时期的数量；N为可以安排在系统内的发电单元的总数和能源存储设备；Pi为系统的实际输出功率；F（Pi）为第i个发电单元的运营成本；Pbuy为从主电网购买的电力；Psell为主要销售电给电网的电力；Ebuy为买电的价格；Esell为销售电的价格。
式中，E（Pi）表示第i个单元的污染物排放量；α，β，γ，ζ，λ是描述第i个发电单元的污染排放特性的非负系数；Pi是第i个发电单元的实际输出。
2.3.2 基于遗传算法的调度优化过程
初始化：生成初始种群，即不同的电力系统调度方案集合。每个个体（调度方案）由发电机的功率输出Pi组成。
适应度函数可以表示为下式：
式中，s为一个调度策略；F和E分别表示成本目标和污染排放目标；α，β是权重参数，它们反映了不同优化目标的重要程度。
选择：选择操作基于个体的适应度，采用“轮盘赌”方法来选择优良个体进入下一代。
交叉：交叉操作通过组合两个父代个体的染色体来产生子代。例如，可以使用单点交叉、多点交叉或均匀交叉等技术。
变异：变异操作通过随机改变某些个体的基因来引入新的遗传多样性。例如，可以随机改变某个发电机的功率输出。
新一代种群：选择、交叉和变异操作产生的新个体构成新的种群。
终止条件：如果达到了预定的迭代次数或者种群适应度没有显着变化，则算法终止，得到最优电力系统调度方案。
2.3.3 约束条件
在进行电力系统的优化调度时，需要指定约束条件以保证系统的可靠运行和安全性。这些约束条件确保了供电的连续性和电网的稳定性，同时考虑了设备的物理限制。
功率平衡约束确保在任何时间点，发电总功率等于总负荷加上系统损耗：
式中，Pgi是第i个发电机的发电功率；Pload是系统负荷；Ploss为系统损耗。
发电机输出功率限制保证每个发电机的输出功率必须在其最大和最小输出限制之间。电网在运行中必须满足一定的安全余量，即N-1安全准则，意味着在任何时候，如果任一设备出现故障，系统仍然能够安全运行。节点电压约束和输电线路容量约束保证线路上的功率流不超过其热限制。
基于以上约束条件构建电网负荷调度优化的遗传算法个体产生机制，指导遗传算法在求解空间中寻找最优解，保证调度方案的可行性。
3 试验设计与结果分析
针对电网负荷预测部分，本文为了验证LSTM模型在电网负荷预测上的准确性和有效性。针对某微型智能电网的实际运行数据，包括负载数据，和气象观测数据，选取2022年全年数据进行数据集构建，将时间步长划分为1H为一个样本，共获取到8760个样本，以4：1的比例进行训练集和测试集的划分，针对遗传算法在电力系统调度优化中的性能，获取发电机组参数μ、运行成本以及启停机限制等。进一步加入上述系统预测的电力负荷数据，可以对未来一段时间的电网负荷形成预测，基于该结果进行遗传算法初始化和适应度函数目标的选择。平均绝对误差（MAE），均方根误差（MSE）用来评估负荷预测的准确度，而成本效益优化后的总发电成本与未优化前的总成本之差 （基于上述智能电网的历史运营数据），用于评估调度优化的好坏。并通过N-1安全准则，测试调度优化过程中的系统稳定性，为了便于分析，其中用于调度优化的样本共选取前2000个样本。电网负荷预测实验结果见表1。优化调度结果见表2。
表1 电网负荷预测实验结果
表2 电网优化调度实验结果
从上表可以看出本文所提出的基于LSTM的电网负荷预测方法可以在一定程度上更好地精准预测未来一段时间的电网负荷情况，从而为后续实现电网优化调度提供数据支持。另一方面，通过电网调度实验的结果可以看出，通过引入约束条件，可以保证N-1安全准则，保证调度优化的稳定性，并且相对于原始不经过优化调度的结果，运行成本有所降低，并且可以通过调整不同效益的比例系数α，β保证优化调度的不同目标（成本，污染）最优。
4 结束语
本研究利用大数据分析技术，采用LSTM进行电网运行数据挖掘，并通过遗传算法进行问题优化求解解决电网负荷预测和优化调度的问题。通过实验验证，本文所提出的基于大数据分析的电网负荷预测和优化方法，较好地实现了电网负荷的精准预测，并基于该结果完成了电网调度的优化，通过调整算法中的效益系数可以从不同效益目标的角度实现优化的资源分配。对电力系统的可靠性、经济性和智能化水平的提升具有重要的实践意义。
