基于大数据的短期负荷预测技术分析

基于大数据的短期负荷预测技术分析

张磊,盛刚

（新疆华电苇湖梁新能源有限公司，新疆 乌鲁木齐 830000）

摘要：由于人们用电需求的逐渐增多，对电力系统中的短期负荷的准确性、时效性都在加大，所以需要对其进行预测。文章主要基于大数据技术，对短期负荷预测的方法进行分析，主要采用时间序列预测技术、基于大数据的神经网络预测技术、模糊逻辑预测方法、利用大数据进行电能采集和负荷管理等方法，对电力系统中的短期负荷进行预测，保证电力系统的运行更加安全、高效。

关键词：大数据；短期负荷；预测技术

引言：大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集的技术和方法，大数据技术提供了高效的数据存储和处理能力，可以处理海量的数据，也提供了丰富的数据挖掘和分析工具，可以从大规模数据中提取有价值的信息和洞察。把大数据技术应用在短期负荷的预测中，可以对电力系统中的短期负荷进行合理的预测分析，保证电力能源的使用得到优化。

1.短期负荷预测特点

短期负荷预测是指对电力系统中未来较短时间范围内的负荷需求进行预测，一般可以涵盖未来数小时到数天的时间段。短期负荷预测需要提供及时的、准确的负荷需求信息，以便电力系统能够做出相应调整，因此，短期负荷预测需要具备高时效性，能够及时反映当前和未来短期的负荷情况。而且短期负荷预测受天气因素的影响较大，因为天气变化会直接影响人们的用电需求，例如，气温的升高可能导致空调用电的增加，而降雨天气可能会导致家庭用电量的增加，因此，短期负荷预测需要考虑天气数据，并将其纳入预测模型中[1]。短期负荷预测也需要考虑负荷的特征，例如周期性变化、工作日和非工作日的差异等，不同类型的负荷（如工业负荷、商业负荷和居民负荷）可能具有不同的负荷特征，需要针对性地进行预测。为了提高短期负荷预测的准确性，需要收集和利用大量的数据，包括历史负荷数据、天气数据、节假日和季节因素等，这些数据可以用于构建预测模型，提供更准确的负荷预测结果。短期负荷预测还需要考虑其他因素的影响，如市场需求、发电能力、输电能力等，这些因素会对电力系统的负荷需求产生影响，需要综合考虑以进行准确的短期负荷预测。总的来说，短期负荷预测的特点是时效性强、受天气因素影响大，需要考虑负荷特征和大量的数据，并结合其他因素进行综合分析和预测，以满足电力系统的运行和调度需求。

2.大数据背景下短期负荷预测的方法

2.1时间序列预测技术

在大数据背景下，短期负荷预测的方法之一是时间序列预测技术，时间序列预测是基于历史数据的时间顺序，利用数据中的趋势、季节性和周期性等规律，对未来的负荷进行预测。收集历史负荷数据，包括负荷值和对应的时间戳，确保数据的准确性和完整性，处理缺失值或异常值。然后就要对历史负荷数据进行探索性分析，包括描述性统计、数据分布、周期性、趋势等。进行可视化数据，如绘制时间序列图、季节性分解图等，以了解数据的特征和规律。根据数据的特点和目标，选择合适的时间序列预测模型，常用的模型包括移动平均（MA）、自回归（AR）、自回归移动平均（ARMA）、季节性自回归移动平均（SARMA）等。使用历史负荷数据训练选定的时间序列模型，通过拟合模型参数，使模型能够较好地描述历史负荷数据的变化。使用评估指标对训练好的模型进行评估，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，评估模型的预测准确性和性能。根据评估结果，调整模型的参数或选择其他模型进行优化，以提高预测精度和稳定性。使用训练好的时间序列模型进行短期负荷预测，根据预测模型的输入要求，提供相应的输入数据，如最近几天或几小时的负荷值。分析预测结果，评估预测的准确性和可靠性，根据预测结果，制定相应的负荷调度和能源管理策略。

2.2基于大数据的神经网络预测技术

神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信号传递来实现数据处理和预测[2]。在使用大数据进行预测时，前馈神经网络可以通过多层的隐藏层和更多的神经元来提高学习能力和预测准确性。此外，也可以采用循环神经网络技术，例如，在新疆华电苇湖梁新能源有限公司进行短期负荷预测时，就会采用循环神经网络，将前一时刻的负荷作为输入，将当前时刻的负荷作为输出，通过学习历史数据的时间依赖关系来进行预测。此外，也可以采用深度神经网络技术，此技术具有多个隐藏层的神经网络模型，在负荷预测中，通过增加网络的深度，可以提取更高级别的特征和模式，从而提高预测的准确性。基于大数据的神经网络预测技术通常需要大量的数据进行训练，以充分发挥神经网络的学习能力。此外，神经网络的结构和参数选择也是一个关键的问题，需要根据具体情况进行调整和优化。

2.3模糊逻辑预测方法

在大数据背景下，模糊逻辑预测方法也可以用于短期负荷预测。模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，它可以对模糊和不精确的输入进行建模和推理，适用于一些复杂的、难以精确建模的问题。在采用模糊逻辑进行短期负荷预测时，先要收集和整理相关的历史负荷数据，确保数据的准确性和完整性，包括负荷值、时间戳等信息。然后将原始的数值型负荷数据模糊化转换为模糊集合，模糊化过程通常涉及到确定模糊集合的隶属函数和隶属度。通过运用关联规则挖掘算法，挖掘历史模糊负荷数据中的模糊关联规则，根据挖掘得到的模糊关联规则，构建一组模糊规则库，模糊规则库通常由前件（条件）和后件（结论）组成，用于描述输入变量和输出变量之间的模糊关系。通过模糊推理方法，基于模糊规则库进行推理，得到对未来负荷的模糊预测结果，模糊推理方法通常包括模糊逻辑运算、模糊推理规则和模糊推理机制。将模糊预测结果反模糊化为具体的数值，反模糊化过程基于一定的反模糊化方法和准则，将模糊结果转化为确定性的数值结果。然后根据测试的数据集，对预测模型进行一定的验证以及评估，得出最终的评估指标，根据这一评估指标，就可以了解到相关的数据，例如，会得到负荷方根的误差数值、平均百分比误差数值等，通过数值来判断评估模型的预测准确性和性能。最后就要使用经过验证和评估的模糊逻辑预测模型，对未来的短期负荷进行预测

[3]。

2.4利用大数据进行电能采集和负荷管理

利用大数据进行电能采集和负荷管理可以帮助实现智能化、高效化的能源管理。在进行电能采集过程中，使用传感器、智能电表等设备采集电能数据，包括电压、电流、功率等信息，这些设备可以连接到数据采集系统，将实时的电能数据传输到数据存储和处理平台。将采集到的电能数据存储到大数据平台中，如云数据库或数据湖，对于大规模的电能数据，可以使用分布式存储和处理技术，如Hadoop或Spark，以支持高效的数据处理和分析。应用数据挖掘、机器学习等技术对电能数据进行分析和建模。可以使用统计分析方法、时间序列分析、聚类分析等，以发现数据中的模式、趋势和规律。建立预测模型，如负荷预测模型，以预测未来的负荷需求。根据负荷预测结果和其他因素，制定合理的负荷管理策略，这包括负荷调度、能源优化、负荷平衡等措施，以最大限度地利用电能资源，提高能源利用效率和负荷供需平衡。

结论：综上所述，在大数据背景下，对短期负荷预测技术进行分析，可以提升对电力系统短期负荷的掌握情况，让预测更加准确。在进行预测的时候，主要采用时间序列、神经网络、模糊逻辑等方法进行预测，保证短期负荷的预测效果更好，满足电力系统的运行需求。

参考文献：

[1]刘音,孙兵,苏彪.基于大数据的短期负荷预测技术研究[J].信息技术,2022,46(12):183-188+194.

[2]刘旭. 基于深度学习的电力用户短期负荷预测[D].华北电力大学,2021.

[3]范玉权. 基于深度学习神经网络的电力短期负荷预测方法研究[D].杭州电子科技大学,2020.