導語：居民負荷預(yù)測在電力營銷的應(yīng)用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：隨著智能電網(wǎng)的快速推進，電力企業(yè)積累了海量的居民用電數(shù)據(jù)，合理運用這些數(shù)據(jù)有助于提升電力企業(yè)的電力營銷與控制水平，因此本文利用居民歷史用電數(shù)據(jù)進行短期電力負荷預(yù)測。首先，對居民歷史用電數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；其次，建立基于極限學習機（ExtremeLearningMachine，ELM）的居民用電負荷預(yù)測模型；再次，以目標區(qū)域的居民用電數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對所建立的模型進行測試；最后，將居民用電數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果與電力營銷結(jié)合起來，提出相應(yīng)的營銷策略。

關(guān)鍵詞：用電數(shù)據(jù)；短期負荷預(yù)測；極限學習機，電力營銷

目前，電力負荷預(yù)測是現(xiàn)代電力系統(tǒng)運行的基礎(chǔ)，其預(yù)測結(jié)果對于電力網(wǎng)絡(luò)維持經(jīng)濟運行與實現(xiàn)安全穩(wěn)定具有重要的影響[1]。同時，由于電力企業(yè)對電力數(shù)據(jù)采樣點的細致劃分，產(chǎn)生出海量的電力數(shù)據(jù)[2]。因此，如何通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對上述數(shù)據(jù)進行有效處理與分析，并將相關(guān)分析結(jié)果服務(wù)于電力營銷工作，是許多專家學者的討論熱點。對此，國內(nèi)外大量專家學者提出了多種研究方法，如支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）[3-4]、線性回歸（LinearRegression，LR）[5]等。彭小圣等證明了支持向量機能很好地解決小樣本問題，但對大樣本的分析效率不佳[2]。王越等證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負荷預(yù)測結(jié)果精度尚可，但算法的效率較低[3]。雷紹蘭等將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于負荷預(yù)測，實現(xiàn)顯示預(yù)測結(jié)果良好，但該算法訓練時間長且極易陷入局部最小[4]。雷紹蘭等提出的模型能夠較好地學習數(shù)據(jù)的相關(guān)性，但是對于非線性數(shù)據(jù)分析能力較差[5]。整體而言，上述方法都是從整體區(qū)域的角度出發(fā)對負荷預(yù)測進行研究，而對個體用戶的負荷預(yù)測尚缺乏深入探討。此外，Rafiei等提出將極限學習機用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以減少訓練樣本數(shù)據(jù)并提升算法效率[6]。趙峰等提出將卡爾曼濾波與多變量相空間重構(gòu)應(yīng)用于預(yù)測負荷，提升了負荷預(yù)測的精度[7]。但是上述工作未將電力負荷預(yù)測所得的結(jié)果服務(wù)于電力營銷領(lǐng)域，因此并沒有對提升電力企業(yè)在電力市場中的份額做出有效的貢獻。綜上所述，本文提出一種基于極限學習機的居民負荷預(yù)測方法，并將預(yù)測結(jié)果有效服務(wù)于電力營銷工作。

1基于極限學習機的負荷預(yù)測

1.1極限學習機。極限學習機是一種基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的機器學習方法，具有處理速度快、泛化性能強等優(yōu)點，其預(yù)測模型描述如下[8]。假設(shè)居民的用戶歷史日用電訓練數(shù)據(jù)集為M=[(x1,y1),…,(xi,yi)],1≤i≤m，其中xi表示輸入訓練數(shù)據(jù)集，yi表示輸出訓練數(shù)據(jù)集，m表示訓練數(shù)據(jù)集的數(shù)量，則有：1()(,,)()Niiiiifxgabxxλλ===∑h（1）111()[(,,),,(,,)]NNNhx=gabxgabx（2）其中，N表示隱含層節(jié)點的個數(shù)；λi表示輸出神經(jīng)元與第i個隱含層節(jié)點相連接的權(quán)值；g(x)表示激活函數(shù)；ai,bi分別表示輸入神經(jīng)元與第i個隱含層節(jié)點的輸入權(quán)值與偏置；h(x)表示隱含層的輸出矩陣。輸出連接權(quán)值λi可通過求解1()Niiiλxy=∑h−的最小值來獲得。最小二乘解可由式（3）解得：λ=H*Y（3）其中，H*表示隱含層輸出矩陣h(x)的廣義逆，Y表示期望輸出矩陣。1.2基于極限學習機的居民用電分析。本文提出的基于ELM的居民電力負荷短期預(yù)測與分析方法流程如圖1所示。

2實例分析

實驗將浙江省某小區(qū)2020年春季居民歷史用電負荷數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行負荷預(yù)測。該用電數(shù)據(jù)的采樣時間間隔為15分鐘，每個樣本均含有96個采樣信息。2.1負荷預(yù)測。為了體現(xiàn)本文所采用算法的有效性與優(yōu)越性，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與本文方法進行對比實驗，仿真結(jié)果見圖2和圖3，對比結(jié)果見表1。對比圖2和圖3中的居民用戶用電負荷預(yù)測曲線可以看出，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，ELM預(yù)測出的負荷曲線與實際負荷曲線的擬合程度更高。此外，從表1的對比結(jié)果可以看出，在使用相同基礎(chǔ)用電數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型輸入的情況下，極限學習機的預(yù)測精度更高，處理時間更短，預(yù)測效果更好。綜上所述，本文提出的基于ELM的居民短期用電負荷預(yù)測方法不僅有效，且具備一定的優(yōu)越性。測試集與預(yù)測結(jié)果對比(ELM)2.2營銷策略。預(yù)測居民用電負荷是電力供需平衡的基礎(chǔ)，同時也是促進電力市場營銷發(fā)展的前提。因此，本文建立基于電價的營銷策略，其主要思想是根據(jù)對居民未來用電負荷的預(yù)測結(jié)果，實現(xiàn)電價的靈活調(diào)整，以達到負荷需求響應(yīng)的目的，提高配電網(wǎng)削峰填谷的能力。2.2.1電價策略?；谏鲜鲭娏I銷思想，電力企業(yè)可以根據(jù)每日對居民用戶未來用電的預(yù)測情況，對用電價格進行靈活調(diào)整，適當提高預(yù)測結(jié)果中用電負荷較高時段的用電價格，引導居民用戶錯峰用電，提高配電網(wǎng)電能的利用率。此外，在降低居民用電成本的同時，也可降低配電網(wǎng)的運行成本。2.2.2營銷服務(wù)策略。在智能用電背景下，為了進一步提高電力營銷服務(wù)的質(zhì)量，提升居民用電的滿意度，實現(xiàn)精準營銷，應(yīng)做好以下工作。首先，可以根據(jù)居民用電的預(yù)測情況，估算該區(qū)域未來的用電潛力，減少目標區(qū)域用戶用電不足的情況。其次，建立居民用戶檔案，記錄居民用戶的歷史用電、繳費、投訴等情況，對居民用戶進行“一對一”客服服務(wù)。再次，根據(jù)對用戶用電情況的預(yù)測結(jié)果，為居民用戶提供指導性的用電方式，并在用電異常時段向用戶發(fā)送緊急通知。最后，根據(jù)上述靈活電價策略，電力企業(yè)在調(diào)整電價后應(yīng)及時通知用戶。

3結(jié)語

本文基于浙江某小區(qū)的居民實際歷史用電數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于ELM的居民用電負荷短期預(yù)測模型。通過實驗分析可知，極限學習機在訓練數(shù)據(jù)時，訓練時間較短，并且其誤差相對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也較小。因此，本文采用的方法較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說具有更高的預(yù)測精度和更好的泛化性，能夠滿足電力系統(tǒng)負荷預(yù)測的實際需求。同時，本文將居民用電負荷預(yù)測的結(jié)果運用到電力營銷中，指導居民用戶錯峰用電，在降低用戶自身用電成本的同時，能夠降低配電網(wǎng)的運行成本，提高了電能的利用率。

參考文獻

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作者:李鵬鵬 施聚輝 姜朝明 婁藕蝶 喻湄霽 單位:國網(wǎng)浙江省電力有限公司臺州供電公司