基于粒子群算法的电力负荷预测

［摘 要］针对传统电力负荷预测中存在的对非线性关系的不适应问题，提出了基于Levy 飞行策略的改进粒子群优化算法。即利用离散化方式优化原始数据集，经数据挖掘得出3 个关键性参数，接着通过引入Levy 飞行策略，该算法可在优化过程中更灵活地调整粒子位置，有效提高了电力负荷预测的准确性和全局搜索性能。并通过实验证实了LPSO 算法的优越性，为电力系统运营提供了更可靠的预测工具。

［关键词］配电网；大数据；数据分析；负荷预测

［中图分类号］TP311.13 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）04–0099–03

1 概述

电力负荷预测是指利用历史电力负荷数据及相关的影响因素，通过数学模型和算法进行分析和预测，以获取未来一段时间内电力系统所需的负荷量。这一过程对于电力系统的规划、调度及运营至关重要，能够帮助电力公司和运营者更有效地分配电力资源，提高供电的可靠性，并优化电力系统的整体性能。电力负荷预测的主要特点包括不确定性和复杂性。不确定性体现在电力负荷受多种因素影响，如天气变化、季节性变化、社会活动等。复杂性则表现在电力系统的运行涉及多个变量和相互关联的因素。因此，建立准确的预测模型变得复杂而具有挑战性。

为了克服挑战，采用多源数据融合的策略进行电力负荷预测，包括时间特征、气象特征、经济特征等。通过数据挖掘和机器学习技术，更好地捕捉负荷变化的规律，提高预测的准确性。此外，动态模型更新也是应对复杂性的一种手段，使模型能够灵活适应电力系统运行状态的变化。

数据挖掘是一门涉及在大规模数据集中发现模式、趋势及知识的领域。通过采用统计学、机器学习、模式识别等技术，数据挖掘致力于从庞大而复杂的数据中提取潜在的、未知的信息。其目标是通过分析数据中的关系和模式，为决策制订、预测分析、模式识别等提供支持。数据挖掘的应用领域横跨多个行业，包括商业、医疗、金融、科学研究等，为了解数据背后的内在规律性、发现新的见解及作出更明智的决策提供了关键的工具和方法。

在数据挖掘的实践中，常用的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。分类用于对数据进行标记和分类，聚类用于发现数据集中的自然群组，关联规则挖掘用于找到数据项之间的关联关系，而异常检测则专注于寻找数据中的异常行为。这些技术的应用使得数据挖掘能够适用于多种场景。

2 基于改进粒子群算法的电力负荷预测

2.1 电力负荷影响因素规则提取

文章为了分析影响用电量的关键性参数，将连续的电力负荷值转换为离散的区间。即将相关数据转换为增长率，根据不同的增长率制订相关的决策规则。接着，对这些数据进行离散化。表 1为某地区短期负荷预测离散化数据集。其中包含了各种变量，如国内生产总值a、第一产业产值b、电价c、第三产业产值d、常住人口e、人均 GDP f、人均收入g、气温h、固定资产投资i、城镇化率j 及用电量k。

将表1看为一个系统，假设论域U={1，2，3，4，5，6，...，10}，条件属性集合C={ 国内生产总值、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、常住人口、城镇化率、制冷月的气温、人均 GDP，固定资产投资，用电量}。文章将年用电量作为决策规则，对表1 数据进行筛选得出最简决策表（表2）。其中X1～X8 分别代表2011—2018年属性集合。

由表2 可得，在相同条件下，不同的规则会产生不同的输出结果。由于规则的输出与后续建模的输入密切相关，经推算得出电力负荷预测模型影响较大的有3个因素了，包含电价c、人均GPD f 及气温h。

2.2 基于改进粒子群优化算法

粒子群优化（Paticle Swam Optimization，以下简称“PSO”）算法是一种模拟自然群体行为的优化算法，灵感来源于鸟群和鱼群的群体行为。在PSO 算法中，问题的解被表示为群体中的粒子，每个粒子通过在解空间中搜索的方式寻找问题的最优解。粒子之间通过不断调整其位置和速度来模拟个体学习和群体协同的过程，以寻找全局最优解。PSO 算法的核心思想是通过个体之间的信息传递和合作，以迭代的方式逐步优化解空间中的候选解。PSO 算法在求解复杂、高维优化问题中表现出色，被广泛应用于工程、计算机科学及其他领域。PSO 算法流程如图1所示，该图中，pbest 表示的历史最佳位置，gbest 表示全局最佳位置。

在标准PSO 算法中，由于组中单个粒子生成的过去进给速度对当前速度影响较大，容易导致局部最优解的产生，即过早收敛问题，并增加了粒子速度的振幅。为了提高PSO算法的性能并维持粒子群的多样性，文章提出了一种改进方法，即采用Levy 飞行策略有效地调整惯性加权参数，从而在进化过程中更有效地改善所产生的随机权重数据。这一改进被称为LPSO算法，旨在提升PSO算法的搜索功能，同时更好地平衡局部和全局解决方案。

Levy 飞行策略是一种基于Levy 分布的优化算法策略，用于改进粒子在搜索空间中的移动方式。Levy分布是一种具有长尾性质的概率分布，其特点是在尾部存在较大的概率密度，这使得Levy 飞行策略在搜索时能够实现更大幅度的步长，有助于全局搜索。在Levy 飞行策略中，粒子的位置更新不再仅依赖于常规的速度和方向调整，而是引入Levy 分布生成的随机步长。这使得粒子在搜索空间中以非常大的步长进行移动，有助于跳出局部最优解，增加全局搜索的范围。

通过引入Levy 飞行策略，LPSO 算法能够在搜索空间中更灵活地调整粒子位置，避免陷入局部最优解，从而提高算法的全局搜索性能。这种方法的创新点在于综合考虑了粒子群的多样性和搜索能力，为解决复杂优化问题提供了一种更有效的优化框架。

3 仿真与分析

图2 显示了应用LPSO 算法在电力负荷预测中的准确性对比曲线。通过对相关曲线进行分析，可以明显看出，在应用LPSO 算法后，预测准确性相比原始PSO 有了显著提高。具体如下：①预测误差的总体波动相对较小。这表明，应用LPSO 算法有助于降低模型在预测过程中的波动性，使得预测结果更为稳定。电力负荷预测误差波动小的特点对于电力系统的可靠运行至关重要，因此这一改进具有实际意义。②在幅值方面，应用LPSO 算法后的负荷预测误差的幅值明显小于标准PSO 预测误差幅值。这说明LPSO 优化能更精准地捕捉电力负荷变化趋势，从而提高了预测的精度。这种减小的误差幅值对电力系统运营决策的准确性和效果产生了积极影响。

4 结束语

针对传统电力负荷预测中的弊端，利用离散化方式优化原始数据集，经数据挖掘得出3个关键性参数。通过引入Levy 飞行策略，提出了改进的粒子群优化算法LPSO，并将其应用于电力负荷预测领域。Levy飞行策略的引入使得粒子在搜索空间中更为灵活地进行移动，有效避免了陷入局部最优解的问题。通过实验证明，在LPSO 算法的引导下，电力负荷预测的准确性和全局搜索性能得到了显著提升。该算法对于复杂优化问题的适应性得到了验证，为电力系统运营提供了更可靠的预测工具。未来的研究方向可考虑进一步优化算法参数、扩展应用领域及结合其他先进技术，以推动电力负荷预测领域的研究和应用。

参考文献

[1] 肖白，李学思. 基于误差幅空特性分析的空间负荷预测误差评价方法[J]. 中国电机工程学报，2024，44（3）：880-894.

[2] 蔚昕昕. 智能配电管理系统的负荷预测及经济调度研究[D]. 太原：太原科技大学，2023.

[3] 李新军，李胜明，陈博峰，等. 配电信息负荷预测方法分析[J]. 电子元器件与信息技术，2022，6（11）：235-239.

[4] 聂成林. 铁力市中长期电力负荷预测及配电网规划研究[D]. 哈尔滨：东北农业大学，2022.

[5] 郭祥富，刘昊，毛万登，等. 面向云边协同的配变短期负荷集群预测[J]. 电力系统保护与控制，2022，50（9）：84-92.

[6] 左继恩. 基于大数据分析的电力系统负荷预测与优化调度方法研究[J]. 家电维修，2024，（1）：52-54.