【摘要】：短期負(fù)荷預(yù)測是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的基礎(chǔ)，對于電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性都有著顯著影響。隨著電網(wǎng)智能化程度的加深，一線城市在用電高峰期間，面臨數(shù)百萬條記錄的電力數(shù)據(jù)采集規(guī)模，一年的數(shù)據(jù)存儲規(guī)模將從目前的GB級增長到TB級，甚至PB級，同時(shí)，電力負(fù)荷數(shù)據(jù)維度也從幾十向上百過渡。在如此海量高維的數(shù)據(jù)上進(jìn)行傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測，將遭遇單機(jī)計(jì)算資源不足的瓶頸。云計(jì)算技術(shù)對于海量高維數(shù)據(jù)的處理和實(shí)時(shí)求解具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，可為消耗大量資源的算法提供實(shí)時(shí)可靠相對廉價(jià)的計(jì)算資源。智能電網(wǎng)的云計(jì)算存儲模型雖已經(jīng)取得一定的發(fā)展，但是基于云計(jì)算的電力負(fù)荷預(yù)測的并行算法卻鮮有人研究。在此背景下，本文對上述問題展開研究。 首先，為了提高負(fù)荷分類的精確性和有效性，為電力負(fù)荷預(yù)測的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段提供有效參考，本文提出一種基于云計(jì)算的并行量子粒子群優(yōu)化模糊C均值聚類算法。將量子粒子群群體智能算法（QPSO）引入到傳統(tǒng)模糊C均值聚類算法（FCM）中，利用QPSO較強(qiáng)的全局搜索能力，克服傳統(tǒng)FCM算法易陷入局部最優(yōu)以及其對初始聚類中心過于敏感的缺陷。其次，針對傳統(tǒng)支持向量機(jī)負(fù)荷預(yù)測算法執(zhí)行效率較低的不足，提出將序列極小優(yōu)化算法引入到電力負(fù)荷支持向量機(jī)預(yù)測算法（ε SVR）中，實(shí)現(xiàn)對ε SVR算法的快速訓(xùn)練。此外，針對電力負(fù)荷預(yù)測的實(shí)際應(yīng)用場景，還提出一種在線序列優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測模型。針對電力負(fù)荷數(shù)據(jù)特性，將極限學(xué)習(xí)機(jī)算法引入到負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域，并對該算法進(jìn)行在線序列優(yōu)化；引入分布式和multi-agent思想，提升負(fù)荷預(yù)測算法預(yù)測準(zhǔn)確率。最后，采用云計(jì)算技術(shù)中的MapReduce編程框架以及HBase分布式數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，對提出的三種改進(jìn)算法進(jìn)行并行化改進(jìn)，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的Map和Reduce函數(shù)，以提高其處理海量高維數(shù)據(jù)的能力。 最后，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試與算例分析。選用數(shù)據(jù)集UCI標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集與歐洲智能技術(shù)網(wǎng)絡(luò)（European Network on Intelligent Technologies，簡稱EUNITE）提供的真實(shí)短期負(fù)荷數(shù)據(jù)，在實(shí)驗(yàn)室搭建的9節(jié)點(diǎn)以上的云計(jì)算集群上對提出的算法進(jìn)行性能測試，并與傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出算法的負(fù)荷預(yù)測精度均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，可為電力負(fù)荷預(yù)測提供有效依據(jù)，，且具有較好的并行性能。
[Abstract]:Short-term load forecasting is the basis for the optimal operation of power system, which has a significant impact on the security, reliability and economy of power system. With the deepening of the intelligence of the power grid, during the peak period of power consumption, the first-tier cities will face the power data acquisition scale of millions of records. The scale of data storage in one year will grow from the current GB level to the TB level, or even the PB level, and at the same time, Power load data dimension also from dozens to hundreds of transition. Traditional load forecasting based on such a large amount of high dimensional data will meet the bottleneck of lack of single computing resources. Cloud computing technology has a strong adaptability to the processing and real-time solution of massive high-dimensional data, and can provide real-time, reliable and relatively cheap computing resources for algorithms that consume a large amount of resources. Although the cloud computing storage model of smart grid has made some progress, the parallel algorithm of power load forecasting based on cloud computing is seldom studied. In this context, the above problems are studied in this paper. Firstly, in order to improve the accuracy and effectiveness of load classification and provide an effective reference for the data preprocessing stage of power load forecasting, a parallel quantum particle swarm optimization fuzzy C-means clustering algorithm based on cloud computing is proposed in this paper. The Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) intelligent algorithm (QPSO) is introduced into the traditional fuzzy C-means clustering algorithm (FCM). By using the strong global search ability of QPSO, the traditional FCM algorithm is easy to fall into local optimum and is too sensitive to the initial clustering center. Secondly, aiming at the low efficiency of the traditional support vector machine (SVM) load forecasting algorithm, this paper introduces the sequence minimization algorithm into the power load support vector machine forecasting algorithm (蔚 SVR), and realizes the fast training of the 蔚 SVR algorithm. In addition, in view of the practical application of power load forecasting, a short-term power load forecasting model based on on-line sequential optimization is proposed. According to the characteristics of power load data, this paper introduces the extreme learning machine algorithm into the field of load forecasting, and optimizes the on-line sequence of the algorithm, and introduces the idea of distributed and multi-agent to improve the forecasting accuracy of load forecasting algorithm. Finally, using the MapReduce programming framework of cloud computing technology and HBase distributed database technology, the three improved algorithms are improved in parallel, and the corresponding Map and Reduce functions are designed to improve their ability to deal with massive high-dimensional data. Finally, the experimental test and example analysis are carried out. Using the real short-term load data provided by UCI standard test data set and European Intelligent Technology Network (EUNITE), the proposed algorithm is tested on the cloud computing cluster with 9 nodes or more built in the laboratory. And compared with the traditional load forecasting algorithm. The experimental results show that the accuracy of the proposed algorithm is better than that of the traditional algorithm, which can provide an effective basis for power load forecasting and has good parallel performance.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM715;TP181

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本文編號：2222496