羅滇生 王新坤

摘要：提出一種基于云計(jì)算的智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)平臺(tái)架構(gòu).深入地闡述了云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)、負(fù)荷預(yù)測(cè)云架構(gòu)、云平臺(tái)負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)等.采用Hadoop 云計(jì)算技術(shù)，對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的資源調(diào)度和計(jì)算進(jìn)行虛擬云計(jì)算仿真，驗(yàn)證了以電力私有云為基礎(chǔ)建立的負(fù)荷預(yù)測(cè)機(jī)制更優(yōu)良.同時(shí)在云平臺(tái)負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)中引入多維多級(jí)協(xié)調(diào)優(yōu)化機(jī)制，對(duì)原始預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正與協(xié)調(diào)優(yōu)化，顯著地提升了基于云計(jì)算的智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)水平.由此搭建的平臺(tái)架構(gòu)將為智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)提供廣闊的思路與有力的技術(shù)支持.

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；智能電網(wǎng)；負(fù)荷預(yù)測(cè)；電力云；架構(gòu)

中圖分類號(hào)：TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-2974（2016）02-0101-08

傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的研究多處于技術(shù)層面，如預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)、預(yù)測(cè)過(guò)程的完善等，而智能電網(wǎng)下的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)將進(jìn)入管理階段，如需求側(cè)用戶用電模式管理、分布式新能源管理、儲(chǔ)能設(shè)備管理等，都將對(duì)提高負(fù)荷預(yù)測(cè)水平產(chǎn)生巨大的影響.

智能電網(wǎng)環(huán)境下的負(fù)荷預(yù)測(cè)面臨以下問(wèn)題.第一，隨著大量終端設(shè)備（智能電表、嵌入式智能家電等）投用和“信息化、數(shù)字化、自動(dòng)化、互動(dòng)化”過(guò)程的推進(jìn)，數(shù)據(jù)信息采集、處理、計(jì)算遇到瓶頸.第二，由于傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型考慮到計(jì)算實(shí)時(shí)性的問(wèn)題都做了相應(yīng)的簡(jiǎn)化，使得多影響因素下的負(fù)荷模型通用性不強(qiáng).隨機(jī)性、間歇性負(fù)荷的涌入導(dǎo)致現(xiàn)階段的負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不穩(wěn)定.第三，現(xiàn)有負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)大多基于多層體系Browser/Server（B/S）結(jié)構(gòu)，采用.NET或J2EE技術(shù)，針對(duì)的對(duì)象不同（有母線、大用戶、系統(tǒng)等），異構(gòu)現(xiàn)象突出，造成不合理的資源配置.第四，服務(wù)器CPU利用率低，大部分時(shí)間處于空閑狀態(tài)或者不飽和狀態(tài)，嚴(yán)重浪費(fèi)了資源.

云計(jì)算（Cloud Computing）是對(duì)基于網(wǎng)絡(luò)的、可配置的共享計(jì)算資源池能夠方便、隨需訪問(wèn)的一種新型的計(jì)算模式[1]，可以解決目前電網(wǎng)日益嚴(yán)峻的問(wèn)題，以及未來(lái)智能電網(wǎng)的三大問(wèn)題（海量數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)共享），因而逐漸應(yīng)用于電力行業(yè)[2-3].電力云是電網(wǎng)的內(nèi)在和本質(zhì)的需要，如文獻(xiàn)[4]指出云計(jì)算是未來(lái)電力系統(tǒng)的核心計(jì)算平臺(tái).云計(jì)算可運(yùn)用到電力系統(tǒng)的以下方面：智能變電站、狀態(tài)監(jiān)測(cè)[5]、配網(wǎng)自動(dòng)化[6]、調(diào)度運(yùn)行、網(wǎng)損分析[7]等.本文主要根據(jù)云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，提出一種基于云計(jì)算的智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)平臺(tái)架構(gòu)，以電力私有云為基礎(chǔ)建立了更加優(yōu)良的負(fù)荷預(yù)測(cè)機(jī)制，更好地實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理和資源合理配置.并在云平臺(tái)負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)中引入多維多級(jí)協(xié)調(diào)優(yōu)化機(jī)制，對(duì)原始預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正與協(xié)調(diào)優(yōu)化，顯著提升智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)水平，為今后的負(fù)荷預(yù)測(cè)工作提供思路.

1智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)

智能電網(wǎng)環(huán)境下的負(fù)荷預(yù)測(cè)主要呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：1）不僅要考慮傳統(tǒng)因素（氣象、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)因素等），還要考慮分布式電源、需求側(cè)管理、儲(chǔ)能等對(duì)負(fù)荷的影響；2）負(fù)荷預(yù)測(cè)不僅關(guān)心負(fù)荷在一定時(shí)間、一定區(qū)域有多大，而且還要關(guān)注電能消耗的原因；3）隨著高級(jí)量測(cè)體系（Advanced Metering Infrastructure，AMI）的逐步推廣與應(yīng)用，通過(guò)各種通信方式傳輸?shù)綌?shù)據(jù)管理系統(tǒng)的海量負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)各類負(fù)荷進(jìn)行分類、分析研究至關(guān)重要；4）智能電網(wǎng)中雙向的電力流、信息流要求負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)更具智能性和自適應(yīng)性；5）智能電網(wǎng)下負(fù)荷預(yù)測(cè)涉及的對(duì)象（點(diǎn)、線、面、體四級(jí)）多維多級(jí)化，因此要考慮多維多級(jí)預(yù)測(cè)結(jié)果之間協(xié)調(diào)優(yōu)化，以提高預(yù)測(cè)精度.智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)框架如圖1所示.

2云計(jì)算及電力云

云計(jì)算是隨著其構(gòu)成（云基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)， Infrastructure as a Service， IaaS；云平臺(tái)作為服務(wù)， Platform as a Service， PaaS； 云軟件作為服務(wù)， Software as a Service， SaaS）發(fā)展起來(lái)的.智能電網(wǎng)是電網(wǎng)2.0，云計(jì)算可以說(shuō)是Web3.0，是一個(gè)諸如電網(wǎng)一樣的云網(wǎng)，“按需即用，隨需應(yīng)變”，是一個(gè)創(chuàng)新的系統(tǒng)，因此云計(jì)算與智能電網(wǎng)有著天然的聯(lián)系.

未來(lái)電力系統(tǒng)是超大規(guī)模的，電力計(jì)算是多節(jié)點(diǎn)、多任務(wù)、多目標(biāo)、多層次、多策略、實(shí)時(shí)性的，依靠傳統(tǒng)集中式的調(diào)度計(jì)算平臺(tái)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到要求的.融入嶄新的云計(jì)算，利用其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)[1，8]，適用于電網(wǎng)這樣快速增長(zhǎng)的場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)配置優(yōu)化、管理優(yōu)化、計(jì)算優(yōu)化、服務(wù)優(yōu)化等等，因此電力云隨之產(chǎn)生.

云計(jì)算按照其部署模式[1]可以分為：私有云、社區(qū)云、公共云和混合云.私有云優(yōu)良的數(shù)據(jù)安全性、高效的服務(wù)質(zhì)量、合理地整合資源能夠滿足電力云安全可靠穩(wěn)定的需要.

圖2所示為部署電力調(diào)度云，其中不同云層里包含一個(gè)負(fù)荷預(yù)測(cè)云，負(fù)荷預(yù)測(cè)云的運(yùn)行原理是由用戶（計(jì)劃、方式、繼保、調(diào)度、運(yùn)行等不同專業(yè)）發(fā)出請(qǐng)求，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送到主節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，然后向存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器調(diào)用預(yù)測(cè)算法，向計(jì)算節(jié)點(diǎn)服務(wù)器分配資源，安排不同節(jié)點(diǎn)采用不同算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，各類數(shù)據(jù)通過(guò)請(qǐng)求從存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器獲得.最后預(yù)測(cè)結(jié)果匯總到主服務(wù)器，進(jìn)行分析并反饋給用戶.

3 智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)云架構(gòu)

目前，負(fù)荷預(yù)測(cè)的工作主要集中在平臺(tái)開(kāi)發(fā)、預(yù)測(cè)技術(shù)研究、預(yù)測(cè)管理中心的建立.但是，電力系統(tǒng)內(nèi)部預(yù)測(cè)的需求不是單一的，系統(tǒng)平臺(tái)異構(gòu)性問(wèn)題突出（服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施多樣化，開(kāi)發(fā)平臺(tái)多樣化，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)多樣化，預(yù)測(cè)技術(shù)多樣化，對(duì)象多樣化）.建立基于云計(jì)算的負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，能夠解決數(shù)據(jù)不能共享、處理速度慢等問(wèn)題，適應(yīng)了智能電網(wǎng)的發(fā)展.圖3為基于云計(jì)算的負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu).

調(diào)度的時(shí)效性要求負(fù)荷預(yù)測(cè)的期限越來(lái)越短，甚至可能出現(xiàn)“超超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)”.這就需要云計(jì)算的“虛擬化”技術(shù)，將分散在不同空間的服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)等設(shè)施，整合分散的資源、統(tǒng)一數(shù)據(jù)和服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)成一個(gè)“資源池”，通過(guò)負(fù)荷分配將任務(wù)分派給不同任務(wù)機(jī)器，進(jìn)行分布式計(jì)算.如圖3所示，分布式技術(shù)是PaaS的核心內(nèi)容，包含分布式基礎(chǔ)設(shè)施、分布式大規(guī)模數(shù)據(jù)處理（如Google采用的Hadoop Mapreduce框架）、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL）技術(shù).SaaS在傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，著力研究大規(guī)模的負(fù)荷分析、典型用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)、分布式負(fù)荷預(yù)測(cè)、多級(jí)協(xié)調(diào)機(jī)制、實(shí)現(xiàn)分析、預(yù)測(cè)、管理、服務(wù)一體化.而SOA （Service-Oriented Architecture）真正地將以上系統(tǒng)重構(gòu)和重組，形成一個(gè)全面有序的系統(tǒng).以上幾個(gè)部分形成構(gòu)架的“云”，而用戶“端”主要通過(guò)桌面虛擬化等虛擬化技術(shù)來(lái)呈現(xiàn).

4基于云平臺(tái)的負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)

云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)包括：虛擬化技術(shù)、并行編程模型、海量數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、SOA構(gòu)架等[8].虛擬化技術(shù)與SOA構(gòu)架融合的SOAOV（Service-Oriented Architecture of Virtualization）系統(tǒng)框架能夠增加負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)的靈活性，提高資源利用率.

SOA是一種分布式、開(kāi)放的架構(gòu)，以一切服務(wù)最大化作為出發(fā)點(diǎn)，可以將現(xiàn)有的雜亂無(wú)章的負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)整合并形成一套新的系統(tǒng).[9-10]SOA提供了一種與平臺(tái)無(wú)關(guān)的、松散耦合、可擴(kuò)展、可重用的體系架構(gòu)組織方式.

SOA可以將傳統(tǒng)的.NET和J2EE平臺(tái)的負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)服務(wù)封裝的形式進(jìn)行組合，實(shí)現(xiàn)服務(wù)交互.SOA構(gòu)架與負(fù)荷預(yù)測(cè)云運(yùn)行機(jī)制的契合性高.因此，負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)與云機(jī)制優(yōu)勢(shì)結(jié)合，大大提升了預(yù)測(cè)的整體性能.

傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)主要采用直接預(yù)測(cè)的方法，目前也逐步涌現(xiàn)出間接預(yù)測(cè)方法，如考慮網(wǎng)損的各地區(qū)負(fù)荷之和來(lái)預(yù)測(cè)省級(jí)負(fù)荷的研究、考慮地方小水電、檢修、轉(zhuǎn)供等因素的母線負(fù)荷預(yù)測(cè)來(lái)預(yù)測(cè)省級(jí)統(tǒng)調(diào)負(fù)荷的研究等，都推動(dòng)了負(fù)荷預(yù)測(cè)的發(fā)展，但存在結(jié)果協(xié)調(diào)的問(wèn)題.智能電網(wǎng)下將不同對(duì)象的負(fù)荷預(yù)測(cè)通過(guò)協(xié)調(diào)機(jī)制平衡各個(gè)結(jié)果，并轉(zhuǎn)換成多種服務(wù)呈現(xiàn)給用戶.

4.1云平臺(tái)基礎(chǔ)化負(fù)荷分析服務(wù)

負(fù)荷分析是負(fù)荷預(yù)測(cè)的基礎(chǔ).隨著大量智能設(shè)備的投入，負(fù)荷數(shù)據(jù)的采集更加細(xì)化.在負(fù)荷聚類分析的基礎(chǔ)上，可以將地區(qū)負(fù)荷分為各行業(yè)負(fù)荷進(jìn)行實(shí)時(shí)滾動(dòng)分析，克服以往通過(guò)負(fù)荷比重分析的不科學(xué)性；緊密結(jié)合實(shí)時(shí)氣象要素、轉(zhuǎn)供、檢修等，展開(kāi)對(duì)母線負(fù)荷的相關(guān)性分析；以集中空調(diào)負(fù)荷、居民空調(diào)負(fù)荷為主進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷分析；考慮企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃、高速電氣化鐵路運(yùn)行時(shí)刻表等的典型大用戶波動(dòng)性負(fù)荷特性分析；考慮氣象、地理信息數(shù)據(jù)的光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電功率分析；考慮運(yùn)行狀況、氣象、路面狀況等因素的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷分析.

4.2基于云平臺(tái)負(fù)荷分析的負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)

在云計(jì)算平臺(tái)下，負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)多樣化、多級(jí)化，而負(fù)荷分析也更加精細(xì)化、科學(xué)化，因此基于負(fù)荷分析的研究方式更具實(shí)際意義.負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)主要包括：

1）行業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè).將采集到的各行業(yè)（居民、商業(yè)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、輕工業(yè)、服務(wù)業(yè)等）數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行預(yù)測(cè)，特別注重基于實(shí)時(shí)氣象要素的商業(yè)負(fù)荷和居民負(fù)荷預(yù)測(cè).

2）母線負(fù)荷預(yù)測(cè).采用聚類方法進(jìn)行母線分類，考慮氣象、檢修、小水電、轉(zhuǎn)供對(duì)負(fù)荷的影響，建立面向電網(wǎng)安全校核的精細(xì)化母線負(fù)荷預(yù)測(cè)流程.

3）典型大用戶負(fù)荷預(yù)測(cè).了解大型企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃、結(jié)合負(fù)荷分析，采用概率預(yù)測(cè)算法；考慮高鐵的運(yùn)行時(shí)刻表，掌握隨機(jī)性負(fù)荷的特點(diǎn)，歸納出一套針對(duì)波動(dòng)性負(fù)荷的預(yù)測(cè)算法.

4）風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測(cè).以數(shù)值氣象預(yù)報(bào)為基礎(chǔ)，運(yùn)用信息融合、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等理論，提出基于元學(xué)習(xí)（Metal-Learning）的前向評(píng)估自適應(yīng)組合預(yù)測(cè)方法.

5）光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè).研究相關(guān)因子對(duì)光伏發(fā)電負(fù)荷的影響（如溫度、陣列的高度、空隙、風(fēng)速、覆塵率、濕度等），研究輸入數(shù)據(jù)的篩選方法，提出基于主成分分析方法的數(shù)據(jù)同化、篩選與融合新方法.

6）電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè).考慮電動(dòng)汽車類型、日期類型、運(yùn)行區(qū)域、氣象、道路狀況等因素，獲取電動(dòng)汽車的日負(fù)荷曲線，采用概率方法進(jìn)行預(yù)測(cè).

4.3云平臺(tái)多維多級(jí)協(xié)調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)優(yōu)化服務(wù)

智能電網(wǎng)下負(fù)荷預(yù)測(cè)往往出現(xiàn)各預(yù)測(cè)結(jié)果不平衡的現(xiàn)象，需要建立協(xié)調(diào)機(jī)制[11-14]，如上下級(jí)電網(wǎng)之間、各個(gè)行業(yè)與地區(qū)之間、母線與系統(tǒng)之間等.將智能電網(wǎng)預(yù)測(cè)分為點(diǎn)、線、面、體多維多級(jí)負(fù)荷預(yù)測(cè)，同時(shí)也帶來(lái)了各級(jí)之間的協(xié)調(diào).如圖4所示.

“點(diǎn)”指的是典型用戶、高鐵以及間歇性分布式負(fù)荷預(yù)測(cè)，“線”指的是母線負(fù)荷預(yù)測(cè)，“面”指的是傳統(tǒng)的地區(qū)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)，“體”指的是省、網(wǎng)及全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè).

協(xié)調(diào)1是指典型用戶與母線負(fù)荷預(yù)測(cè)之間的協(xié)調(diào).一方面有利于分析母線的負(fù)荷成分，另外一方面通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比校正母線負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果.

協(xié)調(diào)2是指母線負(fù)荷預(yù)測(cè)與地區(qū)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)之間的協(xié)調(diào)[11].這個(gè)過(guò)程往往在安全校核中涉及到，母線是安全校核的節(jié)點(diǎn)，幾條母線構(gòu)成一個(gè)安全校核斷面.通過(guò)母線結(jié)果來(lái)協(xié)調(diào)地區(qū)負(fù)荷，由地區(qū)結(jié)果來(lái)修整母線負(fù)荷.

協(xié)調(diào)3是指各個(gè)省級(jí)電網(wǎng)與上級(jí)之間的協(xié)調(diào).協(xié)調(diào)過(guò)程考慮各個(gè)省級(jí)之間的外部聯(lián)絡(luò)線的負(fù)荷、網(wǎng)損、同時(shí)率等.如式（1）.

5算例分析

5.1基于云計(jì)算的負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算仿真

通過(guò)本文分析，云平臺(tái)中包含的計(jì)算資源構(gòu)成了一個(gè)服務(wù)器集群，為客戶端提供負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算服務(wù).實(shí)驗(yàn)仿真使用Hadoop平臺(tái)，采用的版本為Hadoop-0.23.2.Hadoop平臺(tái)是一個(gè)工作在Unix系統(tǒng)環(huán)境下的軟件框架，通過(guò)安裝Linux虛擬機(jī)或者用Cygwin軟件來(lái)模擬Unix運(yùn)行環(huán)境.

本文的仿真實(shí)驗(yàn)中要求參與搭建云平臺(tái)的計(jì)算機(jī)能正常運(yùn)行Linux系統(tǒng).單機(jī)的詳細(xì)配置為：Intel（R）CoreTM2 Quad CPU Q9400，3.19 GHz，4 GB的內(nèi)存，500 G硬盤.將這些計(jì)算機(jī)連接到一個(gè)局域網(wǎng)里面，網(wǎng)絡(luò)帶寬為2 M，每臺(tái)計(jì)算機(jī)分配一個(gè)固定IP地址，即完成云計(jì)算平臺(tái)的硬件部署.將實(shí)驗(yàn)集群搭建好后，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上配置運(yùn)行環(huán)境.其中任務(wù)調(diào)度器采用虛擬Linux服務(wù)器，它是服務(wù)器集群的唯一入口，類似一個(gè)高性能服務(wù)器.當(dāng)客戶端提交計(jì)算請(qǐng)求時(shí)，任務(wù)調(diào)度器可根據(jù)請(qǐng)求內(nèi)容選擇服務(wù)器執(zhí)行操作.以負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算為例，針對(duì)云計(jì)算對(duì)資源的調(diào)度的要求，將各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)分為小的計(jì)算單元.并且選取不同數(shù)量的節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算，分別采用單機(jī)服務(wù)器計(jì)算和云計(jì)算（本文中云平臺(tái)提供不超過(guò)40個(gè)虛擬機(jī)）方法進(jìn)行仿真對(duì)比.所謂單機(jī)模式是在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行算例仿真，云計(jì)算模型是在多臺(tái)計(jì)算機(jī)組成的計(jì)算集群上進(jìn)行算例仿真，又簡(jiǎn)稱多機(jī)模式.兩種方法的計(jì)算時(shí)間及使用的虛擬機(jī)個(gè)數(shù)如表1所示，圖5給出了計(jì)算時(shí)間的變化趨勢(shì).

通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，隨著負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加，使用單機(jī)服務(wù)器進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算的時(shí)間幾乎呈線性增長(zhǎng).而在計(jì)算資源（虛擬機(jī)數(shù)目）滿足計(jì)算需求時(shí)，采用云計(jì)算所需的計(jì)算時(shí)間增長(zhǎng)并不明顯，這說(shuō)明在負(fù)荷預(yù)測(cè)資源調(diào)度和計(jì)算中采用云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)非常明顯.當(dāng)預(yù)測(cè)計(jì)算計(jì)劃節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)超過(guò)了云平臺(tái)所能提供的最大計(jì)算資源數(shù)時(shí)，計(jì)算時(shí)間又開(kāi)始有一定的增加，但仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于單機(jī)服務(wù)器模式的計(jì)算時(shí)間.若需要在較短時(shí)間內(nèi)獲得更多數(shù)量節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)計(jì)算結(jié)果，只需要在云平臺(tái)內(nèi)增加一定計(jì)算資源節(jié)點(diǎn)即可.

5.2云平臺(tái)多維多級(jí)預(yù)測(cè)優(yōu)化協(xié)調(diào)模型仿真

本文采用某省基于氣象要素的省地一體化負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)、母線負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及地區(qū)典型大用戶負(fù)荷分析管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)算.分別通過(guò)“三系統(tǒng)”下的一般修正和基于云平臺(tái)多級(jí)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，對(duì)原始預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正與協(xié)調(diào)，表2所示為某月某一時(shí)刻的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比.其中地區(qū)1～14表示為某省各個(gè)市網(wǎng)供負(fù)荷；母線1～9為隸屬于地區(qū)8不同電壓等級(jí)的變電站高壓側(cè)負(fù)荷；用戶1～3為所屬母線3的典型用戶負(fù)荷.圖6給出了各方法預(yù)測(cè)值與實(shí)際負(fù)荷百分比誤差對(duì)比.圖中，一般修正指的是單一的下（上）級(jí)負(fù)荷對(duì)上（下）級(jí)負(fù)荷的修正.它和優(yōu)化協(xié)調(diào)都減小了原始預(yù)測(cè)負(fù)荷的誤差，但是后者效果更佳，提高了整體預(yù)測(cè)精度.上下級(jí)電網(wǎng)的預(yù)測(cè)水平都有顯著提升.本文方法同樣適用于超短期、中長(zhǎng)期等其他時(shí)間尺度的協(xié)調(diào)預(yù)測(cè).

圖7為某省級(jí)統(tǒng)調(diào)和14個(gè)所屬地區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果經(jīng)過(guò)協(xié)調(diào)后得到的負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率變化情況統(tǒng)計(jì).圖中采用連續(xù)10個(gè)負(fù)荷點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，地區(qū)級(jí)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高的地區(qū)個(gè)數(shù)都多于降低個(gè)數(shù)，總體上提高了地區(qū)級(jí)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率.表3為省級(jí)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率變化統(tǒng)計(jì)情況.在省級(jí)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)有7次協(xié)調(diào)結(jié)果得到了提高，而4，7，9號(hào)負(fù)荷點(diǎn)由于地區(qū)級(jí)準(zhǔn)確率降低個(gè)數(shù)增多，直接導(dǎo)致了省級(jí)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)出現(xiàn)了3次協(xié)調(diào)結(jié)果降低的情況.出現(xiàn)該情況主要基于以下兩點(diǎn)原因：第一，本文采用的協(xié)調(diào)過(guò)程只進(jìn)行了一個(gè)循環(huán)周期，可通過(guò)設(shè)置一定的約束進(jìn)行多次循環(huán)協(xié)調(diào)，尋求最優(yōu)協(xié)調(diào)解.第二，本文的算法只能在原先預(yù)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上加上一個(gè)不平衡量或者減去一個(gè)不平衡量，不能隨機(jī)改變不平衡量的增減，有可能會(huì)增大誤差.因此，在智能電網(wǎng)云平臺(tái)下要繼續(xù)研究負(fù)荷預(yù)測(cè)優(yōu)化協(xié)調(diào)技術(shù)，尋找更加合理的算法，采用諸如關(guān)聯(lián)協(xié)調(diào)模型、負(fù)荷類指標(biāo)協(xié)調(diào)方法等，提高基于云平臺(tái)的智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)水平.

6結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)出現(xiàn)的不足，結(jié)合智能電網(wǎng)下負(fù)荷預(yù)測(cè)的新需求，提出了構(gòu)建基于云計(jì)算的智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)平臺(tái)架構(gòu)，描繪了電力調(diào)度云、云平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)以及負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù).

云計(jì)算作為一種嶄新的計(jì)算方式，以其優(yōu)異的特性已運(yùn)用于廣大領(lǐng)域.本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真，充分證明云計(jì)算技術(shù)能在智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中的資源調(diào)度和計(jì)算等方面發(fā)揮巨大優(yōu)勢(shì).本文還闡述了基于云平臺(tái)的負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)，并建立云平臺(tái)多維多級(jí)預(yù)測(cè)優(yōu)化協(xié)調(diào)模型進(jìn)行仿真研究，通過(guò)引進(jìn)多級(jí)協(xié)調(diào)優(yōu)化機(jī)制，同時(shí)進(jìn)行上級(jí)和下級(jí)雙側(cè)負(fù)荷修正預(yù)測(cè)，有效地提升了上下級(jí)電網(wǎng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，智能電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)整體水平也有明顯的提高.本文提出的協(xié)調(diào)優(yōu)化預(yù)測(cè)過(guò)程思路非常簡(jiǎn)單，已經(jīng)成功應(yīng)用于某省基于氣象要素的省地一體化負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)、集中式省地一體化母線負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及地區(qū)典型大用戶負(fù)荷分析管理系統(tǒng)中.

云計(jì)算與電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的結(jié)合，才剛剛萌芽.雖然本文提出了基本的框架和一部分負(fù)荷預(yù)測(cè)服務(wù)，但是隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，也要隨之拓展.云平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)與電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)如何更好地協(xié)同工作以及云平臺(tái)安全性方面的提升，將是接下來(lái)研究的核心內(nèi)容.

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