（电力系统及其自动化专业论文）多代理负荷预测技术研究与实现.pdf

查堕查兰堡主兰竺堡茎 一 一 a b s t r a c t l o a df o r e c a s ti st h eg i s to f t h eo p e r a t i o na n dp r o g r a m m i n go f t h ep o w e rs y s t e m ，i ti st h ep r e c o n d i t i o na n d g u a r a n t e eo f t h e s a f ea n de c o n o m i co p e r a t i o n a l s oi ti st h ef o u n d a t i o no f a r r a n g i n gt h ed i s p a t c h i n gp r o j c o t ， p o w e rs u p p l y i n gp r o j e c ta n dt r a d ep r o j e c ti nt h ec o n d i t i o no fp o w e rm a r k e t b e c a u s et h en u m b e ro f t h e f o r e c a s tm o d e li nt h et r a d i t i o n a ll o a df o r e c a s ts o f t w a r ei s t i m i t e da n dt h em o d e lc o u l d n t u p d a t e a u t o m a t i c a l l y , a f f e c tt h ep r e c i s i o no f t h er e s u l ta n dt h em a i n t e n a n c ew o r k l o a do ft h es o f t w a r ed e v i s e ti s g r e a t t h et e c h n o l o g yo f m u h i - a g e n t i st h el a t e s te v o l u t i o no f a l i tb r e w s u pa t a s ki n t om a n ys m a l lt a s k s e a c ha g e n ts e l e c t so n ea c c o r d i n gt oi t sa b i l i t y t h e na c c o m p l i s ht h ew h o l et a s kw i t ht h ec o o p e r a t i o no f o 也e ra g e n t s t h u s 。al o a df o r e c a s ts y s t e mb a s e do nm u l t i - a g e n t t e c h n o l o g yi sp u tf o r w a r d s o m eb a s i cc o n c e p t so fl o a df o r e c a s ta n dm u l t i - a g e n tw e r ea l s oe x p l a i n e di nt h i sp a p e r b a s e do nt h e a n a l y s i so f t h e i rc h a r a c t e r i s t i ca n d t h et r a d i t i o n a ll o a df o r e c a s ts o f t w a r ec o n f i g u r a t i o n ，an e wf r a m eo f t h i s s y s t e mw a si n t r o d u c e d s u b s e q u e n t l y , t h ef u n c t i o na n dt h ew o r kf l o wo fe a c hk i n do fa g e n tw e r e e x p a t i a t e d a s i m p l el o a d f o r e c a s ts y s t e mb a s e do nm u l t i - a g e n tw a s d e v e l o p e d t oc h e c ki t se f f i c i e n c yi np r a c t i c e t h e c o r r e l a t i v el o a dd a t ao f n a n j i n gp o w e r c o m p a n y w a sf i s e di nt h i ss y s t e ma n d g o tt h es m i s f i e dr e s u l t i nt h e e n do f t h i sp a p e r , t h ef u n c t i o no f t h ei n t e n d i n gl o a df o r e c a s ts o f t w a r ew a s p r e v i e w e d k e y w o r d s l o a d f o r e c a s t ，m u l t i - a g e n t ，a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，d i s t r i b u t e dc a l c u l a t i o n i i 东南大学学位论文独创性声明 本人声蹑所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽 我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究 成果也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的 同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生躲弛日期；妒誓乒2 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件 和电子文档可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的 内窑相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文 的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名 魅。星 导师签名：圣兰日期也! ：兰：= 查塑查堂堡主堂垡笙j 兰- 一 1 1 负荷预测研究的背景 第一章绪论 电力系统的作用是为各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎质量标准要求的电能，以随时满足 各类用户的要求。各类用户构成各式各样的负荷，不同种类的负荷呈现出不同的大小与特性，无论 是对于电力系统设计还是对于运行研究而言，都是极为重要的因素。因此，事先估计负荷的变化与 特性，是电力系统发展与运行研究的重要内容。电力系统负荷预测理论就是因此而发展起来的，在 现代电力系统科学工程领域中它已经成为占有重要地位的研究领域。是电力系统自动化领域中的一 项重要内容。 在当今现代社会高速发展的情况下，“电力”已是社会经济发展必要的强大动力，是社会经济不 断现代化发展的物质条件，电力工业的发展也会制约国民经济其它部门的发展。由于电能是一种无 法存储的特殊“商品”，它的生产、输送、分配和使用几个环节都在同一时刻完成：况且现代的电力 系统十分庞大，由无数个电气元件组成各个功能系统，有数千台发电机组，用户分布于庞大的供电 区。要使电能商品达到产、供、用的动态平衡，以及电力企业效益最大化，就必须对电力负荷进行 预测，以达到电力系统的经济运行。 电力负荷预测，尤其是供电部门日常生产调度的重要工作之一，准确的负荷预测，有利于合理 安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建 设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。可以经济合理地安排电网内部发电机组的启 停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转备用容量，保证社会的正常生产和生活，有效 地降低发电成本。 电力负荷预测，还有利于决定未来新的发电机组的安装，决定装机容量的大小、地点和时间， 决定电网的增容和改建。决定电网的建设和发展，电力负荷预测也是电力系统发展规划的依据。由 于生产电能的发电厂、变电站以及线路的建设周期长，投资较高，从而更加突出地显示出了电力负 荷预测的重要性：每年新装多少容量的发电机组，建多少容量的变电所，增建多少公里的输配电线 路以及如何分布等，都必须与该地区的经济、社会发展和人民生活水平的提高相适应，不然就可能 产生电力不足而制约该地区的经济文化发展，或者电力过剩而造成设备和资金的自白浪费。 随着我国改革开放的不断发展，以及我国国民经济的迅速增长，使得电力已经成为了吸引外资 的重要条件之一。不足的电力供应使得外商不愿来投资，但电力建设过早。又会使过剩的电力设备 不能发挥作用，不能产生经济效益。对于一个发展中国家来说是应该尽量避免这样的情况出现， 这就更要求我们对电力负荷做出准确的预测。 由此可见，电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划规划等管理部门的重要工作之一。电力 部门的职责就是要向社会源源不断地供给充足的电力，以满足人民生活和国民经济对电力的需要。 电力事业的发展依赖于社会对电力的需求，因此，正确地预测出电力负荷既是为了能以充足的电力 满足国民经济的需要，也是电力事业自身发展的需要。这也正是电力系统负荷预测工作成为现代电 力系统工程科学中一个重要的研究领域的原因和其工作的深远意义之所在。 1 2 代理及多代理技术的研究与应用 代理和多代理技术是人工智能发展的最新方向，它是计- 劈机技术、网络技术和分布式人工智能 1 东南大学硕士学位论文 相结合的产物，是近年来新兴的计算机软件工程技术之一。多代理技术的出现可以将一个复杂的系 统分成具有不同或者类似功能的多个代理，这些代理可以独立也可以通过和其他代理的交互共同完 成一项任务，它们都有一定的自主性和推断能力，同时也能对周围环境的变化做出反应，具有某一 领域知识的知识库和学习机制。因此，多代理技术的产生为复杂的分布式计算、开放式系统的设计 实现提供了新的途径和方法。 多代理技术广泛应用于科学计算、机械工程、语言处理、运输调度、生产控制、电子商务、企 业管理和空中交通控制等多个领域。目前，较为成功的应用有：l u c a s 提出的并且已经在悉尼机场 投入使用空中交通管制的o a s i s 系统嘲，l e s s e r 等人的分布式交通监查( d i s t r i b u t e dv e h i c l em o n i t o r i n g t e s t ，缩写为d v m t ) 系统【6 j ，g a s s e r 等人的m a c e 系统”垮。文献【6 】提到了多代理技术在电力系统 也大有用处，如短期负荷预测、考虑安全约束的最优潮流计算、动态电力系统故障定位、电力系统 保护设计、在电力系统控制中心的应用及在电力市场及其仿真中的应用等。 1 3 本文所做的工作 融于负荷预测在魄力系统运行规潮中是霄投萁夔要的侔用，将诗算枫发展豹最巍技拳艘麓到负 荷颈涮工律孛采麓够德遽煎搿预测的菠蓑，撬离预测的凇确链，扩大负荷预测的应掰箍潮，西鲵， 本文提出了静麟予多代激技术的受麓鞭测系统。 空中介缨了电力羝统受耩鞭浏熬勰美壤念、基零鼹壤、麟健用豹方法，对鼗理髑鍪我瑷遮一a 王智熊发展的最新技术进彳予了详细蛾描述，在此基础上撼出了一种基于多代理结构的负萄颟测系统， 聿誊论该系统摧絮戆浚诗爨黪，阙述 该系绞鼹秘越，势最终嶷臻了一个鞍麓楚纂瓣雾钱溪受耢疆 测系统，避避使用南索供电公司的负蓊数操撵必算铡进行计算，收到了较好的效果。 查堕查堂堡主堂竺堕兰 2 1 引言 第二章负荷预测的原理 负荷模型一般有两个方面的涵义。一是负荷的电压和频率特性。这一涵义是指负荷是电压和频 率的非线形函数。二是负荷的时空特性。这一涵义是指负荷随时间和空间的分布，即在不同时刻不 同地点有功负荷和无功负荷是不同的。通常说的负荷预测就是指预测未来负荷的时空特性。 负荷预测的对象既包括有功负荷，也包括无功负荷。通常由于电力系统对用户变电站等的无功 负荷是有严格的功率因素限制的，所以一般只需预测有功负荷，待有功负荷预测出后，再根据功率 因素要求粗略计算出无功负荷。但需要指出的是，随着无功电价制度的出现，无功负荷将日益复杂， 无功负荷的预测将会提到议事日程上来。 负荷的时空特性通常用负荷的时间曲线来表达。按时间长短可分为日负荷、周负荷、月负荷、 年负荷曲线；按空间分为用户、负荷节点、区域、系统负荷曲线。 负荷预测的准确性对电网规划有着显著的影响。它直接影响到投资及运行的合理性，直接关系 到电网的安全、经济、可靠运行。若负荷预测实际偏低，将会导致电网容量不足。无法满足用户正 常供电要求，甚至还可能缺电；另一方面，若负荷预测实际偏高则会导致安装一些过多而不能充 分利用的设各，从而导致投资的浪费。因此应尽可能提高预测精度。 但精确的负荷预测并不容易做到，原因有： l 未来各种可能引起负荷变化的情况，并不能事先确切地全部掌握。 2 某些复杂因素，即使知道它们会对负荷发生影响，然而要定量地准确判定它们的影响，常 常是困难的。 3 没有一种足够完善的理论适用于所有的负荷预测场合。 4 在预测中所出现的很多实际问题，还决定于预测人员自身的判断能力与经验。 2 2 负荷预测的概念 电力系统的任务是给广大用户不问断地提供优质电能，满足各类负荷的需求。 2 2 1 负荷预测概念 负荷可指电力需求量或者用电量，而需求量是指能量的时间变化率，即功率，也可以说，负荷 是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬时所承担的工作负荷。对用户来说，用电负荷是指连接在电 网的用户所有用电设备在某一瞬时所消耗的功率之和。 1 、负荷按物理性能划分 负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷。 有功负荷：是把电能转换为其他能量，并在用电设备中真实消耗掉的能量，计算单位为k w ( 千 瓦) 。 无功负荷：在电能输送和转换过程中，需要建立磁场( 如变压器、电动机等) 而消耗的功率。 - 王 查塑查兰堡主兰垡鲨奎 它仅完成电磁能量的相互转换，并不做功在这个意义上称为“无功”。计算单位是k v a r ( 千乏) 。 2 、负荷按电能的划分 负荷按电能的产、供、销生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷。 发电负荷：指某一时刻电网或各发电厂的实际发电出力的总和，计算单位为k w 。 供电负荷：指供电地区内各发电厂发电负荷之和，减去发电及供热用厂用电负荷，加上从供电 地区外输入的负荷，再减去向供电地区外输出的负荷。计算单位为k w 。 用电负荷：指地区供电负荷减去线路和变压器中的损耗后的负荷，计算单位为k w 。 3 、负荷按时间的划分 负荷按时间分为年、月、日、时、分负荷。 2 2 2 影响负荷的因素 为得到准确的预测结果，预测之前必须对电力负荷的特性进行深入的分析，而且必须同时从时 间和空间两个角度进行分析。 电力网络负荷是电网中所有用户不同需求的总和。从原理上讲，若每一个单独需求的负荷模式 确定了，整个电网负荷模式便被确定了。然而，单独一个用户或设备需求模式是相当随机的和高度 不可预测的。此外，对于一个电力网络来说，单独需求模式分布也是非常广泛的。由此，通过对单 独使用模式外推进行电网负荷预测是不可能的。幸运的是，单独负荷的总和呈现出一个明显的负荷 模式，并且是可以统计预测的。 电网负荷行为受许多因素的影响。这些影响可分为以下四种类型：经济、时问、气候、随机干 扰。为模拟电网负荷，需要理解每一类因素对电力需求模式的影响。 1 、经济因素 电力网络运行地点的经济环境对电力负荷需求模式有显著影响。比如，供电区域、人口、工业 生产水平、电气设备数量变化及饱和水平和特性、政策发生影响。 这些因素对负荷影响的时间是比较长的，一般至少长于一周时间。在负荷预测时，在季节变化 及年度变化时，根据这些因素对负荷预测值进行相应的修正，是非常重要的。 2 、时间因素 对负荷模式有重要影响的时间因素主要有三种：季节变化、周循环、法定及传统节日。一般随 着温度及日照小时数等季节变化，负荷模式逐渐发生变化。季节事件会导致负荷需求模式显著及结 构性的变化。电网的高峰负荷是在夏季还是在冬季，主要取决于季节影响。常见的季节事件有：日 照时间的变化、季节需求比率结构的变化、学校学年开始、假期生产大幅度减少( 如新年期间) 等。 负荷周循环是供电区域人口工作休息模式作用的结果。对于不同的典型季节周，其相应典型负荷 模式也是不同的。法定及传统节日的影响，体现在这些日负荷水平比正常值降低，以及假目前或后 的一些天，由于趋向于一个长“周末”电力需求模式也发生明显变化。 3 、气候因素 由于许多电网有大量的气候敏感负荷，如电热器，空调及农业灌溉等存在，气候条件对负荷模 式变化有显著的影响。 对于许多电网而言，根据其对负荷的影响，温度是虽重要的气候变量。对于任一给定日，温度 对正常值的偏差，将引起负荷的显著变化，有时甚至需要对机组投入计划进订大的修止。另外，短 去温度对负荷特性也有影响，比如持续高温将引起整个电网负荷持续上升，可能会产生新的系统负 荷高峰。对于地理分布较广而气候分布又不均匀的电网。一般在系统负荷变化中，应考虑多个温度 变量。湿度是另外一个可以影响电网负荷的因素，特别是在高温或湿度大区域，其形式回温度相似。 同样，由于雷暴雨引起温度变化，也对负荷有显著影响。其它对负荷行为有影响的因素有：风速、 降雨量、云遮或日照强度。 4 、随机干扰 这里把所有能引起负荷模式变化，而有未包括上面三类中的其它因素均算在此类中。由于系统 负荷是由大量分散的单独需求组合而成，系统负荷不断受随机干扰因素影响。除了大量小干扰外， 轧钢厂、同步加速器及风洞等大负荷的运行将引起电力负荷大的波动。由于这些大设备运行时刻通 常对于系统调度人员来说是未知的它们代表了大的不可预测的干扰。还有一些特殊事件如工业设 备损坏、特殊电视节目，事件发生时刻可以预先知道，但对负荷影响程度是未知的。 总之，电力负荷是一个随机非平稳过程，它由成千上万个单独部分分量组成，而每个部分分量 又以不符合任何已知物理定理的不稳定形式变化着。 2 2 3 负荷的时间及空间特性 虽然电力负荷受着上述大量随机性因素影响，但负荷仍呈现出明显的特征。 从时间特性来看，电网负荷具有年间负荷不断增长及年内周期性交化两种特征。而年内周期性 负荷波动又可划分为以年为周期的波动以周为周期的波动、以日为周期的波动。不同负荷，随用 电性质的差别，相应特性也有显著区别。比如，住宅负荷及商业负荷具有经常的年增长以及明显的 季节性波动特点：而工业负荷季节性波动不大，一般可看作基础负荷。另外，在高度工业化地区， 很多工业负荷，由于生产水平有正常周期变化，其年间增长趋势呈现周期性变动的特性。 从空间特性来看，电网负荷随着用户的增多及区域的扩大，电网负荷同时率及负荷增长行为的 变化是有规律的。由于电网中负荷达到最大负荷时刻是不同的用户数越多，负荷同时率越低。负 荷同时率随用户数变化曲线如图2 1 所示。 另外，随着年度的变化，因用户数增长及每户平均用电量增长率将导致电网负荷增长，但增长 曲线的形状是区域分解的函数。供电区域面积越大，曲线越平滑。全系统年最大负荷增长呈现个 平滑、持续增长趋势，每年相应的天气等因素变化引起的负荷波动不大。而小供电区域负荷变化却 很陡峭，呈现典型的“s ”曲线形状，负荷从。到最终饱和值只需几年时间。 阑辩率 图2 ，l 电网负荷同时率变化曲线 用户数 2 3 负荷预测的基本原理 2 3 1 预测的核心问题 负荷预测的核心问题是预测的技术方法或者说是预测数学模型，随着现代科学技术的不断进 步，负荷预测理论技术得到了很大发展，理论研究逐步深入。适合本地特点的预测程序、软件开始 出现。 2 3 - 2 影响负荷预测作用大小的因素 负荷预测作用的大小，要看由于使用了预测结果所产生的收益，是否超出了所支出的费用，以 及超出多少。影响预测作用大小的因素是多方面的。主要有以下几项。 1 负荷预测费用的高低 负荷预测费用包括设计和实行预测程序费。历史数据资料收集、整理、计算和储存费、资料使 用费，资料更新费，人员技术培训费等。 2 负荷预测结果的准确性 一般说来。准确性高的负荷预测比准确性低的预测作用更大。但是，准确性高的预测方法往往 是比较复杂的，这又与较大的费用支出相矛盾。这就要看由于使用复杂预测技术手段所提高的预测 准确性，给决策者带来的好处有多大，是否值得。不同的负荷与电量预测对准确性的要求不同，长 期的负荷预测甚至容许误差达到l o ，而短期的日负荷预测的误差一般不能超过3 。 3 负荷预测的时效性 所谓负荷预测的时效性指的是提出一项预测结果需要多少时间。如能很快地得到预测结果，可 使决策者有充分的时闯改变决策，即预测的领先时间长，则预测作用大。反之，如果迟迟不出预测 结果领先时间又很短。其作用也就不大了。这一点对于电力系统在线超短期实时预测就更为重要 了。为此，我们应该大力提倡使用现代科学技术手段，如高速大容量电子计算机，各类资料信息管 理系统，获取气象、政治、经济信息的现代化通信手段。 4 负荷预测所依据的历史资料及其变动规律有无重大变化 在利用历史资料进行外推负荷预测中，如果负荷的过去和现在的发展规律直接延伸到未来，没 有什么重大的干扰和破坏，则可以加以模型化，利用已知的模型，类比现在，预测未来。如果在预 测期中发生了无法估计的重大事件( 如气象的剧烈变化、严重灾害、国家政策的重大变化等) ，以致 使负荷变化的正常规律被破坏，使原来持续上升或下降的资料发生转折就会使预测失效。这类负 荷预测失实的情况不少，因为转折点是最难预测的。 5 负荷预测期限的长短 负荷预测的具体作用视预测期限的长短而异。电力负荷预测一般可分为长期、中期、短期和超 短期四种，它们各有其预测的目的和意义。长期预测一般指l o 年以上，中期预测一般指5 年左右， 短期预测一般指1 天以上至1 年以下超短期预测一般指l h 以内。不同时期的预测会对不同的研究 指标起不同的作用。 2 3 3 负荷预测的特点 由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值，所以，负荷预测工作所研究的 一6 查堕查堂堡主兰垡堕奎 对象是不肯定事件。只有不肯定事件、随机事件，才需要人们采用适当的预测技术，推知负荷的发 展趋势和可能达到的状况。这就使负荷预测具有以下明显的特点。 1 不准确性 因为电力负荷未来的发展是不肯定的，它要受到多种多样复杂因素的影响，而且各种影响因素 也是发展变化的。人们对于这些发展变化有些能够预先估计，有些却很难事先预见到，加上一些l 临 时情况发生变化的影响，因此就决定了预测结果的不准确性或不完全准确性。 2 条件性 各种负荷预测都是在一定条件下作出的。对于条件而言，又可分为必然条件和假设条件两种， 如果负荷预测人员真正掌握了电力负荷的本质规律，那么预测条件就是必然条件，所作出的预罚往 往是比较可靠的。而在很多情况下，由于负荷未来发展的不肯定性，所以就需要一些假设条件。例 如，我们经常说，如果天气一直不下雨的话，排灌负荷将保持较高的数值等等。当然，这些假设条 件不能毫无根据的凭空假设，而应根据研究分析，综合各种情况而得来。给预测结果加以一定的前 提条件，更有利于用电部门使用预测结果。 3 时间性 各种负荷预测都有一定的时间范围，因为负荷预测属于科学预测的范畴，因此，要求有比较确 切的数量概念，往往需要确切地指明预测的时问。 4 多方案性 由于预测的不准确性和条件性，所以有时要对负荷在各种情况下可能的发展状况进行预测，就 会得到各种条件下不同的负荷预测方案。 2 3 4 负荷预测的基本原理 负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律，预计或判断其未来发展趋势和状况的活动，因 此必须科学地总结出预测工作的基本原理，用于指导负荷预测工作。 1 可知性原理 也就是说，预测对象的发展规律，其未来的发展趋势和状况是可以为人们所知道的。客观世界 是可以被认识的，人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结它的过去和现在推测其未 来。这是人们进行预测活动的基本依据。 2 可能性原理 因为事物的发展变化是在内因和外因共同作用下进行的。内因的变化及外因作用力大小不同会 使事物发展变化有多种可能性。所以，对某一具体指标的预测，往往是按照其发展变化的多种可能 性进行多方案预测的。 3 连续性原理 又称惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续统一的过程，其未来发展是这个过程的继续。 它强调了预测对象总是从过去发展到现在，再从现在发展到未来。它认为事物发展变化过程中会将 某些原有的特征保持下来，延续下去。电力系统的发展变化同样存在着惯性，如某些负荷指标会以 原有的趋势和变化率发展下去。这种惯性正是我们进行负荷预测的主要依据。因此，了解事物的过 去和现在，井掌握其变化规律，就可以对其未来的发展情况利用连续性原理进行预测。 4 相似性原理 东南大学硕士学位论文 尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但一些事物发展之间还是存在着相似之处，人们就 利用这种相似性进行预测。在很多情况下，作为预测对象的一个事物，其现在的发展过程和发展状 况可能与另一事物过去一定阶段的发展过程和发展状况相类似，人们就根据后一事物的已知发展过 程和状况，来预测所预测对象的未来发展过程和状况，这就是相似性原理。目前，预测技术中使用 的类推法或历史类比法，就是基于这个原理的预测方法。例如，当我们预测一个新的经济开发区的 用电量时，由于其建成时期较短，没有很多历史数据可利用，这时，就难以用趋势外推、回归分析 等方法建模预测。这种情况下，我们可以参考一个旱己建成的、规模和条件具有可比性的其他经济 开发区，以其发展时期相对应的用电量，作为预测新经济开发区用电量的基础，从而可以作出相应 的预测结果。 5 反馈性原理 反馈就是利用输出返回到输入端，再调节输出结果，预测的反馈性原理实际上是为了不断提高 预测的准确性而进行的反馈调节。人们在预测活动实践中发现。当预测的结果和经过一段实践所得 到的实际值存在着差距时，可利用这个差距，对远期预测值进行反馈调节，以提高预测的准确性。 在进行反馈调节时，首先认真分析预测值和实际值之问的差距及产生差距的原因，然后根据已经查 明的原因，适当改变输入数据，进行反馈，调节远期预测结果。反馈性预测实质上就是将预测的理 论值与实际相结合，在实践中检验，然后进行修改、调整，使预测质量迸一步提高。 6 系统性原理 这个原理认为预测对象是一个完整的系统，它本身有内在的系统，它与外界事物的联系又形成 了它的外在系统。这些系统综合成一个完整的总系统，都要进行考虑。即预测对象的未来发展是系 统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间的相互影响密切 相关。系统性原理还强调系统整体最佳，只有系统整体晟佳的预测，才是高质量的预测，才能为决 策者提供最佳的预测方案。 2 3 5 电力系统负荷预测方法概述 常用的负荷预测技术一般可分为： 一、定性预测技术 当同负荷预测相关的定量信息不存在或很少，但却有足够定性知识存在时，通常采用定性预测 技术。常用的定性预测技术有：d e l p h i 法、用户调查法、形态研究法、类比法等。定性预测不是建 立数学模型，而是依赖人的直观思考、判断和知识积累。这些方法的预测结果，与其说是某种估计 值，还不如说成是人们的一种期望值因此误差显然较大。但是与定量模型相比，也有其独自的优 点，就是可以利用人们的经验，从而可计入许多非量化的因素影响。 随着负荷变化模式越来越复杂，影响负荷的因素也越来越多，定性预测技术已不在适用，需要 采用定量预测技术。 二、定量预测技术 应用定量预测技术有两个基本假设一是负荷及相关因素可以定量表达，二是负荷过去模式将 来也要继续存在定量预测技术是多种多样的，按照所使用的数据分类，定量预测技术可以分为： 自身外推法 相关分析法 自身外推法只需要负荷本身历史数据，通过寻找负荷历史数据中的负荷变化规律与特性，并将 其变化模式外推到未来进行预测。该方法显著优点是需要数据少。其缺点是如果负荷不能自解释时， - 8 东南大学硕士学位论文 会导致误预测。自身外推法比较适合于预测周期相对比较短的情形。相关分析法是将负荷同各种社 会和经济因素等联合起来考虑，通过寻找电力负荷与影响其变化的相关因素之间的关系或数学模型， 来达到预测的目的。这种方法优点是预测人员能清楚地看到负荷增长趋势与其它可测量因素之间的 关系。其缺点是必须预测各种人口和经济等相关因素数据，而这可能比负荷预测本身更困难。相关 分析法比较适合于负荷模式变化比较大、预测周期较长的情形。 目前比较成熟的定量预测技术基本上属于概率统计方法，可分为两大类： 1 时间序列分析法 时间序列分析法将负荷数据当作一个随时间变化的序列进行处理，通过寻找负荷历史数据中的 变化模式，并将该模式外推到未来进行预测。按照处理方法的不同该大类方法又可以分为 ( 1 ) 确定性时间序列分析法 常用的确定性分析法有：指数平滑法、c e n s u s - - 1 1 分解法、谱展开法等。指数平滑法假定负荷 由负荷模式和误差组成。通过对负荷历史数据的加权或平滑，去掉随机误差。该方法简单、快速， 特别适用于预测量大、预测周期相对比较短的情形。c e n s u s - - 1 1 分解法假定负荷模式是由季节模式、 趋势模式、循环模式等多个子模式组成，通过对随机误差的平滑，分别预测出各子模式分量，最后 再组成一个最终预测。c e n s u s - - 1 1 分解法不但可提供预测，而且可提供负荷各组成部分及各部分对 总负荷影响大小的信息。谱展开法是一种特殊的确定性方法，它既可以利用f o u r i e r 级数将负荷模式 分解为一系列具有不同频率的正弦函数，从而可对负荷的周期性分量进行预测，也可以将负荷用时 间序列自相关特征函数表达，用于预测负荷的随机分量，该方法优点在于其结构简单。指数平滑法 和c e n s u s - - 1 1 分解法是两个常用的方法，这两个方法虽然缺少理论依据，但都很实用。 ( 2 ) 随机时间序列分析法 常用的随机分析法由：b o x - - j e n k i n s 法、状态空间法、m a r k o v 法等。b o x - - j e n k i n s 法通过将负 荷序列当作一个过程进行处理，应用a r i m a ( 自回归积分移动平均) 等模型进行预测。状态空间法 则将负荷行为用系统状态方程表达，采用k a l m a l l 滤波进行参数估计。m a r k o v 法也是将负荷时间序 列看作一个随机过程，通过对不同状态的初始概率和状态之间转移概率的研究确定状态的变化趋 势，以预测未来负荷。这三种随机分析法考虑了负荷行为和其主要因素的随机影响。主要缺点是模 型识别主要依靠人的经验，识别比较困难。 2 回归分析法 回归分析法假定负荷同一个或多个独立变量存在因果关系，通过寻找因果关系的数学模型，据 此预测出将来负荷值。回归分析法模型参数估计技术比较成熟，预测过程也相对比较简单。但一般 为避免数据处理过于复杂，常常假定变量间关系为线形的。这个假定关系是回归分析法内在的误差 源。引起回归法误差的另一个原因是解释变量和因变量函数关系是非平稳的，它们随着时间而变化。 为了减少该误差，可采用自适应修正函数关系的方法，但这样增大了计算负担及预测过程的复杂性。 常用的回归分析方法有：一元回归分析法、多元回归分析法及多变量回归分析法等。一元回归分析 法选取单个负荷为因变量，时间、温度等一个变量作为自变量。多元回归分析法同样选取单个负荷 为因变量，但选取多个变量作为自变量。多元回归分析时，常常采用逐步回归的思想，从影响负荷 的多个因素中t 选取出最有意义的因素建立了预测模型。多变量回归分析法选取多个负荷为因变量， 可同时完成多个负荷的预测，并可方便处理负荷间的相关影响。 上面介绍的定量分析法虽然具有理论相对成熟、易于编程等特点，但对于不确定性比较大、负 荷变化模式比较复杂的情形，也难于做出准确度高的预测来。有鉴于此随着人工智能技术的不断 发展和日臻完善，人们又提出了以下几种方法： 灰色系统理论 东南大学硕士学位论文 模式识别法 模糊预测法 专家系统法 神经网络法 优选组合预测法“l j 灰色系统理论是我国邓聚龙教授提出的，它研究的是贫信息下建模，提供了贫信息下解决系统 问题的新途径。它把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程，对灰色量 采用数据生成的方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性强的生成序列再作研究。将它应用于电 力系统负荷预测就是通过对负荷序列进行生产变换，使其变化为有规律的生成数列再建模进行预测。 灰色系统方法适用于近期预测。 模式识别法通过对负荷相关因素的特征提取、特征选择及聚类分析等步骤，可以划分出典型 的负荷变化模式，并可根据未来相关因素状态作出未来负荷的预测。 模糊预测法【1 2 j 通过应用模糊集理论，可直接根据不确定的数据进行决策，常用的方法有：模糊 回归分析，模糊聚类分析等。 专家系统法通过将规划人员的经验用计算机可识别的产生式规则等形式表达，从而可模拟专家 进行预测。该方法可以将入的经验同统计方法相结合，对于异常负荷模式的预测特别有效。采用该 方法的主要局限在于专家经验提炼困难。 神经网络法通过对人脑神经系统的结构模拟来实现负荷的预测。人工神经网络的优点是可以模 仿人脑的智能化处理。对大量非结构性、非精确性规律具有自适应性功能，具有信息记忆、自主学 习、知识推理和优化计算的特定。现在主要使用的是误差反向传播算法，又称b p 法。入工神经网 络目前在国内外主要应用于电力系统短期或超短期负荷预测。 优选组合预测法是指将几种预测方法所得的结果选取适当的权重进行加权平均或指在几种预测 方法中进行比较，选择拟合优度最佳或标准离差最小的预测方法。组合预测法是建立在最大信息利 用的基础上它集多种单一模型所包含的信息，进行最优组合通常通过组合预测法可以改善预测 结果。目前组合预测法主要包括：等权平均组合预测法( e w ) ，方差一协方差优选组合预测法( m v ) ， 回归组合预测法和模型群优选预测法等1 1 1 1 。 一1 0 查塑查堂堡主兰垡笙兰一 3 1a g e n t 的相关概念 第三章多代理系统的介绍 a g e n t 是分布式人工智能( d i s t r i b u t e d a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ) 的一个基本术语，起源于6 0 年代， 当时研究的是作为信息载体的a g e n t 在描述信息和知识方面所具有的特性。那时a g e n t 的思想并未引 起更多a i 研究者的重视。到了8 0 年代，由于智能技术的广泛应用以及计算机软硬件水平的提高， 使得广大a i 研究者对a g e n t 产生了极大的兴趣。近些年来，对a g e n t 的研究工作主要集中于多a g e n t 系统。如今多a g e n t 系统已是人工智能研究的一个热点且在并行计算和分布处理技术中取得了较大 的进展。 3 1 1 a g e n t 的来源 a g e n t ( 代理) ，原指在商品经济活动中被授权代表委托人的方。后被借用到人工智能、计算 机科学和计算机辅助工程领域，因而形象地描述了计算机辅助软件工具的智能作用、地位及其与人 之间的关系。 8 0 年代中后期，从事分布式人工智能( d a d 和计算机科学的研究人员开始对a g e n t 进行研究。 由于a g e n t 的智能行为，它被认为是人工智能的一个原语，分布式人工智能的一个基本术语。有人曾 经预言：“基于a g e n t 的计算将可能成为下一个对软件开发的重大突破”。随着人工智能和计算机技术 在工程中的广泛应用，多a g e n t 系统技术对解决产品设计、制造乃至整个生命周期内多领域问的协调 台作提供了一种更好的方法，也为集成、并行地产品开发提供了一种更有效的手段。 对a g e n t 的定义，m w o o l d r i d g e 和n t j e n n i n g s 于1 9 9 5 年提出：“a g e n t 是一个满足特定设计需 求的计算机( 硬件或软件) 系统。它位于特定的环境当中，具有高度的灵活性和自治性。”b 3 i ”1 a g e n t 在一定环境下能独立自主地运行，作用于环境也受环境影响，且能不断地从环境中获取知识以提高 自己的能力。具有知识、目标和能力，即a g e n t 具有知识和知识获取与应用的能力、有与环境进行通 讯的能力、及达到目标的事物处理的方法。 a g e n t 是这样一种实体，即体现智力状态的实体，如信, 念, ( b e l i e f ) 、能力( c a p a b i l i t y ) 、选择( c h o i c e ) 和承诺( c o m m i t m e n t ) 等。这些状态分别可用准确的方式表达，类似于人类通常所使用的意义。某 些硬件或软件成为a g e n t ，正是由于它们具备了对那些智力状态进行分析和控制的能力。a g e n t 作为 体现智力状态的实体，模拟人类的思维方式，对利用计算机和其它自动化手段，解决客观世界的问 题是一种有益的探索。 3 1 2a g e n t 的结构 1 a g e n t 的属性结构 通常- a g e n t 被认为是一个七元组：( m m ，m s ，b r ，m b r ，b r a ，m a p ，c a p ) 。其中，m m 是消息 监听器，m s 表示心态，b r 表示行为规则，b r a 是行为规则调整器，m a p 是消息映射器，c a p 表示能力。 a g e n t 的心态由信念、意向和承诺组成。信念由a g e n t 认为真的事实和规则组成，意向是一个a g e n t 对其他某个或某些a g e n t 在某种心态条件下做某种或某些动作的意思，承诺是个a g e n t 对其他某个 或某些a g e n t 在一定心态条件下在将来某个时间做某个或某些动作的表示。一旦承诺的时间条件得到 满足，a g e n t 将检查那时它的心态条件以决定是否执行其承诺的动作。 行为规则是一个三元组( 消息条件，心态条件，动作序列) 的集合。每一个规则的语义为：如 l l 奎查查兰堡主堂垡笙苎 果a g e n t 收到消息条件中规定的消息，并且具有心态条件中规定的心态，则删将执行相应的动作 序列。值得注意的是，这里的心态条件未必是a g e n t 的心态库中现成的，a g e n t 可以利用其规则信念 进行简单的推理，来判断某个特别的信念是否成立。 行为元规则是a g e n t 依据某些行为规则的应用所产生的心态效应而对这些行为规则进行修正的 规则。 能力是a g e n t 可以进行的通讯和私有动作的集合。私有动作是个体a g e n t 所独有的，而通讯动作 对所有的a g e n t 都是相同的。通讯动作一般应基于言语行为理论分类为通知、请求、命令等。 2a g e n t 的物理结构 a g e n t 的一般结构如图3 1 所示，它由知识库、推理机、用户界面、通讯模块、事物处理模块及 学习模块组成。 ( 1 ) 知识库：存储a g e n t 的知识，知识来源有两个，一个由用户增加，另一个是通过学习模块学 习而获得。 ( 2 ) 推理机；刹用融裙的知识控制通讯模块、事物处理模块和学习模块。 ( 3 ) 震户爨谣；用户可熬铡用该器囊维护知谖黪，共避过撼毽极控剿邋 ； i 模块、攀物处理模块 斓学霹模块。 蕊3 1 a g e n t 的物理绩构 逶讯横浚 受资a g e n t 与辨弊( 9 弊环境藏弼静a g e n t ) 酌避讯。 ( 5 ) 事物处理模块：是a g e n t 要到这鞭捧瓣枣耱熊理方法罄块。 6 ) 学习模块；疑a g e n t 斡苓麟遮行进程孛恿终经验，先知鼋楚霹鬻灏耨的囊谖， 懑耀a g e n t 的壤念，我 | 、】怒受费灏爨系统势为三耪类型滟a g e n t ：1 、麓户：器嚣a g e n t ，2 、戮测搂 缀a g e n t ，3 、镶：遴a g e n t 。每个a g e n t 龅穗部结构如下。 舢界面a g e n t 。貉杰： h 骞念：避稽入瓿交互。 l 靠两：裔入枫交飘信息e 重，恕疆浏a g e n t 传输预铡请求歉霸数掇摩传簸整谗藜求。 东南大学硕士学位论文 承诺：一旦有人机交互信息，便向预测a g e n t 传输预测请求及向数据库传输查询要求。 行为规则： 岛塞麓 l 动作序列： 行为元规则：无。 能力： h 私有动作： l _ i 乱讯动作： b 1 预测a g e n t 心态： 人工传递预测或查询条件。 有人机交互信息时，向预测a g e n t 传输预测请求及向数据库传输查询要求。 向预测a g e n t 传输预测请求及向数据库传输查询要求。 人机交互。 请求动作。 用本预测方法进行预测。 有预测请求时，进行预测动作。 一旦有预测请求时，进行预测动作。 行为规则： 卜_ 稍息条件： 卜_ 一0 态条件： l 动作序列： 行为元规则：无。 能力： 卜_ 私有动作： l _ i 目讯动作： c 1 管理a g e n t 界面a g e n t 传输来的需要预测的信息。 有预测信息时，进行预测。 预测。 预测。 通知动作。 心态： h 言念：管理系统中的每一个a g e n t ，为界面a g e n t 提供查询任一预测a g e n t 相关信息的功 i能。 卜_ 意向：有登记、注销或查询要求时，进行登记、注销或查询。 o 承诺：一旦有登记、注销或查询要求时，进行登记、注销或查询。 行为规则： 预测a g e n t 向其发送登记或注销的信息，界面a g e n t 向其发送登记、注销或查 询的信息。 ：有登记、注销或查询信息时，进行登记、注销或查询。 ：登记、注销或查询。 行为元规则：无。 能力： r 私有动作：登记、注销或查询。 l 叫目讯动作：通知动作。 a g e n t 各个部分的作用以及a g e n t 的工体过程如下：消息监听器的作用在于时亥9 主动的监听a g e n ! 的各种消息，包括来魏其他a g e n t