电力负荷优化理论研究

文俊峰

摘要：电力系统负荷预测是电网规划的核心，如何更好的进行电力负荷预测，已经成为电力企业需要解决的首要任务。在电力系统负荷预测中，可选的预测模型种类很多，每种预测模型都是对实际负荷系统的简化和抽象，并从不同角度对电力负荷系统进行模拟。当对负荷系统进行模拟时，负荷的变量和参数由于外界条件的影响，其发展变化存在着不可预知的多变性和复杂性，具有一定的局限性。本文主要概述了优化算法的理论知识和基本概念，并从有约束和无约束的两方面概述了优化算法的使用条件和范围。

关键词：电力负荷；预测；理论；

1.引言

电力行业与千家万户有着千丝万缕的联系，电力行业的有序、快速、稳定的发展关系到国计民生，是国家机关公共基础事业和产业单位不可分割的一部分，是国家资源重要的经济保障，其安全运行关系到国家能源的有效利用⑴。电力系统分布比较复杂，电力企业调度部门主耍对整个电力系统的运行方式进行控制，从而确保电力系统运行的可靠性和经济性，使电能的供应得到有序合理的安排。电力企业己经为国家经济的大踏步和人均收入的增长打下了坚实的基础，成为了人们群众和国家不可缺少的重要组成部分在科技高速发展的今天，电力企业也在与时俱进，不断的在寻求新的发展方式和新的负荷预测方法。

负荷预测工作进展的好坏关系着电力企业很多部门的发展，其涉及电力设计与电网策划，电力系统的经济运行，电力部门市场交易等诸多方面的因素。因此，在电力部门设计策划、企业管理中，需要了解电力负荷是怎样变化的，电力系统负荷的特点有哪些，这样才会提高负荷预测的精度，使得预测效果达到令人满意的目的。电力系统负荷要求供电量与人们对电量的需求要达到瞬时均衡，这种特点就要求电力系统行业的负荷预测水平比其他各行业的预测水平要高。这是目前电力部门研究人员要继续研究发展电力负荷预测的关键所在。

2.优化方法的理论研究

在一般工程设计中，均可以用数学模型来表达，即转化为数学模型。在优化设计当中，数学模型重要包括三个基本决策条件：参数的变量、约束条件和目的函数。如何设计其中变量的个数，对设计空间的维数十分簞要，其变量的个数决定了空间的维数。确定计算变量的基本方针原则是：在满足计算基本要求的条件下，将设计变量定为某些影响较大的设计参数，并根据设计参数的实际要求，将其确定我某一固定的数值，从而把设计变量参数的个数减少，便于以后计算方便、快捷。优化设计的主要核心，就是要让所设计的参数变量在计算的最佳时刻达到极大值或极小值。在预测的空间当中，虽然有很多个有可能的预测方案，是在一般工程预测实践中，预测变量的取值具有限制性，一般把这些限制条件称之为最优化电力负荷预测问题的约束目标函数或者约束条件。

为了解决上述提到的问题，经常从以下两个方面进行设计优化在电力系统中，负荷预测数学模型的设计优化：

（1）在电力系统负荷预测中，遇到约束设计优化，需要按其约束目标函数或约束条件，如果目标函数是无约束的，我们将其定义为无约束优化问题。

（2）在电力系统负荷预测中，遇到约束设计优化，需要按其约束目标函数或约束条件的具体特点，将其分为线性规划和非线性规划两个方面。当要约束的函数和所有的约束条件均是线性函数，我们将其称为线性函数规划;反之我们将其称为非线性函数规划。如果优化设计的目标函数是二次线性函数并且该函数也是线性的，我们把该类设计优化称之为二次条

件规划问题。线性规划和非线性规划是数学规划中的两个主要的分支，在电力负荷预测的实际问题中均有重要作用。在负荷预测问题中，大多数负荷预测问题均是非线性规划问题，其解决方法便是求解数学函数中的多元非线性函数的极大值和极小值等问题。在目标函数整个区域当中，倘若包括两个及以上的极值点，则称在区域中的每一个极值点为局部极值点。在整个可行域中，比较所有的局部极值点，可得到一个最小或最大的局部极值点，称为全局极值点。

3.电力负荷约束最优化 

有作用的约束：如果在极小值点周围，不等式的约束条件则会化为等式的约束条件，这

种由变化明显是有作用约束的。约束极值点肯定在这些有作用约束前提的极值上。没有作用的约束：在工程现实优化计算题目中，大部分的极值点在不等式约束条件没有到的约束作用。所以，在一些前提下是可以忽视的。

无约束优化问题的一般数学表达式为：

解决上述问题的方法，称之为无条件约束优化法。如果f(x)为一元目标函数，解决上述无条件约束优化办法称为一维搜索方法。计算优化问题的迭代算法是按照迭代格式：

来求出的，即是从给出点xk开始，沿着指定的方向sk寻找，从而求出目标函数min f(x)沿着指定方向sk的极小点.

无约束优化这种理论思想在比较早的时期就有人提出来，该理论思想发展的也比较成熟，具体的计算方法也多种多样。目前，研究新的预测方法是现在研究学者研究的重点问题，较好的无条件约束优化方法也在不断的涌现。经过总结和归纳，这些方大致可分为两种情况：一类是直接搜索法，也可以简称为直接法，该方法是利用计算目标函数，从而求出信息来源，利用这些来源去判断大致方向，；另一类方法称为间接法（或者解析法），该方法需要计算目标函数的一阶、二阶导数值，并利用导数值来判断搜索方向。

一维搜索方法这样包括以下几种方法：黄金分割法、分数法、二次及三次插值法。在求

解多元目标函数时，一般是利用无条件约束优化方法来确认其搜索方向。因此，这些方法具有比较为良好的优越条件，一般将这种方法称为直接计算方法。

4.结束语

在数学算法当中优化理论是重要的算法之一，其研究目的是找到在多种的预测方案中最佳的负荷预测方案有哪些，以及最佳的负荷预测方案应用的环境和前景。本文主要概述了优化算法的理论知识和基本概念，并从有约束和无约束的两方面概述了优化算法的使用条件和范围。

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