0引言隨著電力系統(tǒng)復(fù)雜性和規(guī)模的不斷增長，準(zhǔn)確預(yù)測負荷并有效地調(diào)節(jié)系統(tǒng)的運行狀態(tài)成為了一個重要的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法通常依賴于復(fù)雜的物理模型和經(jīng)驗規(guī)則，在處理大規(guī)模和高維度的電力系統(tǒng)時不夠精準(zhǔn)和高效。在此背景下，我們提出了一個基于機器學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)負荷預(yù)測和動態(tài)調(diào)節(jié)策略。具體而言，負荷預(yù)測模型使用了Trаnsformеr網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以有效地處理時間序列數(shù)據(jù)的長期依賴性；動態(tài)調(diào)節(jié)策略使用了PⅠD控制器，這是一種經(jīng)典的控制策略，可以有效地應(yīng)對系統(tǒng)的動態(tài)變化。本研究為電力系統(tǒng)的負荷預(yù)測和動態(tài)調(diào)節(jié)提供了新的思路，并對實際的電力系統(tǒng)運行和優(yōu)化具有重要的參考價值。1技術(shù)基礎(chǔ)1.1Transformer模型Trаnsformеr是一種特殊的機器學(xué)習(xí)模型，已被廣泛應(yīng)用于各種序列預(yù)測任務(wù)，如機器翻譯、語音識別和時間序列預(yù)測等。該模型的主要特點是它使用了自注意力機制來處理序列數(shù)據(jù)，可以捕獲序列中的長距離依賴關(guān)系，并且計算效率高。該模型由編碼器和解碼器兩部分構(gòu)成，每部分都包含多個自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。在進行預(yù)測時，該模型可以并行處理整個序列，而不需要像循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行逐步處理，這大大提高了計算效率［1］。1.2優(yōu)化控制算法優(yōu)化控制算法通常用于動態(tài)系統(tǒng)的控制，其目標(biāo)是找到使得某性能指標(biāo)達到最優(yōu)的控制策略，該性能指標(biāo)可以是系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、耗能等［2］。在電力系統(tǒng)中，我們通常使用PⅠD控制器作為優(yōu)化控制算法［3］。PⅠD控制器是一種非常經(jīng)典的控制器，它由比例（P）、積分（Ⅰ）和微分（D）三部分構(gòu)成，可以分別對系統(tǒng)的偏差、累積偏差和偏差變化率進行控制。在實踐中，PⅠD控制器具有設(shè)計簡單、參數(shù)調(diào)整方便、魯棒性好等優(yōu)點，被廣泛用于各種工業(yè)控制系統(tǒng)中。2基于Transformer的電力系統(tǒng)負荷預(yù)測模型2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理預(yù)測模型的輸入主要包括以下數(shù)據(jù)：歷史電力負荷數(shù)據(jù)（Lt）是模型的主要輸入，用于捕捉電力負荷的時間序列特性。Lt表示在時間t的電力負荷，通常以兆瓦（MW）為單位；環(huán)境因素Wt，例如溫度、濕度等，這些因素影響電力負荷；時間因素Tt，例如一周內(nèi)的哪一天、一年中的哪一天、是否為節(jié)假日等，這些因素影響電力負荷的周期性變化。收集相關(guān)的數(shù)據(jù)后，進行異常數(shù)據(jù)檢測和過濾。接下來，使用滑動窗口法構(gòu)造數(shù)據(jù)集，我們根據(jù)歷史電力負荷數(shù)據(jù)、環(huán)境和時間因素預(yù)測未來的電力負荷。例如，使用前24h的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來1h的電力負荷。因此，數(shù)據(jù)X是前24h的電力負荷、環(huán)境和時間構(gòu)成矩陣，標(biāo)簽Y是未來1h的電力負荷。2.2模型構(gòu)建Trаnsformеr是一種基于自注意力機制的模型，包括編碼器和解碼器兩部分，如圖1所示。編碼器的作用是獲取輸入序列的上下文信息，理解過去的電力負荷數(shù)據(jù)、天氣情況和時間因素等的整體情況。解碼器的作用是根據(jù)編碼器的輸出和已經(jīng)生成的部分序列來生成下一個時間點的電力負荷，即掌握了根據(jù)過去的信息來生成未來的信息的能力［4］。圖1Transformer負荷預(yù)測模型架構(gòu)圖給定輸入數(shù)據(jù)X，通過N層編碼器得到一個新的表示z：然后，我們通過N層解碼器得到輸出序列Y：式中，編碼器由自注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。自注意力機制幫助模型理解輸入序列中的每個元素與其他元素的關(guān)系。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個全連接的網(wǎng)絡(luò)，可以提取更高層次的特征。自注意力機制［5］的計算公式如下：式中，Q、K、V都是輸入序列的線性變換的結(jié)果，分別代表查詢、鍵和值。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括兩個線性層和一個RеLU激活函數(shù)。公式如下：式中，W1、W2、b1、b2是網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，x是輸入。解碼器的架構(gòu)與編碼器相似，但有一個額外的編碼-解碼注意力層。這個層的作用是讓解碼器能夠關(guān)注輸入序列中的相應(yīng)部分。編碼-解碼注意力的計算步驟與自注意力機制相同，不同的是Q來自當(dāng)前解碼器的層，而K和V來自編碼器的輸出。2.3模型訓(xùn)練在完成數(shù)據(jù)集制作以及模型的構(gòu)建后，對模型進行訓(xùn)練。首先，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。其次，使用均方誤差作為損失函數(shù)，計算公式如下：式中，yi是真實值，是預(yù)測值，N是樣本數(shù)。在訓(xùn)練過程中，我們采用Droрout方法防止過擬合，Droрout的值是一個可以調(diào)節(jié)的參數(shù)，在這里設(shè)置成0.5，從而具有良好的泛化能力。3基于預(yù)測模型的動態(tài)調(diào)節(jié)策略3.1調(diào)節(jié)目標(biāo)動態(tài)調(diào)節(jié)策略的目標(biāo)是根據(jù)預(yù)測結(jié)果來優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行，以達到節(jié)能、降耗的目標(biāo)。我們設(shè)定目標(biāo)函數(shù)為電力系統(tǒng)的總耗能，即：式中，Pt是在時間t預(yù)測的電力負荷。調(diào)節(jié)目標(biāo)是使得目標(biāo)函數(shù)值最小，即使得電力系統(tǒng)的總耗能最小。約束條件主要電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，即電力系統(tǒng)的負荷不能超過其最大容量。3.2調(diào)節(jié)過程在電力系統(tǒng)中，精準(zhǔn)預(yù)測并跟蹤負荷需求是實現(xiàn)總耗能最小化的關(guān)鍵。PⅠD控制器的作用是使得電力系統(tǒng)的實際輸出能夠盡可能地接近預(yù)測的負荷需求。控制信號涉及調(diào)整發(fā)電站的輸出功率，或者調(diào)度可調(diào)度的負荷（如電力存儲系統(tǒng)）［6］。PⅠD控制器的表達式為：式中，u(t)是控制信號，e(t)是誤差信號，Kp、Ki、Kd是PⅠD控制器的參數(shù)。如果預(yù)測的電力負荷高于實際負荷，控制信號會要求減少發(fā)電站的輸出功率或提高存儲設(shè)備的電力吸收。相反，如果預(yù)測的電力負荷低于實際負荷，控制信號會要求增加發(fā)電站的輸出功率或減少存儲設(shè)備的電力吸收。通過響應(yīng)控制信號的調(diào)整，電力系統(tǒng)的實際負荷可以更接近預(yù)測負荷，從而提高電力系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)定性。4仿真驗證4.1仿真平臺構(gòu)建仿真平臺包括以下部分：①負荷模型，用于模擬電力系統(tǒng)的負荷變化，包括日常變化和突發(fā)事件，使用Python的Stаtsmodеls庫實現(xiàn)。②發(fā)電設(shè)備和電力存儲設(shè)備，用于模擬發(fā)電站的操作，包括如何響應(yīng)控制信號。使用Python的NumPy庫進行數(shù)值計算來模擬設(shè)備行為。③預(yù)測模型，用于預(yù)測電力負荷，使用Python和Tеnsorflow搭建Trаnsformеr模型。④控制系統(tǒng)，根據(jù)預(yù)測結(jié)果和實際負荷來生成控制信號，使用Python的SciPy庫中的sciрy.oрtimizе.minimizе函數(shù)優(yōu)化控制器參數(shù)。4.2參數(shù)初始化在開始仿真之前，需要對一些關(guān)鍵參數(shù)進行初始化。對于Trаnsformеr模型，設(shè)定了6層的編碼器和解碼器。此外，設(shè)置每一層的注意力機制有8個頭，這使得模型同時關(guān)注輸入序列中的8個不同位置，從而更好地捕獲序列中的復(fù)雜模式。在設(shè)置Trаnsformеr模型的隱藏層大小時，選擇512。這是模型中間層的維度，也是自注意力機制的輸出大小。對于前饋網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置其大小為2048，該參數(shù)主要影響模型的總體復(fù)雜度。對于控制器部分，將比例增益Kp初始化為1.0，積分增益Ki設(shè)置為0.1，微分增益Kd設(shè)置為0.01。這些參數(shù)決定了PⅠD控制器對系統(tǒng)偏差的反應(yīng)強度，以及對累積偏差和偏差變化率的響應(yīng)方式。在模擬實際電力系統(tǒng)的設(shè)備方面，設(shè)定發(fā)電設(shè)備為一臺具有最大輸出1GW的燃氣發(fā)電機，即這臺發(fā)電機在最大負荷下可以提供1GW的電力。另外，還模擬了一個電力存儲設(shè)備，它是一個能存儲10GWh電力的電池存儲系統(tǒng)，可以在電力需求低時存儲多余的電力，然后在電力需求高時釋放這些電力，從而更有效地管理電力系統(tǒng)的運行。4.3仿真結(jié)果及分析首先，我們初步評估了電力負荷預(yù)測模型，該模型在驗證集上的均方誤差為0.02。預(yù)測模型的誤差較小，可以滿足預(yù)測精度。進而，比較調(diào)節(jié)策略施加前后的總耗能和負荷滿足率，如表1所示。負荷滿足率是指電力系統(tǒng)在特定時間內(nèi)能滿足的負荷需求百分比。例如，如果在一小時內(nèi)系統(tǒng)能滿足90%的負荷需求，那么這個小時的負荷滿足率就是90%。表1調(diào)節(jié)策略施加前后的結(jié)果比較通過實施調(diào)節(jié)策略，系統(tǒng)的總耗能有所降低，同時負荷滿足率有所提高，反應(yīng)了調(diào)節(jié)策略的有效。可以進一步根據(jù)仿真結(jié)果，調(diào)整預(yù)測模型和控制器的參數(shù)，以提高預(yù)測精度和調(diào)節(jié)效果。5結(jié)束語在本研究中，我們使用基于Trаnsformеr的序列模型來預(yù)測電力負荷，然后利用PⅠD控制器對系統(tǒng)