皮霄林　李春梅

摘 要 随着我国经济建设与科学技术的高速发展，电网承载的负荷越来越高，如何实现准确的电网负荷预测技术成为当前新型智能电网研究的热点。这些负荷如果没有进行较好的计算，那么很有可能会电网在实际的使用过程中出现问题。由于云计算技术的发展和普及，目前可以使用云计算技术来实现新型智能的电网负荷预测平台。本文着眼于电网负荷预测，利用云计算技术实现电网负荷预测平台实现技术。

【关键词】云计算 智能电网 电网负荷预测平台

电网负荷预测平台对于我国电网的正常运行具有十分重要的意义，由于我国目前对于电力的需求十分巨大，如果没有较为完善的电网负荷预测平台，那么也就无法较好的对即将到来的负荷数值进行相应的预测，一旦负荷较大，那么很有可能会对电网造成巨大的危害，导致我国人民在使用电力的过程中无法正常使用，甚至会造成一些安全事故，对我国人民的生命财产安全造成严重的隐患。传统的电网负荷预测平台已经不能适应现在的高负荷、大数据的现状，正是由于这一原因，目前实现一种新型智能电网的负荷预测平台对于我国的经济建设以及人民生活的正常运行有着十分重要的意义。而目前随着云计算技术的发展，可以将云计算技术应用于电网负荷的预测过程中。文章主要从云计算的特点以及电网负荷预测平台框架的特点入手，讨论了基于云计算的新型智能电网负荷预测平台的实现方法。

1 智能电网负荷预测平台的实现技术

1.1 智能电网所具有的特征

智能电网需要具有“四化”的特征，“四化”主要指的是“信息化、自动化、数字化、互动化”。在我国的智能电网实现过程中，需要涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度六个环节，正是由于这六个环节，对我国的智能电网预测平台的实现又提出了新的要求。在负荷预测的过程中，所需要面对的首要问题为分析预测系统较多，每个系统所拥有的特点也是不同的。在传统负荷预测系统使用的过程中，往往会出现预测过程中信息掌握不全，信息真实程度较低等问题，这就需要使用信息化技术来解决这一问题。在实际的电网负荷预测平台的实现过程中，根据原有系统的不足，我们发现智能电网预测平台需要具有如下4个特点：

1.1.1 能够预测较多的对象

目前我国在对电力使用的过程已经不同于原有的过程，因此在对电网负荷的预测也需要从以往的母线负荷预测和系统负荷预测过渡到“点线面体”全方位的预测。也就是说需要对母线负荷、地区负荷、用户负荷以及全网负荷进行相应的预测。

1.1.2 能够进行多种因素下的预测工作

由于在智能电网的大环境下，不仅是需要对社会因素以及气象因素等传统影响因素进行考虑，同时也需要考虑发电上网计划、负荷管理方式以及在储能情况下的削峰填谷对负荷的影响。在这样的情况下能够正常进行预测才能够实现智能电网负荷预测。

1.1.3 能够找到能耗的具体原因

智能电网的负荷预测也需要能够在使用过程中找到电能是如何被消耗的，也只有找到了电能消耗的原因才能够更好地实现节约电能的效果，减少电网的负荷。

1.1.4 预测精度高

在传统电网运行过程中，信息流往往只是单向信息，但是在智能电网使用的过程中，电力和信息是双向流通的，同时交换信息的周期较快，预测的频率也较高。在实现了这一功能后，就能够十分准确的掌握到负荷变化的规律，让电网负荷预测的准确性更高。

1.2 智能电网负荷预测的主要框架

智能电网在实现的过程中，主要是需要针对不同的问题进行分析，在分析的过程中需要使用综合性的知识，并且使用自适应的方法来进行预测，并且取得较好的结果。智能电网负荷预测的三维结构如图1所示。

通过这一思路，我们发现如果需要实现智能电网负荷预测系统，那么就需要让预测系统能够研究在智能电网环境下多种影响因素的统调负荷以及网供负荷进行研究，并且在供电方能够对电网环境下的风能发电以及光伏发电进行预测，在用电方能够对具有互动性特点的各种用电器的用电负荷进行预测。

2 电力私有云平台的实现技术

云计算目前发展较快，按照云计算的部署模式可以分为公共云、私有云、社区云以及混合云。在这其中，私有云的服务质量以及数据安全性最好，同时也具有高效、整合计算资源较为有效的优势。在电力系统内部也可以使用系统内部网络来对电力私有云来进行建设。而如果建设完成了电力私有云后，就能够有效地将电网数据的处理能力以及多个系统的交互能力有效提升，从而将整个电力系统中收集、分析、整合以及挖掘数据的能力，并且也可以构建出一个低成本的电力系统信息网络，也能够实现资源访问以及数据存储让自己进行控制的功能，具有公共云平台不具有的功能。在电力调度私有云的实现框架上，由于我国的电网是使用统一调度以及分级管理的标准来进行建设的，因此电力系统的调度机构主要是分为了县调、地调、省调、网调以及国调五个阶段。在每个等级的调度体系中的数据采集以及监视管理都需要拥有一定的存储资源以及处理器资源。由于电力云为了能够实现，是不能将现有计算机的物理分布进行改变的，并且也需要让电力私有云可以在最大的程度上使用现有的电力系统的物理架构，并且将此物理架构作为现有的任务分配处理的相关存储资源。但是在实际的情况下，为了实现利用率提高，主要是需要使用如下的调度体系架构如图2。

如果需要使用云技术实现电网负荷预测平台，主要原理根据用户的具体需要。在实际的使用过程中，首先服务客户端会发出请求，并且通过互联网将发送的需求传输到主节点服务器，并且主节点服务器再对数据库节点服务器进行数据的获取，将数据获取完成后；然后调用预测算法，并且向计算节点服务器进行资源的分配，安排不同的节点使用精细化的流程进行负荷特性分析、数据预先处理、确定模型的参数以及确定影响因素；最后相关的数据都需要从存储节点服务器获取，再发送到主服务器，将分析和预测的结果一起发送给用户。具体负荷预测流程如图3所示。

3 结束语

由于我国目前对电力的需求十分巨大，因此电网负荷预测工作显得十分重要。在这样的一种大环境下，研究新型的智能电网负荷预测平台实现技术就显得十分紧迫。由于目前云计算系统发展较快，因此利用云计算技术来实现新型智能电网负荷预测平台是极为可行的。文章对智能电网负荷预测技术以及电力私有云平台技术进行了讨论，旨在为我国的智能电网负荷预测平台实现提供依据。

参考文献

[1]周国亮，王桂兰，葛佳等.基于云计算的用户侧短期用电负荷预测技术[J].电力信息化，2012，10（3）：111-114.

[2]蔡剑彪.基于云计算的智能电网负荷预测平台研究[D].湖南大学，2013.

[3]王保义，赵硕，张少敏等.基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法[J].电网技术，2014（02）：526-531.

作者单位

广东电网有限责任公司珠海供电局 广东省珠海市 519000endprint

摘 要 随着我国经济建设与科学技术的高速发展，电网承载的负荷越来越高，如何实现准确的电网负荷预测技术成为当前新型智能电网研究的热点。这些负荷如果没有进行较好的计算，那么很有可能会电网在实际的使用过程中出现问题。由于云计算技术的发展和普及，目前可以使用云计算技术来实现新型智能的电网负荷预测平台。本文着眼于电网负荷预测，利用云计算技术实现电网负荷预测平台实现技术。

【关键词】云计算 智能电网 电网负荷预测平台

电网负荷预测平台对于我国电网的正常运行具有十分重要的意义，由于我国目前对于电力的需求十分巨大，如果没有较为完善的电网负荷预测平台，那么也就无法较好的对即将到来的负荷数值进行相应的预测，一旦负荷较大，那么很有可能会对电网造成巨大的危害，导致我国人民在使用电力的过程中无法正常使用，甚至会造成一些安全事故，对我国人民的生命财产安全造成严重的隐患。传统的电网负荷预测平台已经不能适应现在的高负荷、大数据的现状，正是由于这一原因，目前实现一种新型智能电网的负荷预测平台对于我国的经济建设以及人民生活的正常运行有着十分重要的意义。而目前随着云计算技术的发展，可以将云计算技术应用于电网负荷的预测过程中。文章主要从云计算的特点以及电网负荷预测平台框架的特点入手，讨论了基于云计算的新型智能电网负荷预测平台的实现方法。

1 智能电网负荷预测平台的实现技术

1.1 智能电网所具有的特征

智能电网需要具有“四化”的特征，“四化”主要指的是“信息化、自动化、数字化、互动化”。在我国的智能电网实现过程中，需要涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度六个环节，正是由于这六个环节，对我国的智能电网预测平台的实现又提出了新的要求。在负荷预测的过程中，所需要面对的首要问题为分析预测系统较多，每个系统所拥有的特点也是不同的。在传统负荷预测系统使用的过程中，往往会出现预测过程中信息掌握不全，信息真实程度较低等问题，这就需要使用信息化技术来解决这一问题。在实际的电网负荷预测平台的实现过程中，根据原有系统的不足，我们发现智能电网预测平台需要具有如下4个特点：

1.1.1 能够预测较多的对象

目前我国在对电力使用的过程已经不同于原有的过程，因此在对电网负荷的预测也需要从以往的母线负荷预测和系统负荷预测过渡到“点线面体”全方位的预测。也就是说需要对母线负荷、地区负荷、用户负荷以及全网负荷进行相应的预测。

1.1.2 能够进行多种因素下的预测工作

由于在智能电网的大环境下，不仅是需要对社会因素以及气象因素等传统影响因素进行考虑，同时也需要考虑发电上网计划、负荷管理方式以及在储能情况下的削峰填谷对负荷的影响。在这样的情况下能够正常进行预测才能够实现智能电网负荷预测。

1.1.3 能够找到能耗的具体原因

智能电网的负荷预测也需要能够在使用过程中找到电能是如何被消耗的，也只有找到了电能消耗的原因才能够更好地实现节约电能的效果，减少电网的负荷。

1.1.4 预测精度高

在传统电网运行过程中，信息流往往只是单向信息，但是在智能电网使用的过程中，电力和信息是双向流通的，同时交换信息的周期较快，预测的频率也较高。在实现了这一功能后，就能够十分准确的掌握到负荷变化的规律，让电网负荷预测的准确性更高。

1.2 智能电网负荷预测的主要框架

智能电网在实现的过程中，主要是需要针对不同的问题进行分析，在分析的过程中需要使用综合性的知识，并且使用自适应的方法来进行预测，并且取得较好的结果。智能电网负荷预测的三维结构如图1所示。

通过这一思路，我们发现如果需要实现智能电网负荷预测系统，那么就需要让预测系统能够研究在智能电网环境下多种影响因素的统调负荷以及网供负荷进行研究，并且在供电方能够对电网环境下的风能发电以及光伏发电进行预测，在用电方能够对具有互动性特点的各种用电器的用电负荷进行预测。

2 电力私有云平台的实现技术

云计算目前发展较快，按照云计算的部署模式可以分为公共云、私有云、社区云以及混合云。在这其中，私有云的服务质量以及数据安全性最好，同时也具有高效、整合计算资源较为有效的优势。在电力系统内部也可以使用系统内部网络来对电力私有云来进行建设。而如果建设完成了电力私有云后，就能够有效地将电网数据的处理能力以及多个系统的交互能力有效提升，从而将整个电力系统中收集、分析、整合以及挖掘数据的能力，并且也可以构建出一个低成本的电力系统信息网络，也能够实现资源访问以及数据存储让自己进行控制的功能，具有公共云平台不具有的功能。在电力调度私有云的实现框架上，由于我国的电网是使用统一调度以及分级管理的标准来进行建设的，因此电力系统的调度机构主要是分为了县调、地调、省调、网调以及国调五个阶段。在每个等级的调度体系中的数据采集以及监视管理都需要拥有一定的存储资源以及处理器资源。由于电力云为了能够实现，是不能将现有计算机的物理分布进行改变的，并且也需要让电力私有云可以在最大的程度上使用现有的电力系统的物理架构，并且将此物理架构作为现有的任务分配处理的相关存储资源。但是在实际的情况下，为了实现利用率提高，主要是需要使用如下的调度体系架构如图2。

如果需要使用云技术实现电网负荷预测平台，主要原理根据用户的具体需要。在实际的使用过程中，首先服务客户端会发出请求，并且通过互联网将发送的需求传输到主节点服务器，并且主节点服务器再对数据库节点服务器进行数据的获取，将数据获取完成后；然后调用预测算法，并且向计算节点服务器进行资源的分配，安排不同的节点使用精细化的流程进行负荷特性分析、数据预先处理、确定模型的参数以及确定影响因素；最后相关的数据都需要从存储节点服务器获取，再发送到主服务器，将分析和预测的结果一起发送给用户。具体负荷预测流程如图3所示。

3 结束语

由于我国目前对电力的需求十分巨大，因此电网负荷预测工作显得十分重要。在这样的一种大环境下，研究新型的智能电网负荷预测平台实现技术就显得十分紧迫。由于目前云计算系统发展较快，因此利用云计算技术来实现新型智能电网负荷预测平台是极为可行的。文章对智能电网负荷预测技术以及电力私有云平台技术进行了讨论，旨在为我国的智能电网负荷预测平台实现提供依据。

参考文献

[1]周国亮，王桂兰，葛佳等.基于云计算的用户侧短期用电负荷预测技术[J].电力信息化，2012，10（3）：111-114.

[2]蔡剑彪.基于云计算的智能电网负荷预测平台研究[D].湖南大学，2013.

[3]王保义，赵硕，张少敏等.基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法[J].电网技术，2014（02）：526-531.

作者单位

广东电网有限责任公司珠海供电局 广东省珠海市 519000endprint

摘 要 随着我国经济建设与科学技术的高速发展，电网承载的负荷越来越高，如何实现准确的电网负荷预测技术成为当前新型智能电网研究的热点。这些负荷如果没有进行较好的计算，那么很有可能会电网在实际的使用过程中出现问题。由于云计算技术的发展和普及，目前可以使用云计算技术来实现新型智能的电网负荷预测平台。本文着眼于电网负荷预测，利用云计算技术实现电网负荷预测平台实现技术。

【关键词】云计算 智能电网 电网负荷预测平台

电网负荷预测平台对于我国电网的正常运行具有十分重要的意义，由于我国目前对于电力的需求十分巨大，如果没有较为完善的电网负荷预测平台，那么也就无法较好的对即将到来的负荷数值进行相应的预测，一旦负荷较大，那么很有可能会对电网造成巨大的危害，导致我国人民在使用电力的过程中无法正常使用，甚至会造成一些安全事故，对我国人民的生命财产安全造成严重的隐患。传统的电网负荷预测平台已经不能适应现在的高负荷、大数据的现状，正是由于这一原因，目前实现一种新型智能电网的负荷预测平台对于我国的经济建设以及人民生活的正常运行有着十分重要的意义。而目前随着云计算技术的发展，可以将云计算技术应用于电网负荷的预测过程中。文章主要从云计算的特点以及电网负荷预测平台框架的特点入手，讨论了基于云计算的新型智能电网负荷预测平台的实现方法。

1 智能电网负荷预测平台的实现技术

1.1 智能电网所具有的特征

智能电网需要具有“四化”的特征，“四化”主要指的是“信息化、自动化、数字化、互动化”。在我国的智能电网实现过程中，需要涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度六个环节，正是由于这六个环节，对我国的智能电网预测平台的实现又提出了新的要求。在负荷预测的过程中，所需要面对的首要问题为分析预测系统较多，每个系统所拥有的特点也是不同的。在传统负荷预测系统使用的过程中，往往会出现预测过程中信息掌握不全，信息真实程度较低等问题，这就需要使用信息化技术来解决这一问题。在实际的电网负荷预测平台的实现过程中，根据原有系统的不足，我们发现智能电网预测平台需要具有如下4个特点：

1.1.1 能够预测较多的对象

目前我国在对电力使用的过程已经不同于原有的过程，因此在对电网负荷的预测也需要从以往的母线负荷预测和系统负荷预测过渡到“点线面体”全方位的预测。也就是说需要对母线负荷、地区负荷、用户负荷以及全网负荷进行相应的预测。

1.1.2 能够进行多种因素下的预测工作

由于在智能电网的大环境下，不仅是需要对社会因素以及气象因素等传统影响因素进行考虑，同时也需要考虑发电上网计划、负荷管理方式以及在储能情况下的削峰填谷对负荷的影响。在这样的情况下能够正常进行预测才能够实现智能电网负荷预测。

1.1.3 能够找到能耗的具体原因

智能电网的负荷预测也需要能够在使用过程中找到电能是如何被消耗的，也只有找到了电能消耗的原因才能够更好地实现节约电能的效果，减少电网的负荷。

1.1.4 预测精度高

在传统电网运行过程中，信息流往往只是单向信息，但是在智能电网使用的过程中，电力和信息是双向流通的，同时交换信息的周期较快，预测的频率也较高。在实现了这一功能后，就能够十分准确的掌握到负荷变化的规律，让电网负荷预测的准确性更高。

1.2 智能电网负荷预测的主要框架

智能电网在实现的过程中，主要是需要针对不同的问题进行分析，在分析的过程中需要使用综合性的知识，并且使用自适应的方法来进行预测，并且取得较好的结果。智能电网负荷预测的三维结构如图1所示。

通过这一思路，我们发现如果需要实现智能电网负荷预测系统，那么就需要让预测系统能够研究在智能电网环境下多种影响因素的统调负荷以及网供负荷进行研究，并且在供电方能够对电网环境下的风能发电以及光伏发电进行预测，在用电方能够对具有互动性特点的各种用电器的用电负荷进行预测。

2 电力私有云平台的实现技术

云计算目前发展较快，按照云计算的部署模式可以分为公共云、私有云、社区云以及混合云。在这其中，私有云的服务质量以及数据安全性最好，同时也具有高效、整合计算资源较为有效的优势。在电力系统内部也可以使用系统内部网络来对电力私有云来进行建设。而如果建设完成了电力私有云后，就能够有效地将电网数据的处理能力以及多个系统的交互能力有效提升，从而将整个电力系统中收集、分析、整合以及挖掘数据的能力，并且也可以构建出一个低成本的电力系统信息网络，也能够实现资源访问以及数据存储让自己进行控制的功能，具有公共云平台不具有的功能。在电力调度私有云的实现框架上，由于我国的电网是使用统一调度以及分级管理的标准来进行建设的，因此电力系统的调度机构主要是分为了县调、地调、省调、网调以及国调五个阶段。在每个等级的调度体系中的数据采集以及监视管理都需要拥有一定的存储资源以及处理器资源。由于电力云为了能够实现，是不能将现有计算机的物理分布进行改变的，并且也需要让电力私有云可以在最大的程度上使用现有的电力系统的物理架构，并且将此物理架构作为现有的任务分配处理的相关存储资源。但是在实际的情况下，为了实现利用率提高，主要是需要使用如下的调度体系架构如图2。

如果需要使用云技术实现电网负荷预测平台，主要原理根据用户的具体需要。在实际的使用过程中，首先服务客户端会发出请求，并且通过互联网将发送的需求传输到主节点服务器，并且主节点服务器再对数据库节点服务器进行数据的获取，将数据获取完成后；然后调用预测算法，并且向计算节点服务器进行资源的分配，安排不同的节点使用精细化的流程进行负荷特性分析、数据预先处理、确定模型的参数以及确定影响因素；最后相关的数据都需要从存储节点服务器获取，再发送到主服务器，将分析和预测的结果一起发送给用户。具体负荷预测流程如图3所示。

3 结束语

由于我国目前对电力的需求十分巨大，因此电网负荷预测工作显得十分重要。在这样的一种大环境下，研究新型的智能电网负荷预测平台实现技术就显得十分紧迫。由于目前云计算系统发展较快，因此利用云计算技术来实现新型智能电网负荷预测平台是极为可行的。文章对智能电网负荷预测技术以及电力私有云平台技术进行了讨论，旨在为我国的智能电网负荷预测平台实现提供依据。

参考文献

[1]周国亮，王桂兰，葛佳等.基于云计算的用户侧短期用电负荷预测技术[J].电力信息化，2012，10（3）：111-114.

[2]蔡剑彪.基于云计算的智能电网负荷预测平台研究[D].湖南大学，2013.

[3]王保义，赵硕，张少敏等.基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法[J].电网技术，2014（02）：526-531.

作者单位

广东电网有限责任公司珠海供电局 广东省珠海市 519000endprint