32、基于灰狼优化算法的需求侧负荷管理

基于灰狼优化算法的需求侧负荷管理

1. 背景与问题提出

在电力系统中，需求侧负荷管理面临诸多挑战。过去，许多负荷调度算法被开发出来以有效调度负荷，但这些方法存在性能不佳的问题。主要原因包括：
- 多数情况下，负荷调度由经验丰富的人员手动完成，由于人类易出错，导致调度决策不准确，进而造成效率低下和结果不准确。
- 传统负荷管理系统通常使用在线静态数据集，这大大降低了其在现实场景中的实用性。
- 现有的负荷调度系统存在收敛速度慢、复杂度高以及容易陷入局部最优等问题。

同时，有研究表明，需求侧管理技术在解决电力问题方面具有潜力。例如，有人提出了一些技术来解决贝宁电力分配公司（BEDC）Oda社区的电力问题，还有人在孟加拉国达卡的家庭用户中实施了太阳能系统、负荷限制和计划负荷削减三种需求侧管理（DSM）技术，结果证明利用太阳能系统可在住宅中节省大量电力。

2. 提出的工作

为解决传统负荷调度方法的问题，提出了一种改进的负荷调度方法，该方法通过灰狼优化（GWO）算法进行优化。其主要目标是在无需人工干预的情况下自动高效地调度负荷，从而提高模型的效率和有效性。

GWO算法具有以下优势：
- 与其他元启发式算法相比，收敛速度更快，结构简单。
- 不会陷入局部最优，且只需较少参数即可做出决策。

此外，为使模型适用于现实场景，采用了从昌迪加尔地区收集的实时数据集。

3. 数据集利用

在这项工作中，使用的实时数据集来自昌迪加尔地区，包含六个部门（AP、PAT、RDS、MGJG、城市和工业区）每15分钟的总需求和已满足需求信息。24小时内，每15分