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    基于改進(jìn)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測

    2011-03-26 03:32:52陳金賽張新波
    關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動量權(quán)值

    陳金賽,張新波

    (浙江工商大學(xué)信息與電子工程學(xué)院,浙江杭州310018)

    0 引言

    電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測[1-4,9]是根據(jù)電力負(fù)荷、經(jīng)濟(jì)、社會、氣象等歷史數(shù)據(jù),探索電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律對未來負(fù)荷的影響,尋求電力負(fù)荷與各種相關(guān)因素之間的內(nèi)在聯(lián)系,而對未來的電力負(fù)荷進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測。負(fù)荷預(yù)測對電力系統(tǒng)許多部門都起著重要的作用。例如以日負(fù)荷曲線為預(yù)測對象是制定日前發(fā)電計(jì)劃[5]的基礎(chǔ)。短期負(fù)荷預(yù)測是負(fù)荷預(yù)測的重要組成部分,他對于機(jī)組最優(yōu)組合、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、最優(yōu)潮流、電力市場交易等都有著重要的意義。負(fù)荷預(yù)測精度越高,越有利于提高發(fā)電設(shè)備的利用率和經(jīng)濟(jì)調(diào)度的有效性。短期電力預(yù)測的研究已有很長歷史,有各種預(yù)測方法。有基于同類型日的預(yù)測方法、一元線性回歸法、時(shí)間序列預(yù)測法、頻域分量預(yù)測法、基于小波分析的預(yù)測法、基于混沌理論的預(yù)測方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和復(fù)雜的非線性函數(shù)擬合能力,很適合用于短期電力負(fù)荷預(yù)測,是在國際上得到認(rèn)可的使用預(yù)測方法之一。由于傳統(tǒng)的ANN方法存在著學(xué)習(xí)速率慢和存在局部極小點(diǎn)問題,為了克服該缺點(diǎn),需要改進(jìn)ANN算法。

    1 改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及同類型日思想的模糊映射

    1.1 改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    針對傳統(tǒng)的ANN算法存在的缺陷為加快BP算法訓(xùn)練速度,避免陷入局部極小值和改善算法的有效性,有以下兩種方法:

    (1)增加動量法。為了提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度,可以在權(quán)值調(diào)整公式中增加一動量項(xiàng)。用W代表某層權(quán)矩陣,X代表某層輸入向量,則含有動量項(xiàng)的權(quán)值調(diào)整向量表達(dá)式為:

    增加動量項(xiàng)即從前一次權(quán)值調(diào)整過程中取出一部分疊加到本次權(quán)值調(diào)整量中,?稱為動量系數(shù),?∈(0,1)。動量項(xiàng)反映了以前積累的調(diào)整經(jīng)驗(yàn),對于t時(shí)刻的調(diào)整起阻尼作用。當(dāng)誤差曲面出現(xiàn)驟然起伏時(shí),可減小振蕩趨勢,提高訓(xùn)練速度;

    (2)引入陡度因子。學(xué)習(xí)率η也稱為步長,平坦區(qū)域內(nèi),η太小會使訓(xùn)練次數(shù)增加,如果在調(diào)整進(jìn)入平坦區(qū)后,設(shè)法壓縮神經(jīng)元的凈輸入,使其輸出退出轉(zhuǎn)移函數(shù)的不飽和區(qū),就可以改變誤差函數(shù)的形狀,從而使調(diào)整脫離平坦區(qū)。

    本文網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法是在增加動量項(xiàng)的同時(shí)引入陡度因子的訓(xùn)練算法:在誤差反向傳播階段,在增加動量項(xiàng)的同時(shí),當(dāng)神經(jīng)元輸出進(jìn)入了轉(zhuǎn)移函數(shù)的飽和區(qū)時(shí)引入陡度因子,從而調(diào)整誤差函數(shù)的形狀使之脫離平坦區(qū)。

    1.2 同類型日思想的模糊映射

    1.2.1 同類型日思想

    取基準(zhǔn)日之前的若干天為歷史樣本,則刻畫出的示意圖如圖1所示[6,7]。

    以基準(zhǔn)日為起點(diǎn),以7天為周期,可對歷史樣本分出第一周期、第二周期……。第一周期中,必有一個(gè)與待預(yù)測日相同類型的預(yù)測日(即同為星期一,或同為星期二,……),稱為“同類型日”(或“相似日”)。這些同類型日歷史日的負(fù)荷與待測日的負(fù)荷具有較高的相關(guān)性。相反地,歷史日中與待測日具有不同星期類型的負(fù)荷日稱為“不同類型日”。

    圖1 基于同類型日思想預(yù)測的整體描述

    對于排序好的輸入數(shù)據(jù),由于各個(gè)特征量的量綱不同,因此需要把各個(gè)物理量作相應(yīng)的映射,把不同量綱的值映射到一個(gè)特定的區(qū)間,使各個(gè)量之間可以有數(shù)值上的可比性,從而方便相似度的定量計(jì)算。

    1.2.2 模糊映射處理方法

    這里的模糊映射處理是指把每天的相關(guān)因素值經(jīng)過相關(guān)因素庫映射到(0,1)區(qū)間上,對輸入進(jìn)行一次模糊映射預(yù)處理。為了避免神經(jīng)元的飽和現(xiàn)象,需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,這樣做將有利于訓(xùn)練過程的收斂。

    2 基于改進(jìn)的算法進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測的實(shí)現(xiàn)

    2.1 數(shù)據(jù)的模糊映射處理

    把對應(yīng)的神經(jīng)元進(jìn)行線性激活和映射處理。氣象類型(陰,晴,多云,雨,雪,風(fēng)等),星期類型(周一,周二,……,周日等),日期差(歷史日與預(yù)測日相差天數(shù),1天,2天等),日分類(正常日,元旦,國慶,春節(jié)等),溫度(最高溫度,最低溫度等)。把這些值映射在一定的區(qū)間范圍內(nèi),便于分析和計(jì)算。

    將氣象數(shù)據(jù)最高溫度、最低溫度、天氣特征(天氣情況的語言表述),也作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量[8,10]。其中,天氣特征用數(shù)值來度量晴為0.1,陰為0.4,多云為0.5,雨為0.6,雪為0.7來量化。日類型星期一、星期二到星期四、星期五、星期六和星期日的量化系數(shù)分別為0.2,0.4,0.6,0.8,1。日期差1天為0.1,2天為0.2等。

    2.2 算法的執(zhí)行步驟

    算法的執(zhí)行步驟為:

    (1)對輸入層的424個(gè)神經(jīng)元根據(jù)同類型日思想進(jìn)行排序;

    (2)對排序好的神經(jīng)元數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊映射處理,使之全部映射到(-1,1)區(qū)間中;

    (3)建立合適的ANN模型初始化。對權(quán)值矩陣賦隨機(jī)數(shù),誤差E置0,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后達(dá)到的精度Emin設(shè)為一個(gè)正的小數(shù);

    (4)將處理過的訓(xùn)練樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)中;

    (5)由網(wǎng)絡(luò)正向計(jì)算出各層節(jié)點(diǎn)輸出;

    (6)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出的誤差并畫出相應(yīng)誤差曲線;

    (7)從輸出層起始反向計(jì)算到第一個(gè)隱層,在權(quán)值調(diào)整中增加動量項(xiàng),使誤差減小到最小。如果在輸出的誤差曲線中出現(xiàn)平坦區(qū),則在原轉(zhuǎn)換函數(shù)中引入陡度因子;

    (8)用改進(jìn)的算法修正權(quán)值Wij和閾值φ;

    (9)對訓(xùn)練樣本集中的每一個(gè)樣本重復(fù)以上步驟,調(diào)整神經(jīng)元數(shù)目和權(quán)值,直到對整個(gè)訓(xùn)練樣本集的誤差達(dá)到要求為止并畫出相應(yīng)誤差曲線。

    3 實(shí)例分析

    應(yīng)用前述的算法組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合相關(guān)因素法設(shè)計(jì)一種基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)預(yù)測系統(tǒng),搜集湖州市2010年6月3日到6月18日之間每天每個(gè)時(shí)刻的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)以及當(dāng)天的溫度、天氣條件以及星期類型等,預(yù)測6月19日的每個(gè)時(shí)刻的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)。把采集到的數(shù)據(jù)根據(jù)前面的方法進(jìn)行模糊映射處理。

    對仿真結(jié)果進(jìn)行分析,用MATLAB對傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真結(jié)果符合預(yù)測的目標(biāo)如圖2、3所示:

    圖2 BP標(biāo)準(zhǔn)算法誤差變化曲線

    圖3 改進(jìn)后的算法誤差變化曲線

    如表1所示,實(shí)現(xiàn)同樣訓(xùn)練目標(biāo)誤差精度,標(biāo)準(zhǔn)BP算法需要521步,而改進(jìn)的BP算法僅需要86步。由此可見,本文提出的改進(jìn)BP算法是一種合理的、有效的和可行的BP算法。

    4 結(jié)束語

    由于短期電力系統(tǒng)負(fù)荷的運(yùn)行規(guī)律非常復(fù)雜,并受到很多因素的影響如溫度、天氣情況、星期類型等。所以合理選擇應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要,本文采用了改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和同類型日思想的模糊映射方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由于傳統(tǒng)的BP算法存在著學(xué)習(xí)速度慢和存在局部極小點(diǎn)的問題,為了克服這些困難本文采用了增加附加動量項(xiàng)和陡度因子的方法進(jìn)行了仿真,結(jié)果表明有很好的可行性和有效性。

    表1 24個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6月18日預(yù)測值與實(shí)際值比較

    [1]金海梅,熊信艮,胡耀武.基于相似性原理的短期負(fù)荷預(yù)測方法[J].電力系統(tǒng)自動化,2001,25(23):45-48.

    [2]張明理,趙瑞.短期負(fù)荷中相似日的判別方法[J].吉林電力,2005,32(1):19-21.

    [3]趙宏偉,任震,黃雯瑩.考慮周期性的短期負(fù)荷預(yù)測[J].中國電機(jī)工業(yè)學(xué)報(bào),1997,17(3):211-216.

    [4]徐進(jìn)東,丁曉群,鄧勇.基于相似日的線性外推短期負(fù)荷預(yù)測[J].繼電器,2005,33(7):37-40.

    [5]于爾鏗,劉廣一,周京陽,等.能源管理系統(tǒng)[M].北京:科學(xué)出版社,1998:587-592.

    [6]清華大學(xué)電機(jī)系.電力市場預(yù)測理論及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué),1997:276-280.

    [7]劉梅,徐洪強(qiáng),李真,等.基于周期性分析的短期負(fù)荷預(yù)測(下冊)[C].鄭州:全國高校電子專業(yè)第20屆學(xué)術(shù)年會論文集,2004:1 633-1 636.

    [8]羅慧,巢清塵,李奇,等.氣象要素在短期電力負(fù)荷中的預(yù)測中的應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué),1999:31-56.

    [9]Yang Hong-Tzer,Huang Chao-Ming.A new shortterm load forecasting approach using self-organizing fuzzy ARMAX model[J].IEEE Transaction on Power Systens,1998,13(1):217-255.

    [10]Chow T W S,Eung C T.Neural Network Based Short-term Load Forecasting Using Weather Compensation[J].IEEE Trans on Power Systems,1996,11(4):1 736-1 742.

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