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    電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究

    2014-04-27 08:44:56劉齊更
    科技視界 2014年9期
    關(guān)鍵詞:模擬退火神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷

    劉齊更

    (安徽理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,安徽 淮南 232001)

    0 引言

    電力的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)的一項(xiàng)重要工作,是實(shí)現(xiàn)供電可靠、經(jīng)濟(jì)管理的基礎(chǔ)。由于電力負(fù)荷受到很多因素的影響,負(fù)荷預(yù)測(cè)方法發(fā)展至今,雖然已經(jīng)積累了很多經(jīng)驗(yàn),但是還沒(méi)有一種可靠的模型實(shí)用于不同地區(qū)。本文針對(duì)某市電力負(fù)荷的特點(diǎn),提出了模擬退火B(yǎng)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。經(jīng)驗(yàn)證,該模型在實(shí)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)方面的可行性。

    1 BP神網(wǎng)絡(luò)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的研究始于1890年美國(guó)著名心理學(xué)家W.James關(guān)于人腦結(jié)構(gòu)與功能的研究,至今已提出過(guò)許多網(wǎng)絡(luò)模型,其中用于預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)主要是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這是因?yàn)锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有以下特點(diǎn):(1)較強(qiáng)的非線性映射能力;(2)很好的泛化能力;(3)很強(qiáng)的容錯(cuò)能力和學(xué)習(xí)能力。

    D.E.Rumelhart和J.L.Mc Cell and及其研究小組于1986年研究并設(shè)計(jì)出來(lái)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-propagation Neutral Network)是一種基于誤差反向傳播(BP算法)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用有導(dǎo)師的訓(xùn)練方式。BP算法的學(xué)習(xí)過(guò)程包括信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程。三層BP網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用很普遍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它包括輸入層、隱層和輸出層,如圖1所示,輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為輸入信號(hào)的維數(shù),隱含節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)視具體情況而定,輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為輸出信號(hào)的維數(shù)。BP網(wǎng)絡(luò)的工作流程見圖2所示。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    誤差的反向傳播是BP網(wǎng)絡(luò)的一大特點(diǎn),但是,該網(wǎng)絡(luò)也存在以下一些主要缺陷:(1)訓(xùn)練次數(shù)太多,效率較低;(2)易于陷入局部極小而不能實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。針對(duì)這些缺點(diǎn),本文利用模擬退火算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。

    2 模擬退火算法

    1953年Metropolis等提出的模擬退火算法 (Simulated Annealing,簡(jiǎn)稱SA)能夠近似求解具有NP復(fù)雜性的問(wèn)題,可以避免陷入局部極小的問(wèn)題。模擬退火算法主要包括狀態(tài)產(chǎn)生函數(shù)、狀態(tài)接受函數(shù)、溫度更新函數(shù)、內(nèi)循環(huán)終止準(zhǔn)則和外循環(huán)終止準(zhǔn)則。

    其工作過(guò)程如圖3所示。

    圖2 BP網(wǎng)絡(luò)的工作過(guò)程

    圖3 模擬退火算法的流程圖

    3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

    本文設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層共有8個(gè)輸入端,分別用來(lái)輸入待測(cè)日前四天對(duì)應(yīng)時(shí)刻的負(fù)荷,以及天氣因素中的最低溫度、最高溫度、降雨量和日期類型;因?yàn)楸灸P偷妮敵鰹閷?duì)應(yīng)時(shí)刻的負(fù)荷,故輸出層只有一個(gè)輸出端;隱含節(jié)點(diǎn)的最佳個(gè)數(shù)現(xiàn)在沒(méi)有一個(gè)具體的方法或者公式來(lái)確定,通過(guò)實(shí)驗(yàn),本文最終取9個(gè)隱含節(jié)點(diǎn)。該模型工作流程見圖4所示。

    4 驗(yàn)證

    本文利用該模型及單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)預(yù)測(cè)某市的負(fù)荷。由于預(yù)測(cè)過(guò)程中所用的數(shù)據(jù)性質(zhì)不同,大小差別很大,因此在使用之前,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果需要進(jìn)行還原。本文所用的轉(zhuǎn)移函數(shù)均為單極性Sigmoid函數(shù)。利用歷史數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果見圖5所示。預(yù)測(cè)誤差分布見圖6所示。

    圖4 預(yù)測(cè)模型工作流程

    圖5 預(yù)測(cè)結(jié)果

    圖6 預(yù)測(cè)誤差

    通過(guò)以上預(yù)測(cè)結(jié)果可知,利用該模型在預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性方面,比單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很大的優(yōu)勢(shì),同時(shí)也驗(yàn)證了該模型的可行性。

    5 結(jié)論

    針對(duì)單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn),本文利用模擬退火算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)驗(yàn)證,該方法是可行的。

    [1]朱興統(tǒng).基于 SA-LSSVM 的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2012,12(24):6171-6173.

    [2]師彪,李郁俠,于新花,等.基于改進(jìn)粒子群模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2010,30(1):157-166.

    [3]李慧,王來(lái)運(yùn).基于混沌蟻群算法的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].北京信息科技大學(xué)學(xué)報(bào),2011,26(4):40-43.

    [4]鄭永康,陳維榮,蔣剛,等.基于混沌理論的短期負(fù)荷局域多步預(yù)測(cè)法[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào),2007,19(4):76-79.

    [5]谷子,唐巍.電力短期負(fù)荷時(shí)間序列混沌相空間重構(gòu)參數(shù)優(yōu)選法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2006,26(14):18-23.

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