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    基于遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機電網(wǎng)負荷響應(yīng)能力預(yù)測研究

    2015-04-13 08:34:40殳建軍高愛民于國強
    機電信息 2015年36期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)機表達式權(quán)值

    殳建軍 高愛民 于國強

    (江蘇方天電力技術(shù)有限公司,江蘇 南京211102)

    0 引言

    由于現(xiàn)代電網(wǎng)規(guī)模迅速增大,各種分布式電源的接入以及特高壓直流輸送、智能電網(wǎng)建設(shè)等因素將對現(xiàn)行電網(wǎng)控制提出更高的要求,其必須沿著精細化控制、智能化控制的方向發(fā)展。其中必須要對電網(wǎng)運行狀態(tài)有準(zhǔn)確的預(yù)測。當(dāng)前對負荷的預(yù)測主要集中在負荷需求量預(yù)測,而對實際負荷的響應(yīng)能力預(yù)測較少。本文從電網(wǎng)實際負荷響應(yīng)角度出發(fā),分析了影響實際負荷響應(yīng)的因素,并建立了電網(wǎng)實際負荷響應(yīng)的預(yù)測模型。

    由于影響預(yù)測的因素眾多、預(yù)測指標(biāo)規(guī)律各異、變化趨勢隨機性強,難以確定統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型,并且電網(wǎng)負荷響應(yīng)能力受電網(wǎng)構(gòu)成影響,如新增并網(wǎng)機組等,使電網(wǎng)負荷響應(yīng)預(yù)測存在時效性問題,因此預(yù)測模型需要具有在線學(xué)習(xí)能力,且對過去數(shù)據(jù)具有遺忘特性。鑒于此,本文基于傳統(tǒng)的在線極限學(xué)習(xí)機提出了一種帶遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機,進行電網(wǎng)負荷響應(yīng)能力的預(yù)測。極限學(xué)習(xí)機是近幾年應(yīng)用較多的一種數(shù)學(xué)建模方法[1-3],目前許多學(xué)者對其算法進行了拓展,如在線模型的建立[4]、進化極限學(xué)習(xí)機[5]等,并且其已開始有效地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)建模[6-7]、軟測量[8]與故障診斷[9]等眾多領(lǐng)域。該算法隨機產(chǎn)生輸入層和隱含層的連接權(quán)值及隱含層神經(jīng)元的閾值,且在訓(xùn)練過程中無需調(diào)整,只需要設(shè)置隱含層神經(jīng)元的個數(shù)便可以獲得唯一的最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法相比,該方法具有學(xué)習(xí)速度快、泛化性能好等優(yōu)點。

    1 在線極限學(xué)習(xí)機算法

    典型的單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示,該網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成,輸入層與隱含層、隱含層與輸出層神經(jīng)元間全連接。其中,輸入層有n個神經(jīng)元,對應(yīng)n個輸入變量;隱含層有l(wèi)個神經(jīng)元;輸出層有m 個神經(jīng)元,對應(yīng)m 個輸出變量。

    ωji表示輸入層第i個神經(jīng)元與隱含層第j 個神經(jīng)元間的連接權(quán)值;βjk表示隱含層第j 個神經(jīng)元與輸出層第k 個神經(jīng)元間的連接權(quán)值;隱含層神經(jīng)元的閾值為b。

    設(shè)隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù)為g(x),則由圖1可得,模型網(wǎng)絡(luò)輸出T 可表示為:

    式中,H 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層輸出矩陣;β為隱含層與輸出層的連接權(quán)值;T 為模型輸出值。

    圖1 極限學(xué)習(xí)機結(jié)構(gòu)

    以上三者各自的具體形式分別為:

    式中,wi=[wi1wi2… win],為連接第i個隱藏節(jié)點和輸入節(jié)點的權(quán)重向量;bi為第i個隱藏層節(jié)點的閾值;g 為隱層神經(jīng)元的激活函數(shù)。

    式中,βi=[βi1βi2… βim]T,為連接第i個隱藏節(jié)點和輸出節(jié)點的權(quán)重向量。

    最終在線遞推極限學(xué)習(xí)機算法可由以下表達式表示:

    2 帶遺忘因子的在線極限學(xué)習(xí)機算法

    設(shè)初始數(shù)據(jù)矩陣分別為H0與Y0,則:

    另一批采樣數(shù)據(jù)到來,對應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣分別為H1與Y1,則新的最小化問題變?yōu)椋?/p>

    則新的輸出層權(quán)值變?yōu)椋?/p>

    為了得到遞推表達式,將式(8)與式(9)展開得到以下表達式:

    將上述表達式(10)與表達式(11)合并得出:

    由此,帶遺忘因子的在線遞推極限學(xué)習(xí)機模型的一般形式為:

    則最終的輸出層權(quán)值β遞推更新公式為:

    3 電網(wǎng)負荷響應(yīng)預(yù)測

    本文所使用數(shù)據(jù)來自某省電網(wǎng)調(diào)度中心,其負荷信號中存在較多的噪聲等干擾,一般的噪聲處理方法或者效果不佳,或者存在快速變負荷時遺失峰值信息的問題。因此,首先采用小波降噪法對信號進行預(yù)處理,它具有多分辨分析的特點,而且在時頻兩域都有表征信號局部特征的能力,是一種窗口大小固定不變但形狀可以改變的時頻局部分析方法。

    在仿真計算中負荷響應(yīng)預(yù)測模型的輸入量為對電網(wǎng)負荷響應(yīng)影響比較大的5個量,分別是實際電網(wǎng)負荷、聯(lián)絡(luò)線實際負荷、參與AGC調(diào)節(jié)的不同容量機組臺數(shù)、其他形式機組(非燃煤火電機組)AGC的調(diào)節(jié)容量與電網(wǎng)頻率,采用采集的1900組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、400組作為測試數(shù)據(jù)進行測試。

    訓(xùn)練效果如圖2所示,從圖中可以看出帶遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機在訓(xùn)練過程中整體優(yōu)于傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機,精度更高。

    圖3為測試結(jié)果,對比了兩種方法的泛化能力,從圖中可以看出帶遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機預(yù)測精度明顯高于傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機,誤差更小。

    圖2 訓(xùn)練過程對比圖

    圖3 測試過程對比圖

    4 結(jié)語

    仿真計算結(jié)果表明,帶遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機在電網(wǎng)負荷響應(yīng)能力預(yù)測方面有著良好的效果,預(yù)測精度明顯高于傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機,且對偏離平均值較大的數(shù)據(jù)也有著良好的預(yù)測效果,證明帶遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機可以很好地克服電網(wǎng)負荷響應(yīng)的時效性問題。此外,對電網(wǎng)負荷響應(yīng)預(yù)測經(jīng)過簡單計算可以實現(xiàn)電網(wǎng)負荷變負荷速率的預(yù)測,這對電網(wǎng)精細調(diào)度具有重要的指導(dǎo)意義。

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    [8]常玉清,李玉朝,王福利,等.基于極限學(xué)習(xí)機的生化過程軟測量建模[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2007,19(23):5587-5590.

    [9]嚴(yán)峰,陳曉,王新民,等.改進的離散小波—優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機在傾轉(zhuǎn)旋翼機故障診斷中的應(yīng)用[J].兵工學(xué)報,2014,35(11):1914-1921.

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