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    基于最小二乘向量機(jī)結(jié)合雙向時(shí)序長(zhǎng)短期記憶的臺(tái)區(qū)用電特征提取*

    2021-03-11 03:09:44程昱舒謝振剛陳安琪
    電子器件 2021年6期
    關(guān)鍵詞:臺(tái)區(qū)特征提取用電

    程昱舒,謝振剛,陳安琪

    (1.國(guó)網(wǎng)山西省電力公司營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)中心,山西 太原 030002;2.國(guó)網(wǎng)山西省電力公司,山西 太原 030021)

    隨著智能電網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)和泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的發(fā)展,風(fēng)、光、水、核等可再生能源大量、不斷地并入電網(wǎng)的各個(gè)角落,使電網(wǎng)的調(diào)度、控制難度越來(lái)越大,因此精細(xì)化地掌握用戶用電的特征和趨勢(shì)就顯得越來(lái)越重要,已經(jīng)成為電力系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一,引起國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者的廣泛重視[1-3]。

    泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的重要一環(huán)就是高級(jí)量測(cè)系統(tǒng)的形成,并能夠采集電力系統(tǒng)發(fā)、輸、配、用各個(gè)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),尤其是智能電表的安裝,可以獲得配電網(wǎng)用戶側(cè)各個(gè)時(shí)段的用電信息,從而為用電特征的提取提供了重要基礎(chǔ)[4-5]。

    基于電力系統(tǒng)高級(jí)量測(cè)體系,目前對(duì)于電力系統(tǒng)臺(tái)區(qū)用電特征的研究有如下的代表性成果,如文獻(xiàn)[6]基于高級(jí)量測(cè)體系形成的多元大數(shù)據(jù)平臺(tái),建立了配電網(wǎng)用電行為特征的分析構(gòu)架;文獻(xiàn)[7-9]針對(duì)赤峰市、廈門(mén)市、湖南省等多用戶農(nóng)村住宅實(shí)際年、月生活用電量,分別從年、月、日、小時(shí)等尺度分析了農(nóng)村住宅用電量規(guī)律;文獻(xiàn)[10-13]基于聚類(lèi)思路,分別采用K-Mean 方法、云平臺(tái)計(jì)算方式獲得用戶用電行為特征;文獻(xiàn)[14-16]從構(gòu)架方面,給出了用戶畫(huà)像的不同技術(shù)框架下的關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù)和應(yīng)用。

    對(duì)于電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用是用戶用電特征分析和提取的有力保證,然而目前的研究成果在提取用電特征時(shí),仍以傳統(tǒng)方法為主,沒(méi)有使用人工智能領(lǐng)域的相關(guān)新成果。本文以此為切入點(diǎn),以深度學(xué)習(xí)理論中的雙向時(shí)序長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Long Short-Term Memory,BLSTM)為手段,以最小二乘支持向量機(jī)回歸模型為前提,綜合考慮天氣環(huán)境信息、人文活動(dòng)信息、經(jīng)濟(jì)社會(huì)信息,提出了臺(tái)區(qū)用戶用電特征提取方法。

    1 臺(tái)區(qū)用電特征提取

    用電行為特征提取的核心是獲得用戶用電的特征,即通過(guò)真實(shí)的量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析:

    式中:SSE 表示傳統(tǒng)的誤差平方和計(jì)算方法;k表示該劃分中的個(gè)體數(shù)量;ci表示第i個(gè)劃分;x表示ci中的個(gè)體;mi表示樣本均值。

    式(1)描述了樣本分類(lèi)過(guò)程中的計(jì)算準(zhǔn)則,然后使用K-Means 聚類(lèi)算法能夠獲得具有多個(gè)特征的聚類(lèi)。

    在傳統(tǒng)K-Means 聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步采用最大熵原理來(lái)進(jìn)行特征精細(xì)化過(guò)濾,隨機(jī)變量x的計(jì)算熵為:

    式中:Ω為隨機(jī)變量x取值集合;p(x)為隨機(jī)變量x的概率。

    在傳統(tǒng)K-Means 聚類(lèi)分類(lèi)d中,所有用戶特性的熵為:

    式中:Nd表示分類(lèi)總數(shù);Mi表示第i個(gè)分類(lèi)的總樣本。

    獲得用戶特性熵后,可以計(jì)算特征ti與用戶類(lèi)別之間的最大相關(guān)信息熵D(s,d):

    式中:Muv表示特征ti在分類(lèi)v中的總樣本;I(ti,d)表示S中的特征ti與分類(lèi)d之間的信息相關(guān)度;S表示經(jīng)過(guò)篩選后的最優(yōu)特征集;NS表示該集合中的特征數(shù)量。

    獲得式(4)后可以辨別特征與分類(lèi)之間的信息相關(guān)度,進(jìn)而定義相關(guān)系數(shù)ρ(ti,tj):

    式中:cov(ti,tj)表示特征ti和tj的協(xié)方差;和分別為特征ti和tj的標(biāo)準(zhǔn)差。

    相關(guān)系數(shù)表示的是特征之間的關(guān)系,還要從最優(yōu)的角度進(jìn)行去除分類(lèi)內(nèi)的冗余,因此需要設(shè)置冗余指標(biāo):

    結(jié)合式(4)~式(6),可以獲得最優(yōu)特征分類(lèi):

    利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法求解式(7)后即可得到用戶用電特征的最優(yōu)分類(lèi),從而形成用戶用電特征提取。

    要想求解式(7),可以采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)方法,在電力系統(tǒng)量測(cè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下,基于人工智能的方式可以獲得精度較高的特征解。

    為了獲得精度高的特征解,下面首先給出最小二乘支持向量機(jī)的回歸模型,然后以此為基本解,采用深度學(xué)習(xí)中的雙向時(shí)序長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)基本集進(jìn)行學(xué)習(xí),從而獲得精度更高的解。

    2 最小二乘支持向量機(jī)回歸模型

    根據(jù)第1 部分的內(nèi)容可知,用戶用電特征提取的本質(zhì)就是對(duì)用戶用電進(jìn)行分類(lèi),即依據(jù)電力系統(tǒng)量測(cè)的歷史大數(shù)據(jù),對(duì)其中具有相似特征的進(jìn)行分類(lèi),形成若干類(lèi)。每一類(lèi)具有相似的用電特征。而分類(lèi)的方法可以使用模式識(shí)別中的支持相量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)方法。傳統(tǒng)SVM 具有收斂速度慢、容易陷入局部極值的問(wèn)題,為了克服這些問(wèn)題,本文采用最小二乘支持向量機(jī)回歸模型。

    最小二乘支持向量機(jī)(Least Square Support Vector Machine,LSSVM) 是對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的改進(jìn),是一種遵循結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化(Structural Risk Minimization,SRM)原則的核函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)器,其算法是最小二乘法,其原理是結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化,克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小準(zhǔn)則泛化能力差、求解速度低的缺陷。已經(jīng)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、風(fēng)電預(yù)測(cè)等方面得到廣泛應(yīng)用[17-18]。

    設(shè)存在電力系統(tǒng)潮流量測(cè)大數(shù)據(jù),選擇時(shí)間窗為n的時(shí)間斷面量測(cè),使用這n個(gè)時(shí)間斷面量測(cè)歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,設(shè)為訓(xùn)練樣本對(duì)(xi,yi)(i=1,2,…,n),其中xi表示輸入樣本,yi表示輸出樣本。

    根據(jù)SVM 原理,可以將該樣本對(duì)在非線性映射函數(shù)φ(x)的作用下,映射到高維特征空間中:

    在式(8)所示的特征空間中,建立如式(9)的線性回歸函數(shù):

    式中:w表示權(quán)相量,wT為其轉(zhuǎn)置;b為偏移量。

    根據(jù)SRM 原理求解式(9),等效為如下的計(jì)算:

    式中:γ為一系數(shù),當(dāng)其為無(wú)窮大時(shí),所得到的解為最小二乘優(yōu)化解;Remp為SRM 函數(shù),可以表示為Remp表示第i個(gè)時(shí)間斷面中訓(xùn)練過(guò)程中的誤差。

    為了求出式(9)中的參數(shù)w和b,在式(10)的基礎(chǔ)上,可以建立如下的優(yōu)化模型:

    一般來(lái)說(shuō),式(11)可以通過(guò)建立拉格朗日函數(shù)來(lái)求解:

    式中:λ=[λ1λ2…λn]T表示拉格朗日乘子。

    依據(jù)拉格朗日乘子法中的最佳解條件,即KKT(Karush Kuhn Tucker)條件,可以求解式(13)得到:

    展開(kāi)式(13)可得:

    求解式(14)中的w和εi,可以轉(zhuǎn)換為如下的線性方程組的形式:

    在計(jì)算式(15)的方程過(guò)程中,需要給定核函數(shù)才能進(jìn)行計(jì)算。設(shè)滿足Mercer 定理的核函數(shù)為K(xi,xj)=[φ(xi),φ(xj)],那么求解式(14)就可以等效為求解如下的回歸函數(shù):

    由于徑向基函數(shù)具有較強(qiáng)的泛化能力,因此在計(jì)算式(16)時(shí),通常選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù),即:

    式中:σ表示徑向基函數(shù)的尺度參數(shù)。

    將式(17)代入方程組(15)中,利用最小二乘法原理就可以得到參數(shù)的估計(jì)值:

    將式(18)估計(jì)結(jié)果代入式(14)中,可得:

    根據(jù)式(8)~式(19)的計(jì)算,可以獲得臺(tái)區(qū)用戶用電特征分類(lèi),該分類(lèi)是通過(guò)對(duì)臺(tái)區(qū)歷史量測(cè)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析獲得的,但是還存在一定的誤差。

    為了獲得精確度更高的特征分類(lèi),將誤差以及式(8)~式(19)獲得的解進(jìn)一步采用雙向時(shí)序長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的方式進(jìn)行學(xué)習(xí),從而獲得精度更高的特征分類(lèi)。

    3 雙向時(shí)序長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)用戶用電特征提取

    3.1 基本原理

    雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Long Short-Term Memory,BLSTM)是由前向、后向兩個(gè)LSTM 構(gòu)成,其基本單元如圖1 所示,包含輸入層、前向LSTM、后 向 LSTM、輸出層,具體計(jì)算步驟如下[19-20]。

    圖1 BLSTM 結(jié)構(gòu)圖

    第一步,中間處理單元的計(jì)算:

    其中,式(20)是對(duì)輸入層的計(jì)算;式(21)對(duì)遺忘層的計(jì)算;式(21)是對(duì)中間層的計(jì)算;式(22)是對(duì)輸出門(mén)的計(jì)算;式(23)是對(duì)記憶融合階段的計(jì)算;式(24)是最后的輸出計(jì)算。Wxi,Whi,Wci,Wxf,Whf,Wcf,Wxg,Whg,Wxo和Who,Wco為學(xué)習(xí)訓(xùn)練的權(quán)系數(shù);bi,bf,bg,bo為偏置項(xiàng)。

    3.2 用戶用電特征提取

    為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的用戶用電特征分類(lèi)和提取,在通過(guò)電力系統(tǒng)量測(cè)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過(guò)第2 部分的計(jì)算,可以選擇N個(gè)滾動(dòng)的時(shí)間窗口,每個(gè)時(shí)間窗口包含n個(gè)第2 部分的量測(cè)斷面,從而可以獲得N個(gè)第2 部分計(jì)算的數(shù)據(jù)樣本,標(biāo)記為:

    式中:Δwt表示第2 部分估計(jì)的的誤差;同理,Δbt表示第2 部分估計(jì)的的誤差;Δft(x)表示由Δwt和Δbt獲得的分類(lèi)函數(shù)的誤差值;Pi表示臺(tái)區(qū)歷史負(fù)荷值,包含了N個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)、每個(gè)窗口內(nèi)的n個(gè)值;Wi表示臺(tái)區(qū)天氣環(huán)境信息;Ai表示人文活動(dòng)信息;Oi表示經(jīng)濟(jì)社會(huì)狀態(tài)。

    將式(26)中的數(shù)據(jù)樣本作為BLSTM 的輸入數(shù)據(jù),同時(shí)選擇式(20)、式(21)、式(23)中的過(guò)濾函數(shù)為sigmoid 函數(shù),設(shè)置BLSTM 相應(yīng)的層數(shù)和LSTM個(gè)數(shù),從而可以進(jìn)行學(xué)習(xí)BLSTM 的權(quán)系數(shù)。

    4 算例分析

    采用如圖2 所示的山西電網(wǎng)某地區(qū)實(shí)際電網(wǎng)為例,對(duì)本文方法予以驗(yàn)證。該地區(qū)電網(wǎng)中共包含5臺(tái)發(fā)電機(jī)、11 個(gè)用電負(fù)荷,電網(wǎng)參數(shù)如表1 所示,采集負(fù)荷13 某天的有功功率,如表2 所示。

    表1 圖2 所示電網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)(標(biāo)幺值)

    表2 某天24 h 負(fù)荷13 的有功功率 單位:MW

    圖2 某地區(qū)實(shí)際電網(wǎng)

    采用某年1 月至6 月共6 個(gè)月,每個(gè)月按照30 d 計(jì)算,每天24 h、每小時(shí)以15 min 采集系統(tǒng)潮流,共獲得17 280 個(gè)時(shí)間斷面的潮流結(jié)果,某天潮流結(jié)果如表3 所示。

    表3 某天24 h 發(fā)電機(jī)有功潮流結(jié)果 單位:MW

    在Windows 環(huán)境下,采用MATLAB 結(jié)合Python對(duì)本文算法進(jìn)行程序設(shè)計(jì),文中涉及的數(shù)據(jù)保存在SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中,與Python 和MATLAB 進(jìn)行配合,編寫(xiě)程序進(jìn)行計(jì)算和分析。

    基于上述基本信息和潮流數(shù)據(jù),根據(jù)本文第1、2、3 部分的方法,進(jìn)行用電特征分類(lèi),可得到如圖3所示的分類(lèi)結(jié)果。

    由圖3 中的4 類(lèi)分類(lèi)結(jié)果可見(jiàn),每一類(lèi)的差別很明顯,即可以明確地獲得分類(lèi)結(jié)果。從曲線的走勢(shì)上就可以直觀地看到,而每一類(lèi)中的負(fù)荷數(shù)據(jù)大小和趨勢(shì)也基本一致。

    圖3 聚類(lèi)后4 類(lèi)用戶用電特征曲線

    5 結(jié)論

    針對(duì)電力系統(tǒng)精細(xì)化管理的要求,準(zhǔn)確地獲得需求側(cè)用電特征十分必要,因此首先對(duì)傳統(tǒng)K-Mean典型聚類(lèi)方法進(jìn)行改進(jìn),獲得用戶用電特征,并形成學(xué)習(xí)的歷史數(shù)據(jù);在此基礎(chǔ)上,通過(guò)使用最小二乘支持向量機(jī)回歸模型獲得具有較高準(zhǔn)確度的用電特征,并獲得誤差,將其作為后續(xù)人工智能學(xué)習(xí)方法的輸入;最后,通過(guò)雙向時(shí)序長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)而進(jìn)行分類(lèi)。通過(guò)實(shí)際電網(wǎng)的仿真驗(yàn)證表明了本文所提出的方法能夠準(zhǔn)確地獲得臺(tái)區(qū)用戶用電特征。

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