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    基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究

    2022-06-29 06:08:46林慶達(dá)
    電子設(shè)計(jì)工程 2022年12期
    關(guān)鍵詞:方法

    蘇 顏,張 珍,林慶達(dá),侯 劍,吳 燕

    (廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司南寧供電局系統(tǒng)運(yùn)行部,廣西南寧 530023)

    由于電能不能大量儲(chǔ)存,必須即發(fā)即用,在電力的生產(chǎn)和使用過程中必須保證電力供需平衡,因此,對(duì)電力負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)電能有效調(diào)度的必要前提。通過對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)分析,制定短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作[1-4]。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)興起于20 世紀(jì)80 年代,受制于當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件,相關(guān)的預(yù)測(cè)方法是由經(jīng)驗(yàn)得出的,但這種方法得到的預(yù)測(cè)值誤差較大。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,電力調(diào)度機(jī)構(gòu)對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度有了更高的要求[5-6]。

    國外學(xué)者利用趨勢(shì)外推法進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè),包括水平、線性、多項(xiàng)式等季節(jié)性預(yù)測(cè)方法。但在實(shí)際應(yīng)用中,該方法的預(yù)測(cè)精度極低,所以并不常用于工程實(shí)踐[7]。國內(nèi)學(xué)者提出了灰色模型預(yù)測(cè)方法,將雜亂無章的數(shù)據(jù)進(jìn)一步建模,生成有規(guī)律的數(shù)列,得到預(yù)期目標(biāo)值[8-9]。而灰色模型預(yù)測(cè)方法需要大量的數(shù)據(jù)支撐,且需要建立微分方程進(jìn)行建模[10]。專家系統(tǒng)法也用于負(fù)荷預(yù)測(cè),但該方法的缺陷是不一定均能轉(zhuǎn)化為應(yīng)用程序[11]。

    針對(duì)以上方法的不足,該文應(yīng)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行短期預(yù)測(cè),該方法能夠有效提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

    1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

    1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    與其他方法類似,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)需得出準(zhǔn)確的表達(dá)式,才能得到更為精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是誤差反向傳播,其原理為實(shí)際值與誤差值之差的反向傳播過程。通過不斷修正誤差閾值,得到正常范圍內(nèi)的實(shí)際值[12-14]。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以人腦為基礎(chǔ),各個(gè)神經(jīng)元接收神經(jīng)末梢的感知信息,且多個(gè)神經(jīng)元組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其神經(jīng)元結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

    圖1 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)

    圖中P為神經(jīng)元輸入,w為各個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值,b為閾值,f為激勵(lì)函數(shù),y為輸出值,可用下式進(jìn)行表示:

    完整的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由三部分組成,即輸入層、隱含層和輸出層。其中,隱含層可包含多層,而輸入層與輸出層一般只有一層,圖2 為多層的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[15-16]。在實(shí)際的電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)中,隱含層的層數(shù)由實(shí)際需求確定。

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

    標(biāo)準(zhǔn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法通常包含前向傳播和反向傳遞。在前向傳播過程中,隱含層第i節(jié)點(diǎn)的輸入Ni為:

    則該節(jié)點(diǎn)i的輸出Oi可表示為:

    輸出層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入Nk為:

    則該節(jié)點(diǎn)的輸出Ok為:

    式中,ψ為激勵(lì)函數(shù)。

    反向傳播過程是根據(jù)計(jì)算得出的輸出與實(shí)際值之間的誤差對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整,從而達(dá)到規(guī)定的要求。假設(shè)誤差函數(shù)E為:

    P個(gè)樣本的總誤差函數(shù)為:

    沿誤差函數(shù)偏導(dǎo)負(fù)方向進(jìn)行修正,得到的權(quán)值修正公式為:

    式中,wki為輸入層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)到輸出層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值;Ok為輸出層第k節(jié)點(diǎn)的輸出結(jié)果。

    綜上所述,算法的總體流程如圖3 所示。

    圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程

    2 短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

    2.1 負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本步驟

    在進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作之前,需要確定負(fù)荷的預(yù)測(cè)步驟,目前常用的步驟如下:

    1)首先確定負(fù)荷預(yù)測(cè)的時(shí)間尺度。時(shí)間尺度即長期、短期、超短期和預(yù)測(cè)的地點(diǎn)并考慮氣候因素,文中的負(fù)荷預(yù)測(cè)為短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。

    2)收集歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)。電力數(shù)據(jù)通??梢酝ㄟ^電力管理部門獲取,天氣數(shù)據(jù)可以通過氣象部門獲取。

    3)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。針對(duì)收集到的數(shù)據(jù),檢查數(shù)據(jù)的合理性和完整性,保證所有數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性并針對(duì)性地進(jìn)行處理。

    4)建立預(yù)測(cè)模型。選取某種方法對(duì)區(qū)域內(nèi)的電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)際過程中還會(huì)通過選取多種方法進(jìn)行對(duì)比分析。

    5)誤差分析。通過與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比,得到預(yù)測(cè)誤差值,然后改進(jìn)算法,從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

    2.2 歷史數(shù)據(jù)預(yù)處理

    首先建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,第一步需要收集預(yù)測(cè)區(qū)域的溫度和氣象等信息,確定需要訓(xùn)練的樣本,并對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

    由于歷史數(shù)據(jù)預(yù)處理是短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基礎(chǔ),若歷史數(shù)據(jù)選取不恰當(dāng),則會(huì)造成預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確甚至無法預(yù)測(cè)的后果;而一個(gè)精確的預(yù)測(cè)結(jié)果需要大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐,因此在進(jìn)行BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模前,需要根據(jù)具體情況選取合理的歷史數(shù)據(jù)。

    在電力調(diào)度部門和氣象部門選取數(shù)據(jù)是較為可行的渠道,但通過該種方法得到的數(shù)據(jù)信息仍存在問題。在測(cè)量過程中通常存在數(shù)據(jù)誤差,導(dǎo)致選取的數(shù)據(jù)有遺漏或誤差極大等因素。因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練前,需要對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以將遺漏的數(shù)據(jù)補(bǔ)充完整,并對(duì)異點(diǎn)進(jìn)行修正。

    異點(diǎn)是指由于各種原因?qū)е聰?shù)據(jù)與真實(shí)值偏差過大而出現(xiàn)的數(shù)據(jù)點(diǎn),若不經(jīng)過處理,則會(huì)導(dǎo)致總體誤差進(jìn)一步增大。通常采用水平處理和垂直處理的方法對(duì)其進(jìn)行處置。

    1)水平處理方法。通常情況下,負(fù)荷曲線是平滑連續(xù)變化的,即在兩個(gè)相鄰時(shí)刻前后的負(fù)荷相差不會(huì)過大,若相差較大則可能是由于設(shè)備出現(xiàn)故障或者人為因素導(dǎo)致。水平處理的原理如下:

    式中,α(t)、β(t)為閾值,Y(d,t+1)表示第d天第t+1 時(shí)刻的電力負(fù)荷功率,Y(d,t-1)表示第d天第t-1時(shí)刻的電力負(fù)荷功率,Y(d,t)表示第d天第t時(shí)刻的電力負(fù)荷功率。

    2)垂直處理方法。該方法是針對(duì)相鄰日同一時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)據(jù)來說的,以保證兩者的差距維持在一定范圍內(nèi)。若超出預(yù)設(shè)的范圍值,則作以下修正:

    式中,m(t) 表示相鄰天的負(fù)荷功率值,r(t) 為閾值。

    2.3 樣本數(shù)據(jù)歸一化處理

    BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)通常選取為S 型函數(shù),以保證網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,但會(huì)產(chǎn)生誤差。若樣本數(shù)據(jù)直接使用,則容易導(dǎo)致S 型函數(shù)出現(xiàn)飽和現(xiàn)象。因此,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

    數(shù)據(jù)歸一化處理與激勵(lì)函數(shù)直接相關(guān),S 型函數(shù)通常將負(fù)荷數(shù)據(jù)歸一化至0~1 之間。該文采用的負(fù)荷數(shù)據(jù)歸一化公式為:

    式(15)、式(16)分別為進(jìn)行過歸一化處理后的數(shù)據(jù)矩陣和目標(biāo)矩陣。式中,Pmax、Tmax、Pmin、Tmin分別為歷史輸入數(shù)據(jù)和目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的最大及最小值。其反歸一化公式為:

    2.4 網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層可以是一層或多層,而輸入層和輸出層只有一層。在建立短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)需要根據(jù)具體情況確定隱含層的層數(shù),且直接影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。若想提高預(yù)測(cè)精度,則要建立合理的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

    1)輸入及輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定。選取該區(qū)域內(nèi)一個(gè)調(diào)度周期的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),分析最大負(fù)荷時(shí)周圍環(huán)境情況,比如最低溫度、最高溫度及天氣情況,確定輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

    2)隱含層層數(shù)的確定。隱含層層數(shù)的增加雖然可以提高信息處理能力,但會(huì)使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜,影響樣本的訓(xùn)練速度。在進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),選取一個(gè)隱含層即可以滿足預(yù)測(cè)精度,也可通過增加網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)的方法提高網(wǎng)絡(luò)處理能力。

    3)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定。在不同的情景下,確定不同隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。通常情況下,為使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度更高,可增加隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),但是節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)越多,樣本訓(xùn)練時(shí)間越長。因此,采用試湊法進(jìn)行多次訓(xùn)練以確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

    3 算例分析

    應(yīng)用BP 網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)算法建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,以某區(qū)域2020 年某典型日負(fù)荷曲線為例進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。算例中最大訓(xùn)練步數(shù)為8 000,效率因子選取為0.1,目標(biāo)誤差選取為0.001。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到誤差曲線。對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)設(shè)定訓(xùn)練步數(shù),檢驗(yàn)算法的預(yù)測(cè)性能并進(jìn)行對(duì)比分析。

    經(jīng)過樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到該地區(qū)典型日24 小時(shí)內(nèi)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比,如圖4所示。從圖4中可以看出,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值較為接近,其誤差曲線如圖5 所示。從圖5 中可以看出,最大相對(duì)誤差為260 MW,最小相對(duì)誤差為20 MW。

    圖4 實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

    圖5 誤差曲線圖

    為進(jìn)一步體現(xiàn)該文方法的有效性,分別采用3種方法對(duì)該地區(qū)進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),并進(jìn)行總結(jié)比較分析,結(jié)果如表1 所示。從表中可以看出,當(dāng)采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)所得到的平均誤差最小、收斂速度最快且預(yù)測(cè)精度較高。

    表1 算法對(duì)比分析

    4 結(jié)論

    該文主要研究了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),首先對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理進(jìn)行介紹;其次詳細(xì)闡述短期電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)流程,將S型函數(shù)的負(fù)荷數(shù)據(jù)歸一化至0~1 之間并進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理;最終應(yīng)用BP 網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)算法建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,以某區(qū)域2020 年某典型日負(fù)荷曲線為例進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,并檢驗(yàn)算法的可行性。為進(jìn)一步體現(xiàn)文中方法的有效性,設(shè)置3 種方法對(duì)該地區(qū)的負(fù)荷進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。通過對(duì)比分析可知,當(dāng)采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)所得到的平均誤差最小、收斂速度最快且預(yù)測(cè)精度較高。由于在預(yù)測(cè)過程中,天氣、氣候等因素會(huì)影響預(yù)測(cè)結(jié)果,下一步將研究考慮多種不確定因素的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。

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