[发明专利]一种短期电力负荷预测方法在审

专利信息
申请号: 201810613378.7 申请日: 2018-06-14
公开(公告)号: CN108830418A 公开(公告)日: 2018-11-16
发明(设计)人: 吴云;王强;雷建文;胡鑫 申请(专利权)人: 东北电力大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08
代理公司: 吉林市达利专利事务所 22102 代理人: 陈传林
地址: 132012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 电力负荷预测 算法优化 蝙蝠 灰色关联分析 灰色关联度 径向基函数 神经网络 数据序列 相似程度 预测模型 运算效率 整个网络 相似度 预测 构建 日时 收敛 关联
【说明书】:

发明涉及一种短期电力负荷预测方法,其特点是,它包括选取相似日集、构建蝙蝠算法优化的RBF神经网络预测模型、利用蝙蝠算法优化的RBF神经网络模型对预测日电力负荷预测等步骤,本发明是在常规灰色关联分析的基础上,采用距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日,弥补了常规灰色关联分析法在选择相似日时,只考虑数据序列之间的几何相似程度而忽略数值接近程度的不足,提高了预测精度;利用蝙蝠算法优化径向基函数(RBF)神经网络的权值,能够克服RBF神经网络容易陷入局部最优的缺陷,使整个网络收敛速度增快、运算效率提高;具有科学合理,适用性强,效果佳等优点。

技术领域

本发明涉及电力负荷预测领域,是一种短期电力负荷预测方法。

背景技术

短期电力负荷预测是电网生产规划、运行调度的重要组成部分,它主要对未来几时、一天甚至几天的电力负荷进行预测,用于安排短期调度计划、应对紧急情况,是电网安全稳定和经济运行的基础,因此,采用先进的预测方法是十分必须的。

关联分析是灰色系统理论提出的一种分析系统中各因素关联程度的方法,其基本思想是根据数据序列的相似程度来判断关联程度,常用于电力负荷预测领域寻找与预测日具有相似的相关影响因素的历史负荷日。但是该方法找到的相似日往往只具有良好的负荷趋势相似性,而不具备良好的负荷曲线形状相似性,导致预测精度不高。

现有径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络是一种局部逼近网络,具有学习时间短、计算量小、网络性能优良等优点,学习速度比通常BP学习算法快上千倍,被广泛应用于电力负荷预测领域。但RBF神经网络在预测过程中,网络隐含层与输出层之间的连接权值的选取对预测精度影响较大,常采用梯度下降法求得,容易陷入局部最优解、求解精度低的缺陷。

针对现有技术存在的上述问题,本发明提供一种改进灰色关联与蝙蝠算法优化径向基函数神经网络的短期电力负荷预测方法。该方法在常规灰色关联分析的基础上,采用形状相似性和距离相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日,再利用相似日样本集来训练蝙蝠算法优化的径向基函数神经网络预测模型后进行电力负荷预测,不但弥补了常规灰色关联分析法在选择相似日时,只考虑数据序列之间的几何相似程度而忽略数值接近程度的不足,而且能够克服RBF神经网络容易陷入局部最优的缺陷,使整个网络收敛速度、运算效率和预测精度得到提高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是:提供一种科学合理,适用性强,效果佳的短期电力负荷预测方法,着力解决电力负荷预测精度低的问题,以及RBF神经网络容易陷入局部最优、求解精度低的问题。

解决其技术问题采用的技术方案是:一种短期电力负荷预测方法,其特征是,它包括以下步骤:

S1:选取相似日集

S1.1:选取相似日粗集

选取温度、天气情况、日期类型作为相似日粗集的影响因素,选择待预测日前60天数据、前L年同日期前后各30天数据作为数据样本的范围,L表示样本数据的年限,取决于系统所拥有的数据量,取值范围为2-6;

S1.2:量化影响因素

因温度、天气情况以及日期类型的数量级和单位都不相同,不能做进一步计算,需要对预测日和相似日粗集各影响因素进行量化,

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