[发明专利]一种基于GRU模型的台区线损率预测方法在审

专利信息
申请号: 201910891550.X 申请日: 2019-09-20
公开(公告)号: CN110598854A 公开(公告)日: 2019-12-20
发明(设计)人: 王峰;陈杰;何海波;丁忠安;高琛;林女贵;李建新;叶强;洪桂峰 申请(专利权)人: 国网福建省电力有限公司
主分类号: G06N3/04 分类号: G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18
代理公司: 35100 福州元创专利商标代理有限公司 代理人: 陈明鑫;蔡学俊
地址: 350003 福*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 台区 线损 训练集数据 深度预测 原始数据 预测 电力系统稳定 电气特征参数 测试集数据 归一化处理 测试数据 错误数据 电气特征 基本参数 清洗处理 数据平滑 网络参数 网络模型 误差测试 指标参数 重要理论 初始化 多维 构建 分析 采集 运转 安全 学习
【权利要求书】:

1.一种基于GRU模型的台区线损率预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤S1:采集台区多维电气特征指标参数数据,构成原始数据;

步骤S2:对原始数据进行进行归一化处理,同时采用数据平滑技术对少量错误数据进行清洗处理,得到处理后的数据随机分为训练集数据和测试集数据;

步骤S3:构建GRU深度学习模型,并初始化基本参数;

步骤S4:将训练集数据作为输入,训练GRU网络参数,获得深度预测模型;

步骤S5:将测试数据输入训练好的GRU网络模型中,进行台区线损率误差测试分析,如果满足预设要求则得到最优深度预测模型并转入S6,否则转入步骤S3微调网络模型基本参数;

步骤S6:根据得到的最优深度预测模型,输入新增台区的电气特征参数,预测得到相应的线损率。

2.根据权利要求1所述的一种基于GRU模型的台区线损率预测方法,其特征在于:所述台区多维电气特征指标参数数据包括、供电半径、低压线路总长度、负载率和居民用电比例、台区用户名数、居民用户数、供电量、耗电量、台区电能表总数、安装年限和抄表成率。

3.根据权利要求1所述的一种基于GRU模型的台区线损率预测方法,其特征在于:所述数据归一化处理采用回归分析法,具体为:

设样本总数为N,特征参数数目为M,首先计算样本序列的均值和方差

其中i=1,2,…,N,j=1,2,…,M,xij为样本i的第j个特征;

得到的标准化数据Zij

4.根据权利要求1所述的一种基于GRU模型的台区线损率预测方法,其特征在于,所述GRU深度学习模型具体为:

LSTM每个神经单元包括4个组成部分,即输入门it,遗忘门ft,输出门Ot和记忆单元Ct

具体计算步骤如下:

输入状态

gt=tanh(Wigxt+big+Whcht-1+bhg)

门控状态

it=sigmoid(Wijxt+bii+Whiht-1+bhi)

ft=sigmoid(Wifxt+bif+Whfht-1+bhf)

Ot=sigmoid(Wioxt+bio+Whoht-1+bho)

记忆状态

Ct=ft×Ct-1+it×gt

输出状态

ht=ot×tanh(Ct)

其中tanh(·)表示双曲正切函数,sigmoid(·)为sigmoid函数,W是门权重向量,b是偏置项;

将LSTM的输入门、遗忘门、输出门变为更新门zt和重置门zt以及将单元状态c和h合并为一个状态h,得到GRU深度学习模型

计算步骤如下式所示

zt=sigmoid(Wizxt+biz+Whzht-1+bhz)

rt=sigmoid(Wirxt+bir+Whrht-1+bhr)

nt=tanh(Winxt+bin+rt×(Whnht-1+bhn))

ht=(1-zt)×nt+zt×ht-1

5.根据权利要求1所述的一种基于GRU模型的台区线损率预测方法,其特征在于:所述GRU的隐藏层数为150个门控循环单元,并设置Dropout层丢弃率为0.3。

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