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        基于相似日的遺傳程序設(shè)計(jì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

        2012-02-28 07:35:32馮麗云
        關(guān)鍵詞:程序設(shè)計(jì)趨勢(shì)遺傳

        馮麗云

        (山西省晉城市水利局,山西晉城 048000)

        電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)之一[1-3].短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)調(diào)度和管理部門制定負(fù)荷分配及開停機(jī)計(jì)劃的主要依據(jù).人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、支持向量機(jī)[5]等方法在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用取得了較好的效果.但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)不易確定、易陷入局部極小值、過擬合等缺陷;支持向量機(jī)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)存在數(shù)據(jù)處理量太大、處理速度慢等不足.遺傳程序設(shè)計(jì)(Genetic Programming,GP)采用層次可變的形式表達(dá)問題,通過不斷復(fù)制、交叉、變異以適應(yīng)客觀事實(shí)數(shù)據(jù),針對(duì)具體問題自動(dòng)給出恰當(dāng)?shù)暮瘮?shù)解形式,在預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.如鞠平等將GP應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè),可自動(dòng)找出與負(fù)荷變化密切相關(guān)的因素[6].

        短期負(fù)荷預(yù)報(bào)需要考慮的影響因素有很多,如溫度、降水量、風(fēng)力等,各種因素的影響最終又會(huì)反映到負(fù)荷的變化上;而相似日的選取中能直接考慮各種相關(guān)因素[7].筆者通過日特征量和日前趨勢(shì)相似度及綜合度量選取多個(gè)相似日,利用遺傳程序設(shè)計(jì)進(jìn)行建模,得到預(yù)測(cè)日的對(duì)應(yīng)負(fù)荷.

        1 相似日的選取

        使用相似日的負(fù)荷數(shù)據(jù)可以提高預(yù)測(cè)結(jié)果的精度[5,8].日特征相似時(shí),其負(fù)荷特征曲線的形狀并不一定相似,所以在選取相似日時(shí)需考慮其負(fù)荷特征曲線形狀的相似度.某特征曲線形狀相似度等價(jià)于趨勢(shì)相似度.這里從日特征相似度和前趨勢(shì)相似度綜合的角度選擇趨勢(shì)相似日.

        定義1i,j兩日的日特征相似度為

        式中:Oij表示日特征相似度,它是m維空間中兩個(gè)日特征向量之間的夾角余弦,反映了這兩日的特征量在m維空間上的距離大小.

        定義2i,j兩日的前趨勢(shì)相似度為

        由上述定義可知,某兩日的前趨勢(shì)相似度涉及該兩日的趨勢(shì)相似度所涉及對(duì)象的大部分,因此可以利用這兩日的前趨勢(shì)相似度對(duì)它們的趨勢(shì)相似度進(jìn)行評(píng)估.將Oij和Fij結(jié)合,則有

        式中:Tij為i,j兩日的趨勢(shì)相似度;μ,λ 為參數(shù),可根據(jù)歷史日期與參照日之間的趨勢(shì)相似度、前趨勢(shì)相似度及日特征相似度,應(yīng)用最小二乘法優(yōu)化求得.

        2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

        影響短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的因素很多,而相似日的選取直接考慮各種相關(guān)因素.這里通過日特征量和日前趨勢(shì)相似度及綜合度量選取多個(gè)相似日,以相似日負(fù)荷數(shù)據(jù)作為樣本通過GP進(jìn)行建模,最后用建好的模型對(duì)日96點(diǎn)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).

        基于相似日的遺傳程序設(shè)計(jì)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模步驟如下.

        1)偽數(shù)據(jù)的處理.用于GP建模的負(fù)荷數(shù)據(jù)大多來自電力部門的SCADA系統(tǒng),由于各種因素的影響,歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中往往包含“不良數(shù)據(jù)”或“壞數(shù)據(jù)”.因此,在使用這些數(shù)據(jù)前應(yīng)進(jìn)行適當(dāng)處理,去除不規(guī)則數(shù)據(jù),填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù),消除其對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的不良影響.具體處理方法參見文獻(xiàn)[9].

        2)相似日的選?。鶕?jù)日特征相似度和前趨勢(shì)相似度綜合的角度選擇趨勢(shì)相似日,詳細(xì)處理方法參見文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[10].

        3)GP負(fù)荷預(yù)測(cè)建模.考慮到負(fù)荷的相關(guān)特性,經(jīng)過多次測(cè)試后,選取的參數(shù)見表1.

        表1 GP演化建模參數(shù)表

        4)將選取的相似日負(fù)荷數(shù)據(jù)作為GP演化建模的率定樣本集,求出最優(yōu)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,對(duì)日負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).

        基于相似日的遺傳程序設(shè)計(jì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的具體流程如圖1所示.圖中Gen代表遺傳代數(shù);Pr,Pc,Pm分別為復(fù)制概率、交叉概率、變異概率.

        圖1 GP短期負(fù)荷預(yù)測(cè)流程圖

        3 算例分析

        根據(jù)貴州省各日的天氣和電網(wǎng)實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù),從預(yù)測(cè)日的前一個(gè)月中的樣本數(shù)據(jù)集中選取相似日,應(yīng)用文中的GP模型進(jìn)行演化建模,對(duì)2006年8月24日至8月30日每天96點(diǎn)的電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).限于篇幅,這里僅將2006年8月30日的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值進(jìn)行比較,如圖2所示.各預(yù)測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)見表2.

        圖2 8月30日GP模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較

        表2 2006年8月24日至8月30日各日預(yù)測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì) %

        由表2可知,周平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為99.10%,周平均合格點(diǎn)百分比為99.11%,預(yù)測(cè)結(jié)果是令人滿意的.

        4 結(jié)語

        綜合考慮了影響電力負(fù)荷的各種因素,從日特征量、前趨勢(shì)相似度以及這兩者的綜合3個(gè)角度評(píng)估兩日的趨勢(shì)相似度來選擇預(yù)測(cè)日的相似日.根據(jù)所選取的多個(gè)相似日的樣本數(shù)據(jù),采用遺傳程序設(shè)計(jì)進(jìn)行自動(dòng)演化建模,對(duì)貴州電網(wǎng)實(shí)際日負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).實(shí)例分析結(jié)果證明了所建模型在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的有效性,可應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的管理工作.

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