彭鐘華

(深圳蓄能發(fā)電有限公司，廣東 深圳 518115)

基于遺傳算法優(yōu)化PNN的短期負(fù)荷預(yù)測

彭鐘華

(深圳蓄能發(fā)電有限公司，廣東 深圳 518115)

為提高短期負(fù)荷預(yù)測精度，提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)的短期預(yù)測模型。首先對負(fù)荷數(shù)據(jù)異常值進(jìn)行辨識與修正，建立PNN短期預(yù)測模型，在此基礎(chǔ)上引入遺傳算法(GA)，優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子，改善了PNN模型的性能，優(yōu)化后的PNN短期預(yù)測模型預(yù)測精度得到明顯的提高。實例預(yù)測結(jié)果證實了該方法的有效性。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；平滑因子；遺傳算法；短期負(fù)荷預(yù)測

1 引言

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1-2]自誕生以來，已經(jīng)被廣泛用于各個領(lǐng)域。其中，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3-4]作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一支，大多被用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類[5]，但它在回歸分析方面也有不錯的表現(xiàn)，為進(jìn)一步改善PNN模型的性能，國內(nèi)外學(xué)者都做了很多努力[6-8]。本文將著重分析它的回歸性能，應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測[9]。

本文首先對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識與修正[10-12]，在此基礎(chǔ)上，建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，該模型利用遺傳算法優(yōu)化其平滑因子參數(shù)，使得模型的預(yù)測精度顯著提高。

2 異常數(shù)據(jù)的辨識與修正

異常數(shù)據(jù)的辨識與修正[13]，在短期負(fù)荷預(yù)測前期數(shù)據(jù)處理中起著舉足輕重的地位。

假設(shè)L(i,j)表示第i天第j時刻的負(fù)荷數(shù)值。

(1)首先尋找第i天的模極大值點，若存在|L(i,j-1)|<|L(i,j)|∩|L(i,j+1)|<|L(i,j)|，則將L(i,j)作為模極大值點，用Lmax(i,j)表示。

(2)m天第j時刻負(fù)荷平均值為：

(1)

m表示所選負(fù)荷天數(shù)。

(3)對于含有異常的模極大值的點進(jìn)行修正，如下式所示：

(2)

其中，K1和k2的值是根據(jù)經(jīng)驗而設(shè)定，本文分別取值為1.2和0.8。

3 基本理論

3.1 PNN簡介

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13](Probabilistic Neural Network，PNN)源于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種發(fā)展形式。其繼承了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，運算速度快，相對于其它經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PNN無需經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，利用線性學(xué)習(xí)算法解決非線性算法所能解決的問題，且能保持教高的精度，能夠達(dá)到實時處理數(shù)據(jù)的要求。

PNN由輸入層、模式層、求和層和決策層構(gòu)成。輸入向量X=(x1,x2,…,xn)T，n為樣本維數(shù)，輸出m維向量Y=(y1,y2,…,ym)T。輸入層是感知層，輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本經(jīng)輸入層處理后傳遞給其它層網(wǎng)絡(luò)。模式層介于輸入層和求和層之間，用于計算訓(xùn)練集與輸入樣本數(shù)據(jù)中各模式間的匹配關(guān)系，每個模式單元的輸出值可表示為：

(3)

式中，δ表示分類的平滑因子，ωi為輸入層與模式層間的連接權(quán)系數(shù)。

求和層對屬于某類型的概率進(jìn)行累計統(tǒng)計，根據(jù)式(3)計算得到估計概率密度函數(shù)，僅對所屬單元的輸出進(jìn)行簡單地相加。

輸出層包含若干閾值辨別器，該層的神經(jīng)元屬于競爭神經(jīng)元，接收求和層中所輸出的各類不同的概率密度函數(shù)，按照PDF估計可以得到：

(4)

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

3.2 遺傳算法

自美國的Holland教授提出遺傳算法[13-16](Genetic Algorithm,GA)以來，該算法已被應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括：路徑規(guī)劃、調(diào)度問題、旅行商問題、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化問題、水管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計、數(shù)據(jù)挖掘、模式分類、函數(shù)優(yōu)化、圖像識別、軟件工程和任務(wù)分配等。該算法源于孟德爾的遺傳學(xué)說和達(dá)爾文的進(jìn)化論，是一種啟發(fā)式群智能搜索算法。對于傳統(tǒng)優(yōu)化算法不能解決的優(yōu)化問題，遺傳算法可以得到較好的效果。

圖1 PNN模型

遺傳算法的算法基本流程結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 遺傳算法基本流程圖

4 基于GA優(yōu)化PNN的短期負(fù)荷預(yù)測模型

4.1 預(yù)測模型實現(xiàn)

將訓(xùn)練日歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識與修正，對每個時刻點負(fù)荷序列，分別建立基于GA優(yōu)化PNN的短期負(fù)荷預(yù)測模型。

基本預(yù)測步驟如下：

(1)將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值的辨識與修正。

(2)將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、歷史氣象數(shù)據(jù)和天氣預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

(3)建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，以歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)作為輸入，以實際的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為輸入，訓(xùn)練PNN網(wǎng)絡(luò)。

(4)利用遺傳算法優(yōu)化PNN的平滑因子。

(5)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，計算出預(yù)測值，進(jìn)行數(shù)據(jù)反歸一化，得到最終的短期負(fù)荷預(yù)測值。

基于GA優(yōu)化PNN的短期負(fù)荷預(yù)測模型基本流程圖如圖3所示。

4.2 應(yīng)用算例分析

為了驗證基于GA優(yōu)化PNN的短期負(fù)荷預(yù)測模型的有效性，本文以某地區(qū)2015年10到11月份的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)，對每個時刻點分別建立預(yù)測模型，對2015年11月18日到24日每個時刻點負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果如下：

圖4是11月20日該模型的預(yù)測結(jié)果與實際值的對比。

圖3 基于GA優(yōu)化PNN的短期負(fù)荷預(yù)測模型

圖4 2015年11月20日模型預(yù)測結(jié)果

該天負(fù)荷預(yù)測相對誤差曲線如圖5所示。

表1為PNN和GA-PNN兩種方法的預(yù)測結(jié)果誤差分析。

表1中的誤差計算采用的是平均相對誤差，其公式為：

圖5 2015年11月20日模型預(yù)測相對誤差

日期PNNMAPE/%GA-PNNMAPE/%2015-11-183.75201.44942015-11-192.52142.14232015-11-203.21562.42842015-11-212.53931.93642015-11-223.44312.84312015-11-232.40581.72592015-11-241.72350.9273平均值2.80011.9218

(5)

5 總結(jié)

進(jìn)行恰當(dāng)?shù)那捌跀?shù)據(jù)預(yù)處理，即對負(fù)荷數(shù)據(jù)中壞數(shù)據(jù)的辨識與修正，是后期預(yù)測模型高精度預(yù)測的前提條件?；贕A優(yōu)化PNN的短期負(fù)荷預(yù)測模型(GA-PNN)，利用遺傳算法優(yōu)化PNN的平滑因子參數(shù)，使得PNN模型的預(yù)測精度得到改善，模型的可靠性得到提高。

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Short-term Load Forecasting Based on PNN Optimized by Genetic Algorithm

PENG Zhong-hua

(Shenzhen Pumped Storage Power Station Company，Shenzhen 518115,Guangdong,China)

In order to improve the prediction accuracy of short-term load forecasting,the method based on probability neural network(PNN)optimized by genetic algorithm(GA)is proposed in this paper.After data identification and correction of load,the PNN forecasting model is established,followed by the introduction of genetic algorithm optimize the smoothing parameters of PNN to improve the performance of the PNN and the optimized PNN short-term load forecasting model accuracy has been improved obviously.The effectiveness of the proposed method is verified by examples.

probability neural network;smoothing parameter;genetic algorithm;short-term load forecasting

1004-289X(2017)01-0049-04

TM72

B

2016-07-05

彭鐘華(1987-)，男，從事抽水蓄能電站建設(shè)工作。