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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用電預(yù)測研究

        2019-09-11 12:19:16李婷婷
        魅力中國 2019年35期
        關(guān)鍵詞:用電量電量權(quán)值

        李婷婷

        (河北省石家莊鐵道大學(xué),河北 石家莊 050043)

        一、簡介

        現(xiàn)如今,電力在人們?nèi)粘I钪性絹碓街匾?。由于用戶的使用?xí)慣有所區(qū)別,不同地區(qū)不同時(shí)段,電量的使用情況也會存在規(guī)律性變化,把握其內(nèi)在規(guī)律,可以對某個(gè)地區(qū)人們用電情況提前預(yù)測,便于電力公司做出相應(yīng)的規(guī)劃。

        二、研究背景

        電量的使用情況,與溫度和時(shí)間關(guān)系緊密。對于常溫階段,用電量較為平穩(wěn),屬于基礎(chǔ)電量;對于高溫或者低溫天氣,存在空調(diào)用電等額外電量。對于工作日的不同、以及一天當(dāng)中時(shí)間段的不同也會存在用的較大差異。如果需要進(jìn)行擬合操作,可以對相同類別數(shù)據(jù)進(jìn)行整理求其平均值、眾數(shù)等指標(biāo),以此作為參數(shù)進(jìn)行分析

        三、模型建立與分析

        對于18℃-25℃為溫度影響平穩(wěn)階段,而小于18℃或大于25℃時(shí)為影響較大階段,結(jié)合每天的最低氣溫和最高氣溫,用平均氣溫來預(yù)測當(dāng)天的用電量,考慮到溫度低時(shí)與溫度高時(shí)對用電量的影響方式不同,將預(yù)測函數(shù)分為3個(gè)階段的分段函數(shù)即小于18℃,在18℃和25℃之間,大于25℃。將每日用電量求出,然后擬合溫度和用電量的函數(shù)關(guān)系式,找出溫度和用電量的關(guān)系。分析每15分鐘對應(yīng)的用電量相對當(dāng)日總用電量的關(guān)系,從而得知一天的平均溫度,進(jìn)而求出該日每15分鐘的用電量。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,進(jìn)行各層之間關(guān)系的搭建是神經(jīng)元傳遞的思想。從輸出開始,讀取數(shù)據(jù);在中間層進(jìn)行多次迭代,不斷反饋,訓(xùn)練其相應(yīng)參數(shù);而后根據(jù)相應(yīng)模型給出結(jié)果,進(jìn)行輸出。在隱含層中,處理信息需要添加閾值這一屬性,這也是模仿生物大腦中的實(shí)際情況,對于達(dá)到一定閾值的內(nèi)容,才會觸發(fā)神經(jīng)元,對其進(jìn)行激活。在多次迭代過程中,為了降低損失函數(shù)的目標(biāo)值,減小誤差,BP網(wǎng)路的核心是采用梯度下降的原理,找出各個(gè)方向中偏導(dǎo)數(shù)最大的方向,沿著次方向進(jìn)行調(diào)整,從而使得誤差下降最快。

        在訓(xùn)練過程中,可以引入激活函數(shù),目的在于減小模型對數(shù)據(jù)的依賴程度,提高模型的魯棒性,從而使得模型可以廣泛的應(yīng)用于各類數(shù)據(jù)上。

        步驟一:準(zhǔn)備訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的樣本,用電量會受氣溫、季節(jié)、經(jīng)濟(jì)和人口等因素的影響,則這4個(gè)因子便是網(wǎng)絡(luò)輸入樣本。用電量便是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸出樣本。

        步驟二:初始參數(shù)如表1

        表1 訓(xùn)練參數(shù)表

        步驟三:初始化一二層權(quán)值:Wij(t)=rand(12,4);二層閾值:Bij(t)=rand(12,1);二三層權(quán)值:Bjk(t)=rand(1,1)

        步驟六:計(jì)算第二層輸出,

        步驟九:二三層權(quán)值和閾值調(diào)整量

        步驟十:一二層權(quán)值和閾值調(diào)整量

        步驟十一:前后時(shí)刻調(diào)整

        四、結(jié)語

        利用平均值代表溫度水平,可能具有一定的局限性;可以在求出每天的最高用電時(shí)段用電量以及最低用電量時(shí)段用電量,相應(yīng)的分析他們與最高溫度和最低溫度的關(guān)系;可以更準(zhǔn)確的描述用電量與溫度的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定程度上彌補(bǔ)了時(shí)間序列預(yù)測的不足。

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