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电力系统短期负荷预测的级联网络模型研究
 
慧聪网   2005年12月16日10时5分      

    Abstract:This paper proposes a cascaded network model based on BP subnetwork and WNN(wavelet neural network) for shortterm load forecasting. The influence of uncertaint factors such as climate is mapped through BP subnetwork based on the analysis of the relationship between the climatic factor and load data. Since WNN combines the timefrequency localization characteristic of wavelet and its self learning ability, the influence of historical data is mapped through WNN, which helps to overcome the defects of ANN such as the difficulty of rationally determining  the network structure and the existence of partial optimal points. Finally, the two subnetworks are combined to form the cascaded forecasting network. The results of the experimental research show that this method is superior.
  Keywords:shortterm load forecasting;wavelet neural network(WNN);cascaded network

  摘 要:提出一种基于BP子网络和小波网络的短期负荷预测的级联网络模型。在对气象影响因素与负荷关系深入分析的基础上,采用BP子网络来映射气象等不确定因素的影响。采用小波网络(预测网络)来映射历史负荷值的影响,它结合了小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习能力,明显地改善了神经网络难以合理确定网络结构和存在局部最优等缺陷。最后两级网络相互级联组成预测网络。研究算例表明,这种模型是优秀的。
  关键词:负荷预测;小波网络;级联网络

0引言
  
短期负荷预测是电力系统运行和调度部门的一项重要工作。长期以来,国内外电力工作者对负荷预测做了大量的研究。提出了许多负荷预测的方法和技术,包括时间序列法、回归法、灰色系统法等2]。这些方法在解决特定的预测任务中发挥了重要作用。但在短期负荷预测中,气象等不确定因素往往对负荷有重要影响,而上述方法面对这些则显得无能为力。近几年来,神经网络受到了人们的广泛关注,它强大的多元非线性映射能力使得它能够准确捕捉负荷值与天气之间的非线性关系,使考虑气象因素的短期负荷预测成为可能。但它也有自身无法克服的缺陷,如难以合理确定网络结构、存在局部最优等,并且随着网络规模的增大这些缺陷表现的越来越突出。

  为了扬长避短,本文提出一种级联网络负荷预测模型。利用神经网络善于捕捉气象因素与负荷值之间的非线性关系的特点,第一级网络采用BP网络来映射气象因素的影响。第二级网络即预测网络采用小波网络。小波网络是结合小波分析理论和神经网络而形成的一种新型数学分析方法,它兼具小波变换良好的时频局部化性质与传统神经网络的自学习功能。并且,它引入两个新的参变量,即尺度参数和平移参数,所以小波网络具有更多的自由度,从而使其具有更有效的函数逼近能力。最后将两级网络互连,各司其职,共同完成预测工作,这种模型不仅能够提高效率,缩短预测时间,而且编制的软件易于维护、可重用性好。
1基于气象因素影响分析的BP网络

  
神经网络主要用来映射气象因素对短期负荷的影响,它是一个小规模的BP网络。气象因素主要包括每日的最高气温、最低气温、平均气温、天气状况(晴、阴、雨、雪)、湿度等。

1.1气象因素对负荷变化的影响分析

  
随着气象科学的发展,气象信息预报得越来越准确,这为我们的负荷预测带来便利。另一方面,不同的气象信息对负荷值的影响程度并不相同。因此必须进行气象信息与负荷值之间的关联性分析。

  以本文算例所用电网为例,为了得到气象因素与负荷变化之间的关系,我们做散点图。从图1可以看出:日平均负荷Oav随着最低温度Tmin的变化成非线性规律变化,即Tmin对Oav有明显的影响。从图2的数据分布来看,最高气温Tmax对每日2:00时的负荷O2的影响总体上呈随机性,即Tmax对O2无明显影响。同样的道理,我们可以作其他气象因素与历史负荷值散点图(为了节省篇幅,这些图本文从略)。从中我们可以得出结论:最高气温、最低气温、天气状况、湿度对每日峰荷、谷荷、平均负荷有较明显的影响。因此,为了简化模型,提高效率,在BP网络中仅考虑这四个气象信息。

 
作者:李永坚,胡鹤宇 
 
 
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