CN110097236A - 一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法 - Google Patents
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Abstract
电力系统的负荷随时间呈现一定范围的非线性波动，但是负荷特性的变化仍然具有一定规律，据此本专利提出一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，以提高负荷预测精度。利用萤火虫算法（FA）的非线性寻优能力指导Elman神经网络的权值、阈值进行优化，克服Elman神经网络易陷入局部最优的不足；利用优化后的权值阈值增强Elman神经网络的拟合能力，克服过拟合现象；利用基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法预测电力负荷；并且通过仿真验算分析FA优化的Elman神经网络相比于传统的Elman神经网络的优越性。
Description
技术领域
本发明属于电力系统负荷预测领域，具体涉及一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法。
背景技术
电力系统中准确的短期负荷预测，可以有效地减少发电成本，提高电力系统的经济效益和环境效益。传统的短期电力负荷预测模型有ARIMA模型，参数回归模型，卡尔曼滤波模型等，随着计算机技术的迅速发展和人工智能技术在电力行业的广泛应用，神经网络，专家系统，支持向量机等模型应用于电力系统短期负荷预测已成为主流。
Elman神经网络通过在前馈式神经网络中增加了一层承接层作为一步延时算子，以达到记忆的目的，从而使得系统具有实用时变特性的能力，被广泛应用于短期负荷预测。
本发明基于以上两点分析，在国内外对于此类问题研究基础之上，利用FA对Elman神经网络进行优化，并且在此基础上提出一种基于FA算法优化Elman神经网络的短期负荷方法。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，确定Elman神经网络的拓扑结构，初始化神经网络的权值、阈值；
步骤2，根据Elman神经网络的拓扑结构确定待优化神经网络的权值和阈值的数目，依据待优化权值和阈值的数目，初始化FA中的种群个体维度；
步骤3，对训练集和测试集所有数据进行归一化处理；
步骤4，利用训练集数据对神经网络进行训练，以训练后Elman神经网络的预测输出和实际负荷输出的差值作为目标函数，利用FA优化Elman神经网络的权值、阈值，直至达到算法停止运行条件；
步骤5，利用训练集所有数据对完成优化的Elman神经网络进行训练，利用训练好的完成优化的Elman神经网络针对测试集所有数据进行预测，得到预测结果。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
进一步地，所述步骤2中，待优化的权值、阈值包括所有输入层和隐含层之间的权值，所有隐含层和输出层之间的权值，所有隐含层节点的阈值，所有输出层节点的阈值；FA中种群个体维度为所有待优化权值、阈值的总数目。
进一步地，所述步骤3中，通过式(1)，对所有数据进行归一化处理：
式中，xmax，xmin分别为数据的最大、最小值；xi，xi *为归一化前后的数据；
训练好的完成优化的Elman神经网络的预测数据按式(2)进行反归一化，得到预测负荷值：
yi＝yi **(xmax-xmin)+xmin (2)
式中，yi *，yi为反归一化前后的预测数据。
进一步地，所述步骤4中，FA优化过程包括四个步骤：荧光素更新、移动概率计算、萤火虫位置更新及动态决策域更新。
进一步地，所述荧光素更新具体如下：
荧光素的更新与当前萤火虫所处的位置、前一时刻荧光素的残留量有关，其更新方程为：
Li(t)＝(1-ρ)Li(t-1)+ωf(Xi(t)) (3)
式中，Li(t)与Li(t-1)分别为当前时刻与前一时刻的荧光素值；ρ∈(0，1)为荧光素挥发因子；f(Xi(t))为当前萤火虫位置的适应度函数值，即当前迭代次数下的训练后Elman神经网络的预测输出和实际负荷输出的差值；ω为萤火虫位置对适应度函数的影响因子。
进一步地，所述移动概率计算具体如下：
萤火虫的亮度越大，对周围萤火虫的吸引力越大，周围萤火虫被吸引移动的概率就越高，其计算方法为：
式中，Pij(t)为萤火虫i向萤火虫j移动的概率；Ni(t)为比当前萤火虫i荧光素高的萤火虫邻域集，k表示Ni(t)中的萤火虫。
进一步地，所述萤火虫位置更新具体如下：
萤火虫位置更新方程为：
式中，Xi(t)与Xi(t+1)分别为当前时刻与下一时刻萤火虫i所处的位置，即当前迭代次数和下一次迭代次数下的Elman神经网络的权值、阈值大小，Xj(t)与Xj(t+1)分别为当前时刻与下一时刻萤火虫j所处的位置；s为萤火虫移动步长。
进一步地，所述动态决策域更新具体如下：
动态决策域更新公式为：
式中：r为萤火虫感知半径，表征萤火虫最大视线范围；β为邻域变化率，表示邻域的变化程度；ni为邻域阀值，表示个体邻域集内包含萤火虫数目阀值；rd为萤火虫动态决策半径，与分别表示当前时刻与下一时刻萤火虫i的动态决策半径。
本发明的有益效果是：利用萤火虫算法(FA)的非线性寻优能力指导Elman神经网络的权值、阈值进行优化，克服Elman神经网络易陷入局部最优的不足；利用优化后的权值阈值增强Elman神经网络的拟合能力，克服过拟合现象；利用基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法预测电力负荷，提高负荷预测精度。其中，采用滚动计数法处理负荷数据，可以灵活预测每个时刻的负荷值，不再局限于某一天；考虑了负荷预测时序性，采用均方根误差函数作为目标优化。
附图说明
图1为FA算法优化流程图。
图2为用于训练和测试的历史负荷数据。
图3为FA优化的Elman神经网络预测误差累和变化图。
图4为FA优化前后的Elman神经网络预测误差图。
图5为FA优化前后的Elman神经网络预测负荷曲线和实际负荷曲线分布情况。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法包括如下步骤：
一、确定Elman神经网络的拓扑结构，初始化神经网络的权值、阈值。
二、根据Elman神经网络的拓扑结构确定待优化神经网络的权值和阈值的数目，依据待优化权值和阈值的数目，初始化FA中的种群个体维度。
待优化的权值、阈值包括所有输入层和隐含层之间的权值，所有隐含层和输出层之间的权值，所有隐含层节点的阈值，所有输出层节点的阈值；FA中种群个体维度为所有待优化权值、阈值的总数目。
三、为了避免输入、输出数据数量级差别造成预测误差，对训练集和测试集所有数据进行归一化处理。
通过式(1)，对所有数据进行归一化处理：
式中，xmax，xmin分别为数据的最大、最小值；xi，xi *为归一化前后的数据；
训练好的完成优化的Elman神经网络的预测数据按式(2)进行反归一化，得到预测负荷值：
yi＝yi **(xmax-xmin)+xmin (2)
式中，yi *，yi为反归一化前后的预测数据。
四、利用训练集数据对神经网络进行训练，以训练后Elman神经网络的预测输出和实际负荷输出的差值作为目标函数，利用FA优化Elman神经网络的权值、阈值，直至达到算法停止运行条件。
FA优化过程包括四个步骤：荧光素更新、移动概率计算、萤火虫位置更新及动态决策域更新。先进行荧光素的更新，然后根据个体荧光素的大小进行移动概率的计算，根据移动概率对个体的位置进行更新，再根据新的位置和荧光素大小来规定动态决策域的大小，也就是一个萤火虫能影响到其他萤火虫的范围，最后根据动态决策域进行循优。
1)荧光素更新：
荧光素的更新与当前萤火虫所处的位置、前一时刻荧光素的残留量有关，其更新方程为：
Li(t)＝(1-ρ)Li(t-1)+ωf(Xi(t)) (3)
式中，Li(t)与Li(t-1)分别为当前时刻与前一时刻的荧光素值；ρ∈(0，1)为荧光素挥发因子；f(Xi(t))为当前萤火虫位置的适应度函数值，即当前迭代次数下的训练后Elman神经网络的预测输出和实际负荷输出的差值；ω为萤火虫位置对适应度函数的影响因子。
2)萤火虫移动概率计算：
萤火虫的亮度越大，对周围萤火虫的吸引力越大，周围萤火虫被吸引移动的概率就越高，其计算方法为：
式中，Pij(t)为萤火虫i向萤火虫j移动的概率；Ni(t)为比当前萤火虫i荧光素高的萤火虫邻域集，k表示Ni(t)中的萤火虫。
只有萤火虫i的移动概率大于萤火虫j的移动概率，才会按照后续的位置更新公式，萤火虫i向萤火虫j移动。
3)萤火虫位置更新：
萤火虫位置更新方程为：
式中，Xi(t)与Xi(t+1)分别为当前时刻与下一时刻萤火虫i所处的位置，即当前迭代次数和下一次迭代次数下的Elman神经网络的权值、阈值大小，Xj(t)与Xj(t+1)分别为当前时刻与下一时刻萤火虫j所处的位置；s为萤火虫移动步长。
4)萤火虫动态决策域更新：
动态决策域更新公式为：
式中：r为萤火虫感知半径，表征萤火虫最大视线范围；β为邻域变化率，表示邻域的变化程度；ni为邻域阀值，表示个体邻域集内包含萤火虫数目阀值；rd为萤火虫动态决策半径，与分别表示当前时刻与下一时刻萤火虫i的动态决策半径。
五、利用训练集所有数据对完成优化的Elman神经网络进行训练，利用训练好的完成优化的Elman神经网络针对测试集所有数据进行预测，得到预测结果。
接下来参照实例进行步骤的说明。
步骤1，通过查阅资料和相关实例，确定Elman神经网络的拓扑结构为9-11-1，即输入层节点个数为9，隐含层节点个数为11，输出层节点个数为1。
步骤2，根据Elman神经网络的拓扑结构确定待优化神经网络的权值和阈值的数目分别为9、11、1，初始化萤火虫算法(FA)中的种群个体维度为122。
步骤3，为了避免输入、输出数据数量级差别造成预测误差，对训练集和测试集所有数据进行归一化处理。
步骤4，以EUINITE比赛中电力负荷真实数据为例进行分析，数据为每半个小时采集一次，一天采集48次，选用30日数据，共1440个数据作为本文实验数据，如图2所示，选取前1383个样本为训练集，后48个样本为测试集，利用训练集数据对神经网络进行训练，以训练后Elman神经网络的预测输出和实际负荷输出的差值作为目标函数，利用FA优化Elman神经网络的权值、阈值。
步骤5，利用训练集所有数据对完成优化的Elman神经网络进行训练；利用训练好的完成优化的Elman神经网络针对测试集所有数据进行预测，得到预测结果，结果如图3、4、5所示。
由此可见，利用基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法预测电力负荷，通过仿真验算分析可知FA优化的Elman神经网络相比于传统的Elman神经网络的优越性。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，确定Elman神经网络的拓扑结构，初始化神经网络的权值、阈值；
步骤2，根据Elman神经网络的拓扑结构确定待优化神经网络的权值和阈值的数目，依据待优化权值和阈值的数目，初始化FA中的种群个体维度；
步骤3，对训练集和测试集所有数据进行归一化处理；
步骤4，利用训练集数据对神经网络进行训练，以训练后Elman神经网络的预测输出和实际负荷输出的差值作为目标函数，利用FA优化Elman神经网络的权值、阈值，直至达到算法停止运行条件；
步骤5，利用训练集所有数据对完成优化的Elman神经网络进行训练，利用训练好的完成优化的Elman神经网络针对测试集所有数据进行预测，得到预测结果。
2.如权利要求1所述的一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于：所述步骤2中，待优化的权值、阈值包括所有输入层和隐含层之间的权值，所有隐含层和输出层之间的权值，所有隐含层节点的阈值，所有输出层节点的阈值；FA中种群个体维度为所有待优化权值、阈值的总数目。
3.如权利要求1所述的一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于：所述步骤3中，通过式(1)，对所有数据进行归一化处理：
式中，xmax，xmin分别为数据的最大、最小值；xi，xi *为归一化前后的数据；
训练好的完成优化的Elman神经网络的预测数据按式(2)进行反归一化，得到预测负荷值：
yi＝yi **(xmax-xmin)+xmin (2)
式中，yi *，yi为反归一化前后的预测数据。
4.如权利要求1所述的一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于：所述步骤4中，FA优化过程包括四个步骤：荧光素更新、移动概率计算、萤火虫位置更新及动态决策域更新。
5.如权利要求4所述的一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于：所述荧光素更新具体如下：
荧光素的更新与当前萤火虫所处的位置、前一时刻荧光素的残留量有关，其更新方程为：
Li(t)＝(1-ρ)Li(t-1)+ωf(Xi(t)) (3)
式中，Li(t)与Li(t-1)分别为当前时刻与前一时刻的荧光素值；ρ∈(0，1)为荧光素挥发因子；f(Xi(t))为当前萤火虫位置的适应度函数值，即当前迭代次数下的训练后Elman神经网络的预测输出和实际负荷输出的差值；ω为萤火虫位置对适应度函数的影响因子。
6.如权利要求5所述的一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于：所述移动概率计算具体如下：
萤火虫的亮度越大，对周围萤火虫的吸引力越大，周围萤火虫被吸引移动的概率就越高，其计算方法为：
式中，Pij(t)为萤火虫i向萤火虫j移动的概率；Ni(t)为比当前萤火虫i荧光素高的萤火虫邻域集，k表示Ni(t)中的萤火虫。
7.如权利要求6所述的一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于：所述萤火虫位置更新具体如下：
萤火虫位置更新方程为：
式中，Xi(t)与Xi(t+1)分别为当前时刻与下一时刻萤火虫i所处的位置，即当前迭代次数和下一次迭代次数下的Elman神经网络的权值、阈值大小，Xj(t)与Xj(t+1)分别为当前时刻与下一时刻萤火虫j所处的位置；s为萤火虫移动步长。
8.如权利要求7所述的一种基于FA优化Elman神经网络的短期负荷预测方法，其特征在于：所述动态决策域更新具体如下：
动态决策域更新公式为：
式中：r为萤火虫感知半径，表征萤火虫最大视线范围；β为邻域变化率，表示邻域的变化程度；ni为邻域阀值，表示个体邻域集内包含萤火虫数目阀值；rd为萤火虫动态决策半径，与分别表示当前时刻与下一时刻萤火虫i的动态决策半径。
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