CN110705756A - 一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，包括取得电力系统控制数据，对所得数据做预处理，将处理好的数据输入到ICNN网络中训练，观察损失函数值，训练迭代完成后，将模型保存下来，加载测试数据集和算法模型，利用遗传算法寻优，编码、初始化种群、评估种群中个体适应值、演化遗传过程选用交叉或变异等方法，找到使目标函数最大值或最小值的种群个体即是最优解，本发明将深度学习应用于复杂的电力控制系统，利用输入凸神经网络拟合电力控制系统的算法，利用遗传算法找到拟合函数的最优解，得到复杂系统中能耗最低的最优控制。
Description
技术领域
本发明涉及电力优化技术领域，具体涉及一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法。
背景技术
能耗优化控制领域，现有技术主要采用两种方法，一是基于经验规则的优化，利用历史数据总结出规律，进行决策指导。传统控制论采用模型驱动算法，需要根据专家的专业技术能力，设计出复杂的控制模型及方案。二是使用传统的机器学习模型，例如支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)等。
随着社会的不断进步，各类能源的消耗增多、控制变量日益复杂，传统的经验规则已经满足不了当下的需求，不仅需要消耗大量的人力、物力，还存在预测验证困难，响应时间慢，维护成本高；传统机器学习算法应用于复杂控制系统存在不稳定性和不安全性，输出对于输入一般来说都是非凸的，后续优化常常陷入局部最优。且一般对于拟合电力控制系统的算法都是采用非凸的深度神经网络，虽然该神经网络包含很多局部最优点，但是在优化的过程中容易陷入局部最优，同时在对稳定性和安全性能要求很高的电力控制系统中，这种多个局部最优解并且没有全局最优收敛性的保证，会存在安全隐患。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述问题，提供一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，将深度学习应用于复杂的电力控制系统，利用输入凸神经网络拟合电力控制系统的算法，利用遗传算法找到拟合函数的最优解，得到复杂系统中能耗最低的最优控制。
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明是通过以下技术方案实现：
一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，包括以下步骤：
S1，取得电力系统控制数据，(例如室内外温度、冷机、冷凝器、冷泵等各设备运行状况和属性等)，并将取得的数据分为训练集和测试集；
S2，对所得数据做预处理：过滤掉差异值较大的误差数据，并做归一化，利用xgboost过滤掉无用特征；
S3，确定ICNN网络的网络层数、节点数以及连接方式；
S4，将处理好的数据输入到ICNN网络中训练，观察损失函数值，将损失函数值的大小作为函数是否拟合，训练迭代次数预先设定为500次；
S5，训练迭代完成后，将模型保存下来；
S6，加载测试数据集和算法模型，利用遗传算法寻优，编码、初始化种群、评估种群中个体适应值、演化遗传过程选用交叉或变异等方法，找到使目标函数最大值或最小值的种群个体即是最优解，在此过程中，新一代的个体不同于初始代，它向着适应度增加的方向迭代，选择适应度高的个体，淘汰适应度低的。迭代此类过程，直到达到终止条件：进化次数、最优条件值；
S7，将得到的最优解控制量输入到控制系统，进行预演评估。
进一步地，所述所述ICNN网络为深度学习凸神经网络，深度学习凸神经网络为五层网络结构，参数采用自顶向下的监督学习，电力能耗功率作为输出标签，利用损失函数逐层贪婪更新每层参数，损失函数如下：
J(W,b,a,y)＝-[y lna+(1-y)ln(1-a)]
W是神经网络权重参数，b是偏置项，也是训练样本神经网络预测输出值，a是训练样本实际值。
进一步地，所述深度学习凸神经网络的运算包括以下步骤：
S8，随机初始化参数，训练仅含一层隐含层的神经网络；
S9，将训练好的一层隐含层参数固定，增加到第二层，将第一层网络的输出作为第二层网络的输入；
S10，重复S9的步骤，将已经训练好的前K-1层固定，作为第K层的输入训练，迭代次数设为200次，最后得到完整的五层神经网络参数值。
进一步地，所述深度学习凸神经网络所有的隐含层之前的参数矩阵为非负的，神经元的激活函数采用了Relu(输入小于等于0时，输出等于0；输入大于0时，输出等于本身)，同时加入了对输入向量的负映射以及输入到隐藏层的直连层，增加ICNN的表达能力，使用ICNN拟合函数，而不是直接需要仿射函数的最大值，能够更有效的参数化(因为K个仿射函数的最大值可以用一个具有K层的ICNN表示，其中每层只需要一个ReLU激活函数。然而，对于具有K个ReLU激活函数的单层ICNN，需要最大2K个仿射函数才能准确表示)。
本发明的收益效果是：
1、本发明采用先进智能控制系统，可以使自动化投用率提高至70％，能耗降低10-15％，同时施工时间也将缩短。
2、本发明利用输入凸神经网络拟合电力控制系统的算法，能够将优化问题转化为凸优化求解，在利用逐层贪婪的梯度下降求解，保证我们找到的最优解为全局最优控制，解决了控制系统中的不稳定性和不安全性问题。
3、本发明通过遗传算法找到最优解，它通过仿造自然界的进化机理来寻求最优解。一般的迭代方法容易因为局部极值点而陷入“死循环”现象，同时搜索从群体开始，是对多个个体的并行比较，鲁棒性较好，具有可扩展性，能够与其他算法相结合。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明为一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，包括以下步骤：
S1，取得电力系统控制数据，(例如室内外温度、冷机、冷凝器、冷泵等各设备运行状况和属性等)，并将取得的数据分为训练集和测试集；
S2，对所得数据做预处理：过滤掉差异值较大的误差数据，并做归一化，利用xgboost过滤掉无用特征；
S3，确定ICNN网络的网络层数、节点数以及连接方式；
S4，将处理好的数据输入到ICNN网络中训练，观察损失函数值，将损失函数值的大小作为函数是否拟合，训练迭代次数预先设定为500次；
S5，训练迭代完成后，将模型保存下来；
S6，加载测试数据集和算法模型，利用遗传算法寻优，编码、初始化种群、评估种群中个体适应值、演化遗传过程选用交叉或变异等方法，找到使目标函数最大值或最小值的种群个体即是最优解，在此过程中，新一代的个体不同于初始代，它向着适应度增加的方向迭代，选择适应度高的个体，淘汰适应度低的。迭代此类过程，直到达到终止条件：进化次数、最优条件值；
S7，将得到的最优解控制量输入到控制系统，进行预演评估。
其中，深度学习凸神经网络的运算包括以下步骤：
S8，随机初始化参数，训练仅含一层隐含层的神经网络；
S9，将训练好的一层隐含层参数固定，增加到第二层，将第一层网络的输出作为第二层网络的输入；
S10，重复S9的步骤，将已经训练好的前K-1层固定，作为第K层的输入训练，迭代次数设为200次，最后得到完整的五层神经网络参数值。
其中，深度学习凸神经网络所有的隐含层之前的参数矩阵为非负的，神经元的激活函数采用了Relu(输入小于等于0时，输出等于0；输入大于0时，输出等于本身)，同时加入了对输入向量的负映射以及输入到隐藏层的直连层，增加ICNN的表达能力，使用ICNN拟合函数，而不是直接需要仿射函数的最大值，能够更有效的参数化(因为K个仿射函数的最大值可以用一个具有K层的ICNN表示，其中每层只需要一个ReLU激活函数。然而，对于具有K个ReLU激活函数的单层ICNN，需要最大2K个仿射函数才能准确表示)。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，取得电力系统控制数据，并将取得的数据分为训练集和测试集；
S2，对所得数据做预处理：过滤掉差异值较大的误差数据，并做归一化，利用xgboost过滤掉无用特征；
S3，确定ICNN网络的网络层数、节点数以及连接方式；
S4，将处理好的数据输入到ICNN网络中训练，观察损失函数值，将损失函数值的大小作为函数是否拟合，训练迭代次数预先设定为500次；
S5，训练迭代完成后，将模型保存下来；
S6，加载测试数据集和算法模型，利用遗传算法寻优，编码、初始化种群、评估种群中个体适应值、演化遗传过程选用交叉或变异等方法，找到使目标函数最大值或最小值的种群个体即是最优解；
S7，将得到的最优解控制量输入到控制系统，进行预演评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，其特征在于：所述ICNN网络为深度学习凸神经网络，深度学习凸神经网络为五层网络结构，参数采用自顶向下的监督学习，电力能耗功率作为输出标签，利用损失函数逐层贪婪更新每层参数，损失函数如下：
J(W,b,a,y)＝-[ylna+(1-y)ln(1-a)]
W是神经网络权重参数，b是偏置项，也是训练样本神经网络预测输出值，a是训练样本实际值。
3.根据权利要求2所述的一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，其特征在于：所述深度学习凸神经网络的运算包括以下步骤：
S8，随机初始化参数，训练仅含一层隐含层的神经网络；
S9，将训练好的一层隐含层参数固定，增加到第二层，将第一层网络的输出作为第二层网络的输入；
S10，重复S9的步骤，将已经训练好的前K-1层固定，作为第K层的输入训练，迭代次数设为200次，最后得到完整的五层神经网络参数值。
4.根据权利要求1所述的一种基于输入凸神经网络的电力能耗优化控制方法，其特征在于：所述深度学习凸神经网络所有的隐含层之前的参数矩阵为非负的，神经元的激活函数采用了Relu，同时加入了对输入向量的负映射以及输入到隐藏层的直连层，使用ICNN拟合函数，而不是直接需要仿射函数的最大值，能够更有效的参数化。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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