CN110880044A - 一种基于马尔科夫链的负荷预测方法 - Google Patents

一种基于马尔科夫链的负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电力负荷预测的技术领域，更具体地，涉及一种基于马尔科夫链的负荷预测方法，包括：S10.获取负荷电流数据并形成第一训练样本；S20.构建第一神经网络模型，并计算得到负荷电流的初步计算值；S30.计算得到每组第一训练样本对应的网络输出值，求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差，构建计算误差序列状态转移概率矩阵；S40.构建第二神经网络模型，以计算误差序列中计算误差的绝对值为第二训练样本，得到第二计算误差绝对值；S50.计算网络计算的最终误差值；S60.计算神经网络的最终计算值。本发明将马尔科夫链模型与神经网络模型结合进行负荷预测，只需要少量的样本就可以进行预测，运行速度快、运算时间短，并且可以得出概率预测的结果。

Description

一种基于马尔科夫链的负荷预测方法
技术领域
本发明涉及电力负荷预测的技术领域，更具体地，涉及一种基于马尔科夫链的负荷预测方法。
背景技术
在配网规划相关技术中，负荷预测是极其关键的一个环节，其直接对规划质量和投资效率产生影响。在配网规划相关技术中，负荷预测是极其关键的一个环节，其直接对规划质量和投资效率产生影响。
目前，求取负荷系数的方法为按负荷性质粗略分为工业用电、商业用电、居民用电、农业用电和其他用电几类，对每一类负荷，选取几个典型用户，根据报装容量和年最大用电负荷求取相关实用系数；传统的电力负荷特征分析方法主要有两类：一是按影响因素分析，即在其余变量保持不变的前提下逐个提取因变量，定性或者定量描述其对自变量的影响程度；二是按行业分类分析，即先对各行业或者细化到某类型用户的用电特征进行分析，定性或者定量得到各类型用户对区域电网用电特征的影响。但是，由于负荷种类繁多，特征差异大，负荷变化随机性强，准确计算需求响应的基线负荷难度大，特别是单一考虑某一因素的基线负荷预测准确度非常低。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于马尔科夫链的负荷预测方法，将马尔科夫链模型与神经网络模型结合进行负荷预测，只需要少量的样本就可以进行预测，运行速度快、运算时间短，并且可以得出概率预测的结果。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
提供一种基于马尔科夫链的负荷预测方法，包括以下步骤：
S10.获取负荷电流数据并形成第一训练样本；
S20.构建第一神经网络模型，基于步骤S10中所述的第一训练样本，对所述第一神经网络模型进行训练，得到训练好的第一神经网络模型；利用训练好的第一神经网络模型，得到负荷电流的初步计算值；
S30.将每组第一训练样本输入到训练好的第一神经网络模型，得到每组第一训练样本对应的网络输出值，求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差，得到计算误差序列，并构建计算误差序列状态转移概率矩阵；
S40.构建第二神经网络模型，以步骤S30中计算误差序列中计算误差的绝对值为第二训练样本，得到第二神经网络模型输出的第二计算误差绝对值；
S50.利用步骤S30所述的计算误差序列状态转移概率矩阵和步骤S40所述的第二计算误差绝对值，得到网络计算的最终误差值；
S60.利用步骤S20的初步计算值和步骤S50的最终误差值，得到神经网络的最终计算值。
本发明的基于马尔科夫链的负荷预测方法，将马尔科夫链模型与神经网络模型结合进行负荷预测，只需要少量的样本就可以进行预测，运行速度快、运算时间短，并且可以得出概率预测的结果，有效提高负荷预测的准确性。
优选地，步骤S10按以下步骤进行：
S11.记时刻t对应的负荷电流为It，则负荷电流数据序列为I＝(I1,I2,I3,....It....IT)，T为数据个数；
S12.以It-4、It-3、It-2、It-1为输入，It为输出，构建第一训练样本，则每组第一训练样本表示为Xt＝(It-4,It-3,It-2,It-1,It)(5≤t≤T)。
优选地，步骤S20按以下步骤进行：
S21.以It-4、It-3、It-2、It-1为输入，It为输出，构建第一BP神经网络；
S22.利用第一训练样本对第一BP神经网络进行训练，得到训练好的第一BP神经网络；
S23.将IT-3、IT-2、IT-1、IT输入到训练好的第一BP神经网络，得到T+1时刻的负荷电流初步计算值IT+1(1)。
优选地，步骤S21中所述第一BP神经网络为4层BP神经网络，包括第一输入层、第一隐含层、第二隐含层以及第一输出层，第一输入层神经元的个数为4，第一隐含层、第二隐含层的神经元个数为10，第一输出层的神经元个数为1。
优选地，步骤S30按以下步骤进行：
S31.将每组第一训练样本再次输入到训练好的第一BP神经网络，得到每组第一训练样本对应的网络输出值，记为
Figure BDA0002244816950000021
S32.求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差：
Figure BDA0002244816950000022
得到计算误差序列ΔI＝(ΔI5,ΔI6,ΔI7,....ΔIt....ΔIT)；
S33.确定计算误差的三种状态，计算误差为0时状态取为1，计算误差大于0时状态取为2，计算误差小于0时状态取为3，然后构建状态转移概率矩阵P：
Figure BDA0002244816950000031
式中，pij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)表示从状态i转移到状态j的概率。
优选地，步骤S40按以下步骤进行：
S41.求取计算误差绝对值序列|ΔI|＝(|ΔI5|,|ΔI6|,|ΔI7|,....|ΔIt|....|ΔIT|)，并形成第二训练样本，每组第二训练样本为(|ΔIt-4|,|ΔIt-3|,|ΔIt-2|,|ΔIt-1|,|ΔIt|)(5≤t≤T)；
S42.以|ΔIt-4|、|ΔIt-3|、|ΔIt-2|、|ΔIt-1|为输入，|ΔIt|为输出，建立第二BP神经网络；
S43.利用第二训练样本对第二BP神经网络进行训练，得到训练好的第二BP神经网络；
S44.将|ΔIT-3|、|ΔIT-2|、|ΔIT-1|、|ΔIT|输入到训练好的第二BP神经网络，得到T+1时刻第二BP神经网络输出的第二计算误差绝对值|ΔIT+1|。
优选地，所述第二BP神经网络为3层BP神经网络，包括第二输入层、第三隐含层和第二输出层，所述第二输入层神经元个数为4，第三隐含层的神经元个数为9，第二输出层的神经元个数为1。
优选地，步骤S50按以下步骤进行：
S51.根据T时刻计算误差ΔIT的符号，即可得到计算误差的状态，记为p(T)；根据状态转移概率矩阵，得到计算误差从状态p(T)转移到各状态的概率，分别记为p1(T)、p2(T)、p3(T)，其中，p1(T)表示从状态p(T)转移状态1的概率，p2(T)表示从状态p(T)转移状态2的概率，p3(T)表示从状态p(T)转移状态3的概率；
S52.比较概率值p1(T)、p2(T)、p3(T)的大小，记三者中最大值为p(T+1)，根据p(T+1)确定T+1时刻计算误差的状态，即可确定T+1时刻计算误差的符号；
S53.利用第二计算误差绝对值|ΔIT+1|和计算误差的符号，即可得到最终误差值ΔIT+1(1)。
优选地，步骤S60中所述最终计算值IT+1按下式表示：
IT+1＝IT+1(1)+ΔIT+1(1)。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的基于马尔科夫链的负荷预测方法，将马尔科夫链模型与神经网络模型结合进行负荷预测，只需要少量的样本就可以进行预测，运行速度快、运算时间短，并且可以得出概率预测的结果。
附图说明
图1为本发明的基于马尔科夫链的负荷预测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。
实施例一
如图1所示为本发明的基于马尔科夫链的负荷预测方法的实施例，包括以下步骤：
S10.获取负荷电流数据并形成第一训练样本；
S20.构建第一神经网络模型，基于步骤S10中所述的第一训练样本，对所述第一神经网络模型进行训练，得到训练好的第一神经网络模型；利用训练好的第一神经网络模型，得到负荷电流的初步计算值；
S30.将每组第一训练样本输入到训练好的第一神经网络模型，得到每组第一训练样本对应的网络输出值，求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差，得到计算误差序列，并构建计算误差序列状态转移概率矩阵；
S40.构建第二神经网络模型，以步骤S30中计算误差序列中计算误差的绝对值为第二训练样本，得到第二神经网络模型输出的第二计算误差绝对值；
S50.利用步骤S30所述的计算误差序列状态转移概率矩阵和步骤S40所述的第二计算误差绝对值，得到网络计算的最终误差值；
S60.利用步骤S20的初步计算值和步骤S50的最终误差值，得到神经网络的最终计算值。
步骤S10按以下步骤进行：
S11.记时刻t对应的负荷电流为It，则负荷电流数据序列为I＝(I1,I2,I3,....It....IT)，T为数据个数；
S12.以It-4、It-3、It-2、It-1为输入，It为输出，构建第一训练样本，则每组第一训练样本表示为Xt＝(It-4,It-3,It-2,It-1,It)(5≤t≤T)。
步骤S20按以下步骤进行：
S21.以It-4、It-3、It-2、It-1为输入，It为输出，构建第一BP神经网络；
S22.利用第一训练样本对第一BP神经网络进行训练，得到训练好的第一BP神经网络；
S23.将IT-3、IT-2、IT-1、IT输入到训练好的第一BP神经网络，得到T+1时刻的负荷电流初步计算值IT+1(1)。
其中，步骤S21中所述第一BP神经网络为4层BP神经网络，包括第一输入层、第一隐含层、第二隐含层以及第一输出层，第一输入层神经元的个数为4，第一隐含层、第二隐含层的神经元个数为10，第一输出层的神经元个数为1。
步骤S30按以下步骤进行：
S31.将每组第一训练样本再次输入到训练好的第一BP神经网络，得到每组第一训练样本对应的网络输出值，记为
Figure BDA0002244816950000052
S32.求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差：
Figure BDA0002244816950000053
得到计算误差序列ΔI＝(ΔI5,ΔI6,ΔI7,....ΔIt....ΔIT)；
S33.确定计算误差的三种状态，计算误差为0时状态取为1，计算误差大于0时状态取为2，计算误差小于0时状态取为3，然后构建状态转移概率矩阵P：
Figure BDA0002244816950000051
式中，pij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)表示从状态i转移到状态j的概率。
步骤S40按以下步骤进行：
S41.求取计算误差绝对值序列|ΔI|＝(|ΔI5|,|ΔI6|,|ΔI7|,....|ΔIt|....|ΔIT|)，并形成第二训练样本，每组第二训练样本为(|ΔIt-4|,|ΔIt-3|,|ΔIt-2|,|ΔIt-1|,|ΔIt|)(5≤t≤T)；
S42.以|ΔIt-4|、|ΔIt-3|、|ΔIt-2|、|ΔIt-1|为输入，|ΔIt|为输出，建立第二BP神经网络；
S43.利用第二训练样本对第二BP神经网络进行训练，得到训练好的第二BP神经网络；
S44.将|ΔIT-3|、|ΔIT-2|、|ΔIT-1|、|ΔIT|输入到训练好的第二BP神经网络，得到T+1时刻第二BP神经网络输出的第二计算误差绝对值|ΔIT+1|。
其中，所述第二BP神经网络为3层BP神经网络，包括第二输入层、第三隐含层和第二输出层，所述第二输入层神经元个数为4，第三隐含层的神经元个数为9，第二输出层的神经元个数为1。
步骤S50按以下步骤进行：
S51.根据T时刻计算误差ΔIT的符号，即可得到计算误差的状态，记为p(T)；根据状态转移概率矩阵，得到计算误差从状态p(T)转移到各状态的概率，分别记为p1(T)、p2(T)、p3(T)，其中，p1(T)表示从状态p(T)转移状态1的概率，p2(T)表示从状态p(T)转移状态2的概率，p3(T)表示从状态p(T)转移状态3的概率；
S52.比较概率值p1(T)、p2(T)、p3(T)的大小，记三者中最大值为p(T+1)，根据p(T+1)确定T+1时刻计算误差的状态，即可确定T+1时刻计算误差的符号；
S53.利用第二计算误差绝对值|ΔIT+1|和计算误差的符号，即可得到最终误差值ΔIT+1(1)。
步骤S60中所述最终计算值IT+1按下式表示：
IT+1＝IT+1(1)+ΔIT+1(1)。
经过以上步骤，只需要少量的样本就可以进行预测，运行速度快、运算时间短，并且可以得出概率预测的结果。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10.获取负荷电流数据并形成第一训练样本；
S20.构建第一神经网络模型，基于步骤S10中所述的第一训练样本，对所述第一神经网络模型进行训练，得到训练好的第一神经网络模型；利用训练好的第一神经网络模型，得到负荷电流的初步计算值；
S30.将每组第一训练样本输入到训练好的第一神经网络模型，得到每组第一训练样本对应的网络输出值，求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差，得到计算误差序列，并构建计算误差序列状态转移概率矩阵；
S40.构建第二神经网络模型，以步骤S30中计算误差序列中计算误差的绝对值为第二训练样本，得到第二神经网络模型输出的第二计算误差绝对值；
S50.利用步骤S30所述的计算误差序列状态转移概率矩阵和步骤S40所述的第二计算误差绝对值，得到网络计算的最终误差值；
S60.利用步骤S20的初步计算值和步骤S50的最终误差值，得到神经网络的最终计算值。
2.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，步骤S10按以下步骤进行：
S11.记时刻t对应的负荷电流为It，则负荷电流数据序列为I＝(I1,I2,I3,....It....IT)，T为数据个数；
S12.以It-4、It-3、It-2、It-1为输入，It为输出，构建第一训练样本，则每组第一训练样本表示为Xt＝(It-4,It-3,It-2,It-1,It)(5≤t≤T)。
3.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，步骤S20按以下步骤进行：
S21.以It-4、It-3、It-2、It-1为输入，It为输出，构建第一BP神经网络；
S22.利用第一训练样本对第一BP神经网络进行训练，得到训练好的第一BP神经网络；
S23.将IT-3、IT-2、IT-1、IT输入到训练好的第一BP神经网络，得到T+1时刻的负荷电流初步计算值IT+1(1)。
4.根据权利要求3所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，步骤S21中所述第一BP神经网络为4层BP神经网络，包括第一输入层、第一
隐含层、第二隐含层以及第一输出层，第一输入层神经元的个数为4，第一隐含层、第二隐含层的神经元个数为10，第一输出层的神经元个数为1。
5.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，步骤S30按以下步骤进行：
S31.将每组第一训练样本再次输入到训练好的第一BP神经网络，得到每组第一训练样本对应的网络输出值，记为
Figure FDA0002244816940000021
S32.求取每组第一训练样本对应的实际值和网络输出值的差：
Figure FDA0002244816940000022
得到计算误差序列ΔI＝(ΔI5,ΔI6,ΔI7,....ΔIt....ΔIT)；
S33.确定计算误差的三种状态，计算误差为0时状态取为1，计算误差大于0时状态取为2，计算误差小于0时状态取为3，然后构建状态转移概率矩阵P：
Figure FDA0002244816940000023
式中，pij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)表示从状态i转移到状态j的概率。
6.根据权利要求1至5任一项所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，步骤S40按以下步骤进行：
S41.求取计算误差绝对值序列|ΔI|＝(|ΔI5|,|ΔI6|,|ΔI7|,....|ΔIt|....|ΔIT|)，并形成第二训练样本，每组第二训练样本为(|ΔIt-4|,|ΔIt-3|,|ΔIt-2|,|ΔIt-1|,|ΔIt|)(5≤t≤T)；
S42.以|ΔIt-4|、|ΔIt-3|、|ΔIt-2|、|ΔIt-1|为输入，|ΔIt|为输出，建立第二BP神经网络；
S43.利用第二训练样本对第二BP神经网络进行训练，得到训练好的第二BP神经网络；
S44.将|ΔIT-3|、|ΔIT-2|、|ΔIT-1|、|ΔIT|输入到训练好的第二BP神经网络，得到T+1时刻第二BP神经网络输出的第二计算误差绝对值|ΔIT+1|。
7.根据权利要求6所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，所述第二BP神经网络为3层BP神经网络，包括第二输入层、第三隐含层和第二输出层，所述第二输入层神经元个数为4，第三隐含层的神经元个数为9，第二输出层的神经元个数为1。
8.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，步骤S50按以下步骤进行：
S51.根据T时刻计算误差ΔIT的符号，即可得到计算误差的状态，记为p(T)；根据状态转移概率矩阵，得到计算误差从状态p(T)转移到各状态的概率，分别记为p1(T)、p2(T)、p3(T)，其中，p1(T)表示从状态p(T)转移状态1的概率，p2(T)表示从状态p(T)转移状态2的概率，p3(T)表示从状态p(T)转移状态3的概率；
S52.比较概率值p1(T)、p2(T)、p3(T)的大小，记三者中最大值为p(T+1)，根据p(T+1)确定T+1时刻计算误差的状态，即可确定T+1时刻计算误差的符号；
S53.利用第二计算误差绝对值|ΔIT+1|和计算误差的符号，即可得到最终误差值ΔIT+1(1)。
9.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的负荷预测方法，其特征在于，步骤S60中所述最终计算值IT+1按下式表示：
IT+1＝IT+1(1)+ΔIT+1(1)。
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