CN111340291B - 一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统及方法，该系统主要包括数据预处理部分、基于GEP的负荷预测部分、基于Elman神经网络负荷预测部分、子负荷预测模型优化组合部分。该方法上传存储电力负荷数据到云环境下的数据库中，Hadoop系统平台读取电力数据，运行分布式计算程序对数据进行筛查以及修复处理。其中分布式系统计算程序包括基于相关系数k‑means聚类算法、数据中位值滤波算法、基因表达式算法、Elman神经网络以及子负荷组合优化算法。此外利用时间、环境等特征筛选出受意外因素影响较大的负荷数据，引入这类负荷数据，可以有效避免负荷预测值与常规预测值出现较大偏差，达到扩展中长期电力负荷预测的目的，能够有效提高中长期电力负荷预测的质量。

Description

一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统及方法
技术领域
本发明涉及一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统及方法，属于云计算技术的数据分析处理领域。
背景技术
电力系统负荷预测是指从电力系统负荷自身的变化以及外部因素出发，通过历史数据，探索负荷及影响因素之间内在联系和规律，对电力需求做出预测。电力负荷预测分为长期、中期、短期及超短期预测，其中中长期电力负荷预测是指5～10年以上期间的负荷预测，主要用于电力系统的长期规划，解决电力系统的安全换新、电网改造与规划问题，是城市电力系统规划的重要组成部分。其负荷预测的准确性对城市安全平稳的用电活动起着至关重要的决定性作用。随着新时代经济社会的快速变化与发展、工农商产业结构不断优化调整以及新时代人民消费观与消费需求的变化，导致城市各方用电的需求发生了实质性的变化。同时天气气候状况、人类活动、电力负荷内在性质以及市场化的运转本身也带来了很多不确定性因素,给传统方法预测城市的中长期电力负荷带来了新的难度。另外随着巨大的用电需求以及电网系统的规模化、复杂化所产生的海量电网数据，以及中长期预测本身所需要的海量电网数据，使得传统的电力负荷方法早已不适应今天需求，无法高效处理海量电网数据成为必然趋势，加大数据的处理效率迫在眉睫。云计算技术是一种新型的计算模式，根据模型编写的程序可以并行执行数据处理，能够显著的提高数据处理效率。目前，在电力负荷预测方面，将编程模型投入电力负荷预测算法上进行处理海量电网数据还未有深入研究，因此，将此方法运用到电力负荷预测中具有实际意义。
目前，国内外常用的中长期电力负荷传统预测方法主要有：回归分析法、因果分析法、时间序列法、相关分析法、专家系统预测法等。近年来兴起一些比较流行的方法:人工神经网络预测法、模糊预测法、灰色预测法和系统动力法，这些算法为电力负荷预测问题的研究提供了有力的工具。其中，人工神经网络因其具有非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性，是目前中长期电力负荷预测的一种先进手段。然而，单纯使用神经网络有许多缺陷，如训练速度慢、易陷入局部极小点和全局搜索能力弱等。基因表达算法(GEP)是遗传算法的一种改进，由于其能从概率的意义上以随机的方式寻求到问题的最优解而被用于电力负荷预测中，但单纯的遗传算法的应用中也会产生如早熟现象、局部寻优能力较差等问题。
发明内容
本发明的目的提供一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统及方法，来解决传统方法无法准确并且高效地处理电力负荷预测的问题，通过使用本方法可以使得中长期电力负荷预测更加准确，以及高效进行海量电力数据处理，及时准确地分析电力负荷的规律，对电力需求做出预测。
一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统，所述系统包括四个部分：数据预处理部分、基于GEP的负荷预测部分、基于Elman神经网络负荷预测部分、子负荷预测模型优化组合部分；
所述数据预处理部分对异常数据进行识别和处理，消除电力负荷数据中因偶然因素而产生的误差数据；
所述基于GEP的负荷预测部分采用融合的GA和GP的电力负荷预测算法；
所述基于Elman神经网络负荷预测部分利用Elman神经网络进行中长期电力负荷的预测；
所述子负荷预测模型组合部分对基于GEP的负荷预测部分和基于Elman神经网络负荷预测部分得出的负荷预测模型进行组合优化，从而得出理想的中长期电力负荷组合模型。
进一步地，所述数据预处理部分由两部分组成：原始数据噪声识别部分和噪声处理部分；对于原始的电力负荷数据采用基于相关系数k-means算法，筛选出异常数据，当聚类簇的密度ρτ＜0.00032时，数据定义为噪声簇；筛选出噪声数据后，再在该数据出现的时间段采用中位值滤波算法，该算法的动态窗口大小设定为5，表示取该数据的前后各两个数据对该噪声数据进行修正，消除电力负荷数据中因偶然因素而产生的误差数据。
进一步地，所述基于GEP的负荷预测部分，分为数据分类与数据处理两部分；数据分类部分将数据分为三种类型，一是适合中期负荷预测的历史数据，二是适合长期负荷预测的历史数据，三是为弥补意外经济、环境、气候状况造成的电路负荷的变动情况而引入的负荷数据，避免负荷预测值与常规预测值出现较大偏差，扩展中长期电力负荷预测；数据处理部分利用Hadoop分布式处理结构，将三类数据由主节点分配到三个子节点分别独立的进行基于GEP算法的负荷预测。
进一步地，所述基于Elman神经网络负荷预测部分由两部分构成：基于GEP的Elman神经网络的权值优化输出、基于优化权值的基于Elman神经网络负荷预测；Hadoop的三个子节点分别建立独立的基于Elman神经网络，先对神经网络的权值采用GEP算法处理得到最优的优化权值，然后将最优的权值用到神经网络中训练负荷数据，最终输出基于Elman的负荷预测模型。
进一步地，子负荷预测模型优化组合部分，该部分将六个节点输出的六种子负荷预测模型采用组合优化算法，以达到最优的负荷模型效果。
一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测方法，包括如下步骤：
步骤1：将海量电力负荷数据通过客户端写入HDFS文件管理系统，进入步骤2；
步骤2：Hadoop分布式计算平台从HDFS数据库中读取存储的电力负荷原始数据，对原始数据进行预处理以提高负荷预测的准确度；进入步骤3；
步骤3：聚类算法计算任意数据间的相关系数以及平均相关系数，从高到低取平均相关系数进行排序，选出前k个平均相关系数作为k-means聚类的聚类中心，聚类结束后,计算k个聚类簇的密度ρt,t＝1,2,...,k，当ρτ＜0.00032时样本记为噪声簇Z，进入步骤4；
步骤4：计算机程序处理噪声簇样本Z，对样本Z进行噪声数据并行滤波处理，滤波处理采用中位值滤波算法；将每个窗内的最大值和最小值计算出来后，去掉最大值和最小值后平均输出；进入步骤5；
步骤5：将预处理过后负荷数据根据时间分成三类，第一类数据整理为前两年半的历史负荷数据，第二类数据为前五年的历史负荷数据，第三类的数据提取前五年的负荷数据中受不稳定的经济、环境、极端气候等意外因素影响的负荷数据，进入步骤6；
步骤6：主节点读取分类后的数据并将三类数据分别分配给Hadoop平台的三个子节点，三个子节点都建立自身的基于基因表达式编程的小系统，进入步骤7；
步骤7：将分类后的三类数据处理成文本向量，并将其作为3种不同的训练集存储到HDFS，进入步骤8；
步骤8：Hadoop平台运行并行计算模型，主节点将处理过后的三类文本向量分别分配给另外三个子节点，每个节点建立自身的Elman神经网络，利用GEP算法分别对Elman神经网络的权值进行全局寻优，迭代结束后，得到最优的初始网络权值,进入步骤9；
步骤9：将输出的最优的权值分别运用到各节点的基于Elman神经网络中，训练读取的电力负荷数据，Elman神经网络算法进行迭代训练，满足最大迭代要求后输出训练后的神经网络结构，进入步骤10；
步骤10：对六个节点输出的神经网络模型汇总，采用组合优化算法，最终得出最优的电力负荷预测模型，进入步骤11；
步骤11：随机带入一组历史负荷数据到预测模型中，逐点观测预测值与实际值的差并且判断差值Δl是否大于3％，此过程在主节点中进行，若Δl小于3.5％，直接输出预测结果，循环结束；若Δl大于3.5％则进入步骤12；
步骤12：若Δl大于3.5％则引入扩展中长期负荷模型，令步骤10中的公式j＝3，重新计算，最终输出组合预测的负荷模型，进入步骤13；
步骤13：循环结束。
进一步地，所述步骤2中预处理采用基于相关系数k-means算法，筛选出异常数据，定义相关系数：
Figure BDA0002392317360000061
若E是原始电力负荷数据，共有n个数据，设每个数据为m维数据，其中xi、xj∈E，rij是xi和xj之间的相关系数，
Figure BDA0002392317360000062
为数据xi的中心，
Figure BDA0002392317360000063
为数据xj的中心；
定义聚集簇的密度为：
Figure BDA0002392317360000064
其中Qt为第t个聚集簇中数据个数，V为以平均相关系数为半径的聚集簇包围球的体积，平均相关系数为
Figure BDA0002392317360000065
其中i＝1,2,...,n，K为平均相关系数高的前k个数据。
进一步地，步骤4中，中位值滤波算法为：
Figure BDA0002392317360000071
Figure BDA0002392317360000072
其中q为设定的窗宽大小，设为5，n为数据的长度，xmax、xmin为该窗口内数据的最大值和最小值。
进一步地，步骤10中，最优的电力负荷预测模型为：
Figure BDA0002392317360000073
其中的每个子节点计算结果的权值通过如下公式得出：
Figure BDA0002392317360000074
式中，w(j)为第j个子节点的权值；lij为第i年t天的负荷值；
Figure BDA0002392317360000075
为第j个子节点在第i年t天的虚拟预测结果。
本发明达到的有益效果为：本发明提出了一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统及方法，主要用于解决传统的电力负荷预测模型无法高效准确度地预测中长期电力负荷以及传统负荷模型无法应对庞大、复杂的电力负荷数据，通过本发明方法中提出的数据预处理和数据分类，并将其投入到并行的GEP算法和Elman神经网络算法中，在通过优化组合算法可以准确高效地预测出中长期电力负荷。
附图说明
图1是本发明实施例中所述基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统的结构图。
图2是本发明实施例中所述基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统，包括四个部分：数据预处理部分、基于GEP的负荷预测部分、基于Elman神经网络负荷预测部分、子负荷预测模型优化组合部分。
数据预处理部分对异常数据进行识别和处理，消除电力负荷数据中因偶然因素而产生的误差数据；基于GEP的负荷预测部分采用融合的GA和GP的电力负荷预测算法；基于Elman神经网络负荷预测部分利用Elman神经网络进行中长期电力负荷的预测；子负荷预测模型组合部分对基于GEP的负荷预测部分和基于Elman神经网络负荷预测部分得出的负荷预测模型进行组合优化，从而得出理想的中长期电力负荷组合模型。
数据预处理部分由两部分组成：原始数据噪声识别部分和噪声处理部分；对于原始的电力负荷数据采用基于相关系数k-means算法，筛选出异常数据，当聚类簇的密度ρτ＜0.00032时，数据定义为噪声簇；筛选出噪声数据后，再在该数据出现的时间段采用中位值滤波算法，该算法的动态窗口大小设定为5，表示取该数据的前后各两个数据对该噪声数据进行修正，消除电力负荷数据中因偶然因素而产生的误差数据。本方法采用传统的中位值滤波法可以有效消除电力负荷数据中因偶然因素而产生的误差数据。
基于GEP的负荷预测部分，分为数据分类与数据处理两部分；数据分类部分将数据分为三种类型，一是适合中期负荷预测的历史数据，二是适合长期负荷预测的历史数据，三是为弥补意外经济、环境、气候状况造成的电路负荷的变动情况而引入的负荷数据，避免负荷预测值与常规预测值出现较大偏差，扩展中长期电力负荷预测；数据处理部分利用Hadoop分布式处理结构，将三类数据由主节点分配到三个子节点分别独立的进行基于GEP算法的负荷预测。
基于Elman神经网络负荷预测部分由两部分构成：基于GEP的Elman神经网络的权值优化输出、基于优化权值的基于Elman神经网络负荷预测；Hadoop的三个子节点分别建立独立的基于Elman神经网络，先对神经网络的权值采用GEP算法处理得到最优的优化权值，然后将最优的权值用到神经网络中训练负荷数据，最终输出基于Elman的负荷预测模型。
子负荷预测模型优化组合部分，该部分将六个节点输出的六种子负荷预测模型采用组合优化算法，以达到最优的负荷模型效果。
一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测方法，包括如下步骤：
步骤1：将海量电力负荷数据通过客户端写入HDFS文件管理系统，进入步骤2。
步骤2：Hadoop分布式计算平台从HDFS数据库中读取存储的电力负荷原始数据，对原始数据进行预处理以提高负荷预测的准确度；进入步骤3。
所述步骤2中预处理采用基于相关系数k-means算法，筛选出异常数据，定义相关系数：
Figure BDA0002392317360000101
若E是原始电力负荷数据，共有n个数据，设每个数据为m维数据，其中xi、xj∈E，rij是xi和xj之间的相关系数，
Figure BDA0002392317360000102
为数据xi的中心，
Figure BDA0002392317360000103
为数据xj的中心。
定义聚集簇的密度为：
Figure BDA0002392317360000104
其中Qt为第t个聚集簇中数据个数，V为以平均相关系数为半径的聚集簇包围球的体积，平均相关系数为
Figure BDA0002392317360000105
其中i＝1,2,...,n，K为平均相关系数高的前k个数据。
步骤3：聚类算法计算任意数据间的相关系数以及平均相关系数，从高到低取平均相关系数进行排序，选出前k个平均相关系数作为k-means聚类的聚类中心，聚类结束后,计算k个聚类簇的密度ρt,t＝1,2,...,k，当ρτ＜0.00032时样本记为噪声簇Z，进入步骤4。
步骤4：计算机程序处理噪声簇样本Z，对样本Z进行噪声数据并行滤波处理，滤波处理采用中位值滤波算法；将每个窗内的最大值和最小值计算出来后，去掉最大值和最小值后平均输出；进入步骤5。
步骤4中，中位值滤波算法为：
Figure BDA0002392317360000111
Figure BDA0002392317360000112
其中q为设定的窗宽大小，设为5，n为数据的长度，xmax、xmin为该窗口内数据的最大值和最小值。
步骤5：将预处理过后负荷数据根据时间分成三类，第一类数据整理为前两年半的历史负荷数据，第二类数据为前五年的历史负荷数据，第三类的数据提取前五年的负荷数据中受不稳定的经济、环境、极端气候等意外因素影响的负荷数据，进入步骤6。
步骤6：主节点读取分类后的数据并将三类数据分别分配给Hadoop平台的三个子节点，三个子节点都建立自身的基于基因表达式编程的小系统，进入步骤7。
步骤7：将分类后的三类数据处理成文本向量，并将其作为3种不同的训练集存储到HDFS，进入步骤8。
步骤8：Hadoop平台运行并行计算模型，主节点将处理过后的三类文本向量分别分配给另外三个子节点，每个节点建立自身的Elman神经网络，利用GEP算法分别对Elman神经网络的权值进行全局寻优，迭代结束后，得到最优的初始网络权值,进入步骤9。
步骤9：将输出的最优的权值分别运用到各节点的基于Elman神经网络中，训练读取的电力负荷数据，Elman神经网络算法进行迭代训练，满足最大迭代要求后输出训练后的神经网络结构，进入步骤10。
步骤10：对六个节点输出的神经网络模型汇总，采用组合优化算法，最终得出最优的电力负荷预测模型，进入步骤11。步骤10中，最优的电力负荷预测模型为：
Figure BDA0002392317360000121
其中的每个子节点计算结果的权值通过如下公式得出：
Figure BDA0002392317360000122
式中，w(j)为第j个子节点的权值；lij为第i年t天的负荷值；
Figure BDA0002392317360000123
为第j个子节点在第i年t天的虚拟预测结果。
步骤11：随机带入一组历史负荷数据到预测模型中，逐点观测预测值与实际值的差并且判断差值Δl是否大于3％，此过程在主节点中进行，若Δl小于3.5％，直接输出预测结果，循环结束；若Δl大于3.5％则进入步骤12。
步骤12：若Δl大于3.5％则引入扩展中长期负荷模型，令步骤10中的公式j＝3，重新计算，最终输出组合预测的负荷模型，进入步骤13。
步骤13：循环结束。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统，其特征在于：
所述系统包括四个部分：数据预处理部分、基于GEP的负荷预测部分、基于Elman神经网络负荷预测部分、子负荷预测模型优化组合部分；
所述数据预处理部分对异常数据进行识别和处理，消除电力负荷数据中因偶然因素而产生的误差数据；
所述数据预处理部分由两部分组成：原始数据噪声识别部分和噪声处理部分；对于原始的电力负荷数据采用基于相关系数k-means算法，筛选出异常数据，当聚类簇的密度ρt＜0.00032时，数据定义为噪声簇；筛选出噪声数据后，再在该数据出现的时间段采用中位值滤波算法，该算法的动态窗口大小设定为5，表示取该数据的前后各两个数据对该噪声数据进行修正，消除电力负荷数据中因偶然因素而产生的误差数据；
所述基于GEP的负荷预测部分采用融合的GA和GP的电力负荷预测算法；
所述基于Elman神经网络负荷预测部分利用Elman神经网络进行中长期电力负荷的预测；
所述基于Elman神经网络负荷预测部分由两部分构成：基于GEP的Elman神经网络的权值优化输出、基于优化权值的基于Elman神经网络负荷预测；Hadoop的三个子节点分别建立独立的基于Elman神经网络，先对神经网络的权值采用GEP算法处理得到最优的优化权值，然后将最优的权值用到神经网络中训练负荷数据，最终输出基于Elman的负荷预测模型；
所述子负荷预测模型组合部分对基于GEP的负荷预测部分和基于Elman神经网络负荷预测部分得出的负荷预测模型进行组合优化，从而得出理想的中长期电力负荷组合模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统，其特征在于：所述基于GEP的负荷预测部分，分为数据分类与数据处理两部分；数据分类部分将数据分为三种类型，一是适合中期负荷预测的历史数据，二是适合长期负荷预测的历史数据，三是为弥补意外经济、环境、气候状况造成的电路负荷的变动情况而引入的负荷数据，避免负荷预测值与常规预测值出现较大偏差，扩展中长期电力负荷预测；数据处理部分利用Hadoop分布式处理结构，将三类数据由主节点分配到三个子节点分别独立的进行基于GEP算法的负荷预测。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测系统，其特征在于：子负荷预测模型优化组合部分，将六个节点输出的六种子负荷预测模型采用组合优化算法，以达到最优的负荷模型效果。
4.一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：将海量电力负荷数据通过客户端写入HDFS文件管理系统，进入步骤2；
步骤2：Hadoop分布式计算平台从HDFS数据库中读取存储的电力负荷原始数据，对原始数据进行预处理以提高负荷预测的准确度；进入步骤3；
步骤3：聚类算法计算任意数据间的相关系数以及平均相关系数，从高到低取平均相关系数进行排序，选出前k个平均相关系数作为k-means聚类的聚类中心，聚类结束后,计算k个聚类簇的密度ρt,t＝1,2,...,k，当ρt＜0.00032时样本记为噪声簇Z，进入步骤4；
步骤4：计算机程序处理噪声簇样本Z，对样本Z进行噪声数据并行滤波处理，滤波处理采用中位值滤波算法；将每个窗内的最大值和最小值计算出来后，去掉最大值和最小值后平均输出；进入步骤5；
步骤5：将预处理过后负荷数据根据时间分成三类，第一类数据整理为前两年半的历史负荷数据，第二类数据为前五年的历史负荷数据，第三类的数据提取前五年的负荷数据中受不稳定的经济、环境、极端气候的意外因素影响的负荷数据，进入步骤6；
步骤6：主节点读取分类后的数据并将三类数据分别分配给Hadoop平台的三个子节点，三个子节点都建立自身的基于基因表达式编程的小系统，进入步骤7；
步骤7：将分类后的三类数据处理成文本向量，并将其作为3种不同的训练集存储到HDFS，进入步骤8；
步骤8：Hadoop平台运行并行计算模型，主节点将处理过后的三类文本向量分别分配给另外三个子节点，每个节点建立自身的Elman神经网络，利用GEP算法分别对Elman神经网络的权值进行全局寻优，迭代结束后，得到最优的初始网络权值,进入步骤9；
步骤9：将输出的最优的权值分别运用到各节点基于的Elman神经网络中，读取电力负荷数据，对Elman神经网络算法进行迭代训练，满足最大迭代要求后输出训练后的神经网络结构，进入步骤10；
步骤10：对六个节点输出的神经网络模型汇总，采用组合优化算法，最终得出最优的电力负荷预测模型，进入步骤11；
步骤10中，最优的电力负荷预测模型为：
Figure FDA0003765964620000041
其中的每个子节点计算结果的权值通过如下公式得出：
Figure FDA0003765964620000042
式中，w(j)为第j个子节点的权值；lit为第i年t天的负荷值；
Figure FDA0003765964620000043
为第j个子节点在第i年t天的虚拟预测结果；
步骤11：随机代入一组历史负荷数据到预测模型中，逐点观测预测值与实际值的差并且判断差值Δl是否大于3.5％，此过程在主节点中进行，若Δl小于3.5％，直接输出预测结果，循环结束；若Δl大于3.5％则进入步骤12；
步骤12：若Δl大于3.5％则引入扩展中长期负荷模型，令步骤10中的公式j＝3，重新计算，最终输出组合预测的负荷模型，进入步骤13；
步骤13：循环结束。
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测方法，其特征在于：所述步骤2中预处理采用基于相关系数k-means算法，筛选出异常数据，定义相关系数：
Figure FDA0003765964620000051
若E是原始电力负荷数据，共有n个数据，设每个数据为m维数据，其中xi、xj∈E，rij是xi和xj之间的相关系数，
Figure FDA0003765964620000052
为数据xi的中心，
Figure FDA0003765964620000053
为数据xj的中心；
定义聚集簇的密度为：
Figure FDA0003765964620000054
其中Qt为第t个聚集簇中数据个数，V为以平均相关系数为半径的聚集簇包围球的体积，平均相关系数为
Figure FDA0003765964620000055
其中i＝1,2,...,n。
6.根据权利要求4所述的一种基于云计算技术的中长期电力负荷组合预测方法，其特征在于：步骤4中，中位值滤波算法为：
Figure FDA0003765964620000056
Figure FDA0003765964620000057
其中q为设定的窗宽大小，设为5，n为数据的长度，xmax、xmin为该窗口内数据的最大值和最小值。
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