CN111523807B - 一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法 - Google Patents

一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，属于发电、变电或配电的技术领域。本发明包括以下步骤：1）建立电能替代潜力的量化模型，利用电能替代量对电能替代潜力进行量化；2）建立时间序列模型和神经网络电能替代量预测模型，对电能替代量进行预测。本发所提出的方法实现了对累计电能替代量的高精度预测，对支持电能替代的潜力分析具有一定的指导意义，为电能替代的发展提供参考。

Description

一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法
技术领域
本发明公开了一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，涉及电能替代分析技术，属于计算、推算或计数的技术领域。
背景技术
随着社会的不断发展，能源的消耗不断地加剧。一些化石燃料消耗的同时所产生的污染对我们的生存环境也提出了很大的挑战。电能是二次能源，具有清洁、安全、高效、便捷等优势，我国开展了“以电代煤、以电代油”的电能替代工作，着重提高电能所占终端能源的使用比重，减少化石能源的消耗，从而减少对环境的压力，在发展经济的同时做好环境保护。统计显示，电能占终端能源使用比重每提高1个百分点，能源强度就下降3.7个百分点。
因此，对电能替代的潜力分析就显得尤为重要，掌握电能与终端能源消耗量的变化趋势有利于分析电能耗能情况，为指导电能替代工作提供数据支持与政策引导。目前国内外学者研究的重点主要集中在单种能源需求预测及潜力分析上，对于电能替代的潜力分析研究较少，而近年来电能替代的相关工作已经陆续开启，因此需要提出一种精确、有效的电能替代潜力分析方法来解决这一问题。
发明内容
本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供了一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，实现了对累计电能替代量的高精度预测，解决了电能替代潜力预测及分析不精确的技术问题。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：
一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，根据相邻两年电能使用量占比之差与后一年能源总使用量的乘积计算后一年的电能替代量，观测电能替代量后选取原始数据列，根据原始数据列生成二次型累加序列，建立基于三次指数平滑法的二次型累加序列预测模型，根据二次型累加序列预测模型的输出还原原始数据列的实际预测值，以电能替代量的历史数据为输入训练神经网络，训练过程中考虑学习相邻两次训练误差的变学习率因子以及相邻两次训练权重参数差值引起的变动量因子修正神经网络层之间的权重参数，以原始数据列的一组实际预测值为训练后神经网络的输入预测电能替代量。
进一步地，一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，计算后一年的电能替代量的表达式为：
Figure BDA0002465264750000021
De(t+1)为第t+1年的电能替代量，Ce(t)、Ce(t+1)为第t年、第t+1年的实际电能使用量，C(t)、C(t+1)为第t年、第t+1年的能源总使用量。
进一步地，一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法观测电能替代量后选取原始数据列的方法为：观测终端电能使用量占比序列EC (0)＝(EC (0)(1),EC (0)(2),…,EC (0)(n))，在终端电能使用量占比序列所有时刻的级比均落在可容覆盖区间
Figure BDA0002465264750000022
内时，以终端电能使用量占比序列为原始数据列，EC (0)为观测终端电能使用量占比序列，EC (0)(1)、EC (0)(2)、EC (0)(n)为1时刻、2时刻、n时刻的终端电能使用量占比，k时刻的级比为
Figure BDA0002465264750000023
k＝2,3,…n，EC (0)(k-1)、EC (0)(k)为k-1时刻、k时刻的终端电能使用量占比。
进一步地，一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，基于三次指数平滑法的二次型累加序列预测模型为EC (1)(k+m)＝ak+bkm+ckm2，EC (1)(k+m)为二次型累加序列k+m时刻的累加值，ak、bk、ck为根据二次型累加序列k时刻累加值的三次指数平滑值确定的常数项系数、一次项系数、二次项系数，
Figure BDA0002465264750000024
Figure BDA0002465264750000025
Figure BDA0002465264750000026
Figure BDA0002465264750000027
为二次型累加序列k时刻累加值的一次指数平滑值、二次指数平滑值和三次指数平滑值，α为计算平滑指数的参数，0＜α＜1。
更进一步地，一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，根据二次型累加序列预测模型的输出还原原始数据列的实际预测值的表达式为：EC (0)(k+m)＝EC (1)(k+m)-EC (1)(k),k＝1,2,…,n-1，EC (0)(k+m)为原始数据列k+m时刻的预测值，EC (1)(k)为二次型累加序列k时刻的累加值。
进一步地，一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，变学习率因子为
Figure BDA0002465264750000031
η(t)、η(t-1)为第t次迭代过程、第t-1次迭代过程的变学习率因子，
Figure BDA0002465264750000032
为2次循环学习之间误差超曲面的夹角，ω为比例系数，0.1＜ω＜0.2。
再进一步地，一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，变动量因子为
Figure BDA0002465264750000033
α(t)为第t次迭代过程的变动量因子，δj(t)、δj(m)为第t次迭代过程、第m次迭代过程中输出层的传播误差，
Figure BDA0002465264750000034
Figure BDA0002465264750000035
为输出层的输出数据，yj为原始数据的实际值。
更进一步地，一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，修正的神经网络层之间权重参数包括隐藏层和输出层之间的权重、输入层和隐藏层之间的权重，wkj(t+1)＝wkj(t)+η(t)δj(t)bk+α(t)[wkj(t)-wkj(t-1)]，vik(t+1)＝vik(t)+η(t)δk(t)xi+α(t)[vik(t)-vik(t-1)]，wkj(t+1)、wkj(t)、wkj(t-1)为第t+1次迭代过程、第t次迭代过程、第t-1次迭代过程中隐藏层和输出层之间的权重，vik(t+1)、vik(t)、vik(t-1)为第t+1次迭代过程、第t次迭代过程、第t-1次迭代过程中输入层和隐藏层之间的权重，bk为隐藏层输出，xi为输入层的输入数据。
本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：
(1)本申请提出了一种组合预测在电能替代潜力分析中的分析方法，对电能替代模式及其涉及的电能替代技术进行了分析，定义了电能替代量来量化电能替代潜力，将与电能替代量变换趋势相同的终端电能使用量占能源总使用量占比做为电能替代量的观测值，利用基于时间序列的灰色预测模型以及神经网络预测对电能替代量进行很合理分析和预测，为电能替代发展趋势及潜力分析提供了量化的理论支撑，能够更好的指导面向电能替代的电源、电网、产能规划，对推进我国能源互联网建设具有参考价值。
(2)采用引入变动量因子和变学习率参数更新方法对神经网络层与层之间的权重进行调整以适应相邻两次训练误差及相邻两次训练权重参数差值对预测精度的影响，克服了学习速度慢，容易陷入局部极小值，网络层数、神经元个数的选择没有相应理论指导的缺陷，将本申请训练的神经网络用于电能替代量预测能够有效提高预测精度。
附图说明
图1是时间序列预测结果与实际结果的对比图。
图2是神经网络的结构图。
图3是神经网络修正值、时间序列预测值、实际值的对比图。
图4是时间序列预测步骤的流程图。
图5是神经网络训练过程的流程图。
图6是基于时间序列预测和神经网络训练预测结果的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。
本申请公开的电能替代潜力分析方法如图6所示，包括电能替代潜力量化及预测两大步骤。
步骤一：建立电能替代潜力的量化模型，利用电能替代量对电能替代潜力进行量化
为了实现对电能替代潜力的量化计算，定义电能替代量来表征电能替代潜力。设第t年实际电能使用量为Ce(t)，能源总使用量为C(t)，定义每一年的电能使用量占比为当年电能使用量占当年能源使用总量的比例。即：
Figure BDA0002465264750000041
式(1)中，De(t+1)为第t+1年的电能替代量；Ce(t+1)为第t+1年的实际电能使用量；C(t+1)为第t+1年的能源总使用量。
步骤二：建立时间序列模型和神经网络电能替代量预测模型，对电能替代量进行预测
1)基于三次指数平滑法的时间序列预测模型
一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以，更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求，而且具有简单的递推形式。
指数平滑法根据平滑次数的不同，又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。一次指数平滑法虽然克服了移动平均法的缺点，但当预测序列出现直线趋势时，用一次指数平滑法预测存在明显的滞后偏差。当预测序列的变动为二次曲线趋势时，三次指数平滑可以很好的解决滞后偏差的问题。根据电能替代量的原始数据，其中，电能使用量占比经过累加之后呈现二次指数形式，具体的预测过程如下。
Step1电能替代量原始数据的检验
根据国家统计局数据，计算2000年至2019年终端能源使用量以及终端电能使用量，并依据步骤一计算电能替代量。
Figure BDA0002465264750000051
Figure BDA0002465264750000061
首先，为了使得时间预测方法可行，需要对电能替代量的数据列作必要的检验处理。由于受环境影响，有的年份电能替代量为负值，而终端电能使用量占能源总使用量的比例同电能替代量有相同的变化趋势，且两者的差别只在于电能替代量为两年终端电能占比的差值乘以能源总使用量。因此采用终端电能使用量占比进行预测。设终端电能使用量占比的原始数据列为EC (0)＝(EC (0)(1),EC (0)(2),…,EC (0)(n))，计算序列的级比：
Figure BDA0002465264750000062
如果所有的级比λ(k)都落在可容覆盖区间
Figure BDA0002465264750000063
内，则终端电能使用量占比序列可以作为时间预测模型的数据进行预测，n为原始数据的时间序列标号，EC (0)(k-1)、EC (0)(k)为原始数据列中k-1时刻的终端电能使用量占比、k时刻的终端电能使用量占比。
Step2根据原始数据列生成二次型的累加序列
Figure BDA0002465264750000064
Step3建立基于三次指数平滑法的时间序列预测模型
三次指数平滑法的计算公式为：
Figure BDA0002465264750000065
式(4)中，
Figure BDA0002465264750000066
分别为k时刻终端电能使用量占比的一次指数平滑值、二次指数平滑值和三次指数平滑值。对于α值的选取，若选取α＝0，下期预测值就等于本期预测值，在预测过程中不考虑任何新信息；若选取α＝1，下期预测值就等于本期观测值，完全不相信过去的信息。这两种极端情况很难做出正确的预测。因此，α值应根据时间序列的具体性质在0～1之间选择。具体如何选择，一般可遵循下列原则：①如果时间序列波动不大，比较平稳，则α应取小一点，如(0.1～0.5)，以减少修正幅度，使预测模型能包含较长时间序列的信息；②如果时间序列具有迅速且明显的变动倾向，则α应取大一点，如(0.6～0.8)，使预测模型灵敏度高一些，以便迅速跟上数据的变化。累加序列的预测值根据下式计算：
EC (1)(k+m)＝ak+bkm+ckm2                                       (5)，
其中，
Figure BDA0002465264750000071
得到累加序列的预测值后，按照下式进行还原得到实际预测值。
EC (0)(k+m)＝EC (1)(k+m)-EC (1)(k),k＝1,2,…,n-1,…                  (7)，
式(7)中，m一般取1。
Step4预测预报
由时间序列预测模型得到2013-2019年终端电能使用量占比的预测值，由步骤一的表达式计算出对应年份的电能替代量，并于真实值进行对比，如图1所示。图1中2013、2014、2017年的预测值接近实际值，而在2015、2018等年份预测值较实际值有较大偏差，对于仅用时间序列预测的方法在某些年份存在预测精度不高的问题，需要进行修正。
电能替代量预测的过程如图4所示。
2)改进的BP神经网络算法
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络，其基本网络结构如图2所示。图2中，x1,x2,…xd为输入层的神经元，d为输入层神经元个数；b1,b2,…,bq为隐藏层神经元，q为隐藏层神经元个数；y1,y2,…,yl为输出层神经元，l为输出层神经元个数；vik为输入层到隐藏层的权重系数；wkj为隐藏层到输出层的权重系数。
但是BP神经网络也有不足之处，比如学习速度慢，容易陷入局部极小值，网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导等等。针对这些问题，给出一种变动量因子和变学习率的BP算法，改进的BP算法可以加快网络的学习速度，减少神经元个数选择对网络预测精度的影响。其步骤为：
Step1初始化权值vik、wkj和阈值θk、θj(i＝1,2,…,d，k＝1,2,…q，j＝1,2,…l，d,q,l分别为输入层、隐藏层、输出层的神经元个数)。给权值和阈值设置在[-1,1]范围内的初值，将原始数据初始化。
Step2选择一组时间序列预测结果xi,i＝1,2,…d以及对应的终端电能使用量占比实际值yj,j＝1,2,…l。
Step3计算BP神经网络实际输出
Figure BDA0002465264750000081
计算隐藏层输出：
Figure BDA0002465264750000082
其中，f(x)为隐藏层的激活函数，取：
Figure BDA0002465264750000083
计算输出层输出：
Figure BDA0002465264750000084
Step4修正权值
wkj(t+1)＝wkj(t)+η(t)δj(t)bk+α(t)[wkj(t)-wkj(t-1)]    (11)，
vik(t+1)＝vik(t)+η(t)δk(t)xi+α(t)[vik(t)-vik(t-1)]    (12)，
式(11)、式(12)中，t为迭代次数，
Figure BDA0002465264750000085
η(t)、η(t-1)为第t次迭代过程、第t-1次迭代过程的变学习率；
Figure BDA0002465264750000091
为2次循环学习之间误差超曲面的夹角；ω为比例系数，0.1 ＜ ω＜0.2；wkj(t)-wkj(t-1)、vik(t)-vik(t-1)为动量项，wkj(t)、wkj(t-1)为第t次迭代过程、第t-1次迭代过程中隐藏层和输出层之间的权重，vik(t)、vik(t-1)为第t次迭代过程、第t-1次迭代过程中输入层和隐藏层之间的权重；α(t)为第t次迭代过程变动量因子。其中，
Figure BDA0002465264750000092
Figure BDA0002465264750000093
δk(t)＝bk(1-bk)δj(t)wkj                                        (15)，
式(13)至式子(15)中，δj(t)、δj(m)为第t次迭代过程、第m次迭代过程中输出层的传播误差，δk(t)为第t次迭代过程中隐藏层的传播误差。
Step5如果误差达到精度或者最大循环次数，则输出结果，否则转Step2。
神经网络的训练过程如图5所示。
3)基于时间序列和神经网络组合预测
仅仅使用时间序列预测模型对电能替代量进行预测来分析电能替代潜力的方法通常难以满足精度要求，而且受历史数据影响较大，预测的精确度难以得到保证。因此考虑在时间序列预测中，选取终端电能使用量占比序列中不同时段长度的数据列进行预测，得出对于未来几年终端电能使用量的不同预测结果。这些不同的结果在未来的每一个年份都可以形成一个序列，将此序列作为BP神经网络的输入，得到最后的输出作为预测值，能够大大提升预测精度，减小历史数据对模型的影响，能够提高组合模型的泛化能力和预测稳定性。具体步骤如下所示：
Step1将m种不同序列长度的终端电能使用量占比采用时间序列模型进行预测，得到在同一时刻t的预测结果分别为pt1,pt2,…,pti,…,ptm；
Step2使用终端电能使用量的历史数据训练神经网络模型，得到固定的权重与阈值；
Step3将Step1中的结果作为训练好的神经网络模型的输入，经过神经网络模型得到最后的输出预测值。
对于电能替代量利用时间序列预测和神经网络组合预测后的结果如图3所示。由图3可以看到，2013-2019年经过神经网络修正后的预测值波动程度较未修正前的小，并且在数值上更接近电能替代量的实际值。由这两点可以看出，经过神经网络修正后的组合预测方法在精确度和稳定性方面都高于仅使用时间序列的单个预测方法。

Claims (6)

1.一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，其特征在于，根据相邻两年电能使用量占比之差与后一年能源总使用量的乘积计算后一年的电能替代量，观测电能替代量后选取原始数据列，根据原始数据列生成二次型累加序列，建立基于三次指数平滑法的二次型累加序列预测模型，根据二次型累加序列预测模型的输出还原原始数据列的实际预测值，以电能替代量的历史数据为输入训练神经网络，训练过程中考虑学习相邻两次训练误差的变学习率因子以及相邻两次训练权重参数差值引起的变动量因子修正神经网络层之间的权重参数，以原始数据列的一组实际预测值为训练后神经网络的输入预测电能替代量；
其中，所述变学习率因子为
Figure FDA0004040601510000011
η(t)、η(t-1)为第t次迭代过程、第t-1次迭代过程的变学习率因子，
Figure FDA0004040601510000012
为2次循环学习之间误差超曲面的夹角，ω为比例系数，0.1＜ω＜0.2；
所述变动量因子为
Figure FDA0004040601510000013
α(t)为第t次迭代过程的变动量因子，δj(t)、δj(m)为第t次迭代过程、第m次迭代过程中输出层的传播误差，
Figure FDA0004040601510000014
Figure FDA0004040601510000015
为输出层的输出数据，yj为原始数据的实际值。
2.根据权利要求1所述一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，其特征在于，计算后一年的电能替代量的表达式为：
Figure FDA0004040601510000016
De(t+1)为第t+1年的电能替代量，Ce(t)、Ce(t+1)为第t年、第t+1年的实际电能使用量，C(t)、C(t+1)为第t年、第t+1年的能源总使用量。
3.根据权利要求1所述一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，其特征在于，观测电能替代量后选取原始数据列的方法为：观测终端电能使用量占比序列
Figure FDA0004040601510000017
在终端电能使用量占比序列所有时刻的级比均落在可容覆盖区间
Figure FDA0004040601510000018
内时，以终端电能使用量占比序列为原始数据列，EC (0)为观测终端电能使用量占比序列，EC (0)(1)、EC (0)(2)、EC (0)(n)为1时刻、2时刻、n时刻的终端电能使用量占比，k时刻的级比为
Figure FDA0004040601510000021
EC (0)(k-1)、EC (0)(k)为k-1时刻、k时刻的终端电能使用量占比。
4.根据权利要求1所述一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，其特征在于，基于三次指数平滑法的二次型累加序列预测模型为EC (1)(k+m)＝ak+bkm+ckm2，EC (1)(k+m)为二次型累加序列k+m时刻的累加值，ak、bk、ck为根据二次型累加序列k时刻累加值的三次指数平滑值确定的常数项系数、一次项系数、二次项系数，
Figure FDA0004040601510000022
Figure FDA0004040601510000023
Figure FDA0004040601510000024
Figure FDA0004040601510000025
为二次型累加序列k时刻累加值的一次指数平滑值、二次指数平滑值和三次指数平滑值，α为计算平滑指数的参数，0＜α＜1。
5.根据权利要求4所述一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，其特征在于，根据二次型累加序列预测模型的输出还原原始数据列的实际预测值的表达式为：EC (0)(k+m)＝EC (1)(k+m)-EC (1)(k),k＝1,2,…,n-1，EC (0)(k+m)为原始数据列k+m时刻的预测值，EC (1)(k)为二次型累加序列k时刻的累加值。
6.根据权利要求1所述一种基于时间序列和神经网络的电能替代潜力分析方法，其特征在于，修正的神经网络层之间权重参数包括隐藏层和输出层之间的权重、输入层和隐藏层之间的权重，
wkj(t+1)＝wkj(t)+η(t)δj(t)bk+α(t)[wkj(t)-wkj(t-1)]，
vik(t+1)＝vik(t)+η(t)δk(t)xi+α(t)[vik(t)-vik(t-1)]，wkj(t+1)、wkj(t)、wkj(t-1)为第t+1次迭代过程、第t次迭代过程、第t-1次迭代过程中隐藏层和输出层之间的权重，vik(t+1)、vik(t)、vik(t-1)为第t+1次迭代过程、第t次迭代过程、第t-1次迭代过程中输入层和隐藏层之间的权重，bk为隐藏层输出，xi为输入层的输入数据。
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