CN112116130B - 一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，包括：步骤1、构建深度学习网络；步骤2、输入因子‑决策变量样本对选择；步骤3、将步骤2的样本数据归一化；步骤4、关键超参数选择与优化；步骤5、网络重构；步骤6、网络训练：利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。本发明立足电站实际历史运行数据，构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型，挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律，建立电站短期调度规则，将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子，电站时段末水位作为决策变量，使模型输出结果更适用于实际调度过程。

Description

一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法
技术领域
本发明涉及水电能源优化领域，具体是一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法。
背景技术
水电站确定性优化调度将来水与电网负荷作为确定的时间序列输入，然而，径流预报与电网负荷预测均具有精度有限与预见期受限的特点，预测误差使得水电站确定性优化调度结果在实际运行中难以得到很好应用。
隐随机优化调度主要思想是通过挖掘确定性优化调度长序列成果中蕴含的内在规律，略去繁杂的模型求解过程，提取出输入因子与调度决策之间的物理成因关系，进而形成调度规则。但由于该方法的训练数据源仍是优化调度结果，获取模型的训练样本数据较为困难，也导致得到的调度结果难以应用于实际生产过程。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，立足电站实际历史运行数据，构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型，挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律，建立电站短期调度规则，将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子，电站时段末水位作为决策变量，使模型输出结果更适用于实际调度过程。
本发明涉及一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，包括以下步骤：
步骤1、构建深度学习网络：根据应用场景与训练数据，以LSTM层为基础，固定最后两层为全连接层，其中第一层全连接层用于对LSTM层的输出进行加权，得到完整的信息矩阵，再通过Dropout机制连接到下一层全连接层，从而得到最终的网络输出；
步骤2、输入因子-决策变量样本对选择：以天为调度期，小时为调度时段，选取调度期初末水位(Z1,Z24)、电站一天的来水过程(Q1,Q2,...,Q24)以及电站送电电网的负荷过程(L1,L2,...,L24)为输入因子，以时段末水位Zt(t＝1,2,3,...,24)为决策变量，选取n对输入因子-决策变量作为样本，如公式(1)所示：
Figure BDA0002646274740000021
其中，样本1～n1作为训练集样本，其余作为测试集样本；
步骤3、将步骤2的样本数据归一化；
步骤4、关键超参数选择与优化：在构建的深度学习网络结构中，采用控制变量法，选择在训练过程中对样本的学习效果具有显著影响的超参数进行优化；
步骤5、网络重构：运用差分进化算法，以训练集样本与测试集样本的拟合结果与实际结果的均方差和最小为目标优化步骤4中选择出的超参数，得到最优网络结构；
步骤6、网络训练：利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。
进一步的，步骤3中样本数据归一化采用标准化的处理方式使样本的方差为1均值为0，如公式(2)、(3)所示：
Figure BDA0002646274740000022
Figure BDA0002646274740000023
进一步的，步骤4中的超参数包括LSTM层数、每层LSTM的节点数、第一层全连接层的输出维度以及Dropout的概率、学习率、网络学习迭代次数。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
1、本发明提供的一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，根据历史实际运行数据，选取合适的输入因子与决策变量，将深度学习运用至水库优化调度领域，发挥其特有的“黑箱模型”优势，形成短期调度规则。由于训练数据样本来源于实际运行过程，所以网络中蕴含着实际调度过程中的一些关键信息，如调度人员的调度习惯与经验、调度过程中的不确定性因素等。因此，该方法更加适用于实际调度过程，能更好的给予调度人员决策支持；
2、该方法对水电站中长期调度规则提取同样具有借鉴意义，且有利于开展水电站调度决策等工作。
附图说明
图1为本发明基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法的流程示意图；
图2为本发明长短期记忆神经网络(LSTM)结构图；
图3为本发明基于LSTM的深度学习网络框架示意图；
图4为本发明训练集实际水位与网络输出水位拟合曲线；
图5为本发明测试集实际水位与网络输出水位拟合曲线；
图6为本发明实施例2010年7月21日隔河岩电站实际水位与深度学习网络输出的水位运行过程；
图7为本发明实施例2017年5月5日隔河岩电站实际水位与深度学习网络输出的水位运行过程。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图1所示为本发明基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法其中一个实施例的流程示意图，具体包括以下步骤：
步骤1、构建深度学习网络：针对本发明的应用场景，即如何利用水电站一天的来水序列和初末控制水位以及电网的负荷序列来提取出这一天的电站的水位运行过程，可看作一个典型的黑箱问题。由水电站日常调度过程易知，该问题存在着时间上的依赖性，而神经网络具有强大的处理黑箱问题的能力，因此长短期记忆网络(LSTM)在该问题的处理上具有天然的优势，其结构如图2所示。
根据应用场景与训练数据，以LSTM层为基础，固定最后两层为全连接层，其中第一层全连接层用于对LSTM层的输出进行加权，得到完整的信息矩阵，同时为防止训练过程中过度学习的情况发生，再通过Dropout机制连接到下一层全连接层，从而得到最终的网络输出，深度学习网络结构框架如图3所示。
步骤2、输入因子-决策变量样本对选择：以天为调度期，小时为调度时段，选取调度期初末水位(Z1,Z24)、电站一天的来水过程(Q1,Q2,...,Q24)以及电站送电电网的负荷过程(L1,L2,...,L24)为输入因子，以时段末水位Zt(t＝1,2,3,...,24)为决策变量，选取n对输入因子-决策变量作为样本(其中i＝1,2,…,n)，如下公式(1)所示：
Figure BDA0002646274740000041
其中，样本1～n1作为训练集样本，其余作为测试集样本。
步骤3、将步骤2的样本数据归一化：采用标准化的处理方式使样本的方差为1均值为0，如下公式(2)、(3)所示：
Figure BDA0002646274740000042
Figure BDA0002646274740000043
其中，
Figure BDA0002646274740000044
为第s个样本中第j个因子在第t时段的取值，
Figure BDA0002646274740000045
为
Figure BDA0002646274740000046
标准化后的值，
Figure BDA0002646274740000047
分别为第s个样本中第j个因子的均值和标准差。
步骤4、关键超参数选择与优化：在本发明构建的深度学习网络结构中，LSTM层数、每层LSTM的节点数、第一层全连接层的输出维度以及Dropout的概率、学习率、网络学习迭代次数都是关键的可优化超参数。采用控制变量法，选择在训练过程中对样本的学习效果具有显著影响的超参数进行优化。
例如，以LSTM层数为例，试验其是否对样本的学习效果具有显著影响。此参数以单位步长变化，其余超参数不变，计算其变化后目标函数F的变化幅度。F为训练集样本与测试集样本的拟合结果与实际结果的均方差和，其中βtrain为训练集权重，βtest为测试集权重，ntrain为训练集样本数，ntest为测试集样本数。
Figure BDA0002646274740000051
步骤5、网络重构：运用差分进化算法，以训练集样本与测试集样本的拟合结果与实际结果的均方差和F最小为目标优化步骤4中选择出的超参数，得到最优网络结构；
步骤6、网络训练：利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。
本发明以清江流域的隔河岩电站的短期调度为实施例，按照图1所示的基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法总体流程，进行调度规则提取与验证，以体现本发明达到的效果。
隔河岩水电站位于清江流域下游，总装机容量1200MW，电站仅向湖北电网供电，其短期调度存在径流预测误差导致的弃水和不能完成负荷任务的风险问题。在本发明实施例中，随机选择2009年8月1日～2017年7月30日中800天历史运行数据为训练集样本，247天为测试集样本。实施例以日为调度期，构建深度学习框架提取隔河岩水电站短期调度规则。
本发明实施步骤如下：
步骤1、构建由L层LSTM、2层全连接层组成的初始深度学习网络。
步骤2、选取调度期初末水位(Z1,Z24)、电站一天的来水过程(Q1,Q2,...,Q24)以及电站送电电网的负荷过程(L1,L2,...,L24)为输入因子，以时段末水位Zt(t＝1,2,3,...,24)为决策变量。选取1047对输入因子-决策变量作为样本，即2009年8月1日～2017年7月30日中1047天历史运行数据作为样本。其中800天历史运行数据作为训练集样本，247天为测试集样本。
步骤3、将步骤2的样本数据归一化，采用标准化的处理方式使样本的方差为1均值为0；
步骤4、采用控制变量法，选择出LSTM层数、每层LSTM的节点数、第一层全连接层的输出维度以及Dropout的概率(Dropout_Ratio)四个超参数进行优化。
步骤5、运用差分进化算法优化所选超参数，得到各参数取值：LSTM层数＝2、每层LSTM的节点数＝200、第一层全连接层的输出维度＝71、Dropout_Ratio＝0.44，从而构建本发明最终所需网络模型；
步骤6、网络学习。利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。
本发明实施例构建的网络模型对样本的拟合效果见图4、5。本发明实施例技术方案实施后的结果见图6、7。图4、5结果显示，此模型在训练集与测试集上均具有很好效果。图6是运用提取的调度规则对隔河岩电站2010年7月21日的水位运行过程进行模拟，与实际水位过程基本相同，误差均在0.04m以内，结果合理。图7结果表明，运用深度学习网络建立的调度规则对隔河岩电站2017年5月5日的水位运行过程进行模拟得到的结果与实际运行水位变化过程基本相同，误差均在合理范围内，最大误差仅有0.04m，贴近实际调度变化过程，精度较高。因此，本发明得到的基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法符合水电站实际运行情况，具有有效性与可行性，可为电站编制次日调度计划提供决策参考。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1、构建深度学习网络：根据应用场景与训练数据，以LSTM层为基础，固定最后两层为全连接层，其中第一层全连接层用于对LSTM层的输出进行加权，得到完整的信息矩阵，再通过Dropout机制连接到下一层全连接层，从而得到最终的网络输出；
步骤2、输入因子-决策变量样本对选择：以天为调度期，小时为调度时段，选取调度期初末水位(Z1,Z24)、电站一天的来水过程(Q1,Q2,...,Q24)以及电站送电电网的负荷过程(L1,L2,...,L24)为输入因子，以时段末水位Zt(t＝1,2,3,...,24)为决策变量，选取n对输入因子-决策变量作为样本，如公式(1)所示：
Figure FDA0002646274730000011
其中，样本1～n1作为训练集样本，其余作为测试集样本；
步骤3、将步骤2的样本数据归一化；
步骤4、关键超参数选择与优化：在构建的深度学习网络结构中，采用控制变量法，选择在训练过程中对样本的学习效果具有显著影响的超参数进行优化；
步骤5、网络重构：运用差分进化算法，以训练集样本与测试集样本的拟合结果与实际结果的均方差和最小为目标优化步骤4中选择出的超参数，得到最优网络结构；
步骤6、网络训练：利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。
2.如权利要求1所述的基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，其特征在于：步骤3中样本数据归一化采用标准化的处理方式使样本的方差为1均值为0，如公式(2)、(3)所示：
Figure FDA0002646274730000021
Figure FDA0002646274730000022
其中，Vs j(t)为第s个样本中第j个因子在第t时段的取值，Vs j'(t)为
Figure FDA0002646274730000023
标准化后的值，
Figure FDA0002646274730000024
分别为第s个样本中第j个因子的均值和标准差。
3.如权利要求1所述的基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，其特征在于：步骤4中的超参数包括LSTM层数、每层LSTM的节点数、第一层全连接层的输出维度以及Dropout的概率、学习率、网络学习迭代次数。
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