CN112330046A - 基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及基于多维灰色‑神经网络混合协调的电力需求预测方法，包括：以电力需求原始数据序列E为特征序列，以关键影响因素序列作为相关因素序列，形成多维灰色预测模型；将电力需求数据序列和相关因素序列进行累加，生成新序列，利用最小二乘法对新序列进行估计，得出电力需求总量的预测结果序列EDM；获取E与EDM之间残差ε，并对ε序列进行B‑P反向传播网络预测，得到εAN；获取ε与εAN的差值序列ε2，以历史的电力需求残差序列ε2作为影响因素序列进行B‑P反向传播网络预测，结果为ε2AN；将EDM、εAN、ε2AN相加，得到预测结果序列。本发明既可以弥补单一预测算法的不足，又能够同时考虑多个关键因素。

Description

基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法
技术领域
本发明属于电网规划电力需求预测技术领域，尤其涉及基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法。
背景技术
电量预测是电力系统规划、电网交易及电网营销部门的重要工作之一。目前，常用的电量预测方法主要有基于数学模型的预测方法和基于专家的经验预测方法。基于专家的经验预测方法的缺点是依靠专家组的判断，主观性较大，结果的随机性也较大；基于数学模型的预测方法能够克服主观因素的影响，是建立在数学公式的基础上，但大多数的模型仅仅考虑单一因素的变化，不能准确模拟多种因素对电力需求的影响，而且单一算法得出的结果存在片面性，预测精度低。在当前经济发展的新形势下，多方因素共同影响电力需求的变化，因此急需研究一种电力需求预测方法，既可以弥补单一预测算法的不足，又能够同时考虑多个关键因素对电力需求预测的影响。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种电力需求预测方法，既可以弥补单一预测算法的不足，又能够同时考虑多个关键因素对电力需求预测的影响。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法，包括如下步骤：
S1、以电力需求原始数据序列E为特征序列，以关键影响因素序列作为相关因素序列，在灰色预测模型GM(1,1)的基础上，形成多维灰色预测模型GM(1,N)；将电力需求数据序列和相关因素序列进行累加，生成新序列，利用最小二乘法对新序列的序列参数进行估计，得出电力需求总量的预测结果序列EDM；
S2、获取原始电力需求序列E与预测序列EDM之间残差ε，并对ε序列进行B-P反向传播网络预测，得到结果序列表示为εAN；
S3、获取模型残差序列ε与B-P反向传播神经网络对ε的预测结果序列εAN的差值序列ε2，以历史的电力需求残差序列ε2作为影响因素序列进行B-P反向传播网络预测，预测的结果表示为ε2AN；
S4、将步骤S1、S2、S3预测得到的结果EDM、εAN、ε2AN相加，得到最后的预测结果序列。
进一步的，所述步骤S2中通过反向逐层修正神经网络中的权值和阈值，直到模型的参数达到设定的指标为止。
进一步的，所述步骤S2中在利用B-P反向传播网络对ε序列进行预测的过程中还包括关键因素分析预测。
进一步的，所述模型中的参数为误差或训练次数。
本发明的优点和积极效果是：
本发明的电力需求预测方法将灰色预测模型和神经网络理论相结合，既可以弥补单一预测算法的不足，又能够同时考虑多个关键因素对电力需求预测的影响。
附图说明
以下将结合附图和实施例来对本发明的技术方案作进一步的详细描述，但是应当知道，这些附图仅是为解释目的而设计的，因此不作为本发明范围的限定。此外，除非特别指出，这些附图仅意在概念性地说明此处描述的结构构造，而不必要依比例进行绘制。
图1为本发明实施例中提供的基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法进行长期预测的结果图；
具体实施方式
首先，需要说明的是，以下将以示例方式来具体说明本发明的具体结构、特点和优点等，然而所有的描述仅是用来进行说明的，而不应将其理解为对本发明形成任何限制。此外，在本文所提及各实施例中予以描述或隐含的任意单个技术特征，或者被显示或隐含在各附图中的任意单个技术特征，仍然可在这些技术特征(或其等同物)之间继续进行任意组合或删减，从而获得可能未在本文中直接提及的本发明的更多其他实施例。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合图1对本实施例进行说明，本实施例提供的基于多维灰色- 神经网络混合协调的电力需求预测方法，包容如下步骤：
S1、在灰色预测模型GM(1,1)的基础上，以电力需求总量统计数据为系统的特征序列，以影响电力需求的关键因素序列作为相关因素序列，将多种影响因素加入到预测过程中，形成多维灰色预测模型GM(1,N)。待预测的电力需求数据序列表示为
Figure BDA0002784616120000031
其相关因素的序列有
Figure BDA0002784616120000041
将电力需求数据序列和相关因素序列进行累加生成(AGO)，生成的相应的新数据序列可以表示为：
Figure BDA0002784616120000042
相应的灰色微分方程为：
Figure BDA0002784616120000043
利用最小二乘法对序列参数进行估计后，累加序列的预测可以表示为：
Figure BDA0002784616120000044
式中，g为待预测的项数。
取
Figure BDA0002784616120000045
则还原值为：
Figure BDA0002784616120000046
利用灰色预测模型GM(1,N)算法，进行电力需求总量预测，对电力需求总量的预测结果序列表示为EDM。
S2、先对原始数据按BP算法进行反复训练，训练完成后建立B-P神经网络预测模型，计算出原始电力需求序列E和EDM之间残差ε，其中ε＝E-EDM，利用B-P神经网络预测模型反向传播神经网络对序列进行预测。
先将样本数据I作为BP神经网络的输入，经过网络传播后得到的输出为O，设网络模型的期望输出为Y，根据O、Y，计算网络的均方差：
Figure BDA0002784616120000051
用梯度法反向修正神经网络的各个节点的权值和阈值，权值wjk的修正方法为：
Figure BDA0002784616120000052
式中η为学习速率，则权值矩阵的调整公式为：
Figure BDA0002784616120000053
同样地，阈值矩阵的调整公式为：
Figure BDA0002784616120000054
通过反向逐层修正神经网络中的权值和阈值，直到模型的误差或训练次数等参数达到设定的指标为止，对序列ε的B-P反向传播网络预测结果序列表示为εAN；
S3、计算出模型残差序列ε与B-P反向传播神经网络对ε的预测结果序列εAN的差值序列ε2，其中有ε2＝ε-εAN。由于电力需求序列不仅受到其他相关因素影响，电力需求总量情况的趋势走向还体现在历史的电力需求情况的变化上，再以历史的电力需求残差ε作为影响因素序列对ε2进行B-P反向传播网络预测，预测的结果表示为ε2AN；
S4、将步骤S1、S2、S3预测得到的结果EDM、εAN、ε2AN相加，得到最后的预测结果序列，表示为：
EP＝EDM+εAN+ε2AN
作为举例，在本实施例中：
基于多维灰色-神经网络混合协调预测方法，以2005年-2017年的w 电网最大负荷数据作为原始数据，并基于灰色关联分析法识别影响W电网最大负荷的关键因素(GDP增长率和居民生活用电)，将GDP增长率和居民生活用电作为改进灰色模型GM(1,N)的相关序列，对2007年至 2019年的最大负荷序列利用多维灰色-神经网络混合协调预测方法进行模拟，得到相应模拟值和误差，如表1所示。
表1 2005年-2017年W电网最大负荷原始值及模型模拟值
年份 电力年最大负荷(万千瓦) 模拟值 误差(％)
2007年 608.6 608.60 0
2008年 662.1 547.81 -1.73
2009年 767.9 809.67 5.4
2010年 796.9 799.05 0.3
2011年 867.9 857.08 -1.2
2012年 1030 1018.87 -1.1
2013年 1097.8 1089.39 -0.8
2014年 1119.4 1114.38 -0.4
2015年 1288.3 1286.89 -0.1
2016年 1304.9 1307.21 0.2
2017年 1329.9 1336.05 0.5
2018年 1430 1440.11 0.7
2019年 1530 1544.19 0.9
平均模拟误差绝对值在1％以内，属于1级精度。因而应用多维灰色 -神经网络混合协调预测方法对W电网2020年至2022年最大负荷进行预测，预测结果如下表2所示：
表2 2020年-2022年W电网最大负荷预测值
年份 电力年最大负荷预测值(万千瓦)
2020年 1607.48
2021年 1716.71
2022年 1833.10
对预测值与原始值进行图像模拟，如图1所示，可以看出，预测值与原始值的增长趋势一致，并且结合平均模拟误差，可以得到：本发明的电力需求预测方法预测较为准确。
以上实施例对本发明进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (4)

1.基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、以电力需求原始数据序列E为特征序列，以关键影响因素序列作为相关因素序列，在灰色预测模型GM(1,1)的基础上，形成多维灰色预测模型GM(1,N)；将电力需求数据序列和相关因素序列进行累加，生成新序列，利用最小二乘法对新序列的序列参数进行估计，得出电力需求总量的预测结果序列EDM；
S2、获取原始电力需求序列E与预测序列EDM之间残差ε，并对ε序列进行B-P反向传播网络预测，得到结果序列表示为εAN；
S3、获取模型残差序列ε与B-P反向传播神经网络对ε的预测结果序列εAN的差值序列ε2，以历史的电力需求残差序列ε2作为影响因素序列进行B-P反向传播网络预测，预测的结果表示为ε2AN；
S4、将步骤S1、S2、S3预测得到的结果EDM、εAN、ε2AN相加，得到最后的预测结果序列。
2.根据权利要求1所述的基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法，其特征在于：所述步骤S2中通过反向逐层修正神经网络中的权值和阈值，直到模型的参数达到设定的指标为止。
3.根据权利要求2所述的基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法，其特征在于：所述步骤S2中在利用B-P反向传播网络对ε序列进行预测的过程中还包括关键因素分析预测。
4.根据权利要求2所述的基于多维灰色-神经网络混合协调的电力需求预测方法，其特征在于：所述模型中的参数为误差或训练次数。
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