CN112465289A - 一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，获取电网系统的发电参数，包括系统中各发电机的发电代价函数和发电机负载上下限；使用已有的最佳非凸优化算法来产生一个大型数据集；利用当前数据集构建一个深度神经网络，命名为EDNet，通过反向传播技术学习数据集中的数据使得网络的输出逐渐逼近数据集中的输出部分；使用微调算法微调EDNet的输出，得到严格满足问题约束的最优解；利用Adaboost.R2算法作为训练策略依次训练出M个EDNet，将这M个EDNet并行排列形成E2DNet；M个最优解中拥有最小发电代价的解被选为整个集成网络的最优解。将训练完备的E2DNet投入使用，在线处理智能电网的经济调度问题。
Description
技术领域
本发明属于集成学习、深度学习、电网优化的交叉领域，具体提供一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，它不仅能利用深度学习的学习能力强、泛化性能好、单次前向传播速度快等优点，还利用了集成学习的优势，进一步提高了求解的精确性，使其具有卓越的优化能力，能够解决智能电网中复杂的经济调度问题，极大的提高了智能电网的服务能力。
背景技术
实时经济调度(又称最优功率分配)是智能电网中一类重要的优化问题，旨在满足本地发电机发电约束、供需平衡约束的前提下最小化总发电代价，即在保证电网正常工作的前提下最大化其经济性。由于实际的电网中阀点效应、多燃料选择等非线性因素的存在，使得智能电网的经济调度问题一直是一个极具挑战性的难题。
从求解精确性的角度来说，传统的启发式算法，例如遗传算法、蚁群算法，解的质量相对较低，难以满足电力系统的精度要求。
从求解稳定性的角度来说，由于其内含的随机策略(例如遗传算法中的轮盘赌策略)以及算法本身的部分特征参数大小(例如差分进化算法中的差分变异概率、交叉率概率)难以确定，导致多次求解所得出的解是不同的，质量参差不齐，无法保证其良好的稳定性。
从求解实时性的角度来说，一方面，启发式算法基于种群的优化机制和迭代的运行方式大大提高了其计算代价和计算时间，考虑到如今智能电网中可再生能源供给量和网络负载在短时间内可能发生大幅波动的特点，启发式算法应被认为难以承担实时调度的工作任务。另一方面，启发式算法由于对真实电网场景中相关计算软/硬件要求较高，因此应被认为不符合应当今智能电网“经济性”的趋势。
发明内容
为了克服现有技术难以满足智能电网的实时经济调度要求的不足，本发明基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，以深度学习技术为核心，以集成网络为整体框架，结合二进制编码特征提取手段和微调算法，不仅有效满足智能电网的经济调度的精确性要求，同时也大大提高了求解的效率，实现了数量级的加速。
本发明为解决上述技术问题提供了如下技术方案：
一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1)，获取电网系统的发电参数，包括系统中各发电机的发电代价函数和发电机负载上下限；
步骤2)，使用已有的最佳非凸优化算法来产生一个大型数据集；
步骤3)，利用当前数据集，构建一个深度神经网络，命名为EDNet，通过反向传播技术学习数据集中的数据使得网络的输出逐渐逼近数据集中的输出部分；
步骤4)，使用微调算法微调3)中给出的伪最优解，得到严格满足问题约束的最优解；
步骤5)，利用Adaboost.R2算法作为训练策略，依次训练出M个EDNet，将这M个EDNet 并行排列，M个最优解中拥有最小发电代价的解被选为整个集成网络的最优解。这样的集成网络被命名为E2DNet。
步骤6)，将训练完备的E2DNet投入使用，在线处理智能电网的经济调度问题。
进一步，所述步骤2)中，非凸优化算法根据具体优化问题的不同而可能有所不同，换句话说，生成的大型数据集中的每一组数据可以来自于不同的非凸优化算法。
所述非凸优化算法为遗传算法、粒子群算法、进化算法或生物地理学优化算法等。
进一步，所述步骤3)中，EDNet网络是一个具有全连接结构的深度神经网络，其输入为网络负载、发电代价函数的参数和发电机状态特征，其输出为问题的最优解。
进一步，所述步骤4)中，平衡发电和需求的微调算法过程如下：
4.1)已知总负载Pd、本地发电输出Pi，求解全局功率供需误差平均值δ：
其中N是发电机的个数；
4.2)每个发电机通过计算更新出可能的功率输出Pi：
Pi＝Pi+sign(δ)max{|δ|,s} (2)
以及
直到发电量和需求量平衡，也就是δ＝0，s表示最小步长。
本发明的技术构思为：获取电网系统的发电参数，其中包括系统中各发电机的发电代价函数和发电机负载上下限，以此建立智能电网的经济调度模型。利用已有的最佳的经济调度算法生成一个大型数据集。数据集的输入部分为所研究优化问题的参数，包括但不限于网络负载、发电代价参数、发电机状态。数据集的输出部分为所研究优化问题的最优解。利用生成的数据集训练一个名为EDNet的深度神经网络，该网络的输入层接收数据集的信息，输出层则生成最优解。利用集成学习技术，训练多个EDNet并行排列形成一个集成网络，命名为 E2DNet。E2DNet中拥有最小发电代价的解被选为其输出。
本发明的有益效果为：以深度学习技术为核心，以集成网络为整体框架，结合二进制编码特征提取手段和微调算法，不仅有效满足智能电网的经济调度的精确性要求，同时也大大提高了求解的效率，实现了数量级的加速。
附图说明
图1是本发明中基于集成神经网络的智能电网经济调度方法的流程图。
图2是本发明中提出的EDNet的结构示意图。
图3是本发明中提出的E2DNet的结构示意图。
图4是本发明中提出的EDNet和E2DNet在不同网络负载的情况下与最佳非凸优化算法的求解性能对比。
图5是本发明中提出的EDNet和E2DNet在不同发电机状态的情况下与最佳非凸优化算法的求解性能对比。
图6是本发明中提出的EDNet和E2DNet在不同发电代价参数的情况下与最佳非凸优化算法的求解性能对比。
图7是本发明中提出的EDNet和E2DNet与最佳非凸优化算法的实时性对比。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清晰，下面结合附图和实际实验对本发明的技术方案作进一步描述。
参照图1，一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，首先获取电网系统的发电参数，包括系统中各发电机的发电代价函数和发电机负载上下限；使用已有的最佳非凸优化算法来产生一个大型数据集；利用当前数据集，构建一个深度神经网络，命名为EDNet，通过反向传播技术学习数据集中的数据使得网络的输出逐渐逼近数据集中的输出部分；使用微调算法微调EDNet的输出，得到严格满足问题约束的最优解；利用Adaboost.R2算法作为训练策略，依次训练出M个EDNet，将这M个EDNet并行排列形成E2DNet。M个最优解中拥有最小发电代价的解被选为整个集成网络的最优解。将训练完备的E2DNet投入使用，在线处理智能电网的经济调度问题。
本实施例的一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1)，获取电网系统的发电参数，包括系统中各发电机的发电代价函数和发电机负载上下限；
步骤2)，使用已有的最佳非凸优化算法来产生一个大型数据集；
所述步骤2)中，最佳非凸优化算法根据具体优化问题的不同而可能有所不同。换句话说，生成的大型数据集中的每一组数据可以来自于不同的优化算法，例如遗传算法、粒子群算法、进化算法或生物地理学优化算法等；
步骤3)，利用当前数据集，构建一个深度神经网络，命名为EDNet，通过反向传播技术学习数据集中的数据使得网络的输出逐渐逼近数据集中的输出部分；
所述步骤3)中，EDNet网络是一个具有全连接结构的深度神经网络，其结构如图2所示，其输入为网络负载、发电代价函数的参数和发电机状态特征，其输出为问题的最优解。
步骤4)，使用微调算法微调3)中给出的伪最优解，得到严格满足问题约束的最优解；
所述步骤4)中，平衡发电和需求的微调算法过程如下：
4.1)已知总负载Pd、本地发电输出Pi，求解全局功率供需误差平均值δ：
其中N是发电机的个数；
4.2)每个发电机通过计算更新出可能的功率输出Pi：
Pi＝Pi+sign(δ)max{|δ|,s} (5)
以及
直到发电量和需求量平衡，也就是δ＝0，s表示最小步长。
步骤5)，利用Adaboost.R2算法作为训练策略，依次训练出M个EDNet，将这M个EDNet 并行排列，M个最优解中拥有最小发电代价的解被选为整个集成网络的最优解。这样的集成网络被命名为E2DNet。其结构如图3所示。
步骤6)，将训练完备的E2DNet投入使用，在线处理智能电网的经济调度问题。
从实验结果(图4-6)可以看出，本发明利用一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，能高质量解决的经济调度任务，其结果可以满足实际分布电力系统经济调度的高精度要求。
从实验结果(图7)可以看出，本发明结合深度学习和集成学习技术，在保证求解精度的前提下，实现了数量级的加速。
以上结合附图详细说明和陈述了本发明的实施方式，但并不局限于上述方式。在本领域的技术人员所具备的知识范围内，只要以本发明的构思为基础，还可以做出多种变化和改进。
Claims (5)
1.一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1)获取电网系统的发电参数，包括系统中各发电机的发电代价函数和发电机负载上下限；
2)使用已有的最佳非凸优化算法来产生一个大型数据集；
3)利用当前数据集，构建一个深度神经网络，命名为EDNet，通过反向传播技术学习数据集中的数据使得网络的输出逐渐逼近数据集中的输出部分；
4)使用微调算法微调3)中给出的伪最优解，得到严格满足问题约束的最优解；
5)利用Adaboost.R2算法作为训练策略，依次训练出M个EDNet，将这M个EDNet并行排列，M个最优解中拥有最小发电代价的解被选为整个集成网络的最优解。这样的集成网络被命名为E2Dnet；
6)将训练完备的E2DNet投入使用，在线处理智能电网的经济调度问题。
2.根据权利要求1所述的一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，其特征在于，所述步骤2)中，最佳非凸优化算法根据具体优化问题的不同而可能有所不同，生成的大型数据集中的每一组数据可以来自于不同的非凸优化算法。
3.根据权利要求2所述的一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，其特征在于，所述最佳非凸优化算法为遗传算法、粒子群算法、进化算法或生物地理学优化算法。
4.根据权利要求1～3之一所述的一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，其特征在于，所述步骤3)中，EDNet网络是一个具有全连接结构的深度神经网络，其输入为网络负载、发电代价函数的参数和发电机状态特征，其输出为问题的最优解。
5.根据权利要求1～3之一所述的一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法，其特征在于，所述步骤4)中，平衡发电和需求的微调算法过程如下：
4.1)已知总负载Pd、本地发电输出Pi，求解全局功率供需误差平均值δ：
其中N是发电机的个数；
4.2)每个发电机通过计算更新出可能的功率输出Pi：
Pi＝Pi+sign(δ)max{|δ|,s} (2)
以及
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