CN113393051B - 基于深度迁移学习的配电网投资决策方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，包括数据收集及筛选，然后以边缘分布概率描述电网的数据分布特征，再以条件分布概率表征电网网络关系特征，完成源域电网到目标电网的特征迁移，实现了配电网投资小样本下的自适应学习，最终建立基于目标配电网的投入产出非线性映射模型，来对配电网投资进行决策。本发明通过深度学习网络构建电网投资投入‑产出关联关系，从“纯数据”的角度对电网投资决策问题进行分析，同时引入迁移学习过程，利用其自适应的特点通过自身少量样本从其它相似电网迁移数据分布特征和网络关系特征，解决了现有数据驱动方法在关联挖掘过程中训练样本不足的难题。
Description
技术领域
本发明涉及电网投资决策技术领域，具体地讲，是涉及一种基于深度迁移学习的配电网投资决策方法。
背景技术
在电网投资决策领域，随着清洁能源的快速发展以及供需交互的加深，投资改造措施日益复杂化、多样化。传统投资决策方法存在以下问题：(1)配电网升级改造措施复杂多样，且不同投资项目得到的效益差距显著，以增设智能电表为例，通常难以通过建立数学模型量化智能电表投资后对电网的影响。(2)传统投资决策方案涉及一系列的非线性潮流计算以及安全约束，但实际决策之前往往难以获得清晰的网架结构。(3)电网投资周期通常以年为单位，新一轮投资时缺乏电网数据样本支撑。特别是在涉及新增投资要素时，缺乏数据量化具体的投资效果。在此情况下，通过传统的投资决策方法难以满足电网的精准化要求。
投资决策问题的根本目标在于提升效益，在数学模型难以建立的情况下基于投资效益的关联规则分析是发现问题潜在规律和提高计算效率有效的方法。但现有研究中的关联挖掘方法都需要大量的运行数据作为基础，或者相对清晰的网架结构。在网架结构未知以及运行数据不完备情况下现有方法的适用性大大降低。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供一种适应性更好的基于深度迁移学习的配电网投资决策方法。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，包括以下步骤：
S10、数据收集及筛选：收集不同配电网的历史数据作为运行样本组成目标配电网迁移学习的原始数据集DR，以及目标电网运行样本DT，基于最大均值差异MMD来计算各运行样本与目标电网运行样本的差异度，并通过阈值法剔除相似度较低的运行样本后输出源域数据集DS；
S20、边缘分布自适应：基于筛选得到的源域数据集DS构建自动编码器DSAE(1)及相应的解码器输出将训练好的DSAE(1)作为目标电网运行样本DT构建n层的自动编码器DSAE(2)的预训练模型，并对网络的前m层进行冻结，最后对DSAE(2)的n-m层进行自训练以保留自身样本特征关系，基于训练好的模型得到重构后的目标配网数据/>
S30、条件分布自适应：先以作为输入、/>作为输出，构建n层深度学习网络作为预训练模型，记为DLN(1)，再以/>作为输入、/>作为输出，构建n层深度学习网络DLN(2)，并迁移DLN(1)的前l层隐藏层参数，然后对DLN(2)进行训练，将/>作为输入，基于训练好的模型输出得到预测值/>
S40、根据测试集中实际值与预测值的误差比较在参数l不同取值下的迁移效果，选取最优迁移参数，最终输出基于目标配电网的投入产出非线性映射模型，来对配电网投资进行决策。
具体地，所述步骤S10中，原始数据集由nR个配电网的历史数据组成，表示为DR＝{dR(1),dR(2),...,dR(nR)}。
具体地，所述步骤S10中，基于最大均值差异MMD来度量不同数据集变量之间的差异性，其用数学表达形式为：
其中，表示源域数据集变量，/>表示目标域数据集变量，n1和n2表示两个数据集的样本容量，求解两个特征空间的内积时采用高斯核函数。
进一步地，所述步骤S20中，在构建自动编码器DSAE(1)及相应的解码器输出期间通过在SAE中间隐藏层添加稀疏性约束来提高自动编码器DSAE(1)的特征提取能力。
具体地，所述步骤S20中添加稀疏性约束具体采用KL散度。
进一步地，所述步骤S30中，在构建的n层的预训练模型DLN(1)中，用和/>存储各个隐藏层的权重与偏置。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明通过深度学习网络构建电网投资投入-产出关联关系，从“纯数据”的角度对电网投资决策问题进行分析，同时引入迁移学习过程，利用其自适应的特点通过自身少量样本从其它相似电网迁移数据分布特征和网络关系特征，解决了现有数据驱动方法在关联挖掘过程中训练样本不足的难题。此外，因为不涉及仿真模型的建立，从而能有效应用于网架结构未知、运行数据不完备等特殊投资场景。本发明构思巧妙，过程相对简单，应用方便，适于在电网投资决策领域应用。
(2)本发明巧妙地从概率论角度来解决电网投资决策问题，以边缘分布概率描述电网的数据分布特征，并以条件分布概率表征电网网络关系特征，从而通过边缘分布适配和条件分布适配两个阶段完成源域电网到目标电网的特征迁移，实现了小样本下的自适应学习，避免了传统方法繁琐的物理建模过程的同时，也降低了现有数据驱动方法对数据样本的依赖，提高了现有投资决策方法在不同投资场景下的适应性。
附图说明
图1为本发明-实施例的流程示意图。
图2为本发明-实施例的系统应用示意图，图2a为系统应用参数设置示意图，图2b为系统应用灵敏度分析示意图，图2c为系统应用备选方案生成示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例
如图1至图2所示，该基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，主要包括数据收集及筛选、边缘分布自适应、条件分布自适应三个部分，各部分的具体过程如下：
S10、数据收集及筛选：由于电网投资规划通常以年为周期，目标配电网的历史运行数据往往难以达到深度学习训练所需的样本容量要求，因此收集nR个配电网的历史数据作为目标配电网迁移学习的原始数据集DR＝{dR(1),dR(2),...,dR(nR)}。
基于最大均值差异MMD来度量不同数据集变量之间的差异性，其用数学表达形式为：
其中，表示源域数据集变量，/>表示目标域数据集变量，n1和n2表示两个数据集的样本容量，求解两个特征空间的内积时采用高斯核函数。
因此基于MMD，整个样本筛选过程如下：
S11、收集来自不同电网的运行样本组成DR，以及目标电网运行样本DT；
S12、根据MMD数学表达式计算各运行样本与目标电网运行样本的差异度；
S13、设置阈值，剔除相似度较低的运行样本后输出源域数据集DS。
S20、边缘分布自适应：
首先，基于筛选得到的源域数据集DS构建自动编码器DSAE(1)及相应的解码器输出期间通过在SAE中间隐藏层添加稀疏性约束来提高自动编码器DSAE(1)的特征提取能力，具体形式采用KL散度；
将训练好的自动编码器DSAE(1)作为目标电网运行样本DT构建n层的自动编码器DSAE(2)的预训练模型，并对网络的前m层进行冻结；
最后对自动编码器DSAE(2)的n-m层进行自训练以保留自身样本特征关系，基于训练好的模型得到重构后的目标配网数据从而达到“样本规范”的作用。
S30、条件分布自适应：
先以作为输入、/>作为输出，构建n层深度学习网络作为预训练模型，记为DLN(1)，用/>和/>存储各个隐藏层的权重与偏置；
再以作为输入、/>作为输出，构建n层深度学习网络DLN(2)，并迁移DLN(1)的前l层隐藏层参数；
对DLN(2)进行训练，将作为输入，基于训练好的模型输出得到预测值
S40、根据测试集中实际值与预测值的误差比较在参数l不同取值下的迁移效果，选取最优迁移参数，最终输出基于目标配电网的投入产出非线性映射模型。
然后根据配电网投资需求和输入数据对基于目标配电网的投入产出非线性映射模型的输出结果进行灵敏度分析，获得对应不同的配电网投资需求的备选方案，最后根据备选方案来对配电网投资进行决策。其中配电网投资需求包括经济提升、性能提升和综合最优，灵敏度分析的指标包括供电可靠性、系统平均停电频率、电压合格率、系统失负荷量、线路重载比例、线路平均负载率、配电重载比例、网损率、配电平均负载率、清洁能源消纳率。
跟传统方法相比，本发明通过深度学习网络构建电网投资投入-产出关联关系，从“纯数据”的角度对电网投资决策问题进行分析。由于引入了迁移学习过程，所提方法能自适应的通过自身少量样本从其它相似电网迁移数据分布特征和网络关系特征，解决了现有数据驱动方法在关联挖掘过程中训练样本不足的难题。此外，因为不涉及仿真模型的建立，从而能有效应用于网架结构未知、运行数据不完备等特殊投资场景。
上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而做出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、数据收集及筛选：收集不同配电网的历史数据作为运行样本组成目标配电网迁移学习的原始数据集DR，以及目标电网运行样本DT，基于最大均值差异MMD来计算各运行样本与目标电网运行样本的差异度，并通过阈值法剔除相似度较低的运行样本后输出源域数据集DS；
S20、边缘分布自适应：基于筛选得到的源域数据集DS构建自动编码器DSAE1及相应的解码器输出将训练好的DSAE1作为目标电网运行样本DT构建n层的自动编码器DSAE2的预训练模型，并对网络的前m层进行冻结，最后对DSAE2的n-m层进行自训练以保留自身样本特征关系，基于训练好的模型得到重构后的目标配网数据/>其中在构建自动编码器DSAE1及相应的解码器输出/>期间通过在SAE中间隐藏层添加稀疏性约束来提高自动编码器DSAE1的特征提取能力；
S30、条件分布自适应：先以作为输入、/>作为输出，构建n层深度学习网络作为预训练模型，记为DLN1，再以/>作为输入、/>作为输出，构建n层深度学习网络DLN2，并迁移DLN1的前l层隐藏层参数，然后对DLN2进行训练，将/>作为输入，基于训练好的模型输出得到预测值/>
S40、根据测试集中实际值与预测值的误差比较在参数l不同取值下的迁移效果，选取最优迁移参数，最终输出基于目标配电网的投入产出非线性映射模型，根据配电网投资需求和输入数据对基于目标配电网的投入产出非线性映射模型的输出结果进行灵敏度分析，获得对应不同的配电网投资需求的备选方案，最后根据备选方案来对配电网投资进行决策；
其中配电网投资需求包括经济提升、性能提升和综合最优；灵敏度分析的指标包括供电可靠性、系统平均停电频率、电压合格率、系统失负荷量、线路重载比例、线路平均负载率、配电重载比例、网损率、配电平均负载率、清洁能源消纳率。
2.根据权利要求1所述的基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，其特征在于，所述步骤S10中，原始数据集由nR个配电网的历史数据组成，表示为DR＝{dR(1),dR(2),...,dR(nR)}。
3.根据权利要求2所述的基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，其特征在于，所述步骤S10中，基于最大均值差异MMD来度量不同数据集变量之间的差异性，其用数学表达形式为：
其中，表示源域数据集变量，/>表示目标域数据集变量，n1和n2表示两个数据集的样本容量，求解两个特征空间的内积时采用高斯核函数。
4.根据权利要求1～3任一项所述的基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，其特征在于，所述步骤S20中添加稀疏性约束具体采用KL散度。
5.根据权利要求1～3任一项所述的基于深度迁移学习的配电网投资决策方法，其特征在于，所述步骤S30中，在构建的n层的预训练模型DLN1中，用和/>存储各个隐藏层的权重与偏置。
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