CN114004423A - 一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法及系统 - Google Patents

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CN114004423A CN202111410251.3A CN202111410251A CN114004423A CN 114004423 A CN114004423 A CN 114004423A CN 202111410251 A CN202111410251 A CN 202111410251A CN 114004423 A CN114004423 A CN 114004423A
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Abstract

本发明公开了一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法及系统，涉及能源需求预测技术领域。所述方法包括：根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。本发明能够通过分析区域之间煤炭、石油、天然气、核能消耗量与生产总值间的关系特征值，提高区域煤炭、石油、天然气、核能能源需求量预测的准确性。

Description

一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法及系统
技术领域
本发明涉及能源需求预测技术领域，尤其涉及一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法及系统。
背景技术
区域能源是一种冷、热、水、电协同作用的区域能源解决方案，旨在发展冷，热，生活热水和电力的生产和供应之间的协同作用。在传统的能源需求预测中，通常只考虑经济规模和增长、人口规模和增速、产业结构和发展等的影响，很少考虑区域之间煤炭、石油、天然气、核能需求量与生产总值、能效的关联、制约和协同关系。冷、热、电多种能源具有关系复杂并交互作用的随机和模糊不确定性事件或参量的系统。在各种不确定性随机和模糊事件或参量的影响下，冷、热、电多种能源需求变得更具随机特性和模糊特性，这些特性都会影响地区能源利用效率。
现有的冷、热、电多种能源需求预测通常采用确定性计算或概率分析计算方法。确定性计算的方法通常是在假设冷、热、电多种能源需求都确定的情况下进行地区能源需求预测，也没有考虑能源利用效率等因素的影响，计算结果难以反映地区能源需求的实际情况。而概率分析计算通常是在只假设冷、热、电能源中某个单一因素为不确定性因素的情况下冷、热、电多种能源需求预测量，计算不够全面。
发明内容
本发明目的在于，提供一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法及系统，通过分析区域之间煤炭、石油、天然气、核能消耗量与生产总值间的关系特征值，确定区域煤炭、石油、天然气、核能能源需求量的预测值。
为实现上述目的，本发明提供一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，包括：
根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；
根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；其中，所述区域历史生产总值数据集包括煤炭消耗相关数据、石油消耗相关数据、天然气消耗相关数据和核能消耗相关数据；
将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。
优选地，所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，还包括：根据所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵，计算区域能源利用效率。
优选地，所述深度置信网络的构建过程包括：
构建一个输入层、三个隐藏层和一个输出层的网络结构模型；
利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到输入变量之间的协同关系特性。
优选地，所述利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到输入变量之间的协同关系特性，包括：
利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到区域内不同能源需求量之间的协同关系特性、区域之间不同能源需求量的协同关系特性、得到区域内不同能源需求量与生产总值、能效之间的协同关系特性，以及区域之间不同能源需求量与生产总值、能效的协同关系特性。
本发明还提供一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，包括：
区域能源消耗数据矩阵构建模块，用于根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；
区域生产总值数据矩阵构建模块，用于根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；其中，所述区域历史生产总值数据集包括煤炭消耗相关数据、石油消耗相关数据、天然气消耗相关数据和核能消耗相关数据；
特征训练模块，用于将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。
优选地，所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，还包括区域能源利用效率计算模块，用于根据所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵，计算区域能源利用效率。
优选地，所述深度置信网络包括一个输入层、三个隐藏层和一个输出层；所述深度置信网络通过利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到输入变量之间的协同关系特性。
优选地，所述深度置信网络通过利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到区域内不同能源需求量之间的协同关系特性、区域之间不同能源需求量的协同关系特性、得到区域内不同能源需求量与生产总值、能效之间的协同关系特性，以及区域之间不同能源需求量与生产总值、能效的协同关系特性。
本发明实施例还提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一实施例所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明公开的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，包括：根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；其中，所述区域历史生产总值数据集包括煤炭消耗相关数据、石油消耗相关数据、天然气消耗相关数据和核能消耗相关数据；将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。本发明能够通过分析区域之间煤炭、石油、天然气、核能消耗量与生产总值间的关系特征值，提高区域煤炭、石油、天然气、核能能源需求量预测的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明某一实施例提供的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法的流程示意图；
图2是本发明某一实施例提供的考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统的结构示意图；
图3是本发明某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
能源系统是一个复杂的非线性时变系统，能源系统的运行受经济发展、人口增长、技术进步、政策调控、能源贸易等因素的影响，而且这些因素交互作用、相互影响、高度耦合。近年来能源需求预测的研究重点由上述的传统方法转到了各种新兴的非线性方法。各种计算科学也开始被应用于能源需求预测领域，例如遗传算法和神经网络算法等。比如，运用遗传算法来预测土耳其能源需求总量，并指出比政府模型更精确；用遗传算法来预测土耳其石油、天然气、煤的需求；用神经网络模型来预测加拿大居民的能源消费；用神经网络分析了全球清洁能源的消费；用神经网络模型对电力能源需求量分别进行了短期、中期和长期的预测；用混沌时间序列模型对我国能源生产总量进行建模，并分析了模型的合理性。混沌时间序列模型，由于其对初始条件十分敏感，以至于进行长期预测时扰动太大，很难获得准确的预测。遗传算法由于其参数设定主要依靠建模者经验，具有一定的主观性；且不同的遗传技术也会有不同的参数，因此，算法的通用性受限。由于能源领域的数据有不断变大的趋势，未来数值容易超过学习样本最大值，因此神经网络算法不适合长期预测。在灰色理论中将未知信息进行灰色处理，由于对能源系统作用的因素是时变的，因此在进行长期预测时精度也会下降。
与不同能源独立运营的传统能源系统相比，多能源系统可以将气、电、热(热、冷)能等不同的能源载体整合在一起，实现同步供能，提高能源利用效率。区域综合能源系统以冷热电联供为核心，可以对区域内、区域间天然气和分布式能源协同调度、运行和控制。在满足系统多样化能源需求的同时，实现能源的梯级利用，提高经济效益和环境效益是未来能源系统发展的重要方向。现代城市以微电网为核心，具有典型的多能源系统特征。
请参阅图1，图1是本发明某一实施例提供的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法的流程示意图。
本实施例提供的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，包括以下步骤：
S110，根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；
S120根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；其中，所述区域历史生产总值数据集包括煤炭消耗相关数据、石油消耗相关数据、天然气消耗相关数据和核能消耗相关数据；
S130，将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。
在某一实施例中，根据区域历史能源消耗数据集，第i个区域n年能源消耗量等的数据，通过处理、计算和分析，构建第k年第i个区域能源消耗量历史数据矩阵：
Figure BDA0003365224580000061
其中，
Figure BDA0003365224580000062
为第k年第i个区域能源消耗量历史数据矩阵，i＝1,2,...,NR,j＝1,2,...,NEi，k＝1,2,...,n,NR为能源区域的数量,NEi为第i个区域中能源用户的数量，n为能源分析年的数量；
Figure BDA0003365224580000063
为第i个区域中第k年第j个能源用户能源用户煤炭消耗量历史数据向量，k＝1,2,...,n,n为能源分析年的数量；
Figure BDA0003365224580000064
为第i个区域中第k年第j个能源用户能源用户石油消耗量历史数据向量；
Figure BDA0003365224580000065
为第i个区域中第k年第j个能源用户能源用户天然气消耗量历史数据向量；
Figure BDA0003365224580000071
为第i个区域中第k年第j个能源用户能源用户核能消耗量历史数据向量。
在第i个区域中，第k年第j个能源用户煤炭消耗量
Figure BDA0003365224580000072
石油消耗量
Figure BDA0003365224580000073
天然气消耗量
Figure BDA0003365224580000074
核能消耗量
Figure BDA0003365224580000075
分别用如下矩阵表示：
Figure BDA0003365224580000076
Figure BDA0003365224580000077
Figure BDA0003365224580000078
Figure BDA0003365224580000079
其中，
Figure BDA00033652245800000710
为第i个区域中第j个能源用户第k年煤炭消耗量；
Figure BDA00033652245800000711
为第i个区域中第j个能源用户第k年石油消耗量；
Figure BDA00033652245800000712
为第i个区域中第j个能源用户第k年天然气消耗量；
Figure BDA00033652245800000713
为第i个区域中第j个能源用户第k年核能消耗量。NEi为第i个区域中能源用户的数量。
第i个区域能源消耗量历史数据矩阵为：
Figure BDA00033652245800000714
其中，Ei为第i个区域能源消耗量历史数据矩阵，i＝1,2,...,NR,NR为能源区域的数量；
Figure BDA00033652245800000715
为第i个区域中第k年煤炭消耗量历史数据向量，k＝1,2,...,n,n为能源分析年的数量；
Figure BDA00033652245800000716
为第i个区域中第k年石油消耗量历史数据向量；
Figure BDA00033652245800000717
为第i个区域中第k年天然气消耗量历史数据向量；
Figure BDA00033652245800000718
为第i个区域中第k年核能消耗量历史数据向量。
在某一实施例中，根据区域历史生产总值数据集，获取第i个区域中n年生产总值等的数据，构建第k年第i个区域生产总值历史数据矩阵：
Figure BDA0003365224580000081
其中，Vi k为第k年第i个区域生产总值历史数据矩阵；
Figure BDA0003365224580000082
为第i个区域中第k年与煤炭消耗量相关的生产总值历史数据向量；
Figure BDA0003365224580000083
为第i个区域中第k年与石油消耗量相关的生产总值历史数据向量；
Figure BDA0003365224580000084
为第i个区域中第k年与天然气消耗量相关的生产总值历史数据向量；
Figure BDA0003365224580000085
为第i个区域中第k年与核能消耗量相关的生产总值历史数据向量。
在第i个区域中，第k年第j个能源用户与煤炭、石油、天然气、核能消耗量相关的生产总值数学上分别用如下矩阵表示：
Figure BDA0003365224580000086
Figure BDA0003365224580000087
Figure BDA0003365224580000088
Figure BDA0003365224580000089
其中，
Figure BDA00033652245800000810
为第i个区域中第k年能源用户与煤炭消耗量相关的生产总值历史数据向量；
Figure BDA00033652245800000811
为第i个区域中第j个能源用户第k年与煤炭消耗量相关的生产总值；
Figure BDA00033652245800000812
为第i个区域中第j个能源用户第k年与石油消耗量相关的生产总值；
Figure BDA00033652245800000813
为第i个区域中第j个能源用户第k年与天然气消耗量相关的生产总值；
Figure BDA00033652245800000814
为第i个区域中第j个能源用户第k年与核能消耗量相关的生产总值。
构建第i个区域生产总值历史数据矩阵：
Figure BDA00033652245800000815
其中，Vi为第i个区域中生产总值历史数据矩阵，i＝1,2,...,NR,NR为能源区域的数量；
Figure BDA00033652245800000816
为第i个区域中第k年与煤炭消耗量相关的生产总值历史数据向量，k＝1,2,...,n,n为能源分析年的数量；
Figure BDA0003365224580000091
为第i个区域中第k年与石油消耗量相关的生产总值历史数据向量；
Figure BDA0003365224580000092
为第i个区域中第k年与天然气消耗量相关的生产总值历史数据向量；
Figure BDA0003365224580000093
为第i个区域中第k年与核能消耗量相关的生产总值历史数据向量。
在考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法中，还包括：根据所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵，计算区域能源利用效率。
利用能源消耗量数据矩阵和生产总值数据矩阵，计算第k年第i个区域中第j(j＝1,2,...,NEi)个能源用户煤炭、石油、天然气、核能利用效率，其计算式分别为：
Figure BDA0003365224580000094
Figure BDA0003365224580000095
Figure BDA0003365224580000096
Figure BDA0003365224580000097
其中，
Figure BDA0003365224580000098
分别为第k年第i个区域中第j(j＝1,2,...,NEi)个能源用户煤炭、石油、天然气、核能利用效率。
计算第k年第i个区域煤炭、石油、天然气、核能利用效率的综合平均值：
Figure BDA0003365224580000099
Figure BDA00033652245800000910
Figure BDA00033652245800000911
Figure BDA0003365224580000101
其中，
Figure BDA0003365224580000102
分别为第k年第i个区域煤炭、石油、天然气、核能利用效率的综合平均值，
Figure BDA0003365224580000103
分别为第k年第i个区域第j(j＝1,2,...,NEi)个能源用户煤炭、石油、天然气、核能利用效率的权重系数。
计算n年里第i个区域能源利用效率(简称能效)：
Figure BDA0003365224580000104
其中，ei为n年里第i个区域能效的综合平均值，
Figure BDA0003365224580000105
分别为第i个区域煤炭、石油、天然气、核能利用效率的权重系数。
计算所有区域能源利用效率(简称能效)：
Figure BDA0003365224580000106
其中，e为n年里所有区域能效的综合平均值，ki为第i个区域能源利用效率的权重系数。
针对获取的能源消耗量等用户用能数据，采用概率分析的方法，计算并确定第i个区域中第j(j＝1,2,...,NEi)个能源用户煤炭、石油、天然气、核能消耗量按照正态分布规律变化的概率、均值和方差：pCij、μCij和σCij；pOij、μOij和σOij；pGij、μGij和σGij；pNij、μNij和σNij。计算并确定第i个区域中煤炭、石油、天然气、核能消耗量按照正态分布规律变化的概率、均值和方差：pCi、μCi和σCi；pOi、μOi和σOi；pGi、μGi和σGi；pNi、μNi和σNi。计算并确定所有区域煤炭、石油、天然气、核能总的消耗量按照正态分布规律变化的概率；均值和方差：pC、μC和σC；pO、μO和σO；pG、μG和σG；pN、μN和σN。
采用概率分析的方法，计算并确定第i个区域中第j(j＝1,2,...,NEi)个能源用户与煤炭、石油、天然气、核能消耗量相关的生产总值按照正态分布规律变化的概率；均值和方差：pVCij、μVCij和σVCij；pVOij、μVOij和σVOij；pVGij、μVGij和σVGij；pVNij、μVNij和σVNij。计算并确定第i个区域中与煤炭、石油、天然气、核能消耗量相关的生产总值按照正态分布规律变化的概率、均值和方差：pVCi、μVCi和σVCi；pVOi、μVOi和σVOi；pVGi、μVGi和σVGi；pVNi、μVNi和σVNi。计算并确定所有区域与煤炭、石油、天然气、核能总的消耗量相关的生产总值按照正态分布规律变化的概率、均值和方差：pVC、μVC和σVC；pVO、μVO和σVO；pVG、μVG和σVG；pVN、μVN和σVN。
采用概率分析的方法，计算并确定第i个区域中第j(j＝1,2,...,NEi)个能源用户与煤炭、石油、天然气、核能消耗量相关的能效按照正态分布规律变化的概率；均值和方差：peCij、μeCij和σeCij；peOij、μeOij和σeOij；peGij、μeGij和σeGij；peNij、μeNij和σeNij。计算并确定第i个区域中与煤炭、石油、天然气、核能消耗量相关的能效按照正态分布规律变化的概率、均值和方差：peCi、μeCi和σeCi；peOi、μeOi和σeOi；peGi、μeGi和σeGi；peNi、μeNi和σeNi。计算并确定所有区域与煤炭、石油、天然气、核能总的消耗量相关的能效按照正态分布规律变化的概率、均值和方差：peC、μeC和σeC；peO、μeO和σeO；peG、μeG和σeG；peN、μeN和σeN。
本发明利用能源消耗量及生产总值的历史数据，采用深度置信网络，对区域煤炭、石油、天然气、核能需求量进行预测。所述深度置信网络的构建过程包括：构建一个输入层、三个隐藏层和一个输出层的网络结构模型；利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到输入变量之间的协同关系特性。
利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到区域内不同能源需求量之间的协同关系特性、区域之间不同能源需求量的协同关系特性、得到区域内不同能源需求量与生产总值、能效之间的协同关系特性，以及区域之间不同能源需求量与生产总值、能效的协同关系特性。
在某一具体实施例中，深度置信网络由1个输入层、3个隐藏层和1个输出层构成。输入层表征区域能源需求量、生产总值和能效的输入数据接入与排序关系。设置3个受限玻尔兹曼机RBM1、RBM2、RBM3，受限玻尔兹曼机RBM1表征区域能源需求量、生产总值和能效的输入数据X与第一隐藏层H1之间的连接关系，受限玻尔兹曼机RBM2表征第一隐藏层H1与第二隐藏层H2之间的连接关系，受限玻尔兹曼机RBM3表征第二隐藏层H2与第三隐藏层H3之间的连接关系。输出层表征区域能源需求量预测值与排序关系。
深度信念网络利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下对区域能源需求量、生产总值和能效之间的关联、制约和协同关系特性进行学习训练，(1)确定区域内煤炭、石油、天然气、核能需求量之间关联、制约和协同关系特征值，(2)确定区域之间煤炭、石油、天然气、核能需求量关联、制约和协同关系特征值，(3)确定区域内煤炭、石油、天然气、核能需求量与生产总值、能效之间关联、制约和协同关系特征值，(4)确定区域之间煤炭、石油、天然气、核能需求量与生产总值、能效的关联、制约和协同关系特征值；利用Softmax分类器，确定区域在未来年份的能源需求量并输出。
输入层的输入数据X为：
Figure BDA0003365224580000121
其中，X为深度置信网络输入层的输入数据矩阵。NI为输入层的输入数据的数量，
Figure BDA0003365224580000122
Figure BDA0003365224580000123
为第k年第i个区域能源消耗量历史数据矩阵(此处用
Figure BDA0003365224580000124
时出于与深度置信网络的一般要求相一致的目的)，其数学表示为：
Figure BDA0003365224580000125
输出层的输出数据Y为：
Figure BDA0003365224580000126
其中，Y为深度置信网络输出层的输出数据矩阵。Yi k为第k年第i个区域能源需求量预测数据矩阵，其数学表示为：
Figure BDA0003365224580000131
其中，
Figure BDA0003365224580000132
分别为第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求量预测值。
第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl的隐藏单元向量Hl为：：
Figure BDA0003365224580000133
其中，Hl为第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl的隐藏单元向量，
Figure BDA0003365224580000134
为第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl中与第k年第i个区域相关的隐藏单元向量元素，其数学表示为：
Figure BDA0003365224580000135
利用最大似然函数来训练受限玻尔兹曼机RBM，考虑受限玻尔兹曼机RBM的连接权重系数向量ω、偏置系数向量a和b，得到参数θ＝{ω,a,b}，其中：
第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl的连接权重系数向量ω为：
Figure BDA0003365224580000136
其中，
Figure BDA0003365224580000137
为与第k年第i个区域相关的第l级受限玻尔兹曼机RBMl的连接权重系数向量，其数学表示为：
Figure BDA0003365224580000138
Figure BDA0003365224580000141
第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl的可见单元偏置系数向量a为：
Figure BDA0003365224580000142
其中，
Figure BDA0003365224580000143
为与第k年第i个区域相关的第l级受限玻尔兹曼机RBMl的可见单元偏置系数a向量，其数学表示为：
Figure BDA0003365224580000144
第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl的隐藏单元偏置系数向量b为：`
Figure BDA0003365224580000145
其中，
Figure BDA0003365224580000146
为与第k年第i个区域相关的第l级受限玻尔兹曼机RBMl的隐藏单元偏置系数b向量，其数学表示为：
Figure BDA0003365224580000147
构造最大对数似然函数：
Figure BDA0003365224580000148
Figure BDA0003365224580000151
Figure BDA0003365224580000152
Figure BDA0003365224580000153
Figure BDA0003365224580000154
Figure BDA0003365224580000155
Figure BDA0003365224580000156
Figure BDA0003365224580000157
Figure BDA0003365224580000158
Figure BDA0003365224580000159
Figure BDA00033652245800001510
Figure BDA00033652245800001511
第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl的隐藏单元概率按照下式计算：
Figure BDA00033652245800001512
其中，σ为激活函数，σ＝(1+e-x)-1。
第l级(l＝1,2,3)受限玻尔兹曼机RBMl的可见单元概率按照下式计算：
Figure BDA0003365224580000161
在本发明实施例中，进一步考虑到能效协同优化的连接权重和偏置系数更新，在受限玻尔兹曼机RBM中，采用学习率对连接权重和偏置系数进行更新，采用协同率对能效进行更新。在这种更新原则下，受限玻尔兹曼机RBM与第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的连接权重的更新计算式如下：
Figure BDA0003365224580000162
Figure BDA0003365224580000163
Figure BDA0003365224580000164
Figure BDA0003365224580000165
式中
Figure BDA0003365224580000166
分别为与受限玻尔兹曼机RBM中第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的学习率，
Figure BDA0003365224580000171
Figure BDA0003365224580000172
分别为与受限玻尔兹曼机RBM中第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的能效协同率。
受限玻尔兹曼机RBM与第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的可见单元偏置系数的更新计算式如下：
Figure BDA0003365224580000173
Figure BDA0003365224580000174
Figure BDA0003365224580000175
Figure BDA0003365224580000176
式中
Figure BDA0003365224580000177
为与受限玻尔兹曼机RBM中第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的可见单元偏置系数的学习率，
Figure BDA0003365224580000178
为与受限玻尔兹曼机RBM中第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的可见单元偏置系数的能效协同率。
受限玻尔兹曼机RBM与第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的隐藏单元偏置系数的更新计算式如下：
Figure BDA0003365224580000179
Figure BDA0003365224580000181
Figure BDA0003365224580000182
Figure BDA0003365224580000183
Figure BDA0003365224580000184
其中
Figure BDA0003365224580000185
为与受限玻尔兹曼机RBM中第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的可见单元偏置系数的学习率，
Figure BDA0003365224580000186
为与受限玻尔兹曼机RBM中第k年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求相关的可见单元偏置系数的能效协同率。
第三隐藏层H3与输出层构成线性神经网络，将DBN提取的特征向量作为输入，通过线性激活函数处理得到能源需求的预测值。
利用第三隐藏层H3中更新的连接权重和偏置系数，可以得到第K年第i个区域第j个能源用户煤炭、石油、天然气、核能需求量的预测值：
Figure BDA0003365224580000187
Figure BDA0003365224580000188
Figure BDA0003365224580000191
Figure BDA0003365224580000192
得到第K年第i个区域煤炭、石油、天然气、核能需求量的预测值：
Figure BDA0003365224580000193
Figure BDA0003365224580000194
Figure BDA0003365224580000195
Figure BDA0003365224580000196
请参阅图2，图2是本发明某一实施例提供的考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统的结构示意图。
本实施例提供的考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，包括：
区域能源消耗数据矩阵构建模块210，用于根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；
区域生产总值数据矩阵构建模块220，用于根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；其中，所述区域历史生产总值数据集包括煤炭消耗相关数据、石油消耗相关数据、天然气消耗相关数据和核能消耗相关数据；
特征训练模块230，用于将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。
在本发明实施例中，考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，还包括区域能源利用效率计算模块，用于根据所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵，计算区域能源利用效率。
关于考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统的具体限定可以参见上文中对于考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法的限定，在此不再赘述。上述考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
请参阅图3，本发明实施例提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任意一个实施例中的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法。
处理器用于控制该计算机终端设备的整体操作，以完成上述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该计算机终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该计算机终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在一示例性实施例中，计算机终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific 1ntegrated Circuit，简称AS1C)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括计算机程序的计算机可读存储介质，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括计算机程序的存储器，上述计算机程序可由计算机终端设备的处理器执行以完成上述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
利用本发明所提出的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，阐明区域能效的交互制约和协同关系对能源需求量的影响，确定区域内煤炭、石油、天然气、核能需求量之间关联、制约和协同关系特征值，确定区域之间煤炭、石油、天然气、核能需求量关联、制约和协同关系特征值，确定区域内煤炭、石油、天然气、核能需求量与生产总值、能效之间关联、制约和协同关系特征值，确定区域之间煤炭、石油、天然气、核能需求量与生产总值、能效的关联、制约和协同关系特征值，准确预测区域能源需求量，为可持续高效用能提供理论指导，为区域能源的高效协同利用提供必要的技术支撑。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，其特征在于，包括：
根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；
根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；其中，所述区域历史生产总值数据集包括煤炭消耗相关数据、石油消耗相关数据、天然气消耗相关数据和核能消耗相关数据；
将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。
2.根据权利要求1所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，其特征在于，还包括：根据所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵，计算区域能源利用效率。
3.根据权利要求1所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，其特征在于，所述深度置信网络的构建过程包括：
构建一个输入层、三个隐藏层和一个输出层的网络结构模型；
利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到输入变量之间的协同关系特性。
4.根据权利要求3所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法，其特征在于，所述利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到输入变量之间的协同关系特性，包括：
利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到区域内不同能源需求量之间的协同关系特性、区域之间不同能源需求量的协同关系特性、得到区域内不同能源需求量与生产总值、能效之间的协同关系特性，以及区域之间不同能源需求量与生产总值、能效的协同关系特性。
5.一种考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，其特征在于，包括：
区域能源消耗数据矩阵构建模块，用于根据区域历史能源消耗数据集，构建区域能源消耗数据矩阵；其中，所述区域历史能源消耗数据集包括用户煤炭消耗数据、用户石油消耗数据、用户天然气消耗数据和用户核能消耗数据；
区域生产总值数据矩阵构建模块，用于根据区域历史生产总值数据集，构建区域生产总值数据矩阵；其中，所述区域历史生产总值数据集包括煤炭消耗相关数据、石油消耗相关数据、天然气消耗相关数据和核能消耗相关数据；
特征训练模块，用于将所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。
6.根据权利要求5所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，其特征在于，还包括区域能源利用效率计算模块，用于根据所述区域能源消耗数据矩阵和所述区域生产总值数据矩阵，计算区域能源利用效率。
7.根据权利要求5所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，其特征在于，所述深度置信网络包括一个输入层、三个隐藏层和一个输出层；所述深度置信网络通过利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述深度置信网络的网络结构模型进行训练，得到输入变量之间的协同关系特性。
8.根据权利要求7所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测系统，其特征在于，所述深度置信网络通过利用受限玻尔兹曼机在无监督情况下，对所述网络结构模型进行训练，得到区域内不同能源需求量之间的协同关系特性、区域之间不同能源需求量的协同关系特性、得到区域内不同能源需求量与生产总值、能效之间的协同关系特性，以及区域之间不同能源需求量与生产总值、能效的协同关系特性。
9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的考虑区域能效协同优化的能源需求预测方法。
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