• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于相似日的遺傳程序設(shè)計(jì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

      2012-02-28 07:35:32馮麗云
      關(guān)鍵詞:程序設(shè)計(jì)趨勢(shì)遺傳

      馮麗云

      (山西省晉城市水利局,山西晉城 048000)

      電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)之一[1-3].短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)調(diào)度和管理部門制定負(fù)荷分配及開停機(jī)計(jì)劃的主要依據(jù).人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、支持向量機(jī)[5]等方法在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用取得了較好的效果.但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)不易確定、易陷入局部極小值、過擬合等缺陷;支持向量機(jī)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)存在數(shù)據(jù)處理量太大、處理速度慢等不足.遺傳程序設(shè)計(jì)(Genetic Programming,GP)采用層次可變的形式表達(dá)問題,通過不斷復(fù)制、交叉、變異以適應(yīng)客觀事實(shí)數(shù)據(jù),針對(duì)具體問題自動(dòng)給出恰當(dāng)?shù)暮瘮?shù)解形式,在預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.如鞠平等將GP應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè),可自動(dòng)找出與負(fù)荷變化密切相關(guān)的因素[6].

      短期負(fù)荷預(yù)報(bào)需要考慮的影響因素有很多,如溫度、降水量、風(fēng)力等,各種因素的影響最終又會(huì)反映到負(fù)荷的變化上;而相似日的選取中能直接考慮各種相關(guān)因素[7].筆者通過日特征量和日前趨勢(shì)相似度及綜合度量選取多個(gè)相似日,利用遺傳程序設(shè)計(jì)進(jìn)行建模,得到預(yù)測(cè)日的對(duì)應(yīng)負(fù)荷.

      1 相似日的選取

      使用相似日的負(fù)荷數(shù)據(jù)可以提高預(yù)測(cè)結(jié)果的精度[5,8].日特征相似時(shí),其負(fù)荷特征曲線的形狀并不一定相似,所以在選取相似日時(shí)需考慮其負(fù)荷特征曲線形狀的相似度.某特征曲線形狀相似度等價(jià)于趨勢(shì)相似度.這里從日特征相似度和前趨勢(shì)相似度綜合的角度選擇趨勢(shì)相似日.

      定義1i,j兩日的日特征相似度為

      式中:Oij表示日特征相似度,它是m維空間中兩個(gè)日特征向量之間的夾角余弦,反映了這兩日的特征量在m維空間上的距離大?。?/p>

      定義2i,j兩日的前趨勢(shì)相似度為

      由上述定義可知,某兩日的前趨勢(shì)相似度涉及該兩日的趨勢(shì)相似度所涉及對(duì)象的大部分,因此可以利用這兩日的前趨勢(shì)相似度對(duì)它們的趨勢(shì)相似度進(jìn)行評(píng)估.將Oij和Fij結(jié)合,則有

      式中:Tij為i,j兩日的趨勢(shì)相似度;μ,λ 為參數(shù),可根據(jù)歷史日期與參照日之間的趨勢(shì)相似度、前趨勢(shì)相似度及日特征相似度,應(yīng)用最小二乘法優(yōu)化求得.

      2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

      影響短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的因素很多,而相似日的選取直接考慮各種相關(guān)因素.這里通過日特征量和日前趨勢(shì)相似度及綜合度量選取多個(gè)相似日,以相似日負(fù)荷數(shù)據(jù)作為樣本通過GP進(jìn)行建模,最后用建好的模型對(duì)日96點(diǎn)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).

      基于相似日的遺傳程序設(shè)計(jì)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模步驟如下.

      1)偽數(shù)據(jù)的處理.用于GP建模的負(fù)荷數(shù)據(jù)大多來自電力部門的SCADA系統(tǒng),由于各種因素的影響,歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中往往包含“不良數(shù)據(jù)”或“壞數(shù)據(jù)”.因此,在使用這些數(shù)據(jù)前應(yīng)進(jìn)行適當(dāng)處理,去除不規(guī)則數(shù)據(jù),填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù),消除其對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的不良影響.具體處理方法參見文獻(xiàn)[9].

      2)相似日的選?。鶕?jù)日特征相似度和前趨勢(shì)相似度綜合的角度選擇趨勢(shì)相似日,詳細(xì)處理方法參見文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[10].

      3)GP負(fù)荷預(yù)測(cè)建模.考慮到負(fù)荷的相關(guān)特性,經(jīng)過多次測(cè)試后,選取的參數(shù)見表1.

      表1 GP演化建模參數(shù)表

      4)將選取的相似日負(fù)荷數(shù)據(jù)作為GP演化建模的率定樣本集,求出最優(yōu)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,對(duì)日負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).

      基于相似日的遺傳程序設(shè)計(jì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的具體流程如圖1所示.圖中Gen代表遺傳代數(shù);Pr,Pc,Pm分別為復(fù)制概率、交叉概率、變異概率.

      圖1 GP短期負(fù)荷預(yù)測(cè)流程圖

      3 算例分析

      根據(jù)貴州省各日的天氣和電網(wǎng)實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù),從預(yù)測(cè)日的前一個(gè)月中的樣本數(shù)據(jù)集中選取相似日,應(yīng)用文中的GP模型進(jìn)行演化建模,對(duì)2006年8月24日至8月30日每天96點(diǎn)的電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).限于篇幅,這里僅將2006年8月30日的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值進(jìn)行比較,如圖2所示.各預(yù)測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)見表2.

      圖2 8月30日GP模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較

      表2 2006年8月24日至8月30日各日預(yù)測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì) %

      由表2可知,周平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為99.10%,周平均合格點(diǎn)百分比為99.11%,預(yù)測(cè)結(jié)果是令人滿意的.

      4 結(jié)語

      綜合考慮了影響電力負(fù)荷的各種因素,從日特征量、前趨勢(shì)相似度以及這兩者的綜合3個(gè)角度評(píng)估兩日的趨勢(shì)相似度來選擇預(yù)測(cè)日的相似日.根據(jù)所選取的多個(gè)相似日的樣本數(shù)據(jù),采用遺傳程序設(shè)計(jì)進(jìn)行自動(dòng)演化建模,對(duì)貴州電網(wǎng)實(shí)際日負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè).實(shí)例分析結(jié)果證明了所建模型在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的有效性,可應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的管理工作.

      [1] Hippert H S,Pedreira C E,Souza R C.Neural networks for short-term load forecasting:a review and evaluation[J].IEEE Transactions on power systems,2001,16(1):44-55.

      [2] Alfares H K,Nazeeruddin M.Electric load forecasting:literature survey and classification of methods[J].International Journal of Systems Science,2002,33(1):33 -34.

      [3]康重慶,夏清,張伯明.電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究綜述與發(fā)展方向的探討[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2004,28(17):1-11.

      [4] Niu Dongxiao,Xing Ming,Meng Ming.Research on ANN power load forecasting based on united data mining technology[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2004,19(9):62 -68.

      [5]劉夢(mèng)良,劉曉華,高榮.基于相似日小波支持向量機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2006,21(11):59-64.

      [6]鞠平,李靖霞,陸曉濤.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的遺傳規(guī)劃方法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2000,24(11):35 -38.

      [7]康重慶,程旭,夏清,等.一種規(guī)范化的處理相關(guān)因素的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)新策略[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,1999,23(18):32-35.

      [8]姜勇,盧毅.基于相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào),2001,13(6):35 -40.

      [9]楊奎河.短期電力負(fù)荷的智能化預(yù)測(cè)方法研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2004.

      [10]莫維仁,張伯明,孫宏斌,等.短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中選擇相似日的探討[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2004,44(1):106-109.

      猜你喜歡
      程序設(shè)計(jì)趨勢(shì)遺傳
      非遺傳承
      趨勢(shì)
      基于Visual Studio Code的C語言程序設(shè)計(jì)實(shí)踐教學(xué)探索
      還有什么會(huì)遺傳?
      還有什么會(huì)遺傳
      還有什么會(huì)遺傳?
      從細(xì)節(jié)入手,談PLC程序設(shè)計(jì)技巧
      電子制作(2019年9期)2019-05-30 09:42:04
      初秋唇妝趨勢(shì)
      Coco薇(2017年9期)2017-09-07 21:23:49
      高職高專院校C語言程序設(shè)計(jì)教學(xué)改革探索
      SPINEXPO?2017春夏流行趨勢(shì)
      报价| 乌鲁木齐县| 灯塔市| 旬邑县| 团风县| 腾冲县| 女性| 循化| 札达县| 庆元县| 和硕县| 通化市| 扎兰屯市| 文成县| 左权县| 延边| 遵义市| 易门县| 定安县| 阜城县| 舞阳县| 芒康县| 宜春市| 盘锦市| 宜良县| 济宁市| 宜兴市| 淳安县| 旌德县| 东阳市| 麻城市| 防城港市| 保德县| 楚雄市| 白银市| 盖州市| 饶阳县| 布拖县| 深圳市| 贺州市| 宁国市|