基于電量預測問題研究

楊新妹 申孟浩 楊瑞

摘要：電量預測問題是電網規劃設計的一個基本內容。影響電負荷量變化的因素有很多，而且這些因素都具有不確定性，即這些信息具有模糊性，因此在長期電力負荷預測中要獲得5-10年后的電力負荷的準確值是非常困難的。本文根據歷史數據采用最小二乘向量機，神經網絡的方法對每月用戶的用電量以及每天的用電量進行預測，建立負荷預測模型。

關鍵詞：電量預測;最小二乘向量機;BP;神經網絡

一、概述

城市日常生活和發展離不開用電。為了了解某城市某電力用戶的用電情況，通過對數據的處理，將建立數學模型，預測KLBL用戶2015年10月—2016年3月每月用電量。之后考慮增加天氣溫度、季節、經濟增長和人口變化等其他因素對用電的影響，建立預測模型，預測2016年3月15日11點鐘——2016年3月31日22點鐘每15分鐘用電負荷量。

二、基于最小二乘向量機算法預測

最小二乘支持向量機 （LSSVM） 是對SVM的一種改進， 它是將傳統SVM中的不等式約束改為等式約束， 把求解二次規劃問題轉化為求解線性方程組問題， 從而提高了問題求解的速度和收斂精度。其算法原理如下：

支持向量回歸機根據訓練樣本作Rn×R構造回歸函數：

定義損失函數為：

然后根據最小二乘支持向量機的風險函數可以得到原始最優化問題：

最后可以得到回歸參數α和b，則回歸函數為：

基于最小二乘支持向量機（見附錄2）的電量預測流程是首先進行原始數據預處理， 然后優化LSSVM的兩個重要參數， 在得到最優參數后， 將訓練集和最優參數輸入到LSSVM中， 訓練得到相應的預測模型， 然后再輸入測試數據， 得到預測結果， 如表1所示，基于最小二乘向量機算法預測的預測結果變化顯比較平緩，比較符合實際。

三、 基于時間序列建立函數模型

分析數據，查閱相關資料并結合實際生活可知，當氣溫處于人體適應范圍內，人不需要借助家電設備如空調等來輔助調節，但是如果超過這個范圍則需要借助外力輔助，即增加對電力的消耗。假設18℃—24℃為標準氣溫，即人體適應溫度。引入一個基礎用電量，即在正常溫度下的平均用電量，在基礎用電量的基礎上再引入一個與溫度有關的系數。

從數據中篩選出適應溫度（18℃—24℃）所對應的用電量，通過求和平均作為基礎用電量。查閱數據資料，整理得出符合要求的總負荷值，如下圖所示。

對這12天的總負荷值進行求和平均，得出每天基礎用電量的負荷值為1219497。再平均到15分鐘的負荷值約為12703。假設選取21℃為標準溫度，故考慮天氣溫度后的用電負荷量預測結果為：

其中F表示考慮天氣溫度后的用電負荷量預測結果，Xt表示不考慮天氣溫度的用電負荷量預測結果，T表示氣溫。

增加了天氣氣溫的因素，用戶用電量的多少與天氣氣溫，各個時間都有一定的關系，建立考慮天氣溫度后的用電負荷量與氣溫預測結果的函數模型，氣溫較高的時候用電量也會相應增加，氣溫較低的時候用電量也會相應減少。

四、改進的BP神經網絡模型

求深入考慮季節、經濟增長和人口變化等其他因素對用電的影響，需要綜合考慮多種因素對預測對象的影響，灰色預測對歷史的數據依賴性較強，且未考慮各個因素之間的聯系;時間序列的計算量較小，對應的計算時間較短，對于連續變化的負荷預測精度較高，但是由于模型要求時間序列數據波動不能太大，無法估計由季節、經濟、人口等因素對負荷的影響，與之相對的人工神經網絡算法，這是一個模擬人類大腦活動的智能算法，它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，它可以考慮多因素對用電的影響。

BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，該網絡的主要特點是信號向前傳遞，誤 差反向傳播。在向前傳遞過程中，輸入信號從輸入層經隱含層珠層處理，直至輸出 層。每一層的神經元狀態只影響下一層神經元狀態。如果輸出層得不到期望輸出，則 轉入反向傳播，根據預測誤差調整網絡權值和閾值，從而使 BP 神經網絡預測輸出不斷逼近期望輸出。

BP神經網絡算法步驟大致如下：

步驟1：網絡初始化。根據系統輸入輸出序列（X，Y）確定網絡輸入層節點數n、隱含層節點數、輸出層節點數m、初始化輸入層、隱含層和輸出層神經元之間的連接權值ωij，ωjk，初始化隱含層閾值a，輸出層閾值b，給定學習速率和神經元激勵函數。

步驟 2：隱含層輸出計算。根據輸入向量 X ，輸入層和隱含層間連接權值ωij以及隱含層閾值αi，計算隱含層輸Hi。

式中，l為隱含層節點數; f 為隱含層激勵函數，該函數有多種表達形式，所選函數為：

步驟3：輸出層輸出計算。根據隱含層輸岀H，連接權值ω jk和閾值b，計算BP神經網絡預測輸出Ok。

步驟 4：誤差計算。根據網絡預測輸出 O 和期望輸出 Y 。計算網絡預測誤差ek

步驟5：權值更新。根據網絡預測誤差e更新網絡連接權值

式中，η為學習速度。

步驟 6：閾值更新。根據網絡預測誤差 e 更新網絡節點閾值 a， b

步驟7：判斷算法迭代是否結束，若沒結束，返回步驟2。

總結

該模型是對用戶用電量的研究，此模型可以推廣到用戶用水量的預測以及交通流量預測等方面，更加貼近實際情況，并使得相應公司獲得較大收益。

參考文獻：

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