小波神经网络嵌入专家系统的短期电力负荷预测.pdfVIP

0 。 __ 研究与分析YANJIUYUFENX 小波神经网络嵌入专家系统的短期 电力负荷预测 刘 东 ，李 莉z (1．汉中供 电局，陕西 汉中 723000；2．西安交通大学 电气工程学院，陕西 西安 710049) 摘 要 ：小波神经网络是一种新兴的电力负荷预测方法。研究了小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网 络，利用小波变换对负荷样本做序列分解，得到不同尺度下的小波系数，然后对小波系数进行阈值选择．由BP神 经网络对作用阈值后的小波系数进行预测。同时总结历史负荷数据长期的发展变化规律．汲取专业人员的经验 知识，形成一系列的相关规则，模拟人类专家的推理和判断过程，从而形成专家系统。最后使用专家系统对小波 神经网络预测数据进行修正，得到预测结果。通过陕西汉中电网负荷数据，很好地实现了在小波神经网络中嵌入 专家系统的方法，同时提高了预测精度。 关键词 ：小波神经网络；专家系统；BP算法：短期负荷预测 中图分类号：TM715 文献标志码：A 文章编号：1673—7598(2009)10—0044—05 形成一系列的规则，模拟人类专家的决策过程，对小 0 引言 波神经网络预测结果进行专家系统修正。 短期负荷预测是电力调度和交易部门的一项基 1 小波神经网络 础性工作。随着现代电网调度 自动化技术的发展 ， 短期负荷预i贝4工作的重要性 日益凸显。短期负荷预 1。1 小波变换理论 测的准确性对于机组最优组合、经济调度、最优潮流 小波变换I是用一合适的母小波 (硼丑过时间轴 以及 电力市场有着十分重要的意义，它将直接关系 上的位移 、放缩和幅度的变化产生一系列的派生小 到电网的安全稳定经济运行以及电网公司 自身的经 波 用系列小波对要分析的信号进行时间轴上的平 济利益。 移比较，获得用以表征信号与小波相似程度的小波 当前 ，科技发展为电力负荷预测提供 了各种理 系数。 论和方法。长期以来，国内外学者对短期负荷预测的 若对VlIf，(z)∈L2㈣ ，如果 )的傅里叶变换 )满 理论和方法lll进行 了广泛 的研究，新 的理论和方法不 足可容许的条件 (1)： 断应用于负荷预测 中，如时问序列法，人工神经网络 法，专家系统及组合预测法等。由于负荷变化存在较 J +∞ (1) 强的随机性和复杂性，没有一种足够完善的理论方 一 I I 法能适用于所有的负荷预测场合，但现有的各种方 则称 (t)是一个基本小波或小波母函数。 法各有一定的适用场合，需要不断改进和完善。 1 近年来，小波神经网络2J【成为电力短期负荷预 )=!口j。砂f与 )，其中a≠o，b∈为由小波 测的新技术，利用小波变换对负荷样本做序列分解， 母函数 生成的依赖于参数 6的连续小波，n为尺度 得到不同尺度下的小波系数 ，并对各尺度小波系数 冈子，反映特定基函数的宽度(或者叫做尺度)；6为 进行阈值选择。再由BP神经网络对作用阈值后的小 平移因子．指定沿 轴平移的位置。 波系数进行预测，然后通过小波逆变换重构出预测 小波变换可以分为连续小波变换和离散小波变 日的负荷序列。最后通过总结得到电力负荷