改进模糊神经网络在负荷预测中的应用研究.pdfVIP

第 24卷 第 2期 电 力 学 报 V0L24 NO．2 2009年 4月 JOuRNAL OFELECTRICPOW ER Apr． 2009 文章编号 ： 1005—6548(2009)02—0101—04 改进模糊神经网络在负荷预测中的应用研究 丁思敏 ，吴军基 (南京理工大学 动力工程学院，南京 2J0094) 摘 要 ：电力 系统 短期 负荷 预 测是 电 网调度 中一项 重要 的 工作 ，精 确 的 负荷 预 测 可 以为调度 员 提供 必要 的基 础数 据 ，电网运行 安排 也 都是 以 负荷 预 测 的数 据 作 为根 据 。利 用人 工神 经 网络 可 以 任 意逼近 非 线性 系统 的特性 ，将 其 用 于短期 负荷 预 测 。研 究 了改进 的误 差 反 向传播 算 法—— 动 量 及 自适应 lrBP 的梯 度递 减训 练算 法 ，预 测 结 果表 明 比标 准 BP算 法具 有 更好 的性 能 。 同时 ，针 对 大量 无 法用精 确数 值 来量化 的信 息的影 响 ，引入 模 糊理 论 的方 法 ，定 义 了不 同的隶属 度 函数 ，模 糊 化后 输入 到 网络 中进行 训 练和 预测 ，结 果表 明其 精度 比输入 量 非模 糊化 的人 工神 经 网络 更 高 。 关键 词 ：神 经 网络 ；改进 BP；负荷 预 测 ；模 糊 输 入 中 图分 类号 ：TM 715；TP183 文献标 识 码 ：A 电力负荷预测是供 电部 门的重要工作之一 ，准 网应用最为普遍。节 点 的作用 函数通常选取 S型 确的负荷预测 ，可以经济合理地安排 电网内部发电 函数 。 机组的启停 ，保持电网的安全稳定性 ，减少不必要的 对某市电力负荷作了预测仿真。又引入各模糊 旋转储备量 ，合理安排机组检修计划 ，保证社会 的正 变量的隶属度 函数 ，将输入量模糊化 的模糊神经网 常生产和生活 ，有效地 降低发 电成本并提高经济效 络应用于短期 电力系统负荷预测 ，进行了比较 。 益和社会效益 ，己成为电力系统不容忽视 的研究课 1 题之一[ 。 (z)一寿 · 运用改进的人工神经网络进行电力系统短期负 荷预测，针对传统的BP网络的训练速度太慢 的缺 点，讨论了BP网络 的改进算法 ，使之能显著提高训 练速度并使算法实用化。 1 改进的人工神经网络算法及模糊集合 图 1 三层 BP神经 网络模型 1．1 改进 的人工神经网络算法 算法的基本思想是 ，学习过程有信号的正向传 人工神经 网络 (ArtificialNeuralNetworks)简称 播与误差 的反 向传播两个过程组成 。正向传播时， ANN或 NN，它是对人脑或 自然神经 网络 (Natural 输人样本从输入层传人 ，经各隐层逐层处理后 ，传向 NeuralNetwork)若干基本特性 的抽象和模拟 。神经 输出层 。若输 出层的实际输 出与期望输 出(教师信 网络是由处理单元组成的一种并行的分布式信息处 号)不符 ，则转人误差的反 向传播阶段 。误差反传是 理结构，处理单元之间由单向信道相互连接。人工神