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基本信息

項(xiàng)目名稱:
基于dART&HS-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法
小類:
能源化工
簡(jiǎn)介:
電力系統(tǒng)安全預(yù)警管理,特別是安全預(yù)警中負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究是公認(rèn)的世界性難題。長(zhǎng)期以來(lái),負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)的研究一直滯后于電力工業(yè)的發(fā)展。本作品的研究旨在獲得較為精確的電力負(fù)荷預(yù)測(cè),并提出新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——dART&HS-ARTMAP。通過對(duì)澳大利亞新蘭威爾士州和維多利亞州的負(fù)荷模擬,結(jié)果顯示該算法取得了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。本作品的研究成果已發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Energy(SCI二區(qū),影響因子:2.952)上。
詳細(xì)介紹:
1、國(guó)內(nèi)外電網(wǎng)崩潰事件及電網(wǎng)安全預(yù)警管理研究的現(xiàn)狀 美國(guó)東部夏令時(shí)間(EDT)2003年8月14日16:11, 美國(guó)、加拿大發(fā)生北美歷史上規(guī)模最大的停電事故,停電區(qū)域涉及美國(guó)俄亥俄州、密歇根州、紐約州等8個(gè)州以及加拿大魁北克省、安大略省2個(gè)省。據(jù)北美電力可靠性協(xié)會(huì)(NERC)統(tǒng)計(jì),此次停電事故累計(jì)損失負(fù)荷61800MW。超過5000多萬(wàn)人的生活受到影響。據(jù)美國(guó)經(jīng)濟(jì)專家預(yù)測(cè),此次美國(guó)歷史上規(guī)模最大的停電事故所造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)300億美元。 自上世紀(jì)60年代以來(lái), 世界各國(guó)均發(fā)生過因電力系統(tǒng)穩(wěn)定破壞而導(dǎo)致的大面積停電事故。1996年7-8月美國(guó)西部接連2次大停電事故, 美國(guó)總統(tǒng)認(rèn)為停電事故已“直接危及國(guó)家安全”。2003年下半年在北美和加拿大、英國(guó)倫敦、瑞典——丹麥、意大利都先后發(fā)生過大面積停電事故, 后果震驚世界。 2005年5月25日莫斯科當(dāng)?shù)貢r(shí)間上午10:00,莫斯科及周邊4個(gè)地區(qū)發(fā)生大規(guī)模停電事故,影響地區(qū)的人口數(shù)量約為150~200 萬(wàn),到26日下午6:30,所有停電用戶的電力供應(yīng)完全恢復(fù)。誘因是俄羅斯提前到來(lái)的夏季高溫(最高可達(dá)38.4℃),導(dǎo)致空調(diào)負(fù)荷的快速增長(zhǎng),加重系統(tǒng)負(fù)擔(dān),惡化了系統(tǒng)運(yùn)行條件。 2006年11月4日22 :10 分(德國(guó)時(shí)間),歐洲多國(guó)發(fā)生大面積停電事故,包括法國(guó)和德國(guó)人口最密集的地區(qū)以及比利時(shí)、意大利、西班牙、奧地利的部分地區(qū),法國(guó)首都巴黎和德國(guó)工業(yè)重鎮(zhèn)科隆、著名的魯爾工業(yè)區(qū)都未能幸免。約1000 萬(wàn)人受到影響,損失負(fù)荷14.5 GW。 事故發(fā)生前,系統(tǒng)的潮流發(fā)生了不可預(yù)測(cè)的變化,E. ON 電網(wǎng)內(nèi)的實(shí)際負(fù)荷急劇增加并與負(fù)荷預(yù)測(cè)有很大的偏差,加之網(wǎng)內(nèi)旋轉(zhuǎn)備用機(jī)組不足導(dǎo)致電網(wǎng)崩潰。 2009-11-10T22:13, 巴西全國(guó)范圍內(nèi)發(fā)生大面積停電, 損失負(fù)荷24.436GW, 約占巴西全部負(fù)荷的40%,受影響人口約5000 萬(wàn),約占巴西總?cè)丝诘?6%,是近年來(lái)世界上影響較大的大停電事故之一。 近年來(lái), 中國(guó)各大電網(wǎng)發(fā)生的大停電事故有100余起。在西電東送, 南北互聯(lián)的條件下, 我國(guó)將形成全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的巨型電力系統(tǒng), 如果出現(xiàn)電力系統(tǒng)重大事故, 其規(guī)模和造成的損失有可能大幅度增加。因此, 保證大規(guī)?;ヂ?lián)電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是一個(gè)重大而迫切的問題, 必須作為一個(gè)重大戰(zhàn)略問題來(lái)解決。大停電的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)刻存在,當(dāng)前,這種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率在中國(guó)正在加速上升。 由不同容量發(fā)電機(jī)、不同電壓等級(jí)和長(zhǎng)度的輸配電線路以及不同容量和特性負(fù)荷組成的電力系統(tǒng)是一個(gè)典型的復(fù)雜大系統(tǒng), 呈現(xiàn)高維、非線性、時(shí)變、信息的不完全性、廣域大范圍跨越時(shí)空互聯(lián)性的復(fù)雜特性。這個(gè)大系統(tǒng)的時(shí)空運(yùn)行管理歷來(lái)就是一個(gè)非常困難的問題。目前急需補(bǔ)充和完善現(xiàn)有的理論和方法體系,并建立有效的安全預(yù)警機(jī)制來(lái)保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。 2、電網(wǎng)安全預(yù)警管理中需要解決的關(guān)鍵問題 在美加大停電的分析中,美國(guó)專家提出加強(qiáng)電網(wǎng)安全預(yù)警管理和預(yù)測(cè)方法開發(fā)的建議,并且認(rèn)為,負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的不準(zhǔn)確及預(yù)測(cè)工具、手段缺乏是造成停電事故的主要原因,因?yàn)槲茨苁孪忍崾敬舜问鹿拾l(fā)生的可能性。1996年美國(guó)發(fā)生2次大停電事故后,在仿真計(jì)算時(shí)發(fā)現(xiàn)使用原有負(fù)荷預(yù)測(cè)模型無(wú)法重現(xiàn)事故的過程,使得對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型問題的研究受到了進(jìn)一步的重視和推動(dòng)。 (1) 負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的分類和建模方法 根據(jù)所研究問題的不同性質(zhì)和目的可按各種方式(如線性和非線性、頻率相關(guān)和頻率無(wú)關(guān)、機(jī)理型和非機(jī)理型等)對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分類。電力系統(tǒng)調(diào)度管理部門主要關(guān)心所選取的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型是否能反映實(shí)際電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程,為此可將負(fù)荷預(yù)測(cè)模型分為靜態(tài)預(yù)測(cè)模型和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型兩種。 美國(guó)電力安全管理工作組在推薦標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的報(bào)告中指出,靜態(tài)預(yù)測(cè)模型適用于潮流分析,在計(jì)算結(jié)果對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型不敏感的地區(qū)還可用于動(dòng)態(tài)分析。在計(jì)算結(jié)果對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型敏感的地區(qū),建議在進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析時(shí)使用包括感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型。即如果采用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型得出的結(jié)論基本相同則使用靜態(tài)預(yù)測(cè)模型,否則應(yīng)使用動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型,對(duì)于一些大型事故的復(fù)算和研究證明了該方法在一定的條件下是可行的。因此電力安全管理工作組認(rèn)為開發(fā)和使用動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型是迫切需要的。 (2) 用于電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性研究的負(fù)荷預(yù)測(cè)建模 英國(guó)工程物理咨詢委員會(huì)(EPSRC Grant)GR/M38179/01項(xiàng)目組于2002年發(fā)表的關(guān)于電力系統(tǒng)穩(wěn)定研究負(fù)荷建模的結(jié)論性報(bào)告,該項(xiàng)目的研究目的是為了在電力系統(tǒng)高壓母線上進(jìn)行測(cè)量以獲取綜合負(fù)荷特性,并為每種典型負(fù)荷提供低階負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該文獻(xiàn)的主要內(nèi)容和觀點(diǎn)包括: (I)在建立動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型時(shí)會(huì)遇到無(wú)法采集到系統(tǒng)中所有負(fù)荷詳細(xì)數(shù)據(jù)的問題,因此只能采用統(tǒng)計(jì)分析法有選擇地對(duì)一定數(shù)量的動(dòng)態(tài)負(fù)荷進(jìn)行采樣,確定一些重要參數(shù)的統(tǒng)計(jì)值,最后根據(jù)動(dòng)態(tài)負(fù)荷的綜合表現(xiàn)進(jìn)行建模預(yù)測(cè)。 (II)研究負(fù)荷預(yù)測(cè)建模的另一種主要方法是以測(cè)量為基礎(chǔ)的實(shí)測(cè)辨識(shí)法,具體包括頻域方法和時(shí)域方法,在電力系統(tǒng)的研究中大多使用后者。 (3)電壓穩(wěn)定性分析中的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 電壓穩(wěn)定性分析不能簡(jiǎn)單地使用靜態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。瑞典國(guó)家電力公司曾用靜態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型重現(xiàn)一些停電事故,但不能解釋電壓崩潰現(xiàn)象,由此可知低壓負(fù)荷特性不遵從穩(wěn)定性研究中所采用的傳統(tǒng)的負(fù)荷特性。加拿大安大略省水力部對(duì)渥太華地區(qū)所做的電壓穩(wěn)定性研究表明進(jìn)行精確的動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)非常重要。在研究斷開一條輸電線的影響時(shí)發(fā)現(xiàn),采用靜態(tài)預(yù)測(cè)模型和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型所獲得的結(jié)果之間存在著本質(zhì)性差別,前者得到的是完全錯(cuò)誤的結(jié)論。 上述討論表明目前還沒有一個(gè)通用的規(guī)則來(lái)指導(dǎo)采用合理的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,美國(guó)電力安全管理工作組建議應(yīng)著重研究負(fù)荷特性并充分利用包括動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型在內(nèi)的現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型以改進(jìn)所建模型的真實(shí)性。 目前國(guó)際上一般所采用的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)是一個(gè)組合式的負(fù)荷模型(動(dòng)態(tài)部分+靜態(tài)部分)。同樣的,該方法也存在著很多不足: ①模型的通用性問題,即由某負(fù)荷點(diǎn)數(shù)據(jù)建立的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)出專有性,難以靈活地推廣至其它負(fù)荷點(diǎn)。這個(gè)問題也是負(fù)荷預(yù)模型研究走向?qū)嵱没年P(guān)鍵。②模型對(duì)負(fù)荷時(shí)變性和變結(jié)構(gòu)性的適應(yīng)問題,基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)所建模型可以較好地描述當(dāng)時(shí)的負(fù)荷行為,但難以描述隨時(shí)間、季節(jié)、氣候變化后的負(fù)荷行為。也就是說,基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)所建模型僅能準(zhǔn)確描述實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)所采集那一刻的負(fù)荷行為。而不能適應(yīng)其它。 當(dāng)我國(guó)進(jìn)入大區(qū)電網(wǎng)互聯(lián)階段時(shí),負(fù)荷預(yù)測(cè)模型對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定計(jì)算結(jié)果的影響問題變得非常突出。在東北----華北交流互聯(lián)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定分析中,第一次發(fā)現(xiàn)采用不同負(fù)荷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行仿真計(jì)算時(shí),東北網(wǎng)內(nèi)部一重要斷面穩(wěn)定極限計(jì)算結(jié)果相差很大。 由于無(wú)法判斷哪種負(fù)荷預(yù)測(cè)模型更能反映出東北電網(wǎng)負(fù)荷的實(shí)際特性,因此對(duì)計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確與否缺乏判斷,最終給系統(tǒng)安全預(yù)警及控制管理措施的選擇造成了困難。隨著全國(guó)聯(lián)網(wǎng)工作的不斷深入,建立能真實(shí)反映特定電網(wǎng)負(fù)荷特性的預(yù)測(cè)模型已成為當(dāng)前迫切需要解決的問題。 綜上所述,電力系統(tǒng)安全預(yù)警管理的好壞取決于所采用預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性,通過電力工作者的不懈努力,發(fā)電機(jī)組和輸電線路的調(diào)度管理已經(jīng)相對(duì)成熟。與此相反,電力安全預(yù)警管理中所采用的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型卻相當(dāng)簡(jiǎn)單,往往只能從基本概念出發(fā)采用理想化模型。這種粗糙的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型與精確的電力調(diào)度很不協(xié)調(diào)并成為提高整個(gè)電力系統(tǒng)可靠性的瓶頸。上世紀(jì)七十年代以來(lái)的大量研究使負(fù)荷建模預(yù)測(cè)取得了一定的進(jìn)展,但離問題的解決仍有一定的距離。目前電力系統(tǒng)安全預(yù)警管理中的負(fù)荷建模預(yù)測(cè)與分析仍然是電力界公認(rèn)的世界性難題。 3、電網(wǎng)安全預(yù)警管理中的負(fù)荷預(yù)測(cè)問題的研究 近年來(lái)我們一直致力于電網(wǎng)安全預(yù)警管理的研究。但是負(fù)荷的預(yù)測(cè)研究,尤其是特殊情況下的沖擊負(fù)荷預(yù)測(cè)研究比較困難,在國(guó)內(nèi)外幾乎很少開展。2003年8月14日美國(guó)發(fā)生了有史以來(lái)最大規(guī)模的電網(wǎng)崩潰事件以后,人們才對(duì)特殊情況下沖擊負(fù)荷產(chǎn)生的危害性有了深刻的認(rèn)識(shí),并隨著電力系統(tǒng)自動(dòng)化程度的不斷提高,負(fù)荷采集、傳輸與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的不斷完善,為電網(wǎng)安全預(yù)警管理提供了可靠、快捷的信息。從而也為異常負(fù)荷數(shù)據(jù)的檢測(cè)、挖掘與預(yù)測(cè)提供了可能性。 在電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行管理中我們研究發(fā)現(xiàn),許多沖擊負(fù)荷或尖峰負(fù)荷是與季節(jié)性或突發(fā)事件相聯(lián)系的,它們一般在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)(幾個(gè)月或幾年以上)才能顯示出它的周期性規(guī)律,并且信息量較少, 電網(wǎng)管理人員容易忽視。但是該類負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)危害極大。例如: 發(fā)生在2003年8月14日的美國(guó)及加拿大的大停電事故雖然原因尚未完全查明, 但下午4時(shí)是紐約地區(qū)溫度最高時(shí)期,冷汽機(jī)、空調(diào)等用電負(fù)荷約占總負(fù)荷的30%,用電量急劇增加,沖擊負(fù)荷估計(jì)不足加之美國(guó)與加拿大的輸電線路遭受雷擊,頻率下降迅速造成電網(wǎng)崩潰. 在同一個(gè)地區(qū)1996年7月~8月連續(xù)發(fā)生了兩起類似的電網(wǎng)崩潰事件,起因都是由炎熱的氣候引起的。 因此對(duì)該類沖擊負(fù)荷或中、 長(zhǎng)期尖峰負(fù)荷的研究是非常必要的,它是保證電網(wǎng)安全運(yùn)行的前提條件。 在實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行中,由于發(fā)電機(jī)的隨機(jī)停運(yùn)、用電負(fù)荷波動(dòng)、線路故障等,都會(huì)破壞電力系統(tǒng)的平衡狀態(tài),出現(xiàn)有功功率的嚴(yán)重不足,嚴(yán)重時(shí)甚至造成電網(wǎng)崩潰,通過我們的研究發(fā)現(xiàn)主要表現(xiàn)為以下三個(gè)方面: 第一 在負(fù)荷密度大的電網(wǎng)中,由于負(fù)荷增長(zhǎng)(早、晚高峰)或輸送功率大量增長(zhǎng)而引起電壓不穩(wěn)定,經(jīng)歷較長(zhǎng)時(shí)間后,往往進(jìn)一步引起連鎖跳閘而導(dǎo)致電壓崩潰,例如法國(guó)和日本東京的電壓崩潰事件。這種實(shí)際運(yùn)行中發(fā)生的雖然是個(gè)別的但其后果極為嚴(yán)重的電網(wǎng)崩潰現(xiàn)象。 第二 電網(wǎng)低頻切負(fù)荷是保持電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行、防止系統(tǒng)崩潰的最后一道防線。從1996年以來(lái)國(guó)內(nèi)外電網(wǎng)事故解列的后果可以看出,如果電網(wǎng)解列后低頻減載裝置存在較大的問題,電網(wǎng)內(nèi)由于負(fù)荷的突然劇增,而嚴(yán)重缺乏有功功率時(shí),頻率可能嚴(yán)重下降甚至崩潰。 第三 如果電網(wǎng)攀峰響應(yīng)能力不足難以應(yīng)付網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷波動(dòng),則有可能造成電網(wǎng)崩潰。我國(guó)是以火電為主調(diào)峰的,對(duì)峰谷差達(dá)到最高負(fù)荷的1/3以上的情況一般系統(tǒng)已能應(yīng)付,但在負(fù)荷水平高位急速攀升或低位急速下降時(shí),則調(diào)峰響應(yīng)能力不足。在純火電電網(wǎng)內(nèi),負(fù)荷高位陡升的最高速率在每分鐘三百分之一峰荷左右。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展這種速率增長(zhǎng)很快,當(dāng)它升高到每分鐘二百分之一峰荷時(shí),現(xiàn)有投運(yùn)機(jī)組集合的響應(yīng)能力將難以保證穩(wěn)頻爬峰。 (1)傳統(tǒng)上要解決上述問題必須從以下兩個(gè)方面著手; 第一 必須加大有功熱備用(即旋轉(zhuǎn)備用容量)。在通常的電力系統(tǒng)運(yùn)行方式下,旋轉(zhuǎn)備用機(jī)組的裕度都是按尖峰負(fù)荷水平進(jìn)行安排,一般情況為最大負(fù)荷的2%~5%,大系統(tǒng)采用較小數(shù)值,小系統(tǒng)采用較大數(shù)值。如果為了提高供電可靠性就必然要加大旋轉(zhuǎn)備用容量的投入量,但這又勢(shì)必會(huì)造成生產(chǎn)成本的提高。據(jù)初步統(tǒng)計(jì),中國(guó)全年的用電尖峰大部分集中在夏季大負(fù)荷時(shí)期的十幾個(gè)小時(shí)內(nèi),為此而無(wú)限制地增加裝機(jī)容量的投資是不科學(xué)、不經(jīng)濟(jì)的。 第二 進(jìn)行大規(guī)模的電網(wǎng)改造。規(guī)劃設(shè)計(jì)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)時(shí),為了避免發(fā)生嚴(yán)重事故(考慮實(shí)際可能的多重事故),防止因負(fù)荷轉(zhuǎn)移引起的惡性連鎖反映。這時(shí)不僅要考慮N-1運(yùn)行管理方式,還要考慮N-2甚至更嚴(yán)重時(shí)的運(yùn)行管理方式,這又勢(shì)必造成電網(wǎng)投資的增加。這在我國(guó)現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)條件下是不可能做到的。 鑒于以上情況,我們?cè)陔娏ω?fù)荷預(yù)測(cè)中做了大量的研究工作,并取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。在參閱了大量的文獻(xiàn)之后,我們仔細(xì)分析了已有的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,Box&Jenkinks方法,ARMA模型,Kalman濾波法,支持向量機(jī)等等,之后我們決定從自適應(yīng)共振理論映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著手,這是1992年數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家Grossberg提出的一種全新的極為優(yōu)秀的神經(jīng),幾乎堪稱完美。在經(jīng)過學(xué)者們仔細(xì)的分析之后發(fā)現(xiàn),自適應(yīng)共振理論映射可能會(huì)出現(xiàn)增值的問題。為了解決這個(gè)問題,科學(xué)家們做了大量的工作。我們的想法是用一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)做分布式壓縮編碼,然后再去訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。從這個(gè)角度出發(fā),我們提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——分布式自適應(yīng)共振理論&超球自適應(yīng)共振理論映射(dART&HS-ARTMAP)。通過對(duì)澳大利亞新蘭威爾士州和維多利亞州的負(fù)荷數(shù)據(jù)模擬,并與經(jīng)典的改進(jìn)之后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單獨(dú)的HS-ARTMAP(2006年提出)進(jìn)行多角度對(duì)比,結(jié)果新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有精度高,結(jié)果穩(wěn)定等一系列優(yōu)點(diǎn),運(yùn)算時(shí)間上比BP提高一個(gè)數(shù)量級(jí),比HS-ARTMAP提高了一倍。 本作品的研究成果已發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Energy(SCI二區(qū),影響因子:2.952)上。申報(bào)者為該論文第一作者。

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  • 基于dART&HS-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法
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  • 基于dART&HS-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法
  • 基于dART&HS-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法
  • 基于dART&HS-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法

作品專業(yè)信息

撰寫目的和基本思路

目的:本作品通過構(gòu)建一種精度高、預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定、算法效率高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法,為電網(wǎng)的安全預(yù)警管理提供可靠、快捷的信息。 基本思路:基于兩種優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dART和HS-ARTMAP,本作品提出了一種新的神經(jīng)dART&HS-ARTMAP,其具有快速、穩(wěn)定的學(xué)習(xí)能力和良好的編碼壓縮、抗噪聲能力。利用新提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本作品進(jìn)行了多地區(qū)、多周期的電力負(fù)荷預(yù)測(cè),并與多種方法進(jìn)行了對(duì)比。

科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處

1、本作品提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有函數(shù)逼近精度高、預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定、運(yùn)行時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn)。 2、HS-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的是經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dART處理過的壓縮數(shù)據(jù)。這提供了一種快速運(yùn)算的思路,在理論上是一種創(chuàng)新。 3、方法的驗(yàn)證上,本作品進(jìn)行了多角度的負(fù)荷預(yù)測(cè)與對(duì)比——澳大利亞新蘭威爾士州和維多利亞州的負(fù)荷預(yù)測(cè);單周期和多周期的負(fù)荷預(yù)測(cè);BP和HS-ARMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)。

應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義

1996年美國(guó)接連發(fā)生2次大停電事故, 損失慘重。美國(guó)總統(tǒng)認(rèn)為“停電事故已直接危及國(guó)家安全”。近年來(lái),我國(guó)將形成全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的巨型電力系統(tǒng), 如果出現(xiàn)電力系統(tǒng)重大事故, 其損失可能大幅增加。因此保證電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行是一個(gè)重大的問題。該作品的完成對(duì)電網(wǎng)安全管理提供了可靠的保證,也為國(guó)家智能電網(wǎng)的建設(shè)提供了理論上的支撐。

學(xué)術(shù)論文摘要

基于自適應(yīng)共振理論,本文提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——分布式自適應(yīng)共振理論&超球自適應(yīng)共振理論映射,并將其應(yīng)用到電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中。自適應(yīng)共振理論擁有快速的學(xué)習(xí)能力,多層感知機(jī)能抗噪聲,具有很強(qiáng)的編碼能力,分布式自適應(yīng)共振理論是上述兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合;似徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用超球基替代高斯基,超球自適應(yīng)共振理論映射是似徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和似自適應(yīng)共振理論的結(jié)合,它在函數(shù)逼近的問題中具有增強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。在我們的模型中,超球自適應(yīng)共振理論映射接收經(jīng)過分布式自適應(yīng)共振理論處理過的壓縮的分布式數(shù)據(jù),這樣來(lái)解決自適應(yīng)共振理論映射建筑經(jīng)常碰到的增值問題。澳大利亞新南威爾士州和維多利亞州的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)被用來(lái)驗(yàn)證我們的方法,通過與經(jīng)典的反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單獨(dú)的超球自適應(yīng)共振理論映射的對(duì)比,模擬結(jié)果顯示我們的方法具有精度高,速度快等一系列優(yōu)點(diǎn)。

獲獎(jiǎng)情況

本作品研究論文英文稿《An efficient approach for electric load forecasting using distributed ART&HS-ARTMAP neural network》已于2011年2月在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《Energy》(SCI二區(qū),影響因子2.952)正式發(fā)表。

鑒定結(jié)果

無(wú)

參考文獻(xiàn)

[1]Mara Lu cia M. Lopes, Carlos R. Minussi, Anna Diva P. Lotufo. Electric load forecasting using a fuzzy ART&ARTMAP neural network. Applid Soft Computing. 5 (2005) 235-244 [2] Carpenter, G. A.. Distributed learning, recognition, and prediction by ART and ARTMAP neural networks. Neural Networks. 10 (1997) 1473-1494 [3] Mu-Chun Su, Jonathan Lee, Kuo-Lung Hsieh. A new ARTMAP-based neural network for incremental learning. Neurocomputing 69 (2006) 2284-2300 [4]Carpenter, G. A., Grossberg, S., Markuzon, N., Reynolds, J. H., Rosen, D. B.. Fuzzy ARTMAP: A neural network architecture for incremental supervised learning of analog multidimensional maps. IEEE Transactions on Neural Networks. 3 (1992) 698-713

同類課題研究水平概述

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注,比如已經(jīng)提出的預(yù)測(cè)方法有Box&Jenkins方法,ARMA模型,Kalman濾波法,支持向量機(jī)等等。考慮到電力負(fù)荷波動(dòng)具有非線性的特征,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射,并行計(jì)算等優(yōu)點(diǎn),本作品集中精力研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。最早的經(jīng)典預(yù)測(cè)類網(wǎng)絡(luò)為三層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP),Bakirtzis首先在1996年應(yīng)用這種方法進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè),但是這種方法是非在線的,收斂速度很慢,并且一旦訓(xùn)練數(shù)據(jù)發(fā)生改變,就得丟棄已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)而重新訓(xùn)練。自適應(yīng)共振理論(ART)很好的解決了這一問題,這種新方法是基于自適應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的,只有當(dāng)輸入的向量滿足警戒參數(shù)時(shí),獲勝的神經(jīng)元才會(huì)響應(yīng),此時(shí)才會(huì)發(fā)生共振并更新權(quán)值,從而解決了一般的競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的遇到的穩(wěn)定性困境可塑性困境。但是自適應(yīng)共振理論是一種分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不能用來(lái)做預(yù)測(cè)?;谧赃m應(yīng)共振理論,模糊自適應(yīng)共振理論映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy ARTMAP)在1992年被提出。這是一種被學(xué)者們稱為幾乎完美的神經(jīng)。它是兩個(gè)自適應(yīng)共振理論的結(jié)合,在兩個(gè)自適應(yīng)共振理論分別對(duì)輸入和輸出數(shù)據(jù)做分類之后,聯(lián)想記憶模塊聯(lián)系二者之間相互匹配的類別,從而成為一種預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)術(shù)上嚴(yán)格定義的增強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,且具有高精度、高穩(wěn)定性、在線的快速學(xué)習(xí)等等一系列優(yōu)點(diǎn)。但是科學(xué)家們后來(lái)發(fā)現(xiàn)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)出現(xiàn)增值的問題, 即自適應(yīng)共振理論分的類別可能過于龐大。圍繞這個(gè)問題,一些學(xué)者也提出了一些方法,1995年提出的Gaussian ARTMAP,1997年提出的ARTMAP-IC,1997年提出的dARTMAP,2006年提出的HS-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但是他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然會(huì)出現(xiàn)增值的問題,本作品的研究就是從這個(gè)角度出發(fā)的。
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