朱加豪+趙振華+李建濤
摘 要:本文針對(duì)電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)問(wèn)題,首先對(duì)原始異常數(shù)據(jù)進(jìn)行小波多尺度分解,找出信號(hào)突變點(diǎn),其次對(duì)模極大值點(diǎn)處小波分解系數(shù)進(jìn)行重建,然后對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求得預(yù)測(cè)日電力負(fù)荷數(shù)據(jù)。
關(guān)鍵詞:小波多尺度分解;異常數(shù)據(jù);信號(hào)突變點(diǎn);小波系數(shù);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號(hào):TM241 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)是電網(wǎng)系統(tǒng)中十分重要的部分。因此,精確的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電能的合理分配甚至國(guó)民經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展意義非常重大。目前,對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的主要方法有指數(shù)平滑法、趨勢(shì)外推法、時(shí)間序列法、專家系統(tǒng)方法、神經(jīng)網(wǎng)路理論、模糊負(fù)荷預(yù)測(cè)等,本文在利用小波分析理論對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修正的基礎(chǔ)上結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論來(lái)對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。
1.異常數(shù)據(jù)的辨識(shí)與修正
異常數(shù)據(jù)的辨識(shí)與修正是預(yù)測(cè)前極為重要的工作,常用的方法有指數(shù)平滑法、均值濾波法、經(jīng)驗(yàn)修正法等,這些方法雖然容易實(shí)現(xiàn),但是處理得很粗糙,結(jié)果不準(zhǔn)確,并且需要人工干預(yù),增大了工作量。
1.1 小波變換理論
1.3 小波分解與重構(gòu)
多分辨率分析是在L2(R)函數(shù)空間內(nèi),將函數(shù)描述為一系列類似函數(shù)的極限。每一個(gè)近似都是函數(shù)f的平滑版本,而且是越來(lái)越細(xì)節(jié)的近似函數(shù),這些近似都是在不同尺度上得到的。設(shè)j為要分解的尺度,由Mallet算法,可知其分解公式為:
1.4 小波分析對(duì)異常數(shù)據(jù)處理步驟
第一步:運(yùn)用式(6)選擇合適的小波和分解層數(shù)將數(shù)據(jù)分解至j層,得到小波分解系數(shù)。
第二步:處理經(jīng)小波分解后的數(shù)據(jù):
第三步:小波重構(gòu)。將處理過(guò)的小波系數(shù)用式(7)重構(gòu),得到去除偽數(shù)據(jù)的負(fù)荷,再對(duì)處理后的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。
3. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種靠誤差逆向傳遞來(lái)不斷調(diào)整神經(jīng)元的閾值與連接權(quán)值的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。本文采用三層網(wǎng)撲結(jié)構(gòu)。
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)步驟
(1)數(shù)據(jù)輸入。將通過(guò)小波分析及歸一化處理后的負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)錄入輸入層。
(2)計(jì)算隱含層輸出。
(3)計(jì)算輸出層輸出。
(4)計(jì)算輸出層誤差。
(5)計(jì)算隱含層誤差。
(6)修正輸出層與隱含層之間的權(quán)值與閾值。
(7)修正輸入層與隱含層之間的連接權(quán)值。
(8)網(wǎng)絡(luò)全局誤差小于預(yù)先設(shè)定的值時(shí)結(jié)束。
4.實(shí)例研究
本文對(duì)某地區(qū)某日96點(diǎn)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果如圖1~圖4所示。
結(jié)論
把歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)小波分析處理后降低了由于各種因素帶來(lái)的誤差,基于實(shí)時(shí)氣象因素選擇預(yù)測(cè)樣本,充分體現(xiàn)了電力負(fù)荷數(shù)據(jù)相似特性。實(shí)際運(yùn)用表明本文方法在數(shù)據(jù)處理方面有很強(qiáng)的實(shí)用性、可行性、準(zhǔn)確性,能滿足實(shí)際工程需求。
參考文獻(xiàn)
[1]劉進(jìn)波,陳鑫,李新花.基于LM算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué),2015(2):34-38.
[2]王學(xué)平.基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D].南京理工大學(xué),2007.
[3] MallatS, HwangW.Singularity Detection and Processing with Wavelets [J]. IEEE Transaction on Information Theory, 1992, 38(2): 617-643.
[4]馬維禎,殷瑞祥.小波變換理論及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用[J].數(shù)據(jù)采集與處理,1994(2):121-131.
[5]蔡漢添,宋勇.關(guān)于子波變換局部極大值信號(hào)重構(gòu)的交替投影算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,1998(2):16-20.
[6]郭先定,李敏,何光普.小波變換模極大值法檢測(cè)信號(hào)突變點(diǎn)[J].電氣應(yīng)用,2006(11):90-92.