基于神经网络算法的唐山电网负荷预测

摘要:文章针对中长期电力负荷预测的特点与唐山电网的用电特点,对唐山电网中长期用电负荷采用神经网络算法进行了预测。仿真结果证明该方法预测精度较高,可以较准确预测唐山电网未来几年的电力负荷。

关键词:负荷预测;神经网络;唐山电网;电力系统;电力负荷

中图分类号:TM714文献标识码:A文章编号:1009-2374 (2010)13-0124-02

一、预测意义

唐山是具有百年历史的沿海重工业城市,是河北省经济中心,同时也是中国经济发展前景最好的城市之一。特别是最近几年,随着国家产业结构与河北战略布局的调整,重大项目纷纷在唐山兴建,预计在未来几年唐山地区经济仍将快速增长。根据唐山电网用电情况统计数据,唐山电网2001年用电量158.266亿千瓦时,2008年用电量538.509亿千瓦时,平均年增长17.9%。综合考虑唐山地区经济发展与用电量增长因素,预计未来几年唐山电网电力负荷将保持较高的增长。中长期电力负荷预测是电力系统规划的基础,它在电力系统规划、新发电厂和发配电系统的建立过程中起到重要的指导作用。为了满足唐山电网负荷不断增长的需要,增加供电可靠性,对该地区进行科学合理的电力系统规划势在必行。因此,对唐山电网中长期的电力负荷进行预测具有重要意义。

二、预测方法选择

目前,电力负荷预测的研究已经十分成熟,许多方法和模型被引用到电力负荷预测中,其中比较常用的预测方法有以下几种:回归分析法、时间序列法、指数平滑法、神经网络法、灰色模型法、优选组合预测法、小波分析预测技术等。以上负荷预测的方法都有自身的优缺点以及适用范围。电力系统专家经过长期负荷预测实践,建议中长期电力负荷预测使用时间序列法与灰色模型法。由于未来几年唐山市将投产几个重大项目,唐山电网负荷将呈现不规则的跳跃式增长。因此,按照常规的预测方法对唐山电网的用电负荷进行预测将无法获得较满意的数据拟合度。神经网络算法能够实现较复杂的非线性映射,对大量的非结构性、非准确性规律具有自适应能力,应用于电力系统负荷预测,能够得到比传统预测方法更好的效果。因此,本文尝试使用神经网络算法预测唐山电网的用电负荷。

三、预测模型的建立

(一)确定神经网络输入量

输入层是神经网络结构的第一层次,该层次输入量的确定关系到神经网络训练的效率。特征量取得太少,则不能起到区分判断作用;取得太多则影响网络的训练速度。因此,合理地选择输入量,能提高网络的训练速度和预测精度。为了简化模型的结构,提高预测的精度,本文综合考虑中长期电力负荷预测的相关因素以及唐山电网的用电特点,确定以下五种影响电力负荷的经济因素作为神经网络的输入量即:“唐山地区的生产总值(GDP);第一产业用电量占总用电量的比重;第二产业用电量占总用电量的比重;第三产业用电量占总用电量的比重;生活用电量占总用电量的比重。”

(二)构造神经网络结构

本文应用的神经网络是由输入层、输出层和隐含层三层网络结构构成。理论研究已证明对于任何在闭区间上连续的函数,只要隐含层神经元数目足够多,就可以用只含一个隐含层的网络结构以任意精度来逼近,所以本文隐含层只取一层。第一层为输入层,神经网络的输入神经元为五种影响唐山电网用电负荷的经济因素,因此该层的神经元个数为5个;第二层是隐含层,隐含层神经元数根据下式求得:

或或h=lg2n (1)

其中k为样本数,n为输入层神经元数,m为输出神经元数,h为隐含层神经元数,a为1～10之间的常数。第三层是输出层,因为输出结果只有一个指标即唐山电网某年的用电量,所以输出神经元的个数是1。从而确定本文的神经网络结构为5×3×1。

(三)神经网络的训练算法

由于标准BP算法中,人为凭经验选取学习率和动量因子,往往会对网络学习速度产生较大影响,甚至会因为学习率选取不当而导致学习中发生振荡而不能收敛,这些缺点将影响整个预测的精度。本文采用改进的批处理式Vogl快速算法,进行网络训练。在网络训练过程中根据训练的实际情况自适应改变学习率η及动量因子α的大小:当前的误差梯度修正正确,则增大学习率,加入动量项;否则减少学习率,甩掉动量项。这样初始η值就可以相对随意的选取,避免上述缺点。自适应改变η及α的修正公式如下:

(2)

上式中ΔE=E(J)-E(J-1),表示神经网络前后相邻两次学习过程中误差函数的变化量。φ略大于1,β略小于1。E (J)为神经网络第J次训练过程中的误差函数:

(3)

式中:pt',和Ot分别表示神经网络对应于第t个输入向量的期望输出和实际输出。

(四)预测实施

唐山电网2001～2008年用电量、生产总值以及各产业用电占比情况的历史数据见表1:

表12001～2008年唐山电网用电情况统计

年份 生产总值

/万元 用电量

/亿千瓦时 一产用电

/% 二产用电

/% 三产用电

/% 生活用电

/%

2001年 9150473 158.266 3.8 83.4 5.5 7.2

2002年 9993543 180.420 3.3 84.6 5.5 6.6

2003年 11022878 233.638 2.2 87.7 4.8 5.3

2004年 17616311 290.260 1.7 89.1 4.5 4.7

2005年 20276374 358.800 2.4 89.1 4.0 4.5

2006年 23621410 432.752 2.1 89.3 4.2 4.5

2007年 27794190 520.020 1.3 90.5 4.1 4.1

2008年 36132447 538.509 1.2 90.0 4.4 4.4

根据2001～2008年唐山电网用电量的历史数据,分别使用时间序列法、灰色预测模型与神经网络算法对唐山电网的用电量进行预测。使用2001～2006年的历史数据预测2007年、2008年的用电量,并将预测结果与真实数据做对比,以分析三种预测方法的误差。通过

Matlab软件计算,三种预测方法的预测结果及误差情况,见表2:

表2用电量预测值及误差表

序号 年份 用电量 灰色模型 时间序列法 神经网络

预测值 误差 预测值 误差 预测值 误差

1 2007年 520.020 501.1 3.64% 487.9 6.41% 531.7 2.25%

2 2008年 538.509 512.4 4.85% 503.9 6.75% 559.4 3.88%

通过上表我们可以看出以上三种预测方法的误差除了时间序列法的误差较高外,都在允许的范围内。灰色模型与神经网络算法都可以较准确的预测出唐山电网的用电量。相比而言,神经网络算法预测对于历史数据的拟合度更高,神经网络算法更适用于唐山电网中长期的电力负荷预测。因此,本文使用神经网络算法对唐山电网未来五年的用电负荷进行预测,通过Matlab软件计算,预测结果见表3:

表3唐山电网用电负荷预测

序号 年份 年用电量(亿千瓦时) 年最大负荷(MW)

1 2009 584.282 7637.677

2 2010 625.182 8172.314

3 2011 665.819 8703.514

4 2012 725.077 9478.127

5 2013 781.633 10217.42

四、结论

本文研究了神经网络算法在唐山电网中长期电力负荷预测中的应用。研究结果表明,应用神经网络算法比时间序列法、灰色模型有更高的预测精度,神经网络算法可以较准确的预测唐山电网中长期的电力负荷。

参考文献

[1]于之虹,郭志忠.数据挖掘与电力系统[J].电网技术,2001,25(8).

[2]焦李成.神经网络计算[M].西安:西安电子科技大学出版社,1993.

作者简介:尹冰冰 (1973-),女,河北滦县人,唐山供电公司发展策划处专业工程师,研究方向:电力系统。