关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第35卷第8期亮菜电力Vol_35No．82007年8月EastChinaEIectr[cPowerAug．2007关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用牛东晓，吕佳良(华北电力大学，河北保定071003)摘要：针对电力负荷预测序列存在随机增长特性和非线性波动性，灰色神经网络模型能够有效地反映序列增长特性和对非线性关系进行拟合。引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据，以序列整体拟合优化为目标，从而找到能够代表序列内在变化规律性的组合权重，使总体

2、预测精度得到提高。关键词：电力负荷；BP神经网络；灰色关联度；GM(1，1)模型基金项目：国家自然科学基金资助项目(70671039)；高等学校博士点专项基金(20040079008)作者简介：牛东晓(1962．)，男，教授，博士生导师，从事电力负荷预测工作。中图分类号：TM714文献标识码：A文章编号：1001-9529(2007)08-0060-03GrayneuralnetworkforecastofpowerloadsbasedonrelaitonalanalysismethodN／UDo

3、ng-xiao，LUJia．1iang(NoahChinaElectricPowerUniv．，Baoding071003，China)Abstract：Astothecharacteristicsofrandom—increaseandnon·linearfluctuationoftheloadforecastsequence，thegrayneuralnetworkmodelcaneffetivelyreflecttheincreasecharacteristicofthesequencean

4、dfitthenon．．1inearrela．tions．Thegraycorrelationisintroducedtodeterminethecombinedforecastweight，andfittingandoptimizationofthewholesequenceisconsideredastheobjective．Thecombinedweightrepresentingtheinnerchan~ngladesofthese·quenceisconsequentlyf0undout

5、．andtheforecastaccuracyisimproved．Keywords：powerload；BPneuralnetwork；graycorrelation；GM(1，1)model传统的灰色预测理论不需要考虑分布规律设有变量为’的原始数据序列和变化趋势。所需样本较少，便于计算，对序列‘。=[‘。(1)，‘。(2)，⋯，‘。(n)]增长趋势具有很好的反映，但是这种方法的预用1一AGO生成一阶累加序列测精度很大程度上依赖于模型参数¨J，而BP神‘=[‘(1)，‘(2)，⋯，‘’(n)]经

6、网络模型，利用其自学习，自适用的特点，对冥中非线性关系具有很好的学习能力，因此灰色神=∑()经网络模型通过两种方法优点的结合，应用于=1(k=1，2，⋯，n)电力负荷预测中，较单一预测方法预测精度具‘序列满足下述一阶线性微分方程模型有较好的改善。(t)dx+。(1】组合预测模型的核心是组合权重的确定问————_+0=／Z题，本文以寻找能够反映整个序列系统行为特性利用最小二乘法求得参数，的权重向量作为目标，从而达到序列总体拟合寻优，使电力负荷预测的可信度和预测精度得到进(8T8)-1Br㈦一步改善。

7、通过实证分析得到较好的效果。‘。(2)1灰色预测GM{1-1)模型建立：‘。(3)：●GM(1，1)模型是最常用的一种灰色模型，它‘0(n)是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型，是作为电力负荷预测的一种有效模型。维普资讯http://www.cqvip.com牛东晓。等关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用Xo：{。(1)，。(2)，⋯，o(n)}，一(1)(2)]X1：{(1)，(2)，⋯，(n)}(i：1，2，⋯，m)一(2)(3)](2)对序列进行无量纲化处理B=X=X／X(1)

8、：((1)，(2)，⋯，(n))，(i：0，1，2，⋯，m)1(1(n一一1)+(1(n)](3)计算灰色关联系数设△(k)=Ix。(k)一(k)I，则差序列：将所求得的a，矗代回原微分方程，有A=(A(1)，A(2)，⋯，A(n))(i：0，1，2，⋯m)((+1)：Ix(。(1)一+00两极最大差和最小差：(k：0，1，2，⋯)设A：ma‘xm^ax△()，。=rain△()对此式做累减还原，得的灰色预测模型关联系数：为)未‘。(k+1)=‘(k+1)一‘(k)=其中P∈(0，