基于纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型.pdf

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1、第44卷第7期电力系统保护与控制Vb1．44NO．72016年4月1日PowerSystemProtectionandControlApr．1，2016D0I：10．7667／PSPC150914基于纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型孟安波，胡函武，刘向东(广东工业大学自动化学院，广东广州510006)摘要：为了解决传统BP神经网络对高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点，提出了一种混合小波变换和纵横交叉算法(cso)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波变换对负荷样本进行序列分解，对单支重构所得的负荷子序列采用纵横交叉算法优化的

2、神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值，得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明，新模型能掌握冲击毛刺的变化规律，有效提高含大量冲击负荷地区的负荷预测精度，且预测模型具有较强泛化能力。关键词：小波变换；神经网络；纵横交叉算法；高频分量；负荷预测Short—termloadforecastingusingneuralnetworkbasedonwaveletsandcrisscrossoptimizationalgorithmMENGAnbo，HUHanwu，LIUXiangdong(CollegeofAutomation，Guang

3、dongUniversityofTechnology,Guangzhou510006，China)Abstract：ToovercomethedefectofconventionalBPneuralnetworkwithlowpredictionaccuracyforhigh·frequencycomponentandweakgeneralizationability,thispaperpresentsahybridtechniquecombiningwavelettransformandcrisscrossoptimization(cs

4、o)tooptimizeartificialneuralnetworkforshort-termloadforecasting．Wavelettransformisusedtodecomposetheloadseriesintodiferentscales，afterwhich，theneuralnetworkoptimizedbyCSOisemployedtoforecasttheloadsub—sequencesobtainedbysinglereconstruction，andthen，thevaluesofallsub—seque

5、ncesareaddedtogettheactualforecastingresults．Atestforpracticalpowersystemshowsthatthenewmodelhasstrongergeneralizationabilityandcangraspthechangeregulationofimpactburrperfectlyandimprovetheprecisionofforecastingwithplentyofshockloadefectively．Keywords：wavelettransform；neu

6、ralnetwork；crisscrossoptimization；high-frequencycomponent；loadforecasting使用PSO优化BP神经网络进行预测，虽然收敛速0引言度快，但当考虑因素增多，变量规模将会快速增长，电力系统负荷预测是电力系统规划的重要组成PSO在求解大规模优化问题时容易出现早熟现象；部分，其预测精度直接影响到电力系统运行的安全文献[5】利用小波分解将负荷投影到不同尺度上进性、经济性和供电质量Ll之J。由于负荷本身的不确定行预测，得到较高的预测精度，但BP神经网络对性和复杂性，还没有一种方法能够

7、完全解决预测中高频分量预测精度不高，所以该方法不适用于含较面临的问题。其中，BP神经网络【3J由于网络结构、多冲击负荷的地区；文献【6]等则将模糊系统与神经算法相对简单，可以实现从输入到输出的任意非线网络结合，取得较高的预测精度；而文献【7】中采用性映射，在负荷预测领域逐步得到了应用。动态调整人工蚁群算法对BP神经网络进行优化，然而，BP算法采用梯度下降法调整权值和阈改善了神经网络的泛化能力，但迭代过程中为保持值，导致收敛速度慢，容易陷入局部最优。此种群的多样性，采用比较复杂的算法结构，控制参外，随着更多的影响因素和学习样本考虑在内，数较

8、多。神经网络的计算量和权值数将急剧增加。针对负荷变化的特点和已有优化算法的不足，随着人们不断对短期负荷预测的深入研究，各本文提出一种混合小波变换与纵横交叉算法优化神种改进的神经网络广泛应用于负