EM算法优化WDRNN短期负荷预测模型.pdf

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1、第22卷第5期电力系统及其自动化学报Vol_22NO．52010年1O月ProceedingsoftheCSU—EPSA0ct．2OlOEM算法优化WDRNN短期负荷预测模型刘远龙，龚文杰，徐超，张智晟。(1．青岛供电公司，青岛266002；2．青岛大学自动化工程学院，青岛266071)摘要：提出了类电磁机制算法优化的小波对角递归神经网络的短期负荷预测模型，在常规的对角递归神经网络的隐含层神经元之间增加了同层神经元之间的相互连接，使隐含层单元之间存在相互的信息交换，模型的动态性能得到增强；隐含层函数采用小波函数，通过伸缩因子和平移因子的引入，使模

2、型具有较强的逼近能力和容错能力。采用类电磁机制算法对小波对角递归神经网络进行优化，具有全局优化能力强、编程实现简单、收敛性好等优点。经实际负荷系统预测仿真测试，结果表明所提出的预测模型能得到满意的预测精度。关键词：类电磁机制；小波对角递归神经网络；短期负荷预测；电力系统中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—8930(2010)05—005卜05Short—termLoadForecastingModelofWaveletDiagonalRecursiveNeuralNetworkOptimizedbyElectromagneti

3、sm—likeMechanismAlgorithmLIUYuan—long，GONGWen—jie，XUChao，ZHANGZhi—sheng(1．QingdaoElectricPowerCompany，Qingdao266002，China；2．SchoolofAutomationEngineering，QingdaoUniversity，Qingdao266071，China)Abstract：Short—termloadforecastingmodelofwaveletdiagonalrecursiveneuralnetworkoptimi

4、zedbyelectro—magnetism—likemechanismalgorithmisconstructedinthispaper．Theconnectionofneuronsinthehiddenlay—ercanexchangeinformation，whichincreasesdynamicperformanceofmodelcomparedwithconventionaldiag—onalrecursiveneuralnetworks．Thefunctionofhiddenlayeradoptswaveletfunction，an

5、dthescalefactorandtranslationfactorareused，whichincreasesapproximationcapabilitiesandfault—tolerantperformanceofmode1．Waveletdiagonalrecursiveneuralnetworkisoptimizedbyelectromagnetism—likemechanismalgorithm，whichpossessesglobaloptimizationability，simpleprogrammingrealization

6、andgoodconvergence．AkindofactualloadsystemisusedtOsimulate，andthetestingresultsshowthattheproposedforecastingmodelcanobtainsatisfactoryforecastingprecision．Keywords：electromagnetism—likemechanism；waveletdiagonalrecursiveneuralnetwork；short—termloadforecasting；powersystem随着现代电

7、力系统的不断发展，尤其是电力但应指出，FNN本质是属于静态非线性映射关系，市场竞争机制的引入，电力系统短期负荷预测它更适用于处理与时间无关的对象。电力系统负荷STLF(short—termloadforecasting)具有重要的理序列性质属于混沌时间序列]，是典型的非线性论意义和高的经济价值，提高预测精度符合当前电动力学时间序列，需用动态递归神经网络进行建模力系统的实际需要。研究，动态递归神经网络能更直接的反映系统的动基于BP算法的多层前馈神经网络态特性。本文所提出的小波对角递归神经网络FNN(feedforwardneuralnetworks

8、)原理已在国内外电力系统STLF中得到广泛的研究与应用口]。WDRNN(waveletdiagonalreeursiveneuralne