灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测.pdf

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1、第39卷第21期电力系统保护与控制V_oI．39NO．212011年11月1日PowerSystemProtectionandControlNOV．1，2011灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测周德强，武本令(1．长江大学信息与数学学院，湖北荆州434023；2．许昌市高级技工学校，河南许昌461000)摘要：为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度，分析了传统GM(1，1)预测模型的缺点，提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1，1)优化建模方法。用一个与GM(1，1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数，拟合灰色系统的原始离散数据，将连续函数映射到神经网络，构建了GM(

2、1，1)模型的灰参数与BP网络权值的对应关系。用已知负荷作为训练样本，利用BP算法对网络进行优化，当网络收敛时，提取优化的灰参数，实现了应用GM(1，1)模型对中长期负荷预测的优化建模。算例分析结果表明该方法是可行且有效的。关键词：GM(1，1)模型；灰色BP神经网络模型；BP算法；优化建模；中长期负荷预测OptimizationandpowerloadforecastingofgrayBPneuralnetworkmodelZHOUDe．qiang，WUBen．1ing(1．SchoolofInformationandMathematics，YangtzeUniversity,Jing

3、zhou434023，China；2．XuchangAdvancedTechnicalSchool，Xuchang461000，China)Abstract．Inordertoenhancetheforecastingaccuracyofmediumandlong-termpowerloadforecastingundertheconditionsofsmallsampledata,theshortcomingsoftraditionalGM(1，1)forecastingmodelareanalyzed．AGM(1，1)optimizationmodelingmethodformedi

4、umandlong-termloadforecastingisproposed．ByuseofacontinuousfunctionwhoseformisthesameastheGM(1，1)timeresponseformula，therawdiscretedataisfitted．ThecontinuousfunctionismappedtoaBPneuralnetwork,andthecorrespondingrelationbetweenGM(1，1)modelgrayparametersandBPnetworkweightsisestablished．Withknownload

5、dataastrainingsample，thenetworkisoptimizedbymeansofBPalgorithm，whentheBPnetworkconvergence，optimizedgrayparametersCanbeextracted，therefore，theoptimizationmodelingofGM(1，1)formediumandlong-ternloadforecastingisrealized．TheexampleresultsshowthatthemethodiSfeasibleandeffective．Keywords：GM(1，1)model；

6、grayBPneuralnetworkmodel；BPalgorithm；optimizedmodeling；mediumandlong-termloadforecasting中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674．3415(2011)21．0065．05缺陷，比如合理选取背景值的问题¨】，从离散形0引言式到连续形式的直接跳跃问题【l】等。灰色系统建模电力负荷系统是一种典型的灰色系统[1]，灰色的初衷是对数列建立近似的微分方程【l，然而通过GM(1，1)模型适合处理少数据、小样本、信息不最小二乘法对灰微分方程进行参数辨识，再解微分全的不确定性问题，计算简便，在负荷预测中得

7、到了方程得到时间响应模型，这是一种间接估计模型参广泛应用【2uJ。在应用GM(1，1)模型进行负荷预测数的方法，这种方法所得到的参数估计，未必使得时，首先要确定模型中的参数，参数估计的好坏直接灰色预测值与实际值误差最小。影响到预测的精度【IUJ，从而影响到未来新发电机组的一般情况，从模型拟合的评价准则来说，在求安装【6】。估计传统和改进的灰色GM(1，1)模型中的解GM(1，1)模型时应直接以原始序列的灰色预参数一般都采用的是最小二