下载文档原格式
人工智能算法在负荷预测中的应用效果评估随着社会的发展，电力需求不断增加，能源管理变得异常重要。
负荷预测作为能源管理系统中的关键环节，能够帮助电力公司合理安排发电计划，提高电力供给效率。
在过去，负荷预测主要依靠传统统计方法，然而，这些方法无法处理复杂的非线性、时序依赖性和随机性等问题。
近年来，人工智能算法在负荷预测中得到了广泛应用，并取得了令人瞩目的成果。
一、人工智能算法在负荷预测中的优势人工智能算法，包括机器学习和深度学习等技术，因其对大数据的处理能力和多变量非线性关系的建模能力，逐渐成为负荷预测的首选方法。
首先，机器学习算法能够自动学习和适应数据模式，通过对历史数据进行分析和训练，提取主要特征，并建立负荷与多种影响因素之间的关系模型。
相比传统统计方法，机器学习能够更准确地捕捉数据的非线性特征，提高预测的准确性。
其次，深度学习算法在负荷预测中具备更强的建模和学习能力。
深度学习基于神经网络结构，能够从复杂的数据中学习多个层次的抽象特征。
通过多个隐藏层的计算过程，深度学习可以自动发现数据中的隐藏模式和规律，提高负荷预测的精度。
与机器学习相比，深度学习展现出更高的灵活性和泛化能力。
另外，人工智能算法还能够处理大规模的时序数据。
负荷预测通常需要对历史负荷数据进行建模和预测，而传统统计方法往往会受限于数据的规模和复杂性。
而人工智能算法不受数据规模限制，能够处理更大范围、更长时间的数据，提高负荷预测的可靠性。
二、人工智能算法在负荷预测中的应用实例1. 神经网络模型神经网络模型是一种常见的人工智能算法，在负荷预测中得到了广泛应用。
此类模型可以通过前馈或反馈机制对数据进行学习和预测。
例如，基于前馈神经网络（FFNN）的模型可以通过对历史负荷数据和天气等因素进行训练，预测未来的负荷需求。
2. 长短期记忆网络（LSTM）LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），在负荷预测中也得到了广泛应用。
LSTM通过引入门控单元，能够自动学习和记忆长期依赖关系，尤其适用于处理时序数据。
第29卷第6 期中国电机工程学报 Vol.29 No.0006. 2012 文章编号：0258-8013 (2012) 07-0001-06 中图分类号：TM 85 文献标志码：A 学科分类号：470·40 改进的粒子群优化算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用ABSTRACT：Particle Swarm Optimizer (PSO) algorithm is an important algorithm, its background, fundamental, implement method, improvement and algorithm flow chart are introduced in this paper. Economic Load Dispatch (ELD) is a typical optimization problem in power system. Details of this problem and its mathematical model are discussed. Combined with an example, a system of three generators and six buses, the improved PSO algorithm is applied to solve the ELD problem. The algorithm and its application are simulated through Matlab software. According to the simulation result, we can see that the improved PSO algorithm can solve the ELD problem efficiently. The simulation results are compared with the results of the Genetic Algorithm and the Chaotic Optimizer Algorithm, through which we get the advantages of the PSO algorithm. KEY WORDS: PSO algorithm; inertia weight coefficient; economic load dispatch (ELD); Matlab摘要：粒子群优化（Particle Swarm Optimizer ，PSO) 算法是一种重要的优化算法，本文介绍了粒子群算法的产生背景、基本原理、实现方法及其改进和算法流程。
一种新算法在经济负荷分配中的应用①唐英干,崔玉红,乔雷杰,关新平(燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004)摘要:为求解复杂的不连续、非凸、非线性电力系统的经济负荷分配问题,提出了一种单纯形法(NM)和粒子群算法(PSO)相结合的NM2PSO算法。
该算法将单纯形算子嵌入到PSO算法中,把适应值最好的一部分粒子用单纯形法来更新,其余粒子用PSO算法寻优,从而提高PSO算法后期的寻优能力。
NM2PSO充分利用PSO 算法强大的全局搜索能力和NM快速确定性的局部搜索能力,提高了NM2PSO算法的寻优能力和收敛速度,该算法应用于经济负荷分配问题得到的优化结果好于其他方法。
关键词:电力系统;经济负荷分配;单纯形法;粒子群算法中图分类号:TM714 文献标志码:A 文章编号:100328930(2009)0120020207Appl ica tion of Si m plex Search M ethod and Particle SwarmOpti m iza tion i n Econom ic D ispa tchTAN G Y ing2gan,CU I Yu2hong,Q I AO L ei2jie,GU AN X in2p ing(Co llege of E lectrical Engineering,Yan shan U n iversity,Q inhuangdao066004,Ch ina)Abstract:A hyb rid m ethod(NM2PSO),w h ich com b ines particle s w arm op ti m izati on(PSO)w ith N elder2 M ead(NM)si m p lex m ethod is p ropo sed to so lve the discon tinuou s,nonconvex and non linear econom ic dispatch(ED)p rob lem.Si m p lex operato r is em bedied in to PSO to i m p rove the search capab ility of PSO in anaphase.In th is m ethod,si m p lex m ethod is u sed to update the best part of the w ho le particles,and o thers are searched by PSO to look fo r the best.T he hyb rid m ethod m akes u se of the pow erfu l global search capab ility of PSO and fast local search of NM si m p lex m ethod.T he search efficiency and covergence speed are i m p roved distinctly.Experi m en ts on ED show that the p ropo sed m ethod can get op ti m al resu lts.Key words:pow er system s;econom ic dispatch;si m p lex m ethod;particle s w arm op ti m izati on(PSO) 经济负荷分配(econom ic disp atch,ED)是电力系统运行中的重要问题,其目标是电力系统内合理分配各机组负荷,使得在满足负荷和运行约束的条件下发电成本最小[1]。
ED对于提高系统运行的经济性和可靠性都具有重要的意义,是电力系统中一类典型的优化问题。
传统的分配算法有线性规划法[2]、动态规划法[3]、拉格朗日乘数法[4]等。
为了克服传统分配方法需要目标函数是连续、可导的限制,文献中提出了很多智能优化方法来求解ED问题,如遗传算法[5]、神经网络算法[6]、模拟退火算法[7]、蚁群算法[8]等,用来处理高维、离散、非线性问题,从而提高求解精度和速度。
粒子群优化(p article s w ar m op ti m izati on, PSO)算法[9]是由Kennedy和Eberhart提出的一种新的优化算法,它模拟鸟类捕食行为,通过鸟之间的集体协作使群体达到所期望的目的。
PSO算法操作简单,依赖的经验参数少,计算量小,易实现,已成功用于神经网络训练、系统辨识、经济负荷分配等领域。
但是在解决一些高维复杂的优化问题时,PSO算法在后期收敛速度慢,易陷入局部极值。
针对这一问题,已有的研究中提出了很多改进方法,如引入约束因子[10],采用非线性惯性权重调整策略[11]等。
这些方法虽然有一定的改善,但并没有从根本上解决PSO算法的上述问题。
文献[12]第21卷第1期2009年2月 电力系统及其自动化学报P roceedings of the CSU2EPSAV o l.21N o.1Feb. 2009①收稿日期:2008204208;修回日期:2008205205基金项目:国家杰出青年基金资助项目(60525303)在基本粒子群算法基础上引入变异、扰动和局部搜索等多个特殊算子,保证了搜索过程的遍历性,但是由于在算法中加入多个算子增加了算法的复杂度;文献[13]提出了基于混沌搜索解决早熟收敛的混合粒子群算法,算法通过早熟判断机制进行判定,使用混沌搜索进行早熟处理,但当搜索空间比较大时,混沌搜索的效果则不令人满意。
单纯形法(si m p lex search m ethod,NM)是N elder和M ead[14]提出的一种确定性的局部优化方法。
该方法通过反射、扩张、收缩等一系列动作使单纯形翻滚,变形产生一系列新的单纯形,逐步逼近最优点。
单纯形法不需要目标函数可导,收敛速度快,但是它对初值依赖性较强,容易陷入局部最优值,不能保证收敛至全局最优。
结合PSO算法强大的全局搜索能力和单纯形法快速确定性的局部搜索能力是提高算法的优化性能和收敛速度的一种有效途径[15,16]。
文献[15]提出了一种用于求解高维复杂函数优化问题的混合粒子群和单纯形算法。
该混合算法在每次迭代过程中,利用粒子群的全局最优粒子构造单纯形,进一步进行局部搜索。
文献[16]提出了一种粒子群和单纯形交替使用的混合策略,粒子群算法经过一定迭代步数后采用单纯形算法搜索。
针对ED问题的复杂性,本文采用单纯形和粒子群的混合算法(NM2PSO)来求解ED问题。
与文献[15,16]的混合策略不同,NM2PSO算法将单纯形算子嵌入到粒子群算法中。
对一个N维优化问题,混合算法先初始化3N+1个粒子,用群体中适应值最好的N+1个粒子构造单纯形进行搜索,以改进第N+1个粒子的适应值,其余2N个粒子用粒子群算法迭代进化。
然后将粒子群按个体适应值排序。
NM2PSO算法充分利用了PSO算法的全局搜索能力和单纯形法快速确定性的局部搜索能力,提高了算法的收敛速度和搜索精度,将这一算法应用于ED问题得到的优化结果要好于其他方法。
1 电力系统经济负荷分配的数学模型1.1 目标函数ED问题是在满足系统运行约束的条件下优化系统中发电机出力,使系统总的发电成本最小,其数学模型[12]为m in F=m in{6N g i=1F i(P G,i)}(1)式中:F为系统总发电费用;N g为系统内发电机总数;P G,i为第i台发电机有功功率;F i(P G,i)为第i 台发电机耗量特性。
对于F i(P G,i),一般用二次函数近似表示为F i(P G,i)=a i P2G,i+b i P G,i+c i(2)式中a i、b i、c i为参数。
当汽轮机进气阀突然开启时出现的拔丝现象会使机组耗量特性产生阀点效应。
考虑阀点效应的机组耗量特性为F i(P G,i)=a i P2G,i+b i P G,i+c i+E i(3)E i= g i sin[h i(P G,i-P m in G,i)] (4)式中:E i为阀点效应引起的耗量特性变化;g i、h i为参数;P m in G,i为第i台发电机有功功率下限。
研究表明忽略阀点效应使求解精度受到明显的影响。
1.2 约束条件发电机运行约束为P m in G,i≤P G,i≤P m ax G,i i=1,2,…,N g(5)式中:P m ax G i和P m in G,i分别为发电机有功功率上、下限; P G,i为第i台发电机出力。
电力平衡约束为6N gi=1P G,i=P G L+P G D(6)式中:P G L为系统总网损;P G D为系统总负荷。
网损是发电机有功功率、传输线参数和网络拓扑结构的函数,一般采用潮流计算或B系数法求得。
当电力系统网络覆盖密集时,可以忽略网损[12]。
2 混合粒子群算法PSO算法是一种基于随机搜索的算法,具有较强的全局寻优能力,但在算法后期收敛速度相对变慢,容易陷入局部极值;单纯形法是一种快速确定性的局部搜索技术,能较快地找到局部最优解。
两种算法结合,可以相互补充不足,充分利用两者的优点,快速准确地搜索到最优结果。
2.1 单纯形法1962年,Spendley等人提出了基本的单纯形法,随后N elder和M ead在此基础上发展出了非线性单纯形搜索方法(NM)[14]。
NM首先在n维空间中构造一个具有n+1个顶点的多面体,求出各顶点的函数值,并确定其中的最好点、最差点和次差点,然后通过反射、扩张、收缩和缩边等策略找到一个较好点取代最差点,从而构成新的多面体,通过这样重复迭代可以找到或逼近一个局部最优值。
下面以二维单纯形为例来说明该法寻优的过程。
・12・第1期 唐英干等:一种新算法在经济负荷分配中的应用首先构造一个单纯形A B C ,如图1所示。
假设A 是A ,B ,C 三点函数值最大的点f (C )<f (B )<f (A ),A 点也是这三个点中首先被替换的点,则以B C 中点作A 的反射点E ,以E 替换A 点形成新的单纯形EB C 。
最差点的反射点找出来以后,还可以进行以下几种操作。
(1)扩张:若f (E )<f (C ),反射点E 的函数值比原单纯形最小值还要小,说明沿D E 方向搜索是正确的,可以沿这个方向一直向前扩展,因此得到J 点。
若f (J )<f (E ),则沿A E 方向扩展,用J 替换E ;若f (J )>f (E ),则仍取单纯形EB C 。
(2)收缩:若f (E )>f (B ),即E 点函数值比原单纯形中间值还差,则表示E 取得太远,应沿ED 方向压缩,压缩到H 点;若f (E )>f (A ),即E 点函数值比原单纯形中最差值还差,则应压缩更多,沿EA 方向压缩到G 点。
