[發(fā)明專利]一種概率潮流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的初始化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910367846.1
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN110110434B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊知方;楊燕;余娟;代偉;向明旭
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶縉云專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 50237
• 代理人: 王翔

本發(fā)明公開了一種概率潮流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的初始化方法，主要步驟為：1)獲取電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)；2)建立概率潮流分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，并對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)θ進行更新；3)對概率潮流模型的參數(shù)進行初始化；4)基于概率潮流分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)和電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立概率潮流模型；本發(fā)明可廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)的概率潮流求解，特別適用于新能源滲透率高導(dǎo)致系統(tǒng)不確定性增強的在線分析情況。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)及其自動化領(lǐng)域，具體是一種概率潮流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的初始化方法。

背景技術(shù)

近年來，可再生能源發(fā)電在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展。不可忽視的是，隨著間歇性的可再生能源大量接入，電力系統(tǒng)的不確定性急劇增加。不確定性的激增會對電力系統(tǒng)各部門產(chǎn)生重大影響，威脅電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。概率潮流是電力系統(tǒng)不確定性分析的重要工具，它可以充分考慮各種隨機因素，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行提供全面而重要的參考信息。然而，概率潮流涉及大量的高維復(fù)雜非線性方程，現(xiàn)有的求解算法難以有效平衡概率潮流的計算成本和計算精度。因此，概率潮流高效求解已成為高比例可再生能源電力系統(tǒng)中的緊迫問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

為實現(xiàn)本發(fā)明目的而采用的技術(shù)方案是這樣的，一種概率潮流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的初始化方法，主要包括以下步驟：

1)獲取電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要包括風(fēng)速、光伏功率和負荷。

2)建立概率潮流分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，并對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ進行更新。

建立概率潮流分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)的主要步驟如下：

2.1)確定目標函數(shù)loss，即：

式中，m為每個訓(xùn)練輪次的訓(xùn)練樣本數(shù)。L為層數(shù)。Y_out是電力系統(tǒng)概率潮流的輸出特征向量。X_in是電力系統(tǒng)概率潮流的輸入特征向量。表示第一層編碼函數(shù)。表示第L層編碼函數(shù)。loss表示損失函數(shù)。

其中，當i＝1，2，3…，L-1時，第i層編碼函數(shù)如下所示：

式中，R_i為第i層神經(jīng)元的激活函數(shù)。權(quán)重矩陣w_i為n_i+1×n_i矩陣。偏向量b_i為n_i+1維向量。n_i為第i^th層中神經(jīng)元的數(shù)量。X為編碼函數(shù)的輸入。

當i＝L時，第i層編碼函數(shù)如下所示：

式中，R_L為第L層神經(jīng)元的激活函數(shù)。權(quán)重矩陣w_L為n_L+1×n_L矩陣。偏向量b_L為n_L+1維向量。n_L為第L^th層中神經(jīng)元的數(shù)量。

當i＝1，2，3…，L-1時，第i層激活函數(shù)R_i如下所示：

式中，x為神經(jīng)元的輸入，即電力系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)。

當i＝L時，第i層激活函數(shù)R_i如下所示：

R_i(x)＝R_L(x)＝x。 (5)

2.2)對電力系統(tǒng)概率潮流的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，即：