[發明專利]一種基于深度置信網絡與權值共享的負荷預測方法

在審

• 申請號: 202010216927.4
• 申請日: 2020-03-25
• 公開（公告）號: CN111667090A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 王剛;楊曉靜;張志軍;王磊;劉玉坤;孫燦;李昂;孫嶠;李浩;王麗媛
• 申請（專利權）人: 國網天津市電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04
• 代理公司: 天津盛理知識產權代理有限公司 12209
• 代理人: 王來佳

一種基于深度置信網絡與權值共享的負荷預測方法，包括以下步驟：S1、建立深度置信網模型；S2、建立權值共享模型；S3、結合S1及S2建立基于深度置信網絡與權值共享的負荷預測模型；該預測方法以區域負荷為研究對象，采用基于受限玻爾茲曼機的深度置信網絡對多個目標回歸擬合，發揮模型優勢，并對企業與企業間相關性進行分析，通過算例測試表明本發明適用于區域負荷預測場景，而且與傳統預測方法相比，預測精度提升，且利用置信網絡技術和權值共享理念提高負荷之間的復雜共享信息互相學習效率和提升抽象特征的訓練效果；置信網絡技術和權值共享理念相互結合可以各自相互改進自身弊端，最終生成最優的預測模型。

技術領域

本發明涉及電網調度技術領域，涉及一種適用于區域系統負荷或者母線負荷以及工業園區等小區域負荷預測，具體為一種基于深度置信網絡與權值共享的負荷預測方法。

背景技術

隨著電力體制市場化改革平穩有序的推進，電力中長期交易規模不斷擴大，通過預測合理的供需關系發現電力商品價格，形成市場化的電力電量平衡機制，將充分發揮市場在電力資源配置中的決定性作用，針對區域系統負荷和者母線負荷以及工業園區等小區域的負荷預測將在能源系統中扮演越來越重要的角色。目前，我國電力體制改革已進入轉型的關鍵時期。

2016年11月27日，國家發展改革委辦公廳、國家能源局綜合司聯合發布《規范開展增量配電業務改革試點的通知》，文件表明加快構建有效競爭的市場結構和市場體系，是深化電力體制改革的核心目標。其中，工業園區(經濟開發區)局域電網中的各個工業、企業電力用戶作為優質、穩定的客戶資源，對于增量配電網落實、實施有著天然優勢。截止2016年,我國已有國家級經濟開發區和高新技術開發區347個，各類省級工業園區1167個，各類市縣級工業園區數以萬計。有效把握并利用園區的用戶資源，將有效提升公司在未來配售電市場的核心競爭力。在此背景下，電網企業、售電公司、負荷聚合商、園區業主等各主體對園區的用電需求預測和分析都產生新的要求。

在預測技術方面，隨著現代計算技術的不斷發展，神經網絡、支持向量機、灰色模型等預測方法不斷被科研工作者們運用到電力負荷預測工作中來。目前，深度學習技術已在電力系統中獲得了廣泛應用。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足之處，提供一種基于深度置信網絡與權值共享的負荷預測方法，該預測方法利用置信網絡技術和權值共享理念提高負荷之間的復雜共享信息互相學習效率和提升抽象特征的訓練效果。置信網絡技術和權值共享理念相互結合可以各自相互改進自身弊端，最終生成最優的預測模型。

一種基于深度置信網絡與權值共享的負荷預測方法，包括以下步驟：

S1、建立深度置信網模型：

深度置信網絡以能量函數的方式描述整個系統狀態，v_i是可見層的第i個神經元的狀態，h_j是隱藏層的第j個神經元的狀態；深度置信網絡的能量函數為E(v,h)，聯合概率分布為P(v,h)；

深度置信網絡的能量函數為E(v,h)，聯合概率分布為P(v,h)，Z為配分函數，表達式如下：

式中,a_i和b_j分別為第i個可視單元和第j個隱含單元的偏置，w_ij表示可視層第i個神經元與隱含層第j個神經元間的權值，n_v、n_h表示可視單元和隱含單元的數量；

通過計算最大化對數似然函數求得模型最優參數，v^t為已知的第t個輸入樣本，即：

S2、建立權值共享模型：