[發(fā)明專利]基于VMD-MQPSO-BPn網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010673530.8
• 申請日: 2020-07-14
• 公開（公告）號(hào): CN111882120A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖秦琨;張雪;鄧雪亞;尹玉婷;張杰韜
• 申請（專利權(quán)）人: 西安工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/00;G06F17/15
• 代理公司: 西安新思維專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 61114
• 代理人: 黃秦芳

1.一種基于VMD-MQPSO-BPn網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、將獲取電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)作為原始負(fù)荷數(shù)據(jù)序列信號(hào)X(t)；

步驟2、利用變分模態(tài)分解(VMD)將原始負(fù)荷數(shù)據(jù)序列信號(hào)分解成指定個(gè)數(shù)的本征模態(tài)函數(shù)；

步驟3、針對步驟2分解出的本征模態(tài)函數(shù)構(gòu)建相應(yīng)不同結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟4、設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MQPSO算法的各參數(shù)設(shè)定值；

步驟5、使用自適應(yīng)變異量子粒子群算法(MQPSO)優(yōu)化不同結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，建立MQPSO-BPn預(yù)測模型；

步驟6、根據(jù)MQPSO-BPn預(yù)測模型，將VMD分解若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)輸入訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的MQPSO-BPn預(yù)測模型；

步驟7、將訓(xùn)練后的MQPSO-BPn預(yù)測模型應(yīng)用于每個(gè)模態(tài)函數(shù)的測試數(shù)據(jù)，得到相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果；

步驟8、疊加步驟7中所有模態(tài)函數(shù)的預(yù)測值，得到實(shí)際預(yù)測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于VMD-MQPSO-BPn網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測方法，其特征在于：所述步驟2中VMD分解具體包括以下內(nèi)容：

步驟2.1：對于原始信號(hào)經(jīng)Hilbert變換變換得到的每個(gè)模態(tài)函數(shù)u_k(t)求得的單邊譜為：

其中，t表示第t時(shí)刻，k表示第k個(gè)模態(tài)，j表示虛數(shù)單位，σ(t)表示第k個(gè)模態(tài)在第t時(shí)刻的中心頻率；

步驟2.2：將每個(gè)模態(tài)的頻譜以及各模態(tài)解析信號(hào)的混合以預(yù)估中心頻率為基準(zhǔn)調(diào)制到相應(yīng)基頻帶：

其中，w_k表示第k個(gè)模態(tài)的角頻率；

步驟2.3：構(gòu)建約束的變分模型為：

式中，{u_k}＝{u₁，…，u_K}表示k個(gè)模態(tài)函數(shù)，表示這k個(gè)模態(tài)函數(shù)的初值，{w_k}＝{w₁，…，w_K}表示第k個(gè)中心頻率，表示這第k個(gè)中心頻率的初值；k＝1，2，3…K，表示對t求偏導(dǎo)，X(t)表示原始輸入信號(hào)；

步驟2.4：

步驟2.4.1：變分模型的求取，通過引入二次罰函數(shù)項(xiàng)a和拉格朗日乘子算子λ(t)，形成了擴(kuò)展拉格朗日表達(dá)式，如下式：

步驟2.4.2：初始化參數(shù)和n

是拉格朗日乘法算子的初值，n為迭代次數(shù)；

步驟2.4.3：采用交替乘子方向法更新以及λⁿ⁺¹尋求擴(kuò)展拉格朗日表達(dá)式的鞍點(diǎn)：

(1)u_k的更新公式；

(2)w_k的更新公式：

(3)λ的更新公式：

(4)其收斂與否采用均方誤差進(jìn)行判斷，條件為：

對于給定的判別精度e0,若msee,則停止迭代，獲得一個(gè)分量U1，重復(fù)步驟2.4.3則可獲得其余分量U2、U3….、Un。