基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测
基于深度学习的电力负荷预测与优化研究
基于深度学习的电力负荷预测与优化研究电力负荷预测与优化是电力系统运行中的重要问题，它对能源规划、电力调度和供需平衡等方面具有重要意义。
随着深度学习领域的快速发展，基于深度学习的电力负荷预测与优化研究逐渐成为研究热点。
本文将就这一领域的相关研究进行探讨和总结。
首先，深度学习在电力负荷预测中的应用已经取得了显著的成果。
传统的负荷预测模型通常是基于统计方法或机器学习方法构建的，它们需要手动选择特征和调整参数。
而深度学习模型能够自动学习输入数据中的特征，并且具有较强的非线性建模能力。
通过对大量历史负荷数据进行训练，深度学习模型能够预测未来的电力负荷情况。
研究表明，基于深度学习的负荷预测模型相比传统方法具有更高的准确性和稳定性。
其次，基于深度学习的电力负荷预测模型可以采用多种形式。
其中，最常见的是基于前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）的模型。
FNN模型的输入是历史负荷数据，输出是未来某个时间段的负荷预测结果。
通过调整网络的层数和节点数，可以实现对不同时间尺度的预测。
此外，还有一些基于递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的模型，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。
这些模型可以对序列数据进行建模，因此适用于负荷这种时间序列数据的预测。
此外，深度学习模型还可以与其他模型相结合，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和自编码器（Autoencoder），以提高预测性能。
除了基于深度学习的负荷预测模型，还有一些研究对电力负荷进行优化。
这些研究主要关注如何在保证供电可靠性和经济性的前提下，合理调度电力系统中的各个组件。
传统的负荷优化方法通常是基于数学规划模型的，需要手动选择目标函数和约束条件。
电力系统中的电力负荷预测算法研究与优化
电力系统中的电力负荷预测算法研究与优化随着电力需求的快速增长和能源资源的有限性，电力负荷预测成为电力系统运营和规划的重要环节。
准确预测电力负荷可以帮助电力公司合理调度电力资源，提高电力系统的稳定性和可靠性，降低能源的浪费，减少环境污染。
本文将对电力系统中的电力负荷预测算法进行研究与优化。
在电力负荷预测算法的研究中，常用的方法包括统计方法、神经网络方法和基于机器学习的方法。
统计方法是最早被应用于电力负荷预测的方法之一，通过对历史数据进行统计和分析，建立负荷预测模型。
常用的统计方法有回归分析、时间序列分析和指数平滑法。
这些方法简单易行，适用于小规模系统和短期预测，但对于复杂的非线性系统和长期预测效果较差。
神经网络方法是近年来得到广泛研究和应用的方法之一。
神经网络模型具备自适应学习能力和非线性映射能力，可以自动地从历史数据中学习负荷的规律和特征，进而预测未来的负荷。
常用的神经网络模型有多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
这些模型可以适应复杂的非线性系统和长期预测需要，但对于数据量过大的问题求解时间较长，且网络结构的选择和优化需要一定的经验和专业知识。
近年来，基于机器学习的电力负荷预测算法受到了研究者的广泛关注。
机器学习模型可以通过学习大量的历史数据和其他相关数据，自动地捕捉负荷的规律和特征，从而实现准确的负荷预测。
常用的机器学习模型有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习模型。
这些模型不仅可以适应复杂的非线性系统和长期预测需要，还具备较快的求解速度和较高的预测准确率。
然而，现有的电力负荷预测算法在实际应用中仍然存在一些局限性。
首先，负荷数据的特点复杂多变，包括季节性变化、周期性变化和不确定性。
这些特点会对负荷预测算法造成一定的影响，需要在算法设计中加以考虑。
其次，电力系统中存在着各种影响负荷的因素，如天气变化、经济状况和用户行为等。
这些因素对负荷预测的准确度有较大的影响，需要在算法设计中进行合适的特征选择和模型优化。
优化核极限学习机方法在智能电网中的应用
优化核极限学习机方法在智能电网中的应用优化核极限学习机方法在智能电网中的应用智能电网作为当前电力系统的重要发展方向，致力于提高电力系统的运行效率和可靠性。
随着大规模可再生能源的接入，智能电网不断面临着庞大的数据处理和决策问题。
因此，如何有效地利用这些数据，并通过智能算法进行优化和决策成为了智能电网研究的重要内容之一。
核极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）作为一种新型的机器学习方法，具有训练速度快、泛化能力强等优点，逐渐受到了研究者的广泛关注。
优化核极限学习机方法在智能电网中的应用，能够有效地解决智能电网面临的数据处理和决策问题，提高电力系统的运行和管理水平。
一方面，优化核极限学习机方法可以应用于智能电网中的大规模数据处理。
智能电网中产生的各种数据，如电流、电压等，具有大量的时空信息。
传统的数据处理方法往往需要耗费大量的时间和计算资源，且在数据规模较大时容易出现过拟合等问题。
而优化核极限学习机方法通过随机生成输入权值和偏置，利用迭代优化算法快速训练网络模型，能够快速有效地处理大规模数据，分析和提取出宝贵的信息。
另一方面，优化核极限学习机方法可以应用于智能电网中的智能决策问题。
智能电网由于需要处理的决策问题众多，而且随着可再生能源的不断增加，系统的运行和管理所需的决策越来越复杂。
优化核极限学习机方法具有较好的泛化能力，即使在训练样本有限的情况下，也能够通过学习到的模型推测未知数据的属性。
这使得优化核极限学习机方法能够对智能电网中的各种决策问题进行建模和优化，提高系统的稳定性和可靠性。
同时，优化核极限学习机方法还能够应用于智能电网中的能源预测和负荷预测等问题。
智能电网在管理和优化能源资源方面面临着很大的挑战，如何准确预测能源产量和负荷变化成为了智能电网研究的重要任务。
优化核极限学习机方法通过自适应学习和局部线性化方法，能够构建较为准确的预测模型，为智能电网的能源调度和负荷管理提供有力的支持。
电气化工程设计中的电力负荷预测与优化
电气化工程设计中的电力负荷预测与优化1.引言随着社会的快速发展和技术的进步，电力负荷预测和优化在电气化工程设计中变得尤为重要。
准确预测电力负荷可以帮助电气工程师合理规划电力供应和负载管理，以满足用户对电能的需求。
优化电力负荷分配可以提高电力系统的效率和可靠性，降低能源消耗和运营成本。
本文将探讨电气化工程设计中的电力负荷预测与优化的方法和技术。
2.电力负荷预测2.1.时间序列分析方法时间序列分析是电力负荷预测中常用的方法之一。
通过分析历史负荷数据，可以发现其具有一定的周期性和趋势性。
基于这种规律，可以使用时间序列分析方法，如季节性指数法、趋势平滑法和自回归移动平均法等，对未来的负荷情况进行预测。
然而，时间序列分析方法通常只能适用于较为简单的负荷预测问题，难以应对复杂的系统变化和外部因素的干扰。
2.2.基于机器学习的方法机器学习是一种基于数据和统计的方法，可以通过构建数学模型来预测未来的负荷情况。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等。
这些算法可以通过对历史负荷数据的训练和学习，预测未来的负荷情况。
相比于时间序列分析方法，基于机器学习的方法能够更好地适应复杂的系统变化和外部因素的影响，提高负荷预测的准确性。
3.电力负荷优化3.1.负荷调度负荷调度是指根据电力系统的供需关系和用户需求，合理分配电能和控制负荷功率的过程。
通过负荷调度，可以最大限度地满足用户对电能的需求，提高系统的供电可靠性和经济性。
负荷调度一般包括负荷预测、负荷积分、负荷平衡和负荷控制等环节。
其中，负荷预测是负荷调度中的关键环节，能够提供准确的负荷预测结果，为负荷平衡和控制提供指导。
3.2.能源管理系统（EMS）应用能源管理系统（EMS）是一种电力系统自动化管理系统，可以对电力负荷进行综合优化和调度。
EMS可以通过实时监测和分析电力负荷数据、电力市场价格、供电能力和用户需求等信息，以达到最优的负荷调度和供电策略。
基于深度学习的电力系统负荷预测模型构建与优化
基于深度学习的电力系统负荷预测模型构建与优化摘要：电力系统负荷预测在电力行业中具有关键意义，为了提高预测准确性和实时性，深度学习模型日益受到关注。
本论文研究了基于深度学习的电力系统负荷预测模型的构建与优化方法。
首先，讨论了模型选择、参数优化和数据预处理等关键步骤。
其次，探讨了模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题，并介绍了正则化和交叉验证等技术的应用。
强调了超参数选择的重要性，提供了实验和调整的方法。
深度学习模型的应用为电力系统负荷预测提供了新的机会，通过不断的研究和改进，可以进一步提高电力系统的运行效率和可持续性。
关键词：电力系统，负荷预测，深度学习，神经网络，循环神经网络引言：电力系统及其自动化在现代社会中扮演着至关重要的角色，确保了电力供应的稳定性和可靠性。
在电力系统运营和规划中，负荷预测是一个关键的任务，它有助于合理分配电力资源、降低能源浪费并应对负荷峰值。
然而，由于电力系统的复杂性和多变性，传统的负荷预测方法常常难以满足准确性和可靠性的要求。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的负荷预测模型逐渐成为研究热点。
深度学习模型能够自动学习数据中的复杂特征和时空关系，因此在负荷预测中具有巨大的潜力。
本研究旨在构建基于深度学习的电力系统负荷预测模型，并通过优化模型结构和参数来提高预测性能。
我们相信，深度学习将为电力系统的负荷预测带来新的突破，为电力系统的稳定运行和智能管理提供强有力的支持。
一：深度学习在电力系统负荷预测中的应用深度学习技术在电力系统负荷预测中的应用已经成为一个备受关注的领域。
传统的负荷预测方法通常基于统计模型和时间序列分析，难以捕捉复杂的时空关系和数据特征。
而深度学习模型，特别是神经网络和循环神经网络（RNN），具有强大的非线性建模能力，因此在负荷预测中表现出巨大的潜力。
我们来探讨深度学习模型在电力系统负荷预测中的基本原理。
神经网络是一种由多层神经元组成的模型，每一层都包含多个神经元，通过学习权重和偏差参数来建模数据的复杂关系。
电力系统中基于智能优化算法的负荷预测模型研究
电力系统中基于智能优化算法的负荷预测模型研究一、引言电力系统负荷预测是电力生产与供应的关键环节之一，准确的负荷预测可以帮助电力公司进行合理的调度和资源配置，提高能源利用效率，降低供需不平衡风险。
随着智能科技的发展和应用，基于智能优化算法的负荷预测模型逐渐成为研究的热点。
本文旨在探讨电力系统中基于智能优化算法的负荷预测模型的研究现状和未来发展趋势。
二、传统负荷预测模型的局限性传统的负荷预测模型主要基于统计学方法，如回归分析、时间序列分析等。
这些方法在负荷预测中已经取得了一定的成果，但还存在以下局限性：1. 数据特征提取困难：传统方法对电力系统的复杂数据模式提取能力有限，无法充分挖掘负荷数据的内在规律；2. 模型参数选择不准确：传统方法对模型参数的选择依赖于经验和主观判断，容易导致预测精度的下降；3. 针对特殊情况效果不佳：传统方法在解决节假日、突发事件等特殊情况下的负荷预测难度较大。
三、智能优化算法在负荷预测中的应用为了克服传统负荷预测模型的局限性，研究者们开始将智能优化算法引入负荷预测领域，取得了较为显著的效果。
主要应用的智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法通过优化模型参数以及模型结构，提高了负荷预测的准确性和鲁棒性。
1. 遗传算法在负荷预测中的应用遗传算法是一种模拟优化过程的算法，通过模拟自然界的生物进化过程，不断优化问题的解。
在负荷预测中，遗传算法能够帮助选择最佳的模型结构和参数，提高负荷预测的准确性。
2. 粒子群算法在负荷预测中的应用粒子群算法是一种通过模拟鸟群迁徙的算法，通过个体之间的信息共享和学习，逐步找到问题的最佳解。
在负荷预测中，粒子群算法能够帮助优化模型参数，提高预测精度和稳定性。
3. 模拟退火算法在负荷预测中的应用模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的优化算法，通过在解空间内随机搜索，逐步接近最佳解。
模拟退火算法在负荷预测中能够帮助优化模型参数，并解决特殊情况下的负荷预测问题。
基于深度学习的电力负荷预测与优化技术研究
基于深度学习的电力负荷预测与优化技术研究
随着经济的发展和人口的增加，电力需求不断增长，电力系统的负荷预测与优化成为了现代电力行业的关键问题。传统的负荷预测方法往往基于经验统计或者数学建模，预测准确度有限。而随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的电力负荷预测与优化技术呼之欲出。
深度学习技术作为一种新兴的机器学习技术，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域已经取得了很大的成功，为何不能应用到电力负荷预测与优化技术上呢？
首先，我们来探究基于深度学习的电力负荷预测技术。深度学习模型由多个神经网络层组成，可以自动地从数据中提取特征并进行预测。对于电力负荷预测来说，传感器和智能电表收集的海量数据可以提供给深度学习模型进行学习和训练。这样的模型可以根据历史负荷数据和相关影响因素进行预测，进而帮助电力系统实施合理的调度计划。
其次，基于深度学习的电力负荷预测技术具有很高的预测准确性。深度学习模型可以自动地学习和抽取特征，不需要人工手动选择和设计特征。通过使用适当的深度学习模型，可以更好地捕捉到电力负荷的非线性和复杂性，提高负荷预测的准确性。例如，可以使用长短期记忆（LSTM）神经网络模型来对电力负荷进行建模和预测，LSTM模型可以有效地处理序列数据，适用于时间序列预测问题。
此外，基于深度学习的电力负荷预测技术还能够应对负荷波动的问题。电力负荷在日常生活中存在很高水平的不确定性和波动性，传统的预测方法往往无法很好地处理这些问题。而深度学习模型通过对大量历史数据的学习，可以捕捉到负荷波动的规律，并进行精确的预测。这样的预测结果可以为电力系统的运行和调度提供有力的支持，提高电力系统的效率和稳定性。
此外，基于深度学习的电力负荷优化技术也是电力系统发展的重要方向。负荷优化旨在最大程度地提高供电效率，减少电力系统的耗能，改善电网的用电质量。深度学习技术可以结合强化学习等方法，通过对电力系统的数据进行学习和训练，从而实现对电力负荷的优化调度。例如，可以通过基于深度强化学习的方法，在考虑供需关系和电力成本等因素的基础上，实现电力负荷的智能化调度和优化。
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先进算法与人工智能测控技术2018年第37卷第6期• 15 *基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测任瑞琪李军$%2(1.兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州730070 $2.兰州交通大学甘肃省轨道交通电气自动化工程实验室，甘肃兰州730070)摘要:针对电力负荷预测，提出了一种优化的核极限学习机（0-KELM)的方法。
核极限学习机（KELM)方法仅以核函数表示未知的隐含层非线性特征映射，无需选择隐含层的节点数目，通过正则化最小二乘算法计算网络的输出权值。
将优化算法应用于KELM方法中，给出基于遗传算法、微分演化、模拟退火的3种优化KELM方法，优化选择核函数的参数以及正则化系数，以进一步提高KELM方法的学习性能。
为验证方法的有效性，将0-KELM方法应用于某地区的中期峰值电力负荷预测研究中，在同等条件下与优化极限学习机（0-ELM)方法、SVM等方法进行比较。
实验结果表明，0-KELM方法具有很好的预测性能，其中GA-KELM方法的建模精度最高。
关键词：电力负荷;预测；核极限学习机;优化算法中图分类号:TP391$TM614 文献标识码：A文章编号！1000 -8829(2018)06 -0015 -05doi:10.19708/j.ckjs.2018.06.003Optimizing Kernel Extreme Learning Machine for Medium ElectricityLoad ForecastingREN Rui-qi1,LI Jun1’2(1. School of Automation & Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China;2. Gansu Laboratory of Rail Transit Electrical Automation Engineering, Lanzhou Jiao t ong University, Lanzhou 730070, China)Abstract：An optimized kernel extreme learning m achine(0-KELM)metliod is proposed for electricity loadforecasting.Kernel extreme learning m achine(KELM)method only uses the kernel function to represent theunknown nonlinear featiure map of hidden layer,and does not need to choose the nu layer,and calculates output weights of the network through the regularized least squares algorithm.The optimization algorithm was applied to the KELM method,and three optimized methods based on GA(genetic algorithm)，DE(differential evolution)and SA(simulated annealing)were given to select the kernel function parameters and the r egularization coefficients to further improve the learning performance of the KELM method.Toverify the validity of t he employed method,the0-KELM method was applied to the midterm electricity peakload forecasting in a region,and under the same conditions,it was compared with the methods of optimized extreme learning machine (0-ELM)and SVM.The experimental results show that the0-KELM method has goodforecasting performance,and the GA-KELM method has the highest modeling accuracy.Key words:electricity load;forecasting;kernel extreme learning machine;optimized algorithms电力负荷预测是指预测未来某一特定电力系统的收稿日期:2017 -07-30基金项目：国家自然科学基金资助项目（51467008)$兰州交通大学优秀科研团队资助任项目（201701)作者简介:任瑞琪（1994—)，女，陕西西安人，硕士研究生，主要 研究方向为电力负荷预测；李军（1969—)，男，甘肃天水人，教 授，博士，主要研究方向为计算智能与与杂非系系预测、控制等。
负荷，它对于电力系统的操作与控制是必不可少的。
由于电力负荷受其他诸如曰历、节假曰等因素的影响 较大，往往难以准确预测，这给电网的计划与调度带来 了很大的困难[1]。
因此，寻找高质量的中期电力负荷预测方法是电力系统运行得到保障的关键方向之一 [2]〇传统的电力负荷预测方法包括线性或多重回归 法[3]、多变量的自回归滑动平均模型法（ARMAX)[4]• 16 •《测控技术》2018年第37卷第6期等，在精确度方面不能满足要求;更先进的新型人工智 能方法，如人工神经网络（ANN)法[5]、支持向量机(SVM)法[6]等，可以有效地弥补传统预测方法的不足，但在训练时间与网络模型结构设计上还存在一定则有-&( +1)--#("1x1+*)•…#("%x1+bL)-_#( "1xN+*1)…#("%x!+b%)_的缺陷。
-!-r"i*1极限学习机（E x t reme Learn i ng Mach i ne，ELM)是P=，T= Huang等人[7]提出的一种基于单隐层前馈神经网络_!_%d m_ "N T_(Single-Hidden Layer Feedforward Neural Networks，SLFNs)的快速学习方法，由于不采用传统的基于梯度 学习的迭代学习方法，且采用正则化最小二乘算法调 节输出矩阵，因而极快地提高了网络的训练速度与泛 化性能。
文献[8 ]提出了一种基于改进极限学习机的 短期电力负荷预测方法，文献[9]提出了一种基于云 计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法。
核极 限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM)在 ELM的基础上以核函数映射取代隐含层节点映射，有 效地结合了 ELM训练简便与核方法的泛化性能好的 优点，在分类与回归领域广泛应用。
文献[10 ]将优化 的KELM方法应用于风电功率的预测中。
在文献[11]的基础上，针对KELM的优点，提出 了^■种优化的核极限学习（Optimized Kernel Extreme Learning Machine，0-KELM)方法，具体使用 GA(遗传 算法）、DE(微分演化）、SA(模拟退火）3种优化算法 对核极限学习机的核参数！与正则化系数"进行优化，然后将0-KELM方法应用于中期的电力负荷预测 中，并与SVM、ELM、KELM和优化的极限学习机（Optimized Extreme Learning Machine，0-ELM)方法在同等 条件下进行比较，验证了该方法在电力负荷运行方面 的有效性。
1 KELM方法ELM是一种单隐层前馈神经网络，它包括3个分 层，即输入层、隐含层与输出层[12]。
给定！组训练样本数据集（！，"）！R"d R$，当ELM的隐含层节点数为％，并且獅函数为#时，%/%(!)="!#("(.+*)="，y'I…，！(1)(1式中，$为隐含层节点的输出矩阵，其隐含层特征映射&!.)= [#("1! + *)，…，#("%!.+ 为输出权值矩阵;％为目标矩阵。
对于一个训练数据集，给予激励函数与隐含层节点数，ELM训练过程可以被总结为以下3个步骤：①随机产生输入权值"与偏置*，1$② 计算隐含层的输出矩阵阵；③计算输出权值矩阵；8 =$+%，其中，$+为隐含 层输出矩阵阵的Mooe-P e n o e广义逆。
当当为非奇异时，$+s f f'ffff8)—1。
按照岭回归的思想，为了消除“病态矩阵”的结果误差，引入正则化系数"，则网络输出权值的最小二乘解为8=$T(HH8+")1T(3)因此，ELM的相应输出函数为y(x、=h(x、p(4)在特征映射函数& (!)未知的情形下，将核函数引入到ELM中，则可形成新的基于核的ELM(KELM)方法。
KELM方法中，需定义觀阵elm = HHT，其元素为Q e l m(() =h(x(.h(x" =K(x(x"(5)那么借助式⑶，网络输出可表示为-K(x，x1)n T(x)= , ("+ G e l m)_1% (6)-K(x，x!)_选择核函数K(x(x"的类型为径向繊函数，即K(x(x" =e x p(- $'21 $)(7)式中，！为径向基核函数的核参数。
式中，！为第（个隐含层节点和输出层节点之间的权 值向量。
ELM完全不同于传统的迭代学习算法，因为 它随机选择隐含层节点的输入权值"与偏置#，然后 分析计算出输出权值值的最小二乘解。
通过这些运 算，可以使训练错误率达到最小也可以使泛化能力更 优。
根据ELM舰，式⑴可以被重新写为紧凑的格式：H!=T(2)20-KELM方法及其算法优化概限学习机方法主要优化正则化系数" 与径向基核錄！。
在0-KELM方法实现过程中，适应度评价函数的 值越小，网络性能越好，即/=.RMSE(y%，/)'(8)式中，.R M S E(/，y)为均方根误差⑴为方法的预基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测• 17 *测输出;/(为实际输出。