本文關(guān)鍵詞：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)綜述，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

4.2  網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法

   FNN本質(zhì)上是實現(xiàn)輸入和輸出的非線性映射，參數(shù)c， 和w可采用誤差反向傳播算法進行調(diào)整，其目標(biāo)函數(shù)選為：

   y為網(wǎng)絡(luò)輸出，t為期望輸出cij，ij對 wij的調(diào)整可以用以下公式：

   是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率。

4.3  k-means聚類

   通過對樣本的k-means聚類確定模糊規(guī)則的數(shù)目。算法的思路是：首先隨機選擇 k個對象代表k個類，每一個對象作為一個類的原型，根據(jù)距離最近的原則將其它對象分配到各個類中。在完成首次對象的分配之后，以每一個類的所有對象的平均值(mean)作為該類新的原型，迭代進行對象的再分配，直到?jīng)]有變化為止，從而得到最終的k類。

圖3  聚類效果圖

   通過對樣本聚類，聚類數(shù)為2時聚類效果最好，如圖3所示。為了提高精度，我們?nèi)【垲悢?shù)為2，3，4，分別對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，然后對網(wǎng)絡(luò)輸出加權(quán)平均，結(jié)果即為預(yù)測時刻的電價。

5  算例

5.1  輸入變量的選擇

   輸入變量要選擇與預(yù)測電價有顯著相關(guān)性的變量。各市場的電價均有較高的自相關(guān)性，前期的電價必然會影響后期的電價，歷史電價是電價預(yù)測的基本因素。針對電價序列周期性的特點，本文選擇8個變量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，分別為P(d，t-1)、P(d，t-2)、P(d-1，t-1)、P(d-1，t)、P(d-1，t+1)、P(d-7，t-1)、P(d-7，t)、P(d-7，t+1)，輸出為P(d，t)，即為預(yù)測日t時刻的電價。

5.2  算例分析

   本文采用北歐電力交易市場公布的07.10.29至08.2.10期間的電價數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，并預(yù)測08.2.11至08.2.17各時段的電價。11日的電價預(yù)測曲線如圖4所示。

圖4  11日的電價預(yù)測曲線

   評價預(yù)測結(jié)果使用下面兩個指標(biāo)：

   a：日平均絕對百分比誤差：

   b：日平均準(zhǔn)確率R：

   pi為預(yù)測時刻實際電價，pi‘為預(yù)測電價，N=24，是北歐電力市場日清算電價個數(shù)。

   表1給出了不同方法的日平均絕對百分比誤差和日平均準(zhǔn)確率，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過表中數(shù)據(jù)可以看出，改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型總體效果較好，提高了預(yù)測精度。13日的僅有0.66%， 高達99.09%。15日8：00實際電價到達了75.11EUR/WMh，預(yù)測結(jié)果偏離實際值較大，可能是導(dǎo)致誤差比ANN大的原因，從而可以看出本文方法對尖峰電價預(yù)測效果不好，而對于電價變化相對平穩(wěn)的時刻效果卻很明顯。算例分析結(jié)果充分證明了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電價預(yù)測方面具有較好的應(yīng)用前景。

表1  11-17日的電價預(yù)測誤差和準(zhǔn)確率

日期

ANN

本文方法

R

R

2008-02-11

3.7

94.30

3.16

95.32

2008-02-12

2.56

96.72

1.63

98.15

2008-02-13

3.97

95.16

0.66

99.09

2008-02-14

5.97

91.25

4.80

93.29

2008-02-15

7.37

89.44

7.50

86.75

2008-02-16

7.44

89.60

6.49

92.58

2008-02-17

3.31

95.50

2.17

97.27

6  結(jié)論

   本文應(yīng)用改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測市場清算電價，該方法有以下優(yōu)點：①預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率相比ANN有較大的提高。②盡管預(yù)測模型是基于模糊理論的，但是并不需要進行詳細的規(guī)則設(shè)計，只需要通過樣本聚類來確定模糊規(guī)則數(shù)，這就提高了該方法的適應(yīng)性。因此，該方法在預(yù)測電價方面有廣闊的應(yīng)用前景。但是該方法在應(yīng)用中也有缺點，比如對尖峰電價預(yù)測誤差較大；訓(xùn)練樣本少時，預(yù)測結(jié)果不是很精確。

   電價受許多隨機、不確定因素的影響，本文僅考慮了歷史電價對預(yù)測時刻電價的影響，而沒有考慮其它因素，這也是本文的不足之處，下一步將一并考慮其它因素對電價的影響，進一步提高電價預(yù)測的精度。

參考文獻

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