【LSTM时序预测】基于麻雀算法优化长短时记忆SSA-LSTM时序时间序列数据预测(含前后对比)附Matlab代码

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简介: 【LSTM时序预测】基于麻雀算法优化长短时记忆SSA-LSTM时序时间序列数据预测(含前后对比)附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

2020 12 21 日,在国家电网公司召开的学习会上,国家电网公司党组

副书记、总经理辛保安表示,随着全国经济的快速恢复,用电量将保持持续的快速发展以及增长,预估 2021 全国社会用电量 7.9 万亿千瓦时,相较于 2020 年增6.5%。一个国家的经济发展评价标准在全社会用电量上可以很好的体现。2010年至 2021 年的全社会用电量如图 1.1 所示。因为电能是一种具有很强实时性的能源,所以电能大规模的储存受制与当前电力储存技术。其发电、传输、以及使用是并行的,故国家电网公司需要参考电力负荷动态的趋势,对相应的发电厂输出的电量进行实时调节。在正常的情况下,发电厂的发电量与电力系统的消耗保持动态平衡[1]。在实际的用电情况中,要保证发电厂的发电量与总的电能消耗保持一个动态平衡。当供大于求的时候则会对电能造成浪费,当供小于求时则会对国家的经济发展以及居民生活造成不良的影响[2]。为了保证国家经济的稳定发展以及居民生活秩序的正常进行,对电力系统可靠经济的运行研究成了电力公司的重点突破对象。以上都需要高精度的短期电力负荷预测为其提供理论依据.高精度的电力负荷预测可为电力公司规划和发电厂的发电量提供理论依据,从而更好的对发电机组的开启与暂停进行配置。依据用电量决定发电机组的投入,从而减少资源的浪费,降低供电成本,提高资源的利用率[4]其中供配电系统的维护与检修,甚至供电公司对电力系统的长远规划建设,需要以电力负荷预测为依据。考虑投入的经济效应以及区域负荷特性,可以有效的减少在不发达区域投入过多的电力系统规划升级,也是响应国家建设良性可持续发展能源社会的号召。国家电网公司对工作安排的理论依据是高精度的短期电力负荷预测结果[5]由国内外的研究结果可知,预测精度提高1%可为国家电网公司减少1000 万的运营成本[6]。在应对突发的用电增加情况也有关键的意义。例如在2011 年持续高温的期间用电量激增,此时国家电网公司依据负荷预测的数据选用最合适的调度方案对电能进行调度,从而缓解了发电厂的发电压力。从以上实际案例分析和理论分析可知,短期电力负荷预测对国家电网公司以及国家具有关键的研究意义:

1)短期负荷预测对未来几天高精度的预测结果,可以为国家电网公司对发电厂的发电机组的启停进行合理的配置提供理论方面的依据。如2011 年的特殊用电情况此时参考预测数据,对相关区域进行相应的跨地区电力调度可以有效的缓解发电厂的压力。

2)装机容量相对大的供配电网络,短期电力负荷预测可以作为该配电网络中发电厂机组启停的重要理论依据,可有效地避免电能资源的浪费。要想对涉及区域面积较大的供配电系统提出配套的发电规划,则需将负荷预测结果、发电机组数量配置、供配电网络架构与当地的负荷特性相结合,保证电力系统中资源利用率最大化。

3)随着电力逐渐的市场化,为了避免不必要的社会矛盾,电力系统则需加快脚步满足我国经济社会的发展要求。电力系统发电成本与电价的制定存在密切的联系。由文献[6]可知提高预测精度可有效地降低电力系统的运行成本,从而提高电能的性价比,可以进一步完善电力市场化的构建以提高电网公司的市场竞争力[7]故高精度的电力负荷预测不管是对电力公司,还是对于一个国家的各个方面都有着十分重要的研究意义。

研究者们发现麻雀是一种群居性鸟类。麻雀除了在繁殖期以及育雏期间,在

秋季的时候可形成雄壮的群体,其中数量有上百或者上千只这就是雀泛,在冬天其主要以小种群活动。区别于其他的雀类麻雀具有聪明以及记性非常强。文献[51]发现了发现者(Producer)以及加入者(Scrounger)两种类型的麻雀存在于圈养家雀中。搜寻食物以及为所有麻雀指明食物搜寻的方向以及地理位置的麻雀视为发现者。通过发现者获得食物的视为加入者。文献[52,53]指出鸟类可熟练的采用上面的行动策略。其能够在发现者和加入者这两种身份进行动态切换。研究发现麻雀可以通过发现者与加入者的行为策略来获得食物[54]。文献[55]研究发现群体中的个别麻雀会监控其他麻雀的行动,且群体中的攻击者会与食物摄取量多的麻雀抢夺资源,从而增加捕食概率,并且能量储备与麻雀群体切换不同的觅食行动息息相关。容易受到捕食者攻击的一般为处在群体外围的麻雀,所以处于外围的麻雀需要及时转换到更好的地区预防攻击者的攻击。同时处于麻雀群体核心位置的麻雀会靠近他们周围的伙伴来达到逃离危险区域的目的[56]。对生物界所有事物的好奇是麻雀先天就具有的天性,其对周围环境的变化具有很强的警惕性。研究者发现当某一麻雀发现自己附近有捕食者时会发出叫声提醒整个群体的麻雀及时远离危险,转移到安全的地区进行觅食。

⛄ 部分代码

function s = Bounds( s, Lb, Ub)

temp = s;

for i=1:length(s)

   if i==4%除了学习率 其他的都是整数

       temp(:,i) =temp(:,i);

   else

       temp(:,i) =round(temp(:,i));

   end

end


% 判断参数是否超出设定的范围


for i=1:length(s)

   if temp(:,i)>Ub(i) | temp(:,i)<Lb(i)

       if i==4%除了学习率 其他的都是整数

           temp(:,i) =rand*(Ub(i)-Lb(i))+Lb(i);

       else

           temp(:,i) =round(rand*(Ub(i)-Lb(i))+Lb(i));

       end

   end

end

s = temp;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]陶晓玲, 王素芳, 赵峰,等. 基于麻雀搜索算法优化Bi-LSTM的网络安全态势预测方法:.

[2]姜南林. 基于改进麻雀搜索算法优化长短期记忆网络的短期电力负荷预测研究.

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