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          遺傳模糊算法在短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用

          作者: 時間:2011-02-22 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            圖2所示的結(jié)構(gòu)為小系統(tǒng)i的輸入輸出關(guān)系。模糊關(guān)系用Mamdani最小規(guī)則定義,合成算法使用“∧-∨”運算準(zhǔn)則,解模糊轉(zhuǎn)換采用重心法(亦稱為加權(quán)平均法)。輸入變量X的選取一般考慮的因素為:日期類型、天氣狀況(氣溫、降雨量、濕度和風(fēng)速等)、負(fù)荷近期變化趨勢等一些因素。根據(jù)區(qū)域性和季節(jié)性對負(fù)荷變化影響的差異,不同的系統(tǒng)可以選取不同的輸入量。通過研究預(yù)測地區(qū)的負(fù)荷特性在近幾年的變化情況,本文選取輸入量X有三(即圖2中的n=3):X1為周日期類型;X2為預(yù)測日時刻T的氣溫;X3為近期負(fù)荷變化趨勢。具體的定義見2.1節(jié)。
          2.1系統(tǒng)輸入量及其隸屬函數(shù)的選取
            輸入量X1為預(yù)測日的日期類型。根據(jù)負(fù)荷的周循環(huán)特性,模糊詞集定義為T(A1)={周一,周二,周三,周四,周五,周六,周日}。顯然,該詞集中的各元素之間不存在模糊關(guān)系。為適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)運行,需要將其按照模糊數(shù)學(xué)形式處理,即定義

            這一變量的隸屬函數(shù)參數(shù)實際上已經(jīng)確定,因此不參與隨后的遺傳算法的尋優(yōu)過程。
            輸入量X2為預(yù)測日T時刻的氣溫預(yù)報。該變量為影響負(fù)荷預(yù)測的主要因素,且與負(fù)荷變化成非線性關(guān)系,按照隸屬函數(shù)的選取原則[7],將模糊詞集劃分為T(A2)={NB(負(fù)大),NS(負(fù)小),ZE(中),PS(正小),PB(正大)},經(jīng)過反復(fù)的試驗,本文對上述的詞集依次選取梯形(偏小型),三角形、梯形(偏大型)三種形式。

            如圖3所示,溫度隸屬函數(shù)中所需調(diào)節(jié)的參數(shù)為a1、b1、a2、b2、a3、b3、a4、b4、a5、b5等十個參數(shù)。每個參數(shù)對應(yīng)的調(diào)節(jié)范圍是[Umin,Umax]。值得注意的是,論域UT=[Tmin,Tmax]的選取可按照季節(jié)的不同進(jìn)行設(shè)定,以期提高預(yù)測的精確度。
            輸入量X3為預(yù)測日前三周相應(yīng)日0時刻負(fù)荷量的加權(quán)平均值。它反映了負(fù)荷的近期變化趨勢。結(jié)合文獻(xiàn)[6]中的平均值求法,給出如公式(4):
           
            其中α+β+γ=1,α≥β≥γ。該量代表過去3周同類型日同一時刻T的負(fù)荷的加權(quán)平均值。如果過去3周同類型日中的某一天正好是節(jié)日,則取再前一周的數(shù)據(jù),并根據(jù)α、β、γ的調(diào)節(jié)確定近期與遠(yuǎn)期歷史數(shù)據(jù)對當(dāng)前的影響。這一輸入中包含負(fù)荷的動態(tài)信息和近期的發(fā)展趨勢,對于預(yù)測的準(zhǔn)確性是至關(guān)重要的。
            其隸屬函數(shù)的確定方式與輸入量X2相似,但因該變量與預(yù)測負(fù)荷基本成線性關(guān)系,因此選取的隸屬函數(shù)個數(shù)較少,選定三個模糊詞,即T(A3)={NB(低),ZE(中),PB(高)}。
            同理,輸出量Y分為4檔,設(shè)定模糊詞集T(B)={NB(負(fù)大),NS(負(fù)小),PS(正小) ,PB(正大)}。
          2.2 推理規(guī)則的選取
             推理規(guī)則由一系列多維多重模糊條件語句組成,本文中輸入量有三個,因此是三維多重模糊條件語句,其基本形式為“IFx1 is Ali and x2 is A2j and x3 is A3k THEN y=Bm”。其中i、j、k分別為各輸入量的隸屬函數(shù)個數(shù),m為輸出量隸屬函數(shù)的個數(shù)。由此可知本文系統(tǒng)可能的規(guī)則數(shù)為7×3×5=105個,對105個模糊條件語句的確定實際上是對每一條語句選擇合適的Bm。

          3 遺傳算法應(yīng)用中的問題
            編碼方式的優(yōu)劣決定了遺傳算法總體效果的優(yōu)劣,它直接影響著遺傳算法的搜索能力和保持種群穩(wěn)定性。如果編碼不適當(dāng),會使得不可行解過多,搜索可行解困難重重,往往需要加上大量的前期或后期補救措施才能夠完成計算。因此,如何制定優(yōu)良的編碼策略是絕大部分遺傳算法問題中的重要問題。對幾種編碼進(jìn)行分析比較后,本系統(tǒng)選用二進(jìn)制編碼方式,每三位基因串表示隸屬函數(shù)的一個參數(shù);使用兩位基因表示每條推理條件句的推理結(jié)果,然后將兩個基因串連接起來,形成表征模糊邏輯系統(tǒng)的染色體。
            對于表示隸屬函數(shù)的基因串部分,假設(shè)某一參數(shù)ai(或者bi)的取值范圍是[Umin,Umax],用一l位數(shù)來表示,其關(guān)系表示如下: u=Umin+(n/(2t-1))(Umax-Umin)。本文中l(wèi)=3。正如第二節(jié)中所述,該系統(tǒng)輸入量X2有5個隸屬函數(shù),輸入量X3共有3隸屬函數(shù),輸出量Y為4個隸屬函數(shù),每個隸屬函數(shù)的待定參數(shù)為兩個,于是基因串共長72位,形如下式:



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