發(fā)布時(shí)間：2020-03-23 17:38

【摘要】：隨著電力系統(tǒng)信息化程度的不斷提高,電網(wǎng)積累的數(shù)據(jù)量由TB級(jí)向PB級(jí)發(fā)展。研究電力負(fù)荷大數(shù)據(jù)分析算法并建立有效的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型能夠產(chǎn)生巨大的社會(huì)價(jià)值以及經(jīng)濟(jì)效益,因此其對(duì)智能電網(wǎng)的發(fā)展具有重大意義。例如,提升電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性關(guān)系到電網(wǎng)安全以及可靠供電,并且直接影響電網(wǎng)經(jīng)營(yíng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策與經(jīng)濟(jì)效益。而異常檢測(cè)不僅可以提升電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的魯棒性,也有助于降低非技術(shù)性損失(Non-Technical Losses,NTL)。本文依托于863計(jì)劃中智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)課題(編號(hào)2015AA050203),其主要研究?jī)?nèi)容如下:1.提出一種基于深度表示學(xué)習(xí)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)算法。電網(wǎng)系統(tǒng)中的負(fù)荷序列通常具有復(fù)雜的周期性,對(duì)外部特征(例如溫度)具有一定的敏感性,且不同用電類型(例如有功功率與無(wú)功功率)之間含有隱藏的相關(guān)性,這些因素都為預(yù)測(cè)模型帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。因此,我們提出了NeuCast,它首次使用深度表示學(xué)習(xí)的方法來(lái)捕捉周期性、外部因素、用電類型與用電需求之間的非線性關(guān)系。我們?cè)?34個(gè)真實(shí)世界中的電力負(fù)荷序列上驗(yàn)證了算法的有效性。2.提出一種在深度表示學(xué)習(xí)框架下的異常行為模式檢測(cè)算法。電力負(fù)荷序列中可能含有異常的模式(例如高溫負(fù)荷與設(shè)備故障、調(diào)試、檢修等),序列中的這些異常模式會(huì)直接影響到預(yù)測(cè)算法的準(zhǔn)確性。因此,我們提出了NeuCast-AD,它通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)序列的隱層表示,并使用Autoplait算法檢測(cè)隱層表示中的異常區(qū)間,從而進(jìn)一步提升電力負(fù)荷序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率,降低其對(duì)異常區(qū)間的敏感性,并且提升算法的魯棒性。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的可視分析系統(tǒng)。電力負(fù)荷分析的任務(wù)不僅需要算法理論的支撐,也需要以大數(shù)據(jù)可視分析平臺(tái)為載體落地。本文設(shè)計(jì)了一套基于可視分析學(xué)標(biāo)準(zhǔn)流程系統(tǒng),來(lái)幫助電力系統(tǒng)專家結(jié)合自己的領(lǐng)域知識(shí)從豐富的用電行為數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未知的趨勢(shì)和現(xiàn)象,并提供可靠,可理解的結(jié)果。本文使用該可視分析系統(tǒng)對(duì)中國(guó)某南部城市的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘,得到了有價(jià)值的結(jié)論,這在一定程度上證明了系統(tǒng)的實(shí)用性。
【圖文】：

從大量文本語(yǔ)料中學(xué)習(xí)語(yǔ)義知識(shí)。Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ方法中代表性的方法主要為ＣＢＯＷ逡逑（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ邋Ｂａｇ－ｏｆ－Ｗｏｒｄｓ）與Ｓｋｉｐ－Ｇｒａｍ，這兩種技術(shù)可以有效地抽取詞語(yǔ)的向量表逡逑示［３９］。如圖２－１所示，ＣＢＯＷ以某一個(gè)詞的上下文（前后若干個(gè)詞語(yǔ)，即窗口大�。╁义献鳛檩斎�，以該詞作為輸出構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即在給定上下文的情況下，預(yù)測(cè)各個(gè)詞逡逑語(yǔ)出現(xiàn)的概率�？梢允褂霉剑ǎ玻保┬问交硎荆哄义希椋睿簦掊澹澹簦镥义希�，邋＝邋ｓｏｆｔｎｍｘｉ＇Ｗｊ邋？邋？邋？邐＾）邋＋邋６ｌ）邋＋邋６２）邋＋邋．．．邋＋邋６／）邐（２－１）逡逑ｔ＝ｉ—ｎ逡逑其中，Ｅ為共享的詞向量表示矩陣，假設(shè)詞表大小為ｉ，，編碼維度為ｒ■，，則ＥｅＩＴ〃。逡逑0表示詞語(yǔ)的獨(dú)熱編碼，ｎ為窗口大小，為第〖層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重、偏置項(xiàng)逡逑與激活層幽數(shù)。ＣＢＯＷ使用ｉ邋—邋ｎ，邋—邋１，ｉ邋＋邋１，邐ｉ邋＋邋ｎ這些詞語(yǔ)作為輸入，預(yù)逡逑測(cè)第ｉ個(gè)詞語(yǔ)

輸入邋表不層邐隱藏層邋輸出逡逑圖２－１邋ＣＢＯＷ網(wǎng)絡(luò)框架逡逑詞語(yǔ)表不（ｗｏｒｄ邋ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）學(xué)習(xí)技術(shù)就是用于學(xué)習(xí)一個(gè)詞的低維向量表不。Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ逡逑是這一類學(xué)習(xí)方法的總稱，它使用無(wú)監(jiān)督的方式，通過(guò)詞語(yǔ)序列中的上下文關(guān)系逡逑從大量文本語(yǔ)料中學(xué)習(xí)語(yǔ)義知識(shí)。Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ方法中代表性的方法主要為ＣＢＯＷ逡逑（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ邋Ｂａｇ－ｏｆ－Ｗｏｒｄｓ）與Ｓｋｉｐ－Ｇｒａｍ，這兩種技術(shù)可以有效地抽取詞語(yǔ)的向量表逡逑示［３９］。如圖２－１所示，ＣＢＯＷ以某一個(gè)詞的上下文（前后若干個(gè)詞語(yǔ)，即窗口大�。╁义献鳛檩斎耄栽撛~作為輸出構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即在給定上下文的情況下，預(yù)測(cè)各個(gè)詞逡逑語(yǔ)出現(xiàn)的概率。可以使用公式（２－１）形式化表示：逡逑ｉ＋ｎ，ｔ＾邋ｅｔｏ逡逑６，邋＝邋ｓｏｆｔｎｍｘｉ＇Ｗｊ邋？邋？邋？邐＾）邋＋邋６ｌ）邋＋邋６２）邋＋邋．．．邋＋邋６／）邐（２－１）逡逑ｔ＝ｉ—ｎ逡逑其中，Ｅ為共享的詞向量表示矩陣，假設(shè)詞表大小為ｉ，，編碼維度為ｒ■，則ＥｅＩＴ〃。逡逑0表示詞語(yǔ)的獨(dú)熱編碼
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM715;TP183

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本文編號(hào)：2597049