УСТРОЙСТВО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Полезная модель относится к интеллектуальным устройствам прогнозирования энергопотребления/электропотребления и может быть использована для определения краткосрочных и среднесрочных объемов энергопотребления/электропотребления.
Известна модель нейронной сети (патент RU 2309457, МПК G06N 3/06, G06N 7/70, опубл. 27.10.2010), содержащая искусственную нейронную сеть из аналоговых нейронов, на вход которой поступает информация, предназначенная для обработки, по меньшей мере один блок регулируемых напряжений, группу аксоноподобных узлов нелинейной связи. Каждый из аксоноподобных узлов нелинейной связи содержит последовательно соединенные схему согласования и выделения огибающей радиоимпульса, автогенератор со схемой самогашения и отрезок коаксиальной линии, выполняющий функции антенны, схема самогашения соединена с блоком регулируемых напряжений для осуществления саморегуляции активности нейронов в зависимости от характера вычислительных процессов, дополнительная схема согласования и выделения огибающей радиоимпульса включена на выходе каждого аксоноподобного узла, выход которой соединен с входами следующих нейронов, выходы нейронов, на которых формируется импульс активации, соединены с входами схем согласования и выделения огибающей радиоимпульса на входах соответствующих аксоноподобных узлов.
Однако известная модель не имеет возможности произвести аппроксимацию входных данных, что позволяет повысить точность прогнозирования объемов энергопотребления/электропотребления.
Известна многослойная нейронная сеть, наиболее близкая к предлагаемому устройству (патент RU 115098, МПК G06N 5/00, опубл. 20.04.2012), включающая первый скрытый слой нейронов с логистическими функциями активации, второй скрытый слой нейронов с сигмоидальными функциями активации и выходной слой с линейной функцией активации, причем первый скрытый слой нейронов содержит 11-12 нейронов, второй скрытый слой нейронов содержит 9-10 нейронов с сигмоидальными функциями активации, третий слой содержит один нейрон, выходы первого слоя нейронов соединены только со входами второго слоя нейронов, выходы второго слоя нейронов соединены только со входами третьего слоя нейронов, а выход третьего слоя нейронов не имеет соединения со входами нейронов первого и второго слоев нейронов.
Однако известная многослойная нейронная сеть обладает следующими недостатками: количество входных признаков не может превышать 12, чего может быть недостаточно в случае, если имеющихся ретроспективных признаков в выборке данных может быть больше заданного количества. Кроме того, данная модель, не осуществляет предварительную аппроксимацию ретроспективных данных об энергопотреблении/электропотреблении, что снижает точность модели при нормализации/денормализации входных данных из-за большого порядка разности между максимальным и минимальным значениями выборки данных.
Задачей заявляемого технического решения является повышение точности краткосрочного прогнозирования объемов энергопотребления/электропотребления.
Данный технический результат достигается тем, что в устройство прогнозирования объемов энергопотребления/электропотребления физического объекта на основе многослойной нейронной сети, содержащее многослойную нейронную сеть, включающую первый входной слой, количество нейронов которого прямо пропорционально количеству входных данных, второй скрытый слой, количество нейронов которого подбирается экспериментально, согласно публикации: Материалы XIV Международной конференции по нейрокибернетике, Ростов-на-Дону: "Определение оптимального размера нейросети обратного распространения через сопоставление средних значений модулей весов синапсов" 2005. Т. 2 - С. 60-64, третий выходной слой, содержащий один нейрон, дополнительно введен блок аппроксимации, который имеет один вход, и один выход, соединенный с одним из нейронов входного слоя многослойной нейронной сети для учета динамики роста/снижения энергопотребления/электропотребления потребителя. Выход нейрона третьего слоя соединен с одним из входов сумматора, второй вход сумматора соединен с выходом Блока аппроксимации.
Для работы многослойной нейронной сети был разработан блок аппроксимации, который предназначен для определения разности между фактическим и аппроксимированным значением энергопотребления/электропотребления. Разность между фактическим и аппроксимированным значениями определяется по формулам [1-2].
Блок аппроксимации реализует синусоидальную функцию, представленную в виде
A, D, k, b - коэффициенты аппроксимирующей функции, которые задаются значениями-константами пред началом работы устройства.
Блок аппроксимации формирует разность фактических и аппроксимированных значений, представленную в виде
D - остаток, полученный разностью фактического и аппроксимированного значений, МВт;
F - фактические значения, МВт;
у - аппроксимированное значение, полученное по формуле [1], МВт.
На фиг. 1 изображена структурная схема предлагаемого устройства
прогнозирования электропотребления на основе многослойной нейронной
сети.
На фиг. 2 - графики фактического и прогнозного объемов электропотребления, и ошибка прогнозирования, полученные предлагаемым устройством прогнозирования электропотребления на основе многослойной нейронной сети.
Устройство прогнозирования объемов энергопотребления/электропотребления физического объекта на основе многослойной нейронной сети содержит многослойную нейронную сеть 1, включающую первый входной слой 2, количество нейронов которого определяется количеством входных данных, второй скрытый слой 3, количество нейронов которого подбирается экспериментально, третий выходной слой 4, содержащий один нейрон. Блок аппроксимации 5 имеет один вход и один выход, который соединен с одним из нейронов входного слоя 2 многослойной нейронной сети 1 для учета динамики роста/снижения энергопотребления/электропотребления потребителя. Выход нейрона третьего слоя 4 соединен с одним из входов сумматора 6, второй вход сумматора 6 соединен с выходом блока аппроксимации 5. Выход сумматора 6 не имеет соединений со входами первого 2 и второго 3 слоев нейронов.
Устройство прогнозирования энергопотребления/электропотребления на основе многослойной нейронной сети работает следующим образом.
Для нейронной сети 1 формируется обучающая выборка, раскрытая в публикации: Известия ТПУ. Инжиниринг георесурсов: "Использование нейронной сети для построения краткосрочного прогноза электропотребления ООО «Омская энергосбытовая компания»", Т. 327. - №8. - С. 44-51, 2016. На входы первого слоя 2 нейронной сети 1 подают характеристические ретроспективные данные об энергопотреблении/электропотреблении, такие как дата, день недели, день месяца, тип дня (выходной/рабочий), средняя температура окружающей среды, временной интервал, скорость ветра и другие значимые параметры.
На блок аппроксимации 5 подают значение объема фактического электропотребления за предыдущий период, аналогичный периоду, на который осуществляется прогноз энергопотребления/электропотребления.
На вход аппроксимирующего блока 5 подают значение объема электропотребления/энергопотребления, соответствующее характеристическим параметрам.
Блоком аппроксимации 5 формируют аппроксимированное значение с использованием функции аппроксимации и значение разности между фактическим и аппроксимированным значениями, которое и поступает на вход многослойной нейронной сети 1. Многослойная нейронная сеть обучается на основе представленных данных. Для обучения нейронной сети используется метод Левенберга-Марквардта. После завершения обучения, на входы многослойной нейронной сети 1 подают прогнозные характеристические признаки, а блок аппроксимации 5 формирует разность между фактическим и аппроксимированным значениями, с использованием функции аппроксимации [1-2]. С одного из его выходов на вход одного из нейронов входного слоя 2 многослойной нейронной сети 1 подаются значения, полученные за текущий временной период. С третьего слоя 4 многослойной нейронной сети 1 полученные прогнозные значения остатков подаются на один из входов сумматора 6. С другого выхода блока аппроксимации 5 на другой из входов сумматора 6 подаются аппроксимированные значения, продленные на интервал 24 часа функции. Сумматор 6 осуществляет сложение полученных значений аппроксимирующей функции со значениями, полученными с выхода третьего слоя 4 многослойной нейронной сети 1. Полученное значение с сумматора 6 выступает в качестве прогнозного объема энергопотребления/электропотребления. График фактических и прогнозных значений, полученных при помощи устройства прогнозирования электропотребления на основе многослойной нейронной сети, представлен на Фиг. 2.
Блок аппроксимации 6 обеспечивает аппроксимацию входных данных об энергопотреблении/электропотреблении и формирует разность фактических и аппроксимированных значений, что позволяет значительно сузить интервал нормализации данных об энергопотреблении/электропотреблении, увеличить точность прогноза энергопотребления/электропотребления. Блок аппроксимации и нейронная сеть могут быть реализованы на современной элементной базе - блок аппроксимации на микроконтроллере ATtiny 12, нейронная сеть на микроконтроллере ATMega32.
Были проведены натурные испытания на основе ретроспективных данных об электропотреблении ООО «Омская энергосбытовая компания».
В таблице №1 представлен протокол измерений за 1 февраля 2016 года ООО «Омская энергосбытовая компания»
В таблице 1 представлены следующие параметры:
- дата, за которую осуществлялся прогноз электропотребления, час суток (от 0 до 23, 0 соответствует интервалу времени с 24:00 до 1:00),
- фактическое электропотребление, характеризующее фактическое электропотребление физического объекта/объектов, МВт;
- средняя температура окружающего воздуха, °С;
- предсказанное электропотребление, полученное с использованием устройства прогнозирования электропотребления на основе многослойной нейронной сети, МВт;
- средняя ошибка прогноза, МВт. Средняя ошибка прогноза, %.
Табличные данные подтверждают целесообразность использования данного устройства для повышения точности краткосрочного прогнозирования электропотребления физического объекта.