基于k-means聚类的模糊神经网络市场清算电价预测(1)
摘 要 正规化模糊神经网络(NFNN)具有结构复杂，学习时间长等缺点。针对NFNN的缺点，本文应用了一种改进的模糊神经网络(IFNN)预测市场清算电价(MCP)。该模型结构简单，只需通过k-means聚类确定模糊推理层节点的个数，适用性强，预测精确度较高。 关键字 电价预测；模糊神经网络；k-means聚类1 引言 在电力体制改革的过程中，电价作为重要的经济杠杆，在建立和培育电力市场、优化配置电力资源及调整各种利益关系等方面具有不可替代的作用。MCP(Market Clearing Price)反映了电力商品的短期供求关系，对MCP的准确预测将为市场监管部门提供重要的科学依据，从而促进市场健康、稳定、有序地发展。因此，电价预测已成为许多学者研究的热点，提高电价的预测精度成为研究的核心。 人工神经网络(ANN)能够处理多变量和非线性问题，且具有自适应和容错能力，预测精度高，是目前研究比较多的预测MCP的方法。但是，利用ANN进行MCP预测存在网络复杂，训练速度慢，缺少学习不确定、模糊信息的能力等诸多缺点。而模糊逻辑系统恰能处理不确定、模糊的信息，信息处理的速度快，因此近年来，把两者结合起来的理论—模糊神经网络(FNN)，引起了许多学者的广泛关注。已经有学者应用FNN预测电价，预测精度也有了一定的提高，但大多数采用的是正规化的模糊神经网络(NFNN) [1-2]。这种模型需要根据专家的经验确定每一个变量的模糊分割数，但有时候连专家都很难把握某些经验。针对NFNN存在的缺陷，本文采用一种改进的FNN模型，利用北欧电力市场的历史电价数据对模型进行训练，并预测MCP，仿真结果表明所提出的模型能达到较高的预测精度，具有一定的研究价值。2 电价的特点 电力的市场化运营使得电力和普通商品一样可以自由交易，电力价格会随机波动，但是由于电力的特殊性，使得电价表现出与普通商品价格不同的特点[3]。首先，由于电力商品不能有效存储，而电力消费要求实时供需平衡，这使得电力价格呈现出强烈的波动性，如图1 所示。其次电价受许多随机、不确定、模糊因素的影响，如负荷、气温、降水量、发电商的报价策略、系统设备故障等，使得电力价格出现跳跃和尖峰。此外，电价受季节和气候等因素的影响，具有很强的周期性，包括季节、星期和天的周期性。正因为电价序列多样性的特点，所以目前电价预测准确度普遍较低。图1 北欧电力市场2007年第47、48周的电价3 模糊神经网络[4] FNN充分利用了模糊逻辑系统和ANN的优点，避免了各自的缺点。把神经网络引入到模糊系统中，用神经网络高速并行地实现模糊推理，通过对神经网络的训练去记忆人们的经验知识，比常用的模糊逻辑方法更符合人类认识的模式。并且采用了模糊数学的计算方法，处理单元的计算变得较为简单，信息处理的速度加快。 FNN仍然按照模糊逻辑的运算步骤分层构造(输入层、模糊化层、模糊推理层和反模糊化层)。通常，FNN的实现方法是先提取模糊规则，再利用神经网络的学习算法对神经模糊系统的参数进行调整。由于FNN由模糊规则组成，既能通过先验知识初始化模糊规则，又能利用训练样本直接建立模糊规则。因此FNN的学习过程既可以是数据驱动的，又可以是知识驱动的。通常先采用专家经验获取模糊规则，然后通过网络学习完善模糊规则，但这种方法实现起来十分困难。而引入神经网络后，不仅解决了先验知识不足时模糊规则的自确定问题，而且还可以实现模糊系统的自适应功能。 目前已经有学者应用FNN对短期电价进行预测，预测精度相比ANN有了一定的提高，但大多采用的是正规化的模糊神经网络(NFNN)。这种模型需要根据专家的经验确定每一个变量的模糊分割数，如果分割数过多，网络规则数就会按指数速度增长，网络规模相应的也会扩大，这势必会增加网络的训练时间。如果网络有8个输入变量，每个变量有3个模糊分割数(一般为高、正常、低)，那么网络规则数就有38；如果分割数过少，则会影响网络规则的描述的全面性，预测精度也会大大折扣。而电价受许多不确定因素的影响，有时候连专家都很难把握某些经验。针对NFNN存在的缺陷，本文应用了一种改进的FNN模型。4 改进的模糊神经网络4.1 网络的结构[5] 本文应用的模糊神经网络为一个四层网络，分别为输入层、模糊化层、推理层、以及反模糊化层，如图2所示。
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