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基于马尔可夫切换分布式深度信念网络的短期负荷预测( Short term load forecasting with markovian switching distributed deep belief networks )
Y Dong Z Dong T Zhao Z Li Z Ding
在现代电力系统中，当一个中央控制器单独处理大量负荷数据时，集中式短期负荷预测(STLF)方法引起了对通信要求和可靠性的关注。作为一种替代方案，分布式方法避免了上述问题，但仍存在网络攻击和预测精度不确定的问题。为了解决这两个问题，基于完全分布式框架，提出了一种基于马尔可夫交换拓扑的分布式深度信任网络(DDBN)用于精确的STLF。在没有中央调控器的情况下，负荷数据集被分离，模型在局部进行训练，同时通过与随机邻居的通信在设计的一致过程下获得更新，从而大大缩短了训练时间。通过不断切换通信拓扑结构，提高了网络抵御网络攻击的整体可靠性。同时，为了保证分布式结构在这种变化的拓扑结构下仍然稳定，精心设计了一致性控制器增益，并利用Lyapunov函数对算法的收敛性进行了理论分析。此外，采用基于受限玻尔兹曼机(RBM)的无监督学习方法对DDBN进行初始化，从而保证了STLF模型训练的成功率。应用GEFCOM2017竞赛和ISO新英格兰负荷数据集验证了该方法的准确性和有效性。实验结果表明，所提出的DDBN算法比集中DBN算法的预测精度提高了19%左右。
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