CN110472779B - 一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法 - Google Patents

一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法，包括：采集历史负荷数据，对数据进行预处理；构建因果扩张卷积模型，将预处理后的数据分别输入两个不同的因果扩张卷积模型中进行卷积处理；将因果扩张卷积模型处理后的两个结果连接形成残差块；将残差块进行堆叠，得到时间卷积网络；利用时间卷积网络进行全卷积层计算，预测出未来的电力负荷需求。本发明提供的电力系统短期负荷预测方法，通过因果扩张卷积模型，对数据进行因果卷积处理和扩张卷积处理，再交由残差卷积处理，简化学习目标和难度，最后利用时间卷积网络进行全卷积层计算，减少预测过程中所需时间和硬件需求的同时，与主流的循环神经网络有着相当的精度。

Description

一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法
技术领域
本发明涉及电力系统及自动化技术领域，更具体的，涉及一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法。
背景技术
短期电力负荷是一个周期性的非平稳随机过程，它既有季节性的变化，也有按星期和小时周期性变化，同时又有节假日和正常工作日的差别。简而言之，电力短期电力负荷预测是与多种因素相关的非线性映射序列建模问题，通过输入序列预测出输出序列。
一般情况下将循环神经网络(RNN)视为序列建模的默认配置，甚至IanGoodfellow在《深度学习》一书中使用“序列建模：循环和递归网络”作为章节名，这些都表明序列建模与循环架构有非常密切的联系。
在电力系统短期负荷预测领域，循环神经网络(RNN)作为一种成熟的模型，既能保证数据的时序性，也能兼顾数据之间的非线性关系。但是，循环神经网络(RNN)耗时太久，由于网络一次只读取、解析输入的负荷数据，深度神经网络必须等前一个输入处理完，才能进行下一个输入的处理，并且在训练神经网络的过程中需要占用大量的内存。
发明内容
本发明为克服现有的循环神经网络由于网络一次只读取、解析输入的负荷数据，存在耗时长、占用大量内存的技术缺陷，提供一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法，包括以下步骤：
S1：采集历史负荷数据，对数据进行预处理；
S2：构建因果扩张卷积模型，将预处理后的数据分别输入两个不同的因果扩张卷积模型中进行卷积处理；
S3：将因果扩张卷积模型处理后的两个结果连接形成残差块；
S4：将残差块进行堆叠，得到时间卷积网络；
S5：利用时间卷积网络进行全卷积层计算，预测出未来的电力负荷需求。
其中，在步骤S1中，所述的数据预处理包括缺失数据补全处理和归一化处理；其中：
所述的缺失数据补全处理为利用平均相邻负载以替换异常值；
所述的归一化处理使用Min-Max方法对缺失数据补全处理过的数据进行标准化，计算公式为：
Figure BDA0002148493390000021
其中，数据转化为[0，1]，
Figure BDA0002148493390000022
为归一化后的数据，xi为原始数据，xmax和xmin分别是最大和最小的原始数据。
其中，在步骤S2中，所述因果扩张卷积模型包括因果卷积处理和扩张卷积处理两个流程；其中：
所述因果卷积处理通过将一般卷积的输出移动几个时间步而实现；
所述扩张卷积处理用于将为所述因果卷积处理提供数个量级的感受野。
其中，在步骤S4中，所述的时间卷积网络通过残差卷积处理为全卷积层传递信息。
其中，所述的残差卷积处理通过直接将输入信息绕道传到输出，从而简化学习目标和难度，具体的，设深度残差网络模型的输入为y，期望输出为H(y)，直接将输入y传动输出作为初始结果，此时的需要学习的目标为F(y)＝H(y)-y。
其中，在所述步骤S4中，所述残差块的数量为6，其卷积核分别为16个1*2、16个1*2、32个1*2、32个1*2、64个1*2、64个1*2的卷积核。
其中，在步骤S5中，所述全卷积层接受任意的尺寸输入，通过对最后一层卷积层的图像特征进行采样，将图像恢复到与输入相同的尺寸，再进行预测。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供的一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法，通过因果扩张卷积模型，对数据进行因果卷积处理和扩张卷积处理，再交由残差卷积处理，简化学习目标和难度，最后利用时间卷积网络进行全卷积层计算，减少预测过程中所需时间和硬件需求的同时，与主流的循环神经网络有着相当的精度。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程示意图；
图2为基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测模型的结构示意图；
图3为各个模型预测数据与原始数据的对比图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1、图2所示，一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法，包括以下步骤：
S1：采集历史负荷数据，对数据进行预处理；
S2：构建因果扩张卷积模型，将预处理后的数据分别输入两个不同的因果扩张卷积模型中进行卷积处理；
S3：将因果扩张卷积模型处理后的两个结果连接形成残差块；
S4：将残差块进行堆叠，得到时间卷积网络；
S5：利用时间卷积网络进行全卷积层计算，预测出未来的电力负荷需求。
更具体的，在步骤S1中，所述的数据预处理包括缺失数据补全处理和归一化处理；其中：
所述的缺失数据补全处理为利用平均相邻负载以替换异常值；
所述的归一化处理使用Min-Max方法对缺失数据补全处理过的数据进行标准化，计算公式为：
Figure BDA0002148493390000031
其中，数据转化为[0，1]，
Figure BDA0002148493390000032
为归一化后的数据，xi为原始数据，xmax和xmin分别是最大和最小的原始数据。
更具体的，在步骤S2中，所述因果扩张卷积模型包括因果卷积处理和扩张卷积处理两个流程；其中：
所述因果卷积处理通过将一般卷积的输出移动几个时间步而实现；
所述扩张卷积处理用于将为所述因果卷积处理提供数个量级的感受野。
更具体的，在步骤S4中，所述的时间卷积网络通过残差卷积处理为全卷积层传递信息。
更具体的，所述的残差卷积处理通过直接将输入信息绕道传到输出，从而简化学习目标和难度，具体的，设深度残差网络模型的输入为y，期望输出为H(y)，直接将输入y传动输出作为初始结果，此时的需要学习的目标为F(y)＝H(y)-y。
更具体的，在所述步骤S4中，所述残差块的数量为6，其卷积核分别为16个1*2、16个1*2、32个1*2、32个1*2、64个1*2、64个1*2的卷积核。
更具体的，在步骤S5中，所述全卷积层接受任意的尺寸输入，通过对最后一层卷积层的图像特征进行采样，将图像恢复到与输入相同的尺寸，再进行预测。
在具体实施过程中，本发明提供的一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法，通过因果扩张卷积模型，对数据进行因果卷积处理和扩张卷积处理，再交由残差卷积处理，简化学习目标和难度，最后利用时间卷积网络进行全卷积层计算，减少预测过程中所需时间和硬件需求的同时，与主流的循环神经网络有着相当的精度。
实施例2
更具体的，在实施例1的基础上，为验证本文所提方法的科学性和可靠性，本文实验使用多伦多市2016年的电力负荷数据作为数据集，最后将实验结果与经典的SVRM模型和LSTM模型预测结果进行对比分析可知，本文所提模型取得较好的预测准确率。
在具体实施过程中，将数据集的90％划分为训练集，将数据集的10％划分为测试集；选择工作站为硬件平台：包括Intel Core i7-8700k处理器，32GB内存，256GB固态硬盘，GTX1080TI 11G显卡。软件框架结构为基于Keras深度学习的TensorFlow框架，Keras提供简洁一致的编程接口,能够帮助用户快速理解神经网络架构,减少代码实现过程中的重复工作。Keras具有模块化的特点,支持模型层的自由组合和层层叠加，其中，TCN表示时间卷积网络。
在具体实施过程中，通过不断增加LSTM网络的训练轮数来测试增加模型深度所起到的预测效果，试验结果如表1所示,可以发现通过适当地增加LSTM网络的训练次数可以提高模型预测能力,但当LSTM网络的训练次数增加到200轮后，预测结果的误差反而有所上升，表明模型过度学习。
表1模型结果组合实验结果
Figure BDA0002148493390000051
经过多次实验对比，将LSTM和TCN的初始条件设定一致，网络层数设为3层，训练轮数为200轮，批次大小为512。对测试集488小时进行短期负荷预测，并计算其平均绝对误差和均方误差，对比LSTM网络模型方法、TCN模型方法和SVRM方法，结果显示TCN网络方法的平均绝对误差和均方误差都要小于其他两种模型，他们的模型预测比较结果如表2所示。
表2模型预测比较结果
Figure BDA0002148493390000052
在具体实施过程中，如图3所示，分别是SVRM模型、LSTM模型和TCN模型的预测值与实际值的折线图，从图中可以看出，三种模型对短期负荷预测均有较好的预测结果。TCN模型方法取得的负荷预测曲线精度最高，与实际曲线变化基本一致。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于时间卷积网络的电力系统短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集历史负荷数据，对数据进行预处理；
所述的数据预处理包括缺失数据补全处理和归一化处理；其中：
所述的缺失数据补全处理为利用平均相邻负载以替换异常值；
所述的归一化处理使用Min-Max方法对缺失数据补全处理过的数据进行标准化，计算公式为：
Figure FDA0003565428650000011
其中，数据转化为[0，1]，
Figure FDA0003565428650000012
为归一化后的数据，xi为原始数据，xmax和xmin分别是最大和最小的原始数据；
S2：构建因果扩张卷积模型，将预处理后的数据分别输入两个不同的因果扩张卷积模型中进行卷积处理；
所述因果扩张卷积模型包括因果卷积处理和扩张卷积处理两个流程；其中：
所述因果卷积处理通过将一般卷积的输出移动几个时间步而实现；
所述扩张卷积处理用于将为所述因果卷积处理提供数个量级的感受野；
S3：将因果扩张卷积模型处理后的两个结果连接形成残差块；
S4：将残差块进行堆叠，得到时间卷积网络；
所述的残差卷积处理通过直接将输入信息绕道传到输出，从而简化学习目标和难度，具体的，设深度残差网络模型的输入为y，期望输出为H(y)，直接将输入y传动输出作为初始结果，此时的需要学习的目标为F(y)＝H(y)-y；
所述残差块的数量为6，其卷积核分别为16个1*2、16个1*2、32个1*2、32个1*2、64个1*2、64个1*2的卷积核；
所述的时间卷积网络通过残差卷积处理为全卷积层传递信息；
S5：利用时间卷积网络进行全卷积层计算，预测出未来的电力负荷需求；
所述全卷积层接受任意的尺寸输入，通过对最后一层卷积层的图像特征进行采样，将图像恢复到与输入相同的尺寸，再进行预测。
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