CN111461462A - 基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法 - Google Patents

基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于TrellisNet‑LSTM的日负荷预测方法，包括如下步骤：采集负荷数据以及与负荷有关的特征数据；通过趋势外推法修正负荷坏数据；构造数据样本；建立TrellisNet‑LSTM神经网络预测模型，将训练日的日特征向量、训练日前一天的日特征向量及训练日前一天的日负荷向量作为输入，训练日的日负荷向量作为输出构成训练集数据，进行训练；将待预测日的日特征向量、待预测日前一天的日特征向量及待预测日前一天的负荷向量作为输入，用训练后的TrellisNet‑LSTM神经网络预测模型进行负荷预测，得到待预测日的负荷向量。本发明可以准确预测负荷，降低计算量且提高模型收敛速度。

Description

基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法
技术领域
本发明属于电力负荷预测领域，特别涉及一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法。
背景技术
电力负荷预测是一个非线性的时间序列预测问题。影响电力负荷的主要因素有历史负荷数据，温度和星期类型，其中历史负荷数据和温度数据是具有时序关系的数据，但是像一些反向传播神经网络、灰色投影和随机森林算法、深度信念网络预测多核支持向量机算法还有专家系统法预测等问题在于缺少对时序数据时间相关性的考虑，需要人为添加时间特征来保证预测的结果。
对于序列建模，首先最容易想到的是循环神经网络，比如LSTM，GRU，虽然循环神经网络能够很自然的应用到序列建模，但是它的计算代价大，无法很好的并行；另一种思路是对CNN进行改进的针对序列的模型TCN。CMU和Intel的研究人员Shaojie Bai、J.ZicoKolter、VladlenKoltun在2018年提出了一种新的结构，称为trellisnetworks，一方面，这种结构与TCN有些类似，TrellisNet本质上是一种特殊的时序卷积网络，时序网络有两个重要的特征：a)因果卷积，满足因果性，即时刻t的结果只与t时刻之前的状态有关，不存在t时刻之后的信息泄露；b)逐层堆叠以逐渐增大感知野，建模长期依赖关系，这两个特性都可以在TrellisNet中得到满足。但是不同于TCN，TrellisNet有两个显著的不同：a)在所有层之间进行权值共享；b)输入序列作为每层输入的一部分，但是在权值共享机制和隐层状态计算过程上有所不同。另一方面，Shaojie Bai严格证明了这种结构与某种特殊的截断循环神经网络之间是等价的。这个发现的意义在于证明trellisnetwork同时吸取了两种结构的优势，可以某种程度上解释它的优越性能，并可以增加将TCN和RNN的一些改进融入到这个结构中，从而在多项序列建模问题上战胜了当前最先进的TCN、RNN、自注意力模型。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明公开了一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，可以准确预测第二天的负荷，降低计算量且提高模型收敛速度。
技术方案：本发明采用如下技术方案：一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A、采集负荷数据以及与负荷有关的特征数据；
步骤B、拟合负荷数据的变化曲线，通过趋势外推法估计负荷数据的预测值，修正负荷坏数据；
步骤C、将特征数据分别映射为不同的数值，并分别进行归一化处理，构造数据样本，并将数据样本分为训练样本和测试样本；
步骤D、建立TrellisNet-LSTM神经网络预测模型，将训练日的日特征向量、训练日前一天的日特征向量及训练日前一天的日负荷向量作为输入，训练日的日负荷向量作为输出构成训练集数据，对TrellisNet-LSTM神经网络预测模型进行训练；
步骤E、将待预测日的日特征向量、待预测日前一天的日特征向量及待预测日前一天的负荷向量作为输入，用不在D中训练好的TrellisNet-LSTM神经网络预测模型进行负荷预测，得到待预测日的的负荷向量。
优选的，所述步骤A中，特征数据包括日类型、最高气温、平均气温、相对湿度、风力和降水。
优选的，所述步骤A中，以15分钟为时间间隔，每天设置96个采样节点，在每个采样节点采集负荷数据以及特征数据。
优选的，所述步骤B中，负荷数据的预测值为W*(t2)＝W(t1)+ΔW1
ΔW1＝W(t1)-W(t0)
其中，t2为当前需要修正的时刻；t0和t1分别为t2前的两个时刻；W*(t2)表示t2时刻的预测负荷数据；W(t0)、W(t1)分别表示t0和t1时刻的负荷数据；
若t2时刻的负荷数据W(t2)满足
Figure BDA0002473264150000021
δ为给定阈值，则t2时刻的负荷数据不需要修正；若
Figure BDA0002473264150000022
则t2时刻的负荷数据由W(t2)修正为W*(t2)。
优选的，所述步骤C中，将周一至周日分别映射为1～7；将工作日与节假日分别映射为1和2；将晴、多云、阴、小雨和雪分别映射为1、0.9、0.8、0.7和0.2，中雨和阵雨映射为0.6，大雨和暴雨映射为0.5；将0～1级、1～2级、2～3级、3～4级和4～5级风分别映射为0.75、1.80、3.50、5.60和8.10。
优选的，所述步骤D中，日特征向量包括当天采集的所有特征数据经过归一化后的值。
优选的，所述步骤D中，当TrellisNet-LSTM神经网络预测模型训练至预设次数或输出的日负荷向量与训练日实际的日负荷向量的误差小于预设值时，TrellisNet-LSTM神经网络预测模型停止训练。
有益效果：本发明具有如下有益效果：
1、本发明公开了一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，可以准确预测第二天的负荷，降低计算量且提高模型收敛速度；
2、本发明采用了TrellisNet训练模型，与RNN和CNN都有紧密的联系，因此一些RNN和TCN的技巧都可以直接迁移过来使用，比如CNN的大卷积核，dilated convolution等；
3、本发明采用了TrellisNet训练模型，不仅表现优于当前最先进的基于自注意力机制的RMC模型(提升约4％)，而且收敛速度比RMC要快很多：TrellisNet在22个epoch内收敛，而RMC需要90个epoch。
附图说明
图1为模型TrellisNet-LSTM神经网络单元结构；
图2为模型TrellisNet-LSTM神经网络序列平铺图；
图3为符合本发明优选预测方法的逻辑示意图；
图4为符合本发明优选预测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
本发明公开了一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，如图3、图4所示，包括如下步骤：
步骤A、每天设置96个采样节点，时间间隔为15分钟，采集负荷数据以及其他的特征数据，特征包括：日类型、最高气温、平均气温、相对湿度、风力和降水。
过去几年时间，国家电网公司在经营范围内更换智能电表4.5亿只，安装数据采集终端超过4000万台，覆盖了超过99％的用电客户，通过数据采集终端，我们可以直接得到每一个变压器的实时数据，数据上传间隔15分钟，充分利用96个采样节点，对第二天进行预测。
步骤B、通过趋势外推法修正历史负荷坏数据：
根据负荷数据来拟合其变化曲线，然后根据该曲线推测出需要修正时刻对应的预测负荷数据。具体公式为：
W*(t2)＝W(t1)+ΔW1
ΔW1＝W(t1)-W(t0)
式中，t2为当前需要修正的时刻；t0和t1分别为t2前的两个时刻；W*(t2)表示t2时刻的预测负荷数据；W(t0)、W(t1)分别表示t0和t1时刻的负荷数据。
若t2时刻的负荷数据W(t2)和预测负荷数据W*(t2)满足
Figure BDA0002473264150000041
δ为给定阈值，可以取0.05；则t2时刻的负荷数据不需要修正；若
Figure BDA0002473264150000042
则t2时刻的负荷数据由W(t2)修正为W*(t2)。
步骤C、构造数据样本：
用数字1～7表示周一至周日，将工作日与节假日分别用1和2表示，如作为工作日的周一则记为11，作为节假日的周一则记为12；
针对天气情况，将晴、多云、阴、小雨分别映射到1、0.9、0.8和0.7，中雨和阵雨映射到0.6，大雨和暴雨映射到0.5，雪映射到0.2；
针对风力情况，根据风力等级与风速标准对照表，将0～1级、1～2级、2～3级、3～4级和4～5级风分别映射到0.75、1.80、3.50、5.60和8.10。
构造数据样本xt＝[a1，a2，…，ap]，样本中包含采样节点t的负荷数据、日类型、最高气温、平均气温、相对湿度、风力和降水的特征数据，每个样本是一个1×P的矩阵，输入T个样本，即输入T×1×P的三维数据。
将负荷数据和每类特征数据分别进行归一化处理到[0，1]范围内：即
Figure BDA0002473264150000043
式中，xmax和xmin为每类数据的最大值和最小值，x为该类数据中归一化前的值，x*为归一化后的值。
将归一化处理后的数据样本分为训练样本和测试样本，训练样本用于训练预测模型，测试样本用于检验预测模型。
步骤D、建立TrellisNet-LSTM神经网络预测模型，在训练样本中随机选择训练日，将训练日的日特征向量、训练日前一天的日特征向量及训练日前一天的日负荷向量作为输入，训练日的日负荷向量作为输出构成训练集数据，对TrellisNet-LSTM神经网络预测模型进行训练。
其中，日特征向量包括当天所有采样节点采集的特征序列，特征序列中包括当前采样节点采集的日类型、最高气温、平均气温、相对湿度、风力和降水经过归一化后的数据值，在本发明中，日特征向量包括96个特征序列；日负荷向量包括当天采集的96个负荷数据的归一化后的值。
如图1、图2所示，TrellisNet-LSTM神经网络的特征在于：输入一个时间步的特征长度为T的序列x1：T＝x1，x2，…，xT，其中序列xt∈Rp，因此x1：T∈RT×p；
Figure BDA0002473264150000051
表示第i层时刻t的隐层状态，它每一层的线性变换产生一个预激活特征
Figure BDA0002473264150000052
其中，
Figure BDA0002473264150000053
这里省略了偏置，W1和W2是权值，它们的维度是r×(p+q)；
由于每一层计算隐层状态级联了输入，这部分可以提前计算输入序列的线性变换：
Figure BDA0002473264150000054
对隐层状态序列进行卷积得到
Figure BDA0002473264150000055
其中，卷积核W∈Rr×q；TrellisNet便用LSTM的门控函数作为激活，在一个LSTM单元中有三个信息控制门和一个单元状态，在每个步骤中都使用门激活的结果进行更新，每个时间步长中的LSTM计算如下：
ft＝σ(Wfxt+Ufht-1)
it＝σ(Wixt+Uiht-1)
gt＝σ(Wgxt+Ught-1)
ot＝σ(Woxt+Uoht-1)
Figure BDA0002473264150000056
Figure BDA0002473264150000057
其中，ft、it、ot、gt分别是遗忘门、输入门、输出门和单元状态；○表示向量中元素按位相乘；σ表示sigmoid函数变化；Wf、Wi、Wg、Wo分别为遗忘门、输入门、输出门和单元状态与输入xt相乘的矩阵权重；Uf、Ui、Ug、Uo分别为遗忘门、输入门、输出门和单元状态与中间输出ht-1相乘的矩阵权重。
基于ct和ht的同步更新，隐藏单元21：T由两部分组成：z1：T，1通过门控激活(类似于LSTM单元状态)直接更新，而z1：T，2由参数卷积处理(类似于LSTM隐藏状态)；
预激活特征
Figure BDA0002473264150000061
有r＝4q的特征通道：
Figure BDA0002473264150000062
Figure BDA0002473264150000063
Figure BDA0002473264150000064
然后通过元素变换和Hadamard乘积产生这层的最终输出：
Figure BDA0002473264150000065
将所有训练样本带入TrellisNet-LSTM神经网络预测模型中训练，当训练至预设次数或模型输出的日负荷向量与训练日实际的日负荷向量的误差小于预设值时，训练结束，得到最终训练完成的TrellisNet-LSTM神经网络预测模型。
步骤E、在测试样本中随机选择待预测日，将待预测日的日特征向量、待预测日前一天的日特征向量及待预测日前一天的负荷向量作为输入，用步骤D中训练好的TrellisNet-LSTM神经网络预测模型进行待预测日的负荷预测。
以下为用该本发明方法进行实验的一个实施例：
数据集：江苏省某市2016年电力负荷数据和特征数据14万多条；
实验框架：基于Keras深度学习工具的Tensorflow框架；
实验工具集：Python开源工具箱；
评价标准：平均对百分比误差yMAPE、根均方误差yRMSE和预测精度yFA；
实验结果：随机对2016年5月21号进行预测，预测结果如下表1所示。
表1
Figure BDA0002473264150000066
Figure BDA0002473264150000071
通过该比较结果，可以发现本发明提出的TrellisNet-LSTM神经网络预测模型相对于其他模型来说，在预测结果的准确度、稳定性上可以获得非常好的效果。
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 (7)

1.一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A、采集负荷数据以及与负荷有关的特征数据；
步骤B、拟合负荷数据的变化曲线，通过趋势外推法估计负荷数据的预测值，修正负荷坏数据；
步骤C、将特征数据分别映射为不同的数值，并分别进行归一化处理，构造数据样本，并将数据样本分为训练样本和测试样本；
步骤D、建立TrellisNet-LSTM神经网络预测模型，将训练日的日特征向量、训练日前一天的日特征向量及训练日前一天的日负荷向量作为输入，训练日的日负荷向量作为输出构成训练集数据，对TrellisNet-LSTM神经网络预测模型进行训练；
步骤E、将待预测日的日特征向量、待预测日前一天的日特征向量及待预测日前一天的负荷向量作为输入，用不在D中训练好的TrellisNet-LSTM神经网络预测模型进行负荷预测，得到待预测日的的负荷向量。
2.根据权利要求1所述的一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，所述步骤A中，特征数据包括日类型、最高气温、平均气温、相对湿度、风力和降水。
3.根据权利要求1所述的一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，所述步骤A中，以15分钟为时间间隔，每天设置96个采样节点，在每个采样节点采集负荷数据以及特征数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，所述步骤B中，负荷数据的预测值为
W*(t2)＝W(t1)+ΔW1
ΔW1＝W(t1)-W(t0)
其中，t2为当前需要修正的时刻；t0和t1分别为t2前的两个时刻；W*(t2)表示t2时刻的预测负荷数据；W(t0)、W(t1)分别表示t0和t1时刻的负荷数据；
若t2时刻的负荷数据W(t2)满足
Figure FDA0002473264140000011
δ为给定阈值，则t2时刻的负荷数据不需要修正；若
Figure FDA0002473264140000012
则t2时刻的负荷数据由W(t2)修正为W*(t2)。
5.根据权利要求1所述的一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，所述步骤C中，将周一至周日分别映射为1～7；将工作日与节假日分别映射为1和2；将晴、多云、阴、小雨和雪分别映射为1、0.9、0.8、0.7和0.2，中雨和阵雨映射为0.6，大雨和暴雨映射为0.5；将0～1级、1～2级、2～3级、3～4级和4～5级风分别映射为0.75、1.80、3.50、5.60和8.10。
6.根据权利要求1所述的一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，所述步骤D中，日特征向量包括当天采集的所有特征数据经过归一化后的值。
7.根据权利要求1所述的一种基于TrellisNet-LSTM的日负荷预测方法，其特征在于，所述步骤D中，当TrellisNet-LSTM神经网络预测模型训练至预设次数或输出的日负荷向量与训练日实际的日负荷向量的误差小于预设值时，TrellisNet-LSTM神经网络预测模型停止训练。
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