CN112381272A - 一种电网负荷预测方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents

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吕松
吕文玉
王文强
邵冠男
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Binzhou Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种电网负荷预测方法、系统、终端及存储介质，包括：采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列；根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型；利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测；根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。本发明通过构建线性回归模型并对变点进行检测，从而提高了电网负荷的预测准确度。

Description

一种电网负荷预测方法、系统、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种电网负荷预测方法、系统、终端及存储介质。
背景技术
电网负荷预测是电力设备调度分配的数据支撑，是科学构建电网的基础。现有电网负荷预测模型大多没有考虑节假日以及天气变化等因素对电网负荷的影响。这就导致现有电网负荷预测模型的预测结果准确率较低。
发明内容
针对现有技术的上述不足，本发明提供一种电网负荷预测方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
第一方面，本发明提供一种电网负荷预测方法，包括：
采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列；
根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型；
利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测；
根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。
进一步的，所述根据历史负荷时间序列构建线性回归模型，包括：
计算所述历史负荷时间序列的均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率；
根据均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率构建线性回归模型。
进一步的，所述利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测，包括：
通过最小二乘方法估算所述线性回归模型的线性回归参数，所述线性回归参数包括变点前序列均值、斜率和增量，所述增量为均值偏移项与误差项之和；
根据线性回归参数构建变点的T统计量和D统计量；
构建T统计量与变点D统计量的关系式；
设置防止变点逼近边界点的限定参数，并根据所述限定参数构建检验统计函数；
根据D统计函数的渐进布朗运动原则确定所述限定参数置信度对应的D 统计量临界值，并通过将所述D统计量临近值代入所述检验统计函数得到与所述置信度对应的拒绝域临界值；
将所述D统计量和限制参数代入所述检验统计函数得到实际最大统计量；
比对所述实际最大统计量与所述拒绝域临界值，若所述实际最大统计量大于所述拒绝域临界值，则确认存在变点，且所述变点发生时间在所述最大统计量所在时间。
进一步的，所述根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，包括：
对历史负荷时间序列分段后得到的子时间序列进行变点检测，若所述子时间序列存在变点则对所述子时间序列进行分段，直至将历史负荷时间序列分解为不存在变点的最小时间序列段。
第二方面，本发明提供一种电网负荷预测系统，包括：
序列生成单元，配置用于采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列；
模型构建单元，配置用于根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型；
变点检测单元，配置用于利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测；
负荷预测单元，配置用于根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。
进一步的，所述模型构建单元包括：
历史计算模块，配置用于计算所述历史负荷时间序列的均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率；
模型构建模块，配置用于根据均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率构建线性回归模型。
进一步的，所述变点检测单元包括：
参数估算模块，配置用于通过最小二乘方法估算所述线性回归模型的线性回归参数，所述线性回归参数包括变点前序列均值、斜率和增量，所述增量为均值偏移项与误差项之和；
统计构建模块，配置用于根据线性回归参数构建变点的T统计量和D统计量；
关系构建模块，配置用于构建T统计量与变点D统计量的关系式；
限定设置模块，配置用于设置防止变点逼近边界点的限定参数，并根据所述限定参数构建检验统计函数；
临界计算模块，配置用于根据D统计函数的渐进布朗运动原则确定所述限定参数置信度对应的D统计量临界值，并通过将所述D统计量临近值代入所述检验统计函数得到与所述置信度对应的拒绝域临界值；
实际计算模块，配置用于将所述D统计量和限制参数代入所述检验统计函数得到实际最大统计量；
变点判断模块，配置用于比对所述实际最大统计量与所述拒绝域临界值，若所述实际最大统计量大于所述拒绝域临界值，则确认存在变点，且所述变点发生时间在所述最大统计量所在时间。
进一步的，所述负荷预测单元包括：
分段检测模块，配置用于对历史负荷时间序列分段后得到的子时间序列进行变点检测，若所述子时间序列存在变点则对所述子时间序列进行分段，直至将历史负荷时间序列分解为不存在变点的最小时间序列段。
第三方面，提供一种终端，包括：
处理器、存储器，其中，
该存储器用于存储计算机程序，
该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
本发明的有益效果在于，
本发明提供的电网负荷预测方法、系统、终端及存储介质，通过构建线性回归模型并对变点进行检测，从而提高了电网负荷的预测准确度。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
图2是本发明一个实施例的系统的示意性框图。
图3为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种电网负荷预测系统。
如图1所示，该方法包括：
步骤110，采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列；
步骤120，根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型；
步骤130，利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测；
步骤140，根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。
具体的，所述电网负荷预测方法包括：
S1、采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列。
采集近两年的历史负荷数据，即两年以内每天的负荷，按时间顺序对这些负荷值进行排序，得到历史负荷时间序列
Figure RE-GDA0002902200520000051
假设该序列中存在变点，变点出现时间为c。
S2、根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型。
构建线性回归函数如下：
Xt＝μ+βt+δt+εt
其中，
Figure RE-GDA0002902200520000052
为均值偏移项，即均值在时间c+1上增加Δ；μ为出现变点前的序列均值，εt为随机项，β为线性斜率。
S3、利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测。
通过最小二乘方法估算所述线性回归模型的线性回归参数，建立最小化目标函数：
Figure RE-GDA0002902200520000061
根据最小化目标函数得到线性回归参数的估计值：
斜率
Figure RE-GDA0002902200520000062
时间点在t＝1,2，…c间的均值：
Figure RE-GDA0002902200520000063
增量
Figure RE-GDA0002902200520000064
由式(1)、(2)(3)得到：
Figure RE-GDA0002902200520000065
Figure RE-GDA0002902200520000066
根据上述线性回归参数(3-6)构建变点的T统计量和D统计量：
T统计量:
Figure RE-GDA0002902200520000067
令r＝c/n，将式(5)和式(6)代入T统计量公式，可得：
Figure RE-GDA0002902200520000071
D统计量：
Figure RE-GDA0002902200520000072
根据式(7)和式(8)可得变点T统计量与变点D统计量的关系式：
Figure RE-GDA0002902200520000073
考虑到变点c逼近t＝1和t＝n时r(1-r)会趋近于0，故加入限定条件后构建检验统计量
Figure RE-GDA0002902200520000074
(变点最大统计量)，则
Figure RE-GDA0002902200520000075
式(9)中h是防止变点逼近边界点。
设置h限制参数取值和h值对应的置信度，h取值和对应置信度采用统计学的常规方法。拒绝域为大于统计量对应的临界值的区域，根据D统计方法的渐进分布性质，可以得到置信度的D统计量临界值，如表1：
表1置信度与D统计量临界值对应表
置信度 临界值
90.0 1.224
95.0 1.358
97.5 1.480
99.0 1.628
99.9 1.949
将表1中的各执行度对应的D统计量临界值作为D(c)的取值，计算得到|T(c)|的取值，将|T(c)|的取值和h取值代入检验统计量计算公式(9)计算 T(c)2的值作为相应的检验最大统计量的拒绝域临界值。由此可以计算出不同h取值和不同置信度对应的检验最大统计量的拒绝域临界值。
本实施例设定h＝0.05，则置信度
Figure RE-GDA0002902200520000081
相应的检验最大统计量的临界值为20.114。
将公式(8)的实际D统计量带入公式(9)，计算最大统计量的实际值，当最大统计量实际值
Figure RE-GDA0002902200520000082
大于拒绝域临界值，即
Figure RE-GDA0002902200520000083
则认为存在变点。且变点的发生时间
Figure RE-GDA0002902200520000084
为最大统计量所在的时间点。
S4、根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。
若步骤S3检测出变点，则对历史负荷时间序列以变点发生时间为分界点进行分段，对历史负荷时间序列分段后得到的子时间序列再次进行变点检测，若子时间序列存在变点则对子时间序列再以变点为分界点进行分段，直至将历史负荷时间序列分解为不存在变点的最小时间序列段。
利用分段的历史负荷时间序列对LSTM模型进行训练，利用训练好的LSTM 模型预测电网负荷。
如图2所示，该系统200包括：
序列生成单元210，配置用于采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列；
模型构建单元220，配置用于根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型；
变点检测单元230，配置用于利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测；
负荷预测单元240，配置用于根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。
可选地，作为本发明一个实施例，所述模型构建单元包括：
历史计算模块，配置用于计算所述历史负荷时间序列的均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率；
模型构建模块，配置用于根据均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率构建线性回归模型。
可选地，作为本发明一个实施例，所述变点检测单元包括：
参数估算模块，配置用于通过最小二乘方法估算所述线性回归模型的线性回归参数，所述线性回归参数包括变点前序列均值、斜率和增量，所述增量为均值偏移项与误差项之和；
统计构建模块，配置用于根据线性回归参数构建变点的T统计量和D统计量；
关系构建模块，配置用于构建T统计量与变点D统计量的关系式；
限定设置模块，配置用于设置防止变点逼近边界点的限定参数，并根据所述限定参数构建检验统计函数；
临界计算模块，配置用于根据D统计函数的渐进布朗运动原则确定所述限定参数置信度对应的D统计量临界值，并通过将所述D统计量临近值代入所述检验统计函数得到与所述置信度对应的拒绝域临界值；
实际计算模块，配置用于将所述D统计量和限制参数代入所述检验统计函数得到实际最大统计量；
变点判断模块，配置用于比对所述实际最大统计量与所述拒绝域临界值，若所述实际最大统计量大于所述拒绝域临界值，则确认存在变点，且所述变点发生时间在所述最大统计量所在时间。
可选地，作为本发明一个实施例，所述负荷预测单元包括：
分段检测模块，配置用于对历史负荷时间序列分段后得到的子时间序列进行变点检测，若所述子时间序列存在变点则对所述子时间序列进行分段，直至将历史负荷时间序列分解为不存在变点的最小时间序列段。
图3为本发明实施例提供的一种终端300的结构示意图，该终端300可以用于执行本发明实施例提供的电网负荷预测方法。
其中，该终端300可以包括：处理器310、存储器320及通信单元330。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本发明的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，该存储器320可以用于存储处理器310的执行指令，存储器320 可以由任何类型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器320中的执行指令由处理器 310执行时，使得终端300能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。
处理器310为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(Integrated Circuit，简称IC)组成，例如可以由单颗封装的IC所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器310可以仅包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)。在本发明实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
通信单元330，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通信。接收其他终端发送的用户数据或者向其他终端发送用户数据。
本发明还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-only memory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：random access memory，简称：RAM) 等。
因此，本发明通过构建线性回归模型并对变点进行检测，从而提高了电网负荷的预测准确度，本实施例所能达到的技术效果可以参见上文中的描述，此处不再赘述。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中如U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，包括若干指令用以使得一台计算机终端(可以是个人计算机，服务器，或者第二终端、网络终端等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于终端实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括：
采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列；
根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型；
利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测；
根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史负荷时间序列构建线性回归模型，包括：
计算所述历史负荷时间序列的均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率；
根据均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率构建线性回归模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测，包括：
通过最小二乘方法估算所述线性回归模型的线性回归参数，所述线性回归参数包括变点前序列均值、斜率和增量，所述增量为均值偏移项与误差项之和；
根据线性回归参数构建变点的T统计量和D统计量；
构建T统计量与变点D统计量的关系式；
设置防止变点逼近边界点的限定参数，并根据所述限定参数构建检验统计函数；
根据D统计函数的渐进布朗运动原则确定所述限定参数置信度对应的D统计量临界值，并通过将所述D统计量临近值代入所述检验统计函数得到与所述置信度对应的拒绝域临界值；
将所述D统计量和限制参数代入所述检验统计函数得到实际最大统计量；
比对所述实际最大统计量与所述拒绝域临界值，若所述实际最大统计量大于所述拒绝域临界值，则确认存在变点，且所述变点发生时间在所述最大统计量所在时间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，包括：
分段检测模块，配置用于对历史负荷时间序列分段后得到的子时间序列进行变点检测，若所述子时间序列存在变点则对所述子时间序列进行分段，直至将历史负荷时间序列分解为不存在变点的最小时间序列段。
5.一种电网负荷预测系统，其特征在于，包括：
序列生成单元，配置用于采集历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据生成历史负荷时间序列；
模型构建单元，配置用于根据所述历史负荷时间序列构建线性回归模型；
变点检测单元，配置用于利用统计法根据所述线性回归模型对所述历史负荷时间序列进行变点检测；
负荷预测单元，配置用于根据变点检测结果对所述历史负荷时间序列进行分段，并利用分段历史时间序列训练预先构建好的LSTM模型，利用训练好的LSTM模型预测电网负荷。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述模型构建单元包括：
历史计算模块，配置用于计算所述历史负荷时间序列的均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率；
模型构建模块，配置用于根据均值偏移项、变点前序列均值、误差项和斜率构建线性回归模型。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述变点检测单元包括：
参数估算模块，配置用于通过最小二乘方法估算所述线性回归模型的线性回归参数，所述线性回归参数包括变点前序列均值、斜率和增量，所述增量为均值偏移项与误差项之和；
统计构建模块，配置用于根据线性回归参数构建变点的T统计量和D统计量；
关系构建模块，配置用于构建T统计量与变点D统计量的关系式；
限定设置模块，配置用于设置防止变点逼近边界点的限定参数，并根据所述限定参数构建检验统计函数；
临界计算模块，配置用于根据D统计函数的渐进布朗运动原则确定所述限定参数置信度对应的D统计量临界值，并通过将所述D统计量临近值代入所述检验统计函数得到与所述置信度对应的拒绝域临界值；
实际计算模块，配置用于将所述D统计量和限制参数代入所述检验统计函数得到实际最大统计量；
变点判断模块，配置用于比对所述实际最大统计量与所述拒绝域临界值，若所述实际最大统计量大于所述拒绝域临界值，则确认存在变点，且所述变点发生时间在所述最大统计量所在时间。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述负荷预测单元包括：
分段检测模块，配置用于对历史负荷时间序列分段后得到的子时间序列进行变点检测，若所述子时间序列存在变点则对所述子时间序列进行分段，直至将历史负荷时间序列分解为不存在变点的最小时间序列段。
9.一种终端，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器的执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
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