CN114819340A - 一种用于天然气日负荷的时序预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于天然气日负荷的时序预测方法，包括以下步骤：分析历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系；利用滑动窗口原理，根据依赖关系确定窗口长度，提取时间窗口内的时序特征；利用启发式搜索，确定模型中超参数的取值，利用Adam优化算法，得到模型中参数的取值；分析样本内预测误差，进行白噪声检验；最后利用得到的模型，预测下一个气日负荷。针对日期影响负荷值情况，利用日期编码挖掘和天然气负荷数据的关系，省去了外生变量的引入和自身精度的麻烦，同时利用启发式搜索确定模型的超参数，增加了模型的抗干扰性能，而时间窗口和循环神经网络能充分挖掘时间序列本身的特点，最终提高了模型的预测精度。

Description

一种用于天然气日负荷的时序预测方法
技术领域
本发明属于时间序列分析和能源领域，具体涉及一种用于天然气日负荷的时序预测方法。
背景技术
近年来，能源问题已成为世界各国所需讨论解决的首要难题，世界各个国家及组织积极开展探究新型替代能源的技术。其中，可再生能源以其可再生、无污染的特点受到了高度重视。我国经济转型也需要能源行业的配合，近些年天然气产业发展十分迅速，同时也对天然气的安全化、科学化以及合理化提出了更高的要求。
目前对天然气负荷预测的研究方法主要分为TS(时间序列方法)、AI(人工智能方法)，使用TS进行预测是基于对过去收集的相同变量的观察，其统计学方法结构简单，易于建模，但往往数据的分布特性对其模型输出有较大影响，且泛化能力低。AI(人工智能方法)包含机器学习方法和深度学习方法，对于机器学习方法，拟合效果较佳，但对于高维度大数据样本的情况，往往发生过拟合，模型的表达能力欠佳，对于深度学习方法，传统的ANN(人工神经网络)深度神经网络虽然具有较强的拟合能力，但是对于时间序列数据，传统的ANN网络会破坏的数据之间的时序信息。RNN(循环神经网络)可以让隐藏层的神经元相互交流，将上一个时间步骤输出结果以信息方式储存在隐藏层，在下一个时间步时，上一个输出也对它有影响，这就把过程贯通了起来，RNN模型更适合于学习时间序列数据的特征。长短时记忆网络(LSTM)通过引入门控的单元降低了循环神经网络训练中梯度爆炸和消散的问题。在电力负荷预测中，还有一种组合模型预测方法法，有通过结合优化算法对模型中存在的多个超参数进行优化；或通过结合数据预处理方法，如经验模态分解(EMD)等对原始时序数据进行处理，相当于原始数据降噪以提高预测准确度，但同时也增加了模型处理的复杂度，对于天然气日负荷的场景，数据噪声小，并不适用。
发明内容
本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种用于天然气日负荷的时序预测方法，该方法首先利用自相关分析确定时间窗口的范围，然后利用双向循环神经网络提取时间序列信息进行预测，同时使用SA对模型的超参数进行组合优化，达到短期负荷的精准预测。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种用于天然气日负荷时序预测方法，该方法包括以下步骤：
(1)获取历史天然气日负荷数据，分析历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系；
(2)根据依赖关系确定滑动时间窗口长度，提取时间窗口内的时序特征；
(3)构建负荷预测模型，模型的输入为提取的时序特征，输出为下一个的负荷数据预测值，利用启发式搜索结合Adam优化算法，确定负荷预测模型中的参数；
(4)利用负荷预测模型进行预测，与真实值比较得到预测误差，分析样本内预测误差，进行白噪声检验，若误差为白噪声，返回上一步重新确定模型参数值，否则下一步；
(5)利用得到的负荷预测模型，预测下一个天然气日负荷。
进一步地，所述步骤(1)中，历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系由自相关系数(ACF) 确定，自相关系数用来度量时间序列中每隔k个时间单位(yt和yt-k)的观测值之间的相关性，利用历史天然气日负荷数据的样本统计量ξk表示，通过有限的样本数据来计算样本的统计特性：
Figure BDA0003612803840000021
其中
Figure BDA0003612803840000022
其中ck是yt的间隔k的样本自协方差，yt表示第t时刻的天然气日负荷数据的观测值， c0表示样本方差。ξk为yt的间隔为k的样本自相关系数，n表示样本的个数，
Figure BDA0003612803840000023
表示样本均值。
进一步地，所述步骤(2)中，时间窗口的大小n由自相关函数的5％显著性范围的滞后期数确定。滑动窗口的时序特征包含：yt-n+1,...,yt窗口内的时序值和窗口内最大值、最小值、峰峰值、能量、平均值、绝对平均值、均方根、方差、标准差、峰值因子、偏度因子、间隙因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子及日期的独热编码表示以及代表四季的独热编码。
进一步地，所述步骤(3)中，启发式搜索利用用模拟退火算法(SA)：模拟退火算法包含内外两重循环。其中，外循环由温度控制，而温度受初始温度、终止温度和温度衰减规律决定，温度对Metropolis准则具有影响；内循环由设定的次数确定，主要是控制每个温度下新解的产生次数，与缓慢降温过程相对应。Metropolis准则如下：
当f(xj)≤f(xi)时，xi＝xj
当f(xj)＞f(xi)时,以
Figure BDA0003612803840000024
概率，接受xj；
上式中，f表示目标函数，为能量函数；xj是邻域中随机选择的解，xi是上一步的解，Ti表示当前温度，其中求解的值xj代表负荷预测模型的超参数取值。
进一步地，所述步骤(3)中：负荷预测模型采用Bi-LSTM：
ig＝sigm(itWix+Ot-1Wim+bi)
fg＝sigm(itWfx+Ot-1Wfm+bf)
Og＝sigm(itWox+Ot-1WOm+bO)
u＝tanh(itWux+Ot-1Wum+bu)
xt＝fg·xt-1+ig·u
Ot＝Og·tanh(u)
Figure BDA0003612803840000031
其中：ig，fg，Og分别表示LSTM设计的输入门，遗忘门和输出门，门控单元的激活函数是sigmoid函数，输出0-1之间的值，决定细胞状态保留和遗忘的程度， it表示模型的输入，Yt表示预测的负荷值，u为细胞的候选状态，激活函数采用双曲正切函数，输出-1到+1之间的值；细胞输出是由前向和后向网络的输出综合。xt代表更新的信号，Ot是单元的输出，Yt是模型综合了正向和反向后模型的最终输出，Wix、Wfx、WOx、Wux分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的输入权值，Wim、Wfm、Wom、Wum分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的输出权值，bi、bf、bo、bu分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的偏置向量。
进一步地，所述步骤(4)中：对样本内误差进行Ljung_Box检验，构造的检验统计量是：
Figure BDA0003612803840000032
H0：原本的数据都是独立的，即总体的相关系数为0，能观察到的某些相关仅仅产生于随机抽样的误差。
H1：原本的数据不是独立的，即至少存在某个
Figure BDA0003612803840000033
其中k≤m。
其中，T是样本容量，m是延迟期数即自由度，
Figure BDA0003612803840000034
是i阶滞后的自相关系数，在原假设成立的条件下，Q(m)服从自由度为m的卡方分布。给定显著性水平α，则拒绝域是
Figure BDA0003612803840000035
接受原假设意味着原序列是白噪声序列，否则认为序列还存在相关性。
进一步地，所述LSTM预测模型的训练过程中，以MSE为损失函数，Adam优化算法训练 LSTM模型。
进一步地，负荷预测模型的训练包括：构建前向LSTM网络：把将标准化处理后的各类时序特征作为LSTM模型输入向量，利用随机初始化权重矩阵和系数；构建全连接层：将双向LSTM 网络送入全连接层，输出信号为当前时刻的预测值；迭代训练分类器模型：使用Adam不断更新参数，以确定LSTM预测模型。
本发明与现有技术相比具有的有益效果是：本发明首先分析了天然气日负荷数据的自相关关系，据此选取时间窗口的大小，可解释性更好，对于网络模型选取双向循环神经网络，能有效挖掘数据的时序关系，且通过SA对网络的超参数进行搜索，克服了由人工经验进行选择通用性差，不确定性高的缺点，对于模型的可用性进行样本内预测的白噪声检验，确保当前模型预测的残差序列中没有可用信息。本发明在天然气日负荷预测中充分挖掘了时间序列本身的特点，最终提高了方法的普适性和预测精度。
附图说明
图1是本发明用于天然气日负荷的时序预测方法的流程图；
图2是自相关函数图；
图3是时间窗口示意图；
图4是LSTM的结构图；
图5是Bi-LSTM的结构图；
图6是天然气日负荷预测的结果图；
图7是天然气日负荷预测的结果残差图；
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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，并获得其他的实施方式。以下实例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明提供的一种用于天然气日负荷的时序预测方法，数据采用浙江省某市城市用户11年至19年共计3287天天然气日负荷数据，本控制方法流程图如图1所示，该方法的具体实现包括以下步骤：
(1)获取历史天然气日负荷数据，分析历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系；
历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系由自相关系数(ACF)确定，自相关系数可以用来度量时间序列中每隔k个时间单位(yt和yt-k)的观测值之间的相关：
Figure BDA0003612803840000041
其中，ρk表示时间序列自身每隔k个时间单位(yt和yt-k)的观测值之间的相关性；Cov(X,Y) 表示随机变量X和Y的协方差；σ表示变量的标准差。
在ρk的计算公式中，利用样本统计量ξk表示。ρk是总体的统计特性，实际中，仍然只能通过有限的样本数据来计算样本的统计特性。
Figure BDA0003612803840000051
其中
Figure BDA0003612803840000052
其中ck是yt的间隔k的样本自协方差，yt表示第t时刻的天然气日负荷数据的观测值，c0表示样本方差。ξk为yt的间隔为k的样本自相关系数，n表示样本的个数，
Figure BDA0003612803840000053
表示样本均值。
(2)根据依赖关系确定滑动时间窗口长度，提取时间窗口内的时序特征；自相关图如图2 所示：对一阶差分后的序列绘制ACF图，可以看到自相关系数在7的倍数有时，明显大于其他滞后期数，所以选取7为时间窗口的大小。数据样本的构建参考图3所示，采用时间窗口为7 构建数据数据集。
时间窗口的大小n由包含自相关的5％显著限的滞后期数确定。滑动窗口的时序特征包含： yt-n+1,...,yt窗口内的时序值和窗口内的最大值、最小值、峰峰值、能量、平均值、绝对平均值、均方根、方差、标准差、峰值因子、偏度因子、间隙因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子及日期的独热编码表示，共记26维，如表1所示。
表1针对波形提取的时序特征
Figure BDA0003612803840000054
Figure BDA0003612803840000061
(3)构建负荷预测模型，模型的输入为提取的时序特征，输出为下一个的负荷数据预测值，利用启发式搜索结合Adam优化算法，确定负荷预测模型中的参数；启发式搜索利用模拟退火算法：模拟物理界物体降温的过程来进行优化，模拟退火算法包含内外两重循环。其中，外循环由温度控制，而温度受初始温度、终止温度和温度衰减规律决定，温度对Metropolis准则具有影响；内循环由设定的次数确定，主要是控制每个温度下新解的产生次数，与缓慢降温过程相对应。
Metropolis准则：当f(xj)≤f(xi)时，xi＝xj；当f(xj)＞f(xi)时,以
Figure BDA0003612803840000062
概率，接受xj。
上式中，f表示目标函数，为能量函数；xj是邻域中随机选择的解，xi是上一步的解，Ti表示当前温度，其中求解的值xj代表负荷预测模型的超参数取值，由Metropolis法则可以看出：温度较高时，接受较差解的概率比较大，而温度较低时，接受较差解的概率比较小。
算法的原理为：前期搜索过程增大搜索空间，避免陷入局部最优；后期搜索过程减小搜索空间，使近似最优解更逼近全局最优解，即大范围的粗略搜索与局部的精细搜索的组合。通过遍历概率空间得到优化问题的解，可以证明，其依概率收敛到全局最优解。利用SA对模型的训练输入批量，训练轮次，隐藏层层数，和节点个数进行搜索，结果如表2所示。
所述步骤(3)中，模型采用Bi-LSTM，结构如图4和图5所示：
ig＝sigm(itWix+Ot-1Wim+bi)
fg＝sigm(itWfx+Ot-1Wfm+bf)
Og＝sigm(itWox+Ot-1WOm+bo)
u＝tanh(itWux+Ot-1Wum+bu)
xt＝fg·xt-1+ig·u
Ot＝Og·tanh(u)
Figure BDA0003612803840000071
其中：ig，fg，Og分别表示LSTM设计的输入门，遗忘门和输出门，门控单元的激活函数是sigmoid函数，输出0-1之间的值，决定细胞状态保留和遗忘的程度 it表示模型的输入，Yt表示预测的负荷值，u为细胞的候选状态，激活函数采用双曲正切函数，输出-1到+1之间的值说明细胞状态在某些维度需要加强，而在某些维度需要减弱，用于改善传统RNN结构的梯度消散和梯地爆炸问题。细胞输出是由前向和后向网络的输出综合。xt代表更新的信号，Ot是单元的输出，Yt是模型综合了正向和反向后模型的最终输出，Wix、Wfx、WOx、Wux分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的输入权值，Wim、Wfm、WOm、Wum分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的输出权值，bi、bf、bo、bu分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的偏置向量。
(4)利用负荷预测模型进行预测，与真实值比较得到预测误差，分析样本内预测误差，进行白噪声检验，若误差为白噪声，返回上一步重新确定模型参数值，否则下一步；具体为：对样本内误差进行Ljung_Box检验，构造的检验统计量是：
Figure BDA0003612803840000072
原假设H0：原本的数据都是独立的，即总体的相关系数为0，能观察到的某些相关仅仅产生于随机抽样的误差。
备择假设H1：原本的数据不是独立的，即至少存在某个
Figure BDA0003612803840000073
其中k≤m。
其中，T是样本容量，m是自由度，
Figure BDA0003612803840000074
是i阶滞后的自相关系数，在原假设成立的条件下， Q(m)服从自由度为m的卡方分布。给定显著性水平α，则拒绝域是
Figure BDA0003612803840000075
接受原假设意味着原序列是白噪声序列，否则认为序列还存在相关性。
所述LSTM预测模型的训练过程中，以MSE为损失函数，Adam优化算法训练LSTM模型。
负荷预测模型的训练包括：构建前向LSTM网络：把将标准化处理后的各类时序特征作为 LSTM模型输入向量，利用随机初始化权重矩阵和系数；构建全连接层：将双向LSTM网络送入全连接层，输出信号为当前时刻的预测值；迭代训练分类器模型：使用Adam不断更新参数，以确定LSTM预测模型。
优化后实际模型的超参数取值，如表2所示；
表2.超参数取值表
初始学习率 1e-3
训练输入批量 32
训练轮次 140
LSTM隐藏层层数 2
LSTM隐藏层节点个数 16,32
全连接隐藏层层数 3
全连接隐藏层节点个数 32,16,1
(5)利用得到的负荷预测模型，预测下一个天然气日负荷。
利用模型对280条日数据进行模型拟合，结果如图6所示，预测残差如图7所示，检验统计量能通过白噪声检验，该模型可以用于天然气日负荷预测。
本发明首先分析了天然气日负荷数据的自相关关系，据此选取时间窗口的大小，可解释性更好，对于网络模型选取双向循环神经网络，能有效挖掘数据的时序关系，且通过SA对网络的超参数进行搜索，克服了由人工经验进行选择通用性差，不确定性高的缺点，对于模型的可用性进行样本内预测的白噪声检验，确保当前模型预测的残差序列中没有可用信息。本发明在天然气日负荷预测中充分挖掘了时间序列本身的特点，最终提高了方法的普适性和预测精度。
最后应说明，以上所述仅为本发明的较佳实施举例，并不用于限制本发明，凡在本发明精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)获取历史天然气日负荷数据，分析历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系；
(2)根据依赖关系确定滑动时间窗口长度，提取时间窗口内的时序特征；
(3)构建负荷预测模型，模型的输入为提取的时序特征，输出为下一个的负荷数据预测值，利用启发式搜索结合Adam优化算法，确定负荷预测模型中的参数；
(4)利用负荷预测模型进行预测，与真实值比较得到预测误差，分析样本内预测误差，进行白噪声检验，若误差为白噪声，返回上一步重新确定模型参数值，否则下一步；
(5)利用得到的负荷预测模型，预测下一个天然气日负荷。
2.根据权利要求1所述的一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，所述步骤(1)中，历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系由自相关函数(ACF)确定，ACF用来度量时间序列中每隔k个时间单位(yt和yt-k)的观测值之间的相关性，利用历史天然气日负荷数据的样本统计量ξk表示，通过有限的样本数据来计算样本的统计特性：
Figure FDA0003612803830000011
其中
Figure FDA0003612803830000012
其中ck是yt的间隔k的样本自协方差，yt表示第t时刻的天然气日负荷数据的观测值，c0表示样本方差。ξk为yt的间隔为k的样本自相关系数，n表示样本的个数，
Figure FDA0003612803830000013
表示样本均值。
3.根据权利要求1所述的一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，时间窗口的大小n由自相关函数的5％显著性范围的滞后期数确定。滑动窗口的时序特征包含：yt-n+1，...，yt窗口内的时序值和窗口内最大值、最小值、峰峰值、能量、平均值、绝对平均值、均方根、方差、标准差、峰值因子、偏度因子、间隙因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子及日期的独热编码表示以及代表四季的独热编码。
4.根据权利要求1所述的一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，所述步骤(3)中，启发式搜索利用用模拟退火算法(SA)：模拟退火算法包含内外两重循环。其中，外循环由温度控制，而温度受初始温度、终止温度和温度衰减规律决定，温度对Metropolis准则具有影响；内循环由设定的次数确定，主要是控制每个温度下新解的产生次数，与缓慢降温过程相对应。Metropolis准则如下：
当f(xj)≤f(xi)时，xi＝xj
当f(xj)＞f(xi)时，以
Figure FDA0003612803830000021
概率，接受xj；
上式中，f表示目标函数，为能量函数；xj是邻域中随机选择的解，xi是上一步的解，Ti表示当前温度，其中求解的值xj代表负荷预测模型的超参数取值。
5.根据权利要求1所述的一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，所述步骤(3)中：负荷预测模型采用Bi-LSTM：
ig＝sigm(itWix+Ot-1Wim+bi)
fg＝sigm(itWfx+Ot-1Wfm+bf)
Og＝sigm(itWOx+Ot-1WOm+bO)
u＝tanh(itWux+Ot-1Wum+bu)
xt＝fg·xt-1+ig·u
Ot＝Og·tanh(u)
Figure FDA0003612803830000022
其中：ig，fg，Og分别表示LSTM设计的输入门，遗忘门和输出门，门控单元的激活函数是sigmoid函数，输出0-1之间的值，决定细胞状态保留和遗忘的程度，it表示模型的输入，Yt表示预测的负荷值，u为细胞的候选状态，激活函数采用双曲正切函数，输出-1到+1之间的值；细胞输出是由前向和后向网络的输出综合。xt代表更新的信号，Ot是单元的输出，Yt是模型综合了正向和反向后模型的最终输出，Wix、Wfx、WOx、Wux分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的输入权值，Wim、Wfm、WOm、Wum分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的输出权值，bi、bf、bO、bu分别表示输入门，遗忘门和输出门以及细胞的候选状态的偏置向量。
6.根据权利要求1所述的一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，所述步骤(4)中：对样本内误差进行Ljung_Box检验，构造的检验统计量是：
Figure FDA0003612803830000023
H0：原本的数据都是独立的，即总体的相关系数为0，能观察到的某些相关仅仅产生于随机抽样的误差。
H1：原本的数据不是独立的，即至少存在某个
Figure FDA0003612803830000024
其中k≤m。
其中，T是样本容量，m是延迟期数即自由度，
Figure FDA0003612803830000025
是i阶滞后的自相关系数，在原假设成立的条件下，Q(m)服从自由度为m的卡方分布。给定显著性水平α，则拒绝域是
Figure FDA0003612803830000026
接受原假设意味着原序列是白噪声序列，否则认为序列还存在相关性。
7.根据权利要求5所述的一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，所述LSTM预测模型的训练过程中，以MSE为损失函数，Adam优化算法训练LSTM模型。
8.根据权利要求5所述的一种用于天然气日负荷时序预测方法，其特征在于，负荷预测模型的训练包括：构建前向LSTM网络：把将标准化处理后的各类时序特征作为LSTM模型输入向量，利用随机初始化权重矩阵和系数；构建全连接层：将双向LSTM网络送入全连接层，输出信号为当前时刻的预测值；迭代训练分类器模型：使用Adam不断更新参数，以确定LSTM预测模型。
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