CN115169703A - 一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法 - Google Patents

一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：S1.获取历史电力负荷数据、气象数据及日期类型数据，并进行预处理；S2.将气象数据与日期类型数据通过核主成分分析法进行降维得到影响因素主成分；S3.将历史电力负荷数据通过互补集合经验模态进行分解,分解得到有限个本征模态函数分量和一个残余分量，重组为高频分量和低频分量；S4.将负荷数据的高频分量及影响因素主成分作为输入，利用LSTM神经网络进行预测，并用贝叶斯算法对LSTM网络超参数寻优；S5.将负荷数据的低频分量作为输入，利用MLR进行预测；S6.将各分量预测结果叠加重构后，得到最终的预测结果。本发明能够有效提高短期负荷预测模型的预测速度及精度。

Description

一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法
技术领域
本发明涉及短期电力负荷预测，特别是涉及一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法。
背景技术
电力负荷预测是电网管理系统的重要组成部分，在电网的能源管理、经济调度和维护规划中起着至关重要的作用。精确的短期负荷预测不仅是智能电网高效运行的前提，也是电力调度部门工作的基础，能有效降低配电网成本，指导电力系统的经济运行，对实现电力系统需求平衡、减少资源浪费具有重要意义。
从模型预测方法角度，短期电力负荷预测方法主要分为两类：经典预测方法和现代预测方法。经典预测方法主要包括时间序列法、趋势外推法、回归分析法、灰色关联分析法、专家系统法等，这些方法结构简单，形式较为单一，对波动性随机性强的电力负荷序列预测效果较差，常作为对比算法；现代预测算法主要包括人工神经网络、支持向量机、混沌预测、组合预测模型等，预测精度得到了大幅度提升。从影响因素角度看，短期负荷预测分为单影响因素预测和多影响因素预测两类。单影响因素预测仅考虑单一的电力负荷数据，信息量较少，在实际的电力系统中，各种外在因素的综合影响使得电网产生波动，故预测误差较大；多影响因素预测除了考虑历史负荷外，往往还考虑气象、节假日、突发事件等因素，使得预测的结果更具可靠性，但预测速度和精度还是存在着一些不足。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，能够有效提高短期负荷预测模型的预测速度及精度。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：
S1.获取历史电力负荷数据、气象数据及日期类型数据，并进行预处理，剔除异常数据，填补缺失数据，并进行数据的归一化；
所述步骤S1包括：
S101.获取历史电力负荷数据、气象数据及日期类型数据；其中气象数据包括温度、湿度和气压，日期型数据包括星期和节假日；电力负荷数据和气象数据作为数值型数据，日期类型数据作为非数值型数据；
S102.对于所获取的数值型数据，首先对缺失值采用均值法进行填补，再用箱型图法辨别负荷数据中的异常值，将异常值视为缺失值，使用均值法补全；所述数值型数据包括历史电力负荷数据、温度数据、湿度数据、气压数据；
S103.对于非数值型数据首先进行量化：将周一至周日分别量化为1-7，将节假日量化为1，非节假日量化为0，缺失值与异常值处理方法与数值型数据一致；
S104.为消除量纲影响，将所有数据进行0-1归一化处理，归一化公式为：
Figure BDA0003742132540000021
其中X、Xd分别为处理前后的数据，Xmax、Xmin分别为原始数据中的最大值和最小值。
S2.将气象数据与日期类型数据通过核主成分分析法(KPCA)进行降维得到影响因素主成分；
步骤S2所述的核主成分分析法包括：
S201.设输入空间有M个样本x1,x2,…xM,使
Figure BDA0003742132540000022
其协方差矩阵为：
Figure BDA0003742132540000023
S202.将输入空间的样本点转为特征空间F样本点：x1,x2,…xM→φ(x1),φ(x2)…φ(xM)
其中：φ为映射函数且φ(xi)满足以下条件：
Figure BDA0003742132540000024
则在特征空间F的协方差矩阵表示为：
Figure BDA0003742132540000025
S203.求解特征值和特征向量,特征方程表示为：
Figure BDA0003742132540000026
式中：λ为协方差矩阵的特征值，v为协方差矩阵的特征向量；
代入映射函数φ(xi)可得：
Figure BDA0003742132540000027
将特征向量v由φ(xi),i＝1,2,…,M线性表示为：
Figure BDA0003742132540000028
此处引入核函数Kij＝K(xi,xj)＝φ(xi)φ(xj)，将公式(4)和(6)代入公式(5)中简化得：
mλα-Kα＝0 (7)
式中:α表示核函数矩阵K的特征向量；
求解该式，获得要求的特征值λ1…λM及特征向量v1…vM；
S204.累计贡献率ηi计算公式为：
Figure BDA0003742132540000031
设定p值，计算各个主分量的累计贡献率，选取大于p值的前几个主分量替代原有全部分量，从而达到降维的目的。
S3.将历史电力负荷数据通过互补集合经验模态分解(CEEMD),分解得到有限个本征模态函数(IMF)分量和一个残余分量，根据过零率重组为高频分量和低频分量；
所述步骤S3中，根据过零率来区分高、低频分量，具体包括：
在离散信号情况下，若相邻的采样具有不同的代数符号则称为发生了过零，单位信号长度内过零的次数即为过零率。具体公式为
Figure BDA0003742132540000032
式中：Z表示过零率；n0表示过零次数；L表示信号长度。
分别计算各分量的过零率，将过零率小于0.01的分量重组视为低频分量，高于0.01的分量重组视为高频分量。
S4.将负荷数据的高频分量及影响因素主成分作为输入，利用LSTM神经网络进行预测，并用贝叶斯算法对LSTM网络超参数寻优；
步骤S4中采用的神经网络模型为LSTM神经网络模型，包含N个LSTM单元，N为样本个数，每一个LSTM单元有输入门、遗忘门以及输出门，用于保护和控制单元状态，具体如下：
遗忘门ft，决定需要从当前单元状态中丢弃哪些信息，它将前一单元的输出信息ht-1与新输入的信息xt，通过sigmoid激活函数输出一个0到1之间的数，“1”表示完全保留该信息，“0”表示完全丢弃该信息，计算公式描述为：
ft＝σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)
输入门it，决定需要将哪些信息存储在当前单元状态中，它将前一单元的输出信息ht-1与新输入的信息xt，经过函数tanh创建一个新的单元状态值向量Ct，由sigmoid激活函数来更新单元状态Ct，计算公式描述为：
it＝σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)
Ct＝tanh(WC·[ht-1,xt]+bC)
Ct＝ft·Ct-1+it·Ct
输出门ot，决定当前单元状态的输出信息，它将单元状态通过tanh函数处理，再与sigmoid函数输出值相乘，最终确定输出信息ht，计算公式描述为：
ot＝σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)
ht＝ot·tanh(Ct)
以上式子中，Wf、Wi、WC、Wo分别为遗忘门、输入门、单元状态、输出门的权重矩阵；bf、bi、bC、bo为对应的偏置矩阵。
所述步骤S4中，使用贝叶斯算法对LSTM网络的网络层数、隐藏层单元数、和初始化学习率众多超参数进行寻优，得到网络模型的最佳超参数。
S5.将负荷数据的低频分量作为输入，利用MLR(多元线性回归算法)进行预测；
S6.将各分量预测结果叠加重构后，得到最终的预测结果，并将预测结果与真实负荷数据值对比。
本发明的有益效果是：本发明引入核主成分分析法(KPCA)，对高维影响因素数据进行主成分分析,在保留原始数据所蕴含的大部分信息的情况下，降低数据维度,减少预测时间；采用CEEMD分解方法，有效降低了原始负荷序列的波动性与复杂度，并解决了传统EMD分解方法模态混叠的问题及EEMD重构误差的问题；基于组合算法的思想，将复杂的高频分量通过LSTM神经网络进行预测，且利用贝叶斯算法优化LSTM超参数；将周期性的低频分量通过MLR进行预测，加快了预测速度，最后将各分量叠加重构得到最终预测结果。
附图说明
图1为本发明提出的基于长短时记忆网络组合算法的短期电力负荷预测方法流程图。
图2为负荷数据经CEEMD分解后各分量的波形图。
图3为LSTM模型结构图。
图4为预测结果与真实值的对比图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：
S1.获取历史电力负荷数据、气象数据及日期类型数据，并进行预处理，剔除异常数据，填补缺失数据，并进行数据的归一化；
所述步骤S1包括：
S101.获取历史电力负荷数据、气象数据及日期类型数据；其中气象数据包括温度、湿度和气压，日期型数据包括星期和节假日；电力负荷数据和气象数据作为数值型数据，日期类型数据作为非数值型数据；
S102.对于所获取的数值型数据，首先对缺失值采用均值法进行填补，再用箱型图法辨别负荷数据中的异常值，将异常值视为缺失值，使用均值法补全；所述数值型数据包括历史电力负荷数据、温度数据、湿度数据、气压数据；
S103.对于非数值型数据首先进行量化：将周一至周日分别量化为1-7，将节假日量化为1，非节假日量化为0，缺失值与异常值处理方法与数值型数据一致；
S104.为消除量纲影响，将所有数据进行0-1归一化处理，归一化公式为：
Figure BDA0003742132540000051
其中X、Xd分别为处理前后的数据，Xmax、Xmin分别为原始数据中的最大值和最小值。
S2.将气象数据与日期类型数据通过核主成分分析法(KPCA)进行降维得到影响因素主成分；
步骤S2所述的核主成分分析法包括：
S201.设输入空间有M个样本x1,x2,…xM,使
Figure BDA0003742132540000052
其协方差矩阵为：
Figure BDA0003742132540000053
S202.将输入空间的样本点转为特征空间F样本点：x1,x2,…xM→φ(x1),φ(x2)…φ(xM)
其中：φ为映射函数且φ(xi)满足以下条件：
Figure BDA0003742132540000054
则在特征空间F的协方差矩阵表示为：
Figure BDA0003742132540000061
S203.求解特征值和特征向量,特征方程表示为：
Figure BDA0003742132540000062
式中：λ为协方差矩阵的特征值，v为协方差矩阵的特征向量；
代入映射函数φ(xi)可得：
Figure BDA0003742132540000063
将特征向量v由φ(xi),i＝1,2,…,M线性表示为：
Figure BDA0003742132540000064
此处引入核函数Kij＝K(xi,xj)＝φ(xi)φ(xj)，将公式(4)和(6)代入公式(5)中简化得：
mλα-Kα＝0 (7)
式中:α表示核函数矩阵K的特征向量；
求解该式，获得要求的特征值λ1…λM及特征向量v1…vM；
S204.累计贡献率ηi计算公式为：
Figure BDA0003742132540000065
设定p值，计算各个主分量的累计贡献率，选取大于p值的前几个主分量替代原有全部分量，从而达到降维的目的。如前所述，气象数据包括温度、降雨量、湿度和气压，日期型数据包括星期和节假日，总共6种影响因素，将他们通过映射函数φ映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中求解特征值和特征向量，由特征值计算累计贡献率，设定p值，选取大于p值的前几个特征值对应的影响因素替代原有全部影响因素，从而达到降维的目的。
S3.将历史电力负荷数据通过互补集合经验模态分解(CEEMD),分解得到有限个本征模态函数(IMF)分量和一个残余分量，根据过零率重组为高频分量和低频分量；
所述步骤S3中，根据过零率来区分高、低频分量，具体包括：
在离散信号情况下，若相邻的采样具有不同的代数符号则称为发生了过零，单位信号长度内过零的次数即为过零率。具体公式为
Figure BDA0003742132540000071
式中：Z表示过零率；n0表示过零次数；L表示信号长度。
分别计算各分量的过零率，将过零率小于0.01的分量重组视为低频分量，高于0.01的分量重组视为高频分量。
S4.将负荷数据的高频分量及影响因素主成分作为输入，利用LSTM神经网络进行预测，并用贝叶斯算法对LSTM网络超参数寻优；
步骤S4中采用的神经网络模型为LSTM神经网络模型，包含N个LSTM单元，N为样本个数，每一个LSTM单元有输入门、遗忘门以及输出门，用于保护和控制单元状态，具体如下：
遗忘门ft，决定需要从当前单元状态中丢弃哪些信息，它将前一单元的输出信息ht-1与新输入的信息xt，通过sigmoid激活函数输出一个0到1之间的数，“1”表示完全保留该信息，“0”表示完全丢弃该信息，计算公式描述为：
ft＝σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)
输入门it，决定需要将哪些信息存储在当前单元状态中，它将前一单元的输出信息ht-1与新输入的信息xt，经过函数tanh创建一个新的单元状态值向量Ct，由sigmoid激活函数来更新单元状态Ct，计算公式描述为：
it＝σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)
Ct＝tanh(WC·[ht-1,xt]+bC)
Ct＝ft·Ct-1+it·Ct
输出门ot，决定当前单元状态的输出信息，它将单元状态通过tanh函数处理，再与sigmoid函数输出值相乘，最终确定输出信息ht，计算公式描述为：
ot＝σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)
ht＝ot·tanh(Ct)
以上式子中，Wf、Wi、WC、Wo分别为遗忘门、输入门、单元状态、输出门的权重矩阵；bf、bi、bC、bo为对应的偏置矩阵。
使用贝叶斯算法对LSTM网络的网络层数、隐藏层单元数、和初始化学习率众多超参数进行寻优，得到网络模型的最佳超参数。
LSTM寻优的超参数及范围如下表所示：
Figure BDA0003742132540000081
S5.将负荷数据的低频分量作为输入，利用MLR进行预测；
S6.将各分量预测结果叠加重构后，得到最终的预测结果，并将预测结果与真实负荷数据值对比。
在本申请的实施例中，训练集数据为某市2020年1月1日至12月7日的历史负荷数据、天气数据以及日期数据(采样时间间隔为15min)，对该市2020年12月1日至12月7日每15min的负荷进行预测。历史负荷数据经CEEMD分解后的各分量结果图如图2所示，CEEMD分解后的IMF1、IMF2、IMF3白噪声残余更小，正负噪声抵消效果优越。LSTM模型结构如图3所示，横坐标代表预测日期，模型预测效果如图4所示，从图4可以看出，在整体趋势上预测结果与真实负荷曲线高度表现高度一致，预测精度较高。
上述说明示出并描述了本发明的一个优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.获取历史电力负荷数据、气象数据及日期类型数据，并进行预处理，剔除异常数据，填补缺失数据，并进行数据的归一化；
S2.将气象数据与日期类型数据通过核主成分分析法进行降维得到影响因素主成分；
S3.将历史电力负荷数据通过互补集合经验模态分解,分解得到有限个本征模态函数分量和一个残余分量，根据过零率重组为高频分量和低频分量：
S4.将负荷数据的高频分量及影响因素主成分作为输入，利用LSTM神经网络进行预测，并用贝叶斯算法对LSTM网络超参数寻优；
S5.将负荷数据的低频分量作为输入，利用MLR进行预测；
S6.将各分量预测结果叠加重构后，得到最终的预测结果，并将预测结果与真实负荷数据值对比。
2.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤S1包括：
S101.获取历史电力负荷数据、气象数据及日期类型数据；其中气象数据包括温度、降雨量、湿度和气压，日期型数据包括星期和节假日；电力负荷数据和气象数据作为数值型数据，日期类型数据作为非数值型数据；
S102.对于所获取的数值型数据，首先对缺失值采用均值法进行填补，再用箱型图法辨别负荷数据中的异常值，将异常值视为缺失值，使用均值法补全；所述数值型数据包括历史电力负荷数据、温度数据、降雨量数据、湿度数据、气压数据；
S103.对于非数值型数据首先进行量化：将周一至周日分别量化为1-7，将节假日量化为1，非节假日量化为0，缺失值与异常值处理方法与数值型数据一致；
S104.为消除量纲影响，将所有数据进行0-1归一化处理，归一化公式为：
Figure FDA0003742132530000011
其中X、Xd分别为处理前后的数据，Xmax、Xmin分别为原始数据中的最大值和最小值。
3.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，其特征在于：步骤S2所述的核主成分分析法包括：
S201.设输入空间有M个样本x1,x2,...xM,使
Figure FDA0003742132530000012
其协方差矩阵为：
Figure FDA0003742132530000013
S202.将输入空间的样本点转为特征空间F样本点：x1,x2,...xM→φ(x1),φ(x2)…φ(xM)
其中：φ为映射函数且φ(xi)满足以下条件：
Figure FDA0003742132530000021
则在特征空间F的协方差矩阵表示为：
Figure FDA0003742132530000022
S203.求解特征值和特征向量,特征方程表示为：
Figure FDA0003742132530000023
式中：λ为协方差矩阵的特征值，v为协方差矩阵的特征向量；
代入映射函数φ(xi)可得：
Figure FDA0003742132530000024
将特征向量v由φ(xi),i＝1,2,…,M线性表示为：
Figure FDA0003742132530000025
此处引入核函数Kij＝K(xi,xj)＝φ(xi)·φ(xj)，将公式(4)和(6)代入公式(5)中简化得：
mλα-Kα＝0 (7)
式中:α表示核函数矩阵K的特征向量；
求解该式，获得要求的特征值λ1…λM及特征向量v1…vM；
S204.累计贡献率ηi计算公式为：
Figure FDA0003742132530000026
设定p值，计算各个主分量的累计贡献率，选取大于p值的前几个主分量替代原有全部分量，从而达到降维的目的。
4.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤S3中，根据过零率来区分高、低频分量，具体包括：
在离散信号情况下，若相邻的采样具有不同的代数符号则称为发生了过零，单位信号长度内过零的次数即为过零率。具体公式为
Figure FDA0003742132530000027
式中：Z表示过零率；n0表示过零次数；L表示信号长度。
分别计算各分量的过零率，将过零率小于0.01的分量重组视为低频分量，高于0.01的分量重组视为高频分量。
5.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，其特征在于：步骤S4中采用的神经网络模型为LSTM神经网络模型，包含N个LSTM单元，N为样本个数，每一个LSTM单元有输入门、遗忘门以及输出门，用于保护和控制单元状态，具体如下：
遗忘门ft，决定需要从当前单元状态中丢弃哪些信息，它将前一单元的输出信息ht-1与新输入的信息xt，通过sigmoid激活函数输出一个0到1之间的数，“1”表示完全保留该信息，“0”表示完全丢弃该信息，计算公式描述为：
ft＝σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)
输入门it，决定需要将哪些信息存储在当前单元状态中，它将前一单元的输出信息ht-1与新输入的信息xt，经过函数tanh创建一个新的单元状态值向量Ct，由sigmoid激活函数来更新单元状态Ct，计算公式描述为：
it＝σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)
Ct＝tanh(WC·[ht-1,xt]+bC)
Ct＝ft·Ct-1+it·Ct
输出门ot，决定当前单元状态的输出信息，它将单元状态通过tanh函数处理，再与sigmoid函数输出值相乘，最终确定输出信息ht，计算公式描述为：
ot＝σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)
ht＝ot·tanh(Ct)
以上式子中，Wf、Wi、WC、Wo分别为遗忘门、输入门、单元状态、输出门的权重矩阵；bf、bi、bC、bo为对应的偏置矩阵。
6.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆网络组合的短期电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤S4中，使用贝叶斯算法对LSTM网络的网络层数、隐藏层单元数、和初始化学习率众多超参数进行寻优，得到网络模型的最佳超参数。
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