CN116780507A - 一种基于psvlba模型的电力负荷预测方法 - Google Patents

一种基于psvlba模型的电力负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，包括：利用PSO优化的VMD方法对历史负荷进行分解，获得历史负荷的子序列，对各子序列基于频率大小分组并重构，将重构的3维数据作为LSTM模型的输入，并经过全连接层得到基于历史数据的预测结果；根据电力负荷与日期的强相关性，对日期进行编码，得到5个日期特征作为BPNN模型的输入，得到基于日期的负荷预测结果；根据电力负荷本身的同期相似性，构建预测日前一周的电力负荷为同期负荷作为预测结果，将3种预测结果基于Attention机制得到最终的预测结果，从而建立了PSVLBA模型，准确地预测了未来负荷。本发明可以实现快速、准确地预测电力负荷水平，为用组合模型对电力负荷预测提供新思路。

Description

一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法
技术领域
本发明属于电力负荷预测领域，尤其是涉及一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法。
背景技术
电力行业是国家在能源领域的重大基础行业，是各行各业发展的基石。在电力负荷预测领域，基于组合模型的负荷预测经过数十年的发展拥有大量研究成果。
近年来，基于组合模型的电力负荷预测方法发展迅速。Shao B提出了VMD-WSLSTM网络，使用VMD方法对原始负荷数据进行分解，并对分解后的分量进行单独预测，利用权值共享机制建立的WSLSTM预测模型的训练速度和预测精度均比LSTM模型和GRU模型更优。LiS使用小波变换将负荷序列分解为一组不同的频率分量，再改进的ABC算法为极限学习机(ELM)初始化权重和偏差，所提出的模型有很好的收敛性能和预测精度。Zheng H提出了SD-EMD-LSTM模型，通过SD特征选择和EMD方法分解负荷序列，再通过多个LSTM建立子序列模型，该方法具有良好的长期预测复杂非线性电力负荷的能力。Lian H使用集成经验模态分解分解原始负荷序列，集成模态分解有效避免了经验模态分解的模态混叠现象，提升了子序列的平稳性，再使用GRU建立各个子序列的模型，最后加入了峰值修正算法对预测值进行修正，得到最终的预测结果。Li T使用改进自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)负荷数据，再使用灰狼优化算法(GWO对多核极限学习机对负荷进行预测。
又如公开号为CN110796293A的中国专利文献公开了一种电力负荷预测方法，先采用训练好的最小二乘支持向量机模型进行纵向预测，再采用训练好的容积卡尔曼滤波预测模型进行横向预测，最后采用训练好的灰色神经网络模型将两种算法进行融合。
公开号为CN110991722A的中国专利文献公开了一种电力负荷预测方法，包括以下步骤：S1、构建预测模型的训练数据集和测试数据集；S2、建立基于分层并行式贝叶斯神经网络的预测模型；S3、将训练数据集中的训练样本输入基于分层并行式贝叶斯神经网络的预测模型进行训练；S4、将测试数据输入到训练好的预测模型中进行预测，得到电力负荷预测结果。
然而，目前的电力负荷预测方法均存在模型结构复杂，预测精度不高的问题。
发明内容
本发明提供了一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，预测精度高、模型大小适中。
一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，包括如下步骤：
(1)采集电力数据集，对数据集进行预处理，所述的预处理包括异常数据检测修正、特征归一化；
(2)使用滑动窗口方法构建样本集{(Xt,Yt)}；
其中，Y＝(xt)；/>为采用PSO-VMD方法处理预测日前n1日的历史负荷的结果；/>为SARIMA方法处理n2日的历史负荷的预测结果；/>为预测日的时间特征，包括年、月、周、日、节假日；/>为预测日的气象特征，包括温度、相对湿度、降水量；xt为预测日真实负荷；
(3)将样本集中的重构为趋势项/>周期项/>和残差项/>其中，重构后得到/>其中/>K为分解个数；
(4)按时间顺序将样本集按比例划分为训练集、验证集和测试集；
(5)构建并初始化PSVLBA模型，其中，PSVLBA模型包括由全连接层连接的LSTM、BPNN和Attention；
(6)将训练集输入PSVLBA模型进行训练，将每个样本的输入LSTM，/>输入BPNN，/>输入Attention，分别得到3个长度为24的序列，然后将3个序列连接得到长度为72的序列，最后通过72*24的全连接层输出前向传播的结果/>
以均方误差MSE为损失函数训练PSVLBA模型，用EarlyStopping方法优化训练过程；
(7)利用训练完的PSVLBA模型进行预测，将待预测的数据Xt输入模型后得到预测日的电力负荷。
本发明通过对历史负荷进行PSO优化的VMD分解获得子序列，并基于频率大小进行分组重构为高中低频序列作为LSTM模型的输入，得到根据历史负荷的预测输出；由于电力负荷受的日期特征影响较大，对日期特征进行编码，作为BPNN模型的输入，得到根据日期的预测输出；由于电力负荷具有同期相似的特征，构建预测日近5周的同期数据通过SARIMA模型进行预测，Attention层对以上3种预测结果进行加权得到最终的预测结果。
本发明针对电力负荷预测任务，考虑了多方面的影响因素，设计了一种组合模型，且相比用单一的深度学习进行预测，提高了预测的准确性。本发明极大程度提高了电力负荷的预测精度。
步骤(1)中，异常数据的检测过程为：
计算周一至周日电力负荷的均值和标准差σij，
式中，i表示星期几，j代表时刻，k表示第几个星期，对于超出范围内的数据认定为异常数据。
特征归一化的公式如下：
式中，为归一化后特征j第i时刻的值，/>为特征j第i时刻的值，μj为特征j的均值，σj为特征j的方差。
步骤(2)中，采用PSO-VMD方法处理预测日前n1日的历史负荷的过程如下：
a-1)初始化参数：粒子群算法最大迭代次数Gmax；粒子群规模m，惯性因子ω；学习因子c1、c2；粒子位置约束Xmax、Xmin；粒子最大速度Vmax；变分模态分解收敛阈值tol；对偶上升参数tau；频率初始化方法init；
a-2)种群初始化：随机产生m组[K,α]作为粒子的位置，随机初始化粒子的速度；
a-3)更新局部最小值：将m组[K,α]作为参数并将作为输入执行VMD算法，计算每组所有IMF的平均包络熵，并更新每组的局部最小值，包络熵公式如下
a-4)更新全局最小值：比较每组的局部最小值，更新全局最小值；
a-5)更新粒子群的粒子位置和速度，若不满足约束则重置为对应的上下界，并继续步骤a-3)，直到迭代完成，输出最佳的适应度函数值和对应的最佳粒子位置[K,α]。
步骤(2)中，的构建过程如下：
b-1)定义
b-2)电力负荷长期变化趋势指标x0(t)：
x0(t)＝D0(t)+x1(t)
式中，D0(t)是年指标，x1(t)代表的是一年中的第几日；
b-3)电力负荷周期变化指标x1(t)，x2(t)，x3(t)：
xi(t)＝Di(t)/Si,i∈{1,2,3}
S1是当年的天数，S2是当月的天数，S3是一周的天数，Di(t)∈{0,1,...,Si-1}；
b-4)电力负荷节假日影响变量x4(t)：
D±(t)＝w+D*(t+1)+w-D*(t-1)+w±D*(t-1)D*(t+1)
x4(t)＝max(D±(t),D*(t))
式中w+和w-是节假日前一天和后一天的影响权重，w±反映了节假日前后天的影响。
步骤(4)中，训练集、验证集、测试集以6：2：2的比例按时间顺序划分。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明算法原理简单，易于实现，便于操作。
2、本发明通过基于PSO优化VMD方法分解历史负荷，降低了电力负荷的复杂度，提高了模型的预测性能。
3、本发明对日期特征进行编码，建立了电力负荷与日期的相对关系，提高了模型的预测性能。
4、本发明通过全连接层连接LSTM、BPNN、Attention 3种模型，融合了3种模型的优点，对应的PSVLBA组合模型具有最高的预测精度。
附图说明
图1为本发明实施例中巴拿马电力负荷数据图；
图2为本发明实施例中PSO-VMD方法处理预测日前n1日的历史负荷流程图；
图3为本发明中PSVLBA模型示意图；
图4为本发明模型与对比模型的预测值对比图；
图5为本发明模型与对比模型的预测值回归对比图；
图6为本发明模型与对比模型周一至周日平均绝对误差图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
下面以巴拿马数据集为例，对本发明的电力负荷预测方法作详细描述。本实施例中的巴拿马地区电力负荷数据如图1所示，该数据集包含2015年至2019年的电力负荷数据。经标准化的样本长度为35000，采样间隔为1h，单位为MWh。
一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，包括如下步骤：
S01，采集电力数据集，对数据集进行预处理，所述的预处理包括异常数据检测修正、特征归一化、选择数据范围。
(1-1)输入电力负荷数据和其他特征数据。
(1-2)计算周一至周日电力负荷的均值和标准差σij
式中，i表示星期几，j代表时刻，k表示第几个星期，对于超出范围内的数据认定为异常数据。异常数据处理结果如下表1所示。
表1
(1-3)使用标准化方法归一化每个特征
式中，为归一化后特征j第i时刻的值，/>为特征j第i时刻的值，μj为特征j的均值，σj为特征j的方差。
S02，使用滑动窗口方法构建样本集{(Xt,Yt)}；
其中，Y＝(xt)；/>为采用PSO-VMD方法处理预测日前n1日的历史负荷的结果；/>为SARIMA方法处理n2日的历史负荷的预测结果；/>为预测日的时间特征，包括年、月、周、日、节假日；/>为预测日的气象特征，包括温度、相对湿度、降水量；xt为预测日真实负荷。
如图2所示，采用PSO-VMD方法的具体过程如下：
a-1)初始化参数。粒子群算法最大迭代次数Gmax；粒子群规模m，惯性因子ω；学习因子c1、c2；粒子位置约束Xmax、Xmin；粒子最大速度Vmax；变分模态分解收敛阈值tol；对偶上升参数tau；频率初始化方法init。
a-2)种群初始化。随机产生m组[K,α]作为粒子的位置，随机初始化粒子的速度。
a-3)更新局部最小值。将m组[K,α]执行VMD算法，计算每组所有IMF的平均包络熵，并更新每组的局部最小值，包络熵公式如下
a-4)更新全局最小值。比较每组的局部最小值，更新全局最小值。
a-5)更新粒子群的粒子位置和速度，若不满足约束则重置为对应的上下界，并继续步骤a-3)，直到迭代完成，输出最佳的适应度函数值和对应的最佳粒子位置[K,α]。
的构建过程如下：
b-1)定义
b-2)电力负荷长期变化趋势指标x0(t)：
x0(t)＝D0(t)+x1(t)
式中，D0(t)是年指标，x1(t)代表的是一年中的第几日；
b-3)电力负荷周期变化指标x1(t)，x2(t)，x3(t)：
xi(t)…Di(t)/Si,i∈{1,2,3}
S1是当年的天数，S2是当月的天数，S3是一周的天数，Di(t)∈{0,1,...,Si-1}；
b-4)电力负荷节假日影响变量x4(t)：
D±(t)＝w+D*(t+1)+w-D*(t-1)+w±D*(t-1)D*(t+1)
x4(t)＝max(D±(t),D*(t))
式中w+和w-是节假日前一天和后一天的影响权重，w±反映了节假日前后天的影响。
S03，将样本集中的重构为趋势项/>周期项/>和残差项/>其中，重构后得到/>其中/>K为分解个数。
S04，按时间顺序将样本集按6:2:2的比例划分为训练集、验证集和测试集。
S05，构建并初始化PSVLBA模型，其中，PSVLBA模型包括由全连接层连接的LSTM、BPNN和Attention。PSVLBA模型的结构如图3所示。
S06，将训练集输入PSVLBA模型进行训练，将每个样本的输入LSTM，/>输入BPNN，/>输入Attention，分别得到3个长度为24的序列，然后将3个序列连接得到长度为72的序列，最后通过72*24的全连接层输出前向传播的结果/>
以均方误差MSE为损失函数训练PSVLBA模型，用EarlyStopping方法优化训练过程。
最终本发明的PSVLBA模型与对比模型的预测误差如下表2所示，图4为本发明模型与对比模型的预测值对比图，图5为本发明模型与对比模型的预测值回归对比图，图6为本发明模型与对比模型周一至周日平均绝对误差图。可以看出该模型相较于对比模型有一定提升，验证了本发明在电力负荷预测方面的高效性和准确性。
表2
利用本发明方法，对于电力负荷预测任务，实现了快速、准确的负荷预测，为用组合模型对电力负荷预测提供新思路，具有一定的参考意义和应用价值。
以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)采集电力数据集，对数据集进行预处理，所述的预处理包括异常数据检测修正、特征归一化；
(2)使用滑动窗口方法构建样本集{(Xt,Yt)}；
其中，Y＝(xt)；/>为采用PSO-VMD方法处理预测日前n1日的历史负荷的结果；/>为SARIMA方法处理n2日的历史负荷的预测结果；/>为预测日的时间特征，包括年、月、周、日、节假日；/>为预测日的气象特征，包括温度、相对湿度、降水量；xt为预测日真实负荷；
(3)将样本集中的重构为趋势项/>周期项/>和残差项/>其中，重构后得到/>其中/>K为分解个数；
(4)按时间顺序将样本集按比例划分为训练集、验证集和测试集；
(5)构建并初始化PSVLBA模型，其中，PSVLBA模型包括由全连接层连接的LSTM、BPNN和Attention；
(6)将训练集输入PSVLBA模型进行训练，将每个样本的输入LSTM，/>输入BPNN，/>输入Attention，分别得到3个长度为24的序列，然后将3个序列连接得到长度为72的序列，最后通过72*24的全连接层输出前向传播的结果/>
以均方误差MSE为损失函数训练PSVLBA模型，用EarlyStopping方法优化训练过程；
(7)利用训练完的PSVLBA模型进行预测，将待预测的数据Xt输入模型后得到预测日的电力负荷。
2.根据权利要求1所述的基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，其特征在于，步骤(1)中，异常数据的检测过程为：
计算周一至周日电力负荷的均值和标准差σij，
式中，i表示星期几，j代表时刻，k表示第几个星期，对于超出范围内的数据认定为异常数据。
3.根据权利要求1所述的基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，其特征在于，步骤(1)中，特征归一化的公式如下：
式中，为归一化后特征j第i时刻的值，/>为特征j第i时刻的值，μj为特征j的均值，σj为特征j的方差。
4.根据权利要求1所述的基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，其特征在于，步骤(2)中，采用PSO-VMD方法处理预测日前n1日的历史负荷的过程如下：
a-1)初始化参数：粒子群算法最大迭代次数Gmax；粒子群规模m，惯性因子ω；学习因子c1、c2；粒子位置约束Xmax、Xmin；粒子最大速度Vmax；变分模态分解收敛阈值tol；对偶上升参数tau；频率初始化方法init；
a-2)种群初始化：随机产生m组[K,α]作为粒子的位置，随机初始化粒子的速度；
a-3)更新局部最小值：将m组[K,α]作为参数并将作为输入执行VMD算法，计算每组所有IMF的平均包络熵，并更新每组的局部最小值，包络熵公式如下
a-4)更新全局最小值：比较每组的局部最小值，更新全局最小值；
a-5)更新粒子群的粒子位置和速度，若不满足约束则重置为对应的上下界，并继续步骤a-3)，直到迭代完成，输出最佳的适应度函数值和对应的最佳粒子位置[K,α]。
5.根据权利要求1所述的基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，其特征在于，步骤(2)中，的构建过程如下：
b-1)定义
b-2)电力负荷长期变化趋势指标x0(t)：
x0(t)＝D0(t)+x1(t)
式中，D0(t)是年指标，x1(t)代表的是一年中的第几日；
b-3)电力负荷周期变化指标x1(t)，x2(t)，x3(t)：
xi(t)＝Di(t)/Si,i∈{1,2,3}
S1是当年的天数，S2是当月的天数，S3是一周的天数，Di(t)∈{0,1,...,Si-1}；
b-4)电力负荷节假日影响变量x4(t)：
D±(t)＝w+D*(t+1)+w_D*(t-1)+w±D*(t-1)D*(t-1)
x4(t)＝max(D±(t),D*(t))
式中w+和w-是节假日前一天和后一天的影响权重，w±反映了节假日前后天的影响。
6.根据权利要求1所述的基于PSVLBA模型的电力负荷预测方法，其特征在于，步骤(4)中，训练集、验证集、测试集以6：2：2的比例按时间顺序划分。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117744884A (zh) * 2023-12-29 2024-03-22 南方电网调峰调频发电有限公司鲁布革水力发电厂 水库水流量预测模型的构建方法和水库水流量预测方法
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117744884A (zh) * 2023-12-29 2024-03-22 南方电网调峰调频发电有限公司鲁布革水力发电厂 水库水流量预测模型的构建方法和水库水流量预测方法
CN117977635A (zh) * 2024-03-27 2024-05-03 西安热工研究院有限公司 熔盐耦合火电机组的调频方法、装置、电子设备及介质
CN117977635B (zh) * 2024-03-27 2024-06-11 西安热工研究院有限公司 熔盐耦合火电机组的调频方法、装置、电子设备及介质

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