CN117808175B - 一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法，包括以下步骤：（1）获取与日历特征相关的数据及气象数据；（2）分别对获取到的电、热、冷负荷历史数据、各气象特征数据和日历数据进行缺失值填充和异常值处理得到经过清洗的时间序列数据集；（3）利用最大信息系数评估多个能源负荷之间的耦合关系以及与各气象特征之间的相关性；（4）对DTformer负荷预测模型的输入数据进行了归一化处理；构建DTformer预测模型并进行训练，得到电、热、冷负荷的归一化预测结果；（5）对归一化的预测结果进行反归一化处理，获得最终的电、热、冷负荷的预测值；本发明引入最优时间窗口注意力和双注意力变量模块，以解决时间上的长期依赖性和不同变量之间的依赖性。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源系统技术领域，具体涉及一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法。
背景技术
近年来，深度学习等负荷预测方法因其对非线性数据的处理能力和高预测准确度等优点而得到广泛应用。在单一电力系统负荷预测方面，主要采用了模糊理论、支持向量机、灰色模型、随机森林、自回归差分滑动平均模型、神经网络、组合模型和时间卷积等方法。尽管电力系统负荷预测的研究范围越来越广泛，但是关于多元负荷预测研究仍处于初级阶段，机器学习方法如极值点对称模态分解-样本熵方法、最小二乘支持向量回归方法、基于多任务学习和最小二乘支持向量机的综合能源负荷预测模型、基于集成学习的综合能源系统负荷预测模型以及考虑时间动态和耦合特性的预测方法，能够提高预测精度，但由于泛化能力受限和处理高维特征效果有限，存在一定的局限性。 深度学习中深度置信网络和多任务回归方法在能量转换和消耗方式方面具有优势，但复杂建模和大计算量限制了其适用性；基于用户层次聚类的多元负荷预测方法通过聚类提升了预测性能，但聚类结果与网络复杂度相关，聚类效果不明显可能影响鲁棒性；通过分解多能源负荷为分量，并使用循环神经网络和多元线性回归进行预测，最后组合预测值得出结果；利用不同结构的GRU网络进行预测，并加权求和得到多能源负荷预测值，但复杂的耦合关系需要分析以提高预测精度；基于双向长短期记忆（BiLSTM）多任务学习的组合负荷预测方法通过考虑多负荷的耦合关系和选择不同季节的组合特征，有效提高了负荷预测的准确性。
当前的多能源负荷预测方法存在一些局限性，包括梯度消失和梯度爆炸问题、基础循环神经网络的短期记忆问题、难以并行计算以及逐步处理方式限制全局信息和长期依赖的获取。为了克服这些问题，我们基于Transformer模型提出了DTformer，这种方法在多能源负荷预测中具有较好的表现。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法通过补丁嵌入模块将多能源负荷序列嵌入到3D向量数组中，以保留时间和变量信息，同时，还引入了最优时间窗口注意力和双注意力变量模块，以解决时间上的长期依赖性和不同变量之间的依赖性。
技术方案：本发明所述的一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法，包括以下步骤：
（1）获取与日历特征相关的数据及气象数据；
（2）分别对获取到的电、热、冷负荷历史数据、各气象特征数据和日历数据进行缺失值填充和异常值处理得到经过清洗的时间序列数据集；
（3）利用最大信息系数评估多个能源负荷之间的耦合关系以及与各气象特征之间的相关性；选出与多个能源负荷之间相关性较强的气象数据作为DTformer负荷预测模型的输入；
（4）对DTformer负荷预测模型的输入数据进行了归一化处理；构建DTformer预测模型并进行训练，得到电、热、冷负荷的归一化预测结果；
（5）对归一化的预测结果进行反归一化处理，获得最终的电、热、冷负荷的预测值。
进一步的，所述步骤（1）与日历特征相关的数据包括：相应时间点的电、热、冷负荷的历史数据；日历特征包括：是否为周末，是否为假期；气象数据包括：露点、风速、降水量、风向、湿度、温度、大气压。
进一步的，所述步骤（2）包括以下步骤：
（21）根据国际计量单位换算方法，将获取到的电、热、冷负荷数据的单位统一换算成以KW作为单位，公式如下：
；
其中，KW为电负荷单位、mBtu/h为冷负荷单位、ton-hr为热负荷单位；
（22）对于统一计量单位的历史负荷数据和气象数据使用绝对中位差检测时间序列中的异常值；当某个数据点被判定为异常值时，将其标记为缺失值，然后利用线性插值法对这些缺失值进行填补。
进一步的，所述步骤（3）中，最大信息系数公式如下：
；
；
其中，为变量x和y的联合概率；/>，/>分别为向量x和y的边缘概率；取值范围介于0，1之间，表示两变量之间相关性的强弱。
进一步的，所述步骤（4）包括以下步骤：
（41）对电、热、冷负荷和各气象特征的样本数据分别做归一化处理，得到电、热、冷负荷数据、气象特征数据和日历特征数据的时间序列数据集；归一化处理公式如下：
；
其中，x为原始数据，是归一化数据，/>为原始数据的平均值，/>为原始数据的标准差；
（42）将得到的时间序列数据集划分为按照8：1：1将数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建DTformer预测模型并进行训练；DTformer负荷预测模型包括：补丁嵌入模块、双注意力变量模块、最优时间窗口注意模块和输出模块；补丁嵌入模块将输入的多能源负荷序列通过补丁嵌入模块嵌入到3D向量数组中，保留时间和变量信息；双注意力变量模块捕获不同变量之间的依赖性；最优时间窗口注意力模块捕获时间上的长期依赖性；输出模块将模型在训练过程中学习到的信息生成相应的预测值。
进一步的，所述双注意力变量模块由多头注意力机制、残差设计的层归一化层，以及前馈网络构成，具体如下：设有 N 个Transformer 编码层，第i个Transformer 编码层的输入为：，则双注意力变量模块如下：
；
其中，为双注意力变量模块的输入，的操作是将第1维与第2维互换，得到/>，矩阵/>表示可学习的参数，c为超参数；/>是/>的输出；/>是/>的输出，表示Layer Normalization用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时加速神经网络的训练；/>表示多层前馈网络，在得到/>后，通过操作将第1维与第2维互换，得到/>。
进一步的，所述最优时间窗口注意力模块包括：最优时间窗口注意力、经过残差设计的层归一化，以及前馈网络构成；具体如下：
设有 N 个Transformer 编码器层，第i个Transformer 编码器层的输入为：，公式如下：
；
其中， 为最优时间窗口注意力的输入，为/>的输出；/>表示Layer Normalization用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时加速神经网络的训练；/>表示多层前馈网络；将与/>进行残差连接，并在连接后应用LayerNormalization,得到输出/>。
进一步的，所述最优时间窗口注意力的计算量包括线性投影、区域到区域路由和令牌到令牌注意力；公式如下：
；
上述等式当且仅当成立；
其中，表示标记嵌入的维，N为输入序列的长度， k 表示参与的区域数"top-k"中的 "k"，S为非重叠区域的个数；若/>最优时间窗口注意力的复杂度将达到/>。
进一步的，线性投影具体如下：设给定一个输入；首先，将其分割成S个非重叠区域/>，每个区域包含/>个特征向量；然后，通过线性投影导出查询、键、值张量/>；线性投影公式如下：
；
其中，分别是查询、键、值的投影权重；
区域到区域路由具体如下：首先，计算每个区域的和的平均值，得到区域级查询和键/>然后，使用计算区域之间的权重矩阵/>；使用/>得到每个区域的前k个最重要权重矩阵的索引，其中，/>；
令牌到令牌注意力具体如下：和/>进行收集操作，得到/>和/>；其中，/>和/>表示已经收集好的键和值张量；将已收集的键值对应用于注意力机制，表示为：
。
进一步的，所述步骤（5）中，反归一化处理公式如下：
；
其中，为基于DTformer的多能源负荷预测数据，/>为原始数据的平均值，/>为原始数据的标准差，y为反归一化后的电、冷和热负荷预测数据。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：（1）通过双注意力变量模块，能够有效处理多个能源负荷之间的耦合关系以及它们与辅助变量之间的相关性；（2）通过最优时间窗口注意模块，用于捕捉时间上的长期依赖关系，并在计算复杂度和内存成本上达到了，有效地替代了Transformer中的自注意力机制；（3）不仅考虑到多个能源负荷之间的耦合关系以及它们与辅助变量之间的相关性，进行联合预测，还利用最优时间窗口注意模块捕捉多能源负荷和气象、日历特征间的时间依赖关系，提高多能源负荷预测的准确性，同时减少训练、推理的时间。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为本发明基于DTformer的短期多能源负荷预测方法的DTformer网络结构图；
图3为本发明DTformer中双注意力变量模块的结构图；
图4为本发明DTformer中最优时间窗口注意模块的结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，本发明实施例提供一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法，包括以下步骤：
（1）获取与日历特征相关的数据及气象数据；与日历特征相关的数据包括：相应时间点的电、热、冷负荷的历史数据；其中，负荷数据来自美国亚利桑那州立大学坦佩校区，从网络平台获取了2017年1月1日0时至2019年12月31日24时的冷、热、电负荷数据，时间分辨率为1小时。天气数据则来源于美国国家气候资料中心网站，包括了Tempe校区位置的气象数据，如露点、风速、降水量、风向、湿度、温度和大气压。
（2）分别对获取到的电、热、冷负荷历史数据、各气象特征数据和日历数据进行缺失值填充和异常值处理得到经过清洗的时间序列数据集；包括以下步骤：
（21）根据国际计量单位换算方法，将获取到的电、热、冷负荷数据的单位统一换算成以KW作为单位，公式如下：
；
其中，KW为电负荷单位、mBtu/h为冷负荷单位、ton-hr为热负荷单位；
（22）对于统一计量单位的历史负荷数据和气象数据使用绝对中位差检测时间序列中的异常值；当某个数据点被判定为异常值时，将其标记为缺失值，然后利用线性插值法对这些缺失值进行填补。
（3）利用最大信息系数评估多个能源负荷之间的耦合关系以及与各气象特征之间的相关性；选出与多个能源负荷之间相关性较强的气象数据作为DTformer负荷预测模型的输入；最大信息系数公式如下：
；
；
其中，为变量x和y的联合概率；/>，/>分别为向量x和y的边缘概率；取值范围介于0，1之间，表示两变量之间相关性的强弱。
在本实施例中，综合能源系统负荷预测的特征包括电负荷、冷负荷、热负荷、露点、风速、降水量、风向、湿度、温度、大气压、假期和周末，共计12个特征；通过最大信息系数（MIC）的计算结果，设置特征关联度选择阈值为0.3，最终选择了与负荷预测相关性较高的特征，包括电负荷、冷负荷、热负荷、温度、降水量、假期和周末，共计7个特征。这些特征将用于综合能源系统负荷预测模型的构建和训练。
（4）对DTformer负荷预测模型的输入数据进行了归一化处理；构建DTformer预测模型并进行训练，得到电、热、冷负荷的归一化预测结果；包括以下步骤：
（41）对电、热、冷负荷和各气象特征的样本数据分别做归一化处理，得到电、热、冷负荷数据、气象特征数据和日历特征数据的时间序列数据集；归一化处理公式如下：
；
其中，x为原始数据，是归一化数据，/>为原始数据的平均值，/>为原始数据的标准差；
（42）将得到的时间序列数据集划分为按照8：1：1将数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建DTformer预测模型并进行训练；DTformer负荷预测模型包括：补丁嵌入模块、双注意力变量模块、最优时间窗口注意模块和输出模块；模块之间的连接顺序如图2所示， 补丁嵌入模块将输入的多能源负荷序列通过补丁嵌入模块嵌入到3D向量数组中，保留时间和变量信息；双注意力变量模块捕获不同变量之间的依赖性；最优时间窗口注意力模块捕获时间上的长期依赖性；输出模块将模型在训练过程中学习到的信息生成相应的预测值。
其中，补丁嵌入模块具体为：设给定历史数据作为输入，对未来的多能源负荷值/>进行预测；其中，/>和/>分别代表历史和未来的时间步数，M则表示输入多能源负荷数据集的变量数。为了处理时间序列数据，将输入的时间序列分割为互不重叠的补丁；设补丁的长度为P，则总共会产生N= L/P个补丁；然后，每个补丁都会经过线性投影，将其转化为一个向量，并添加相应的位置编码：
；
其中，表示可学习的投影矩阵，/>表示第m个变量中长度为P 的第n个补丁，/>表示位置 (m；n) 的可学习位置嵌入, 每个表示第m个变量中的第n个补丁的线性投影与位置编码相加的结果。
经过补丁嵌入后，输入数据被转化为的形式。
如图3所示，双注意力变量模块由多头注意力机制、残差设计的层归一化层，以及前馈网络构成，具体如下：设有 N 个Transformer 编码层，第i个Transformer 编码层的输入为：，则双注意力变量模块如下：
；
其中，为双注意力变量模块的输入，的操作是将第1维与第2维互换，得到/>，矩阵/>表示可学习的参数，c为超参数；/>是/>的输出；/>是/>的输出，表示Layer Normalization用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时加速神经网络的训练；/>表示多层前馈网络，在得到/>后，通过操作将第1维与第2维互换，得到/>。
如图4所示，最优时间窗口注意力模块包括：最优时间窗口注意力、经过残差设计的层归一化，以及前馈网络构成；具体如下：
设有 N 个Transformer 编码器层，第i个Transformer 编码器层的输入为：，公式如下：
；
其中， 为最优时间窗口注意力的输入，为/>的输出；/>表示Layer Normalization用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时加速神经网络的训练；/>表示多层前馈网络；将与/>进行残差连接，并在连接后应用LayerNormalization,得到输出/>。
其中，最优时间窗口注意力的计算量包括线性投影、区域到区域路由和令牌到令牌注意力；公式如下：
；
上述等式当且仅当成立；
其中，表示标记嵌入的维，N为输入序列的长度， k 表示参与的区域数"top-k"中的 "k"，S为非重叠区域的个数；若/>最优时间窗口注意力的复杂度将达到/>。
其中，线性投影具体如下：设给定一个输入；首先，将其分割成 S个非重叠区域/>，每个区域包含/>个特征向量；然后，通过线性投影导出查询、键、值张量/>；线性投影公式如下：
；
其中，分别是查询、键、值的投影权重；
区域到区域路由具体如下：首先，计算每个区域的和的平均值，得到区域级查询和键/>然后，使用计算区域之间的权重矩阵/>；使用/>得到每个区域的前k个最重要权重矩阵的索引，其中，/>；
令牌到令牌注意力具体如下：和/>进行收集操作，得到/>和/>；其中，/>和/>表示已经收集好的键和值张量；将已收集的键值对应用于注意力机制，表示为：
。
（5）对归一化的预测结果进行反归一化处理，获得最终的电、热、冷负荷的预测值。反归一化处理公式如下：
；
其中，为基于DTformer的多能源负荷预测数据，/>为原始数据的平均值，/>为原始数据的标准差，y为反归一化后的电、冷和热负荷预测数据。
为了比较负荷预测效果，建立预测结果评估指标，采用平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE三种指标衡量预测值与实际值之间的偏差。具体误差公式如下式所示：
；
；
；
公式中，需要评估的样本数量，表示预测值，/>表示真实值。
计算各个模型在测试集上的MAE、RMSE和MAPE指标，如表1所示。结果表明，所提出的一种基于DTformer的多能源负荷预测方法在未来24小时、168小时和720小时均具有很高的预测精度，预测精度高于对比模型。
表1
/>
Claims (4)
1.一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）获取与日历特征相关的数据及气象数据；包括：相应时间点的电、热、冷负荷的历史数据；其中，日历特征包括：是否为周末，是否为假期；气象数据包括：露点、风速、降水量、风向、湿度、温度、大气压；
（2）分别对获取到的电、热、冷负荷历史数据、各气象特征数据和日历数据进行缺失值填充和异常值处理得到经过清洗的时间序列数据集；
（3）利用最大信息系数评估多个能源负荷之间的耦合关系以及与各气象特征之间的相关性；选出与多个能源负荷之间相关性较强的气象数据作为DTformer负荷预测模型的输入；
（4）对DTformer负荷预测模型的输入数据进行了归一化处理；构建DTformer预测模型并进行训练，得到电、热、冷负荷的归一化预测结果；（41）对电、热、冷负荷和各气象特征的样本数据分别做归一化处理，得到电、热、冷负荷数据、气象特征数据和日历特征数据的时间序列数据集；归一化处理公式如下：
；
其中，x为原始数据，是归一化数据，/>为原始数据的平均值，/>为原始数据的标准差；
（42）将得到的时间序列数据集划分为按照8：1：1将数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建DTformer预测模型并进行训练；DTformer负荷预测模型包括：补丁嵌入模块、双注意力变量模块、最优时间窗口注意力模块和输出模块；补丁嵌入模块将输入的多能源负荷序列通过补丁嵌入模块嵌入到3D向量数组中，保留时间和变量信息；双注意力变量模块捕获不同变量之间的依赖性；最优时间窗口注意力模块捕获时间上的长期依赖性；输出模块将模型在训练过程中学习到的信息生成相应的预测值；
其中，双注意力变量模块由多头注意力机制、残差设计的层归一化层，以及前馈网络构成，具体如下：设有 N 个Transformer 编码层，第i个Transformer 编码层的输入为：，则双注意力变量模块如下：
；
其中，为双注意力变量模块的输入，/>的操作是将第1维与第2维互换，得到/>，矩阵/>表示可学习的参数，c为超参数；/>是/>的输出；/>是/>的输出，/>表示Layer Normalization用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时加速神经网络的训练；/>表示多层前馈网络，在得到/>后，通过操作将第1维与第2维互换，得到/>；
最优时间窗口注意力模块包括：最优时间窗口注意力、经过残差设计的层归一化，以及前馈网络构成；具体如下：
设有 N 个Transformer 编码器层，第i个Transformer 编码器层的输入为：，公式如下：
；
其中， 为最优时间窗口注意力的输入，/>为/>的输出；/>表示Layer Normalization用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时加速神经网络的训练；/>表示多层前馈网络；将/>与进行残差连接，并在连接后应用Layer Normalization,得到输出；
最优时间窗口注意力的计算量包括线性投影、区域到区域路由和令牌到令牌注意力；公式如下：
；
上述等式当且仅当成立；
其中，表示标记嵌入的维，N为输入序列的长度， k 表示参与的区域数"top-k"中的 "k"，S为非重叠区域的个数；若/>最优时间窗口注意力的复杂度将达到；
线性投影具体如下：设给定一个输入；首先，将其分割成 S个非重叠区域，每个区域包含/>个特征向量；然后，通过线性投影导出查询、键、值张量；线性投影公式如下：
；
其中，分别是查询、键、值的投影权重；
区域到区域路由具体如下：首先，计算每个区域的和的平均值，得到区域级查询和键/>然后，使用计算区域之间的权重矩阵/>；使用/>得到每个区域的前k个最重要权重矩阵的索引，其中，/>；
令牌到令牌注意力具体如下：和/>进行收集操作，得到/>和/>；其中，/>和/>表示已经收集好的键和值张量；将已收集的键值对应用于注意力机制，表示为：
；
（5）对归一化的预测结果进行反归一化处理，获得最终的电、热、冷负荷的预测值。
2.根据权利要求1所述的一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法，其特征在于，所述步骤（2）包括以下步骤：
（21）根据国际计量单位换算方法，将获取到的电、热、冷负荷数据的单位统一换算成以KW作为单位，公式如下：
；
其中，KW为电负荷单位、mBtu/h为冷负荷单位、ton-hr为热负荷单位；
（22）对于统一计量单位的历史负荷数据和气象数据使用绝对中位差检测时间序列中的异常值；当某个数据点被判定为异常值时，将其标记为缺失值，然后利用线性插值法对这些缺失值进行填补。
3.根据权利要求1所述的一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法，其特征在于，所述步骤（3）中，最大信息系数公式如下：
；
；
其中，为变量x和y的联合概率；/>，/>分别为向量x和y的边缘概率；取值范围介于0，1之间，表示两变量之间相关性的强弱。
4.根据权利要求1所述的一种基于DTformer的短期多能源负荷预测方法，其特征在于，所述步骤（5）中，反归一化处理公式如下：
；
其中，为基于DTformer的多能源负荷预测数据，/>为原始数据的平均值，/>为原始数据的标准差，y为反归一化后的电、冷和热负荷预测数据。
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