CN117977536A - 一种智能电网负荷辨识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于人工算法的电网负荷辨识方法，包括：数据收集、数据预处理、数据划分、网络构建、模型训练、模型验证、负荷辨识、评估与优化。通过本发明方法，可改善数据质量，并适应不同负荷类型和动态变化的算法和模型，提高效率和实时性，此外本发明能促进能源管理的优化、确保预测的准确性，为调整负荷做好支撑，提升电网的可靠性和安全性。
Description
技术领域
本发明属于电力技术领域，具体为一种智能电网负荷辨识方法。
背景技术：
目前在智能电网负荷辨识方法在应用过程中可存在技术问题。
首先在技术上存在数据质量问题、多样性和复杂性问题、效率和实时性问题，具体为：
数据质量问题：智能电网负荷辨识方法的准确性和可靠性受到数据质量的影响。例如，电力测量设备的误差、数据采集的不完整性或延迟等问题都可能导致负荷辨识结果不准确。因此，提高数据质量和处理噪声、缺失值等问题是一个重要的技术挑战。
多样性和复杂性问题：电网负荷包含各种类型的负荷，如工业、商业、居民等，而且具有时空变化的复杂性。因此，在设计智能电网负荷辨识方法时，需要考虑适应不同负荷类型和动态变化的算法和模型。
效率和实时性问题：智能电网负荷辨识需要处理大量的数据，对计算资源和算法效率有较高的要求。同时，实时性也是关键，尤其对于电力系统的调度和控制决策。因此，如何提高辨识方法的计算效率和实时性是一个技术难题。
发明内容
针对背景技术所述的不足，本发明提供一种智能电网负荷辨识方法。具体如下：
一种智能电网负荷辨识方法，通过电脑做如下操作，
步骤1：数据收集：收集历史电网负荷数据，包括时间戳和对应的负荷值。
步骤2：数据预处理：对收集到的数据进行预处理，例如去除异常值、填补缺失值、进行归一化等。
步骤3：数据划分：将预处理后的数据划分为训练集和测试集，通常以时间为基准，将前一部分数据用于模型训练，后一部分数据用于评估模型性能。
步骤4：网络构建：搭建一个适当的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。可以根据实际情况选择不同的网络结构，如全连接神经网络或循环神经网络等。
步骤5：模型训练：将训练集输入神经网络模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。
步骤6：模型验证：使用测试集对训练好的模型进行验证，计算预测结果与真实负荷值之间的误差。
步骤7：负荷辨识：根据训练好的模型，输入新的待预测数据，进行负荷辨识，得到预测的负荷值。
步骤8：评估与优化：根据预测结果与真实值的误差，评估模型的性能，并根据需要进行模型参数调整和优化，以提高负荷辨识的准确性和稳定性。
有益的技术效果
本发明方法具有如下特点：
本发明可改善数据质量，并适应不同负荷类型和动态变化的算法和模型，提高效率和实时性，另外由其表现在如下方面：
能源管理优化：采用本发明后可准确辨识和监测电网负荷，能够更好地进行能源管理和优化。运用智能电网负荷辨识方法，可以实时获取各类负荷信息，包括不同类型负荷的用电特征、消耗模式等，从而为能源调度、供需平衡、电力市场交易等提供更准确的数据基础，有助于优化电网运行和资源利用，提高能源利用效率。
负荷预测和调整：本发明方法可用于负荷预测，即根据历史数据和实时监测的负荷情况，通过建立合适的预测模型，精确预测未来一段时间内的负荷变化趋势，为电力系统调度和能源规划提供参考依据。同时，通过对负荷信息的实时监测和辨识，还能快速响应负荷波动，进行负荷调整和控制，以保障电网稳定性和安全性。
可靠性和安全性提升：本发明方法可以实现对电力系统的实时监测和分析，及时发现潜在的故障、异常或危险情况。通过辨识负荷的波动、异常特征，可以预警并采取相应措施，避免电网过载、事故发生等风险，提升电网的可靠性和安全性。
附图说明
图1为本发明的流程框图。
图2为步骤1的流程框图。
图3为步骤2的流程框图。
图4为步骤3的流程框图。
图5为步骤4的流程框图。
具体实施方式
现结合附图详细说明本发明的结构特点。
参见图1，一种智能电网负荷辨识方法，通过电脑做如下操作，
步骤1：数据收集：收集历史电网负荷数据，包括时间戳和对应的负荷值。
步骤2：数据预处理：对收集到的数据进行预处理，例如去除异常值、填补缺失值、进行归一化等。
步骤3：数据划分：将预处理后的数据划分为训练集和测试集，通常以时间为基准，将前一部分数据用于模型训练，后一部分数据用于评估模型性能。
步骤4：网络构建：搭建一个适当的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。可以根据实际情况选择不同的网络结构，如全连接神经网络或循环神经网络等。
步骤5：模型训练：将训练集输入神经网络模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。
步骤6：模型验证：使用测试集对训练好的模型进行验证，计算预测结果与真实负荷值之间的误差。
步骤7：负荷辨识：根据训练好的模型，输入新的待预测数据，进行负荷辨识，得到预测的负荷值。
步骤8：评估与优化：根据预测结果与真实值的误差，评估模型的性能，并根据需要进行模型参数调整和优化，以提高负荷辨识的准确性和稳定性。
参见图2，进一步说，步骤1的具体方法为：
1.1确定任务目标：明确电网负荷预测的目标：预测某一时间段内的负荷变化趋势或峰值需求。同时，需要根据任务目标确定预测模型的评估指标，以便在后续步骤中对模型进行性能评估和优化。
1.2定义输入数据：确定电网负荷预测模型需要处理的输入数据，包括历史负荷数据、时间戳数据、天气数据。由其需要考虑数据的时间范围、采样频率、缺失值处理方法等问题。
1.3确定输出数据：确定电网负荷预测模型需要输出的数据类型和格式。包括：单一数值、时间序列数据等。需要考虑输出数据的精度、时间分辨率、延迟性等问题。
1.4分析数据特征：分析输入数据和输出数据的特征信息，例如数据的统计分布、周期性、相关性等。可以通过可视化工具和统计分析方法高效地进行数据特征分析。
1.5选择预测模型：根据任务目标和数据特征选择合适的预测模型，所述预测模型为基于统计模型的ARIMA模型或基于机器学习的随机森林模型。选择基于统计模型的ARIMA模型还是基于机器学习的随机森林模型，是综合考虑模型的复杂度、时间复杂度、精度等问题的结果。
1.6确定模型参数：针对选定的预测模型，根据数据特征和任务目标确定模型需要的参数，参数包括滑动窗口大小、特征提取方法、模型权重等。需要进行参数调优和模型训练来提高预测精度。
1.7制定预测策略：根据预测模型和数据特征制定电网负荷预测策略，电网负荷预测策略为模型的选择、输入数据的处理方式何预测结果的输出格式。需要根据任务目标和实际应用场景进行策略设计。
参见图3，进一步说，步骤2的具体方法为：2.1确定数据源：确定电网负荷预测所需要的数据源，历史负荷数据、天气数据等可源自气象局。此外，还需要对数据源进行评估，包括数据质量、数据容量、数据更新频率等方面。
2.2数据获取：根据确定的数据源和需求，从公共的数据平台、传感器或数据仓库获取数据。
2.3数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化，由其是对数据的缺失值和异常值的处理，确保数据中的时间序列信息和非线性相关特征。
2.4数据集划分：将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，并人工设定数据采样策略和数据重采样结构。人工设定的依据为不同数据集的规模、时间跨度、特征分布。
2.5特征选择：根据模型需求和特征工程的结果选择最重要的特征集合，优选主成分分析、或相关系数分析方法，与此同时，基于对不同的特征集合的评估，选择合适的特征子集。
2.6数据标准化：对经过特征选择的数据进行标准化处理，以便为不同的预测模型提供一致的输入数据格式。标准化处理的方法为均值方差归一化。
参见图4，进一步说，步骤3的具体方法为：
3.1模型选择：根据任务目标、数据特征和预处理结果评估模型的复杂度和性能，据此选择基于统计模型的ARIMA模型或/和基于机器学习的神经网络模型作为预测模型类型。
3.2模型训练：根据选择的模型类型(基于统计模型的ARIMA模型或/和基于机器学习的神经网络模型)，设计相应的模型训练流程和算法，所述训练流程和算法应包括：输入数据格式、模型结构、训练损失函数及其优化方法。
3.3模型验证：根据训练过程和模型性能指标，使用交叉验证方法，对训练得到的模型的预测精度、稳定性和泛化能力。
3.4模型调优：根据模型验证结果和任务目标，采用修改模型结构、调整模型参数和/或改进损失函数的方法，对模型进行调优和改进。
3.5模型融合：采用加权平均法，将多个预测模型进行模型组合，以提高预测的精度和稳定性。
3.6模型导出：根据训练好的模型，导出可执行代码或模型文件。
参见图5，进一步说，步骤4的具体方法为：
4.1数据集划分：根据步骤2中划分的训练集、验证集和测试集，将数据集按照一定比例划分为训练数据、验证数据和测试数据。优选的方案是，使用70％的数据作为训练集，20％的数据作为验证集，10％的数据作为测试集。
4.2模型训练：使用训练数据集对选定的电网负荷预测模型进行训练。根据模型类型的不同，采用传统的机器学习算法或深度学习算法。其中，传统的机器学习算法采用线性回归或支持向量机；深度学习算法采用神经网络或长短期记忆网络(LSTM)。在训练过程中，需要设置合适的超参数，所述超参数包括：学习率、批次大小和迭代次数。
4.3模型验证：使用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和/或平均绝对误差(MAE)方法，并使用验证数据集对训练好的模型进行验证——将获得的预测结果并与真实值进行比较，评估模型的性能和准确度。
4.4模型调优：根据步骤4.3模型验证的结果，分析模型的不足之处，并对模型进行调优：调整模型结构、改变超参数设置，或者采用正则化技术如L1正则化、L2正则化来避免过拟合等。反复进行模型训练和验证，直到达到满意的预测性能。
4.5模型测试：使用测试数据集对最终优化的模型进行测试。通过将模型输入测试数据，获得最终的预测结果，并与真实值进行比较，验证模型在未知数据上的预测能力。可以使用同样的评估指标对测试结果进行评估，以检验模型的泛化能力。。
进一步说，步骤5的具体方法为：
5.1预测输入数据预处理：在执行预测之前，先对输入数据进行数据归一化、去噪，使其与训练时使用的数据格式相同。
5.2预测数据输入：将预处理后的数据输入预测模型中进行预测。根据模型类型的不同，可以通过调用API或编写代码实现预测功能。
defmake_predictions(model,new_features):
"""
使用模型进行预测
参数:
-model:训练好的预测模型对象。
-new_features(list):包含新特征数据的列表，每个特征点是一个字典，包括特征名称和特征值。
返回:
-predictions(list):包含电网负荷预测结果的列表。
#在此处编写代码，使用预测模型对新特征数据进行预测
returnpredictions
5.3预测结果输出与可视化：将预测得到的结果输出并进行可视化展示。可视化展示的方式包括：通过绘制曲线表达预测结果、通过自动报警系统的方式将预测结果传递给决策者。
5.4决策制定：根据预测结果做出相应的决策。决策包括：根据实际情况对电网运行状态进行优化调整，如电源开关的切换、发电量的调整等。
5.5反馈和调整：根据实际情况对预测模型进行调整和优化，以提高预测性能和准确度，从而反过来影响后续的电网负荷预测和决策过程。
进一步说，步骤6的具体方法为：
6.1数据更新和处理：定期更新和处理输入数据。电网负荷预测模型的准确性和性能取决于输入数据的质量和时效性，因此要及时收集最新的电网负荷数据，并对其进行处理和归档，以便于下一次预测时使用。
6.2模型更新和训练：随着时间的推移，电网负荷模式可能会发生变化，旧的模型可能无法适应新的情况。因此，根据新的数据更新和处理后，对预测模型进行更新和重新训练，以保证模型的准确性和适应性。
6.3特征工程和模型选择：对输入数据进行特征工程和选择合适的预测模型。所述特征工程包括特征提取、特征选择、特征转换。通过对数据进行统计分析、时序分析等手段，挖掘和构建更有信息量的特征。
6.4模型评估和调优：使用验证集或交叉验证法对更新后的预测模型进行评估和调优。评估指标仍然为均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和/或平均绝对误差(MAE)。
进一步说，步骤7的具体方法为：
7.1预测分析：对电网负荷预测结果进行分析，了解成因和趋势。通过对预测结果的时间序列和空间分布等特征进行分析，挖掘和发现负荷变化的规律和趋势，为后续的决策提供参考和依据。
7.2实时监测和反馈：实时监测负荷变化，及时反馈预测结果的准确性和可靠性。通过对实际负荷数据和预测结果的对比，及时发现预测误差和偏差，对预测模型进行进一步优化和改进，提高预测准确度和可靠性。
进一步说，步骤8的具体方法为：
8.1故障排除和维修：定期检查和维护电网负荷预测系统，确保其正常运行。遇到系统故障或异常，需要及时排查原因并进行维修和修复，以保证系统的稳定性和可靠性。
8.2数据安全和隐私保护：确保预测数据的安全和隐私受到保护。电网负荷预测系统处理的是与电力供需有关的重要数据，其中可能包含用户隐私信息和商业机密等。因此，需要采取相应措施，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
Claims (9)
1.一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：通过电脑做如下操作，
步骤1：数据收集：收集历史电网负荷数据，包括时间戳和对应的负荷值；
步骤2：数据预处理：对收集到的数据进行预处理，例如去除异常值、填补缺失值、进行归一化等；
步骤3：数据划分：将预处理后的数据划分为训练集和测试集，通常以时间为基准，将前一部分数据用于模型训练，后一部分数据用于评估模型性能；
步骤4：网络构建：搭建一个适当的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层；可以根据实际情况选择不同的网络结构，如全连接神经网络或循环神经网络等；
步骤5：模型训练：将训练集输入神经网络模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据；
步骤6：模型验证：使用测试集对训练好的模型进行验证，计算预测结果与真实负荷值之间的误差；
步骤7：负荷辨识：根据训练好的模型，输入新的待预测数据，进行负荷辨识，得到预测的负荷值；
步骤8：评估与优化：根据预测结果与真实值的误差，评估模型的性能，并根据需要进行模型参数调整和优化，以提高负荷辨识的准确性和稳定性。
2.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤1的具体方法为：
1.1确定任务目标：明确电网负荷预测的目标：预测某一时间段内的负荷变化趋势或峰值需求；同时，需要根据任务目标确定预测模型的评估指标，以便在后续步骤中对模型进行性能评估和优化；
1.2定义输入数据：确定电网负荷预测模型需要处理的输入数据，包括历史负荷数据、时间戳数据、天气数据；
1.3确定输出数据：确定电网负荷预测模型需要输出的数据类型和格式；
1.4分析数据特征：分析输入数据和输出数据的特征信息；
1.5选择预测模型：根据任务目标和数据特征选择合适的预测模型，所述预测模型为基于统计模型的ARIMA模型或基于机器学习的随机森林模型；
1.6确定模型参数：针对选定的预测模型，根据数据特征和任务目标确定模型需要的参数，参数包括滑动窗口大小、特征提取方法、模型权重等；
1.7制定预测策略：根据预测模型和数据特征制定电网负荷预测策略。
3.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤2的具体方法为：
2.1确定数据源：确定电网负荷预测所需要的数据源；
2.2数据获取：根据确定的数据源和需求，从公共的数据平台、传感器或数据仓库获取数据；
2.3数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化，由其是对数据的缺失值和异常值的处理，确保数据中的时间序列信息和非线性相关特征；
2.4数据集划分：将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，并人工设定数据采样策略和数据重采样结构；人工设定的依据为不同数据集的规模、时间跨度、特征分布；
2.5特征选择：根据模型需求和特征工程的结果选择最重要的特征集合，优选主成分分析、或相关系数分析方法，与此同时，基于对不同的特征集合的评估，选择合适的特征子集；
2.6数据标准化：对经过特征选择的数据进行标准化处理，以便为不同的预测模型提供一致的输入数据格式；标准化处理的方法为均值方差归一化。
4.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤3的具体方法为：
3.1模型选择：模型的复杂度和性能，据此选择基于统计模型的ARIMA模型或/和基于机器学习的神经网络模型作为预测模型类型；
3.2模型训练：根据选择的模型类型，设计相应的模型训练流程和算法，所述训练流程和算法应包括：输入数据格式、模型结构、训练损失函数及其优化方法；
3.3模型验证：使用交叉验证方法，对训练得到的模型的预测精度、稳定性和泛化能力；
3.4模型调优：修改模型结构、调整模型参数和/或改进损失函数的方法，对模型进行调优和改进；
3.5模型融合：采用加权平均法，将多个预测模型进行模型组合，以提高预测的精度和稳定性；
3.6模型导出：根据训练好的模型，导出可执行代码或模型文件。
5.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤4的具体方法为：
4.1数据集划分：根据步骤2中划分的训练集、验证集和测试集，将数据集按照一定比例划分为训练数据、验证数据和测试数据；
4.2模型训练：使用训练数据集对选定的电网负荷预测模型进行训练；根据模型类型的不同，采用传统的机器学习算法或深度学习算法；
4.3模型验证：使用均方误差、均方根误差和/或平均绝对误差方法，并使用验证数据集对训练好的模型进行验证——将获得的预测结果并与真实值进行比较，评估模型的性能和准确度；
4.4模型调优：根据步骤4.3模型验证的结果，分析模型的不足之处，并对模型进行调优：调整模型结构、改变超参数设置，或者采用正则化技术如L1正则化、L2正则化来避免过拟合等；
4.5模型测试：使用测试数据集对最终优化的模型进行测试，以检验模型的泛化能力。
6.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤5的具体方法为：
5.1预测输入数据预处理：在执行预测之前，先对输入数据进行数据归一化、去噪，使其与训练时使用的数据格式相同；
5.2预测数据输入：将预处理后的数据输入预测模型中进行预测；
5.3预测结果输出与可视化：将预测得到的结果输出并进行可视化展示；可视化展示的方式包括：通过绘制曲线表达预测结果、通过自动报警系统的方式将预测结果传递给决策者；
5.4决策制定：根据预测结果做出相应的决策。
7.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤6的具体方法为：
6.1数据更新和处理：定期更新和处理输入数据；
6.2模型更新和训练：根据新的数据更新和处理后，对预测模型进行更新和重新训练，以保证模型的准确性和适应性；
6.3特征工程和模型选择：对输入数据进行特征工程和选择合适的预测模型；所述特征工程包括特征提取、特征选择、特征转换；
6.4模型评估和调优：使用验证集或交叉验证法对更新后的预测模型进行评估和调优；评估指标仍然为均方误差、均方根误差和/或平均绝对误差。
8.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤7的具体方法为：
7.1预测分析：对电网负荷预测结果进行分析，了解成因和趋势；通过对预测结果的时间序列和空间分布等特征进行分析，挖掘和发现负荷变化的规律和趋势，为后续的决策提供参考和依据；
7.2实时监测和反馈：实时监测负荷变化，及时反馈预测结果的准确性和可靠性；通过对实际负荷数据和预测结果的对比，及时发现预测误差和偏差，对预测模型进行进一步优化和改进，提高预测准确度和可靠性。
9.根据权利要求1所述的一种智能电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤8的具体方法为：
8.1故障排除和维修：定期检查和维护电网负荷预测系统，确保其正常运行；
8.2数据安全和隐私保护：确保预测数据的安全和隐私受到保护。
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2023
- 2023-10-26 CN CN202311401833.4A patent/CN117977536A/zh active Pending
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