CN117578440A - 一种基于神经网络的电网负荷预测方法 - Google Patents

一种基于神经网络的电网负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于神经网络的电网负荷预测方法，包括6个步骤，依次为：数据收集和预处理、特征选择和提取、神经网络模型设计、训练模型、模型测试和评估、模型应用。与传统方法相比，本发明具有：自适应性强：深度学习模型可以自动进行特征提取和组合，不需要手动选择和设计特征，适应性强、预测精度高、可解释性强、扩展性好、数据质量要求低等优点。

Description

一种基于神经网络的电网负荷预测方法
技术领域
本发明属于电力技术领域，具体为一种基于神经网络的电网负荷预测方法。
背景技术：
传统电网负荷预测方法包括基于统计学、时间序列和机器学***稳性和随机性有较高要求。基于时间序列的方法对于季节性特征和周期性变化有较好的预测能力，但对于突发事件和非线性因素的适应性较差。基于机器学习的方法可以有效地挖掘负荷数据中的复杂关系和非线性特征，但需要大量的数据和模型训练时间。
发明内容
针对背景技术所述的不足，本发明提供一种基于神经网络的电网负荷预测方法。具体如下：
一种基于神经网络的电网负荷预测方法，通过电脑做如下操作，
步骤1：数据收集和预处理：收集历史电网负荷数据，并进行数据清洗、去噪、插值和归一化处理等。
步骤2：特征选择和提取：选择与负荷预测相关的特征：将过去几天或几周的负荷数据，天气条件，时间等作为特征。对这些特征进行预处理，包括：对天气的温度进行平滑处理、进行特征交叉和转换等等，以便能够更好地表示其与负荷之间的关系。
步骤3：神经网络模型设计：设计神经网络的拓扑结构、隐藏层数量、隐藏单元数量、激活函数等参数，并根据负荷预测问题的实际情况进行调整和优化。
步骤4：训练模型：将数据集分为训练集和验证集，使用训练集的数据来训练神经网络模型，并使用验证集来评估模型的性能。通过反向传播算法和优化器等方法不断调整模型的权重和偏移量，直到模型达到收敛状态。
步骤5：模型测试和评估：使用测试集来验证和评估模型的性能和表现。可以使用各种指标来衡量模型的准确性、鲁棒性和泛化能力，例如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等。
步骤6：模型应用：将训练好的神经网络模型应用到实际场景中，进行负荷预测。可以根据实际需要设置预测时间步长和预测周期，以实现实时或近实时的负荷预测。有益的技术效果
本发明方法具有如下特点：
自适应性强：深度学习模型可以自动进行特征提取和组合，不需要手动选择和设计特征，适应性强。
预测精度高：深度学习模型可以处理大规模和复杂的数据，对非线性和长期依赖关系有较好的拟合能力，预测精度相对较高。
可解释性强：深度学习模型可以通过可视化工具展示各层神经元的激活情况和特征重要性分布，有助于理解模型的预测过程和结果。
扩展性好：深度学习模型可以通过增加网络深度和宽度，或者引入新的神经元类型和卷积核等方式进行扩展，具有较好的可扩展性。
数据质量要求低：深度学习模型对于噪声、缺失和异常数据的容错能力较强，可以快速处理原始和不完整的数据。
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1，一种基于神经网络的电网负荷预测方法，通过电脑做如下操作，
步骤1：数据收集和预处理：收集历史电网负荷数据，并进行数据清洗、去噪、插值和归一化处理等。
步骤2：特征选择和提取：选择与负荷预测相关的特征：将过去几天或几周的负荷数据，天气条件，时间等作为特征。对这些特征进行预处理，包括：对天气的温度进行平滑处理、进行特征交叉和转换等等，以便能够更好地表示其与负荷之间的关系。
步骤3：神经网络模型设计：设计神经网络的拓扑结构、隐藏层数量、隐藏单元数量、激活函数等参数，并根据负荷预测问题的实际情况进行调整和优化。
步骤4：训练模型：将数据集分为训练集和验证集，使用训练集的数据来训练神经网络模型，并使用验证集来评估模型的性能。通过反向传播算法和优化器等方法不断调整模型的权重和偏移量，直到模型达到收敛状态。
步骤5：模型测试和评估：使用测试集来验证和评估模型的性能和表现。可以使用各种指标来衡量模型的准确性、鲁棒性和泛化能力，例如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等。
步骤6：模型应用：将训练好的神经网络模型应用到实际场景中，进行负荷预测。可以根据实际需要设置预测时间步长和预测周期，以实现实时或近实时的负荷预测。
进一步说，步骤1具体包括7个步骤，依次为：数据源选择、数据获取、数据清洗和去噪、数据插值、数据归一化、数据划分、数据存储。
参见图2，进一步说，步骤1中的7个子步骤的内容分别为：
步骤1.1数据源选择：确定用于负荷预测的数据源。数据源应为电网运营商、能源公司或其他相关机构采集的真实负荷数据。考虑到预测的准确性，数据源的可靠性和数据覆盖的时间范围要尽可能全面。
步骤1.2数据获取：从选定的数据源中获取历史负荷数据。这些数据通常以时间序列的形式存在，包括日期和对应的负荷值。可以通过API接口、数据库查询或者文件下载等途径获取数据。
步骤1.3数据清洗和去噪：对获取的数据进行去除异常值、修复缺失值和处理离群点等数据清洗操作。异常值可能是由于数据采集错误或其他干扰引起的，需要将其剔除或进行修正处理。
修复缺失值：缺失值可以是数据采集过程中由于某些原因未能捕捉到的数据，也可以是数据处理过程中由于各种原因丢失或错误的数据。在进行负荷预测模型训练之前，需要对缺失值进行修复。修复缺失值的方法包括：删除缺失值、插值法、数据建模。
其中，删除缺失值：如果缺失值数量较少，可以直接删除缺失值所在的样本或特征列。
插值法：常用的插值法包括线性插值、多项式插值、拉格朗日插值等。
数据建模：根据已有数据建立模型，预测缺失值，常用的方法包括KNN、决策树、随机森林等。
处理离群点：离群点是指不符合一定统计规律或概率模型的个别观测值，可能是数据输入错误、异常数据点、不合理的数据值等造成的。离群点对于负荷预测会误导模型的构建和训练，降低模型的准确度和泛化能力。处理离群点的方法包括：删除离群点、替换离群点、限幅、建模。
其中，删除离群点：直接将离群点从数据集中删除。
替换离群点：用数据集的平均值、中位数、众数等代替离群点，或者用插值法进行替换。
限幅：设置数值上下限，将离群点限制在合理范围之内。
建模：根据已有数据建立模型，筛选出离群点，并进行修正。
步骤1.4数据插值：如果数据中存在缺失值，则使用插值方法对缺失值进行填充。插值方法为线性插值、拉格朗日插值或样条插值。插值方法的选择应根据数据的性质和负荷预测问题的需求进行。
步骤1.5数据归一化：对负荷数据进行归一化处理，以消除不同尺度下的数据差异。优选采用：最小-最大归一化或标准化。归一化可以将负荷数据缩放到特定的范围，有助于提高模型的稳定性和收敛速度。
步骤1.6数据划分：将完整的历史负荷数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常采用时间序列划分方法，确保测试集包含未来的待预测时间段，而且训练集和验证集按照一定比例划分。
步骤1.7数据存储：将经过预处理的数据保存到适当的数据结构中，例如数据表、CSV文件或数据库中，以便后续的模型训练和预测使用。
进一步说，步骤2中所述的特征选择和提取的目的是确定与负荷预测相关的特征、减少噪声和冗余信息，从而提高模型的预测能力。特征选择和提取具体包括5个子步骤，依次为：特征选择、特征预处理、特征提取、特征归一化、特征选择和提取实验。
参见图3，进一步说，步骤2各子步骤的详细内容为：
步骤2.1特征选择：根据对问题领域的了解和经验，选择与负荷预测相关的特征。常见的特征包括过去几天或几周的负荷数据、天气条件、时间。特征选择需要结合实际问题考虑，确保选取的特征具有足够的代表性和信息量，同时避免特征数量过多导致过度拟合。
步骤2.2特征预处理：对选择的特征进行预处理，具体为：平滑处理、特征交叉和/或转换。平滑处理可以平滑温度、负荷等连续值，以减小其随机变化的影响。特征交叉和转换可以将原始特征组合成新特征，例如将时间戳转换为星期几、时刻等，以便更好地表示其与负荷之间的联系。
步骤2.3特征提取：使用特定的算法从原始数据中提取特征，以减少噪声和冗余信息，提高模型的预测能力。特征提取算法为小波变换、分解-重构和主成分分析。
小波变换特征提取的具体方法为：
步骤2.3.1:对原始负荷数据进行小波分解。选择适当的小波基函数和分解层数，将原始负荷数据进行小波分解。小波基函数为haar或db4。
进行小波分解时，将原始负荷数据进行多尺度的频域变换，得到不同频率的细节系数和近似系数。
步骤2.3.2提取小波系数作为特征
选择适当的小波系数作为特征，优先选择尺度的细节系数或近似系数。
可以结合统计量、频域指标等方式对小波系数进行进一步的特征提取。
分解-重构特征提取的具体方法为：
步骤2.3.1:对原始负荷数据进行分解：使用快速傅里叶变换(FFT)或小波变换，对原始负荷数据进行频域分解。分解过程中可以选择不同的频率带(如低频、高频等)或尺度等级进行分解。
步骤2.3.2:提取分解信号作为特征：从各个频率带或尺度等级的分解信号中提取特征，前述特征为：均值、方差、谱比统计量。
主成分分析特征提取的方法为：
步骤2.3.1:数据标准化：对原始负荷数据进行标准化，使得各个特征具有相同的单位和量纲。
步骤2.3.2:计算特征协方差矩阵：基于标准化后的负荷数据，计算特征之间的协方差矩阵。
步骤2.3.3:计算特征的主成分：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量，即主成分。
步骤2.3.4:提取主成分作为特征：根据实际需求，选择特征值较大的主成分作为特征。通常，保留累计贡献率较高的主成分，以尽可能保留原始负荷数据的信息。
步骤2.4特征归一化：对所选特征进行归一化处理，以消除不同尺度下的数据差异。常用的归一化方法有最小-最大归一化和标准化等，与步骤1中数据归一化相似。
步骤2.5特征选择和提取实验：使用评估指标来评判特征选择和提取的效果，并根据实验结果反复调整，以获得更好的特征表示。
进一步说，步骤3所述的模型构建和训练包括5个子步骤，依次为：模型选择、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化。
电力负荷预测的模型构建是整个预测过程中最为核心的环节。在该步骤中，通过构建出适合预测负荷的模型，并对模型进行训练，进而使得模型在训练集上学习到规律和特征，为后期的预测提供基础。以下是步骤3的详细内容：
参见图4，进一步说，步骤3所述的模型构建和训练，具体为：
步骤3.1模型选择：选择适合负荷预测问题的模型。前述负荷预测模型为：线性回归、支持向量机(SVM)、决策树、神经网络或时间序列模型。需要根据问题的实际情况选择合适的模型，以保证模型的预测精度、复杂度和稳定性。
步骤3.2模型构建：采用全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络或自回归移动平均模型，构建负荷预测模型，并设置好模型的参数和超参数。不同的模型构建方式对应着不同的预测效果和计算资源成本。
步骤3.3模型训练：使用历史的负荷数据，对构建好的模型进行训练和拟合：在训练过程中，需要根据损失函数对模型进行优化。前述损失函数包括梯度下降、Adam或Adagrad函数。为了防止过度拟合，需要将训练集划分为训练集和验证集，采用交叉验证等方法进行模型选择和调参。
步骤3.4模型评估：在模型训练完成之后，需要对模型进行评估，以确定其预测能力和精度。评估指标可以选择均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和/或平均绝对误差(MAE)。评估指标越小，说明模型的预测能力越强。
步骤3.5模型优化：根据评估结果和实际需求，对模型进行调整和优化。本步骤中的优化方式包括增加数据量、选择更合适的特征和/或整模型参数等，还可以尝试集成不同模型的预测结果，以提高整个***的预测精度。
进一步说，步骤4所述的负荷预测和结果评估，包括数据准备、特征工程、负荷预测、结果评估和模型更新和迭代。步骤4是将训练好的模型应用到实际的负荷预测任务中，并对预测结果进行评估的步骤。
进一步说，步骤4所述的负荷预测和结果评估的具体步骤为：
步骤4.1数据准备：准备待预测的负荷数据：选择使用历史负荷数据或实时负荷数据作为输入。确保数据的准确性和完整性是非常重要的。
步骤4.2特征工程：将原始负荷数据转换为适合模型输入的特征向量，是负荷预测过程中的关键一步。本步骤中，可以进行特征提取、数据平滑、数据标准化等处理，以便更好地反映负荷数据的规律和特征。
步骤4.3负荷预测：将预处理后的负荷数据输入到训练好的模型中，进行负荷预测。模型会根据历史数据学习到负荷的变化趋势和模式，通过对新数据的分析和计算，得出未来一段时间内的负荷预测结果。
步骤4.4结果评估：对预测结果进行评估，以衡量模型的准确性和预测能力。可以与实际观测数据进行对比，计算评估指标如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)。评估指标越小，说明模型的预测能力越强。
步骤4.5模型更新和迭代：随着时间的推移，负荷数据和需求可能会发生变化，因此需要定期更新模型并进行迭代。根据新的数据和问题需求，重新进行数据准备、模型训练和预测评估，不断优化和改进负荷预测***。
进一步说，步骤4所述的负荷预测和结果评估还包括结果可视化：将预测结果进行可视化展示，以便更直观地理解和分析。可以通过折线图、柱状图等方式展示预测结果和实际观测数据，并进行比较和分析。可视化可以帮助决策者更好地理解负荷预测结果，做出相应的决策和调整。
进一步说，步骤5中的应用和部署，包括模型集成、***测试、运行监测、***维护。
更进一步说，步骤5的详细内容为：
5.1模型集成：将负荷预测模型集成到实际能源管理***中。根据***架构和接口规范，将模型输入、输出和控制接口与现有***进行整合和调整，确保模型能够顺利地与其他***进行协同工作。
5.2***测试：进行集成测试和***测试。首先进行单元测试，检验各个模块的功能是否正常。然后进行集成测试，检验***的整体功能和性能是否达到要求。最后进行***测试，以确保***的稳定性、可靠性和安全性等。
5.3运行监测：对***进行运行监测和故障排除。通过对负荷预测结果的实时监控和分析，对***进行性能优化和参数调整，以提高负荷预测的准确性和稳定性。
5.4***维护：进行***维护和更新。根据实际情况和***需求，定期对***进行维护和更新，包括数据采集、模型训练、参数调整、***安全等方面，在保证***稳定运行的前提下，不断提高负荷预测的精度和实用性。
进一步说，步骤6持续改进和优化包括：监测和评估、数据更新、模型调整、效果验证。
更进一步说，步骤6持续改进和优化的具体步骤为：
6.1监测和评估：持续监测和评估负荷预测***的性能和准确度。
6.2数据更新定期更新训练数据集。收集最新的负荷数据、天气数据等，将其加入到训练数据集中，以保持模型的适应性和准确性。
6.3模型调整：可以通过改变模型架构、调整超参数、引入新的特征等方式，提升模型的预测能力和泛化能力。
6.4效果验证：对改进后的负荷预测模型进行效果验证。
基于深度学***衡管理、优化电网运行和规划、能源市场预测等方面。例如，在电力供需平衡管理中，准确的负荷预测可以帮助电力***调度员优化发电计划和调度策略，确保电力***稳定运行并满足不断增长的能源需求。在电网运行和规划中，负荷预测可以帮助电力企业更好地制定投资计划和维护策略，减少***成本和风险。在能源市场预测方面，负荷预测可以帮助市场参与者做出科学的能源交易决策和风险管理。
以下是一个电网负荷预测的仿真数据示例：
时间戳 负荷值(MW)
2023-01-0100:00:00 235
2023-01-0101:00:00 234
2023-01-0102:00:00 245
2023-01-0103:00:00 253
2023-01-0104:00:00 266
2023-01-0105:00:00 281
2023-01-0106:00:00 310
2023-01-0107:00:00 325
2023-01-0108:00:00 345
2023-01-0109:00:00 360
2023-01-0110:00:00 375
上表是一个包含时间戳和对应负荷值的数据表格，其中时间戳表示每小时的时间，负荷值表示该时刻的负荷情况。该数据采集自某个电力***的历史负荷数据，可以作为电网负荷预测模型的训练、验证和测试数据集。在实际应用中，需要收集更多的数据以获取更准确的预测结果，并根据实际需求进行数据处理和特征提取等步骤，以获得更好的预测效果。

Claims (10)

1.一种基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：通过电脑做如下操作：
步骤1：数据收集和预处理：收集历史电网负荷数据，并进行数据清洗、去噪、插值和归一化处理等；
步骤2：特征选择和提取：选择与负荷预测相关的特征：将过去几天或几周的负荷数据，天气条件，时间等作为特征；
步骤3：神经网络模型设计：设计神经网络的拓扑结构、隐藏层数量、隐藏单元数量、激活函数等参数，并根据负荷预测问题的实际情况进行调整和优化；
步骤4：训练模型：将数据集分为训练集和验证集，使用训练集的数据来训练神经网络模型，并使用验证集来评估模型的性能；通过反向传播算法和优化器等方法不断调整模型的权重和偏移量，直到模型达到收敛状态；
步骤5：模型测试和评估：使用测试集来验证和评估模型的性能和表现；
步骤6：模型应用：将训练好的神经网络模型应用到实际场景中，进行负荷预测。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤1具体包括7个步骤，依次为：数据源选择、数据获取、数据清洗和去噪、数据插值、数据归一化、数据划分、数据存储。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤1中的7个子步骤的内容分别为：
步骤1.1数据源选择：确定用于负荷预测的数据源；数据源应为电网运营商、能源公司或其他相关机构采集的真实负荷数据；考虑到预测的准确性，数据源的可靠性和数据覆盖的时间范围要尽可能全面；
步骤1.2数据获取：从选定的数据源中获取历史负荷数据；这些数据通常以时间序列的形式存在，包括日期和对应的负荷值；
步骤1.3数据清洗和去噪：对获取的数据进行去除异常值、修复缺失值和处理离群点等数据清洗操作；
步骤1.4数据插值：如果数据中存在缺失值，则使用插值方法对缺失值进行填充；插值方法为线性插值、拉格朗日插值或样条插值
步骤1.5数据归一化：对负荷数据进行归一化处理，以消除不同尺度下的数据差异；优选采用：最小-最大归一化或标准化；
步骤1.6数据划分：将完整的历史负荷数据集划分为训练集、验证集和测试集；
步骤1.7数据存储：将经过预处理的数据保存到适当的数据结构中，以便后续的模型训练和预测使用。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤2中所述的特征选择和提取的目的是确定与负荷预测相关的特征、减少噪声和冗余信息，从而提高模型的预测能力；特征选择和提取具体包括5个子步骤，依次为：特征选择、特征预处理、特征提取、特征归一化、特征选择和提取实验。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤2各子步骤的详细内容为：
步骤2.1特征选择：特征包括过去几天或几周的负荷数据、天气条件、时间；
步骤2.2特征预处理：对选择的特征进行预处理，具体为：平滑处理、特征交叉和/或转换；
步骤2.3特征提取：使用特定的算法从原始数据中提取特征，以减少噪声和冗余信息，提高模型的预测能力；
步骤2.4特征归一化：对所选特征进行归一化处理，以消除不同尺度下的数据差异；常用的归一化方法有最小-最大归一化和标准化等，与步骤1中数据归一化相似；
步骤2.5特征选择和提取实验：使用评估指标来评判特征选择和提取的效果，并根据实验结果反复调整，以获得更好的特征表示。
6.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤3所述的模型构建和训练包括5个子步骤，依次为：模型选择、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化；
电力负荷预测的模型构建是整个预测过程中最为核心的环节；在该步骤中，通过构建出适合预测负荷的模型，并对模型进行训练，进而使得模型在训练集上学习到规律和特征，为后期的预测提供基础。
7.根据权利要求6所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤3所述的模型构建和训练，具体为：
步骤3.1模型选择：选择适合负荷预测问题的模型；前述负荷预测模型为：线性回归、支持向量机、决策树、神经网络或时间序列模型；
步骤3.2模型构建：采用全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络或自回归移动平均模型，构建负荷预测模型，并设置好模型的参数和超参数；
步骤3.3模型训练：使用历史的负荷数据，对构建好的模型进行训练和拟合：在训练过程中，需要根据损失函数对模型进行优化；前述损失函数包括梯度下降、Adam或Adagrad函数；为了防止过度拟合，需要将训练集划分为训练集和验证集，采用交叉验证等方法进行模型选择和调参；
步骤3.4模型评估：在模型训练完成之后，需要对模型进行评估，以确定其预测能力和精度；评估指标可以选择均方误差、均方根误差和/或平均绝对误差；评估指标越小，说明模型的预测能力越强；
步骤3.5模型优化：根据评估结果和实际需求，对模型进行调整和优化；本步骤中的优化方式包括增加数据量、选择更合适的特征和/或整模型参数等，还可以尝试集成不同模型的预测结果，以提高整个***的预测精度。
8.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤4所述的负荷预测和结果评估，包括数据准备、特征工程、负荷预测、结果评估和模型更新和迭代；步骤4是将训练好的模型应用到实际的负荷预测任务中，并对预测结果进行评估的步骤。
9.根据权利要求8所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤4所述的负荷预测和结果评估的具体步骤为：
步骤4.1数据准备：准备待预测的负荷数据：选择使用历史负荷数据或实时负荷数据作为输入；
步骤4.2特征工程：将原始负荷数据转换为适合模型输入的特征向量，
步骤4.3负荷预测：将预处理后的负荷数据输入到训练好的模型中，进行负荷预测；模型会根据历史数据学习到负荷的变化趋势和模式，通过对新数据的分析和计算，得出未来一段时间内的负荷预测结果；
步骤4.4结果评估：对预测结果进行评估，以衡量模型的准确性和预测能力；可以与实际观测数据进行对比，计算评估指标如均方误差、均方根误差、平均绝对误差；评估指标越小，说明模型的预测能力越强；
步骤4.5模型更新和迭代：随着时间的推移，负荷数据和需求可能会发生变化，因此需要定期更新模型并进行迭代；根据新的数据和问题需求，重新进行数据准备、模型训练和预测评估，不断优化和改进负荷预测***。
10.根据权利要求8所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤4所述的负荷预测和结果评估还包括结果可视化：将预测结果进行可视化展示，以便更直观地理解和分析；可以通过折线图、柱状图等方式展示预测结果和实际观测数据，并进行比较和分析；可视化可以帮助决策者更好地理解负荷预测结果，做出相应的决策和调整。
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CN117977576A (zh) * 2024-03-28 2024-05-03 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种基于多尺度历史负荷数据的台区负荷预测方法

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