一种基于气象参数的DLSTM电力负荷预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法和装置，包括：步骤1、获取与电力负荷预测工作有关的历史数据，通过构建数据集，对其进行预处理；步骤2、搭建基于DLSTM神经网络的电力负荷预测模型，利用预处理后的数据集训练所述电力负荷预测模型；步骤3、根据所述训练好的电力负荷预测模型，对获取的实时数据进行电力负荷预测。采用本发明专利技术的技术方案，将电力负荷中的关键因素气象和DLSTM的深度学习的方法相结合，可更好的用于负荷预测，有利于构建高性价比电力负荷预测模型。构建高性价比电力负荷预测模型。构建高性价比电力负荷预测模型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于气象参数的DLSTM电力负荷预测方法和装置


[0001]本专利技术属于电力
，尤其涉及一种基于气象参数的DLSTM电力负荷预测方法和装置。

技术介绍

[0002]电力是日常生活中的基本商品，但电力的生产量必须依据电力的需求量和利用率进行合理安排，且电能尚无法实现大规模的存储，过多或过少的电力生产都不利于电力系统高效、经济和稳定运行。因此，如何结合各种因素，设计出一个低成本和高性能的电力负荷预测模型，更好的预测未来用电趋势、调度发电机组、确保为消费者提供不间断的能源供应是要解决的技术问题之一。有研究表明家庭和企业用于供暖和制冷的电力消耗主要是由天气现象所驱动的，天气的变化使电力需求发生相应的变化，而且天气也会对风、光等新能源发电产生较大影响。如果不将气象因素考虑在内，可能会导致供需之间的不平衡，甚至导致电力生产成本增加以及产生过剩而浪费已经生产的电力。
[0003]目前已经有一些负荷预测模型涉及气象相关因素，例如一种采用KNN
‑
LSTM模型进行负荷预测，这是一种用考虑多因素的深度学习融合方法来实现的负荷预测，其中包含温度和湿度两个相关因素，气象因素考虑有所欠缺，因此这会对负荷预测的准确性造成一定的影响；在一种基于NBA
‑
SVR的日最大负荷预测模型中，采用的样本数据特征有最高温度、平均温度、降水量和相对湿度等，这种方法中虽然将气象因素考虑的较为全面，但是支持向量机(SVR)的方法仍然在选取内核函数上存在一定的困难。
[0004]目前对于相关气象参数的电力负荷预测模型常常采用支持向量回归器(SVR)的分析方法，其是一种基于支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和AdaBoost的原理的方法。SVR常用于回归的流行机器学习，基本上算是SVM的修改版本。SVM旨在将每个数据点分成一个n维特征空间，之后将超平面的数据点分离到它所对应的类别。而SVR与SVM的工作原理相同，但SVM具有许多内核功能。在相关研究中，将使用三种流行的内核：带有线性内核的SVR(SVRL)，带有径向内核的SVM(SVRR)和带有多项式内核的SVR(SVRP)进行电力负荷预测。通过使用R语言开发SVR模型。
[0005]深度长短期记忆神经网络(DLSTM)是一种深度学习的方法，它克服了RNN的长期记忆效果不好的问题。其较于传统常用的SVM的方法来说有着许多的优点，建立的模型经过训练后预测的速度会更快；并且这种一次性的端到端的解决方式更加的直接便捷；同时对于数据量较大的情况下，选择DLSTM更加的适合，并且大量的数据一定程度上可以提高模型预测的准确性。
[0006]由于目前有很多负荷预测的模型没有考虑到气象参数，或者仅选取了温度、湿度等较少的一两个因素进行预测。大量的研究表明，气象参数对负荷预测有着十分重要的影响，所以如何将气象参数较全面的考虑到负荷预测模型中成为一个重要的切入点。再者对于已有的相关气象参数的负荷预测多采用的SVM或者改进的SVR，这些方法存在一些传统浅层机器学习自身特性导致的缺点。

技术实现思路

[0007]本专利技术要解决的技术问题是，提供一种基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法和装置，将电力负荷中的关键因素气象和DLSTM的深度学习的方法相结合，可更好的用于负荷预测，有利于构建高性价比电力负荷预测模型。
[0008]为实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：
[0009]一种基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法，包括：
[0010]步骤1、获取集与电力负荷预测工作有关的历史数据，通过构建数据集，对其进行预处理；
[0011]步骤2、搭建基于DLSTM神经网络的电力负荷预测模型，利用预处理后的数据集训练所述电力负荷预测模型；
[0012]步骤3、根据所述训练好的电力负荷预测模型，对获取的实时数据进行电力负荷预测。
[0013]作为优选，步骤1中，所述数据集包括每小时的气温、露点温度、相对湿度、云量、风速和降雨量。
[0014]作为优选，设所有特征变量的历史数据集为V，则数据集表示为：
[0015]V＝[V1V2V3…
V
k
…
V
m
][0016]其中，V
k
表示第k个特征变量，m为负荷预测所考虑的特征变量维数，1≤k≤m；
[0017]第k个特征变量V
k
可以进一步的表示为
[0018][0019]其中，表示第k个特征变量第j个时间点的历史数据，n为特征变量V
k
的时间长度，1≤j≤n。
[0020]作为优选，步骤1中，数据预处理如下：
[0021]设标准处理过后的第k维数据表示为V
’
k
，进一步第k维数据特征变量的第j(1≤j≤n)个时间点的历史数据V
’
k(j)
以表示为：
[0022][0023]其中，σ表示特征变量的方差，μ表示特征变量的均值，
[0024]对标准化后的数据进行帧格化，设其滑动窗口的长度为m，将所得作为模型的一个训练样本；将处理后的数据集设为A，第i个训练样本的表示如下：
[0025][0026]设测试样本的总数为a，那么滑动窗口的长度1<m<a。
[0027]设数据集对应的负荷值为Y，那么DLSTM神经网络的嵌入维输入数据集为：
[0028]D＝[A Y]。
[0029]作为优选，步骤2中，所述DLSTM神经网络由多层LSTM神经网络进行顺序堆叠构成的神经网络；所述LSTM包括输入门i
(t)
、遗忘门f
(t)
以及输出门o
(t)
，t为时间节点，当前时刻神经元的内部状态表示为h
(t)
，当前时刻的外部状态表示为c
(t)
，当前时刻的外部输入表示为x
(t)
，激活层函数表示为σ；DLSTM神经网络每一层网络的隐藏层的输出为下一层网络的输入；设DLSTM神经网络的层数为Υ，则Υ层DLSTM神经网络的状态更新方式如下表示：
[0030][0031][0032][0033][0034][0035]其中，b为偏移项；W
i，Υ
，W
f，Υ
，W
o，Υ
，W
c，Υ
表示与当前输入的负荷数据的连接权重；V
i，Υ
，V
f，Υ
，V
o，Υ
，V
c，Υ
表示与前一时刻输出的负荷数据的连接权重；下标i,f,o分别对应输入门、遗忘门、输出门，下标c对应外部状态；表示内积运算；σ表示的是sigmod函数。
[0036]作为优选，训练所述电力负荷预测模型具体为：设迭代次数采用s表示，S表示算法所用的总的迭代次数，E(s)表示的是第s次softmax回归函数；
[0037]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法，其特征在于，包括：步骤1、获取与电力负荷预测工作有关的历史数据，通过构建数据集，对其进行预处理；步骤2、搭建基于DLSTM神经网络的电力负荷预测模型，利用预处理后的数据集训练所述电力负荷预测模型；步骤3、根据所述训练好的电力负荷预测模型，对获取的实时数据进行电力负荷预测。2.如权利要求1所述的基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法，其特征在于，步骤1中，所述数据集包括每小时的气温、露点温度、相对湿度、云量、风速和降雨量。3.如权利要求2所述的基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法，其特征在于，设所有特征变量的历史数据集为V，则数据集表示为：V＝[V
1 V
2 V3ꢀ…
V
k
…
V
m
]其中，V
k
表示第k个特征变量，m为负荷预测所考虑的特征变量维数，1≤k≤m；第k个特征变量V
k
进一步的表示为其中，表示第k个特征变量第j个时间点的历史数据，n为特征变量V
k
的时间长度，1≤j≤n。4.如权利要求3所述的基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法，其特征在于，步骤1中，数据预处理如下：设标准处理过后的第k维数据表示为V
’
k
，进一步第k维数据特征变量的第j个时间点的历史数据表示为：其中，σ表示特征变量的方差，μ表示特征变量的均值，1≤j≤n；对标准化后的数据进行帧格化，设其滑动窗口的长度为m，将所得作为模型的一个训练样本；将处理后的数据集设为A，第i个训练样本的表示如下：设测试样本的总数为a，那么滑动窗口的长度1<m<a。设数据集对应的负荷值为Y，那么DLSTM神经网络的嵌入维输入数据集为：D＝[A Y]。5.如权利要求1所述的基于气象参数的DLSTM电力负荷预测的方法，其特征在于，步骤2中，所述DLSTM神经网络由多层LSTM神经网络进行顺序堆叠构成的神经网络；所述LSTM包括
输入门i
(t)
、遗忘门f
(t)
以及输出门o
(t)
，t为时间节点，当前时刻神经元的内部状态表示为h
(t)
，当前时刻的外部状态表示为c
(t)
，当前时刻的外部输入表示为x
(t)
，激活层函数表示为σ；DLSTM神经网络每一层网络的隐藏层的输出为下一层网络的输入；设DLSTM神经网络的层数为Υ，则Υ层D...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚钢军，孟芷若，马洪亮，武昕，文亚凤，陆俊，苏畅，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：