基于IGWO-Attention-GRU的短期电力负荷预测方法技术

本发明专利技术涉及短期电力负荷预测领域。基于IGWO

【技术实现步骤摘要】
基于IGWO
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Attention
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GRU的短期电力负荷预测方法


[0001]本专利技术涉及短期电力负荷预测领域。

技术介绍

[0002]随着经济发展和社会进步，人们对电力的需求也越来越大。电能长期稳定的有效供应，严重影响着国民经济的健康发展。对电力负荷进行准确的预测，可以为供电调度及电量生产提供重要的指导作用。由于电能无法进行大规模的储存，可以根据电力负荷的预测结果，提前准备发电厂当天的发电方案，制定发电机的启停计划，大大降低发电厂的发电成本。电力负荷预测包括长期、中期及短期预测。短期预测是负荷预测的重要组成部分，一般是指对未来几个小时或未来一天的电力负荷进行的预测。
[0003]短期电力负荷预测经历了传统方法预测和人工智能算法预测两个阶段。传统预测方法有时间序列法、回归分析法和卡尔曼滤波法等。但是，传统预测方法对于时间序列的平稳性要求较高，存在非线性拟合能力差的缺陷，导致出现预测误差大和预测精度低的情况。现如今，电力负荷数据之间的非线性变得越来越复杂，传统的电力负荷预测方法已经不能满足当代负荷预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于IGWO
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Attention
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GRU的短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤S1：对现有的短期电力负荷数据进行连续采集，每次采集间隔15分钟，获得原始电力负荷数据集，对原始电力负荷数据集中的所有数据进行预处理，修复原始电力负荷数据集中存在异常值的数据，对原始电力负荷数据集中无异常的数据及修复后的数据进行标准化操作，获得标准化数据集；步骤S2：建立输入层节点数为114，输出层节点数为96的Attention
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GRU，并对Attention
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GRU初始化；步骤S3：采用精英反向学习的策略初始化灰狼种群；步骤S4：按照随机差分变异策略更新灰狼种群；步骤S5：计算并排序所有灰狼的适应度，当达到最大迭代次数时，将适应度最小的灰狼位置赋予Attention
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GRU，获得IGWO
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Attention
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GRU；步骤S6：利用标准化数据集训练IGWO
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Attention
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GRU，利用训练好的IGWO
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Attention
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GRU对实时的短期电力负荷进行预测。2.根据权利要求1所述的一种基于IGWO
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Attention
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GRU的短期电力负荷预测方法，其特征在于：步骤S1中，原始电力负荷数据集中存在异常值的数据是指，T时刻的电力负荷值与其前后相邻时刻的电力负荷值之间的相差均超过ε；修复原始电力负荷数据集中存在异常值的数据按如下公式进行期中，h
′
(T)为修复后T时刻的电力负荷值，h(T
‑
1)为T
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1时刻的原始电力负荷数据值，h(T+1)为T+1时刻的原始电力负荷数据值，h(T
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96)为T
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96时刻的原始电力负荷数据值，h(T+96)为T+96时刻的原始电力负荷数据值。3.根据权利要求1所述的一种基于IGWO
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Attention
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GRU的短期电力负荷预测方法，其特征在于：步骤S1中，对原始电力负荷数据集中无异常的数据及修复后的数据进行标准化操作的方法为：其中，x
*
为经标准化操作后的电力负荷数据，x为原始电力负荷数据集中无异常的数据或修复后的数据进行标准化操作，μ为原始电力负荷数据集中无异常的数据及修复后的数据的均值，σ为原始电力负荷数据集中无异常的数据及修复后的数据的标准差。4.根据权利要求1所述的一种基于IGWO
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Attention
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GRU的短期电力负荷预测方法，其特征在于：步骤S3中采用精英反向学习的策略初始化灰狼种群包括如下内容步骤S31：首先随机生成初始种群，并求初始种群的反向种群，反向种群的求解方式为：其中，X
k
为种群中第k个个体，为X
k
的反向个体，w为0～1之间的随机数，X
U
和X
L
分别表示第k个个体所在维度的上限和下限；将反向种群与初始种群按照适应度排序，选择适应度最优的前n个个体组成精英种群，具体表达式为：
其中，f()为适应度函数，n为种群个体总数；步骤S32：求反向种群时，若反向解跳出边界，通过以下方式重置灰狼位置：5.根据权利要求1所述的一种基于IGWO
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Attention
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GRU的短期电力负荷预测方法，其特征在于：步骤S4中按照随机差分变异策略更新灰狼种群，包括如下步骤步骤S41：包围猎物，灰狼种群内有着严格的等级制度，α狼为头狼，其社会等级最高，β狼的社会等级仅次于α狼，δ狼的社会等级低于α狼和β狼，ω狼的社会等级最低，每一只灰狼的位置都是待优化问题的一组候选解，其中，α狼为适应度最优的个体，β狼为适应度次优的个体，δ狼为适应度排名第三的个体，ω狼跟随前三种狼不断向猎物靠近，狼群发现猎物后，首先对猎物进行包围，此时灰狼的位置更新公式为：D＝|CX
P
(t)
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【专利技术属性】
技术研发人员：续欣莹，徐利美，刘展鹏，石新聪，赵金，李裕民，姚非，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：