一种基于生成对抗网络的基线负荷估计方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于生成对抗网络的基线负荷估计方法和装置，用于电力系统，所述电力系统包括多个用户终端。所述方法包括通过构建并训练包括第一生成模型和判别模型的生成对抗网络，得到第二生成模型，将需要估计基线负荷的用户终端的负荷序列输入至第二生成模型，使用输出的估计序列替换负荷序列中需求响应时段对应的负荷数据，即可得到估计的基线负荷序列。本发明专利技术中利用了生成对抗网络，考虑了时序上的负荷数据之间的关联，提高了基线负荷估计结果的可靠性，且仅需要用户终端自己的负荷数据就可以进行基线负荷估计，不需要依靠其他用户的负荷数据或其它非负荷类型数据，提高了在实际应用中的鲁棒性。了在实际应用中的鲁棒性。了在实际应用中的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于生成对抗网络的基线负荷估计方法和装置


[0001]本专利技术涉及电力系统
，尤其涉及一种基于生成对抗网络的基线负荷估计方法和装置。

技术介绍

[0002]需求响应是指通过调度电力需求侧的灵活性资源来应对电力供需之间的不平衡并协助新能源消纳的项目，可以提高电力系统的灵活性与可靠性。在电力需求响应项目效果评价中，用户的基线负荷能够为评价电力需求响应对用户负荷调整程度提供定量的依据，但需求响应时期的基线负荷无法被测量，因此需要对基线负荷进行估计。
[0003]现阶段的基线负荷估计方法，主要分为三类：平均法、回归法以及控制组法。
[0004]其中，平均法为根据用户参与需求响应之前的历史负荷进行平均计算得到估计结果。由于只对历史负荷数据进行简单的统计分析与计算，不考虑其他因素，而用户负荷的波动性和随机性都很大，导致平均法估计的结果误差大，且不具有泛化性与鲁棒性。
[0005]回归法为通过构建基线负荷与其它因素(例如时间、天气、社会等)之间的关系，进行线性/非线性拟合得到估计结果。为了描述拟合关系，通常需要构建拟合函数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的基线负荷估计方法，其特征在于，用于电力系统，所述电力系统包括多个用户终端，所述方法包括：响应模型训练请求，采用双向门控循环单元和多层感知器构建生成对抗网络；其中，所述生成对抗网络包括第一生成模型和判别模型；获取全部所述用户终端未参与需求响应的历史负荷数据，构建样本序列组，结合预设的事件池计算模拟序列组；基于所述样本序列组和所述模拟序列组，训练所述第一生成模型和所述判别模型，得到第二生成模型；当接收到所述电力系统的基线负荷估计请求时，从所述基线负荷估计请求中提取需求响应时段，获取所述基线负荷估计请求对应的实际负荷数据，构建负荷序列；将所述负荷序列输入至所述第二生成模型，输出估计序列；采用所述估计序列中所述需求响应时段对应的估计数据，替换所述负荷序列中所述需求响应时段对应的负荷数据，得到基线负荷序列。2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的基线负荷估计方法，其特征在于，所述事件池包括根据历史需求响应事件得到的多条记录，所述记录包括用户终端类型、时刻点和相应的负荷改变比例；所述获取全部所述用户终端未参与需求响应的历史负荷数据，构建样本序列组，结合所述事件池计算模拟序列组包括：获取多个所述用户终端多日未参与需求响应的历史负荷数据，按照预设时刻点提取历史负荷值，分别构建元素个数为所述预设时刻点的个数的样本序列，组成样本序列数量为所述用户终端的数量与天数的乘积的样本序列组；根据预设的需求响应历史时段集，从每个所述样本序列中选取部分元素作为目标元素；从所述事件池中分别提取与每个所述目标元素对应的用户终端类型相同且时刻点相同的记录并从中随机抽取预设数量作为目标记录，根据所述目标记录计算每个所述目标元素对应的平均负荷改变比例；根据所述平均负荷改变比例，计算每个所述目标元素对应的模拟值，将所述目标元素替换为对应的所述模拟值，得到所述模拟序列组。3.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的基线负荷估计方法，其特征在于，根据预设的需求响应历史时段集，从每个所述样本序列中选取部分元素作为目标元素，包括：随机为每个所述样本序列匹配所述需求响应历史时段集中的一个历史时段；选取所述样本序列中与所述历史时段的对应的元素作为目标元素。4.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的基线负荷估计方法，其特征在于，所述模拟值的计算公式为：x
′
＝x
·
(1
‑
p)+η其中，x为所述目标元素，p为所述目标元素对应的平均负荷改变比例，x
′
为所述模拟值，η为随机高斯噪声。5.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的基线负荷估计方法，其特征在于，所述判别模型输出的分数为输入数据的数据真实概率；
所述基于所述样本序列组和所述模拟序列组，训练所述第一生成模型和所述判别模型，得到第二生成模型，包括：从所述模拟序列组中随机抽取一条目标模拟序列输入至所述第一生成模型，输出虚假序列；计算所述虚假序列与所述目标模拟序列对应的目标样本序列之间的随机序列；将所述虚假序列输入至所述判别模型，输出第一判别分数；将所述目标样本序列输入至所述判别模型，输出第二判别分数；将所述随机序列输入至所述判别模型，输出第三判别分数；根据所述第一判别分数构建第一损失函数，训练所述第一生成模型；根据所述第一判别分数、所述第二判别分数和所述第三判别分数构建第二损失函数，训练所述判别模型；跳转执行所述从所述模拟序列组中随机抽取一条模拟序列输入至所述第一生成模型，所述第一生成模型输出虚假序列，直至所述第一损失函数和所述第二损失函数收敛，所述第一生成模型训练完成后得到所述第二生成模型。6.根据权利要求5所述的基于生成对抗网络的基线负荷估计方法，其特征在于，所述随机序列的计算公式为：其中，为所述随机序列，为所述虚假序列，X为所述目标样本序列，∈为服从(0,1)上均匀分...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻磊，谈竹奎，刘通，王扬，林心昊，蔡永翔，刘胤良，肖小兵，段舒尹，白浩，史训涛，徐敏，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
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