一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，该方法包括以下步骤：步骤1、对原始数据进行空值处理、异常值进行检测和处理；步骤2、将步骤1处理之后的一个时间序列，对时间序列的每个时间步的输入包括过去若干个时间步的电力负载数据输入到RNN模型中进行训练。本发明专利技术使用RNN模型充分利用历史数据来进行预测，具有较高的预测准确性和稳定性。通过对历史负载数据的学习，RNN可以捕捉到数据的时序特征和长期依赖关系，从而更好地预测未来负载变化。地预测未来负载变化。地预测未来负载变化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法


[0001]本专利技术涉及一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，属于电力负载预测优化


技术介绍

[0002]电力负载预测指利用历史电力负载数据和相关信息，通过数学模型和算法来预测未来一段时间内的电力负载。电力负载是指消费者对电力系统的实时用电需求。负载预测的目的是为了使电力系统能够更好地规划和调度电力资源，以满足未来的电力需求。电力负载预测在电力行业中具有广泛的应用，包括电力资源调度、市场交易和电力供需平衡等方面。传统的电力负载预测方法主要基于时间序列分析、回归分析、人工神经网络等方法。
[0003]现有的人工神经网络中的深度学习模型是一种基于人工神经网络的机器学习方法通过多层非线性变换对数据进行抽象和表征学习，可以有效地处理大规模、高维度的数据。在电力负载预测方面，深度学习模型被广泛应用，例如使用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等模型进行负载预测。使用深度学习模型进行电力负载预测和并行优化的优点主要包括提高预测精度、加速计算速度、优化模型结构、提高能耗效率等方面。
[0004]随着电力系统的迅速发展和数据量的快速增加，传统方法已经难以满足电力负载预测的需求：训练精度和训练速度。因此，电力科研工作者开始探索新的方法，如深度学习、并行计算等技术在电力负载预测中的应用，旨在提高预测精度和训练速度。这些新技术具有强大的数据处理和分析能力，并可以通过优化模型结构和并行计算来提高电力负载预测的效率和准确性。这些新技术的应用将为电力系统的发展带来新的机遇和挑战，有望实现更加智能、高效、可靠和可持续的电力供应。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，解决现有技术存在的问题。
[0006]本专利技术采取的技术方案为：一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，该方法包括以下步骤：
[0007]步骤1、对原始数据进行空值处理、异常值进行检测和处理；
[0008]步骤2、将步骤1处理之后的一个时间序列，对时间序列的每个时间步的输入包括过去若干个时间步的电力负载数据输入到RNN模型中进行训练。
[0009]进一步地，上述步骤1中检测和处理的步骤具体如下：
[0010]步骤101：原始数据包含来自不同国家的真实电力负载、风力发电和太阳能发电的历史数据的Global Energy Forecasting Competition数据集；
[0011]步骤102：将步骤101的源生数据集中缺失值进行处理；
[0012]步骤103：将步骤102中空值处理后对异常值进行检测和处理，剔除异常数据；
[0013]步骤104：将原始数据按照时间分为训练集、验证集和测试集；
[0014]步骤105：根据问题需求，对数据进行转换，将温度从摄氏度转换为华氏度、将时间戳转换为datetime格式；对于时间序列数据，进行重采样和插值，以填补缺失值或规范数据采样频率；
[0015]步骤106：通过特征工程，对步骤105中重采样和插值处理后的数据进行特征提取，以用于模型训练；
[0016]步骤107：对步骤105中经过重采样和差值处理的数据，提取时间特征和统计特征来表征电力负载的变化规律。时间特征包括小时、星期、季节、假期等；统计特征包括历史负载数据的最大值、最小值、平均值、标准差等；
[0017]步骤108：对步骤107得到的数据进行归一化处理，使各个特征的取值范围统一为[0,1]，避免某些特征对模型训练产生过大的影响，采用线性变换的方法实现归一化；
[0018]步骤109：数据并行化处理，由于数据规模过大，将数据分成多个小批次进行处理，提高模型训练的效率；
[0019]步骤110：将处理后的数据保存下来，便于后续的模型训练和预测使用。
[0020]进一步地，上述步骤102中缺失值处理方法为：用前一时刻的值进行填充处理。
[0021]进一步地，上述步骤103中异常数据剔除方法使用3σ法则。
[0022]进一步地，上述步骤104中将前80％的数据作为训练集，中间的10％作为验证集，最后的10％作为测试集。
[0023]进一步地，上述步骤108中归一化公式为：其中xmax为样本数据的最大值，xmin为样本数据的最小值。
[0024]进一步地，上述步骤2中RNN训练方法步骤如下：
[0025]步骤201：将预处理后的数据按照设定的时间窗口和滞后期进行滑动窗口处理，形成模型所需要的特征；采用滑动窗口方法将过去若干个时间点的数据作为特征输入到RNN模型中，以预测未来的负载；
[0026]步骤202：将输入到RNN模型中的特征矩阵按照70％训练集、15％验证集和15％测试集的比例划分；
[0027]步骤203：分别将训练集和测试集按照最大最小值进行归一化处理；
[0028]步骤204：将归一化后的训练集输入到RNN模型中进行训练；
[0029]步骤205：使用BPTT算法训练循环神经网络(RNN)；BPTT算法是一种反向传播算法，它将RNN展开成前馈神经网络，并将每个时间步看作网络的一个层。对于每个时间步，使用反向传播算法计算当前时间步的损失函数对神经网络参数的梯度，并将每个时间步的梯度累加起来，最终得到整个序列的梯度。BPTT算法能够处理任意长度的序列，但需要在整个序列上进行反向传播，因此在处理长序列时会出现计算和存储成本过高的问题，同时需要特殊的处理来避免梯度消失或爆炸的问题；
[0030]步骤206：将训练数据集划分成多个子集，每个子集由一个独立的计算单元处理，每个计算单元使用相同的RNN模型，并在每个时间步上更新模型参数，最后，将各计算单元处理的结果进行聚合，得到最终结果；
[0031]步骤207：要将RNN模型移植到GPU上，利用GPU的并行计算能力进行训练和推理，需
按以下步骤：先安装GPU驱动和CUDA，选GPU支持的框架和库。再将RNN模型部署到GPU上，并指定GPU为计算设备。然后用模型对输入数据进行前向传播，获取推理结果。要注意GPU显存是否充足，可用GPU优化技术提高性能。最后可参考框架文档和优化指南获取更多信息。GPU加速可以显著提升计算速度，加快模型训练和预测的过程；
[0032]步骤208：将归一化好的测试集输入到训练好的RNN模型中进行测试。
[0033]进一步地，上述RNN训练方法步骤还包括步骤209：对训练好的模型进行性能分析，采用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评估，通过消融实验、使用不同的参数对历史电力负载数据的结果进行对比。
[0034]进一步地，上述在模型训练阶段，采用反向传播算法进行模型训练。
[0035]本专利技术的有益效果：与现有技术相比，本专利技术的效果如下：
[0036]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1、对原始数据进行空值处理、异常值进行检测和处理；步骤2、将步骤1处理之后的一个时间序列，对时间序列的每个时间步的输入包括过去若干个时间步的电力负载数据输入到RNN模型中进行训练。2.根据权利要求1所述的一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，其特征在于：步骤1中检测和处理的步骤具体如下：步骤101：原始数据包含来自不同国家的真实电力负载、风力发电和太阳能发电的历史数据的Global Energy Forecasting Competition数据集；步骤102：将步骤101的源生数据集中缺失值进行处理；步骤103：将步骤102中空值处理后对异常值进行检测和处理，剔除异常数据；步骤104：将原始数据按照时间分为训练集、验证集和测试集；步骤105：根据问题需求，对数据进行转换，将温度从摄氏度转换为华氏度、将时间戳转换为datetime格式；对于时间序列数据，进行重采样和插值；步骤106：通过特征工程，对步骤105中重采样和插值处理后的数据进行特征提取，以用于模型训练；步骤107：对步骤105中经过重采样和差值处理的数据，提取时间特征和统计特征来表征电力负载的变化规律，时间特征包括小时、星期、季节、假期等；统计特征包括历史负载数据的最大值、最小值、平均值、标准差等；步骤108：对步骤107中提取到的特征数据进行归一化处理，将原始数据线性化的方法转换到[0,1]的范围；步骤109：数据并行化处理；步骤110：将处理后的数据保存下来。3.根据权利要求2所述的一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，其特征在于：步骤102中缺失值处理方法为：用前一时刻的值进行填充处理。4.根据权利要求2所述的一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，其特征在于：步骤103中异常数据剔除方法使用3σ法则。5.根据权利要求2所述的一种基于RNN模型的数据密集型电力负载预测并行优化方法，其特征在于：步骤104中将前80％的数据作为训练集，中间的10％作为验证集，最后的10％作为测试集。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙玉江，甘润东，李洵，卫薇，王杰峰，王策，钟掖，龙娜，卢仁猛，孙骏，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：