基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法技术

一种基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，在离线阶段将用户特征信息编码、用户负荷套餐信息序列化处理，构建并训练基于注意力机制(Attention)

【技术实现步骤摘要】
基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法


[0001]本专利技术涉及的是一种电网智能控制领域的技术，具体是一种基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法。

技术介绍

[0002]在考虑多元信息融合的电力系统中，用户行为直接受到社会因素的影响，用户负荷的响应是用户行为的主要表现形式。常规明确的数学模型或者响应规则难以充分描述用户的行为，一方面常规建模方法难以涵盖全部数据，因此模型的结构和参数收到限制；另一方面，实际运行中电力系统的用户往往具有认知局限，决策未必是最优解。而现有基于神经网络的技术无法实现最优套餐选择的同时有效降低用户用能成本。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，通过神经网络学习用电套餐推荐策略，能够显著提高电力系统运行效率。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0005]本专利技术涉及一种基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，在离线阶段将用户特征信息编码、用户负荷套餐信息序列化处理，构建并训练基于注意力机制(Attention)
‑
长短期记忆(LSTM)的神经网络模型；在在线阶段通过分别构建编码信息和时间序列信息得到训练集和测试集，根据所选择的数据集和进行神经网络模型的训练与测试后，将所得结果代入多种用户套餐分析电力系统用户负荷的响应情况，实现最优套餐选择的同时有效降低用户用能成本，并作为电力系统运行的重要策略依据。r/>[0006]所述的用户特征信息包括：
[0007]①
行为主体，包括：用户的性别、年纪、工作、职业、收入水平和频率、教育水平，家中互联网使用情况，家人的年纪和居住时间等。
[0008]②
行为环境，包括：外部环境和内部环境。外部环境包括用户房屋种类、面积、状态，家用电器的类型、数量、使用时段，建筑能效评级、家用隔热类型。内部环境包括用户在试验开始前预期自己用电方式的改变、预期电费的变化、预期电器的变化、各类变化的比例，对能源供应商的满意度、新能源发电的满意度、自发电上网的意愿。
[0009]③
行为手段，包括试验前包括用户改变用电方式的意愿、已经做过的节电行为、已完成的节电行为的带来效果，用户房屋的供暖方式、热水使用习惯、烹饪方式、取暖偏好。试验后包括用户是否进行节电行为、对节点行为的了解程度、节电行为带来的影响，对套餐的认知水平、用能行为是否改变、烹饪方式是否改变、取暖行为是否改变，新安装的能源设备种类和数量、新安装的建筑设施种类。
[0010]④
行为结果，包括：用电行为的改变程度、对用电量的重视程度、对用电成本的重视程度，电费的改变比例、用电量的改变比例、不同时段电费电量的改变比例，改变用电量
的难易程度、不同时段改变用电量的难易程度、收获用电信息的影响，实际电费和预期的差距、转移负荷的方便程度和意愿、夜间用电的意愿，规划节电行为花费的时间。
[0011]⑤
行为客体，包括：用户的负荷和设备的数学建模，在信息处理中表现为用户的负荷信息。
[0012]所述的信息编码是指：用不同的代码与各种信息中的基本单位组成部分建立一一对应的关系，在进行信息处理时赋予信息元素以代码的过程。
[0013]所述的负荷套餐信息包括：
[0014]①
负荷信息：选择同一时间该用户不同年度的负荷数据，以周为单位，计算该周的平均日负荷曲线，分别为用户初始曲线和分配套餐后的曲线；计算两年该用户同样时间段两条平均负荷曲线的差值曲线，用于为用户分配套餐后的发生的变化；将所有曲线归一化，并将第一年的数据作为输入，差值曲线作为输出。
[0015]②
套餐信息：第一年度用户所有时刻电价相同，不使用电价套餐，第二年用户随机分配套餐，包括A、B、C、D四种套餐，套餐中包括三种电价类型，分别处在凌晨、傍晚和其他时间段，其中其他类型指部分用户没有分配正常的套餐。套餐中用能的价格根据国内的电价水平按比例转换。最后需要将能源套餐扩展转换为和负荷曲线保持统一的电价曲线，每30分钟一个点，形成扩展为48个点和用户信息一起作为输入数据。
[0016]所述的序列化处理是指：对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，并可以通过反序列化对象的状态重新创建该对象。
[0017]所述的神经网络模型是指：在用户信息处理的基础上构建用户负荷响应模型，考虑到用户信息包括编码形式的用户特征、时间序列形式的负荷信息和套餐信息，通过注意力机制和长短期记忆网络处理编码信息和时间序列信息，提高用户信息利用率，形成神经网络模型，用以分析用户套餐和用户信息对负荷响应的影响，具体包括：
[0018]①
构建注意力层，具体为：其中：F
A
为注意力层的输出；α
t
为每个时刻的注意力权重；W
t
为计算权重；为隐藏层状态值；b
t
为偏置；T为总时段。
[0019]②
构建LSTM模型，通过输入门、输出门、遗忘门实现信息的输入输出和状态更新，具体为：f
t
＝σ(W
f
[h
t
‑1,x
t
]+b
f
)，i
t
＝σ(W
i
[h
t
‑1,x
t
]+b
i
)，o
t
＝σ(W
o
[h
t
‑1,x
t
]+b
o
)，g
t
＝tanh(W
g
[h
t
‑1,x
t
]+b
g
)，s
t
＝f
t
s
t
‑1+i
t
g
t
，h
t
＝o
t
tanhs
t
，其中：f
t
为遗忘门；i
t
为输入门；o
t
为输出门；s
t
为当前的细胞状态值；h
t
为当前的隐藏层向量；g
t
为输入节点；σ为sigmoid函数；x
t
为当前输入网络的输入向量；W
f
、W
i
、W
o
、W
g
为权重；b
f
、b
i
、b
o
、b
g
为偏置。
[0020]③
构建基于Attention
‑
LSTM的神经网络模型：设计2层LSTM网络层，神经元数量分别为64和128，提高预测模型精度；在注意力机制层，为输出结果中重要的部分赋予更高的权重；引入dropout本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，其特征在于，在离线阶段将用户特征信息编码、用户负荷套餐信息序列化处理，构建并训练基于注意力机制(Attention)
‑
长短期记忆(LSTM)的神经网络模型；在在线阶段通过分别构建编码信息和时间序列信息得到训练集和测试集，根据所选择的数据集和进行神经网络模型的训练与测试后，将所得结果代入多种用户套餐分析电力系统用户负荷的响应情况，实现最优套餐选择的同时有效降低用户用能成本，并作为电力系统运行的重要策略依据。2.根据权利要求1所述的基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，其特征是，所述的用户特征信息包括：
①
行为主体，包括：用户的性别、年纪、工作、职业、收入水平和频率、教育水平，家中互联网使用情况，家人的年纪和居住时间；
②
行为环境，包括：外部环境和内部环境；外部环境包括用户房屋种类、面积、状态，家用电器的类型、数量、使用时段，建筑能效评级、家用隔热类型；
③
行为手段，包括试验前包括用户改变用电方式的意愿、已经做过的节电行为、已完成的节电行为的带来效果，用户房屋的供暖方式、热水使用习惯、烹饪方式、取暖偏好；试验后包括用户是否进行节电行为、对节点行为的了解程度、节电行为带来的影响，对套餐的认知水平、用能行为是否改变、烹饪方式是否改变、取暖行为是否改变，新安装的能源设备种类和数量、新安装的建筑设施种类；
④
行为结果，包括：用电行为的改变程度、对用电量的重视程度、对用电成本的重视程度，电费的改变比例、用电量的改变比例、不同时段电费电量的改变比例，改变用电量的难易程度、不同时段改变用电量的难易程度、收获用电信息的影响，实际电费和预期的差距、转移负荷的方便程度和意愿、夜间用电的意愿，规划节电行为花费的时间；
⑤
行为客体，包括：用户的负荷和设备的数学建模，在信息处理中表现为用户的负荷信息。3.根据权利要求2所述的基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，其特征是，所述的内部环境包括用户在试验开始前预期自己用电方式的改变、预期电费的变化、预期电器的变化、各类变化的比例，对能源供应商的满意度、新能源发电的满意度、自发电上网的意愿。4.根据权利要求1所述的基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，其特征是，所述的信息编码是指：用不同的代码与各种信息中的基本单位组成部分建立一一对应的关系，在进行信息处理时赋予信息元素以代码的过程。5.根据权利要求1所述的基于注意力机制和LSTM神经网络的用户负荷响应方法，其特征是，所述的负荷套餐信息包括：
①
负荷信息：选择同一时间该用户不同年度的负荷数据，以周为单位，计算该周的平均日负荷曲线，分别为用户初始曲线和分配套餐后的曲线；计算两年该用户同样时间段两条平均负荷曲线的差值曲线，用于为用户分配套餐后的发生的变化；将所有曲线归一化，并将第一年的数据作为输入，差值曲线作为输出；
②
套餐信息：第一年度用户所有时刻电价相同，不使用电价套餐，第二年用户随机分配套餐，包括A、B、C、D四种套餐，套餐中包括三种电价类型，分别处在凌晨、傍晚和其他时间段，其中其他类型指部分用户没有分配正常的套餐；套餐中用能的价格根据国内的电价水
平按比例转换；最后需要将能源套餐扩展转换为和负荷曲线保持统一的电价曲线，每30分钟一个点，形成扩展为48个点和用户信息一起作为输入数据。6.根据权利要求1所述的基于注意力机制和LSTM神经...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹卿，刘俊岭，刘雁行，乔如妤，陈宇，徐恺，于凯，李旭东，段泽晖，张梦雪，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司电力营销服务与运营管理分公司，
类型：发明
国别省市：