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    基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測?

    2024-04-17 07:29:14趙從杰潘文林
    計算機與數(shù)字工程 2024年1期
    關(guān)鍵詞:短時記憶雙向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    趙從杰 潘文林

    (1.云南民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院 昆明 650500)(2.云南民族大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院 昆明 650500)

    1 引言

    電力工業(yè)對于我國經(jīng)濟建設(shè)、國家安全、社會穩(wěn)定、生活質(zhì)量具有至關(guān)重要的作用,為了提高電力行業(yè)的安全性和經(jīng)濟性需要對電力負(fù)荷進行預(yù)測。經(jīng)過多年的研究,電力負(fù)荷預(yù)測方法也越來越成熟,電力負(fù)荷預(yù)測方法主要有電力彈性系數(shù)法、負(fù)荷密度、基于時間序列的ARMA 模型、回歸分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和混合技術(shù)等[1]。Ferlito等利用一種比較法引入了多種數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)來解決電網(wǎng)中的預(yù)測問題[2]。Heydari 等提出了一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實現(xiàn)對微電網(wǎng)中的風(fēng)能和太陽能發(fā)電量預(yù)測[3]。Moradzadeh等提出了一種基于支持向量回歸(SVR)和長-短期記憶(LSTM)模型的混合預(yù)測方法,對微電網(wǎng)進行了短期負(fù)荷預(yù)測[4]。在文獻[5]中,提出了一種季節(jié)性調(diào)整支持向量機(SSA-SVM)的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用混合技術(shù)進行短期電力負(fù)荷預(yù)測。Wen 等[6]使用各種深度學(xué)習(xí)算法、多層感知器(MLP)和支持向量機(SVM)對微電網(wǎng)進行了負(fù)荷預(yù)測。在其他一些研究中,也提出了將機器學(xué)習(xí)模型與優(yōu)化算法相結(jié)合的負(fù)荷預(yù)測方法。在文獻[7]中,采用支持向量機和粒子群優(yōu)化算法(PSO)的混合模型對微電網(wǎng)負(fù)荷進行短期預(yù)測。在文獻[8]中,提出了一種將小波變換(WT)與果蠅優(yōu)化(FFO)算法相結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測方法。在大多數(shù)情況下,這類混合模型由于輸入數(shù)據(jù)的高維性以及相關(guān)數(shù)據(jù)的時間序列特征無法識別出合適的數(shù)據(jù)模式,因而存在過擬合等問題。在最近的研究中,深度學(xué)習(xí)技術(shù)被用作一種強有力的工具。它們在預(yù)處理、處理和從原始數(shù)據(jù)中提取特征以及解決短期預(yù)測問題[9]中表現(xiàn)出色。在以往的研究中,人們提出了一些用于處理和預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)、深度自動編碼器(DAEs)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs)和深度信念神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DBNNs)。但DAE和DBNN 技術(shù)在理解與預(yù)期時間相關(guān)的時間序列樣本中的長依賴性方面存在困難[10],而CNN 方法具有最少的單元數(shù)和內(nèi)存,可以提取時間序列數(shù)據(jù)的基本特征。但是,過濾器選擇和層數(shù)是一些問題,如果選擇不當(dāng),可能會導(dǎo)致訓(xùn)練階段的過度擬合等問題。基于RNN 的LSTM 和GRU 等技術(shù)在時間序列數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)良好,能夠?qū)?fù)雜的非線性參數(shù)進行建模。GRU 網(wǎng)絡(luò)主要提取LSTM 網(wǎng)絡(luò)不能獲得的特征,并且比LSTM 網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜。然而,一些研究表明,由于前向訓(xùn)練,LSTM 算法在識別大容量數(shù)據(jù)模式時遇到了數(shù)據(jù)缺失和過度擬合等問題[11]。

    為了預(yù)測微電網(wǎng)的短期負(fù)荷,解決現(xiàn)有方法存在的問題,提出了一種稱為雙向LSTM(bilstm)的深度學(xué)習(xí)方法。雙向LSTM 是一種基于時間序列的技術(shù),它考慮了一段時間內(nèi)的所有數(shù)據(jù)行為,影響網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷的數(shù)據(jù)具有長期的互聯(lián)行為和模式。因此,該方法的雙向運動及其層間相互關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)消除了訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)丟失和過度擬合等問題。

    2 電力負(fù)荷數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

    2.1 電力負(fù)荷數(shù)據(jù)

    本文從歐洲互聯(lián)電網(wǎng)下載了相關(guān)數(shù)據(jù)(https://transparency.entsoe.eu/generation/r2/dayAheadAggregatedGeneration/show),以2019 年1 月1 日至2020年1 月1 日的瑞士電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)為案例,數(shù)據(jù)以每個小時整點記錄一次,共計8760 條數(shù)據(jù),負(fù)荷數(shù)據(jù)分布圖如圖1所示。

    圖1 瑞士2019年負(fù)荷分布圖

    很多外界因素都會影響電力負(fù)荷數(shù)據(jù),進而影響電力負(fù)荷預(yù)測的精準(zhǔn)度??紤]到瑞士的環(huán)境因素和人文因素,將瑞士當(dāng)?shù)匕l(fā)電能源種類及占比,家庭人口數(shù)量及占比,電價,日期等因素作為電力負(fù)荷預(yù)測的重要影響因子。如圖2 所示為2019 年瑞士不同能源發(fā)電占比分布圖,圖3為2019年瑞士電價分布圖。

    圖2 2019年瑞士能源發(fā)電分布圖

    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1)數(shù)據(jù)補全

    在下載數(shù)據(jù)過程中發(fā)現(xiàn)由于記錄數(shù)據(jù)設(shè)備故障或一些人為操作有部分電等原因?qū)е码娏ω?fù)荷數(shù)據(jù)缺失,為了達(dá)到較為準(zhǔn)確的預(yù)測效果,需要對缺失的數(shù)據(jù)進行補全。本文采用雙線性插值法進行數(shù)據(jù)補全。

    2)歸一化處理

    由于單價、負(fù)荷量、發(fā)電能源種類及占比等因素是不同量綱的,且雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的敏感度較高,數(shù)據(jù)尺度過大也會影響負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。故對數(shù)據(jù)進行如式(1)的歸一化處理。

    式中xnorm為數(shù)據(jù)歸一化處理后的負(fù)荷數(shù)據(jù),在0~1之間。x為原始數(shù)據(jù),xmin最小電荷值,xmax為最大電荷值。

    3 基于雙向長短時記憶的負(fù)荷預(yù)測

    長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)是在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的基礎(chǔ)上演化而來,主要解決了梯度消失或梯度爆炸的問題[12]。LSTM將RNN的輸入數(shù)據(jù)x(t)和隱藏層信息a(t-1) 變?yōu)檩斎霐?shù)據(jù)x(t),隱藏層信息a(t-1) 和記憶單元c(t-1) 。參數(shù)的求解方法也發(fā)生了變化。雙向長短時記憶(BiLSTM)是在LSTM的基礎(chǔ)上結(jié)合了輸入序列在前向和后向兩個方向上的信息。對于t時刻的輸出,前向LSTM 層具有輸入序列中t時刻以及之前時刻的信息,而后向LSTM 層中具有輸入序列中t時刻以及之后時刻的信息。前向LSTM 層t時刻的輸出記作h→t,后向LSTM 層t時刻的輸出結(jié)果記作h←t,兩個LSTM 層輸出的向量可以使用相加、平均值或連接等方式進行處理。如圖4 所示為雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

    圖4 雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    輸入數(shù)據(jù)主要包括真實電荷值,發(fā)電能源種類及占比,家庭人口數(shù)量及占比,電價,日期;輸出層為電力負(fù)荷值。

    4 仿真與驗證

    利用第1 節(jié)中的數(shù)據(jù)對本文提出的基于雙向長短時電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方法進行驗證。此外還跟文獻[13]提出雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法進行對比,實現(xiàn)對一天、一周的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測。本文用相關(guān)系數(shù)(R)、均方誤差(MSE)和均方根誤差(RMSE)等指標(biāo)來評價Bi-LSTM 網(wǎng)絡(luò)的性能。R 指數(shù)顯示了預(yù)測值與實際值之間的一種相關(guān)性,R 的最大值表明了網(wǎng)絡(luò)的高精度。MSE 和RMSE 指標(biāo)顯示了為每個樣本計算的這些指標(biāo)的預(yù)測誤差。一天負(fù)荷預(yù)測的R 值為0.9987,MSE 和RMSE 分別為0.0799 和0.2826。如圖5為雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一天的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果,圖6 為雙長短時記憶一天的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果,圖7 為雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一周的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果,圖8 為雙長短時記憶一周的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

    圖5 雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一天的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果

    圖6 雙長短時記憶一天的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果

    圖7 雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一周的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果

    圖8 雙長短時記憶一周的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測

    5 結(jié)語

    本文為了實現(xiàn)對瑞士電網(wǎng)的點和預(yù)測,提出了一種稱為雙向長短時記憶的深度學(xué)習(xí)算法。與其他深度學(xué)習(xí)技術(shù)不同,bilstm 方法由于其獨特的結(jié)構(gòu)和雙向的訓(xùn)練程序,提供了處理大量時間序列數(shù)據(jù)的強大能力。此外,在訓(xùn)練階段避免數(shù)據(jù)丟失和過度擬合的問題。利用輸入數(shù)據(jù)對bilstm 網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,并以1h 為間隔對微網(wǎng)負(fù)荷進行預(yù)測。通過相關(guān)系數(shù)(R)、均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)等性能評價指標(biāo)對預(yù)測結(jié)果進行分析。將雙長短時記憶法與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較評價,結(jié)果表明本文提出的深度學(xué)習(xí)方法在電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測中具有較好的效果。

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