[发明专利]基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测方法在审

专利信息
申请号: 201911263271.5 申请日: 2019-12-10
公开(公告)号: CN111027772A 公开(公告)日: 2020-04-17
发明(设计)人: 李泽文;胡让;穆利智;易洋;钱雪社;刘湘;王梓糠;段芳铮;王志刚 申请(专利权)人: 长沙理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市深软翰琪知识产权代理有限公司 44380 代理人: 吴雅丽
地址: 410015 湖南省长*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 基于 pca dbilstm 因素 短期 负荷 预测 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于PCA‑DBILSTM的多因素短期负荷预测方法,首先对原始输入数据进行归一化和Onehot编码得到一个多维矩阵,并利用PCA方法对多维矩阵进行主成分提取,然后利用DBILSTM网络预测模型进行预测。通过与传统电力负荷预测方法对比,该方法平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均有所下降,结果表明该方法具有较高的预测精度。

技术领域

本发明涉及一种基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测方法。

背景技术

负荷预测在电力系统规划、能源交易、电力系统运行等方面起着主导作用。自上世纪90年代初以来,通过增加放松管制的结构和引入竞争市场,通过垄断的方式来管理的电力部门已经被重塑。短期负荷预测对于电力系统的可靠运行至关重要。电力系统短期负荷预测是一种基于历史负荷数据的方法,充分考虑气象、节假日等因素来预测未来几小时或几天的负荷。负荷预测的准确性将直接影响电力系统的安全性和经济性。在智能电网环境下,随着分布式发电、储能装置、电动汽车的发展,传统的电力负荷预测方法已经不能满足人们的需求。

目前,国内外研究学者对于电力系统短期负荷预测主要有两类预测方法:时间序列分析法和机器学习法。其中,时间序列分析法包含动平均法、指数平滑法、自回归求和移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)法等;其原理是利用历史负荷数据自身的时序性和自相关性进行分析,不需要考虑负荷产生的相关因素,只需要足够的序列样本就能够建立相应的预测模型,预测方法简单,但预测精度较低。机器学习法主要包含包括人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)法、支持向量机(SupportVector Machines,SVM)、遗传算法、随机森林等,其中ANN方法更是受到国内外学者的关注。有文献提出了一种将遗传算法与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络相结合的预测方法,由于遗传算法的全局搜索能力强,能够解决BP神经网络在学习过程中容易陷入到局部最小值的缺点,但BP神经网络在学习过程中,收敛速度较慢,算法效率低。现有技术中,使用SVM方法建立预测模型,由于SVM算法的本质就是解决一个线性约束的二次规划问题,能够确保它的解是唯一的、全局的和最优的。但对于大规模的样本学习时,其计算耗时较高,计算效率低。有文献中利用了循环神经网络(RNN),解决了前馈型神经网络无法处理序列数据的缺陷,但RNN的存储能力是有限的,随着时间序列之间的间隔增大,隐藏层的原有信息将会被覆盖,从而导致之前信息的缺失,容易造成梯度消失的情况。有文献提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory networks,LSTM)网络的预测方法,LSTM网络通过引入状态记忆单元,能够有效地解决RNN梯度爆炸的问题。

由于机器学习方法在处理序列数据时往往只考虑历史信息,而忽略了未来的信息,因此,有必要设计一种基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测方法,该基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测方法预测精度高。

发明的技术解决方案如下:

一种基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测方法,首先对原始输入数据进行归一化和Onehot编码得到一个多维矩阵,并利用PCA方法对多维矩阵进行主成分提取,然后利用DBILSTM网络预测模型进行预测。

步骤1:对原始输入数据进行归一化和Onehot编码得到一个多维矩阵;多维矩阵包括n个行向量,每个行向量中包含历史负荷以及多种影响因素(其中包含前一周同一时刻负荷、前一天同时刻负荷、前两天同一时刻负荷、前一天前一时刻负荷、预测日最高气温、预测日最低气温、预测日降水量、预测日湿度、预测日日期类型);

步骤2:对归一化后的数据集进行主成分分析,设定方差累计贡献率的阈值为95%,确定主成分的个数;

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