[发明专利]一种计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测方法及装置在审
申请号: | 202011075454.7 | 申请日: | 2020-10-09 |
公开(公告)号: | CN112288137A | 公开(公告)日: | 2021-01-29 |
发明(设计)人: | 冯荣强;韩韬;杨勇;赵磊;吴雪琼;陈蕾;郑伟彦;黄武浩;章玮;姜健;刘宏伟;余慧华;傅靖 | 申请(专利权)人: | 国网电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02;G06Q50/06 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 母秋松 |
地址: | 211106 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电价 attention 机制 lstm 短期 负荷 预测 方法 装置 | ||
本发明公开了一种计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测方法及装置,构建LSTM输入特征向量Ui(t),并对输入特征向量进行归一化处理,得到处理后输入特征向量Ui(t);将处理后特征向量Ui(t)输入LSTM的隐藏层进行训练,得到训练后特征向量U'i(t);利用Attention机制对训练后特征向量U'i(t)进行计算,得到特征权重向量hk';将特征权重向量hk',训练后的特征向量U'i(t)输入LSTM的全连接层,经过全连接层的训练,得到最终预测值yt。本发明提供一种科学合理,适用性强,效果佳,能够实现提高短期电力负荷精准度的预测方法。
技术领域
本发明涉及一种计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测方法及装置,属于电力信息技术领域。
背景技术
目前,电力负荷预测在电力系统中占有非常重要的地位,是电力系统运行分析统筹规划的依据。短期负荷预测能够为电网调度提供线路转供计划,调整电网运行方式,是保证电网短期内顺利运行的有效手段之一。
随着电力市场改革的不断演变,电力市场运营模式趋向自由化,电价的实时性成为影响负荷波动的主要因素,增加了负荷预测的难度,因此实时电价下的短期负荷预测意义重大。另一方面,电网市场规模急速增长、设备种类数量不断增加,智能化水平不断提高,负荷采集数据的数据量和准确性都急速上升,为短期负荷预测提供了数据基础。所以,增加短期负荷预测准确性已成为当前亟待解决的问题。
近年来,人工智能方法在电力负荷预测领域取得了巨大进步,其中深度学习因其处理非线性映射能力的突出被经常使用。卷积神经网络、循环神经网络等都是很好的预测技术,应用面较广泛,但在使用过程中依然有如下问题:负荷预测时没有考虑时序数据的时间相关性,无时间特征;在训练过程中将输入重要数据和普通数据的特征向量平等对待,对负荷预测精度存在一定影响;忽略了电力市场环境下电价变化对负荷预测的影响程度。
发明内容
目的:为了提高负荷预测的精度,本发明在考虑实时电价因素、历史时序数据、输入特征权重的基础上提供一种科学合理,适用性强,效果佳,能够实现提高短期电力负荷精准度的预测方法。
技术方案:为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
一种计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测方法,包括如下步骤:
构建LSTM输入特征向量Ui(t),所述输入特征向量Ui(t)包括与电网相关的电价、温度、湿度、降雨、负荷的数量,并对输入特征向量进行归一化处理,得到处理后输入特征向量Ui(t);
将处理后特征向量Ui(t)输入LSTM的隐藏层进行训练,得到训练后特征向量U'i(t);
利用Attention机制对训练后特征向量U'i(t)进行计算,得到特征权重向量hk';
将特征权重向量hk',训练后的特征向量U'i(t)输入LSTM的全连接层,经过全连接层的训练,得到最终负荷预测值yt。
一种计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测装置,包括如下模块:
第一模块:用于构建LSTM输入特征向量Ui(t),所述输入特征向量Ui(t)包括与电网相关的电价、温度、湿度、降雨、负荷的数量,并对输入特征向量进行归一化处理,得到处理后输入特征向量Ui(t);
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