基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法

技术领域

本发明属于电力技术领域，具体为基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法。

背景技术：

随着电网智能化的发展，对电网经济运行和能源调度的要求越来越高。而电网负荷预测作为一个重要的技术手段，得到了广泛的应用。

传统的电网负荷预测方法主要采用统计学方法和回归分析方法。这些方法需要进行大量的数据处理和特征工程，通常需要手动选择和提取特征，并且预测精度有一定的限制。这是因为电网负荷存在复杂的非线性关系，传统方法难以准确捕捉这种复杂模式。

发明内容

针对背景技术所述的不足，本发明提供基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法。具体如下：

基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法：通过电脑做如下操作，

步骤1：数据准备：准备历史电网负荷数据集，并将其划分为训练集和测试集；

步骤2：数据预处理：对数据进行清洗和预处理，包括删除异常值、缺失值填充、归一化等，以保证数据的可靠性和标准化；

步骤3：特征提取：从历史负荷数据集中提取有用的特征，包括时间戳、季节性、天气状况等信息，以及先前时间点的负荷值等；

步骤4：网络构建：构建多层感知机(MLP)神经网络结构，包括输入层、若干隐藏层和输出层；确定每层的节点数量和激活函数，并针对问题的复杂性和规模进行适当的调整；

步骤5：网络训练：使用训练集对MLP神经网络进行训练，通过反向传播算法来调整网络的权重和偏置，以使网络能够逐渐减小预测误差；

步骤6：模型评估：使用测试集评估训练好的MLP模型的性能，计算预测结果与实际负荷之间的误差指标，如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等；

步骤7：预测应用：使用训练好的MLP模型进行电力负荷的预测；将未来的特征输入到训练好的网络中，通过前向传播计算得到相应的预测结果。

训练集应包含足够的历史数据，以便模型能够学习到数据的规律和特征。同时，训练集还需要保证样本的多样性和充分性，以提高模型的泛化能力。训练集中的历史电网负荷数据应不少于5万条。

测试集中的数据通常不包含在训练集中，并且要保证与实际情况相符合，以评估模型的实际预测精度。

历史电网负荷数据集、训练集和测试集分别是电网负荷预测模型训练和测试所需的数据集合。其中历史电网负荷数据集是模型训练和测试的基础，而训练集和测试集则是从历史数据中划分出来的数据子集，用于训练和测试电网负荷预测模型。

数据预处理的目的是将原始数据转换为更易于分析和建模的形式，同时消除数据中的噪声和不必要特征，提高模型的可靠性和泛化能力。

所述标准差方法，是假设数据服从正态分布，可以计算数据的均值和标准差，然后根据人工设定的标准差阈值范围来判断是否为异常值，并进行删除。

所述箱线图方法，是使用箱线图可以可视化数据的分布情况，通过判断离群点的位置来确定异常值，并将其删除。

所述均值填充：使用特征列的平均值来填充缺失值。

中位数填充：使用特征列的中位数来填充缺失值。

有益的技术效果

本发明方法具有如下特点：

高预测准确度：神经网络具有强大的建模能力，能够自动提取和组合特征，并对电网负荷的复杂关系进行建模。相比传统的统计学方法和回归分析方法，神经网络在非线性问题上表现优异，可以提供更准确的负荷预测结果。

自适应性和泛化能力：神经网络能够根据实际数据自适应地调整模型参数，适应不同时间尺度、季节和天气条件下的负荷变化。它还具有良好的泛化能力，即能够对新的、未见过的数据进行预测。

特征提取和组合能力：通过训练，神经网络可以自动地从原始输入数据中提取和组合有用的特征，无需手动进行特征工程。这样可以减少人工干预，同时提高了预测模型的鲁棒性和适应性。

实时性和灵活性：神经网络模型可以在实时或近实时的情况下进行负荷预测，帮助电网运营人员及时做出调度决策。此外，神经网络模型的灵活性使得可以根据需要进行模型更新和调整，以适应电网运行的变化。

可扩展性：随着数据量的增长和计算资源的提升，神经网络模型可以相对容易地进行扩展和优化，以提高预测性能。这使得它在面对复杂的电网系统、大规模负荷预测和预测精度要求的增加时具备应对能力。

附图说明

图1为本发明的流程框图。

图2为步骤4的流程框图。

图3为步骤5的流程框图。

图4为步骤7的流程框图。

具体实施方式

现结合附图详细说明本发明的结构特点。

参见图1，基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法，通过电脑做如下操作，

步骤1：数据准备：准备历史电网负荷数据集，并将其划分为训练集和测试集；

步骤2：数据预处理：对数据进行清洗和预处理，包括删除异常值、缺失值填充、归一化等，以保证数据的可靠性和标准化；

步骤3：特征提取：从历史负荷数据集中提取有用的特征，包括时间戳、季节性、天气状况等信息，以及先前时间点的负荷值等；

步骤4：网络构建：构建多层感知机(MLP)神经网络结构，包括输入层、若干隐藏层和输出层；确定每层的节点数量和激活函数，并针对问题的复杂性和规模进行适当的调整；

步骤5：网络训练：使用训练集对MLP神经网络进行训练，通过反向传播算法来调整网络的权重和偏置，以使网络能够逐渐减小预测误差；

步骤6：模型评估：使用测试集评估训练好的MLP模型的性能，计算预测结果与实际负荷之间的误差指标，如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等；

步骤7：预测应用：使用训练好的MLP模型进行电力负荷的预测；将未来的特征输入到训练好的网络中，通过前向传播计算得到相应的预测结果。

进一步说，在步骤1中，历史电网负荷数据集是指采集的过去一段时间内的电网负荷数据，具体包括以天、小时和/或分钟为单位进行采集和存储；换言之，历史电网负荷数据包含电网负荷的时间序列信息——在每个时间点的负荷值、时间戳、日期、季节性、天气。

训练集是历史电网负荷数据集的一个子集，它是用来训练电网负荷预测模型。训练集应包含足够的历史数据，以便模型能够学习到数据的规律和特征。同时，训练集还需要保证样本的多样性和充分性，以提高模型的泛化能力。训练集中的历史电网负荷数据应不少于5万条。

测试集也是历史电网负荷数据集的一个子集，用来对训练好的电网负荷预测模型进行评估和测试。测试集中的数据通常不包含在训练集中，并且要保证与实际情况相符合，以评估模型的实际预测精度。

历史电网负荷数据集、训练集和测试集分别是电网负荷预测模型训练和测试所需的数据集合。其中历史电网负荷数据集是模型训练和测试的基础，而训练集和测试集则是从历史数据中划分出来的数据子集，用于训练和测试电网负荷预测模型。

进一步说，在步骤2中，数据清洗，是指对数据进行检查、修正和删除异常、不准确、重复、缺失或无关数据的过程，以保证数据的质量和准确性。

数据预处理，是指在对数据进行分析或建模之前，对数据进行的各种操作，主要包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理、标准化、降维等。数据预处理的目的是将原始数据转换为更易于分析和建模的形式，同时消除数据中的噪声和不必要特征，提高模型的可靠性和泛化能力。

进一步说，在步骤2中，所述删除异常值，是指通过识别和检测数据中的异常值，并将其从数据集中移除的过程。删除异常值的方法为标准差方法或/和箱线图方法：

所述标准差方法，是假设数据服从正态分布，可以计算数据的均值和标准差，然后根据人工设定的标准差阈值范围来判断是否为异常值，并进行删除。

所述箱线图方法，是使用箱线图可以可视化数据的分布情况，通过判断离群点的位置来确定异常值，并将其删除。

所述缺失值填充，是指处理数据中存在的缺失值，以保证数据集的完整性和准确性。缺失值填充方法为均值填充或中位数填充；

所述均值填充：使用特征列的平均值来填充缺失值。

中位数填充：使用特征列的中位数来填充缺失值。

所述归一化，是对数据进行预处理的一种方法，将不同特征或不同尺度的数据转化为统一的标准范围。常用的归一化方法包括：最小-最大归一化或标准化。

其中，最小-最大归一化(Min-Max，归一化)是将数据线性地映射到[0,1]的范围内。标准化(Z-Score，归一化)是通过计算数据的均值和标准差，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。

进一步说，在步骤3中，时间戳，是指年份、月份、日期、星期几、小时和/或分钟。季节性，是指使用一些季节指标来捕捉负荷数据的季节性变化，包括某个季节中的平均负荷量、最大值、最小值、中位数等。

天气状况，是指天气信息对电力负荷产生影响；天气信息指气温、湿度和/或风速，前述天气信息可以从气象站或者通过天气预报获取，或者通过天气预报来获取天气情况，并将其添加到模型中。

先前时间点的负荷值，是指当前的负荷值通常与过去的负荷值相关，因此可以使用先前几个时间点的负荷值作为特征。

此外，节假日和特殊事件，例如国家法定节假日、大型活动、灾难等关键日期的负荷可能会发生变化，也可以将这些日期作为特征输入到模型中。

参见图2，进一步说，在步骤4中，构建多层感知机(MLP)神经网络结构并确定每层的节点数量和激活函数的方法为：

步骤4.1确定输入层的节点数量：输入层的节点数量应该等于所选特征的数量。每个特征都应该有一个对应的节点。

步骤4.2确定输出层的节点数量：对于负荷预测问题，输出层应该只有一个节点来输出预测的负荷值。如果是分类问题，则输出层的节点数量应该与类别数量相等。

步骤4.3确定隐藏层的数量和节点数量：隐藏层的数量和节点数量是关键的调整参数，是对网络结构进行细化的关键点。在选择节点数量时，使用多个隐藏层：其中第一个隐藏层的节点数量等于输入层节点数量的两倍，每个后续隐藏层的节点数量逐渐减少一半。

步骤4.4确定每层的激活函数：对每个隐藏层的节点用ReLU或sigmoid激活函数；ReLU和Sigmoid都是非线性激活函数，能够增加神经网络模型的非线性拟合能力。在电网负荷预测中，负荷数据通常存在复杂的非线性关系，使用非线性激活函数可以更好地捕捉这些关系，提高模型的表达能力。而电网负荷预测模型的输出通常是负荷值或负荷分类。由于Sigmoid函数将输出限制在0到1之间，并可以解释为概率，因此适用于二分类问题，并能提供更直接的概率解释。而ReLU函数则不会对输出进行限制，适用于回归问题。

步骤4.5选择合适的损失函数：选择合适的损失函数来衡量预测值和真实值之间的差异。损失函数可以是均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)或交叉熵损失。对于回归问题，采用均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)；对于分类问题，采用交叉熵损失函数。

进一步说，交叉熵损失(Cross-Entropyloss)是一种常用的损失函数，通常用于分类问题中。在分类问题中，需要将模型的输出与真实标签进行比较，以度量模型预测的准确程度。交叉摘损失是一种衡量模型输出与真实标签之间差异的方法，它主要基于信息论中的熵和交叉熵的概念。

假设有一个分类问题，其中y表示真实标签，

其中，m表示类别数。如果是二分类问题，那么m＝2。在此情况下，交叉摘损失简化为:

可以看出，当真实标签为1时，希望模型的输出尽可能接近1，否则损失会增加；

当真实标签为0时，则希望模型的输出尽可能接近0，否则损失也会增加。

因此，交叉熵损失能够有效地徰罚模型的不准确预测，并推动模型朝着正确的方向优化。

在深度学习中，交叉熵损失通常与softmax激活函数一起使用，来计算模型的输出概率分布。交叉熵损失还可以通过正则化技术来进一步优化模型的性能。总体而言，交叉熵损失是一种广泛使用的损失函数，在分类问题中取得了很好的效果

在深度学习中，交叉熵损失通常与softmax激活函数一起使用，来计算模型的输出概率分布。交叉熵损失还可以通过正则化技术来进一步优化模型的性能。

进一步说，步骤5中的网络训练是指通过使用训练集对MLP神经网络进行迭代训练，包括：初始化网络参数、前向传播计算输出、计算损失函数、反向传播更新参数、重复训练过程、模型评估6个步骤。

参见图3，进一步说，网络训练的具体步骤为：

步骤5.1初始化网络参数：首先，需要初始化神经网络的权重和偏置。常见的初始化方法包括随机初始化和预训练初始化等。合理的初始化可以为后续的训练提供一个良好的起点。

步骤5.2前向传播计算输出：使用当前的权重和偏置，将训练集的输入数据输入到神经网络中，通过前向传播计算得到网络的输出。

步骤5.3计算损失函数：将网络的输出与训练集的真实标签进行比较，计算损失函数(如交叉熵损失)来度量模型预测的误差。

步骤5.4反向传播更新参数：利用反向传播算法，根据损失函数对网络中的权重和偏置进行求导，得到梯度信息。然后使用优化算法(如梯度下降法、Adam等)根据梯度信息来更新网络的权重和偏置，以减小损失函数的值。

步骤5.5重复训练过程：重复步骤2-4，直到达到预设的训练轮数(epoch)或满足停止条件(如损失函数小于某个阈值)。在每次迭代中，通过反复进行前向传播和反向传播来逐渐调整网络参数，使模型逐渐优化。

步骤5.6模型评估：完成训练后，使用验证集或测试集对训练好的模型进行评估，以验证模型的泛化能力和性能。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。

更进一步说，网络训练可能会面临过拟合问题，为此可以使用正则化技术来避免模型过度拟合训练数据。正则化技术包括：L1正则化、L2正则化或Dropout等。

通过反复的训练过程，神经网络可以不断优化，提高其在训练集和未见样本上的预测能力。

进一步说，步骤6中，采用均方误差(MSE)计算预测结果与实际负荷之间的误差指标，采用均方误差计算模型预测值与实际值之间的平均误差的平方时，MSE越小，说明模型的预测效果越好。

其中，n是总样本数，Yi是第i个样本的真实值，

在计算误差指标时，通常应先使用测试集来进行模型的预测，并将预测结果与测试集中的真实值进行比较，从而计算出相应的误差指标。需要注意的是，在进行模型评估时，测试集应当尽可能地独立于训练集，以避免模型在测试集上表现过于乐观的情况。

进一步说，步骤7中，将未来的特征输入到训练好的网络中进行预测的步骤包括：数据准备、加载模型参数、特征标准化、前向传播、解码预测结果。

参见图4，进一步说，具体步骤为：

步骤7.1数据准备：首先，需要准备用于预测的数据。这些数据包括历史电力负荷数据、天气变量(如温度、湿度等)、日期时间等特征。需要将这些特征按照一定的规则进行编码，并将它们转换成适合于MLP模型输入的格式。

步骤7.2加载模型参数：加载训练好的MLP模型参数。

步骤7.3特征标准化：为了保证预测的准确性，需要对特征进行标准化处理。一般情况下，可以将特征进行均值为0、方差为1的标准化处理。

步骤7.4前向传播：将标准化后的特征输入到加载的MLP模型中，并计算出相应的预测结果。这个过程称为前向传播。

步骤7.5解码预测结果：最后，需要将MLP模型输出的预测结果进行解码，得到实际的电力负荷预测值。如果进行了标准化处理，需要将预测结果再次反标准化，才能得到真实的电力负荷预测值。

以下是本发明的一种实施例，仅供参考。

实施例1：

基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法采用三层MLP神经网络结构，包括输入层、两个隐藏层和输出层。输入层包含24个节点，代表过去24小时的负荷数据；每个隐藏层包含50个节点，使用ReLU激活函数；输出层只包含一个节点，代表未来1小时的负荷预测值。在训练过程中，采用Adam优化器和均方误差(MSE)损失函数，训练轮次为100次。对训练好的MLP模型进行测试，得到均方根误差(RMSE)为0.05。

与传统方法相比，本实施例具有以下优点：

无需进行繁琐的数据处理和特征工程，可以直接利用时间序列中的历史负荷数据进行建模。可以捕捉到数据中的非线性关系和时序特征，提高预测精度和灵敏度。适用于不同规模和复杂度的电网负荷预测问题，具有较好的通用性和可扩展性。

本发明所提出的基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法，是一种具有高预测精度和通用性的电网负荷预测技术，可被广泛应用于电力系统领域。