基于深度神经网络的电力负荷预测方法研究

高志野

（国网苏州供电公司）

0 引言

电力负荷预测在电力系统运行和能源规划中起着重要的作用， 准确地预测电力负荷可以帮助电力公司制定合理的发电计划， 减少短缺或过剩的能源供应，提高电力系统的稳定性和可靠性。传统的电力负荷预测方法通常基于统计模型或机器学习方法， 如回归分析、 支持向量机和人工神经网络， 但上述方法依赖于手工设计的特征和模型， 会限制预测模型的性能和灵活性。近年， 深度神经网络在各个领域取得了显著的成功， 包括图像识别、 自然语言处理和语音识别等，深度神经网络具有强大的学习能力和自适应性， 可以从原始数据中自动学习特征表示， 从而提高预测的准确性。因此， 将深度神经网络应用于电力负荷预测问题具有重要的意义。

1 深度神经网络模型

1.1 多层感知机

多层感知机是一种基于深度学习模型的基础， 其由多个全连接的隐藏层所组成的神经网络结构。每个隐藏层内包含着多个神经元， 神经元接收上一层的输出结果作为输入， 再通过非线性激活函数的处理进行特征的提取和转化。多层感知机中， 每个神经元的权重都由随机初始化的， 随着网络的前向传播过程中，反向传播算法来更新神经元的权重， 此权重更新的过程称为训练过程。在训练过程中， 多层感知机通过学习输入和输出之间的关系， 使得神经网络能够自动的提取输入的复杂结构， 进而在输出层中进行分类或者回归等任务， 多层感知机具有较强的表达能力和灵活性， 由于其能够处理非线性关系， 并能适应不同的输入和输出。在实际应用中， 多层感知机常被用来处理图像分类、 语音识别、 自然语言处理等任务， 但当多层感知机的层数较多时， 容易出现梯度消失或爆炸问题， 因此训练时需要加强对网络的初始化和正则化处理， 以提高模型的性能和精度。

1.2 卷积神经网络

卷积神经网络在图像处理领域得到了广泛的应用， 但其同样能用于电力负荷预测方面， 被认为是其中一种有效的技术解决方案。相较于传统的机器学习模型， 卷积神经网络通过卷积层和池化层来提取输入数据的空间特征， 从而进一步提高分类或回归预测的准确性。在电力负荷预测领域， 卷积神经网络还能够捕捉到大量的时序特征， 有效地提高模型的精度。例如， 相对于年、 月、 周的电力负荷预测方式， 卷积神经网络可以更好地对不同时间尺度下的负荷数据进行建模， 进一步提高预测效果。其卷积神经网络还能结合其他机器学习算法来进行联合建模， 如支持向量机、深度相似度网络等。此多模型学习方法能更加充分地挖掘电力负荷数据中的时空特征， 进而取得更好的预测效果吗， 随着数据量的不断增加， 电力预测任务变得越来越复杂， 而卷积神经网络作为一种端到端学习模型， 能更好地预测未来的电力负荷变化， 为电力领域中的决策及规划提供准确的支持。

2 电力符合预测中的预处理技术

2.1 特征提取

特征提取在深度神经网络的预测模型中扮演着举足轻重的角色， 因为它直接决定着模型能否精准地预测出未来的数据。在电力负荷预测中， 特征提取被认为是至关重要的步骤。通过选择一些能够反映出数据本质特征的特征变量， 深度神经网络可以利用这些特征进行负荷预测。具体而言， 对于电力负荷预测， 时间特征是一种重要的特征变量。这些时间特征包括小时、 星期几等， 可以帮助模型深入了解时间对负荷的影响。与此相似， 历史负荷特征也是非常重要的一种特征变量。通过分析前一天的负荷值等历史数据， 模型可以更好地捕捉数据的趋势性和周期性。此外， 环境特征也是一种常用的特征变量。这些特征包括了天气状况、 季节等因素， 还包括了节假日等特殊时刻的影响。这些环境特征能够帮助模型更好地理解外部环境对负荷的影响。特征提取是深度神经网络预测模型中不可或缺的步骤。在电力负荷预测中， 时间特征、历史负荷特征和环境特征等特征变量可作为关键特征， 帮助模型捕捉数据的周期性和趋势性。

2.2 数据归一化

数据归一化是机器学习中预处理的重要环节之一， 它可以将原始数据按照特定的方法缩放到合适的范围内， 避免不同特征之间的差异对模型训练产生影响。数据归一化可以让不同的数据在相同的参照系下进行比较， 而不受原始数据的影响。数据归一化的方法包括最大最小归一化和标准化。最大最小归一化将数据缩放到0到1之间， 公式为：

式中，x表示原始数据的值，xmin和xmax分别表示数据最小值和最大值，x'表示归一化后的值。

标准化则是通过减去均值并除以标准差来让数据具有零均值和单位方差， 公式为：

式中，x表示原始数据的值，μ和σ分别表示数据的平均值和标准差，x'’表示标准化后的但在实际数据预测与生成当中， 需要注意的是， 进行数据归一化时， 应该根据不同的应用场景选择合适的方法。例如， 在输入数据中存在离群值时， 最大最小归一化可能会产生较大的误差， 此时应选择标准化。当正确使用数据规化一后， 才有助于机器学习模型更好地处理数据， 提高模型训练的效果。

3 实验与结果

我们参考了此前一些省的电力负荷数据集结合了python软件进行了实验验证。将数据集划分为训练集和测试集， 并使用深度神经网络模型进行训练和预测。同时， 我们还选取了传统的回归分析和支持向量机方法进行对比实验。实验生成数据的执行标准如下， 其中包含电力负荷预测实验可能的数据集的基本结构：

（1） 日期和时间， 时间戳， 精确到小时， 以适应负荷的日常波动。

（2） 温度， 考虑到负荷可能与温度 （特别是在高负荷时段， 如夏季的炎热天气） 有关。

（3） 负荷， 实际负荷值， 可能以兆瓦 （MW） 为单位。

（4） 预测负荷 （深度神经网络）： 深度神经网络模型预测的负荷值。

（5） 预测负荷 （回归分析）： 使用回归分析方法预测的负荷值。

（6） 预测负荷 （支持向量机）： 使用支持向量机方法预测的负荷值。

在数据生成过程当中， 将数据集划分为训练集和测试集， 其中训练集用于训练模型， 测试集用于验证模型的预测准确性。在预测阶段， 我们借助使用了深度神经网络、 回归分析和支持向量机生成预测负荷的值， 将这些预测结果与实际负荷值进行比较， 以评估各种方法的预测精度 （见表1） 。

实验结果表明， 基于深度神经网络的电力负荷预测方法具有较高的预测准确性， 与传统方法相比， 深度神经网络能够更好地捕捉到负荷数据的非线性关系和时序特征， 从而提高了预测的准确性。例如， 在预测高负荷时段 （如夏季的炎热天气） 和低负荷时段（如夜间） 时， 深度神经网络能够更好地捕捉到负荷的波动性和趋势性， 从而实现更精确的负荷预测。但从实际负荷与预测负荷的误差和判断分析中， 不难得知， 基于神经网络的电力符合预测方法依然存在一定的误差， 但能通过损失函数的调控和神经元的增加来将误差无限逼近于0。

4 未来神经网络电力负荷预测方法的研究方向

4.1 引入全新深度神经网络模型

引入更复杂的深度神经网络模型， 如循环神经网络和长短期记忆网络， 能更好解决简单神经网络难以捕捉更长期时序依赖性的问题。在普通神经网络中，每个神经元只会接收上一层神经元的输出作为输入，即每个神经元只对上一个时间点的输入进行处理， 无法考虑更长时间跨度的信息。而循环神经网络和长短期记忆网络则具有记忆能力， 能够接收前面多个时间点的输入， 捕捉更长期的时序依赖性。对于循环神经网络而言， 其具有反馈连接， 能够将当前时间点的输入与前面时间点的状态结合在一起进行处理。通过将前面时间点的状态输入到当前时间点， 能够允许模型在当前状态下考虑之前的信息。但由于RNN 只能传递有限数量的时间步的信息， 当序列过长时， 就会产生梯度消失/爆炸问题， 影响模型的性能和训练效果。为解决这个问题， 可以引入长短期记忆网络， 长短期记忆网络通过引入门控机制， 具有更强大的记忆和选择性控制能力， 能更好地处理长期依赖和输入遗忘问题， 提高了神经网络的性能。

4.2 研究多任务学习方法

在电荷预测的研究中， 基于神经网络方法已经开始得到越来越多的应用。但过去的研究主要只将电荷相关的因素放入预测模型中， 忽略其他与电荷密切相关的因素， 这些因素包括天气、 风速、 小时数等。这意味着在电荷预测当中， 可以考虑到这些因素， 其在预测当中予以实施与利用。多任务学习方法的研究能提高电荷预测的准确性和综合性， 该方法允许工作人员同时处理多个任务， 其中每个任务涉及不同的影响因素。将电荷预测作为主任务， 将其他相关因素作为辅助任务， 通过多任务的共同训练， 能将其他相关因素的信息有效地融合到电荷预测模型中， 这能有效获得更加准确和全面的电荷预测结果。在此基础上， 使用特定的数据集， 收集和整理所有关键的影响因素，包括气象数据、 交通信息和历史假日记录等， 以确保我们的电荷预测模型具有完整、 准确的数据支持。在实践中， 将多任务方法与神经网络技术相结合， 来创建一个高度精密的电荷预测模型， 且将对所收集的数据进行深度处理， 以进一步提高电荷预测的准确性，这有助于我们更好地预测未来的电荷趋势， 并帮助公共交通公司做出更好的决策。

4.3 探索深度强化学习在电力负荷预测中的应用

针对电力行业的应用， 深度强化学习已经被广泛应用于电力负荷预测领域， 通过将深度强化学习算法应用于电力负荷预测中， 能进一步提生负荷预测的精度和准确性。在电力负荷预测中， 深度强化学习算法可以对历史负荷数据进行学习和预测。且由于深度强化学习具备非常强的自适应性和智能化能力， 在预测过程中可以自主调整， 不断提升预测的准确性。除提高负荷预测的精度外， 深度强化学习有助于电力调度系统实现更好的能源调度， 通过与电力调度系统的协同优化， 深度强化学习可以更精确地预测负荷， 并根据预测结果对能源进行调度， 避免能源浪费和无效消耗。

5 结束语

深度神经网络能够自动学习负荷数据的特征表示， 避免了手工设计特征的限制， 提高了预测的准确性和灵活性。但深度神经网络的应用还面临一些挑战， 深度神经网络的训练需要大量的数据和计算资源， 在数据集小和计算能力有限的情况下存在一定的困难， 且神经网络模型的选择和调参也是关键问题，需要进一步的研究和优化。基于深度神经网络的电力负荷预测方法在能源领域具有广阔的应用前景， 通过不断的研究和优化， 能进一步提高预测的准确性和可靠性， 为电力系统的运行和能源规划提供有效的支持。