基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究

高志野

（國(guó)網(wǎng)蘇州供電公司）

0 引言

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)在電力系統(tǒng)運(yùn)行和能源規(guī)劃中起著重要的作用， 準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電力負(fù)荷可以幫助電力公司制定合理的發(fā)電計(jì)劃， 減少短缺或過剩的能源供應(yīng)，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。傳統(tǒng)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法通常基于統(tǒng)計(jì)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)方法， 如回歸分析、 支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 但上述方法依賴于手工設(shè)計(jì)的特征和模型， 會(huì)限制預(yù)測(cè)模型的性能和靈活性。近年， 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成功， 包括圖像識(shí)別、 自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)性， 可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示， 從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。因此， 將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問題具有重要的意義。

1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 多層感知機(jī)

多層感知機(jī)是一種基于深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)， 其由多個(gè)全連接的隱藏層所組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。每個(gè)隱藏層內(nèi)包含著多個(gè)神經(jīng)元， 神經(jīng)元接收上一層的輸出結(jié)果作為輸入， 再通過非線性激活函數(shù)的處理進(jìn)行特征的提取和轉(zhuǎn)化。多層感知機(jī)中， 每個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重都由隨機(jī)初始化的， 隨著網(wǎng)絡(luò)的前向傳播過程中，反向傳播算法來更新神經(jīng)元的權(quán)重， 此權(quán)重更新的過程稱為訓(xùn)練過程。在訓(xùn)練過程中， 多層感知機(jī)通過學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系， 使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)的提取輸入的復(fù)雜結(jié)構(gòu)， 進(jìn)而在輸出層中進(jìn)行分類或者回歸等任務(wù)， 多層感知機(jī)具有較強(qiáng)的表達(dá)能力和靈活性， 由于其能夠處理非線性關(guān)系， 并能適應(yīng)不同的輸入和輸出。在實(shí)際應(yīng)用中， 多層感知機(jī)常被用來處理圖像分類、 語(yǔ)音識(shí)別、 自然語(yǔ)言處理等任務(wù)， 但當(dāng)多層感知機(jī)的層數(shù)較多時(shí)， 容易出現(xiàn)梯度消失或爆炸問題， 因此訓(xùn)練時(shí)需要加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的初始化和正則化處理， 以提高模型的性能和精度。

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用， 但其同樣能用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方面， 被認(rèn)為是其中一種有效的技術(shù)解決方案。相較于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型， 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層和池化層來提取輸入數(shù)據(jù)的空間特征， 從而進(jìn)一步提高分類或回歸預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域， 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能夠捕捉到大量的時(shí)序特征， 有效地提高模型的精度。例如， 相對(duì)于年、 月、 周的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方式， 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地對(duì)不同時(shí)間尺度下的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行建模， 進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)效果。其卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能結(jié)合其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行聯(lián)合建模， 如支持向量機(jī)、深度相似度網(wǎng)絡(luò)等。此多模型學(xué)習(xí)方法能更加充分地挖掘電力負(fù)荷數(shù)據(jù)中的時(shí)空特征， 進(jìn)而取得更好的預(yù)測(cè)效果嗎， 隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加， 電力預(yù)測(cè)任務(wù)變得越來越復(fù)雜， 而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種端到端學(xué)習(xí)模型， 能更好地預(yù)測(cè)未來的電力負(fù)荷變化， 為電力領(lǐng)域中的決策及規(guī)劃提供準(zhǔn)確的支持。

2 電力符合預(yù)測(cè)中的預(yù)處理技術(shù)

2.1 特征提取

特征提取在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型中扮演著舉足輕重的角色， 因?yàn)樗苯記Q定著模型能否精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)出未來的數(shù)據(jù)。在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中， 特征提取被認(rèn)為是至關(guān)重要的步驟。通過選擇一些能夠反映出數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的特征變量， 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用這些特征進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。具體而言， 對(duì)于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)， 時(shí)間特征是一種重要的特征變量。這些時(shí)間特征包括小時(shí)、 星期幾等， 可以幫助模型深入了解時(shí)間對(duì)負(fù)荷的影響。與此相似， 歷史負(fù)荷特征也是非常重要的一種特征變量。通過分析前一天的負(fù)荷值等歷史數(shù)據(jù)， 模型可以更好地捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性和周期性。此外， 環(huán)境特征也是一種常用的特征變量。這些特征包括了天氣狀況、 季節(jié)等因素， 還包括了節(jié)假日等特殊時(shí)刻的影響。這些環(huán)境特征能夠幫助模型更好地理解外部環(huán)境對(duì)負(fù)荷的影響。特征提取是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中不可或缺的步驟。在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中， 時(shí)間特征、歷史負(fù)荷特征和環(huán)境特征等特征變量可作為關(guān)鍵特征， 幫助模型捕捉數(shù)據(jù)的周期性和趨勢(shì)性。

2.2 數(shù)據(jù)歸一化

數(shù)據(jù)歸一化是機(jī)器學(xué)習(xí)中預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)之一， 它可以將原始數(shù)據(jù)按照特定的方法縮放到合適的范圍內(nèi)， 避免不同特征之間的差異對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生影響。數(shù)據(jù)歸一化可以讓不同的數(shù)據(jù)在相同的參照系下進(jìn)行比較， 而不受原始數(shù)據(jù)的影響。數(shù)據(jù)歸一化的方法包括最大最小歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化。最大最小歸一化將數(shù)據(jù)縮放到0到1之間， 公式為：

式中，x表示原始數(shù)據(jù)的值，xmin和xmax分別表示數(shù)據(jù)最小值和最大值，x'表示歸一化后的值。

標(biāo)準(zhǔn)化則是通過減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差來讓數(shù)據(jù)具有零均值和單位方差， 公式為：

式中，x表示原始數(shù)據(jù)的值，μ和σ分別表示數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，x'’表示標(biāo)準(zhǔn)化后的但在實(shí)際數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與生成當(dāng)中， 需要注意的是， 進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化時(shí)， 應(yīng)該根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的方法。例如， 在輸入數(shù)據(jù)中存在離群值時(shí)， 最大最小歸一化可能會(huì)產(chǎn)生較大的誤差， 此時(shí)應(yīng)選擇標(biāo)準(zhǔn)化。當(dāng)正確使用數(shù)據(jù)規(guī)化一后， 才有助于機(jī)器學(xué)習(xí)模型更好地處理數(shù)據(jù)， 提高模型訓(xùn)練的效果。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

我們參考了此前一些省的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)集結(jié)合了python軟件進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集， 并使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。同時(shí)， 我們還選取了傳統(tǒng)的回歸分析和支持向量機(jī)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)生成數(shù)據(jù)的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)如下， 其中包含電力負(fù)荷預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)可能的數(shù)據(jù)集的基本結(jié)構(gòu)：

（1） 日期和時(shí)間， 時(shí)間戳， 精確到小時(shí)， 以適應(yīng)負(fù)荷的日常波動(dòng)。

（2） 溫度， 考慮到負(fù)荷可能與溫度 （特別是在高負(fù)荷時(shí)段， 如夏季的炎熱天氣） 有關(guān)。

（3） 負(fù)荷， 實(shí)際負(fù)荷值， 可能以兆瓦 （MW） 為單位。

（4） 預(yù)測(cè)負(fù)荷 （深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的負(fù)荷值。

（5） 預(yù)測(cè)負(fù)荷 （回歸分析）： 使用回歸分析方法預(yù)測(cè)的負(fù)荷值。

（6） 預(yù)測(cè)負(fù)荷 （支持向量機(jī)）： 使用支持向量機(jī)方法預(yù)測(cè)的負(fù)荷值。

在數(shù)據(jù)生成過程當(dāng)中， 將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集， 其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型， 測(cè)試集用于驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在預(yù)測(cè)階段， 我們借助使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 回歸分析和支持向量機(jī)生成預(yù)測(cè)負(fù)荷的值， 將這些預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際負(fù)荷值進(jìn)行比較， 以評(píng)估各種方法的預(yù)測(cè)精度 （見表1） 。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性， 與傳統(tǒng)方法相比， 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉到負(fù)荷數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系和時(shí)序特征， 從而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。例如， 在預(yù)測(cè)高負(fù)荷時(shí)段 （如夏季的炎熱天氣） 和低負(fù)荷時(shí)段（如夜間） 時(shí)， 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉到負(fù)荷的波動(dòng)性和趨勢(shì)性， 從而實(shí)現(xiàn)更精確的負(fù)荷預(yù)測(cè)。但從實(shí)際負(fù)荷與預(yù)測(cè)負(fù)荷的誤差和判斷分析中， 不難得知， 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力符合預(yù)測(cè)方法依然存在一定的誤差， 但能通過損失函數(shù)的調(diào)控和神經(jīng)元的增加來將誤差無限逼近于0。

4 未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究方向

4.1 引入全新深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

引入更復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)， 能更好解決簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以捕捉更長(zhǎng)期時(shí)序依賴性的問題。在普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元只會(huì)接收上一層神經(jīng)元的輸出作為輸入，即每個(gè)神經(jīng)元只對(duì)上一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的輸入進(jìn)行處理， 無法考慮更長(zhǎng)時(shí)間跨度的信息。而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)則具有記憶能力， 能夠接收前面多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的輸入， 捕捉更長(zhǎng)期的時(shí)序依賴性。對(duì)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言， 其具有反饋連接， 能夠?qū)?dāng)前時(shí)間點(diǎn)的輸入與前面時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)結(jié)合在一起進(jìn)行處理。通過將前面時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)輸入到當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)， 能夠允許模型在當(dāng)前狀態(tài)下考慮之前的信息。但由于RNN 只能傳遞有限數(shù)量的時(shí)間步的信息， 當(dāng)序列過長(zhǎng)時(shí)， 就會(huì)產(chǎn)生梯度消失/爆炸問題， 影響模型的性能和訓(xùn)練效果。為解決這個(gè)問題， 可以引入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)， 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)通過引入門控機(jī)制， 具有更強(qiáng)大的記憶和選擇性控制能力， 能更好地處理長(zhǎng)期依賴和輸入遺忘問題， 提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。

4.2 研究多任務(wù)學(xué)習(xí)方法

在電荷預(yù)測(cè)的研究中， 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)開始得到越來越多的應(yīng)用。但過去的研究主要只將電荷相關(guān)的因素放入預(yù)測(cè)模型中， 忽略其他與電荷密切相關(guān)的因素， 這些因素包括天氣、 風(fēng)速、 小時(shí)數(shù)等。這意味著在電荷預(yù)測(cè)當(dāng)中， 可以考慮到這些因素， 其在預(yù)測(cè)當(dāng)中予以實(shí)施與利用。多任務(wù)學(xué)習(xí)方法的研究能提高電荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和綜合性， 該方法允許工作人員同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)， 其中每個(gè)任務(wù)涉及不同的影響因素。將電荷預(yù)測(cè)作為主任務(wù)， 將其他相關(guān)因素作為輔助任務(wù)， 通過多任務(wù)的共同訓(xùn)練， 能將其他相關(guān)因素的信息有效地融合到電荷預(yù)測(cè)模型中， 這能有效獲得更加準(zhǔn)確和全面的電荷預(yù)測(cè)結(jié)果。在此基礎(chǔ)上， 使用特定的數(shù)據(jù)集， 收集和整理所有關(guān)鍵的影響因素，包括氣象數(shù)據(jù)、 交通信息和歷史假日記錄等， 以確保我們的電荷預(yù)測(cè)模型具有完整、 準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。在實(shí)踐中， 將多任務(wù)方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合， 來創(chuàng)建一個(gè)高度精密的電荷預(yù)測(cè)模型， 且將對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理， 以進(jìn)一步提高電荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，這有助于我們更好地預(yù)測(cè)未來的電荷趨勢(shì)， 并幫助公共交通公司做出更好的決策。

4.3 探索深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

針對(duì)電力行業(yè)的應(yīng)用， 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域， 通過將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中， 能進(jìn)一步提生負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和準(zhǔn)確性。在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中， 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。且由于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)具備非常強(qiáng)的自適應(yīng)性和智能化能力， 在預(yù)測(cè)過程中可以自主調(diào)整， 不斷提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。除提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度外， 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)有助于電力調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更好的能源調(diào)度， 通過與電力調(diào)度系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化， 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以更精確地預(yù)測(cè)負(fù)荷， 并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)能源進(jìn)行調(diào)度， 避免能源浪費(fèi)和無效消耗。

5 結(jié)束語(yǔ)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)負(fù)荷數(shù)據(jù)的特征表示， 避免了手工設(shè)計(jì)特征的限制， 提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和靈活性。但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用還面臨一些挑戰(zhàn)， 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源， 在數(shù)據(jù)集小和計(jì)算能力有限的情況下存在一定的困難， 且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇和調(diào)參也是關(guān)鍵問題，需要進(jìn)一步的研究和優(yōu)化?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在能源領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景， 通過不斷的研究和優(yōu)化， 能進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性， 為電力系統(tǒng)的運(yùn)行和能源規(guī)劃提供有效的支持。