高志野

（國網(wǎng)蘇州供電公司）

0 引言

電力負荷預(yù)測在電力系統(tǒng)運行和能源規(guī)劃中起著重要的作用， 準確地預(yù)測電力負荷可以幫助電力公司制定合理的發(fā)電計劃， 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)的電力負荷預(yù)測方法通?；诮y(tǒng)計模型或機器學習方法， 如回歸分析、 支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 但上述方法依賴于手工設(shè)計的特征和模型， 會限制預(yù)測模型的性能和靈活性。近年， 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個領(lǐng)域取得了顯著的成功， 包括圖像識別、 自然語言處理和語音識別等，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的學習能力和自適應(yīng)性， 可以從原始數(shù)據(jù)中自動學習特征表示， 從而提高預(yù)測的準確性。因此， 將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電力負荷預(yù)測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

多層感知機是一種基于深度學習模型的基礎(chǔ)， 其由多個全連接的隱藏層所組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。每個隱藏層內(nèi)包含著多個神經(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)的處理進行特征的提取和轉(zhuǎn)化。多層感知機中， 每個神經(jīng)元的權(quán)重都由隨機初始化的， 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練過程。在訓練過程中， 多層感知機通過學習輸入和輸出之間的關(guān)系， 使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動的提取輸入的復(fù)雜結(jié)構(gòu)， 進而在輸出層中進行分類或者回歸等任務(wù)， 多層感知機具有較強的表達能力和靈活性， 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。在實際應(yīng)用中， 多層感知機常被用來處理圖像分類、 語音識別、 自然語言處理等任務(wù)， 但當多層感知機的層數(shù)較多時， 容易出現(xiàn)梯度消失或爆炸問題， 因此訓練時需要加強對網(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荷預(yù)測方面， 被認為是其中一種有效的技術(shù)解決方案。相較于傳統(tǒng)的機器學習模型， 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， 從而進一步提高分類或回歸預(yù)測的準確性。在電力負荷預(yù)測領(lǐng)域， 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能夠捕捉到大量的時序特征， 有效地提高模型的精度。例如， 相對于年、 月、 周的電力負荷預(yù)測方式， 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地對不同時間尺度下的負荷數(shù)據(jù)進行建模， 進一步提高預(yù)測效果。其卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能結(jié)合其他機器學習算法來進行聯(lián)合建模， 如支持向量機、深度相似度網(wǎng)絡(luò)等。此多模型學習方法能更加充分地挖掘電力負荷數(shù)據(jù)中的時空特征， 進而取得更好的預(yù)測效果嗎， 隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加， 電力預(yù)測任務(wù)變得越來越復(fù)雜， 而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種端到端學習模型， 能更好地預(yù)測未來的電力負荷變化， 為電力領(lǐng)域中的決策及規(guī)劃提供準確的支持。

2 電力符合預(yù)測中的預(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)測模型中扮演著舉足輕重的角色， 因為它直接決定著模型能否精準地預(yù)測出未來的數(shù)據(jù)。在電力負荷預(yù)測中， 特征提取被認為是至關(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行負荷預(yù)測。具體而言， 對于電力負荷預(yù)測， 時間特征是一種重要的特征變量。這些時間特征包括小時、 星期幾等， 可以幫助模型深入了解時間對負荷的影響。與此相似， 歷史負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)境對負荷的影響。特征提取是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中不可或缺的步驟。在電力負荷預(yù)測中， 時間特征、歷史負荷特征和環(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)的周期性和趨勢性。

2.2 數(shù)據(jù)歸一化

數(shù)據(jù)歸一化是機器學習中預(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模型訓練產(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準化。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。

標準化則是通過減去均值并除以標準差來讓數(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)的平均值和標準差，x'’表示標準化后的但在實際數(shù)據(jù)預(yù)測與生成當中， 需要注意的是， 進行數(shù)據(jù)歸一化時， 應(yīng)該根據(jù)不同的應(yīng)用場景選擇合適的方法。例如， 在輸入數(shù)據(jù)中存在離群值時， 最大最小歸一化可能會產(chǎn)生較大的誤差， 此時應(yīng)選擇標準化。當正確使用數(shù)據(jù)規(guī)化一后， 才有助于機器學習模型更好地處理數(shù)據(jù)， 提高模型訓練的效果。

3 實驗與結(jié)果

我們參考了此前一些省的電力負荷數(shù)據(jù)集結(jié)合了python軟件進行了實驗驗證。將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集， 并使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練和預(yù)測。同時， 我們還選取了傳統(tǒng)的回歸分析和支持向量機方法進行對比實驗。實驗生成數(shù)據(jù)的執(zhí)行標準如下， 其中包含電力負荷預(yù)測實驗可能的數(shù)據(jù)集的基本結(jié)構(gòu)：

（1） 日期和時間， 時間戳， 精確到小時， 以適應(yīng)負荷的日常波動。

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

（3） 負荷， 實際負荷值， 可能以兆瓦 （MW） 為單位。

（4） 預(yù)測負荷 （深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的負荷值。

（5） 預(yù)測負荷 （回歸分析）： 使用回歸分析方法預(yù)測的負荷值。

（6） 預(yù)測負荷 （支持向量機）： 使用支持向量機方法預(yù)測的負荷值。

在數(shù)據(jù)生成過程當中， 將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集， 其中訓練集用于訓練模型， 測試集用于驗證模型的預(yù)測準確性。在預(yù)測階段， 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生成預(yù)測負荷的值， 將這些預(yù)測結(jié)果與實際負荷值進行比較， 以評估各種方法的預(yù)測精度 （見表1） 。

實驗結(jié)果表明， 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負荷預(yù)測方法具有較高的預(yù)測準確性， 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荷數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系和時序特征， 從而提高了預(yù)測的準確性。例如， 在預(yù)測高負荷時段 （如夏季的炎熱天氣） 和低負荷時段（如夜間） 時， 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉到負荷的波動性和趨勢性， 從而實現(xiàn)更精確的負荷預(yù)測。但從實際負荷與預(yù)測負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)電力負荷預(yù)測方法的研究方向

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)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)， 能更好解決簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以捕捉更長期時序依賴性的問題。在普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)元只會接收上一層神經(jīng)元的輸出作為輸入，即每個神經(jīng)元只對上一個時間點的輸入進行處理， 無法考慮更長時間跨度的信息。而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)則具有記憶能力， 能夠接收前面多個時間點的輸入， 捕捉更長期的時序依賴性。對于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言， 其具有反饋連接， 能夠?qū)斍皶r間點的輸入與前面時間點的狀態(tài)結(jié)合在一起進行處理。通過將前面時間點的狀態(tài)輸入到當前時間點， 能夠允許模型在當前狀態(tài)下考慮之前的信息。但由于RNN 只能傳遞有限數(shù)量的時間步的信息， 當序列過長時， 就會產(chǎn)生梯度消失/爆炸問題， 影響模型的性能和訓練效果。為解決這個問題， 可以引入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)， 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)通過引入門控機制， 具有更強大的記憶和選擇性控制能力， 能更好地處理長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)學習方法

在電荷預(yù)測的研究中， 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、 風速、 小時數(shù)等。這意味著在電荷預(yù)測當中， 可以考慮到這些因素， 其在預(yù)測當中予以實施與利用。多任務(wù)學習方法的研究能提高電荷預(yù)測的準確性和綜合性， 該方法允許工作人員同時處理多個任務(wù)， 其中每個任務(wù)涉及不同的影響因素。將電荷預(yù)測作為主任務(wù)， 將其他相關(guān)因素作為輔助任務(wù)， 通過多任務(wù)的共同訓練， 能將其他相關(guān)因素的信息有效地融合到電荷預(yù)測模型中， 這能有效獲得更加準確和全面的電荷預(yù)測結(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)測模型具有完整、 準確的數(shù)據(jù)支持。在實踐中， 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)建一個高度精密的電荷預(yù)測模型， 且將對所收集的數(shù)據(jù)進行深度處理， 以進一步提高電荷預(yù)測的準確性，這有助于我們更好地預(yù)測未來的電荷趨勢， 并幫助公共交通公司做出更好的決策。

4.3 探索深度強化學習在電力負荷預(yù)測中的應(yīng)用

針對電力行業(yè)的應(yīng)用， 深度強化學習已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于電力負荷預(yù)測領(lǐng)域， 通過將深度強化學習算法應(yīng)用于電力負荷預(yù)測中， 能進一步提生負荷預(yù)測的精度和準確性。在電力負荷預(yù)測中， 深度強化學習算法可以對歷史負荷數(shù)據(jù)進行學習和預(yù)測。且由于深度強化學習具備非常強的自適應(yīng)性和智能化能力， 在預(yù)測過程中可以自主調(diào)整， 不斷提升預(yù)測的準確性。除提高負荷預(yù)測的精度外， 深度強化學習有助于電力調(diào)度系統(tǒng)實現(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， 深度強化學習可以更精確地預(yù)測負荷， 并根據(jù)預(yù)測結(jié)果對能源進行調(diào)度， 避免能源浪費和無效消耗。

5 結(jié)束語

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學習負荷數(shù)據(jù)的特征表示， 避免了手工設(shè)計特征的限制， 提高了預(yù)測的準確性和靈活性。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)的訓練需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源， 在數(shù)據(jù)集小和計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，需要進一步的研究和優(yōu)化?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負荷預(yù)測方法在能源領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景， 通過不斷的研究和優(yōu)化， 能進一步提高預(yù)測的準確性和可靠性， 為電力系統(tǒng)的運行和能源規(guī)劃提供有效的支持。