基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電量分析與預(yù)測(cè)

國網(wǎng)河南省電力公司滎陽市供電公司 金璐璐

1 引言

準(zhǔn)確的電量預(yù)測(cè)能夠?yàn)檎碗娏ζ髽I(yè)提供科學(xué)的決策依據(jù)，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能，例如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等方面。因此，將其應(yīng)用于電量預(yù)測(cè)具有很大的潛力。本文旨在探討基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電量分析與預(yù)測(cè)方法，并設(shè)計(jì)一個(gè)具有高預(yù)測(cè)精度的模型，運(yùn)用LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行電量預(yù)測(cè)，有效處理了序列數(shù)據(jù)中長期依賴的問題，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。該模型設(shè)計(jì)的理論分析與實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值具有較高的參考價(jià)值。

2 電量預(yù)測(cè)影響因素分析

電量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性受多種因素的影響。為了設(shè)計(jì)一個(gè)高精度的電量預(yù)測(cè)模型，需要探討影響電量預(yù)測(cè)的主要因素，以便為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立提供依據(jù)[1]。

2.1 氣候因素

氣候因素對(duì)電量需求具有明顯影響。溫度、濕度、風(fēng)速等氣象條件直接影響空調(diào)、供暖和通風(fēng)設(shè)備的使用，從而導(dǎo)致電量需求的變化。因此，在電量預(yù)測(cè)模型中，考慮氣候因素具有重要意義。

2.2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接關(guān)系到能源消費(fèi)的規(guī)模和結(jié)構(gòu)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，居民生活水平提高，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)增加，電量需求也相應(yīng)地增長。因此，在電量預(yù)測(cè)模型中，需要考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

2.3 人口規(guī)模與分布

人口規(guī)模與分布對(duì)電力需求具有直接影響。人口數(shù)量的增長以及城市化進(jìn)程加快都將導(dǎo)致居民用電需求的增加。因此，在電量預(yù)測(cè)模型中，需要考慮人口規(guī)模與分布。

2.4 節(jié)假日與周末效應(yīng)

節(jié)假日和周末對(duì)電量需求具有明顯的周期性影響。例如，節(jié)假日期間，居民用電量可能會(huì)增加，而工業(yè)用電量則可能減少。周末效應(yīng)主要表現(xiàn)在每周的休息日，這時(shí)居民用電量與工作日相比會(huì)有所變化。因此，在電量預(yù)測(cè)模型中，需要考慮節(jié)假日與周末效應(yīng)的影響。

2.5 政策因素

政府的能源政策、價(jià)格政策以及環(huán)保政策等都可能影響電量需求。例如，政府提倡節(jié)能減排，推廣可再生能源等，可能會(huì)降低電量需求的增長速度。因此，在電量預(yù)測(cè)模型中，需要考慮政策因素的影響。影響電量預(yù)測(cè)的因素較多，需要對(duì)這些因素進(jìn)行綜合分析，并在模型設(shè)計(jì)中充分考慮其影響，有助于提高電量預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，為電力系統(tǒng)的管理和規(guī)劃提供有力的支持。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論分析

3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，具有良好的非線性擬合和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，適用于處理復(fù)雜、非線性、高維的問題。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域中取得了一些成功，例如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等。

3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入信號(hào)，經(jīng)過加權(quán)求和和激活函數(shù)處理后，輸出到下一層神經(jīng)元。權(quán)重和激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)重要參數(shù)，并通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整這些參數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到輸入與輸出之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。

3.1.2 常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較及總結(jié)

常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[2]見表1。

表1 常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在電量分析與預(yù)測(cè)領(lǐng)域RNN 及LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較為適用。其中RNN 具有記憶性，能夠捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)中的動(dòng)態(tài)特征，因此適用于短期依賴關(guān)系的電量預(yù)測(cè)。而LSTM 引入了記憶單元和門控機(jī)制，有效解決了長期依賴問題，因此適用于具有長短期依賴關(guān)系的電量預(yù)測(cè)。

3.2 R NN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及特征

3.2.1 RNN 模型簡(jiǎn)介

RNN 在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中引入了環(huán)路，使信息能夠在神經(jīng)元之間循環(huán)傳遞。因此，RNN 具有記憶性，能夠捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)中的動(dòng)態(tài)特征，適用于時(shí)間序列分析、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域[3]。

RNN 的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層。其中，隱藏層的神經(jīng)元具有自連接，可以形成循環(huán)結(jié)構(gòu)。在每個(gè)時(shí)間步，隱藏層的神經(jīng)元接收來自輸入層的當(dāng)前輸入信號(hào)和上一個(gè)時(shí)間步的隱藏層狀態(tài)。通過激活函數(shù)處理后，隱藏層將信息傳遞給輸出層生成預(yù)測(cè)結(jié)果，并將當(dāng)前狀態(tài)傳遞給下一個(gè)時(shí)間步的隱藏層。這種結(jié)構(gòu)使RNN 能夠在不同時(shí)間步之間傳遞信息，捕捉序列數(shù)據(jù)的時(shí)序特征。

3.2.2 RNN 的特點(diǎn)

RNN 能夠捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)中的動(dòng)態(tài)特征，適應(yīng)不同長度的時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)，并減少了模型參數(shù)的數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度。然而，傳統(tǒng)的RNN容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題，難以處理長期依賴關(guān)系。為此，改進(jìn)型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成為電量分析與預(yù)測(cè)領(lǐng)域更好的選擇，例如LSTM。LSTM 模型具有記憶單元和門結(jié)構(gòu)，可以有效解決長期依賴問題。因此，LSTM 等改進(jìn)型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更適用于電量預(yù)測(cè)任務(wù)。

3.3 L STM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及特征

3.3.1 LSTM 模型簡(jiǎn)介

LSTM 是一種改進(jìn)型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LSTM通過引入記憶單元和門控機(jī)制，有效解決了傳統(tǒng)RNN 在訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸問題，使模型能夠捕捉長期依賴關(guān)系[4]。

LSTM 的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中隱藏層由多個(gè)記憶單元組成。每個(gè)記憶單元包含一個(gè)細(xì)胞狀態(tài)和三個(gè)門控結(jié)構(gòu)：輸入門、遺忘門和輸出門。細(xì)胞狀態(tài)負(fù)責(zé)在不同時(shí)間步之間傳遞信息，實(shí)現(xiàn)長短時(shí)記憶。輸入門負(fù)責(zé)控制當(dāng)前時(shí)間步的輸入信息如何更新細(xì)胞狀態(tài)。遺忘門負(fù)責(zé)控制上一個(gè)時(shí)間步的細(xì)胞狀態(tài)如何影響當(dāng)前時(shí)間步的細(xì)胞狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)長期信息的遺忘。輸出門負(fù)責(zé)控制當(dāng)前時(shí)間步的細(xì)胞狀態(tài)如何影響隱藏層輸出。

3.3.2 LSTM 的特點(diǎn)

LSTM 通過門控機(jī)制和細(xì)胞狀態(tài)實(shí)現(xiàn)長短時(shí)記憶，能夠處理長期依賴關(guān)系，相較于傳統(tǒng)RNN 更穩(wěn)定。在電量分析與預(yù)測(cè)領(lǐng)域，LSTM 能夠捕捉歷史電量數(shù)據(jù)的時(shí)序特征，適應(yīng)不同長度的時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)。但仍需根據(jù)不同場(chǎng)景和需求對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)精度。此外，將LSTM 與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合，有望實(shí)現(xiàn)更高性能的電量預(yù)測(cè)。除了LSTM，還有一種類似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型GRU，也能夠處理長期依賴問題，其門控機(jī)制更加簡(jiǎn)潔，具有更快的運(yùn)算速度。因此，在一些實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景下，可以考慮采用GRU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

4 基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的設(shè)計(jì)方案

4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在設(shè)計(jì)基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電量預(yù)測(cè)模型之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值和噪聲數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

特征工程：根據(jù)實(shí)際問題和領(lǐng)域知識(shí)，選擇與電量需求相關(guān)的特征，例如歷史電量數(shù)據(jù)、天氣因素、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化：為了減少不同特征之間的量綱影響，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理。

數(shù)據(jù)劃分：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，用于模型的訓(xùn)練、調(diào)參和評(píng)估。

4.2 模型構(gòu)建

基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要步驟如下：

確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：設(shè)置LSTM 層數(shù)、每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、激活函數(shù)等參數(shù)。根據(jù)問題復(fù)雜度和數(shù)據(jù)規(guī)模選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

輸入輸出設(shè)置：設(shè)置模型的輸入特征維度和輸出預(yù)測(cè)維度。對(duì)于電量預(yù)測(cè)問題，輸入特征可能包括歷史電量數(shù)據(jù)、天氣因素等，輸出預(yù)測(cè)通常為未來一段時(shí)間內(nèi)的電量需求。

損失函數(shù)和優(yōu)化器：選擇合適的損失函數(shù)（如均方誤差、平均絕對(duì)誤差等）衡量預(yù)測(cè)誤差，并選用優(yōu)化器（如Adam、RMSprop 等）進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化。

4.3 模型訓(xùn)練與調(diào)參

利用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)參。模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，根據(jù)損失函數(shù)優(yōu)化模型參數(shù)。

模型調(diào)參：利用驗(yàn)證集對(duì)模型超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，例如學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)等，以提高模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。

4.4 模型評(píng)估與應(yīng)用

模型評(píng)估：利用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算預(yù)測(cè)誤差和其他性能指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率、召回率等，判斷模型的預(yù)測(cè)能力。

模型應(yīng)用：將訓(xùn)練好的LSTM 模型應(yīng)用于實(shí)際電量預(yù)測(cè)場(chǎng)景，例如短期、中期和長期電量需求預(yù)測(cè)等。

在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體場(chǎng)景和需求對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，例如通過融合其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元等）或結(jié)合傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法（如自回歸、滑動(dòng)平均等），實(shí)現(xiàn)更高性能的電量預(yù)測(cè)[5]。LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)流程如圖1所示。

圖1 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)流程

5 結(jié)語

基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電量預(yù)測(cè)模型具有較強(qiáng)的時(shí)序特征捕捉能力，能夠有效處理長短期依賴關(guān)系，適用于短期、中期和長期電量需求預(yù)測(cè)。通過對(duì)歷史電量數(shù)據(jù)、氣候因素、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多種影響因素進(jìn)行建模，LSTM 模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電量需求的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。此外，LSTM 具有較強(qiáng)的泛化能力，可以適應(yīng)不同場(chǎng)景的電量預(yù)測(cè)需求。同時(shí)，可以將LSTM 與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更高性能的電量預(yù)測(cè)。基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電量分析與預(yù)測(cè)方法為電力行業(yè)提供了一種有效、準(zhǔn)確且可靠的預(yù)測(cè)手段，有助于電力企業(yè)進(jìn)行電力資源規(guī)劃、調(diào)度和管理，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的高效、穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。