神经网络应用于短期负荷预测的几种方法及特点
GRU神经网络短期电力负荷预测研究
GRU神经网络短期电力负荷预测研究随着智能电网的快速发展，针对电力部门亟需解决的短期电力负荷预测的问题，提出了一种基于栈式自编码和GRU神经网络的短期电力负荷预测方法，方法首先对输入的历史数据，包括电力负荷、天气信息和节假日信息等进行栈式自编码，从而将输入数据进行压缩，然后利用多层GRU构建神经网络，从而预测电力负荷，实例结果表明，将文本提出的电力负荷预测模型能有效预测电力负荷的日变化，与其它常用模型进行比对，预测误差更小，精度更高。
标签：智能电网；神经网络；电力负荷预测；栈式自编码Abstract：With the rapid development of smart grid， a short-term load forecasting method based on stack self-coding and GRU neural network is proposed. Methods the input historical data，including power load，weather information and holiday information，are compressed by stack self-coding，and then the neural network is constructed using multi-layer GRU to predict the power load. The results show that the proposed power load forecasting model can effectively predict the diurnal variation of power load，and compared with other commonly used models，the forecasting error is smaller and the accuracy is higher.Keywords：smart grid；neural network；power load forecasting；stack self-coding1 概述电力负荷预测包括长期电力负荷预测、中期电力负荷和短期电力负荷。
电力系统短期负荷预测方法的研究及实现
电力系统短期负荷预测方法的研究及实现一、本文概述随着经济的发展和人民生活水平的提高，电力系统的稳定运行对于社会的正常运转和人民的生活品质具有至关重要的作用。
电力负荷预测作为电力系统规划、调度和运行的基础，其准确性和实时性直接影响到电力系统的安全性和经济性。
研究和实现高效的电力系统短期负荷预测方法具有重要的理论价值和实际应用意义。
本文旨在深入研究电力系统短期负荷预测方法，包括传统的预测方法以及基于人工智能、大数据等新兴技术的预测方法。
我们将对短期负荷预测的基本概念、影响因素和预测精度评估方法进行详细阐述。
我们将对传统的短期负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析、灰色预测等进行梳理和评价。
我们将重点探讨基于人工智能的短期负荷预测方法，如神经网络、支持向量机、深度学习等，并详细介绍这些方法的原理、模型构建和训练过程。
我们将通过实际案例，对本文所研究的短期负荷预测方法进行实证分析和效果评估，以验证其有效性和实用性。
本文的研究将为电力系统短期负荷预测提供新的思路和方法，有助于提高预测精度和效率，为电力系统的规划、调度和运行提供有力支持。
同时，本文的研究也将为人工智能和大数据技术在电力系统中的应用提供有益的参考和借鉴。
二、短期负荷预测的基本理论短期负荷预测是电力系统运行中的重要环节，其基本理论涉及统计学、模式识别、人工智能等多个领域。
其核心目标是利用历史负荷数据、气象信息、经济数据等相关因素，对电力系统未来一段时间内的负荷变化进行准确预测，以指导电力系统的调度和运行。
时间序列分析理论：该理论认为负荷数据具有一定的时间序列特性，通过分析历史负荷数据的时间序列特征，可以挖掘出负荷变化的规律和趋势，进而对未来的负荷进行预测。
常见的时间序列分析方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）等。
回归分析理论：回归分析是一种通过建立自变量和因变量之间数学关系来预测因变量变化的方法。
在短期负荷预测中，可以将历史负荷数据、气象信息、经济数据等作为自变量，未来负荷作为因变量，通过回归分析建立它们之间的数学关系，从而进行负荷预测。
天气敏感型神经网络在电网短期负荷预测中的应用
第 ６期 （ 第 １ ６期 ） 总 ３
２０ ０ ６年 １ ２月
山 西 电 力
ＳＨ Ａ Ｎ ＸＩ ＥＬＥＣＴ ＲＩ Ｃ Ｐ０ Ｗ ＥＲ
Ｎｏ． （ ｔ ３ ６ Ｓｅ ．１ ６） Ｄ Ｃ ．２ ０６ Ｃ ０
天 气 敏 感 型神 经 网络 在 电 网短期 负荷 预测 中的应 用
预测 日的预 测 负 荷 数 据 ｛ （ ） ｈ Ｌ ｈ ， ＝１ ２ ３ … ． ６ ．．． ９｝
作 者 简 介 ：吴 婷 婷 （ ９ １） 女 ． １ ７一 ． 山西 运 城 人 ， ９ ２年 毕 业 于 太 原 电 １９ 力 高 等 专 科 学 校 电 力 系 统 及 其 自动化 专 业 ． 工程 师 ；
负 荷受气 温影 响 明显 （ 别 是 夏 、冬 两 季 ） 特 ；负 荷 受 降雨影 响很 大 ，一次 降雨过 程 （ 如暴 雨 ）可 能影
响 ３ｄ到 ４ｄ的 负荷 。
根 据上述 负 荷特点 ，选择 具 有很强 非线性 影射
能力 和柔性 网络结 构 的 Ｂ Ｐ神经 网络 ，它包 括输 入 层 、隐含层 和输 出层 ，输入 变量 采用 正交最 ｔ － 乘 Ｊ－ ￣ 法 。设 计 网络 结 构 为 ：１ ８个 输 入 层 节 点 和 ４ ０ ２个
１ 天 气 敏 感 型 神 经 网络设 计
１ １ 神 经 网 络 结 构 设 计 ．
预 测 前 两 日的 降 雨量 Ｒｚ 预 测 前 三 日的 降 雨量 Ｒ。
描 述
４ ２个 神 经 元
描 述
运 城地 区负 荷 特 点 ：以农 业 和 生 活用 电 为 主 ，
收 稿 日期 ：２ ０ — ５ １ ．修 回 日期 ：２ ０ —８ １ ０ ６０ — ０ ０ ６０ — ０
短期负荷预测方法综述
• 109•ELECTRONICS WORLD・探索与观察短期负荷预测方法综述国网鄂州供电公司 胡函武 杨 英 魏 晗 耿红杰负荷预测的精度直接关系到电网的供需平衡，影响着电网运营成本，因此短期负荷预测的准确性十分重要。
目前国内外负荷预测方法主要包括经典预测方法、传统预测方法以及人工智能预测方法三大类，本文就一些主流方法进行了分析和概述。
引言：从1866年德国人西门子制成世界上第一台工业用发电机至今已有150余年。
在这100多年来，电力经历了从理论到应用，从工用到民用，从火电到水电再到核电等一系列的转变，为社会的经济、政治、文化等各方面的飞速发展起到了极大的推动作用。
作为国民经济建设中不可取代的重要能源，电能如今已经渗入各个行业及领域。
近几十年来，国内外的专家学者们针对负荷预测问题进行了长期的深入研究，提出了很多卓有成效的预测模型。
然而短期负荷具有随机性和不确定性的特点，容易受到天气变化、社会活动以及节日类型等各种复杂的环境因素的影响，因此想要得到十分精确的预测结果仍然是一件非常困难的事情。
到目前为止还没有哪种方法适用于任何地区的电力系统，也没有哪种方法可以提供绝对精确的负荷结果。
根据负荷预测技术的发展历程，可以大致将其分为三大类：经典预测方法、传统预测方法以及人工智能预测方法。
1.短期负荷预测经典方法1.1 回归预测法回归分析预测方法是根据以往的负荷历史数据的变化规律以及影响负荷变化的因素来寻找自变量与因变量之间的相关关系，从而建立可以进行数学分析的模型，以此来预测未来的负荷。
它的特点就是将预测目标的因素当作了自变量，而将待预测目标作为了因变量。
在回归分析预测方法中，自变量是随机变量，而因变量是非随机变量，通过使用给定的多组因变量和自变量的资料来研究各种变量之间存在的相关关系。
1.2 时间序列法时间序列法在电力系统短期负荷预测中是比较常见且应用最为广泛的一种方法。
电力负荷的历史数据是按照一定时间间隔进行采样并记录下来的有序集合，因此它是一个时间序列。
负荷预测的方法及特点
负荷预测的方法及特点负荷猜测是电力系统调度、实时掌握、运行方案和进展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必需具有的基本信息。
提高负荷猜测技术水平，有利于方案用电管理，有利于合理支配电网运行方式和机组检修方案，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。
因此，负荷猜测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容，以下具体介绍负荷猜测的方法及特点：1.单耗法根据国家支配的产品产量、产值方案和用电单耗确定需电量。
单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。
采纳"单耗法"猜测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。
从我国的实际状况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。
单耗法的优点是：方法简洁，对短期负荷猜测效果较好。
缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。
2.趋势外推法当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y＝f(t)。
当有理由信任这种趋势能够延长到将来时，给予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列将来值。
这就是趋势外推法。
应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳动式变化；②假定负荷的进展因素也打算负荷将来的进展，其条件是不变或变化不大。
选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。
外推法有线性趋势猜测法、对数趋势猜测法、二次曲线趋势猜测法、指数曲线趋势猜测法、生长曲线趋势猜测法。
趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。
缺点是：假如负荷消失变动，会引起较大的误差。
3.弹性系数法弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，依据国内生产总值的增长速度结合弹性系数得到规划期末的总用电量。
电力系统负荷预测方法及特点
电力系统负荷预测方法及特点摘要：负荷预测在电力系统规划和运行中起着重要的作用，优势极其明显。
从根本上来讲，电力市场需求的预测就是负荷预测。
因此，电力系统负荷预测方法十分重要。
本文系统地介绍和分析了负荷的分类以及影响电力负荷的主要因素，最后总结了电力负荷预测的方法和特点，望对电力行业起到一定的促进作用。
关键词：电力系统；负荷预测；方法；特点负荷预测是基于已知的电力需求，并考虑到政治、经济、气候和其他相关因素来预测未来的电力需求。
负荷预测包括两个方面：预测未来的需求（电力）和预测未来的电力消耗（能源）。
电力需求的预测决定了发电、输配电系统的新容量和发电设备的类型（例如，峰值负载调制器、基本负载单元等）。
它的作用是记录符合发展状况和水平，如此同时确定计划年用电量、供电面积、最大供电负负荷和计划总负荷发展水平面积，并确定计划年度负荷。
1电力负荷分类电力负荷主要分为以下四类：1.1城市民用负荷城市民用负荷主要是城市居民的家庭负荷，它具有年均增长频繁，季节波动明显等特点。
在许多情况下，房屋负荷的季节变化直接影响系统峰值负荷的变化。
影响程度取决于城市居民的负荷对系统总负荷的比例。
1.2商业负荷商业负荷指的是商业部门电力使用中所产生的电力负荷。
它虽然要小于民用和工业负荷，但是对日负荷峰值高低也有极为明显影响。
1.3农村负荷农村负荷指的是农民民用、农业生产以及工商用电所产生的负荷。
因为农业的生产是随着季节而变化的，因此农村负荷的季节性比较明显。
电力负荷也会随着农业生产的增大而变大。
1.4工业负荷工业负荷通常被视为基本负荷，对气候影响不大，除少数地区外。
工业负荷在电力构成中的比重居首位，对确定电力总负荷起着重要作用。
不同国家的工业电力负荷占总负荷的比例是不同的。
工业化国家工业电力负荷的比例很小（例如，美国的1/3和日本的1/2），但发展中国家工业电力负荷的比例很大。
总的来说，工业负载比其他类型的负载更稳定，不受天气和其他因素的影响。
基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南
基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南短期负荷预测在电力系统运行中起着至关重要的作用。
正确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电机组，优化电力供需平衡，提高电力系统的可靠性和经济性。
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）作为一种强大的建模工具，已经在负荷预测领域取得了很好的效果。
本文将介绍基于BNN方法进行短期负荷预测的指南。
首先，我们需要准备历史负荷数据作为训练样本。
这些历史负荷数据通常包括负荷的时间序列和对应的日期时间信息。
为了提高预测模型的准确性，我们可以考虑使用一些相关的影响因素作为特征变量，例如天气数据、季节性因素等。
接下来，我们需要选择一个合适的BNN模型结构。
BNN是一种基于神经网络的概率图模型，可以有效处理不确定性问题。
常见的BNN模型包括Bayesian Feedforward Neural Network（BFNN）、Bayesian Recurrent Neural Network（BRNN）等。
根据实际需求，选择一个适合的模型。
在训练BNN模型之前，我们需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括标准化、归一化等，以提高数据的可比性和模型的训练效果。
接着，我们可以使用一些常见的优化算法训练BNN模型，例如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam等。
在进行优化算法调参时，可以使用交叉验证的方法选择最优的参数配置。
训练好BNN模型后，我们可以进行负荷预测。
预测的输入是未来一段时间的特征变量，输出是对应时间段的负荷预测结果。
预测结果可以是点预测，也可以是概率分布预测。
最后，我们需要评估负荷预测的准确性。
常见的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（MeanAbsolute Error，MAE）等。
通过对预测准确性的评估，可以判断BNN模型的负荷预测效果，并进行相应的改进。
基于深度学习LSTM网络的短期电力负荷预测方法
01 引言
03 实验设计 05 结论与展望
目录
02 方法介绍 04 结果分析 06 参考内容
引言
短期电力负荷预测是电力系统运行的关键组成部分，对于电力系统的稳定运行 和优化管理具有重要意义。准确的短期电力负荷预测能够提高电力系统的可靠 性和经济性，有助于降低运行成本和减少能源浪费。然而，短期电力负荷预测 面临很多挑战，如非线性、时序性、随机性等，因此，寻求一种更加准确和有 效的预测方法具有重要意义。
总之，深度学习框架下的LSTM网络在短期电力负荷预测中具有重要的应用价值 和潜力。通过充分发挥LSTM网络的优点，我们可以提高短期电力负荷预测的精 度和稳定性，更好地满足实际需求。在未来，我们期待看到更多的研究和实践， 以进一步推动LSTM网络在电力负荷预测和其他领域的应用发展。
随着能源需求的不断增长和电力系统复杂性的增加，短期用电负荷预测已成为 电力系统运行和规划的重要环节。本次演示提出了一种基于长短期记忆神经网 络（LSTM）的短期用电负荷预测方法，旨在提高预测的准确性和效率。
作为一种新型的短期用电负荷预测方法，基于LSTM神经网络的预测技术具有广 泛的应用前景。然而，也存在一些挑战和问题需要进一步研究和解决，如特征 选择与优化、模型鲁棒性、并行计算等。未来的研究可以结合更多的先进技术， 如强化学习、迁移学习等，以进一步提高预测精度和效率，为电力系统的智能 化发展做出贡献。
研究方法
本次演示提出了一种基于LSTM与GBoost组合模型的超短期电力负荷预测方法。 首先，我们使用LSTM模型对电力负荷时间序列进行学习和预测，然后使用 GBoost模型对LSTM模型的预测结果进行进一步优化。具体实现过程如下：
1、数据预处理：对原始电力负荷数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等 操作。
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人工神经网络应用于短期负荷预测的几种方法及特点
摘要：利用人工神经网络进行短期负荷预测是近些年来才开始广泛使用的方法。
其优点是对大量的非结构性、非准确性规律具有自适应功能。
本文系统地介绍和分析了运用人工神经网络法预测负荷的几种方法及相应特点，从而为方法的选择和使用提供参考。
关键词：电力系统；热工神经网络；短期负荷预测
正文：
电力系统短期负荷预测对电力系统可靠、安全、经济运行具有重要作用，它涉及到电力系统的日常运行和计划，是电力部门的一项重要工作。
传统短期负荷预测的数学模型是用显式的数学表达式加以描述，有很大的局限性，因为负荷变化的规律和各种不确定性很难用一个显式的数学公式予以表示。
人工神经网络方法是负荷预测领域内的一个重大突破，尤其适用于短期负荷预测，该方法以传统显式函数的自变量和因变量作为网络的输入和输出，将传统的函数关系转化为高维的非线性映射，而且它对大量的非结构性、非准确性规律具有自适应功能。
应用人工神经网络对电力系统进行短期负荷预测，主要的任务就是利用人工神经网络可以以任意精度逼近任意非线性过程的特性，来模拟负荷的运行规律，目前应用的方法主要有以下几种：
（1）采用前馈神经网络和标准BP算法
前馈神经网络是神经网络中的一种典型结构，主要分为三层：最下层是输入层，中间是隐层，最上面一层是输出层，其信息从输入层依次向上传递，直至输出层。
BP算法是用于前馈神经网络的一种算法，基本思想是最小二乘法，或称LMS （Least Mean Squares）算法，它采用梯度搜索技术，以使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。
标准BP网络结构如图1所示。
图1：标准BP网络结构
当在短期负荷预测中采用这种结构时，神经网络的输入及输出量都是相关历史负荷数据。
神经网络训练样本集的数据凭经验选取。
对所选取的神经网络结构也没有一定的方法给出。
这种方法主要用于电力系统日负荷预测。
它算法简单，计算速度快。
但是预测误差较大。
（2）采用标准BP算法，并加入了温度的影响
同（1）相比，神经网络的输入量除了历史负荷值之外还加入了温度值，输出量则为预测值。
不同的类型日及不同的时间段，采用不同的编码来表示。
这种方法用一个神经网络表示了不同的情况，因而增加了网络的输入节点。
同时为了使其具有泛化能力，隐层节点也要增加，这就增加了神经网络的复杂性，延长了网络的训练学习时间。
（3）采用前馈神经网络和改进算法
神经网络的输入及输出量的选取基本上同（2），只是利用了神经网络的多种改进算法。
大致有以下几种：加入动量项的BP算法、二阶BP算法、变步长算法、基于卡尔曼滤波的快速算法、遗传算法等。
这种方法加快了网络训练的收敛速度，有的方法对预测结果也有一定的改善。
但是，这种方法由于加入了多个约束因子，确定其值比较困难。
（4）采用多模块神经网络的方法
由于电力系统负荷在不同的情况下，运行规则是不同的。
比如在不同的类型日、一天中的不同时段，其运行规律不同，因此应选取多个神经网络解决不同的情况。
对每日２４小时分为五个时段：凌晨１时一６时、７时—１０时、１１时—下午３时、４时—晚８时和９时—零时，每个阶段都用不同的网络进行预测。
这种方法的
优点是每小块的网络结构简单，网络训练速度快，预测精度也较高，但网络个数太多。
（5）小波神经网络方法
小波神经网络（Wavelet Neural Network,简称WNN）是基于小波变换而构成的神经网络模型，即用非线性小波基取代通常的神经元非线性激励函数(如Sigmoid函数)，把小波变换与神经网络有机地结合起来，充分继承了两者的优点。
小波与神经网络可以按以下两种途径结合：一是松散型结合，即小波分析作为神经网络的前置手段，先将电力负荷数据进行小波分解，得到各尺度上的小波系数，再利用这些小波系数组成特征向量，输入给常规神经网络进行处理；二是紧致性结合，直接以小波函数（有时还有尺度函数）代替常规神经网络的Sigmoid或径向基函数作为神经网络的隐节点激励函数，以小波的尺度和平移参数作为神经网络的权值和阈值参数，构成一种新型的前馈神经网络。
小波神经网络在函数逼近能力方面优于BP网络，而且它克服了网络设计的盲目性，从而能够较好地解决传统人工神经网络在设计训练中的一些困难，而且所用的隐层神经元个数要相对少一些，这就使得网络泛化的能力增强。
但它依然没能克服普通BP网络容易陷入局部极小的缺点，而且训练步数相同的情况下小波网络的训练时间稍长。
（6）RAN神经网络方法
由于类似BP神经网络和RBF神经网络等绝大多数神经网络均属于固定结构神经网络。
它们内部的隐层神经元数目是预先设定好的，而数目的选择没有成熟的理论依据，往往只能靠反复的实验得出。
RAN（Resource Allocating Network）神经网络就是为了克服这种缺点而提出的。
RAN网络是带有自适应的记忆方式，即这种神经网络的隐层神经元可以根据输入数据的复杂程度来增加或减少其隐层神经元的个数。
RAN网络结构如图2所示：
图2：RAN网络结构（虚线表示增加或删除的隐层神经元）
RAN网络可以控制隐层神经元数目的增减，而且无论是在预测精度上还是在训练步数上都大大优于普通BP网络，甚至比小波网还要更好一些。
但这种网络对原负荷的收集和输入有较高的要求。
（7）基于混沌时间序列的神经网络
混沌时间序列是一门新兴的学科，近年来对非线性系统尤其是混沌背景下产生的时间序列的分析越来越受到人们的重视；神经网络是一种智能化的技术，具有很强的处理非线性问题的能力。
时间序列法以及神经网络法至今均已成为发展成熟的电力负荷预测方法，而基于混沌时间序列的神经网络结合了二者的优点，预测精度明显提高。
但由于常用的混沌时间序列预测大多是单步预测，存在计算复杂和耗时的缺点，因此基于混沌时间序列的神经网络很难满足短期负荷快速变化和电网实时运行的要求。
所以目前主要处于研究和实验阶段。
参考文献：
【1】梁海峰, 等. 遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用. 电网技术, 2001（1）
【2】吴斌, 陈章潮, 包海龙. 基于人工神经元网络及模糊算法的空间负荷预测. 电网技术,1999 (11):1-4.
【3】金先级. 人工神经网络导论讲义. 华中理工大学出版社，1996
【4】任震等．小波分析及其在电力系统中的应用．第一版．北京：中国电力出版社．2003
【5】彭见春，江荣汉．电力系统短期负荷预报的动态神经网络方法．湖南大学学报
【6】李如琦，孙艳，孙志嫒．基于混沌时间序列和神经网络的电力短期负荷预测．长沙电力学院学报（自然科学版）。