本發明專利技術公開了基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，屬于電力系統負荷預測技術領域，包括以下步驟：根據政策的定性描述，將政策轉化為定量指標，生成反映政策變化對電力需求影響的數值特征，并通過清洗異常值、填充缺失值和歸一化操作進行數據預處理，得到模型的輸入數據；基于長短期記憶網絡，根據輸入數據進行模型訓練，通過初始化模型參數、設置訓練超參數和自適應訓練策略及動態參數調整，生成預測模型，用于對于電力日負荷進行預測。本發明專利技術能夠快速、精準地預測電力負荷變化，從而有效應對政策調整帶來的不確定性，提升電力系統的運行效率與安全性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統負荷預測，具體而言，涉及基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法。
技術介紹
1、在當前電力系統中，準確的負荷預測對電力系統的安全、穩定運行以及電力調度有著重要的意義。隨著能源政策的不斷調整，如碳排放政策、能源補貼等，傳統的電力負荷預測方法由于缺乏政策信息的量化處理，無法及時反映政策變化對電力需求的影響。因此，如何將政策變化引入到電力負荷預測模型中，并結合先進的深度學習算法，如長短時記憶網絡，來提高負荷預測的準確性，已成為一個亟待解決的技術難題。
2、近年來，隨著深度學習理論研究的深入發展，將深度學習理論應用于電力系統的用電需求預測成為一項很有意義的工作。lstm模型因其強大的時序數據處理能力，在電力負荷預測中得到了廣泛應用。然而，目前的研究大多僅依賴于歷史數據和天氣因素，未能充分考慮政策變化的影響。因此，急需設計一種新的電力日負荷預測技術，可以有效提升負荷預測的精度
技術實現思路
1、為了解決上述問題，本專利技術的目的是提供基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測技術，旨在有效應對政策調整帶來的不確定性，提升電力系統的運行效率與安全性。
2、為了實現上述技術目的，本申請提供了基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，包括以下步驟：
3、根據政策的定性描述，將政策轉化為定量指標，生成反映政策變化對電力需求影響的數值特征，并通過清洗異常值、填充缺失值和歸一化操作進行數據預處理，得到模型的輸入數據；
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p>4、基于長短期記憶網絡，根據輸入數據進行模型訓練，通過初始化模型參數、設置訓練超參數和自適應訓練策略及動態參數調整，生成預測模型，用于對于電力日負荷進行預測。5、優選地，在獲取反映政策變化對電力需求影響的數值特征的過程中，根據區域內的歷史電力負荷數據、氣象數據以及政策數據，將政策進行定性描述轉化為定量指標，生成反映政策變化對電力需求影響的數值特征。
6、優選地，在獲取數值特征的過程中，將政策指標、負荷特征指標、經濟指標、氣象因素指標、社會因素指標、市場動態指標和歷史電力負荷數據，作為數值特征，其中，政策指標包括：能源價格、能源投資、補貼政策、環境保護、安全防護、電力改革和節能減排；
7、負荷特征指標包括日負荷曲線、峰谷差和負荷因子；
8、經濟指標：gdp增長率、工業產值和失業率；
9、氣象因素指標：氣溫、降水量、③濕度和風速；
10、社會因素指標：人口密度、家庭結構和城市化率；
11、市場動態指標：電力價格、供應鏈效率和市場需求預測；
12、歷史電力負荷數據，包括過去24小時的負荷。
13、優選地，在對政策進行量化的過程中，采用評分標準對政策進行量化，包括如下步驟：
14、①為每個評分維度分配權重，分配權重使用ahp方法，并為每個政策根據其在每個維度上的表現打分，可分為3個維度，依次為：額度(0-10分)；覆蓋范圍(0-10分)；實施效果(0-10分)，總評分計算為：
15、總分＝μ1·額度評分＋μ2·覆蓋范圍評分+μ3·實施效果評分
16、式中：μ1、μ2、μ3分別為三個維度的權重；
17、②進行量化值計算：使用二元分類，1表示實施，0表示未實施；
18、③量化后指標：量化后指標＝∑(μi·li)
19、式中μi為不同維度的權重，li為對應的量化值。
20、優選地，在進行數據預處理的過程中，預處理的過程為：
21、
22、式中：x‘i為處理后的規范數據，xi是數值特征i的樣本，xmin是數值特征i的最小樣本值，xmax是數值特征i的最大樣本值。
23、優選地，在獲取輸入數據的過程前，使用特征工程方法選擇對負荷預測最有影響的關鍵特征，減少冗余數據，具體包括如下步驟：
24、①l1正則化：通過稀疏化權重，自動選擇最有影響力的特征，l1正則化的損失函數形式為：
25、
26、式中：w為模型的權重，||w||1為l1范數，λ為正則化系數，yi為i個樣本的真實值，f(xi)為模型在輸入xi下的預測值；
27、l1正則化使不重要的特征權重趨向于0，從而選擇重要的數值特征；
28、②主成分分析pca，用于進行降維，表示為：
29、z＝xm
30、其中，x為歸一化后的特征矩陣m為pca變換矩陣，z為降維后的特征矩陣；
31、得到24個規范化后的輸入特征后，先通過l1正則化，在24個特征中選擇出對預測的關鍵特征，再通過pca將關鍵特征降維至一個低維空間，將降維后的特征數值作為lstm模型的最終輸入層數據，輸入層節點數也同步調整。
32、優選地，在進行模型訓練前，根據長短期記憶網絡的輸入層、隱藏層和輸出層的節點數，隨機生成lstm模型各層之間的權重和偏置，采用正態分布方法進行參數初始化。
33、優選地，在進行模型訓練的過程中，通過自適應優化算法，實時動態調整模型的超參數，具體包括：動態正則化強度調整、梯度裁剪閾值的動態調整、動態權重標準化、標簽平滑系數的動態調整和序列反轉頻率的動態調整。
34、優選地，在模型訓練完成后，通過均方誤差mse、平均絕對百分比誤差mape和決定系數r2評判模型性能。
35、優選地，用于實現電力日負荷預測方法的電力日負荷預測系統，包括：
36、數據采集與處理模塊，用于根據政策的定性描述，將政策轉化為定量指標，生成反映政策變化對電力需求影響的數值特征，并通過清洗異常值、填充缺失值和歸一化操作進行數據預處理，得到模型的輸入數據；
37、預測模塊，用于基于長短期記憶網絡，根據輸入數據進行模型訓練，通過初始化模型參數、設置訓練超參數和自適應訓練策略及動態參數調整，生成預測模型，用于對于電力日負荷進行預測。
38、本專利技術公開了以下技術效果：
39、(1)數據多維度整合：相比于單一維度的數據使用，本方案將歷史電力負荷、氣象數據和政策數據相結合，尤其是將政策的定性描述量化為定量指標，使模型更全面地考慮了影響電力負荷的多方面因素，提高了預測的全面性和準確性。
40、(2)提高預測精度：通過使用lstm神經網絡處理電力負荷的時間序列數據，模型能夠有效捕捉長期依賴關系和復雜的時間特征，相比于傳統的線性回歸模型、arima等方法，能夠更準確地預測電力負荷需求，特別是在長時間跨度的預測中表現更優。
41、(3)提高模型訓練效率：通過特征選擇(l1正則化)和降維(pca)，減少了冗余特征的數量，優化了模型的計算復雜度，縮短了訓練時間，并提升了模型在高維數據下的運算效率。
42、(4)增強模型的魯棒性與泛化能力：通過動態調整正則化強度、梯度裁剪閾值、權重標準化、標簽平滑系數等多種超參數，能夠自適應不同訓練階本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
3.根據權利要求2所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
6.根據權利要求5所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
7.根據權利要求6所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
8.根據權利要求7所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
9.根據權利要求8所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
10.根據權利要求1-9任意一項權利要求所述的基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
【技術特征摘要】
1.基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
3.根據權利要求2所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述基于政策量化和長短期記憶算法的電力日負荷預測方法，其特征在于：
6.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李欣怡，陳重韜，姚艷麗，曲洪澤，姜蘊洲，周子闊，王藝霏，馬躍，彭柏，那瓊瀾，李信，李堅，溫馨，張海明，凡航，劉敦楠，韓雅萱，張祖菡，段赟杰，楊柳青，閏文才，徐野，
申請(專利權)人：國網冀北電力有限公司信息通信分公司，
類型：發明
國別省市：
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