【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)以及電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，尤其涉及一種頻率特征聚類與加權(quán)平均融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、在電力系統(tǒng)市場(chǎng)化的進(jìn)程中，準(zhǔn)確的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)確保電力系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和經(jīng)濟(jì)性至關(guān)重要。短期電力負(fù)荷由于受到天氣、節(jié)假日、用戶活動(dòng)等因素影響較大，往往表現(xiàn)出一定的隨機(jī)性。而這些影響因素大部分具有周期性，這使得短期電力負(fù)荷是可預(yù)測(cè)的。當(dāng)前的預(yù)測(cè)模型依賴于大量歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)提取與負(fù)荷相關(guān)的特征，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。合理的數(shù)據(jù)處理和算法選擇能夠有效捕捉復(fù)雜的負(fù)荷模式，提升預(yù)測(cè)的精度和可靠性。
2、電力負(fù)荷受多種因素影響，導(dǎo)致其波動(dòng)性和非線性特征明顯。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠有效識(shí)別和建模這些復(fù)雜關(guān)系，提高預(yù)測(cè)精度。通過(guò)特征選擇工程，機(jī)器學(xué)習(xí)方法能從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，去除冗余特征，從而提升模型性能。在實(shí)際應(yīng)用中，精確提取特征并快速處理分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)幫助電力系統(tǒng)及時(shí)調(diào)整負(fù)荷，確保穩(wěn)定運(yùn)行有至關(guān)重要的作用。
3、在現(xiàn)有的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法中，預(yù)測(cè)模型主要通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理方法來(lái)充分利用數(shù)據(jù)中的重要特征，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度。為了保證提取特征的有效性，最近的研究主要提出了三種不同方法：特征工程方法、混合模型方法、自注意力機(jī)制方法。特征工程方法使用統(tǒng)計(jì)分析來(lái)提取與電力負(fù)荷相關(guān)的重要特征，如季節(jié)性、天氣因素和歷史用電模式等?；旌夏Ｐ头椒ńY(jié)合多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，例如將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)結(jié)合，利用cnn提取空間特征，lstm處理時(shí)序特征，提高模型的預(yù)測(cè)能力。自注意力
4、然而，這些方法往往未能充分利用電力負(fù)荷的頻域特征，導(dǎo)致重要的頻域信息未被有效捕捉，影響預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)能力。在面對(duì)復(fù)雜負(fù)荷變化時(shí)，由于依賴于單一預(yù)測(cè)模型(如單一類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，未采用集成或混合模型策略，導(dǎo)致現(xiàn)有方法的靈活性不足。本方法將電力負(fù)荷序列按照頻域特征聚類，得到多個(gè)獨(dú)立的個(gè)性化模型，通過(guò)加權(quán)平均綜合多個(gè)模型的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，充分利用模型之間的多樣性，有效減少單個(gè)預(yù)測(cè)模型的誤差，使得最終電力負(fù)荷預(yù)測(cè)更加穩(wěn)定。相比傳統(tǒng)方法，這種方法可以更好地控制預(yù)測(cè)模型的偏差與方差。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)存方法存在的問(wèn)題，本專利技術(shù)改變了現(xiàn)有方法的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，并利用不同用戶之間的用電行為相似性將電力負(fù)荷序列聚為若干類，提出了一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其中電力負(fù)荷頻域特征的提取保留了電力負(fù)荷中重要的特征數(shù)據(jù)，基于電力負(fù)荷頻域特征的聚類和個(gè)性化模型的建立保證了負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)的可靠性和精確性。
2、本專利技術(shù)提出了一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合多模型預(yù)測(cè)結(jié)果的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其中頻域特征聚類是指將電力負(fù)荷時(shí)間序列用滑動(dòng)窗口進(jìn)行分割后，將每個(gè)電力負(fù)荷序列片段進(jìn)行傅里葉分解，再將得到的頻域中的幅值與相位作為該電力負(fù)荷序列片段的頻域特征進(jìn)行聚類。方法中的加權(quán)融合多模型是指將頻域特征聚類后，為了更精確地將歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的特征應(yīng)用到新的負(fù)荷序列中，對(duì)每個(gè)類單獨(dú)訓(xùn)練電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并為目標(biāo)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)序列匹配若干個(gè)最相似的類，將這些類對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果根據(jù)相似度進(jìn)行加權(quán)融合。
3、本專利技術(shù)的技術(shù)解決方案步驟如下：
4、步驟一：對(duì)經(jīng)過(guò)滑動(dòng)窗口分割的電力負(fù)荷序列片段進(jìn)行頻域特征提取
5、s11輸入：1000個(gè)用戶的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，選取數(shù)據(jù)時(shí)間范圍，設(shè)定數(shù)據(jù)采樣間隔為30分鐘，每日的負(fù)荷采樣點(diǎn)為48個(gè)。
6、s12滑動(dòng)窗口分割電力負(fù)荷數(shù)據(jù)：用長(zhǎng)度為11天數(shù)據(jù)量的滑動(dòng)窗口切分所有用戶的原始電力負(fù)荷序列，窗口每次滑動(dòng)1天的長(zhǎng)度，得到若干條時(shí)域上的電力負(fù)荷序列片段。
7、s13提取電力負(fù)荷序列片段的頻域特征：對(duì)分割后的每個(gè)時(shí)域上的電力負(fù)荷序列片段進(jìn)行快速傅里葉變換，得到電力負(fù)荷片段在頻域中對(duì)應(yīng)的幅值與相位角，將幅值與相位角作為該序列片段的頻域特征。
8、步驟二：對(duì)于電力負(fù)荷序列片段的頻域特征進(jìn)行自適應(yīng)聚類
9、s21建立電力負(fù)荷數(shù)據(jù)集：將所有電力負(fù)荷序列片段的頻域特征與其對(duì)應(yīng)的原時(shí)域上的序列片段一一標(biāo)記，便于后續(xù)聚類時(shí)使用這些頻域特征。
10、s22基于電力負(fù)荷序列片段的頻域特征聚類：采用臨近傳播聚類ap算法，對(duì)多個(gè)電力負(fù)荷序列片段的頻域特征進(jìn)行自適應(yīng)聚類，從而生成12個(gè)類。
11、s23建立類內(nèi)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)集：找到每個(gè)類內(nèi)所有電力負(fù)荷序列片段的頻域特征對(duì)應(yīng)的原時(shí)域上的序列片段，從而形成由原始時(shí)域序列片段構(gòu)成的12個(gè)類。
12、步驟三：根據(jù)自適應(yīng)聚類結(jié)果建立電力負(fù)荷個(gè)性化模型
13、s31建立每個(gè)類內(nèi)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)集：經(jīng)過(guò)聚類后，每個(gè)類內(nèi)的時(shí)域電力負(fù)荷序列片段有相似的特征和模式，將每個(gè)類內(nèi)的數(shù)據(jù)作為該類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
14、s32訓(xùn)練電力負(fù)荷個(gè)性化模型：使用每個(gè)類內(nèi)的電力負(fù)荷序列片段訓(xùn)練相應(yīng)的長(zhǎng)短期記憶(lstm)模型，以優(yōu)化模型性能并提高對(duì)該類電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
15、與先前技術(shù)相比，本專利技術(shù)提出了一種基于電力負(fù)荷頻域特征聚類方法，能夠?qū)Ｗ⒂诓蹲诫娏ω?fù)荷序列最重要的頻域特征。同時(shí)本專利技術(shù)還構(gòu)建了一個(gè)基于聚類的個(gè)性化電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型建立策略，旨在捕捉類內(nèi)相似特征和模式。此策略不僅增強(qiáng)了電力負(fù)荷模型對(duì)噪聲的抵抗能力，還顯著提升了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度。
16、頻域特征提取模塊
17、電力負(fù)荷曲線在日負(fù)荷、周負(fù)荷等不同時(shí)間尺度上表現(xiàn)出周期性，將電力負(fù)荷曲線視為多個(gè)不同頻率、不同幅度電力負(fù)荷信號(hào)的疊加。使用快速傅里葉變換進(jìn)行頻域特征提取識(shí)別電力負(fù)荷序列中的主要頻率成分和周期性變化；將時(shí)域電力負(fù)荷信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域電力負(fù)荷信號(hào)，揭示信號(hào)中隱藏的頻率特征；通過(guò)頻域特征提取分辨電力負(fù)荷信號(hào)與噪聲，從而提升模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。
18、為了分解出電力負(fù)荷數(shù)據(jù)中不同頻率的信號(hào)，使用快速傅里葉變換將電力負(fù)荷數(shù)據(jù)分解為頻域信號(hào)，分解步驟如下：
19、首先，獲取離散電力負(fù)荷信號(hào)x[n]，確定其長(zhǎng)度n，如果n不是2的冪次，則對(duì)x[n]進(jìn)行零填充，使其長(zhǎng)度變?yōu)?的冪次，提高快速傅里葉變換分解效率。
20、然后，根據(jù)以下公式分解離散電力負(fù)荷信號(hào)x[n]，得到電力負(fù)荷的頻域信號(hào)x[k]。x[k]是一個(gè)復(fù)數(shù)序列，每個(gè)k對(duì)應(yīng)一個(gè)頻率分量，
21、
22、其中x[k]是電力負(fù)荷信號(hào)在第k個(gè)頻率分量上的振幅和相位角信息，i是虛數(shù)單位，k表示頻率索引，(k＝0,1,...,n-1)，e為自然底數(shù)。
23、電力負(fù)荷的頻域信號(hào)x[k]是以a+bi的復(fù)數(shù)形式表示的，其中a和b分別代表實(shí)部和虛部，每個(gè)復(fù)數(shù)a+bi對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的頻率分量，由這種復(fù)數(shù)形式可以得到該頻率分量的幅值和相位角。
24、x[k]＝a+bi
25、
26、
27、其中，|x[k]本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，頻域特征提取模塊的實(shí)施過(guò)程如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，基于頻域特征的聚類模塊的實(shí)施過(guò)程如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)階段的實(shí)施過(guò)程如下：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于頻域特征聚類與加權(quán)融合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，頻域特征提取模塊的實(shí)施過(guò)程如下：
3.根據(jù)權(quán)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孔德慧，席嘉陽(yáng)，胡永利，尹寶才，翁浩恩，梁敏，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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