极端温度条件下的电力负荷序列生成方法及系统

本申请的实施例涉及电力系统数据生成和时间序列生成技术；尤其涉及极端温度条件下的电力负荷序列生成方法及系统。

背景技术：

1、热浪、寒潮等极端温度事件会引起居民制冷、采暖以及工业用电需求的集中变化，进而使电力负荷出现突升、突降或者持续高位运行。此类变化会增大负荷预测误差，并对电力系统的运行规划、韧性评估和极端场景压力测试提出更高要求。

2、极端温度事件出现频率较低，能够与相应事件对应的历史电力负荷时间序列数量有限。有限样本通常与既有地区、既有时间段以及特定历史事件相对应，难以覆盖温度强度、持续时间和负荷响应方式的多种组合。直接使用这些历史样本训练负荷生成模型时，模型容易重复既有负荷模式，生成结果的变化范围和条件可控性受到限制。

3、已有电力负荷数据生成方案可以采用变分自编码器（variational autoencoder，vae）、生成对抗网络（generative adversarial network，gan）或者扩散模型学习负荷序列的分布。vae和gan能够学习一定的时间依赖关系和季节性特征，但可能存在训练稳定性、生成精度或者条件控制能力不足的问题。扩散模型通过逐步恢复噪声数据能够提高生成稳定性，但常规方案主要根据数值时间序列执行生成，对极端温度事件所包含的高层语义信息利用不足。

4、已有文本条件时间序列生成方案可以将时间序列的文本描述作为生成条件，并通过扩散transformer（diffusion transformer，dit）调制去噪过程。负荷总体趋势、平均温度趋势以及极端高温或极端低温事件对负荷序列的作用方式存在差异，将多类文本条件统一处理时，稀有的极端温度信息容易被一般趋势信息削弱，使生成序列难以同时保持总体趋势一致性和极端条件响应特征。

5、因此，需要对负荷趋势、温度趋势和极端温度分析信息进行区分处理，使极端温度语义直接参与潜在负荷表示的更新，同时使负荷趋势和温度趋势调制生成过程，从而提高极端温度条件下电力负荷时间序列生成的可控性和时间形态一致性。

技术实现思路

1、本申请的实施例旨在解决在极端温度条件对应的历史负荷样本稀缺且既有样本模式较为固定的情况下，如何区分利用极端温度语义与一般负荷、温度趋势语义，使二者以不同方式参与潜在表示更新和流场预测，从而生成与目标极端温度条件相对应的电力负荷时间序列。

2、第一方面，本申请提供极端温度条件下的电力负荷序列生成方法，包括：

3、对负荷趋势分析文本、温度趋势分析文本和极端温度分析文本分别编码，得到负荷趋势嵌入、温度趋势嵌入和极端温度分析嵌入；

4、从预设噪声分布中采样得到噪声潜在表示，将所述噪声潜在表示确定为当前潜在表示，并按照预设扩散时间序列循环执行：

5、由所述当前潜在表示生成查询，由所述极端温度分析嵌入生成键和值，根据所述查询和所述键确定注意力权重，将所述注意力权重作用于所述值并与所述当前潜在表示相加，得到极端温度语义潜在表示；

6、将所述负荷趋势嵌入和所述温度趋势嵌入拼接并经非线性变换，得到统一语义表示，将所述统一语义表示与当前扩散时间嵌入组合为条件上下文；

7、根据所述条件上下文确定缩放参数和偏移参数，调制归一化后的所述极端温度语义潜在表示，获得流场预测结果并更新所述当前潜在表示；

8、在完成所述预设扩散时间序列中全部扩散时间对应的循环步骤后，结束循环，并将最后一次更新得到的当前潜在表示确定为生成潜在表示；

9、将所述生成潜在表示解码为预设长度的合成电力负荷时间序列。

10、通过上述方法，极端温度分析嵌入经注意力计算直接参与当前潜在表示的更新，负荷趋势嵌入和温度趋势嵌入经集成后通过条件上下文调制同一次流场预测过程，使生成结果同时受到总体趋势条件和极端温度条件的约束，从而提高合成电力负荷时间序列的条件一致性和可控性。

11、第二方面，本申请提供极端温度条件下的电力负荷序列生成系统，包括：

12、文本编码模块，用于对负荷趋势分析文本、温度趋势分析文本和极端温度分析文本分别编码，得到负荷趋势嵌入、温度趋势嵌入和极端温度分析嵌入；

13、潜在表示生成模块，用于从预设噪声分布中采样得到噪声潜在表示，将所述噪声潜在表示确定为当前潜在表示，并按照预设扩散时间序列循环更新所述当前潜在表示，直至得到生成潜在表示；

14、解码模块，用于将所述生成潜在表示解码为预设长度的合成电力负荷时间序列；

15、所述潜在表示生成模块包括：

16、噪声初始化单元，用于从所述预设噪声分布中采样得到所述噪声潜在表示，并将所述噪声潜在表示确定为所述当前潜在表示；

17、极端温度语义注入单元，用于由所述当前潜在表示生成查询，由所述极端温度分析嵌入生成键和值，根据所述查询和所述键确定注意力权重，将所述注意力权重作用于所述值并与所述当前潜在表示相加，得到极端温度语义潜在表示；

18、趋势语义集成单元，用于将所述负荷趋势嵌入和所述温度趋势嵌入拼接并经非线性变换，得到统一语义表示，将所述统一语义表示与当前扩散时间嵌入组合为条件上下文；

19、条件调制单元，用于根据所述条件上下文确定缩放参数和偏移参数，调制归一化后的所述极端温度语义潜在表示，并获得流场预测结果；

20、潜在表示更新单元，用于根据所述流场预测结果更新所述当前潜在表示，并在完成所述预设扩散时间序列对应的潜在表示更新后输出所述生成潜在表示。

21、上述系统通过各模块和单元之间的数据交互执行第一方面所述方法，使噪声初始化、极端温度语义注入、趋势语义集成、条件调制和潜在表示更新在同一生成过程中配合执行，获得与目标极端温度场景对应的合成电力负荷时间序列。

1.极端温度条件下的电力负荷序列生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述负荷趋势分析文本、所述温度趋势分析文本和所述极端温度分析文本通过以下步骤生成：

3.根据权利要求2所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述根据所述日最高温度序列和所述日最低温度序列联合生成所述极端温度分析文本，包括：

4.根据权利要求1所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述由所述当前潜在表示生成查询，由所述极端温度分析嵌入生成键和值，根据所述查询和所述键确定注意力权重，将所述注意力权重作用于所述值并与所述当前潜在表示相加，得到极端温度语义潜在表示，包括：

5.根据权利要求1所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述将所述负荷趋势嵌入和所述温度趋势嵌入拼接并经非线性变换，得到统一语义表示，包括：

6.根据权利要求1所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述将所述统一语义表示与当前扩散时间嵌入组合为条件上下文，包括：

7.根据权利要求1所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述根据所述条件上下文确定缩放参数和偏移参数，调制归一化后的所述极端温度语义潜在表示，包括：

8.根据权利要求1所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述获得流场预测结果并更新所述当前潜在表示，包括：

9.根据权利要求1所述的电力负荷序列生成方法，其特征在于，所述将所述生成潜在表示解码为预设长度的合成电力负荷时间序列，包括：

10.极端温度条件下的电力负荷序列生成系统，其特征在于，包括：