基于长短期记忆网络的高温天气下电力负荷预测方法

本发明涉及深度学习技术在电力负荷预测领域的应用，特别是一种基于长短期记忆网络(lstm)的高温天气下电力负荷预测方法，用于根据高温天气下监测时序数据完成电力负荷智能预测。

背景技术：

1、随着全球气候变化和城市化进程的加快，高温天气事件日益频繁，对电力系统的负荷预测提出了更高的要求。传统的电力负荷预测方法往往依赖于简单的统计模型，难以准确捕捉电力负荷的动态变化，尤其是在极端天气条件下。因此，开发一种能够适应高温天气变化的电力负荷预测方法显得尤为重要。

2、电力负荷预测是电力系统规划、运行、控制和调度的重要环节。在电网转型发展和电力体制改革的新形势下，短期电力负荷预测变得尤为重要。电力负荷预测的准确性直接关系到电力系统的经济性和可靠性。

3、传统的电力负荷预测方法，主要依赖于时间序列分析、回归分析和指数平滑法等简单的统计模型，这些方法在处理非线性和非平稳的时间序列数据时存在明显的局限性，特别是在极端天气条件下，它们难以准确捕捉电力负荷的动态变化。这些方法的局限性主要体现在适应性差，难以适应电力负荷的快速变化和新能源的不确定性；泛化能力弱，在数据分布发生变化时需要重新训练和调整；计算效率低，难以处理大规模数据和满足实时预测的需求；预测精度有限，难以处理复杂的非线性和波动特征；数据依赖性强，对历史数据的质量和完整性要求高，容易受噪声和异常值的影响；以及难以处理多源数据，无法有效整合天气、用户行为等影响因素。因此，传统方法在现代电力负荷预测中的应用效果逐渐降低，需要更加先进的预测方法来提高预测的准确性和效率。

4、本发明提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory，lstm)的时间序列分析方法，能够有效的对能够有效地对电力负荷数据进行深入分析和预测。该方法特别适用于处理电力系统中的非线性和非平稳时间序列数据，能够捕捉电力负荷变化中的长期依赖关系和复杂模式。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术中电力负荷预测的局限性，提出了基于长短期记忆网络(lstm)的电力负荷预测方法。该方法利用lstm模型的强大学习能力和时间序列分析能力，有效处理电力负荷数据中的非线性和非平稳特性。通过深度学习技术，lstm模型能够自动提取电力负荷时间序列数据中的关键特征，并学习数据中的长期依赖关系，从而提高在极端天气条件下的预测准确性。lstm模型使用神经网络架构，能够自适应地调整网络参数，以更好地适应电力负荷数据的变化。

2、本发明通过一系列的数据增强策略，通过对同一城市不同地区的数据来进行训练与测试，以增强模型的泛化能力。这种方法不仅提高了电力负荷预测的精度和效率，还增强了模型的鲁棒性，使其能够快速适应新的数据分布和外部环境变化。

3、本发明的电力负荷预测方法适用于城市电网的负荷管理，可以应用在智能电网的负荷预测、电力市场的交易决策以及电力系统的调度优化等多个领域。通过提高电力负荷预测的准确性，本发明有助于电力运营商更好地规划和调整电力资源，确保电力供应的稳定性和经济性，同时降低运营成本，提高能源利用效率。

4、本发明所采用的技术方案如下：

5、步骤(1)、从电力监测终端收集空调的电力参数，包括功率、电流、电压等，利用温湿度传感器收集室内外的温湿度数据；集成已提供的历史和实时气象数据，包括温度、湿度等。

6、步骤(2)、对数据进行数据预处理，包含：排除异常值和缺失值，如空调功率的负值或不合理的气象数据；选择与空调使用行为和电力负荷密切相关的气象参数，如日平均气温、日平均相对湿度、thi指数；对所有特征进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。

7、步骤(3)、对非数值型数据进行转换，并以8:2的比例对处理后的数据进行训练集和测试集的划分。

8、步骤(4)、构建基于长短期记忆网络(lstm)的电力负荷预测模型。利用步骤(3)中划分的训练集数据对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，以提高预测的准确性。在模型训练过程中，调整lstm网络的层数、隐藏单元数以及训练过程中的超参数，如学习率、批大小等，以获得最佳的预测效果。

9、步骤(5)、使用步骤(3)中划分的测试集对训练好的lstm模型进行验证，评估模型的预测性能。通过计算预测误差，如均方误差(mse)和平均绝对误差(mae)，来衡量模型的准确性。根据测试结果，进一步调整模型参数，以提高模型的泛化能力和预测精度。

10、本发明的有益效果在于，与传统的电力负荷预测方法相比，本发明提出了一种基于长短期记忆网络(lstm)的电力负荷预测方法，该方法特别针对电力负荷数据中的非线性和非平稳特性进行了优化。通过深度学习技术，本发明能够自动提取时间序列数据中的关键特征，并学习数据中的长期依赖关系，从而显著提高了在极端天气条件下的预测准确性。

1.一种基于长短期记忆网络的高温天气下电力负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于长短期记忆网络的高温天气下电力负荷预测方法，其特征在于，所述输入特征包括多个传感器和监测设备获取的电力数据和气象数据，其中：

3.根据权利要求2所述的基于长短期记忆网络的高温天气下电力负荷预测方法，其特征在于，利用数据预处理方法对原始电力负荷数据和气象数据进行预处理，以保证模型训练的稳定性与准确性，具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于长短期记忆网络的高温天气下电力负荷预测方法，其特征在于，利用时间序列方法对预处理后的数据进行序列化处理，以捕捉电力负荷的时间依赖关系，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于长短期记忆网络的高温天气下电力负荷预测方法，其特征在于，利用lstm模型对时间序列数据进行特征提取，具体包括：

6.根据权利要求5所述的基于长短期记忆网络的高温天气下电力负荷预测方法，其特征在于，利用lstm模型对时间序列数据进行训练和预测，具体包括：