基于双向LSTM模型进行电力需求预测（Matlab代码实现）

基于双向LSTM模型进行电力需求预测（Matlab代码实现）

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/145530613

电力需求预测是电力系统运行和管理中的重要环节。本文基于双向LSTM模型，详细介绍了电力需求预测的原理和实现方法，并提供了完整的Matlab代码。

1 概述

电力系统负荷预测可对未来一段时间的电力需求进行估计，从而根据负荷预测结果来安排机组组合计划、发电计划、联络线交换计划，组织电力现货交易。因此，准确的电力负荷预测对于电力系统安全、经济、高效地运行有着重要的意义。短期电力负荷预测主要是指对未来一天、一周甚至几周时间内的用电负荷进行预测，是电网日常运营的重要组成部分。

对于短期电力负荷预测的研究方法，大致分为两类，包括传统电力负荷预测方法和机器学习算法模型预测方法。基于当下新型用电环境与影响用电因素复杂多样化的特点，机器学习算法模型成为学者们在电力负荷预测领域研究的焦点。

2 预测模型原理

图1 为 LSTM 的基本单元，LSTM 通过对其遗忘门、输入门、输出门等门控单元进行有效组合可以实现信息的保护和当前状态的更新，更新规则如式 ( 4) 所示。门控单元的实现如下式所示:

基于双向LSTM模型的电力需求预测研究文档

一、研究背景与意义

电力系统负荷预测能够对未来一段时间内的电力需求进行估计。依据负荷预测结果，可以科学安排机组组合计划、发电计划以及联络线交换计划，同时有效组织电力现货交易。所以，准确的电力负荷预测对电力系统安全、经济且高效地运行具有重要意义。

短期电力负荷预测主要针对未来一天、一周甚至几周内的用电负荷进行预测，是电网日常运营的关键部分。当下，新型用电环境不断变化，影响用电的因素复杂多样，传统电力负荷预测方法已难以满足需求，机器学习算法模型因此成为电力负荷预测领域的研究热点，双向LSTM模型就是其中备受关注的一种方法。

二、预测模型原理

（一）LSTM基本单元

LSTM（长短期记忆网络）由 Hochreiter & Schmidhuber（1997）提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广。LSTM 的基本单元通过对遗忘门、输入门、输出门等门控单元进行有效组合，实现信息的保护和当前状态的更新。

（二）双向LSTM

双向 LSTM 是一种深度学习模型，它结合了传统 LSTM 网络的前向信息流与反向信息流。传统 LSTM 只能按顺序处理序列数据，而双向 LSTM 能够同时从正向和反向两个方向处理序列数据，从而能够更全面地捕获序列数据中的特征和依赖关系，这对于电力需求这种具有复杂时间序列特征的数据预测具有很大优势。在电力需求预测中，不仅过去的信息对未来需求有影响，未来的趋势在一定程度上也能从过去数据的反向关系中体现出来，双向 LSTM 正好能利用这种双向的信息。

三、运行结果

（一）模型评估指标

使用测试集对训练好的双向 LSTM 模型进行评估，常用的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

（二）结果展示

通过运行模型，得到在测试集上的评估指标结果，例如 MSE 为[具体值]，RMSE 为[具体值]，MAE 为[具体值]。同时，可以绘制预测值与真实值的对比曲线，直观地展示模型的预测效果。从曲线中可以看出，双向 LSTM 模型在大部分时间点上能够较好地拟合电力需求的真实值，但在某些特殊时间段，如用电高峰或低谷时期，可能存在一定的误差。

四、结论

本文基于双向 LSTM 模型对电力需求进行了预测研究。通过收集和预处理相关数据，在 Matlab 环境下构建并训练双向 LSTM 模型，最终对模型进行评估。结果表明，双向 LSTM 模型在电力需求预测中表现出了一定的有效性，能够捕获电力需求时间序列中的复杂特征和依赖关系，为电力系统的相关计划安排提供了有价值的参考。

然而，模型在某些特殊时期仍存在一定误差，未来可以进一步研究优化模型，例如尝试不同的超参数组合、改进数据预处理方法、增加更多相关的影响因素数据等，以提高模型的预测精度，更好地服务于电力系统的安全、经济运行。

3 运行结果

4 参考文献

部分理论引用网络文献，若有侵权请联系博主删除。

[1]钟劲松,王少林,冉懿,冉新涛,于金平,俞海猛.基于互信息和LSTM的用户负荷短期预测[J].电力建设,2022,43(07):96-102.

[2]张雪. 基于智能优化的神经网络短期电力负荷预测[D].西安工业大学,2022.

[3]赵婧宇,池越,周亚同.基于SSA-LSTM模型的短期电力负荷预测[J].电工电能新技术,2022,41(06):71-79.

5 Matlab代码实现

%% 训练
inputSize = 3;
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];
maxEpochs = 10000;
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Plots','training-progress',...
    'Verbose',0);
net = trainNetwork(X,Y',layers,options);
save('net.mat','net')
trainY=double(predict(net,X));

%% 可视化
figure, ploterrhist(trainY-Y')
figure, plot(trainY,'-o')
hold on
plot(Y,'-^')
title('训练结果')
xlabel('电价')
ylabel('有功功率需求量(MW)');
legend('biLSTM 输出','实际电力需求')  

本文原文来自CSDN博客