【摘 要】
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随着“碳达峰、碳中和”写入国家发展规划,推动了能源电力行业转型升级,电网结构将逐渐发生改变,电力供应将更多地受到气候等多种因素的影响。新形势下,短期电力负荷预测支撑了电力系统经济调度和规划,保障了电网运行的安全与稳定,预测的准确性将更具意义。当前,将人工智能技术应用于电力负荷预测是一种新的趋势,随着电力系统的数据量和数据维度的持续增长,一般的机器学习方法在处理非线性任务时,难以捕捉复杂的变量关系,
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随着“碳达峰、碳中和”写入国家发展规划,推动了能源电力行业转型升级,电网结构将逐渐发生改变,电力供应将更多地受到气候等多种因素的影响。新形势下,短期电力负荷预测支撑了电力系统经济调度和规划,保障了电网运行的安全与稳定,预测的准确性将更具意义。当前,将人工智能技术应用于电力负荷预测是一种新的趋势,随着电力系统的数据量和数据维度的持续增长,一般的机器学习方法在处理非线性任务时,难以捕捉复杂的变量关系,导致预测效果并不理想。本文从深度学习的预测方法出发,结合实际数据对如何提高短期电力负荷预测的准确性展开研究,提出了基于注意力机制融合LSTM的短期电力负荷预测算法。本文主要工作及创新点如下:（1）首先搭建了基于循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的短期电力负荷预测模型,结合本文数据进行预测分析,得出RNN模型在本文短期电力负荷预测任务上的预测结果;再搭建基于长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）的预测模型,并完成训练和预测,实验结果表明,LSTM模型的短期电力负荷预测精度优于RNN,验证了 LSTM预测模型以引入门控结构的方式对RNN进行改进的有效性。（2）提出了基于注意力机制融合LSTM的短期电力负荷预测算法,利用Transformer注意力机制的编码器端和解码器端,分别构建了 Encoder-Attention融合 LSTM（EA-LSTM）、Encoder-Decoder-Attention 融合 LSTM（EDA-LSTM）两种模型。通过引入注意力机制,采用并行计算的方式建立整个电力负荷序列之间的联系,将输入的特征数据进行相关度加权处理,突出对预测结果影响最大的特征,解决了 LSTM模型无法并行化计算和充分挖掘序列内在相关性的问题,以提高模型训练效率和预测精度。实验结果表明,EA-LSTM模型和EDA-LSTM模型分别有效验证了Transformer注意力机制编码器端的特征表示能力和解码器端的特征融合能力,基于注意力机制融合LSTM的算法模型较大地提高了短期电力负荷预测的准确性。
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