【论文复现】短期电力负荷

Eternity._

发布于 2024-11-06 08:20:02

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发布于 2024-11-06 08:20:02

文章被收录于专栏：登神长阶

前言：在当今这个快速运转的现代社会中，电力已成为驱动我们日常生活、工业生产乃至国家经济发展的核心动力。从家庭中的照明、取暖、制冷到企业的机械运转、数据中心的服务器集群，再到城市基础设施如交通、通信和医疗服务，电力的稳定供应与高效利用是衡量一个国家现代化水平的重要标志。然而，随着能源需求的日益增长及可再生能源并网比例的不断提高，电力系统的运行面临着前所未有的挑战，其中，短期电力负荷预测成为了确保电网安全稳定运行、优化资源配置、促进节能减排的关键技术之一。

短期电力负荷预测，顾名思义，是指对未来几小时到几天内电力系统所需电力负荷进行预测的过程。这一预测不仅关乎电力调度部门能否精准安排发电计划、有效平衡供需、减少备用容量、降低成本，还直接影响到用户侧电力需求的响应管理、智能电网的调度决策以及能源市场的价格波动。特别是在极端天气条件、节假日效应、经济政策变动等不确定因素的作用下，短期负荷波动更加复杂多变，使得预测工作充满了挑战。

让我们携手共进，在这个充满机遇与挑战的新时代，为构建更加绿色、高效、智能的电力供应体系贡献力量！

论文发表

来自《IEEE Transactions on Smart Grid》2022年7月的13卷第4期，《IEEE Transactions on Smart Grid》在中科院升级版中，大类工程技术位于1区，小类工程：电子与电气位于1区，非综述类期刊。
作者包括IEEE会员Nakyoung Kim、IEEE学生会员Hyunseo Park、IEEE高级会员Joohyung Lee，以及IEEE高级会员Jun Kyun Choi。
链接地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9732470

问题背景

一. 基本问题

短期电力负荷预测（STLF），即对未来几小时到几周的电力负荷进行准确预测。

二. 本论文发现的问题

在电力负荷预测中，由于数据的高维性和波动性，传统的特征提取方法往往难以捕捉到负荷数据中的复杂模式和关系。

对于论文发现问题的解决方案：

本论文通过提出一个名为MultiTag2Vec的特征提取框架来解决短期电力负荷预测（STLF）中的特征工程问题。该框架包括两个主要过程：标记（tagging）和嵌入（embedding）。

标记过程：首先，通过从高维时间序列数据中提取关键信息，将电气负荷数据转换成紧凑形式。这一步通过聚类子序列来发现重复出现的模式，并为每个模式分配唯一的标签，从而实现数据的标记。
嵌入过程：接下来，通过学习标签序列中的时间和维度关系来提取特征。为了捕捉这些关系，提出了一个带有卷积层的网络模型，该模型采用数学分析设计的多输出结构。通过训练，可以从任何任意多维标签中提取特征。

本文所涉及的所有资源的获取方式： https://www.aspiringcode.com/contentid=17296608955895&uid=955c202cf27c4fc892972176d2a63734

复现：

一. 多维特征提取的提取框架：

时间序列切分，聚类，打标签

def segment_time_series(X, T):
    """
    将时间序列 X 分段为长度为 T 的子序列。
    X: 多元时间序列 (N x D), N 为时间序列长度, D 为维度数
    T: 每个子序列的长度
    返回: 分段后的子序列集合，形状为 (N_segment, T, D)
    """
    N, D = X.shape
    N_segment = N // T  # 计算分段后的子序列数量
    segments = np.array([X[i*T:(i+1)*T] for i in range(N_segment)])
    return segments

# 2. 模式发现
def discover_patterns(segments, K):
    """
    对分段后的子序列进行聚类，提取模式。
    segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)
    K: 聚类的数量，即模式的数量
    返回: 每个维度的模式集合，形状为 (K, T, D)
    """
    N_segment, T, D = segments.shape
    patterns = []
    
    # 对每个维度单独进行聚类
    for d in range(D):
        # 提取第 d 个维度的所有子序列
        data_d = segments[:, :, d]  # 形状为 (N_segment, T)
        
        # 使用 KMeans 进行聚类
        kmeans = KMeans(n_clusters=K, random_state=42)
        kmeans.fit(data_d)
        
        # 保存聚类中心（模式）
        patterns.append(kmeans.cluster_centers_)
    
    # patterns 为 D 维的聚类中心集合，形状为 (D, K, T)
    return np.array(patterns)

# 3. 数据标记
def tag_data(segments, patterns):
    """
    对每个子序列打标签，标签为距离最近的聚类中心。
    segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)
    patterns: 每个维度的聚类中心集合，形状为 (D, K, T)
    返回: 每个子序列的标签集合，形状为 (N_segment, D)
    """
    N_segment, T, D = segments.shape
    K = patterns.shape[1]  # 模式的数量
    labels = np.zeros((N_segment, D), dtype=int)
    
    # 对每个维度进行标记
    for d in range(D):
        for i in range(N_segment):
            # 计算当前子序列与所有聚类中心的距离
            distances = np.linalg.norm(segments[i, :, d] - patterns[d], axis=1)
            
            # 选择最小距离的聚类中心的标签
            labels[i, d] = np.argmin(distances)
    
    return labels

嵌入网络定义：

class EmbeddingNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, D, K, M):
        super(EmbeddingNetwork, self).__init__()
        # 卷积层，用于提取输入张量的特征
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=D, out_channels=M, kernel_size=(1, K), stride=1)  
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))


        # 两个并行的全连接层，用于预测两个维度的输出标签
        self.fc1 = nn.Linear(M, K)
        self.fc2 = nn.Linear(M, K)

    def forward(self, x):
        # 卷积层
        print(x.shape)
        x = self.conv(x)  # 卷积操作
        print(x.shape)
        x = self.pool(x)  # 使用自适应平均池化，将每个样本缩减为大小为 (M, 1)
        print(x.shape)
        x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平张量，形状变为 (batch_size, M)
         # 两个并行的全连接层
        output1 = self.fc1(x)  # 维度1的输出
        output2 = self.fc2(x)  # 维度2的输出
        # 将两个输出拼接在一起，形成最后的输出
        output = torch.stack((output1, output2), dim=1)
        return output

二. 论文中进行性能测试的MultiTag2Vec-STLF模型：

class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_network):
        super(FeatureExtractor, self).__init__()
        self.conv = embedding_network.conv

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)  # 卷积层
        x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平张量
        return x

# 初始化特征提取器
feature_extractor = FeatureExtractor(embedding_network)

# 4. 定义 MultiTag2Vec-STLF 模型
class MultiTag2VecSTLF(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, feature_extractor):
        super(MultiTag2VecSTLF, self).__init__()
        self.feature_extractor = feature_extractor
        # 冻结特征提取器的参数
        for param in self.feature_extractor.parameters():
            param.requires_grad = False
        # 双向 LSTM 层
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True, bidirectional=True)
         # 自注意力机制
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=2 * hidden_dim, num_heads=1, batch_first=True)
        # 全连接层用于预测下一天 24 小时的负荷
        self.fc = nn.Linear(2 * hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.feature_extractor(x)
       
        x = x.view(x.size()[0], seg_c, -1)
       
        # LSTM 前向传播
        lstm_out, _ = self.lstm(x)  # lstm_out 形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)
        # 注意力机制
        attn_output, _ = self.attention(lstm_out, lstm_out, lstm_out)  # 计算自注意力，形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)
        context_vector = torch.sum(attn_output, dim=1)  # 计算上下文向量，形状: (batch_size, 2 * hidden_dim)
        # 全连接层预测
        output = self.fc(context_vector)  # 预测输出，形状: (batch_size, output_dim)
        return output

三. 与整数编码（IE）的特征处理方法进行对比

使用论文中的GEFCom2014数据集中的温度和负荷数据，训练的参数设置按照论文中最优效果的参数设置。论文中使用的温度数据来自于数据集中的哪一个气象站，论文中没有说，此处是选择w1气象站的温度数据训练的结果和论文中的RMSE指标不太一样，但是从IE和MultiTag2Vec的RMSE指标对比可以看到，论文提出的特征提取方法具有一定优势。

特征处理方法	RMSE
IE	34.0563
MultiTag2Vec	32.1983

部署方式

Python 3.9.12 Pytorch 以及其他的常用python库

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更多内容详见：

https://www.aspiringcode.comuid=2f3a8c82324141c48058d8e14f59b3ce

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原始发表：2024-11-05，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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