[發明專利]一種中長期負荷預測方法

在審

• 申請號: 202111419900.6
• 申請日: 2021-11-26
• 公開（公告）號: CN113919599A
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發明（設計）人: 崔婧;楊浚文;胡凱;趙岳恒;楊政;尹春林;文俊杰;楊莉;潘侃;李杰;朱華;蘇蒙;趙娜
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種中長期負荷預測方法，其特征在于，包括：

利用協整檢驗確定與電力負荷存在長期均衡關系的經濟因素；

采用格蘭杰因果檢驗方法，確定電力負荷與經濟相關因素之間的因果關系，并篩選出與電力負荷存在強相關的經濟因素，即相關經濟因素；

將相關經濟因素數據以及歷史負荷數據進行歸一化處理后輸入至LSTM模型中進行中長期負荷值的預測。

2.根據權利要求1所述的中長期負荷預測方法，其特征在于，所述經濟因素包括地區生產總值、固定投資總額、社會消費品零售總額、居民消費價格指數、工業增、值增長速度、勞動力以及人口。

3.根據權利要求1所述的中長期負荷預測方法，其特征在于，利用協整檢驗確定與電力負荷存在長期均衡關系的經濟因素，包括：

對經濟因素的時間序列進行平穩性檢驗和協整關系檢驗，確定與電力負荷存在長期均衡關系的經濟因素。

4.根據權利要求1所述的中長期負荷預測方法，其特征在于，采用格蘭杰因果檢驗方法，確定電力負荷與經濟相關因素之間的因果關系，并篩選出與電力負荷存在強相關的經濟因素，即相關經濟因素，包括，

將經濟因素的時間序列Xi與歷史負荷數據Yi進行格蘭杰因果檢驗，建立如下兩個向量自回歸模型：

其中，α_j、a_j和b_j為模型的系數，m為模型的階數，t為時刻，j為常量，ε_Y和ε_Y|X為模型的殘差；

利用向量自回歸模型的預測結果，并通過比較向量自回歸模型殘差的方差大小，判斷X→Y是否存在格蘭杰因果關系，篩選出與電力負荷有著強相關性的經濟因素，即相關經濟因素。

5.根據權利要求4所述的中長期負荷預測方法，其特征在于，利用向量自回歸模型的預測結果，并通過比較向量自回歸模型殘差的方差大小，判斷X→Y是否存在格蘭杰因果關系，包括，

格蘭杰因果指數GCI的計算公式為：

如果滿足var(ε_Y|X)＜var(ε_Y)，即GCI_X→Y＞0，則判定Y→X存在統計意義下的格蘭杰因果關系。

6.根據權利要求1所述的中長期負荷預測方法，其特征在于，LSTM模型包括：

LSTM的隱含層中含有輸入門i_t、輸出門o_t、遺忘門f_t以及細胞狀態c_i，其中，

f_t＝σ(W_fx_t+U_fh_t-1+b_f)

i_t＝σ(W_ix_t+U_ih_t-1+b_i)

o_t＝σ(W_ox_t+U_oh_t-1+b_o)

式中：W為隱藏單元的輸入權重矩陣；U為輸出權重矩陣；b為偏置向量；下標f，i，o代表遺忘門、輸入門、輸出門；表示逐點求積運算；σ(·)為激活函數；

設有如下2個激活函數：

輸出層：用于得到最終輸出結果。

7.根據權利要求1所述的中長期負荷預測方法，其特征在于，所述中長期負荷預測方法還包括對中長期負荷值的預測結果進行評估，包括，

將均方根誤差RMSE以及平均絕對百分比誤差MAPE作為評價指標，計算公式具體為：

其中，y_i代表實際值，代表預測值，n代表預測樣本數，

RMSE和MAPE值越接近于零，則判定中長期負荷值的預測結果越接近真實負荷值。