基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法.docx

基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法
标题：基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法
摘要：电网短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着至关重要的作用。有效的短期负荷预测方法可以帮助电力调度员做出合理的调度决策，提高电力系统的可靠性和经济性。本文提出了一种基于TCN-LSTM（TemporalConvolutionalNetworks-LongShort-TermMemory）和气象相似日集的电网短期负荷预测方法，该方法通过结合时空特征和气象数据，以及利用历史负荷数据和相似日集的信息，来提高负荷预测的准确性和鲁棒性。
关键词：TCN-LSTM，短期负荷预测，气象数据，相似日集
1.引言
电网短期负荷预测是电力系统调度和运行的重要组成部分，对于实现电力系统的可靠、稳定和经济运行至关重要。准确的负荷预测可以帮助电力调度员合理安排发电计划、优化电网调度、降低能源消耗、提高供电质量。然而，由于电力系统复杂性和不稳定性带来的问题，短期负荷预测一直以来都是一个挑战性的问题。
2.相关工作
过去几十年来，短期负荷预测方法得到了广泛的研究和应用。传统的方法主要是基于统计模型和时间序列模型，如ARIMA（AutoregressiveIntegratedMovingAverage）、SARIMA（SeasonalARIMA）等。但是这些方法往往无法捕捉到复杂的时空特征和非线性关系，且对于数据的依赖性较强。近年来，随着深度学习方法的快速发展，短期负荷预测在数据驱动的方法中取得了显著的进展。
3.方法描述
本文提出了基于TCN-LSTM的短期负荷预测方法。TCN是一种能够处理时序数据的卷积神经网络，具有并行计算和捕捉长期依赖性的能力。LSTM是一种具有记忆单元的循环神经网络，能够学习长期依赖性和时间序列的演化规律。我们将TCN和LSTM结合起来，可以利用TCN的并行计算能力和LSTM的记忆单元来更好地捕捉时序数据的特征。
4.数据预处理
在训练模型之前，需要对原始数据进行预处理。首先，我们将原始的负荷数据进行标准化处理，以便使其范围在0到1之间。然后，我们将气象数据与负荷数据进行对齐，以保证模型输入的时序数据是对应的。最后，我们将历史负荷数据和气象数据划分为训练集和测试集。
5.模型训练和预测
我们将训练集和测试集输入到TCN-LSTM模型中进行训练和预测。在模型训练过程中，我们通过最小化预测值和实际值之间的均方差来优化模型的权重和偏置。在模型预测过程中，我们利用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测值和实际值之间的误差指标，如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE）等。
6.气象相似日集的应用
气象数据对于负荷预测具有重要的影响，通过捕捉气象数据与负荷之间的关联关系，可以提高负荷预测的准确性和鲁棒性。为了进一步优化负荷预测结果，我们引入了气象相似日集的概念。相似日集是指具有相似气象条件的历史日期集合。我们通过计算当前日期与历史日期之间的气象相似度，选取相似度最高的历史日期集合来作为参考，将其与当前数据进行融合以提高负荷预测的精度。
7.实验结果与分析
我们利用真实的电力系统负荷数据和气象数据对提出的方法进行了实验验证。实验结果表明，基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法相比传统方法和其他深度学习方法具有更高的准确性和鲁棒性。引入气象相似日集可以更好地捕捉气象因素对负荷的影响，提高负荷预测的稳定性和可靠性。
8.结论与展望
本文提出了一种基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。实验结果表明，该方法具有良好的负荷预测性能，能够帮助电力调度员做出合理调度决策，提高电力系统的可靠性和经济性。未来的工作可以进一步深入研究和改进短期负荷预测方法，在更复杂的电力系统中进行实证研究，并探索其他气象数据和相似性识别方法的应用。