電工電氣雜志社

基于CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)的短期電力負荷預(yù)測

來源：電工電氣發(fā)布時間：2022-09-26 16:26 瀏覽次數(shù)：428

基于CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)的短期電力負荷預(yù)測

簡定輝，李萍，黃宇航，梁志洋

(寧夏大學(xué) 物理與電子電氣工程學(xué)院，寧夏銀川 750021)

摘要：傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時間相關(guān)性較強的負荷預(yù)測中精度不高。為了有效提高短期電力負荷預(yù)測精度，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN 和長短時記憶網(wǎng)絡(luò) LSTM 相結(jié)合的負荷預(yù)測方法。采集 5 維負荷特征數(shù)據(jù)，以 CNN 卷積層和池化層作為特征提取單元，提取數(shù)據(jù)空間耦合交互特征；將重構(gòu)數(shù)據(jù)輸入到 LSTM 網(wǎng)絡(luò)挖掘負荷時序特征，采用 Dropout 技術(shù)增加模型泛化能力；利用適應(yīng)性矩估計 (Adam) 優(yōu)化器訓(xùn)練模型；將測試數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測未來 1h 和 12h 電負荷。實驗結(jié)果表明，該負荷預(yù)測模型收斂速度和預(yù)測精度均優(yōu)于改進的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM 等預(yù)測模型，其 1h 負荷預(yù)測精度達到98.66%，12h 負荷預(yù)測精度達到96.81%，提高了短期電力負荷預(yù)測精度。

關(guān)鍵詞： 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)；短期負荷預(yù)測；Dropout 技術(shù)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；適應(yīng)性矩估計

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2022)09-0001-06

Short-Term Power Load Forecasting Based on CNN-LSTM

JIAN Ding-hui, LI Ping, HUANG Yu-hang, LIANG Zhi-yang

（School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China）

Abstract: The traditional neural network has low accuracy in load forecasting with strong time dependence. This paper provided a load prediction method based on the convolutional neural network (CNN) and the long short-term memory network (LSTM) to improve the accuracy of short-term power load.Moreover, it collected 5-dimensional load characteristic data and extracted spatial coupling interaction features of data by using CNN convolution layer and pooling layers feature extraction units.In addition, it inputted the reconstructed data into the LSTM network to mine the load timing characteristics and used dropout technology to increase the model generalization ability. Besides, it used an adaptive moment estimation (Adam) optimizer to train the model. It entered the test data into the trained neural network model to predict the electric load in the next 1 h and 12 h. The experimental results show that the proposed model is better than the improved neural network forecasting models,such as improved BP neural network and LSTM, from the convergence speed and forecasting accuracy perspective. The prediction accuracy of 1 h load forecasting is 98.66%, and the 12 h load forecasting accuracy is 96.81%, which improves the accuracy of short-term power load forecasting.

Key words: long short-term memory network; short-term load forecasting; Dropout technology; convolutional neural network; adaptive moment estimation

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