本发明属于检定系统参量感知与故障处理方法，具体涉及一种短期净负荷预测方法。
背景技术：
1、短期净负荷预测在电力系统的运行和管理中具有重要意义，由于电力负荷受到多种复杂因素(如过去净负荷值、时间、天气等)的影响，且这些因素处于动态变化中，使得负荷预测成为一项具有挑战性的任务，传统的预测方法难以有效处理电力负荷的复杂性、不确定性以及多种影响因素之间的非线性关系，神经网络具有强大的学习和泛化能力，能够处理非线性关系并适应动态变化，是解决短期净负荷预测问题的有力工具。然而，目前尚未有完善的基于神经网络且涵盖全面技术环节(从数据预处理到模型优化)的短期净负荷预测方法。
技术实现思路
1、为了解决上述背景技术中目前尚未有完善的基于神经网络且涵盖全面技术环节(从数据预处理到模型优化)的短期净负荷预测方法的技术问题，本发明提供一种短期净负荷预测方法；
2、包括：s1、数据预处理：基于历史净负荷数据、分解后的净负荷数据、天气数据、日期数据多方面因素的数据预处理，所述数据预处理技术包括数据清洗、特征选择和特征缩放，其中：数据清洗用于处理数据集中的错误、缺失或无效数据，包括删除重复数据、处理缺失数据和异常值；
3、s2、特征选择：通过过滤法、包裹法、嵌入法方法从原始数据中选择对问题有意义的特征；
4、s3、特征缩放：将不同尺度的特征转化为相似的尺度，包括标准化和归一化方法；
5、s4、基于神经网络的净负荷预测模型构建：包括，研究短期净负荷预测的特点和基本原理，所述特点包括不准确性、条件性和时间性；
6、s5、根据预测特点对神经网络结构进行设计：选择反映负荷变化的因素作为输入，净负荷预测值作为输出，确定训练样本集和输出集，并分析模型的入参和层级结构；
7、s6、构建净负荷预测模型，通过神经网络的前向传播算法计算预测值；
8、s7、净负荷预测模型的训练与评估优化：包括：采用合适的训练方法对预测模型进行调优训练，计算输出值与实际输出值之间的误差，根据误差修改网络的连接权值，调整学习率和训练次数；
9、s8、选择合适的评估指标对预测模型进行评估：所述评估指标包括平均绝对误差、均方根误差，通过准备测试数据、计算评估指标、分析结果来评估模型性能；
10、根据评估结果对模型进行优化，包括调整网络结构、重新训练和测试模型，直到达到满意的性能。
11、基于多因素的数据预处理
12、数据清洗在数据准备阶段，数据清洗是关键步骤。对于可能存在的重复数据，采用删除操作，确保数据集中每个数据点的唯一性。针对缺失数据，根据具体情况选择处理方式，若缺失数据样本对整体数据分布影响较小，则直接删除含有缺失数据的样本；若影响较大，则采用填充方法，如均值填充、中位数填充或基于模型的填充(如利用回归模型预测缺失值)。对于异常值，通过统计方法(如3-sigma原则)或可视化手段(如箱线图)进行识别，然后根据实际情况进行处理，如直接删除或采用合理的插值方法进行修正。
13、特征选择本发明研究多种特征选择方法以提高模型准确性并降低计算成本。
14、过滤法：计算原始数据中各特征与目标变量(净负荷值)之间的相关性系数(如皮尔逊相关系数)，根据相关性大小对特征进行排序，选择相关性较高的特征。例如，对于净负荷预测，天气温度与净负荷可能存在较高相关性，而某些与净负荷关系较弱的特征则可被排除。
15、包裹法：以预测模型的性能为评估标准，从原始特征集合中逐步选择特征子集。例如，先随机选择一个特征子集，使用该子集训练神经网络模型，然后根据模型在验证集上的性能(如均方误差)，逐步增加或减少特征，重新训练模型并评估性能，直到找到最优的特征子集。
16、嵌入法：在神经网络模型训练过程中，利用正则化方法(如l1或l2正则化)对特征进行选择。正则化项会对模型的权重进行惩罚，使得不重要的特征对应的权重趋近于0，从而实现特征选择；
17、特征缩放
18、标准化:设特征x的均值为μ，标准差为σ，则标准化后的特征这种方法将特征缩放到均值为0，标准差为1的正态分布上，有助于提高模型的训练效率和稳定性。
19、归一化:对于特征x，若其最小值为χmin，最大值为χmax，则归一化后的特征
20、归一化将特征缩放到0和1之间，保留了特征的原始分布，在某些情况下有利于模型的训练。
21、基于神经网络的净负荷预测模型构建
22、预测特点与原理研究深入研究短期净负荷预测的特点，包括预测的不准确性(受多种复杂因素影响)、条件性(依赖于时间、天气等条件)和时间性(以小时为单位的短期预测)。根据这些特点，基于历史净负荷数据、天气数据、日期数据等多方面因素之间的内在关系，确定预测的基本原理。例如，分析不同时间段(如工作日和节假日)、不同天气条件(如晴天和雨天)下净负荷的变化规律，为模型构建提供理论依据。
23、神经网络结构设计根据负荷预测特点，设计神经网络结构。选择最能反映负荷变化的因素(如经过预处理后的历史净负荷数据、天气数据中的温度和湿度、日期数据中的是否为节假日等)作为神经网络的输入，将净负荷预测值作为输出。确定合适的训练样本集和输出集，对神经网络模型的输入参数和层级结构进行分析。例如，对于一个多层感知机(mlp)神经网络，可以根据输入特征的数量确定输入层神经元个数，根据预测任务的复杂程度确定隐藏层的层数和每层神经元个数，输出层则为单一的净负荷预测值。
24、净负荷预测模型构建
25、基于上述分析，构建净负荷预测模型。以历史净负荷数据、天气数据、日期数据等经过预处理后的多方面因素数据为输入，通过神经网络的前向传播算法计算预测值。设神经网络的输入向量为χ＝(χ1,χ2,…,χn)，权重矩阵为w，偏置向量为b，激活函数为f(·)，则在隐藏层的计算为h＝f(w1x+b1)，输出层的计算为其中为净负荷预测值。
26、净负荷预测模型的训练与评估优化技术
27、模型调优训练技术本发明根据具体情况选择合适的训练方法(如监督学习中的反向传播算法)。在训练过程中将输入样本集输入到神经网络，计算输出值与实际输出值之间的误差。
28、设实际输出为y，预测输出为，则误差函数可以采用均方误差(mse)，即其中m为样本数量。根据误差，按照一定的规则(如梯度下降法)修改网络的连接权值。对于梯度下降法，权重更新公式为其中a为学习率，由于神经网络结构复杂且神经元个数较多，需要适当增加训练次数和调整学习速率，以确保模型收敛到较好的性能。
29、模型评估技术
30、测试数据准备:选择与训练数据独立且具有代表性的测试数据集，该数据集包含分解后的历史净负荷数据以及结合天气变化、节假日等多方面数据，确保能够全面反映模型在各种情况下的性能。
31、评估指标选择:根据电力负荷预测的特点，选择合适的评估指标，如平均绝对误差(mae)，均方根误差(rmse)，以及准确率(如果有分类任务相关的情况)等。
32、测试与指标计算:使用测试数据集对训练好的神经网络模型进行测试，记录每个测试样本的预测结果，然后根据预测结果和真实标签计算所选的评估指标。
33、结果分析与解读:对比不同评估指标的结果，全面了解模型的性能。分析模型在哪些类别或特征上表现较好或较差，找出可能的原因和改进方向。
34、模型优化
35、根据评估结果对模型进行优化调整。例如，如果发现模型在某些时间段或天气条件下预测误差较大，可以调整网络结构，如增加隐藏层神经元个数、改变激活函数或者调整层数等。然后重新训练和测试模型，反复进行这个过程，直到模型达到满意的性能为止。
36、本发明的有益效果在于：一、提高预测准确性
37、数据预处理的积极影响通过数据清洗，可以有效去除数据中的错误、缺失和无效数据，如通过处理异常值，避免了异常数据对预测模型的干扰。在实际电力负荷数据中，异常值可能是由于设备故障、数据采集错误等原因产生的，去除这些异常值能够使模型更准确地学习到正常的负荷变化规律。
38、特征选择方法能够从众多原始数据特征中筛选出与净负荷预测最相关的特征。例如，通过包裹法以模型性能为导向选择特征，能够排除那些对预测结果影响较小甚至有干扰的特征，从而使模型聚焦于关键因素，提高预测的准确性。
39、特征缩放将不同尺度的特征转化为相似的尺度，这有助于神经网络模型更快地收敛并提高预测精度。不同特征的尺度差异可能会导致模型在训练过程中对某些特征过度关注，而忽略其他特征，特征缩放可以避免这种情况，使模型能够更均衡地利用所有特征信息。
40、神经网络模型构建的适配性本发明深入研究短期净负荷预测的特点(不准确性、条件性和时间性)来构建神经网络模型，使得模型结构与净负荷预测任务高度适配。例如，选择与净负荷变化密切相关的因素(如天气数据、日期数据等)作为输入，能够准确捕捉到不同条件下净负荷的变化规律，从而提高预测的准确性。
41、根据预测任务的复杂程度确定神经网络的层级结构和参数，避免了模型过于简单或复杂。合适的网络结构能够更好地拟合净负荷数据中的非线性关系，从而更精准地预测未来净负荷值。
42、模型训练与评估优化的保障在模型训练过程中，选择合适的训练方法并根据误差调整网络连接权值，能够使模型不断优化，提高对净负荷数据的拟合能力。例如，采用监督学习中的反向传播算法，通过不断减小预测输出与实际输出之间的误差(如均方误差)，可以使模型逐渐学习到准确的预测规律。
43、选择多种评估指标(如平均绝对误差、均方根误差等)对模型进行全面评估，能够准确地衡量模型的性能。这些评估指标从不同角度反映了模型预测结果与真实值之间的差异，根据评估结果对模型进行优化，可以进一步提高模型的预测准确性。
44、二、提升模型泛化能力
45、数据预处理对泛化能力的提升数据预处理中的特征选择和缩放操作有助于提高模型的泛化能力。通过选择具有代表性的特征，模型能够更好地适应不同的数据集，而特征缩放避免了模型对特定尺度特征的过度拟合，使得模型在面对新的数据时能够更稳定地进行预测。
46、数据清洗过程中处理缺失数据和异常值的方法，确保了模型训练数据的质量和完整性，这有助于模型在更广泛的数据范围内进行有效的学习，从而提高泛化能力。
47、神经网络结构与训练的影响构建合理的神经网络结构，根据预测任务确定输入、输出和层级结构，使得模型能够在不同的负荷场景下具有较好的泛化能力。例如，在不同的季节、天气条件和日期类型下，模型都能够基于学习到的规律进行准确的净负荷预测。
48、在模型训练过程中，调整学习率和训练次数等参数，以及采用防止过拟合的技术(如早停法)，有助于提高模型的泛化能力。避免过拟合可以使模型在训练数据和测试数据上都能表现出较好的性能，从而在实际应用中对不同的电力负荷情况进行有效预测。
49、三、增强模型的适应性和灵活性
50、数据预处理的适应性本发明的数据预处理技术具有较强的适应性。在数据清洗中，对于缺失数据和异常值的处理方法可以根据数据的实际情况进行选择和调整。例如，对于不同来源或质量的电力负荷数据，可以灵活选择最适合的缺失数据处理方式(删除样本或填充)和异常值处理方式(删除或修正)。
51、特征选择方法(过滤法、包裹法、嵌入法)的多样性使得模型能够适应不同的数据特征和预测需求。不同的数据集可能具有不同的特征重要性分布，这些方法可以根据具体情况选择最有效的特征组合，从而提高模型对不同数据的适应性。
52、特征缩放方法(标准化和归一化)也可以根据特征的分布特性进行选择，这种灵活性确保了模型在不同数据分布情况下都能进行有效的预处理。
53、模型构建与优化的灵活性在构建净负荷预测模型时，神经网络的结构、激活函数等都可以根据实际预测效果进行调整。例如，可以根据数据的非线性程度和复杂度选择不同的激活函数，或者根据预测任务的要求增加或减少神经网络的隐藏层和神经元个数，这种灵活性使得模型能够适应不同的电力负荷预测场景。
54、在模型的训练与评估优化过程中，训练方法、评估指标以及优化策略都具有多种选择。可以根据数据规模、硬件资源等因素选择合适的训练方法，根据不同的评估需求选择评估指标，并且根据模型的性能表现采用不同的优化策略，这使得模型能够在各种实际应用场景中进行有效的构建、训练和优化。
55、四、提高数据利用效率
56、数据预处理中的数据利用优化数据清洗确保了数据的质量，使得有效的数据能够被充分利用。去除错误、缺失和无效数据后，剩余的数据能够更好地反映电力负荷的真实情况，从而提高了数据的利用价值。
57、特征选择通过筛选出与净负荷预测相关的特征，减少了无关特征对模型训练的干扰，提高了数据利用效率。模型可以集中精力学习关键特征与净负荷之间的关系，避免在无用信息上浪费计算资源。
58、模型构建与训练中的数据利用
59、在构建神经网络模型时，选择最能反映负荷变化的因素作为输入，能够充分利用这些关键数据进行准确的预测。同时，合理确定训练样本集和输出集，以及采用合适的训练方法对样本数据进行有效学习，提高了数据在模型构建和训练过程中的利用效率。
60、五、有助于电力系统的高效运行和管理
61、准确预测对电力系统运行的支持准确的短期净负荷预测能够为电力系统的发电计划制定提供重要依据。电力企业可以根据预测结果合理安排发电设备的启停和发电功率，避免发电不足或过剩，提高发电效率，降低运营成本。
62、对于电力调度部门，精确的净负荷预测有助于优化电网调度。可以提前调整电网的潮流分布，确保电力供应的稳定性和可靠性，减少停电事故的发生。
63、优化资源配置与成本控制通过准确的净负荷预测，电力系统可以更好地进行资源配置。例如，合理安排储能设备的充放电，提高储能设备的利用效率，同时也有助于整合分布式能源资源，使其更好地融入电力系统。
64、在电力市场环境下，准确的净负荷预测可以帮助电力供应商和用户制定合理的交易策略，降低市场风险，控制成本，促进电力市场的健康发展。