基于深度学习的电力负荷短期预测模型及不确定性分析

引言

伴随新型电力系统搭建，电力负荷受到新能源并入电网、用户行为改变等因素的作用而愈发复杂，传统预测策略很难达成高精度的要求。深度学习借助其强大的非线性拟合以及特征提取能力，在负荷预测范畴呈现出明显的优越性。在预测进程中存在数据噪声、模型架构、外部干扰等具有不确定性的因素，会造成预测结果出现偏差。对依托深度学习的负荷短期预测模型展开研究，并且深度剖析预测的不确定性，对于增强预测的可靠程度、保障电网实现精准化调度而言存在重要意义，为电力系统达成数字化转型予以技术支撑。

一、构建基于深度学习的电力负荷短期预测模型

（一）预测模型输入特征选取

预测模型的性能直接受到输入特征合理性的影响，因而需全面考量对负荷变化产生作用的多方面因素。历史负荷数据作为核心输入内容，涵盖日负荷、周负荷具备周期性的特征，能够体现负荷变化的内在规律。气象因素如温度、湿度、风速等，和负荷之间存在紧密的关联，需要当成关键特征引入到模型中。节假日、工作日类型等社会层面的因素，会造成负荷模式出现突然的变化，要借助特征编码将其转换为模型能够识别的输入。除此之外，可以将区域经济活动的强度、新能源发电的出力等辅助性特征纳入其中，让模型的信息输入维度更为丰富。

（二）深度学习预测模型的结构规划设计

根据电力负荷所具有的时序特征，运用循环神经网络的架构来搭建预测模型。在模型的底层，借助嵌入层对节假日类型类别特征予以编码，将高维的离散特征转变为低维的向量。模型的中间层，采用双向循环神经网络去捕捉负荷数据的前后依赖联系，通过门控机制来筛选重要的时序特征，从而避免因长序列依赖而造成的梯度消失状况。在模型的顶层，引入注意力机制，强化模型对用电高峰、低谷关键时段特征的关注程度，进而提高预测的灵敏度。模型的输出层借助全连接网络，产出未来一天（24 小时）或者两天（48 小时）的负荷预测成果。

二、电力负荷短期预测不确定性来源分析

（一）数据层面不确定性

在数据维度上的不确定性，大多是由输入数据的品质以及完备程度所引发的。过往的负荷数据也许会出现采集方面的差错、数值缺失或者出现异常的起伏波动，因为计量设备发生故障而产生的异常数据，倘若没有进行有效的处理，便会对模型的学习造成干扰。气象数据的预测存在着偏差，实际的气象状况和预测数值之间的差别会直接对负荷关联特征的精准程度产生影响；社会要素特征具备随机性，很难凭借历史数据进行全面的捕捉，使得模型在对非常规负荷模式的预测上出现偏差。

（二）模型以及环境的不确定性

模型以及环境方面的不确定性源自模型结构存在局限以及外部环境出现变化，深度学习模型的网络层数、神经元数量结构参数，依靠经验或者通过试错的方式加以确定，若是模型的结构设计不合理，可能造成模型出现过拟合或者欠拟合的状况，进而减弱模型的泛化能力。在模型的训练过程中，初始权重、数据划分随机性因素，使得同一个模型在多次训练后产生不一样结果。外部环境所具有的不确定性更为繁杂，例如，用户用电行为突然改变、电网运行方式进行调整、极端天气骤然来袭等情形，没有被模型充分学习掌握的新场景，会破坏原本的负荷规律，使得预测结果和实际负荷之间出现偏差。

三、电力负荷短期预测不确定性的量化手段及其优化策略

（一）不确定性量化分析方法

通过运用多种不同的方式针对预测的不确定性开展量化方面的分析工作，从而为决策事宜给予参考依据。借助模型集成的策略打造多个具有不同结构形式的深度学习模型，以预测结果所呈现出的离散状况来表示不确定性，倘若离散的程度越高，那就意味着预测结果的可信程度越低。引入概率预测方法，促使模型输出的是负荷预测数值的概率分布情形，而并非是单一的某个数值，通过置信区间来体现预测结果的波动范围大小。将敏感性分析结合起来，评估输入特征出现的微小改变对预测结果产生的影响程度，识别出对预测不确定性有着较大贡献的关键要素。

（二）降低预测不确定性的优化举措

为应对不确定性的源头，实施具有针对性的优化举措，以此增强预测的稳定性。在数据方面，构建多源数据的清洗与校验体系，借助异常检测的算法识别出异常数值并加以修正，运用插值的办法填补缺失的数据，从而降低数据噪声对模型所产生的干扰。在模型方面，运用贝叶斯深度学习的架构，在训练进程中引入概率分布的参数，达成对模型权重不确定性的估量，同时借助早停、正则化等技术手段提高模型的泛化水平。在应用方面，设立预测结果的动态修正机制，结合实时的负荷反馈来调节预测数值，比如，当气象预测的偏差较为显著时，通过在线学习的方式更新模型的参数，减轻外部环境变动所引发的不确定性的影响，规避不确定性的量化手段对电力负荷短期预测的影响。

（三）不确定性可视化与决策支持应用

将经过量化处理后的不确定性相关信息以可视化的形式进行呈现，进而提高决策的实用价值。设计动态的仪表盘用于展示预测数值、置信区间以及关键因素的贡献比例，利用颜色的梯度变化区分不确定性程度高低不同的区域，清晰直观地标记出存在高风险的预测时间段。结合电网在调度方面的实际需求，将不确定性指标与安全裕度的计算建立关联关系，当预测的不确定性超出预先设定的阈值时，系统会自动触发预警机制，以此提示调度工作人员采取调整备用容量等相关措施。凭借可视化工具，将抽象的不确定性转变为具体可依的决策凭据，助力调度人员于风险和效益之间达成平衡，增强电力系统应对预测偏差时的灵活程度。

（四）多场景下不确定性的适应性优化

为了契合不同场景的特性，对不确定性的应对策略予以优化，进而提高模型的稳健性。在遭遇极端天气的场景时，要加强气象数据的即时更新机制，加大针对异常气象样本进行模型训练的权重。当处于节假日场景中，需设计专门的特征增强模块，以此捕捉非常规负荷模式所呈现出的突变特征。通过构建场景分类器来自动识别用电模式，动态地对模型的不确定性量化参数作出调整，从而让评估结果能够更好地与实际场景相匹配。凭借优化场景适配，促使不确定性分析具备更强的针对性，使预测偏差与实际负荷之间的差距得到进一步缩减。

四、结论

凭借深度学习构建的电力负荷短期预测模型，借助将多维度特征相融合并且对网络结构加以优化的方式，大幅提高预测的精准程度，达成新型电力系统针对负荷预测所提出的高精度要求。与此同时，针对预测不确定性展开的分析，揭示出数据质量、模型结构、外部环境等起关键作用的影响因素，而量化分析的办法以及优化的举措，为减少不确定性开创有效的途径。将具备高精度的预测模型跟不确定性分析结合，为电网调度给予更为全方位的决策支撑。未来要更进一步对模型的动态适应性能予以优化，深入开展多场景状况下的不确定性相关研究，从而为电力系统达成安全且稳定运行提供技术支撑。

参考文献

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