【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力负荷预测领域，尤其涉及一种基于深度学习的电力负荷预测方法。
技术介绍
1、在电力负荷预测领域，传统方法多采用基于时间序列分析的统计模型和基础的机器学习技术，如arima、支持向量机(svm)和简单的神经网络模型。所述方法能够处理一定的非线性和时间依赖性的电力负荷数据，但随着电力负荷数据的复杂性和多样性增加，单一时间尺度的分析能力逐渐显现出不足。近年来，深度学习方法逐渐应用于电力负荷预测中，尤其是长短期记忆网络(lstm)、卷积神经网络(cnn)等模型，通过提取电力负荷数据中的复杂模式和非线性特征，显著提高了预测的精度和稳定性。然而，所述方法大多依赖于单一尺度的数据处理，难以有效捕捉电力负荷数据在不同时间尺度上的动态变化特性。
2、尽管深度学习在电力负荷预测中的应用取得了显著进展，但仍然存在一些亟待解决的技术问题：当前的深度学习模型仅能处理单一时间尺度上的数据特征，限制了对电力负荷数据中长短期依赖关系的准确捕捉能力。由于电力负荷数据本质上具有多尺度特征，忽略所述特征会导致预测模型对电力负荷数据的复杂变化反应迟缓，特别是在处理不同时间尺度上的波动时，预测模型的表现往往不够理想。此外，许多现有的预测模型在应对电力负荷数据的动态变化和突发性波动时，缺乏实时调整参数的能力，导致在电力负荷数据出现非正常波动或剧烈变化时，预测精度大幅下降。所述技术问题限制了现有深度学习模型在实际电力负荷预测中的广泛应用，亟需更为灵活且精准的预测模型来解决。
技术实现思路
1、本专利
2、本专利技术的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，具体包括以下技术方案：
3、一种基于深度学习的电力负荷预测方法，包括以下步骤：
4、s1：收集并预处理历史电力负荷数据，得到电力负荷数据；基于电力负荷数据构建时序能量熵网络，计算能量值，根据能量值计算能量熵；基于能量熵，形成能量熵序列矩阵，并从能量熵序列矩阵中提取能量熵特征；
5、s2：融合能量熵特征，生成综合特征向量；引入能量熵动态调整机制对时序能量熵网络的权重矩阵和偏置项进行动态调整；结合综合特征向量、动态调整后的权重矩阵和动态调整后的偏置值，对电力负荷进行预测；对得到的预测结果进行评估，并对时序能量熵网络进行优化，使用优化后的时序能量熵网络进行电力负荷预测，生成预测结果的分析报告。
6、优选的，所述s1，具体包括：
7、时序能量熵网络由输入层、特征提取层、特征融合层和输出层组成。
8、优选的，所述s1，具体包括：
9、时序能量熵网络通过输入层接收电力负荷数据，计算能量值，公式如下：
10、
11、其中，et是电力负荷值在时间点t的能量值；n是时间点t的电力负荷值的数量；xt，i是在时间点t的第i个电力负荷值；xt，j是在时间点t的第j个电力负荷值；i是电力负荷值索引；j是电力负荷值求和操作的索引变量；t是时间索引，表示当前时间点；α是衰减系数；max(xt)是时间点t上所有电力负荷值的最大值；是指数衰减因子。
12、优选的，所述s1，具体包括：
13、引入时间尺度与时间窗口长度，在每个时间尺度上，按时间顺序排列能量熵，得到能量熵序列，从能量熵序列的起始点开始，按照时间窗口长度截取时间窗口，时间窗口向后滑动，每次滑动一个时间步长，直至覆盖整个能量熵序列，得到能量熵序列矩阵，每个时间窗口内的能量熵代表能量熵序列矩阵的一行。
14、优选的，所述s1，具体包括：
15、时序能量熵网络通过特征提取层进行卷积操作，从能量熵序列矩阵中提取能量熵特征。
16、优选的，所述s2，具体包括：
17、时序能量熵网络通过特征融合层对能量熵特征进行融合，形成综合特征向量。
18、优选的，所述s2，具体包括：
19、时序能量熵网络的输出层引入能量熵动态调整机制，能量熵动态调整机制根据能量熵变化量实时调整时序能量熵网络的权重矩阵和偏置值，得到动态调整的权重矩阵和动态调整的偏置值。
20、优选的，所述s2，具体包括：
21、利用综合特征向量、动态调整后的权重矩阵和动态调整后的偏置值进行电力负荷预测；预测公式如下：
22、
23、其中，是时序能量熵网络在时间点t+1的预测值；是动态调整后的权重矩阵；是经过动态调整的偏置值；⊙是逐元素相乘操作；ft是时间点t的综合特征向量；||·||是计算向量的欧几里得长度。
24、优选的，所述s2，具体包括：
25、对预测值进行反归一化处理，将反归一化处理后的预测值与实际的电力负荷数据进行对比，通过计算预测误差，评估预测结果；当预测误差大于预设的误差阈值时，对时序能量熵网络进行优化调整；使用优化后的时序能量熵网络进行电力负荷预测，直至预测误差不大于误差阈值，生成预测结果的分析报告。
26、本专利技术的技术方案的有益效果是：
27、1、通过引入时序能量熵网络(teenet)实现了对电力负荷数据的高精度预测，teenet利用特征提取、融合及动态调整机制，捕捉电力负荷数据中的非线性特征和动态变化，提高时序能量熵网络的准确性和鲁棒性，通过对能量熵特征的深度挖掘和多维度分析，在复杂的电力系统中提供更加精准的电力负荷预测结果，为电力调度和需求管理提供可靠的数据支撑。
28、2、通过能量熵动态调整机制(edam)对时序能量熵网络的权重矩阵和偏置值进行实时调整，使时序能量熵网络能够自适应电力负荷数据的动态变化，具有较强的抗干扰能力，使预测结果具有稳定性，有效应对电力系统中的不确定性因素，提升时序能量熵网络的适用性和可靠性。
29、3、预测结果评估过程中，通过计算预测误差并与设定的误差阈值进行对比分析，当预测误差超出误差阈值时，通过反向传播算法和梯度下降法对时序能量熵网络进行重新训练或参数优化，不断提高时序能量熵网络的预测精度，为电力系统的稳定运行和决策优化提供了有力保障。
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1.一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的电力负荷预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨鹏飞，
申请(专利权)人：天津瑟威兰斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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