基于麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测（Python代码实现）

news2024/11/17 9:36:30

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 冷负荷：

2.2 热负荷：

2.3 电负荷：

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码、数据

💥1 概述

电力负荷预测实质是时间序列预测问题，存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度，解决长短期记忆神经网络（LSTM）参数选取随机性大、选取困难的问题，本文提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型（SSA-LSTM）,通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。

本文建立SSA-LSTM模型，进行冷、热、电负荷预测。先对时间序列进行奇异谱分析，对时间序列进行分组、重构，然后利用LSTM进行冷、热、电负荷预测。

1.奇异谱分析：

取窗口大小168（24*7）

以冷负荷为例：

窗口大小	24	48	96	168
RMSE	128.7614962	350.7992671	520.1217156	682.8306656
MAPE	74.64109773	202.4826632	324.3296837	440.5978336
窗口大小	240	288	336	384
RMSE	849.5058807	938.9914016	1007.853195	1054.182844
MAPE	590.481598	671.0237345	720.5436865	758.4921419

均方根误差和绝对平方误差都随着窗口大小的增加而增加，并没有出现论文中的极小值。论文中数据是以半小时间隔，取窗口大小336（24*7*2），即选择一周的数据长度作为窗口大小，我的数据集是以一小时为间隔，所以取窗口大小为168（24*7），得到168个特征分量。

为了识别奇异值分解的有用特征分量，绘制了奥斯丁校园的对奇异值数的对数图。从下图可以看出，前20(1到20)的特征分量的贡献率大于0.01%，在序列中做出了主要贡献。因此，取前20个特征分量重构时间序列。

冷负荷贡献率对数图

热负荷贡献率对数图

电负荷贡献率对数图

📚2 运行结果

2.1 冷负荷：

重组前后的冷负荷序列对比图

2.2 热负荷：

重组前后的热负荷序列对比图

2.3 电负荷：

重组前后的电负荷序列对比图

下面只展现电负荷的：

LSTM：

原始值	45.29566	44.01141	43.28463	43.42996	43.50522	44.20256	45.92687	46.83907
预测值	45.18376	44.06439	43.21949	42.76565	42.86935	43.57456	44.89128	46.8369
原始值	49.61455	51.57773	52.68317	54.58148	54.86726	55.12172	54.98181	54.35422
预测值	49.27013	51.65596	53.41417	54.42968	54.89896	54.89904	54.46193	53.64245
原始值	53.05828	51.36767	50.17736	49.65882	49.49811	47.94209	45.93253
预测值	52.54328	51.35513	50.26493	49.35669	48.60109	47.88127	47.08526

SSA-LSTM：

原始值	45.29566	44.01141	43.28463	43.42996	43.50522	44.20256	45.92687	46.83907
预测值	44.98278	43.87062	43.18192	43.37565	43.49939	44.17463	45.69569	46.8295
原始值	49.61455	51.57773	52.68317	54.58148	54.86726	55.12172	54.98181	54.35422
预测值	49.24795	51.42195	52.74117	54.30687	54.70768	54.84241	54.74199	54.22516
原始值	53.05828	51.36767	50.17736	49.65882	49.49811	47.94209	45.93253
预测值	53.1051	51.36719	49.95112	49.26938	49.02301	47.76554	45.90304

	LSTM	SSA-LSTM
RMSE	0.525	0.215
MAPE	0.392	0.169
精准度	99.19%	99.66%

论文是对电负荷进行预测，仅仅利用历史负荷数据进行预测，变量单一，不能充分挖掘数据的高维特征，无法适用于综合能源系统的多元负荷。由于综合能源系统集成了不同种类的能源形式，存在不同类型能源的耦合，因此效仿电力系统采取单一模型预测的方式，很难达到准确和可靠的效果，如现有研究利用卷积神经网络等方法作为特征提取器从输入数据中提取隐含的更具代表的特征信息，然后进行预测，取得了很好的效果。

因此，在基于LSTM-奇异谱分析的电力负荷预测模型的基础上，考虑冷、热、电负荷历史负荷数据之间的相关性和各项影响因素，加上奇异谱分析得到的与冷、热、电负荷关联度高的特征分量一起作为输入训练模型。这样理论上可以更快的提取冷、热、电负荷的高维特征，提高预测的精度。