【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测（Python代码实现）

news2024/11/15 11:20:39

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

1.1 LSTM神经网络算法

1.2 PSO算法

1.3 PSO-LSTM负荷预测模型

📚2 运行结果

2.1 LSTM

2.2 PSO优化

2.3 PSO-LSTM

2.4 实际值、LSTM、PSO-LSTM比较

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码、数据、文章讲解

💥1 概述

随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。

1.1 LSTM神经网络算法

LSTM 作为 RNN 的一种特殊形式，为了解决RNN 梯度爆炸的问题[11] ，首先由 Hochreiter 等在

1997年提出，如今在时间序列数据的预测应用十分广泛。

网络结构参数，是在训练过程中通过损失函数反馈后进行调整的参数。在LSTM网络中需要调整的网络结构参数，即权重矩阵和偏置矩阵，主要存在于遗忘门ft、输入门it和输出门ot三个门控单元中。LSTM的结构如图1所示，与普通的RNN相比，LSTM的结构更加复杂，它将RNN中每个神经元的单层网格换成了四层网格。图中的σ和tanh分别代表Sigmoid函数和Tanh函数，起到闸门的作用，它们决定着上一时刻的负荷信息向前传递时所占的比重。激活函数的值越接近1，上一时刻的负荷信息向前传递得越多；激活函数越接近0，上一时刻的负荷信息向前传递越少。

LSTM 网络主要由三个门控单元控制，细胞状态Ct相当于信息传输的路径，通过Sigmoid函数和

Tanh函数控制当前输入的电力信息和细胞记忆中电力信息的选择与丢弃。在 t 时刻，细胞单元（当

前神经元）的输入包括当前时刻输入变量 Xt、前一时刻隐藏层状态变量ht-1和前一时刻细胞单元状态变量Ct-1。依次经过ft、it和ot之后，细胞单元的输出包括当前时刻输出变量 ht和当前时刻细胞单元状态变量Ct。

各个门控单元通过计算初始权重和偏置矩阵得到它们所需负荷信息的占比，再根据损失函数调

整得到最优的权重矩阵和偏置矩阵，得到最终的负荷信息占比。

1.2 PSO算法

由于电力负荷的历史数据是一个时间序列数据，LSTM模型在时间序列的分析中表现优异。而 LSTM算法中的超参数对负荷预测的准确性有很大的影响。本文用PSO对LSTM的超参数进行寻优，并在负荷预测时更新其相应的数值。PSO 算法是模拟大自然鸟群觅食行为得出的一种全局寻优算法。将全局中的每一个可能都看作一个粒子，每个粒子都有不同的运动方向和速度，朝着最优位置前进。通过更新个体最优位置和全局最优位置，得到目标函数的最优解，从而实现全局寻优[12] 。本文把PSO与LSTM算法相结合，构建了PSO-LSTM预测模型。