短期电力负荷
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论文发表
- 来自《IEEE Transactions on Smart Grid》2022年7月的13卷第4期,《IEEE Transactions on Smart Grid》在中科院升级版中,大类工程技术位于1区,小类工程:电子与电气位于1区,非综述类期刊。
- 作者包括IEEE会员Nakyoung Kim、IEEE学生会员Hyunseo Park、IEEE高级会员Joohyung Lee,以及IEEE高级会员Jun Kyun Choi。
- 链接地址。
问题背景
一. 基本问题
短期电力负荷预测(STLF),即对未来几小时到几周的电力负荷进行准确预测。
二. 本论文发现的问题
在电力负荷预测中,由于数据的高维性和波动性,传统的特征提取方法往往难以捕捉到负荷数据中的复杂模式和关系。
对于论文发现问题的解决方案:
本论文通过提出一个名为MultiTag2Vec的特征提取框架来解决短期电力负荷预测(STLF)中的特征工程问题。该框架包括两个主要过程:标记(tagging)和嵌入(embedding)。
- 标记过程:首先,通过从高维时间序列数据中提取关键信息,将电气负荷数据转换成紧凑形式。这一步通过聚类子序列来发现重复出现的模式,并为每个模式分配唯一的标签,从而实现数据的标记。
- 嵌入过程:接下来,通过学习标签序列中的时间和维度关系来提取特征。为了捕捉这些关系,提出了一个带有卷积层的网络模型,该模型采用数学分析设计的多输出结构。通过训练,可以从任何任意多维标签中提取特征。
复现:
一. 多维特征提取的提取框架:
时间序列切分,聚类,打标签
def segment_time_series(X, T):
"""
将时间序列 X 分段为长度为 T 的子序列。
X: 多元时间序列 (N x D), N 为时间序列长度, D 为维度数
T: 每个子序列的长度
返回: 分段后的子序列集合,形状为 (N_segment, T, D)
"""
N, D = X.shape
N_segment = N // T # 计算分段后的子序列数量
segments = np.array([X[i*T:(i+1)*T] for i in range(N_segment)])
return segments
# 2. 模式发现
def discover_patterns(segments, K):
"""
对分段后的子序列进行聚类,提取模式。
segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)
K: 聚类的数量,即模式的数量
返回: 每个维度的模式集合,形状为 (K, T, D)
"""
N_segment, T, D = segments.shape
patterns = []
# 对每个维度单独进行聚类
for d in range(D):
# 提取第 d 个维度的所有子序列
data_d = segments[:, :, d] # 形状为 (N_segment, T)
# 使用 KMeans 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=K, random_state=42)
kmeans.fit(data_d)
# 保存聚类中心(模式)
patterns.append(kmeans.cluster_centers_)
# patterns 为 D 维的聚类中心集合,形状为 (D, K, T)
return np.array(patterns)
# 3. 数据标记
def tag_data(segments, patterns):
"""
对每个子序列打标签,标签为距离最近的聚类中心。
segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)
patterns: 每个维度的聚类中心集合,形状为 (D, K, T)
返回: 每个子序列的标签集合,形状为 (N_segment, D)
"""
N_segment, T, D = segments.shape
K = patterns.shape[1] # 模式的数量
labels = np.zeros((N_segment, D), dtype=int)
# 对每个维度进行标记
for d in range(D):
for i in range(N_segment):
# 计算当前子序列与所有聚类中心的距离
distances = np.linalg.norm(segments[i, :, d] - patterns[d], axis=1)
# 选择最小距离的聚类中心的标签
labels[i, d] = np.argmin(distances)
return labels
嵌入网络定义:
class EmbeddingNetwork(nn.Module):
def __init__(self, D, K, M):
super(EmbeddingNetwork, self).__init__()
# 卷积层,用于提取输入张量的特征
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=D, out_channels=M, kernel_size=(1, K), stride=1)
self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
# 两个并行的全连接层,用于预测两个维度的输出标签
self.fc1 = nn.Linear(M, K)
self.fc2 = nn.Linear(M, K)
def forward(self, x):
# 卷积层
print(x.shape)
x = self.conv(x) # 卷积操作
print(x.shape)
x = self.pool(x) # 使用自适应平均池化,将每个样本缩减为大小为 (M, 1)
print(x.shape)
x = x.view(x.size(0), -1) # 展平张量,形状变为 (batch_size, M)
# 两个并行的全连接层
output1 = self.fc1(x) # 维度1的输出
output2 = self.fc2(x) # 维度2的输出
# 将两个输出拼接在一起,形成最后的输出
output = torch.stack((output1, output2), dim=1)
return output
二. 论文中进行性能测试的MultiTag2Vec-STLF模型:
class FeatureExtractor(nn.Module):
def __init__(self, embedding_network):
super(FeatureExtractor, self).__init__()
self.conv = embedding_network.conv
def forward(self, x):
x = self.conv(x) # 卷积层
x = x.view(x.size(0), -1) # 展平张量
return x
# 初始化特征提取器
feature_extractor = FeatureExtractor(embedding_network)
# 4. 定义 MultiTag2Vec-STLF 模型
class MultiTag2VecSTLF(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, feature_extractor):
super(MultiTag2VecSTLF, self).__init__()
self.feature_extractor = feature_extractor
# 冻结特征提取器的参数
for param in self.feature_extractor.parameters():
param.requires_grad = False
# 双向 LSTM 层
self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True, bidirectional=True)
# 自注意力机制
self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=2 * hidden_dim, num_heads=1, batch_first=True)
# 全连接层用于预测下一天 24 小时的负荷
self.fc = nn.Linear(2 * hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = self.feature_extractor(x)
x = x.view(x.size()[0], seg_c, -1)
# LSTM 前向传播
lstm_out, _ = self.lstm(x) # lstm_out 形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)
# 注意力机制
attn_output, _ = self.attention(lstm_out, lstm_out, lstm_out) # 计算自注意力,形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)
context_vector = torch.sum(attn_output, dim=1) # 计算上下文向量,形状: (batch_size, 2 * hidden_dim)
# 全连接层预测
output = self.fc(context_vector) # 预测输出,形状: (batch_size, output_dim)
return output
三. 与整数编码(IE)的特征处理方法进行对比
使用论文中的GEFCom2014数据集中的温度和负荷数据,训练的参数设置按照论文中最优效果的参数设置。论文中使用的温度数据来自于数据集中的哪一个气象站,论文中没有说,此处是选择w1气象站的温度数据训练的结果和论文中的RMSE指标不太一样,但是从IE和MultiTag2Vec的RMSE指标对比可以看到,论文提出的特征提取方法具有一定优势。
部署方式
Python 3.9.12
Pytorch
以及其他的常用python库
详细复现过程的项目源码、数据和预训练好的模型可从该文章下方链接获取:https://www.aspiringcode.com/content。
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