基于粒子群優(yōu)化的長短期記憶神經網絡電力負荷預測模型

王政國　關杰文　莊曉寧

關鍵詞：PSO；LSTM；電力負荷；電力

中圖分類號：TM715；TP183 文獻標識碼：A

0 引言

當今工業(yè)化發(fā)展趨勢愈發(fā)強勁，用電負荷隨之增加，電力負荷預測在能源管理和電力系統(tǒng)運行中扮演著至關重要的角色。準確的負荷預測可以幫助電力系統(tǒng)規(guī)劃者合理安排發(fā)電計劃、分配能源配置，從而保障實際電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，確保供電質量。然而，由于電力負荷受到季節(jié)性變化、天氣條件、節(jié)假日等因素影響，傳統(tǒng)的預測方法難以滿足實際需求，因此需要借助先進的計算方法和技術來提高預測精度[1]。

近年來，人工智能和機器學習技術的迅速發(fā)展為電力負荷預測提供了新的解決方案。其中，神經網絡被應用于各個行業(yè)，主要原因是其能夠自動學習數據之間的復雜關系。長短期記憶（long shorttermmemory，LSTM）神經網絡作為一種具有記憶能力的網絡結構，在建模和預測時間序列數據方面得到了廣泛的應用，包括股票價格預測、天氣預報等領域，并取得了顯著的成果[2]。然而，傳統(tǒng)的神經網絡模型存在訓練收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解等問題，從而影響其在電力負荷預測中的應用效果。為了克服這些問題，本文將粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO） 算法引入LSTM 神經網絡模型（簡稱“LSTM 模型”）中，以提高其預測精度和訓練效率。粒子群算法具有自適應性、易于并行計算等特點，將粒子群算法與神經網絡相結合，能夠通過優(yōu)化參數配置方式，提升模型的性能。

因此，本文通過實證分析驗證基于PSO 算法的LSTM 模型在實際應用中的有效性和可行性。這一研究將為電力系統(tǒng)運行管理和能源規(guī)劃提供重要的決策支持，且具有重要理論意義和實際應用價值。

1 電力負荷數據特征

電力負荷數據的日周期規(guī)律與人們一天中的生活和工作節(jié)奏密切相關。從午夜開始到上午11 點，人們逐漸開始工作和生活，家庭、商業(yè)和工業(yè)用電需求也隨之上升。上午11 點，電力負荷達到一天中的峰值。午夜開始到上午11 點是工作和生產活動的高峰期，包括辦公室用電、生產設備運行以及商業(yè)活動等。中午12 點，電力負荷略微下降，商業(yè)和工業(yè)活動減緩，用電量相對減少，導致電力負荷短時降低。12 — 13 點，電力負荷短暫增加，這可能是由于人們重新投入工作和生活，電力需求再次上升。從13 點開始，電力負荷逐漸下降，下午工作和生產活動相對平穩(wěn)，用電需求相對減少，導致電力負荷逐漸下降。午夜0 點，電力負荷數據達到一天中的最低值，這是因為夜間人們的活動逐漸減少，許多設備和設施處于休眠狀態(tài)，用電需求相對降低。

在工作日，特別是周一至周五，電力負荷可能出現較高的峰值，尤其是在上午和下午的工作高峰期。而在周末，特別是周六和周日，由于商業(yè)和工業(yè)活動相對減少，電力負荷可能呈現出相對平穩(wěn)的趨勢。在不同的季節(jié)中，電力負荷也有差異，在冬季和夏季，由于取暖和制冷需求的不同，可能導致電力負荷的一周周期規(guī)律有所改變。

2 相關技術介紹

2.1 LSTM 神經網絡

LSTM 神經網絡專門用于處理和預測時序類型的數據。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經網絡相比，LSTM 神經網絡具有更強大的記憶能力，能夠有效處理長序列數據，并且能夠提取序列中的依賴關系[3]。LSTM神經網絡的關鍵是其內部的記憶單元，記憶單元由一系列稱為門的結構組成。這些門控制著信息流動，自主控制記憶上文信息，并根據當前輸入產生相應的輸出。

LSTM 神經網絡主要由3 種門組成，包括輸入門、遺忘門和輸出門。其中，輸入門控制著新輸入信息的加入程度。門控機制的輸入經過Sigmoid 函數的處理，該門指定信息注入記憶單元。遺忘門負責決定哪些信息應該從記憶單元中刪除，類似于輸入門，其使用Sigmoid 函數來確定保留和刪除信息的程度。輸出門決定從記憶單元中讀取多少信息來產生當前的輸出，使用Sigmoid 函數來確定讀取信息的程度，并使用Tanh 函數對記憶單元的內容進行加權。基于3 種門的聯合作用，LSTM 神經網絡可以處理長期時序特征的數據，從而更好地適應各種序列數據的特征，包括但不限于自然語言、音頻、視頻和時間序列數據等。LSTM 神經網絡在自然語言處理、語音識別、時間序列預測等領域都取得了顯著成就，成為重要的序列建模工具之一。

2.2 粒子群算法

粒子群算法的核心思想是模擬動物群體活動方式，如鳥群或魚群等生物群體在尋找食物或遷徙時的行為[4-5]。該算法通過模擬個體在搜索空間中的飛行過程，以及個體之間的信息共享和協作，從而實現在復雜的搜索空間中進行全局優(yōu)化。粒子群算法流程如圖1 所示。

粒子群算法的基本思想是通過不斷更新粒子的位置和速度來搜索最優(yōu)解。在搜索過程中，每個粒子代表潛在的解，其位置表示搜索空間中的一個點，而速度則代表了在搜索空間中移動的方向和速率。粒子的運動受到個體最優(yōu)（局部最優(yōu)）和群體最優(yōu)（全局最優(yōu)）兩個方面的影響。粒子群算法的核心更新過程如下。

步驟1：生成種群參數，并初始化粒子群的位置和速度。

步驟2：根據問題的適應度函數，計算每個粒子的適應度值。

步驟3：根據粒子自身歷史最優(yōu)解和當前位置的適應度值，更新每個粒子的個體最優(yōu)解。

步驟4：根據所有粒子中歷史最優(yōu)解和當前位置的適應度值，更新全局最優(yōu)解。

步驟5：基于個體粒子最優(yōu)解和所有粒子最優(yōu)解，結合權重、加速度等參數，更新粒子的位置和速度。

步驟6：重復步驟3 ～步驟5，直到滿足停止條件（如達到最大迭代次數或目標適應度值）為止。

粒子群算法具有簡單、易于實現和快速收斂等優(yōu)點，在求解連續(xù)型、離散型甚至多目標優(yōu)化問題時均表現出良好性能，被廣泛應用于各種領域，包括機器學習、優(yōu)化問題、神經網絡訓練等。

3 基于粒子群算法的LSTM神經網絡電力負荷預測

LSTM 模型在電力負荷預測中展現了顯著優(yōu)勢，其訓練過程的關鍵是參數的選擇。如果僅憑經驗選擇參數，不僅增加訓練的復雜性，而且可能導致模型性能下降。粒子群算法能夠通過模擬群體智能中的信息共享和協作過程，自動搜索參數空間中的最優(yōu)解。在訓練LSTM 模型時，粒子群算法可以幫助模型更有效地調整參數，以適應復雜的電力負荷數據特征。通過這種方式，可減少模型訓練過程中人為操作量，且調整后的模型在預測數據方面表現較好。

本文通過將粒子群算法與LSTM 模型相結合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，提高電力負荷預測的準確性和可靠性，為電力系統(tǒng)的健康穩(wěn)定運行與運維調度提供更科學、合理的支撐。如圖2 所示，首先將電力負荷數據進行預處理，并將處理之后的數據拆分為訓練集和測試集，然后使用訓練集訓練LSTM 算法，訓練過程中使用粒子群進行優(yōu)化，得到訓練模型（PSO-LSTM 模型），最后將測試集放入模型中進行預測，得到最終預測結果。

4 實驗結果與分析

本文選取了4 天的電力負荷數據， 并使用PSO-LSTM 模型進行預測。如圖3 所示，該模型在調整參數和網絡結構方面具有優(yōu)越性，能夠精準推演電力負荷數據變化趨勢。這不僅驗證了PSOLSTM模型在全局搜索和局部優(yōu)化之間的平衡性，也強調了該模型對電力負荷時空動態(tài)特性的良好適應性。此外，該模型在處理長短周期數據時展現出較好的記憶和學習能力，也因此能夠更好地捕捉數據中的周期性變化和趨勢，為復雜場景電力負荷預測提供了有力支持。實驗結果的穩(wěn)健性和準確性進一步證明了PSO-LSTM 模型在電力負荷預測領域的潛在價值。

5 結語與展望

在電力系統(tǒng)日益復雜和電力負荷需求持續(xù)增長的背景下，精準的電力負荷預測成為確保電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行和合理調度的關鍵因素。本文通過將粒子群算法與LSTM 模型相結合，針對電力負荷預測問題進行了深入探討，驗證了粒子群算法在LSTM 模型參數優(yōu)化中的有效性，并在真實的電力負荷數據集上進行了實證研究。實驗結果表明，本文的PSOLSTM模型在電力負荷預測任務中取得了顯著的改善。與基于經驗參數選擇的傳統(tǒng)LSTM 模型相比，本文所提出的方法在預測準確性和穩(wěn)定性上均取得了明顯的提升。未來可以探索更復雜的模型結構或引入其他優(yōu)化算法來進一步提高電力負荷預測模型的性能。