大地方便了模型的建立,僅需要一個網絡即可完成高精度的負荷預測,這也是LSTM網絡在負荷預測上優(yōu)于傳統(tǒng)神經網絡的方面。

 2 實例驗證

本文采用EUNITE負荷數(shù)據(jù)競賽中1997年的一年數(shù)據(jù)為樣本,其中前11個月為訓練數(shù)據(jù)集,預測12月5、6日每天24 h的負荷值,所取驗證集中12月5日為工作日,12月6日為休息日,采用本文所提基于LSTM神經網絡的模型進行訓練預測,同時采用傳統(tǒng)的基于多層BP神經網絡的模型進行對照。

圖7和圖8分別為LSTM網絡和BP網絡的訓練誤差下降曲線,其中橫軸為訓練次數(shù),縱軸為訓練誤差。以同樣訓練1 000步為分界點,可以看出對同樣的數(shù)據(jù)而言,LSTM網絡在訓練步數(shù)為100左右已經降到0.1以下,且網絡已經收斂。而多層BP網絡在1 000步時訓練誤差還為兩位數(shù),可見LSTM學習效率明顯高于傳統(tǒng)的多層BP神經網絡。

圖7 LSTM網絡訓練誤差下降曲線Fig.7 LSTM network training error decline curve

圖8 BP網絡訓練誤差下降曲線Fig.8 BP network training error decline curve

采用訓練好的模型對12月5、6日的負荷數(shù)據(jù)進行預測,結果如圖9、10所示,其中實線為真實數(shù)據(jù),虛線為LSTM神經網絡所預測數(shù)據(jù),‘*’為多層BP神經網絡預測數(shù)據(jù)。

圖9 1997.12.05預測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)對比Fig.9 Comparison of predicted data and real data for 5 December 1997

圖10 1997.12.06預測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)對比Fig.10 Comparison of predicted data and real data for 6 December 1997

下表1、2為所預測2天的預測誤差,從中可以看出LSTM神經網絡所建立的負荷預測模型誤差很小,且較為穩(wěn)定,在2天48個點的預測中,僅有少數(shù)幾個點的誤差接近3%,大都集中于1.5%附近,具有很高的預測準確率;而基于多層BP神經網絡所搭建的負荷預測模型誤差率較高,誤差大都大于3%,一部分點的誤差大于5%,不滿足短期預測的精度要求。

表1 1997.12.05預測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)對比Tab.1 Comparison of predicted data and real data for 5 December 1997

表2 1997.12.06預測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)對比Tab.2 Comparison of predicted data and real data for 6 December 1997

在負荷預測評判標準中,應用最廣泛的為平均百分誤差（MAPE）,其定義為

表3 2種方法E_MAPE值對比Tab.3 Comparison of E_MAPE values in two methods

從上表可以明顯看出,基于LSTM神經網絡的負荷預測方法的平均百分誤差要遠小于多層BP網絡,證明該方法在使用效果上遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

 3 結語

本文從負荷數(shù)據(jù)本身的特性出發(fā),通過研究負荷數(shù)據(jù)的周期性解釋了本文采用基于LSTM神經網絡的負荷研究方法的原因,然后介紹了LSTM的原理,從原理上解釋了該方法對于負荷預測的適用性,隨后對輸入輸出量的選擇進行了討論,設計網絡和確定參數(shù),為模型建立打下基礎。最后采用EUNITE競賽的實際數(shù)據(jù)進行仿真,將數(shù)據(jù)進行預處理后輸入進模型進行訓練預測,結果證明基于LSTM神經網絡的負荷預測模型具有更高的精確度和更好的適用性。

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