[发明专利]基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法，其特征在于，所述负荷预测方法包括：

1)将电力负荷数据解耦为旋转对齐后的负荷标幺曲线、日平均负荷和起点负荷；

2)构建基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测模型，其中，所述预测模型包括卷积神经网络模块、时间卷积网络模块和全连接层；

3)通过所述卷积神经网络模块提取所述负荷标幺曲线的形状特征，通过所述时间卷积网络模块提取所述起点负荷以及所述日平均负荷的时序特征，以对所述预测模型进行训练；

4)将外部数据输入训练完成后的所述预测模型，以输出被预测日的负荷曲线。

2.根据权利要求1所述的一种基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法，其特征在于，所述步骤3)中包括：

31)将所述电力负荷数据中的实际负荷，以及所述实际负荷对应的由所述电力负荷数据解耦出的旋转对齐后的负荷标幺曲线、日平均负荷和起点负荷作为数据集；

32)每次迭代开始时，重新将所述数据集随机平均分为第一数量组子样本，保留其中一组当作验证集，剩余子样本作为训练集；

33)进行第一数量次交叉验证，以使每个所述子样本作一次验证集；

34)当所有的所述子样本都验证结束后，训练进入下一次迭代；

35)迭代结束后，保存验证集平均损失最小的一代所训练出的所述预测模型，并标记为待测模型；

36)对所述待测模型进行测试，以得到测试结果，并基于所述测试结果计算平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差各项评估指标。

3.根据权利要求2所述的一种基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法，其特征在于，所述步骤36)中包括：

361)基于所述测试结果，计算所述待测模型的平均绝对误差，

362)基于所述测试结果，计算所述待测模型的平均绝对百分比误差；

363)基于所述测试结果，计算所述待测模型的均方根误差；

364)基于所述待测模型的平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差评价所述待测模型的性能，其中，平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差和的计算公式分别为：

其中，MAE为所述平均绝对误差，P_t为t采样时刻的电力负荷实际值；为t采样时刻的电力负荷预测值；M为一天内负荷采样点的数量；MAPE为所述平均绝对百分比误差；RMSE为所述均方根误差。

4.根据权利要求2所述的一种基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法，其特征在于，所述步骤31)中还包括：

将所述数据集转换为无量纲数据，转换公式如下：

式中，x_ij表示原始的第i个样本的第j个变量的原始数据，x_ij'表示原始的第i个样本的第j个变量的归一化数据；表示第j个变量的原始数据最大值，表示第j个变量的原始数据最小值。

5.根据权利要求1所述的一种基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法，其特征在于，所述步骤1)中包括：

将电力负荷被解耦为旋转对齐后的负荷标幺曲线、起点负荷以及日平均负荷，解耦公式为：

式中，t为采样时刻，P_t为t采样时刻的电力负荷实际值，单位为kW·h；P_rev,t为t采样时刻的旋转对齐后的电力负荷标幺值；P_zero为起点负荷值，单位为kW·h；P_ave为日平均负荷，单位为kW·h；M为一天内负荷采样点的总数量。

6.根据权利要求5所述的一种基于新型解耦思想的CNN-TCN日前负荷预测方法，其特征在于，所述步骤1)中还包括：

11)将电力负荷数据分解为多个负荷标幺曲线；

12)将多个负荷标幺曲线进行中心旋转，直至各负荷标幺曲线的第一个点值对齐到1，以形成所述旋转对齐后的负荷标幺曲线；

13)将旋转对齐后的负荷标幺曲线解耦为旋转后的曲线形状和旋转量，其中，所述旋转量由被预测日的起点负荷值和日平均负荷表示。