基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据 , 随着电力系统的市场化 , 负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。LSTM 为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将LSTM用于短期电力负荷预测 , 提出基于LSTM 的短期电力负荷预测模型 , 同时建立改进粒子群模型对 LSTM进行参数优化 , 并以浙江某地区的历史负荷数据和气象数据为例进行验证 , 实例验证表明 , 改进 PSO-LSTM 模型的预测效果明显提高。

1,改进的PSO算法，提出对PSO的惯性权重进行改进，改进后对5维sphere函数的极值寻优结果如图所示:

如图所示为PSO与IPSO对5维sphere函数极值寻优，从图上可以清晰看出，PSO算法大约在60次迭代时就早早的陷入了局部最优解，最终值约为1；IPSO极大的增强了寻优能力，在1000次迭代时依然具有寻找更优解的能力，极值大约为10^-7次方，这与PSO的结果相差6个数量级，明显可以IPSO拥有更强的寻优能力。

2, 基于LSTM的短期电力负荷预测。

本文选择的是浙江某地区的电力负荷值，每天的数据包括平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度、星期类型、与24个时刻的负荷，共29个特征。基于LSTM，本文选择以第n-1天的29个值与第n天的平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度、星期类型作为输入，以第n天的24个时刻的负荷作为输出，构建34输入24输出的LSTM短期电力负荷预测模型。

数据集一共96个样本，选择95个样本作为训练集，剩下1个样本作为测试集，相当于预测最后一天得到的结果如图所示。

LSTM测试集的mape: 0.04030398741922454 rmse: 3.254871212868774 mad: 2.982307053878904 R2: 0.9385667729662959 ，可见lstm的泛化能力较好。此外，由于LSTM参数众多，本文拟采用上述改进PSO算法对LSTM的超参数进行寻优，寻优参数包括学习率、迭代次数、隐含层神经元节点数。

3，基于IPSO-LSTM的短期电力负荷预测

基于IPSO的LSTM短期电力负荷预测，以最小化0.5*(测试集mape+训练集mape）作为适应度函数。适应度曲线与各超参数的变化曲线如下图所示。

对比结果如下，

上述结果说明，ipso-lstm确实能在一定程度减小误差；第二，lstm本身泛化能力也不错，即使不用优化也能达到一个不错的结果，经过分析，这与很多因素有关，比如我们的数据较为简单。

python代码

详细代码见评论区

还有更多哦

1.改进PSO优化LSTM负荷预测（python3.6 tensorflow1.x框架）
2.布谷鸟CS优化LSTM负荷预测（python3.6 tensorflow1.x框架）
3.麻雀SSA优化LSTM负荷预测（python3.6 tensorflow1.x框架）
4.鲸鱼WOA优化LSTM负荷预测（python36，tensorflow1.x）：
4.鲸鱼WOA优化LSTM负荷预测（python36，tensorflow2.x）：
5.基于重要性分析与麻雀优化LSTM的回归分析(py36，tensorflow2.x框架)：
6.MATLAB量子粒子群QPSO优化LSTM负荷预测：
7.MATLAB灰狼GWO优化LSTM负荷预测：
8.MATLAB鲸鱼WOA优化LSTM负荷预测：
9.MATLAB基于同步挤压小波降噪与贝叶斯优化长短时记忆网络的时间序列预测：
10.MATLAB基于同步挤压小波降噪与改进麻雀优化长短时记忆网络的时间序列预测：
11.MATLAB算术优化算法AOA优化LSTM时间序列预测：
12.MATLAB黏菌优化SMA优化LSTM时间序列预测：
13.MATLAB蝴蝶优化BOA优化LSTM时间序列预测：
14.MATLAB均衡优化器EO优化LSTM时间序列预测：
15.MATLAB人工大猩猩部队优化GTO优化LSTM时间序列预测：
16.MATLAB蜜獾优化算法HBA优化LSTM时间序列预测：
17.MATLAB哈里斯鹰优化算法HHO优化LSTM时间序列预测：
18.MATLAB鮣鱼优化算法ROA优化LSTM时间序列预测：

基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测相关推荐

基于布谷鸟优化LSTM的短时电力负荷预测
0 引言短期电力负荷预测是电力系统安全调度.经济运行的重要依据 , 随着电力系统的市场化 , 负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性.经济性和供电质量.LSTM 为短期电力负荷预测提供了一个新 ...
基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法
提出了一种基于 Attention 机制的CNN-BiGRU(卷积神经网络+双向GRU+注意力机制)短期电力负荷预测方法,该方法将历史负荷数据作为输入,搭建由一维卷积层和池化层等组成的 CNN 架构 ...
基于BiGRU短期电力负荷预测方法
前言大家好,我是阿光. 本专栏整理了<PyTorch深度学习项目实战100例>,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集. 正在更新 ...
[负荷预测]基于人工神经网络的短期电力负荷预测（1）
目录一.问题背景二.数据集介绍 2.1 提取Area1用电负荷 2.2 读入2014年Area1指定列负荷数据 2.3 探查Area1用电负荷数据分布 2.4 两地2014年负荷数据可视化 2.4 ...
基于Keras的单变量单时间步长LSTM电力负荷预测（一）
这几天一直在研究LSTM,想着用LSTM做个电力负荷预测,之前用Tensorflow搭建怎么也调试不好,一度崩溃.无奈换成Keras,Keras搭建LSTM结构整体思路看着非常清晰,程序量也较少.现将 ...
基于模拟退火算法改进粒子群SA-PSO优化shubert函数，测试函数shubert(十)，MATLAB编程实现
测试函数shubert(十) shubert函数属于周期性多峰函数,如图1所示拥有多个全局最优值,如图二所示在一个周期内只有一个全局最优值,局部最优解较多,适合测试算法的收敛性能,粒子群算法是一种收敛 ...
基于粒子群PSO优化灰色神经网络的鞋销量预测
目标背影灰色模型原理神经网络原理灰色神经网络原理粒子群算法的原理粒子群改进灰色神经网络原理基于粒子群PSO优化灰色神经网络的鞋销量预测效果图结果分析展望参考背影提前预测销量, ...
【电力预测】基于matlab GUI灰色模型电力负荷预测【含Matlab源码 769期】
一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源: [电力负荷预测]基于matlab GUI灰色模型电力负荷预测[含Matlab源码 769期] 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专 ...
【电力负荷预测】基于matlab BP神经网络电力负荷预测【含Matlab源码 278期】
⛄一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源: [电力负荷预测]基于matlab BP神经网络电力负荷预测[含Matlab源码 278期] 获取代码方式2: 付费专栏Matlab智能算 ...

基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测

基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测相关推荐

最新文章

热门文章