Short-term Load Forecasting of Distribution Network Based on Combination of Siamese Network and Long Short-term Memory Network

Leijiao GE; Kang ZHAO; Yonghui SUN; Yao WANG; Feng NIU

doi:10.7500/AEPS20210522003

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Short-term Load Forecasting of Distribution Network Based on Combination of Siamese Network and Long Short-term Memory Network

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Short-term Load Forecasting of Distribution Network Based on Combination of Siamese Network and Long Short-term Memory Network
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 23, Pages: 41-50(2021)
- 作者机构：
  
  1.天津大学智能电网教育部重点实验室，天津市 300072
  2.山东科技大学电气与自动化工程学院，山东省青岛市 266590
  3.河海大学能源与电气学院，江苏省南京市 210098
  4.省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室（河北工业大学），天津市 300130
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Nature Science Foundation of China(51807134);State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment (Hebei University of Technology)(EERI_KF20200014)
- DOI：10.7500/AEPS20210522003
  CLC：
- Received：22 May 2021，
  
  Revised：2021-08-12，
  
  Published Online：11 October 2021，
  
  Published：10 December 2021
- 稿件说明：
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葛磊蛟,赵康,孙永辉等.基于孪生网络和长短时记忆网络结合的配电网短期负荷预测[J].电力系统自动化,2021,45(23):41-50.

GE Leijiao,ZHAO Kang,SUN Yonghui,et al.Short-term Load Forecasting of Distribution Network Based on Combination of Siamese Network and Long Short-term Memory Network[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(23):41-50.
葛磊蛟,赵康,孙永辉等.基于孪生网络和长短时记忆网络结合的配电网短期负荷预测[J].电力系统自动化,2021,45(23):41-50. DOI： 10.7500/AEPS20210522003.

GE Leijiao,ZHAO Kang,SUN Yonghui,et al.Short-term Load Forecasting of Distribution Network Based on Combination of Siamese Network and Long Short-term Memory Network[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(23):41-50. DOI： 10.7500/AEPS20210522003.

摘要

保证数据驱动型配电网短期负荷预测精准的关键是选取合适的相似日数据集和构建合理的日负荷预测模型。文中研究了一种基于孪生网络（SN）和长短时记忆（LSTM）网络相结合的配电网短期负荷预测模型。基于配电网负荷相似日的影响因素具有多样化、强随机性的特点，利用SN两个输入权重共享的特点对历史负荷数据进行分析，进而对待测日的特征进行分类，以完成相似日数据选取。此外，利用灰狼优化算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点，对基于LSTM网络的配电网短期负荷预测模型进行参数优化。最后，以某一个区域配电网的实际数据为例，验证上述预测方法的准确性与鲁棒性，与LSTM网络、基于粒子群优化的LSTM网络、支持向量机等方法对比可知，所提方法具有较高的准确度和计算效率。

Abstract

The key to ensuring the accuracy of the data-driven short-term load forecasting for thedistribution network is to select a suitable similar daily data set and construct a reasonable daily load forecasting model. In this paper

a short-term load forecasting model of distribution networks based on the combination of siamese network (SN) and long short-term memory (LSTM) network is studied. Due to the characteristics of diversification and strong randomness of the influence factors in load similar days in the distribution network

this paper analyzes the historical load data based on the shared characteristics of the two input weights of the SN

and then classifies the characteristics of the day under test to complete the data selection of similar days. In addition

the grey wolf optimizer has the strong global search capability and fast convergence speed to optimize the parameters of the short-term load forecasting model of the distribution network based on the LSTM network. Finally

a regional distribution network is taken as an example to verify the accuracy and robustness of the proposed forecasting method. Compared with the conventional methods including LSTM network

LSTM network based on particle swarm optimization and support vector machine

the proposed method has better forecasting accuracy and computational efficiency.

关键词

Keywords

references

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