Short-term Load Probabilistic Forecasting Based on Conditional Enhanced Diffusion Model

LIU Jinxiang; ZHANG Jiangfeng; DONG Shanling; LIU Meiqin; ZHANG Senlin

doi:10.7500/AEPS20240109003

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Short-term Load Probabilistic Forecasting Based on Conditional Enhanced Diffusion Model

Application Research | 更新时间：2025-06-16

- Short-term Load Probabilistic Forecasting Based on Conditional Enhanced Diffusion Model
- Automation of Electric Power Systems Vol. 48, Issue 23, Pages: 197-207(2024)
- 作者机构：
  
  1.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
  2.国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，浙江省杭州市 310027
  3.西安交通大学人工智能与机器人研究所，陕西省西安市 710049
  4.浙江大学金华研究院，浙江省金华市 321036
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China(LZ22F030006)
- DOI：10.7500/AEPS20240109003
  CLC：
- Received：09 January 2024，
  
  Revised：2024-04-23，
  
  Published Online：08 July 2024，
  
  Published：10 December 2024
- 稿件说明：
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刘锦翔,张江丰,董山玲等.基于条件增强扩散模型的短期负荷概率预测[J].电力系统自动化,2024,48(23):197-207.

LIU Jinxiang,ZHANG Jiangfeng,DONG Shanling,et al.Short-term Load Probabilistic Forecasting Based on Conditional Enhanced Diffusion Model[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):197-207.
刘锦翔,张江丰,董山玲等.基于条件增强扩散模型的短期负荷概率预测[J].电力系统自动化,2024,48(23):197-207. DOI： 10.7500/AEPS20240109003.

LIU Jinxiang,ZHANG Jiangfeng,DONG Shanling,et al.Short-term Load Probabilistic Forecasting Based on Conditional Enhanced Diffusion Model[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):197-207. DOI： 10.7500/AEPS20240109003.

摘要

负荷概率预测可为电网规划提供指导，条件生成模型通过挖掘历史相似日信息，有效提高了预测性能。然而，以往研究未关注曲线形态信息和无条件模型的噪声解析作用，使得生成曲线的不确定性较高。为此，提出基于条件增强扩散模型的短期负荷概率预测方法。首先，构建改进的iTransformer日负荷预测模型，对相邻日负荷数据进行预测。其次，采用无条件噪声估计和条件噪声估计相结合的损失函数，构建结合多头自注意力机制和U型网络的扩散模型。然后，将日负荷预测结果和温度等特征作为条件输入，通过条件增强引导的反向扩散过程，将多组随机噪声进行去噪，生成多条负荷曲线进行概率密度分析。最后，基于中国某地区公开数据集展开算例分析，与多种模型进行对比，结果表明所提方法具有更高的预测精度。

Abstract

Load probabilistic forecasting can provide guidance for power grid planning

and the conditional generation model can effectively improve the forecasting performance by mining historical similar-day information. However

previous studies did not pay attention to the curve shape information and the noise analysis function of unconditional models

which increased the uncertainty of the generation curve. Therefore

a short-term load probabilistic forecasting method based on conditional enhanced diffusion model is proposed. Firstly

an improved iTransformer daily load forecasting model is constructed to forecast the adjacent daily load data. Secondly

a diffusion model combining multi-head self-attention mechanism and U-net is constructed using a loss function that combines unconditional noise estimation and conditional noise estimation. Then

the daily load forecasting results and characteristics such as temperature are used as conditional inputs. Through the reverse diffusion process of conditional enhanced guidance

multiple sets of random noise are denoised to generate multiple load curves for probability density analysis. Finally

based on a publicly available dataset from a region in China and comparative tests with various models

the case study analysis demonstrates that the proposed method has higher forecasting accuracy.

关键词

Keywords

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