考虑特征重要性值波动的MI-BILSTM短期负荷预测

孙辉; 杨帆; 高正男; 胡姝博; 王钟辉; 刘劲松

doi:10.7500/AEPS20210625008

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考虑特征重要性值波动的MI-BILSTM短期负荷预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑特征重要性值波动的MI-BILSTM短期负荷预测
- Short-Term Load Forecasting Based on Mutual Information and Bi-directional Long Short-term Memory Network Considering Fluctuation in Importance Values of Features
- 电力系统自动化 2022年46卷第8期页码：95-103
- 作者机构：
  
  1.大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁省大连市 116024
  2.国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,辽宁省沈阳市 110055
  3.国网辽宁省电力有限公司调度控制中心,辽宁省沈阳市 110004
- 作者简介：
  
  孙辉(1964—)，女，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：现代电力系统运行分析与控制。E-mail：dutshui@dlut.edu.cn
  杨帆(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用。E-mail：yfwz123456@qq.com
  高正男(1995—)，男，博士研究生，主要研究方向：电网信息物理融合系统建模与分析、信息驱动下输电网调度运行与控制。E-mail：dut_nan@yeah.net
  胡姝博(1989—)，女，通信作者，博士，主要研究方向：电力系统经济调度。E-mail：shubo_hu@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2019YFB1505400)
- DOI：10.7500/AEPS20210625008
  中图分类号：
- 收稿：2021-06-25，
  
  修回：2021-12-15，
  
  网络出版：2022-03-04，
  
  纸质出版：2022-04-25
- 稿件说明：
移动端阅览
孙辉,杨帆,高正男等.考虑特征重要性值波动的MI-BILSTM短期负荷预测[J].电力系统自动化,2022,46(8):95-103.

SUN Hui,YANG Fan,GAO Zhengnan,et al.Short-Term Load Forecasting Based on Mutual Information and Bi-directional Long Short-term Memory Network Considering Fluctuation in Importance Values of Features[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):95-103.
孙辉,杨帆,高正男等.考虑特征重要性值波动的MI-BILSTM短期负荷预测[J].电力系统自动化,2022,46(8):95-103. DOI： 10.7500/AEPS20210625008.

SUN Hui,YANG Fan,GAO Zhengnan,et al.Short-Term Load Forecasting Based on Mutual Information and Bi-directional Long Short-term Memory Network Considering Fluctuation in Importance Values of Features[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):95-103. DOI： 10.7500/AEPS20210625008.

摘要

在短期负荷预测中，含有循环单元的深度学习模型应用广泛，但训练时采用的权值共享结构具有时不变性，忽略了输入特征(气象、日期、历史负荷值等)在不同时刻下给负荷变化带来的不同影响，即权值共享结构无法追踪输入特征的重要性值波动。针对此问题，提出一种考虑特征重要性值波动的互信息(MI)-双向长短期记忆(BILSTM)网络预测方法。利用MI法提取输入特征在不同时刻下的重要性值，组成重要性值波动矩阵，并将其作为系数修正原输入特征。然后，代入BILSTM网络中完成训练和预测工作，弥补权值共享结构无法追踪特征重要性值波动的缺陷，进一步提高预测精度。最后，以某地区实际电网负荷数据为例，验证所提短期负荷预测方法的有效性。

Abstract

In short-term load forecasting

deep learning models with recurrent units are widely used. However

the weight sharing structure used during training is time-invariant

ignoring different influence of input features (weather

date

historical load value

etc.) on load changes at different moments

ie.

the weight sharing structure cannot track the fluctuations in the importance values of input features. To solve this problem

this paper proposes a forecasting method based on mutual information (MI) and bi-directional long short-term memory (BILSTM) network considering fluctuations in the importance values of features. The MI method is used to extract the importance value of input features at different moments

and constitute the fluctuant matrix of the importance values of input features

which is used as coefficients to correct the original input feature. Then

the corrected features are substituted into the BILSTM network to complete the training and forecasting

which makes up for the defect that the weight sharing structure cannot track the fluctuations in the importance values of input features and further improves the forecasting accuracy. Finally

taking the load data of the actual grid in a certain region as an example

the effectiveness of the proposed short-term load forecasting method is verified.

关键词

Keywords

references

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