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【论文复现】短期电力负荷

news 2025/12/19 13:47:11

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作者主页： 七七的个人主页
文章收录专栏： 论文复现
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短期电力负荷

论文发表
问题背景
- 一. 基本问题
- 二. 本论文发现的问题
对于论文发现问题的解决方案：
复现：
- 一. 多维特征提取的提取框架：
- 二. 论文中进行性能测试的MultiTag2Vec-STLF模型：
- 三. 与整数编码（IE）的特征处理方法进行对比
部署方式

本文所涉及所有资源均在这里可获取。

论文发表

来自《IEEE Transactions on Smart Grid》2022年7月的13卷第4期，《IEEE Transactions on Smart Grid》在中科院升级版中，大类工程技术位于1区，小类工程：电子与电气位于1区，非综述类期刊。
作者包括IEEE会员Nakyoung Kim、IEEE学生会员Hyunseo Park、IEEE高级会员Joohyung Lee，以及IEEE高级会员Jun Kyun Choi。
链接地址。

问题背景

一. 基本问题

短期电力负荷预测（STLF），即对未来几小时到几周的电力负荷进行准确预测。

二. 本论文发现的问题

在电力负荷预测中，由于数据的高维性和波动性，传统的特征提取方法往往难以捕捉到负荷数据中的复杂模式和关系。

对于论文发现问题的解决方案：

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本论文通过提出一个名为MultiTag2Vec的特征提取框架来解决短期电力负荷预测（STLF）中的特征工程问题。该框架包括两个主要过程：标记（tagging）和嵌入（embedding）。

标记过程：首先，通过从高维时间序列数据中提取关键信息，将电气负荷数据转换成紧凑形式。这一步通过聚类子序列来发现重复出现的模式，并为每个模式分配唯一的标签，从而实现数据的标记。
嵌入过程：接下来，通过学习标签序列中的时间和维度关系来提取特征。为了捕捉这些关系，提出了一个带有卷积层的网络模型，该模型采用数学分析设计的多输出结构。通过训练，可以从任何任意多维标签中提取特征。

复现：

一. 多维特征提取的提取框架：

时间序列切分，聚类，打标签

def segment_time_series(X, T):"""将时间序列 X 分段为长度为 T 的子序列。X: 多元时间序列 (N x D), N 为时间序列长度, D 为维度数T: 每个子序列的长度返回: 分段后的子序列集合，形状为 (N_segment, T, D)"""N, D = X.shapeN_segment = N // T  # 计算分段后的子序列数量segments = np.array([X[i*T:(i+1)*T] for i in range(N_segment)])return segments# 2. 模式发现
def discover_patterns(segments, K):"""对分段后的子序列进行聚类，提取模式。segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)K: 聚类的数量，即模式的数量返回: 每个维度的模式集合，形状为 (K, T, D)"""N_segment, T, D = segments.shapepatterns = []# 对每个维度单独进行聚类for d in range(D):# 提取第 d 个维度的所有子序列data_d = segments[:, :, d]  # 形状为 (N_segment, T)# 使用 KMeans 进行聚类kmeans = KMeans(n_clusters=K, random_state=42)kmeans.fit(data_d)# 保存聚类中心（模式）patterns.append(kmeans.cluster_centers_)# patterns 为 D 维的聚类中心集合，形状为 (D, K, T)return np.array(patterns)# 3. 数据标记
def tag_data(segments, patterns):"""对每个子序列打标签，标签为距离最近的聚类中心。segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)patterns: 每个维度的聚类中心集合，形状为 (D, K, T)返回: 每个子序列的标签集合，形状为 (N_segment, D)"""N_segment, T, D = segments.shapeK = patterns.shape[1]  # 模式的数量labels = np.zeros((N_segment, D), dtype=int)# 对每个维度进行标记for d in range(D):for i in range(N_segment):# 计算当前子序列与所有聚类中心的距离distances = np.linalg.norm(segments[i, :, d] - patterns[d], axis=1)# 选择最小距离的聚类中心的标签labels[i, d] = np.argmin(distances)return labels

嵌入网络定义：

class EmbeddingNetwork(nn.Module):def __init__(self, D, K, M):super(EmbeddingNetwork, self).__init__()# 卷积层，用于提取输入张量的特征self.conv = nn.Conv2d(in_channels=D, out_channels=M, kernel_size=(1, K), stride=1)  self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))# 两个并行的全连接层，用于预测两个维度的输出标签self.fc1 = nn.Linear(M, K)self.fc2 = nn.Linear(M, K)def forward(self, x):# 卷积层print(x.shape)x = self.conv(x)  # 卷积操作print(x.shape)x = self.pool(x)  # 使用自适应平均池化，将每个样本缩减为大小为 (M, 1)print(x.shape)x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平张量，形状变为 (batch_size, M)# 两个并行的全连接层output1 = self.fc1(x)  # 维度1的输出output2 = self.fc2(x)  # 维度2的输出# 将两个输出拼接在一起，形成最后的输出output = torch.stack((output1, output2), dim=1)return output

二. 论文中进行性能测试的MultiTag2Vec-STLF模型：

class FeatureExtractor(nn.Module):def __init__(self, embedding_network):super(FeatureExtractor, self).__init__()self.conv = embedding_network.convdef forward(self, x):x = self.conv(x)  # 卷积层x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平张量return x# 初始化特征提取器
feature_extractor = FeatureExtractor(embedding_network)# 4. 定义 MultiTag2Vec-STLF 模型
class MultiTag2VecSTLF(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, feature_extractor):super(MultiTag2VecSTLF, self).__init__()self.feature_extractor = feature_extractor# 冻结特征提取器的参数for param in self.feature_extractor.parameters():param.requires_grad = False# 双向 LSTM 层self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True, bidirectional=True)# 自注意力机制self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=2 * hidden_dim, num_heads=1, batch_first=True)# 全连接层用于预测下一天 24 小时的负荷self.fc = nn.Linear(2 * hidden_dim, output_dim)def forward(self, x):x = self.feature_extractor(x)x = x.view(x.size()[0], seg_c, -1)# LSTM 前向传播lstm_out, _ = self.lstm(x)  # lstm_out 形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)# 注意力机制attn_output, _ = self.attention(lstm_out, lstm_out, lstm_out)  # 计算自注意力，形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)context_vector = torch.sum(attn_output, dim=1)  # 计算上下文向量，形状: (batch_size, 2 * hidden_dim)# 全连接层预测output = self.fc(context_vector)  # 预测输出，形状: (batch_size, output_dim)return output

三. 与整数编码（IE）的特征处理方法进行对比

使用论文中的GEFCom2014数据集中的温度和负荷数据，训练的参数设置按照论文中最优效果的参数设置。论文中使用的温度数据来自于数据集中的哪一个气象站，论文中没有说，此处是选择w1气象站的温度数据训练的结果和论文中的RMSE指标不太一样，但是从IE和MultiTag2Vec的RMSE指标对比可以看到，论文提出的特征提取方法具有一定优势。