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🔥 内容介绍

摘要： 电力负荷预测是电力系统安全稳定运行和优化调度的关键环节。传统负荷预测方法在处理复杂非线性电力负荷数据时存在精度不足的问题。本文提出一种基于改进麻雀搜索优化算法（ISSA）优化的Transformer-GRU模型用于负荷数据回归预测。该模型利用Transformer模型强大的序列建模能力提取负荷数据的时序特征，再通过GRU模型进行短期预测，同时采用ISSA算法对Transformer-GRU模型的关键超参数进行优化，以提高预测精度。实验结果表明，相比于传统的LSTM、GRU以及未优化的Transformer-GRU模型，本文提出的ISSA-Transformer-GRU模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性，能够有效提高负荷预测的准确性，为电力系统优化调度提供更可靠的数据支撑。

关键词： 电力负荷预测；Transformer；GRU；麻雀搜索算法；超参数优化；回归预测

1. 引言

电力系统作为现代社会经济发展的重要基础设施，其安全稳定运行至关重要。电力负荷预测是电力系统规划、运行和调度的基础，准确的负荷预测能够有效降低发电成本、提高电网运行效率、保障电力系统安全稳定运行。随着经济社会的发展和电力市场改革的深入，电力负荷呈现出日益复杂化和非线性的特点，传统的负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析等，在处理此类复杂数据时往往表现出预测精度不足的问题。

近年来，深度学习技术凭借其强大的非线性建模能力，在电力负荷预测领域得到了广泛应用。循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），因其能够有效处理时序数据，被广泛应用于负荷预测。然而，RNN类模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，限制了其在复杂负荷预测场景下的应用。

Transformer模型作为一种基于注意力机制的深度学习模型，具有强大的序列建模能力和并行计算能力，能够有效捕获长距离依赖关系，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。近年来，Transformer模型也被逐渐应用于电力负荷预测领域，取得了较好的效果。然而，Transformer模型的性能受到超参数设置的影响，手动调整超参数费时费力且难以达到最优效果。

麻雀搜索算法（SSA）作为一种新兴的群智能优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快等优点，在多个领域得到了广泛应用。本文提出一种基于改进麻雀搜索优化算法（ISSA）优化的Transformer-GRU模型用于负荷数据回归预测。该模型结合了Transformer模型的序列建模能力和GRU模型的短期预测能力，并通过ISSA算法对模型的超参数进行优化，以提高预测精度和鲁棒性。

2. 相关理论基础

2.1 Transformer模型

Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列编码成高维向量表示，解码器负责将编码后的向量表示解码成输出序列。

Transformer模型的核心是自注意力机制（Self-Attention），它可以计算输入序列中每个元素与其他元素的关联程度，从而更好地捕获序列中的长期依赖关系。自注意力机制的计算过程如下：

2.3 麻雀搜索算法（SSA）

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种模拟麻雀觅食行为的群智能优化算法。该算法将麻雀种群分为生产者、跟随者和侦察者三种角色。

• 生产者：

   负责寻找食物来源，通常位于搜索空间的较优位置。

• 跟随者：

   跟随生产者觅食，可以利用生产者的信息来提高自身的觅食效率。

• 侦察者：

   负责监控周围环境，当发现危险时会发出警报，引导种群转移到安全区域。

SSA算法的迭代过程如下：

1. 初始化种群： 随机生成一定数量的麻雀个体，每个个体代表一个解。

2. 计算适应度值： 根据目标函数计算每个个体的适应度值。

3. 更新生产者位置： 生产者在搜索空间中寻找食物来源，其位置更新公式如下：

   X_{i,j}^{t} \cdot exp(-\frac{i}{\alpha \cdot iter_{max}}) & \text{if } R_2 < ST \\ X_{i,j}^{t} + Q \cdot L & \text{if } R_2 \geq ST \end{cases}$$ 其中，$X_{i,j}^t$表示第t次迭代中第i个麻雀的第j维位置，$iter_{max}$是最大迭代次数，$\alpha$是一个随机数，满足$\alpha \in (0,1]$，$R_2$是预警值，$ST$是安全阈值，$Q$是一个服从正态分布的随机数，$L$是一个元素为1的1×d的矩阵。

4. 更新跟随者位置： 跟随者跟随生产者觅食，其位置更新公式如下：

   Q \cdot exp(\frac{X_{worst} - X_{i,j}^{t}}{i^2}) & \text{if } i > \frac{n}{2} \\ X_P^{t+1} + |X_{i,j}^{t} - X_P^{t+1}| \cdot A^+ & \text{otherwise} \end{cases}$$ 其中，$X_{worst}$是最差位置，$X_P^{t+1}$是生产者在第t+1次迭代中的最佳位置，$A$是一个元素为1或-1的1×d的矩阵，$A^+ = A^T(AA^T)^{-1}$。

5. 更新侦察者位置： 侦察者监控周围环境，当发现危险时会发出警报，引导种群转移到安全区域，其位置更新公式如下：

   X_{best} + \beta \cdot |X_{i,j}^{t} - X_{best}| & \text{if } f_i > f_g \\ X_{i,j}^{t} + K \cdot (\frac{|X_{i,j}^{t} - X_{worst}|}{(f_i - f_w) + \epsilon}) & \text{if } f_i = f_g \end{cases}$$ 其中，$X_{best}$是最佳位置，$\beta$是一个服从正态分布的随机数，$f_i$是第i个麻雀的适应度值，$f_g$是全局最佳适应度值，$f_w$是最差适应度值，$K$是一个[-1,1]之间的随机数，$\epsilon$是一个极小的常数，用于避免分母为零。

6. 判断是否满足终止条件： 如果满足终止条件（例如达到最大迭代次数），则输出最优解；否则，返回步骤2。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 电气工程.基于ISSA-QRGRU的风电功率概率密度预测[D]. 2023.

[2] 许琳舸.基于ISSA和GRU-Transformer的短期电力负荷预测[D].河南工业大学,2023.

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2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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