基于粒子群优化的长短期记忆神经网络电力负荷预测模型

王政国　关杰文　庄晓宁

关键词：PSO；LSTM；电力负荷；电力

中图分类号：TM715；TP183 文献标识码：A

0 引言

当今工业化发展趋势愈发强劲，用电负荷随之增加，电力负荷预测在能源管理和电力系统运行中扮演着至关重要的角色。准确的负荷预测可以帮助电力系统规划者合理安排发电计划、分配能源配置，从而保障实际电力系统的稳定运行，确保供电质量。然而，由于电力负荷受到季节性变化、天气条件、节假日等因素影响，传统的预测方法难以满足实际需求，因此需要借助先进的计算方法和技术来提高预测精度[1]。

近年来，人工智能和机器学习技术的迅速发展为电力负荷预测提供了新的解决方案。其中，神经网络被应用于各个行业，主要原因是其能够自动学习数据之间的复杂关系。长短期记忆（long shorttermmemory，LSTM）神经网络作为一种具有记忆能力的网络结构，在建模和预测时间序列数据方面得到了广泛的应用，包括股票价格预测、天气预报等领域，并取得了显著的成果[2]。然而，传统的神经网络模型存在训练收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，从而影响其在电力负荷预测中的应用效果。为了克服这些问题，本文将粒子群优化（particle swarm optimization，PSO） 算法引入LSTM 神经网络模型（简称“LSTM 模型”）中，以提高其预测精度和训练效率。粒子群算法具有自适应性、易于并行计算等特点，将粒子群算法与神经网络相结合，能够通过优化参数配置方式，提升模型的性能。

因此，本文通过实证分析验证基于PSO 算法的LSTM 模型在实际应用中的有效性和可行性。这一研究将为电力系统运行管理和能源规划提供重要的决策支持，且具有重要理论意义和实际应用价值。

1 电力负荷数据特征

电力负荷数据的日周期规律与人们一天中的生活和工作节奏密切相关。从午夜开始到上午11 点，人们逐渐开始工作和生活，家庭、商业和工业用电需求也随之上升。上午11 点，电力负荷达到一天中的峰值。午夜开始到上午11 点是工作和生产活动的高峰期，包括办公室用电、生产设备运行以及商业活动等。中午12 点，电力负荷略微下降，商业和工业活动减缓，用电量相对减少，导致电力负荷短时降低。12 — 13 点，电力负荷短暂增加，这可能是由于人们重新投入工作和生活，电力需求再次上升。从13 点开始，电力负荷逐渐下降，下午工作和生产活动相对平稳，用电需求相对减少，导致电力负荷逐渐下降。午夜0 点，电力负荷数据达到一天中的最低值，这是因为夜间人们的活动逐渐减少，许多设备和设施处于休眠状态，用电需求相对降低。

在工作日，特别是周一至周五，电力负荷可能出现较高的峰值，尤其是在上午和下午的工作高峰期。而在周末，特别是周六和周日，由于商业和工业活动相对减少，电力负荷可能呈现出相对平稳的趋势。在不同的季节中，电力负荷也有差异，在冬季和夏季，由于取暖和制冷需求的不同，可能导致电力负荷的一周周期规律有所改变。

2 相关技术介绍

2.1 LSTM 神经网络

LSTM 神经网络专门用于处理和预测时序类型的数据。与传统的循环神经网络相比，LSTM 神经网络具有更强大的记忆能力，能够有效处理长序列数据，并且能够提取序列中的依赖关系[3]。LSTM神经网络的关键是其内部的记忆单元，记忆单元由一系列称为门的结构组成。这些门控制着信息流动，自主控制记忆上文信息，并根据当前输入产生相应的输出。

LSTM 神经网络主要由3 种门组成，包括输入门、遗忘门和输出门。其中，输入门控制着新输入信息的加入程度。门控机制的输入经过Sigmoid 函数的处理，该门指定信息注入记忆单元。遗忘门负责决定哪些信息应该从记忆单元中删除，类似于输入门，其使用Sigmoid 函数来确定保留和删除信息的程度。输出门决定从记忆单元中读取多少信息来产生当前的输出，使用Sigmoid 函数来确定读取信息的程度，并使用Tanh 函数对记忆单元的内容进行加权。基于3 种门的联合作用，LSTM 神经网络可以处理长期时序特征的数据，从而更好地适应各种序列数据的特征，包括但不限于自然语言、音频、视频和时间序列数据等。LSTM 神经网络在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域都取得了显著成就，成为重要的序列建模工具之一。

2.2 粒子群算法

粒子群算法的核心思想是模拟动物群体活动方式，如鸟群或鱼群等生物群体在寻找食物或迁徙时的行为[4-5]。该算法通过模拟个体在搜索空间中的飞行过程，以及个体之间的信息共享和协作，从而实现在复杂的搜索空间中进行全局优化。粒子群算法流程如图1 所示。

粒子群算法的基本思想是通过不断更新粒子的位置和速度来搜索最优解。在搜索过程中，每个粒子代表潜在的解，其位置表示搜索空间中的一个点，而速度則代表了在搜索空间中移动的方向和速率。粒子的运动受到个体最优（局部最优）和群体最优（全局最优）两个方面的影响。粒子群算法的核心更新过程如下。

步骤1：生成种群参数，并初始化粒子群的位置和速度。

步骤2：根据问题的适应度函数，计算每个粒子的适应度值。

步骤3：根据粒子自身历史最优解和当前位置的适应度值，更新每个粒子的个体最优解。

步骤4：根据所有粒子中历史最优解和当前位置的适应度值，更新全局最优解。

步骤5：基于个体粒子最优解和所有粒子最优解，结合权重、加速度等参数，更新粒子的位置和速度。

步骤6：重复步骤3 ～步骤5，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或目标适应度值）为止。

粒子群算法具有简单、易于实现和快速收敛等优点，在求解连续型、离散型甚至多目标优化问题时均表现出良好性能，被广泛应用于各种领域，包括机器学习、优化问题、神经网络训练等。

3 基于粒子群算法的LSTM神经网络电力负荷预测

LSTM 模型在电力负荷预测中展现了显著优势，其训练过程的关键是参数的选择。如果仅凭经验选择参数，不仅增加训练的复杂性，而且可能导致模型性能下降。粒子群算法能够通过模拟群体智能中的信息共享和协作过程，自动搜索参数空间中的最优解。在训练LSTM 模型时，粒子群算法可以帮助模型更有效地调整参数，以适应复杂的电力负荷數据特征。通过这种方式，可减少模型训练过程中人为操作量，且调整后的模型在预测数据方面表现较好。

本文通过将粒子群算法与LSTM 模型相结合，充分发挥两者的优势，提高电力负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统的健康稳定运行与运维调度提供更科学、合理的支撑。如图2 所示，首先将电力负荷数据进行预处理，并将处理之后的数据拆分为训练集和测试集，然后使用训练集训练LSTM 算法，训练过程中使用粒子群进行优化，得到训练模型（PSO-LSTM 模型），最后将测试集放入模型中进行预测，得到最终预测结果。

4 实验结果与分析

本文选取了4 天的电力负荷数据， 并使用PSO-LSTM 模型进行预测。如图3 所示，该模型在调整参数和网络结构方面具有优越性，能够精准推演电力负荷数据变化趋势。这不仅验证了PSOLSTM模型在全局搜索和局部优化之间的平衡性，也强调了该模型对电力负荷时空动态特性的良好适应性。此外，该模型在处理长短周期数据时展现出较好的记忆和学习能力，也因此能够更好地捕捉数据中的周期性变化和趋势，为复杂场景电力负荷预测提供了有力支持。实验结果的稳健性和准确性进一步证明了PSO-LSTM 模型在电力负荷预测领域的潜在价值。

5 结语与展望

在电力系统日益复杂和电力负荷需求持续增长的背景下，精准的电力负荷预测成为确保电力系统稳定运行和合理调度的关键因素。本文通过将粒子群算法与LSTM 模型相结合，针对电力负荷预测问题进行了深入探讨，验证了粒子群算法在LSTM 模型参数优化中的有效性，并在真实的电力负荷数据集上进行了实证研究。实验结果表明，本文的PSOLSTM模型在电力负荷预测任务中取得了显著的改善。与基于经验参数选择的传统LSTM 模型相比，本文所提出的方法在预测准确性和稳定性上均取得了明显的提升。未来可以探索更复杂的模型结构或引入其他优化算法来进一步提高电力负荷预测模型的性能。