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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111419900.6 (22)申请日 2021.11.26 (71)申请人 云南电网有限责任公司电力科 学研 究院 地址 650217 云南省昆明市经济技 术开发 区云大西路10 5号 (72)发明人 崔婧 杨浚文 胡凯 赵岳恒  杨政 尹春林 文俊杰 杨莉  潘侃 李杰 朱华 苏蒙 赵娜  (74)专利代理 机构 北京弘权知识产权代理有限 公司 11363 代理人 逯长明 许伟群 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种中长期负荷预测方法 (57)摘要 本申请公开了一种中长期负荷预测方法, 基 于格兰杰因果检验和LS TM, 利用计量经济学中的 协整检验找出与电量存在长期均衡关系的经济 因素; 然后使用格兰杰因果检验 方法确定有助于 电量预测的经济因素, 以减少预测模 型输入变量 的个数; 最后将经济因素数据输入到LSTM模型中 进行负荷预测。 本申请的中长期负荷预测方法, 在多变量系统中引入格兰杰因果关系检验和 LSTM时间序列预测模型相结合的方法, 构建不易 过拟合、 可扩展性高的中长期负荷预测模型, 并 利用该模型进行中长期负荷的预测, 预测的中长 期负荷具有较高的准确性。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 113919599 A 2022.01.11 CN 113919599 A 1.一种中长期负荷预测方法, 其特 征在于, 包括: 利用协整检验确定与电力负荷存在长期均衡关系的经济因素; 采用格兰杰因果检验方法, 确定电力负荷与经济相关因素之间的因果关系, 并筛选出 与电力负荷存在强相关的经济因素, 即相关经济因素; 将相关经济因素数据以及历史负荷数据进行归一化处理后输入至LSTM模型中进行中 长期负荷值的预测。 2.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法, 其特征在于, 所述经济因素包括地区生 产总值、 固定投资总额、 社会消费品零售总额、 居民消费价格指数、 工业增、 值增长速度、 劳 动力以及人口。 3.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法, 其特征在于, 利用协整检验确定与电力 负荷存在长期均衡关系的经济因素, 包括: 对经济因素的时间序列进行平稳性检验和 协整关系检验, 确定与电力负荷存在长期均 衡关系的经济因素。 4.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法, 其特征在于, 采用格兰杰因果检验方 法, 确定电力负荷与经济相关因素之间的因果关系, 并筛选出与电力负荷存在强相关的经 济因素, 即相关经济因素, 包括, 将经济因素的时间序列Xi与历史负荷数据Yi进行格兰杰因果检验, 建立如下两个向量 自回归模型: 其中, αj、 aj和bj为模型的系数, m为模型的阶数, t为时刻, j为常量, εY和 εY|X为模型的残 差; 利用向量自回归模型的预测结果, 并通过比较向量自回归模型残差的方差大小, 判断X →Y是否存在格兰杰因果关系, 筛选出与电力负荷有着强相关性的经济因素, 即相关经济因 素。 5.根据权利要求4所述的中长期负荷预测方法, 其特征在于, 利用向量自回归模型的预 测结果, 并通过比较向量自回归模型残差的方差大小, 判断X →Y是否存在格兰杰因果关系, 包括, 格兰杰因果指数GCI的计算公式为: 如果满足var( εY|X)<var( εY), 即GCIX→Y>0, 则判定Y →X存在统计意义下的格兰杰因果 关系。 6.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法, 其特 征在于, LSTM模型包括: LSTM的隐含层中含有输入门it、 输出门ot、 遗忘门ft以及细胞状态ci, 其中, ft=σ(Wfxt+Ufht‑1+bf) it=σ(Wixt+Uiht‑1+bi)权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 113919599 A 2ot=σ(Woxt+Uoht‑1+bo) 式中: W为隐藏单元的输入权重矩阵; U为输出权重矩阵; b为偏置向量; 下标f, i, o代表 遗忘门、 输入门、 输出门; 表示逐点 求积运算; σ(·)为激活函数; 设有如下2个激活函数: 输出层: 用于得到最终输出 结果。 7.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法, 其特征在于, 所述中长期负荷预测方法 还包括对中长期负荷值的预测结果进行评估, 包括, 将均方根 误差RMSE以及平均绝对百分比误差 MAPE作为评价指标, 计算公式具体为: 其中, yi代表实际值, 代表预测值, n代 表预测样本数, RMSE和MAPE值越接 近于零, 则判定中长期负荷值的预测结果越接 近真实负荷值。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 113919599 A 3

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