【传知代码】短期电力负荷（论文复现）

短期电力负荷的预测和管理，直接影响到电力供应的安全性、经济性和环境友好性。本文将深入探讨短期电力负荷的概念、影响因素以及当前的预测方法，旨在为读者提供一个全面的理解，并探讨未来的发展方向。

本文所涉及所有资源均在地址可获取

目录

概述

核心逻辑

代码实现

最后总结

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概述

        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，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。

        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，其论文地址如下：

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），如下：

1）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。

2）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。

核心逻辑

本次论文复现的核心逻辑是对多维时间序列数据进行分段、聚类和标记，以提取和识别数据中的模式。下面是各部分的具体功能：

时间序列分段(segment_time_series)：

输入为多维时间序列 X 和每段的长度 T，将时间序列分为多个长度为 T 的子序列，返回的结果是一个形状为 (N_segment, T, D) 的数组，其中 N_segment 是子序列的数量，D 是维度数。

模式发现(discover_patterns)：

输入为分段后的子序列 segments 和聚类数量K，对每个维度进行 K-means 聚类，提取出每个维度的聚类中心（模式），返回一个形状为 (D, K, T) 的数组，表示每个维度的 K 个模式。

数据标记(tag_data)：

输入为分段后的子序列 segments 和聚类中心 patterns，为每个子序列分配标签，标签是指与聚类中心距离最近的那个中心的索引。输出为一个形状为 (N_segment, D) 的标签数组，表示每个子序列在每个维度上的标记。

综上所述，代码的主要目的是将时间序列数据转化为可处理的形式，通过聚类分析识别潜在模式，并为每个子序列分配标签，便于后续分析或应用。

代码实现

多维特征提取的提取框架，实现时间序列切分，聚类，打标签如下：

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=

最后总结

        短期电力负荷的管理不仅是电力行业的一项技术挑战，更是实现可持续发展的关键所在。随着可再生能源的崛起和智能电网技术的不断进步，未来的电力系统将更加灵活和高效。在面对气候变化、能源转型等全球性问题时，优化短期负荷预测和调度，将为电力行业开辟新的机遇与挑战。

        想象一下，在不久的将来，智能系统能够实时分析并调节电力需求，帮助我们减少浪费、降低成本，同时保护我们的环境。通过不断探索和创新，我们可以构建一个更加智能、可靠且可持续的电力未来。这不仅关乎科技进步，更关乎我们每一个人的生活。让我们共同期待并参与这一变革的浪潮吧！

详细复现过程的项目源码、数据和预训练好的模型可从该文章下方附件获取。