【负荷预测】基于贝叶斯网络的考虑不确定性的短期电能负荷预测（Python代码实现）

基于贝叶斯网络的短期负荷预测

原创于 2025-12-07 00:54:40 发布 · 208 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #开发语言 #支持向量机

👨‍🎓个人主页

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

💥1 概述

短期电力负荷预测是现代电力系统控制与运行分析的一项重要研究内容。随着电力体制改革的深化,电力市场的不断完善以及智能电,网建设目标的逐步实施,电网运行中对于经济性和安全性的要求越来越高,对短期负荷预测也提出了更高的要求。
传统预测方法由于其原理比较简单,理论相对成熟,因此至今仍被广泛应用。传统预测方法主要有:趋势外推法、时间序列法、回归分析法等。由于电力负荷有着非线性、时变性和不确定性的特点,而传统预测方法采用的数学模型过于简单.不能及时、准确地对预测模型的参数进行估计和调整,更不能方便描述负荷的突然变化,从而使这些方法难以获得较高的预测精度。随着负荷预测技术研究的不断深化,相继出现了以人工智能为代表的负荷预测新方法.如:灰色预测法[1、模糊预测法!2!、优选组合法[31、小波分析法!4和人工神经网络法等。由于一些方法考虑了负荷预测系统的鲁棒性,并且能够拟合出负荷的复杂非线性关系,因此,人工智能方法与传统方法相比有许多优点。

一、引言

短期电能负荷预测（Short-Term Load Forecasting, STLF）是电力系统调度和能源市场运营中的关键任务，对于电力系统的安全运行和稳定供电至关重要。负荷预测主要用于确定未来短期时间内的电力需求，以便调度员做出合理的决策和调度安排。然而，由于多种不确定因素（如天气变化、节假日效应、大工业用户突发事件等）的影响，负荷预测结果往往存在一定的不确定性。因此，研究考虑不确定性的短期电能负荷预测方法具有重要意义。

二、贝叶斯网络简介

贝叶斯网络是一种基于概率论和图论的建模工具，能够处理复杂系统中的不确定性问题。它通过构建节点（代表变量）和边（代表变量间的依赖关系）来表示系统的结构，并利用概率分布来描述变量之间的不确定性关系。贝叶斯网络在推理和预测方面具有显著优势，能够处理多变量、非线性、不确定性等复杂问题。

三、基于贝叶斯网络的短期电能负荷预测方法

1. 模型构建

在基于贝叶斯网络的短期电能负荷预测中，首先需要构建负荷预测模型。该模型应包括影响负荷的主要因素，如历史负荷数据、天气预报信息（如温度、湿度等）、节假日效应等。这些因素作为贝叶斯网络的节点，通过边表示它们之间的依赖关系。

2. 参数学习

在模型构建完成后，需要利用历史数据对贝叶斯网络的参数进行学习。这包括各节点的先验概率分布以及节点之间的条件概率分布。通过学习得到的参数，可以描述各因素之间的不确定性关系。

3. 预测与推理

在给定新的输入信息（如未来天气预报、节假日安排等）后，可以利用贝叶斯网络进行负荷预测。通过推理算法（如前向传播算法、后向传播算法等），可以计算出未来负荷的概率分布，从而得到负荷预测的不确定性区间。

四、优势与挑战

优势

处理不确定性：贝叶斯网络能够自然地处理不确定性问题，为负荷预测提供不确定性区间。
灵活性强：贝叶斯网络可以容纳多种类型的输入变量和输出变量，适应不同的预测场景。
可解释性强：贝叶斯网络的结构和参数具有明确的物理意义，便于理解和解释预测结果。

挑战

模型复杂度：构建复杂的贝叶斯网络模型需要丰富的专业知识和经验。
计算复杂度：对于大规模的贝叶斯网络，推理和计算过程可能变得非常复杂和耗时。
数据依赖性：贝叶斯网络的性能依赖于输入数据的准确性和完整性。

五、案例研究

为了验证基于贝叶斯网络的短期电能负荷预测方法的有效性，可以进行案例研究。选择某地区的实际负荷数据作为样本，构建贝叶斯网络模型进行预测，并与传统的负荷预测方法（如时间序列法、回归分析法等）进行比较。通过比较预测结果的准确性和不确定性区间，可以评估贝叶斯网络方法在短期电能负荷预测中的优势。

六、结论与展望

基于贝叶斯网络的短期电能负荷预测方法在处理不确定性方面具有显著优势，能够为电力系统调度和能源市场运营提供可靠的支持。然而，该方法仍面临一些挑战，如模型复杂度、计算复杂度和数据依赖性等。未来研究可以进一步探索贝叶斯网络与其他智能算法的融合，以提高预测性能和计算效率。同时，也可以考虑将更多的影响因素纳入模型中，以提高预测的准确性和全面性。

📚2 运行结果

print('偶然不确定性:',std_mean)
print('认知不确定性:',mean_sigma)

print('偶然不确定性:',np.mean(std_mean))
print('认知不确定性:',np.mean(mean_sigma))

结果：

偶然不确定性: [0.37458175 0.37458175 0.37458175 0.37461463 0.38332063 0.4107164
 0.45222163 0.48494232 0.5312848  0.5443692  0.58056927 0.6104524
 0.6372883  0.6621181  0.6731655  0.6266249  0.63724846 0.65924484
 0.6147452  0.57374454 0.5360238  0.5130135  0.4896349  0.4747888 ]
认知不确定性: [0.0162899  0.0162899  0.0162899  0.01622007 0.06685151 0.0674182
 0.06788017 0.03853567 0.04431767 0.04643966 0.05136628 0.05558429
 0.05943689 0.06303471 0.06498456 0.06015231 0.06211003 0.06539844
 0.06097266 0.05708234 0.05377384 0.0522627  0.0508984  0.05050901]
偶然不确定性: 0.5247449
认知不确定性: 0.050170798

部分代码：

y_stds = np.concatenate(y_pred_stds, axis=1)
std_mean = np.mean(y_stds, axis=1) #Aleatoric uncertainty
std_sigma = np.std(y_stds, axis=1)
fig=plt.figure(figsize=(12, 6),dpi=200)
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.fill_between(test_dates,
                 mean_mean + 2*mean_sigma,
                 mean_mean - 2*mean_sigma,
                 alpha=0.9, label='认知不确定性')
ax.fill_between(test_dates,    
                 mean_mean + std_mean,  # Aleatoric uncertainty 条件均值的方差
                 mean_mean - std_mean,
                 alpha=0.5, label='偶然不确定性')
ax.plot(test_dates,y_test,label='实际负荷',marker='*')
ax.plot(test_dates, test_mean, 'r-', label='预测均值',marker='^');
#plt.title('2月24日ＢＮＮ日前电力负荷预测不确定性表示')
ax.xaxis.set_major_locator(test_loc)
ax.xaxis.set_major_formatter(test_fmt)
ax.set_ylabel("电力负荷(GW)")
ax.set_xlabel("时间(H)")
plt.legend()
plt.ylim((2,7))
plt.grid()
plt.show()

y_stds = np.concatenate(y_pred_stds, axis=1)
std_mean = np.mean(y_stds, axis=1) #Aleatoric uncertainty
std_sigma = np.std(y_stds, axis=1)
fig=plt.figure(figsize=(12, 6),dpi=200)
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.fill_between(test_dates,
                 mean_mean + 2*mean_sigma,
                 mean_mean - 2*mean_sigma,
                 alpha=0.9, label='认知不确定性')
ax.fill_between(test_dates,    
                 mean_mean + std_mean,  # Aleatoric uncertainty 条件均值的方差
                 mean_mean - std_mean,
                 alpha=0.5, label='偶然不确定性')
ax.plot(test_dates,y_test,label='实际负荷',marker='*')
ax.plot(test_dates, test_mean, 'r-', label='预测均值',marker='^');
#plt.title('2月24日ＢＮＮ日前电力负荷预测不确定性表示')
ax.xaxis.set_major_locator(test_loc)
ax.xaxis.set_major_formatter(test_fmt)
ax.set_ylabel("电力负荷(GW)")
ax.set_xlabel("时间(H)")
plt.legend()
plt.ylim((2,7))
plt.grid()
plt.show()