47、短期电力负荷预测与新冠检测新方法

短期电力负荷预测与新冠检测新方法

短期电力负荷预测

随着经济的快速发展和电气时代的到来，电力需求不断增加，电力负荷预测模型的研究成为热点。准确的电力负荷预测直接关系到电网的供需平衡，影响着电网的运行成本以及安全稳定性。为提高电力负荷预测的准确性，下面介绍一种基于全卷积深度学习的短期电力负荷预测方法。

预测模型训练

在进行预测之前，需要对预测模型进行训练。首先，损失函数采用菊花损失函数（daisy loss function）来最小化预测结果与标注结果之间的差异，其公式如下：
[
E_{dice} = 1 - 2\times\frac{\sum_{i = 1}^{3}v_{i}(x)g_{i}(x)}{\sum_{i = 1}^{3}v_{i}^{2}(x)g_{i}^{2}(x)}
]
其中，(E_{dice}) 指的是当日损失函数的值，(v_{i}(x)) 表示预测数据 (x) 属于第 (i) 类的概率，(g_{i}(x)) 表示标注数据 (x) 属于第 (i) 类的值。在预测前，不断通过损失函数调整预测模型的参数，直至满足预测要求。

对于全卷积神经网络，先采用自下而上的无监督预训练来初始化参数，再通过自上而下的有监督训练对整个网络的参数进行微调。模型中可见层和隐藏层的连接权重 (\beta) 和偏置 (\varepsilon) 会不断调整，以拟合输入和输出数据之间的函数关系。预测模型的总体成本函数如下：
[
H(\beta, \varepsilon) = \frac{1}{2N}\sum_{i = 1}^{N}(y_{i} - y_{i}’)^{2} + \frac{\lambda}{2}\s