人工智能在智能电网用电负荷预测中的应用

智能电网通过传感器、智能电表和物联网设备实时收集海量用电数据，包括历史负荷、天气条件、用户行为等。这些数据为人工智能模型提供了丰富的训练素材，使其能够更精准地预测未来用电负荷。

深度学习模型如LSTM（长短期记忆网络）和Transformer在处理时间序列数据时表现出色。LSTM能够捕捉长期依赖关系，而Transformer则通过自注意力机制识别关键时间点。这两种模型广泛应用于负荷预测任务。

数据预处理与特征工程

用电负荷数据通常存在噪声和缺失值，需要进行清洗和归一化处理。常见的归一化方法包括Min-Max缩放和Z-score标准化。天气数据如温度、湿度等外部因素也需整合到特征集中，以提高预测精度。

时间特征如小时、星期、月份等周期性信息可通过独热编码或正弦余弦变换嵌入模型。节假日标志和特殊事件（如大型活动）也作为二元特征加入训练集。

LSTM模型构建与训练

以下是一个基于TensorFlow的LSTM模型代码示例，用于多变量时间序列预测：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(multivariate_data)

# 创建时间序列样本
def create_dataset(data, time_steps=24):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data)-time_steps):
        X.append(data[i:(i+time_steps)])
        y.append(data[i+time_steps, 0])  # 预测第一列（负荷值）
    return np.array(X), np.array(y)

X, y = create_dataset(scaled_data)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.1)

Transformer模型的应用

Transformer模型在长序列预测中展现出优势，以下是一个简化版的实现：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, MultiHeadAttention, LayerNormalization
from tensorflow.keras.models import Model

def transformer_encoder(inputs, head_size, num_heads, ff_dim, dropout=0):
    # 注意力机制
    x = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=head_size)(inputs, inputs)
    x = Dropout(dropout)(x)
    res = x + inputs
    
    # 前馈网络
    x = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(res)
    x = Dense(ff_dim, activation="relu")(x)
    x = Dropout(dropout)(x)
    x = Dense(inputs.shape[-1])(x)
    return x + res

# 构建模型
input_layer = Input(shape=(None, X.shape[-1]))
x = transformer_encoder(input_layer, head_size=64, num_heads=4, ff_dim=128)
x = Dense(32, activation="relu")(x)
output_layer = Dense(1)(x)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

模型评估与优化

预测性能通常通过均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）评估：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_percentage_error

y_pred = model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred) * 100

超参数优化可通过网格搜索或贝叶斯优化实现。关键参数包括学习率、批大小、网络层数和神经元数量。早期停止和模型检查点技术可防止过拟合。

实际部署考虑

生产环境中，模型需要定期用新数据重新训练以适应用电模式变化。微服务架构可将预测模型部署为REST API，供电网管理系统调用。边缘计算可将部分预测任务下放到靠近数据源的设备，减少延迟。

实时预测系统通常采用滚动预测策略，即用最新预测结果作为下一个时间步的输入。这种策略需要平衡预测精度和计算效率。

未来发展方向

联邦学习可在保护用户隐私的前提下，利用分散的电网数据进行模型训练。图神经网络可建模电网拓扑结构，提升区域负荷预测精度。强化学习能优化预测模型的动态调整能力，适应突发情况。

多任务学习框架可同时预测负荷和电价，为电网调度提供更全面的决策支持。可解释AI技术能帮助运营人员理解模型预测逻辑，增强系统可信度。