人工智能在智能电网负荷预测中的应用

智能电网通过传感器、智能电表和通信网络收集海量数据，包括电力负荷、气象信息、用户行为等。人工智能技术能够挖掘这些大数据中的潜在规律，实现高精度的负荷预测。负荷预测对于电网调度、能源规划和需求响应至关重要。

数据预处理与特征工程

智能电网产生的数据通常包含噪声和缺失值，需要进行清洗和归一化处理。特征工程涉及提取时间特征（小时、星期、节假日）、气象特征（温度、湿度）和历史负荷数据。滑动窗口技术可用于构建时间序列样本。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('grid_data.csv', parse_dates=['timestamp'])

# 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 特征工程
data['hour'] = data['timestamp'].dt.hour
data['day_of_week'] = data['timestamp'].dt.dayofweek
data['is_weekend'] = data['day_of_week'].apply(lambda x: 1 if x >= 5 else 0)

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['load', 'temperature', 'humidity']])

时间序列预测模型

长短期记忆网络（LSTM）擅长捕捉时间序列的长期依赖关系。双向LSTM可以同时学习前后时间步的信息，提升预测精度。注意力机制帮助模型聚焦关键时间点。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Bidirectional

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True), input_shape=(24, 3)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Bidirectional(LSTM(32)))
model.add(Dense(1))

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

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1)

集成学习方法

梯度提升树（GBRT）和随机森林等集成方法能够处理非线性关系。特征重要性分析可以识别影响负荷的关键因素。超参数优化提升模型性能。

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义模型
gbr = GradientBoostingRegressor()

# 参数网格
param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200],
    'max_depth': [3, 5],
    'learning_rate': [0.01, 0.1]
}

# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(gbr, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 最佳模型
best_model = grid_search.best_estimator_

模型融合策略

加权平均和堆叠（Stacking）可以结合不同模型的优势。LSTM捕捉时间依赖，GBRT学习特征交互，融合后预测鲁棒性更强。动态权重调整适应不同季节和时段。

# 定义基础模型
base_models = [
    ('lstm', lstm_model),
    ('gbr', best_model)
]

# 堆叠集成
from sklearn.ensemble import StackingRegressor
final_model = StackingRegressor(
    estimators=base_models,
    final_estimator=LinearRegression()
)

final_model.fit(X_train, y_train)

在线学习与自适应

增量学习使模型能够适应负荷模式的变化。概念漂移检测识别数据分布变化，触发模型更新。联邦学习在保护数据隐私的前提下实现多区域协同预测。

from river import ensemble
from river import linear_model
from river import preprocessing

# 定义自适应模型
model = ensemble.AdaptiveRandomForestRegressor(
    n_models=10,
    model=linear_model.LinearRegression()
)

# 增量学习
for x, y in data_stream:
    model.learn_one(x, y)
    y_pred = model.predict_one(x)

评估指标与可视化

均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）量化预测精度。残差分析检查模型偏差。可视化工具展示预测值与实际值的对比。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_percentage_error

# 计算指标
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)

# 可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(y_test.values, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.title(f'Load Prediction (RMSE: {rmse:.2f}, MAPE: {mape:.2%})')
plt.show()

部署与优化

模型部署采用微服务架构，通过REST API提供服务。容器化技术实现弹性扩展。持续监控和A/B测试确保预测系统稳定可靠。

import pickle
from flask import Flask, request, jsonify

# 保存模型
pickle.dump(model, open('model.pkl', 'wb'))

# 创建API
app = Flask(__name__)
model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    prediction = model.predict(data['features'])
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

人工智能在智能电网负荷预测中的应用不断深化，从单一模型到混合智能系统，从离线训练到在线学习，预测精度和实时性持续提升。随着5G和边缘计算的发展，分布式智能预测将成为新的研究方向。