本文是一篇电气自动化论文，笔者分析了本课题的研究背景及意义，并根据大量文献深入分析了当前的研究现况和方法，对几种代表性的方法进行了列举，详细说明了该方法优缺点。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
电力是生活和工作中不可或缺的重要资源，随着全球经济的发展，不可再生能源如煤、石油、天然气价格的不断上涨，人们对电力的需求也在不断增加[1-2]。与此同时，由于“双碳”策略中提及的以洁净低碳、安全高效的供电系统为基础，加强对化石资源的管理，并提升其利用效率等策略的实施，新能源发电的发展得到了有力支持。通过推动可再生能源发展，推进电力体制深化改革，建设以新能源为主体的新型供电系统，加速传统化石资源的淘汰。在当前和未来，如何确保电力事业的可持续发展，并保证电力系统的灵活性、稳定性、经济性和可靠性，是一个极具挑战性的课题[3-5]。
相较于其他能源，尽管电能具有许多优势，但它也存在一个显著的缺陷：无法实现大规模的存储，而且用电侧的用电需求时刻变化，因此电网中未能被用户利用的电能往往会被浪费。此外，电能的生产、分配和使用几乎是同步完成的，因此在运行过程中很难保持供需平衡[6]。在电力发展的早期，用电器和发电机的种类很少，并且发电机的辐射范围很小，此时期的每日用电负荷几乎是固定的，供应和需求的平衡性问题还并不显著[7]。然而随着发电技术的发展以及组网技术的出现，使得发电厂的发电能力得到不断地提高，其辐射范围也越来越大，节能问题愈发明显。分布式能源的高渗透率、间歇性可再生能源的集成和需求侧管理的部署使得电力系统的运行与维护更加困难[8-9]。综上分析电力系统的运行和控制是非常复杂的，需求响应的可靠性与快速性是至关重要的一环。
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1.2 国内外研究现状
在初期的负荷预测工作中，人工统计表格和绘制负荷曲线是较为常用的方法，但是其误差较大，且误差难以发现。随着计算机的发展和普及，智能算法的发展与应用使得负荷预测方法有了很大的进步。负荷预测方法可分为两类：基于统计分析方法与基于机器学习方法[18]。统计分析预测方法包括，如卡尔曼滤波法、回归分析法、时间序列法等方法[19]，此类预测方法仅限于规律性较强的电力负荷，并不适用于随机性较大的负荷预测。机器学习预测包括，如支持向量机、人工神经网络法、专家系统法、小波变换等方法，当今机器学习预测方法得到了广泛使用，此类方法预测精度高，并且能够适用于非线性问题的研究[20]。
1.2.1 基于统计分析的方法
基于统计分析的方法具有可靠的统计学理论支撑、稳定的模型运行以及较高的算法效率，但是大多数方法都仅限于简单的数据分析，其可解释性较弱，不能发掘出周期时间序列之间的潜在联系和特征，而且针对非线性时间序列的识别和分析功能也十分有限。下面列举几种典型统计分析方法：
（1）时间序列法
时间序列法是对历史数据规律进行分析，以便估计未来一段时间内用电负荷的变动情况。经统计发现，单一负荷的变动有着较强的随机性，但是大量用电负荷具有一定连续性，出现突变过程的可能性较小。文献[21]提出了基于多分辨率小波分解的预测方法，解决了具有非线性特征向量的问题，以及具有较强扰动的随机时间序列的预测问题。文献[22]提出了时间序列的自相关与模糊时间序列相结合的算法，运用自相关理论优化模糊规则，并通过仿真验证了该方法的有效性。
时间序列法在处理连续变化且变化速度较为缓慢的数据时具有优势，但是当外部环境干扰发生快速变化时，它无法及时有效地调整，从而导致误差增大。因此，时间序列法在负荷预测中的应用受到了一定的限制，难以得到普遍推广。
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第2章 电力负荷特性分析及数据预处理
2.1 电力负荷的特性
电力负荷数据是有一定规律的，这些规律由不同的影响因素作用的产物，如周期性、条件性、地域性、不确定性等都是电力负荷的特性，正是这些特性使得电力负荷呈现出一定的规律性，这也是短期负荷预测的理论基础。负荷预测的具体特性有如下几项：
（1）周期特性
电力负荷的周期特性是指随着时间推移电力负荷会有周期性的变化，即负荷数据处于两个周期会有一定的相似性。周期性是电力负荷十分重要的一个特性，也是电力负荷预测的重要依据之一。负荷的周期性可以分为年周期性、月周期性、周周期性、日周期性[32]。这种周期性与用户的生活方式、用电习惯密切相关，且这些习惯和生活方式又会受到日期、天气以及季节等因素的影响。就像每天按时工作，住宅区白天用电量就会比晚上用电量少，这就会使负荷数据呈现日周期性；又休息日在家休息，工作日和休息日结合又组成了负荷的周特性。
（2）条件特性
电力负荷的条件特性是指在进行负荷预测之前，应该先考虑某些重要条件或假定条件。由于负荷预测不可能把所有影响因素都考虑在内，所以应该从诸多影响因素中挑选出影响程度较大的一个或多个，而其他影响因素则假定不会对预测结果产生影响[33]。应该确保那些要预测的因素如天气和温度等信息是真实的，以便获得准确有效的预测结果。
（3）地域特性
电力负荷的地域特性是指负荷预测的具体方法应依据不同的地域特点和需求加以调整。电力负荷的影响因素有很多，由于每个地方的经济发展水平、气候条件、文化习俗等都有所不同，因此每个地区影响电力负荷的决定性因素也不同，相同的预测模型对不同地区进行负荷预测得到的预测结果精确度也是不同的。因此，负荷预测模型的设计必须考虑实际情况，综合分析不同因素影响，并根据地域具体情况具体分析[34-35]。
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2.2 电力负荷的影响因素
影响电力负荷预测结果的不可控因素有很多，并且大多数影响因素都具有一定的随机性，随时间变化没有明显的周期性规律[36]。为进一步提高预测精准度，就必须要把与之关联的影响因素考虑进去。因此要得到精准的预测结果，对电力负荷短期预测的影响因素进行分类研究是十分重要的，主要有以下几类：
（1）历史负荷数据
历史负荷数据是负荷预测当中不可或缺的一部分,它的构建准确性对于负荷预测是至关重要的。在搭建负荷预测模型时，历史符合数据选取的质量、数量对模型的预测结果有着直接的影响。因此，为提升负荷预测的预测精度，一组完整、可靠、准确度高的历史负荷数据就显得尤为重要。
（2）日期因素
日期因素会使负荷数据呈现出周期性。一年当中春、夏、秋、冬季节不同负荷数据也会呈现出不同的特征。负荷数据在不同的年份能看出明显的周期性，这种周期性在不同的周与周之间会更加明显，其根本原因在于工作日与休息日的往复交替[37]。所以搭建负荷预测模型时，针对预测日期的不同构建不同特点的模型，可以有效提高模型的预测精度。
（3）气候因素
气候因素其中包括天气、温度、湿度等因素，这些都会对负荷预测产生较大的影响，其中对负荷预测结果影响较大的要数气温的变化，特别是夏季中像空调这种大功制冷率设备的大量使用，以及冬季昼夜时间的变化取暖照明设备的耗电增加，都对预测结果有着不小的影响。气候因素会影响气温的变化，也会影响人们对照明设备的需求，也会间接的影响人们对供暖设备的需求。通过查阅大量的文献对历史负荷数据进行统计分析发现，气候是影响负荷预测的一个重要因素。
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第3章 GEN-L短期负荷预测模型搭建与仿真 .......................... 16
3.1 生成检查网络模型 ................................ 16
3.1.1 生成对抗网络模型 ............................ 16
3.1.2 强化学习 .................................. 17
第4章 ICEEMD-GEN-L-SVR 短期负荷预测模型 ............................ 38
4.1 负荷数据的分解方法原理及仿真 ................................... 38
4.1.1 经验模态分解 ................................. 38
4.1.2 集合经验模态分解 ................................ 39
总结与展望 ..................................... 58
总结 ......................................... 58
展望 ............................. 59
第4章 ICEEMD-GEN-L-SVR短期负荷预测模型
4.1 负荷数据的分解方法原理及仿真
时间序列中常见的分解方法有小波变换、STL季节性趋势分解以及经验模态分解。非平稳序列的小波变换的处理结果在一定程度由基函数和顺序的选择决定，这在实际预测过程中并不便于调整。对于STL而言，由于随机性较强，所以很难满足实际数据。相较于以上两种分解方法，经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)[58]是一种适用于处理非平稳、非线性的时间序列的分解方法。由于实验所选用的数据集大多数为非平稳、非线性的，因此本文选用改进后的完备总体经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, ICEEMD)来处理在分解过程中产生的一些残存噪声和存在“伪”模式的问题。再对分解后的时序数据频率进行区分，从而做到对于实验数据集的分解处理。
本节将主要研究本文所使用的时序分解算法ICEEMD。它由经验模态分解算法改良而来的，它弥补了原有分解算法中的不足，使分解获得的一系列本征模态函数子信号(IMFs)提供了更多的实际应用意义。
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总结与展望
总结
随着人们对电能的需求不断增加，供电稳定性变得日益关键，而准确的负荷预测能够为电力生产、分配、销售提供有效的指导，所以负荷预测成了当下一个重点研究课题。本文深入研究了基于生成检查网络的短期负荷预测模型，并由对比实验验证了该方法的有效性和可靠性。
（1）分析了本课题的研究背景及意义，并根据大量文献深入分析了当前的研究现况和方法，对几种代表性的方法进行了列举，详细说明了该方法优缺点。通过这些工作，确定了课题的研究目标，制定了研究方案，为后续研究工作打下了坚实的基础。
（2）研究了关于电力负荷短期预测的相关理论基础，对负荷预测过程中的影响因素进行了分析。对短期电力负荷预测的几种常用的评价指标进行了列举，主要有训练速度、MAPE、RMSE等，对数据异常值的识别与修正、数据缺失值的处理、数据的归一化处理进行了总结。
（3）研究了GAN、与强化学习的原理及特点，然后跟据GAN存在的缺点提出可优化之处，优化过后构建了生成检查网络模型。之后研究了一种基于生成检查网络和长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型GEN-L。详细介绍了GEN-L模型的生成器、判别器的具体组成网络架构，并且介绍了GEN-L的网络训练预测的具体流程，研究了新型的生成器损失函数使网络具有更高的预测精准度，通过对比试验验证了GEN-L相较于传统方法的优越性。此外又讨论了超参数在取不同值时对预测模型序列级准确性的影响。
（4）分析了国内外数据分解方法的优缺点，选择使用ICEEMD分解算法对初始数据进行分解，以达到更高的预测精度。其次对于参数的优化设置进行了研究，并对本文采用的智能优化算法JAYA优化算法进行了分析，针对预测模型GEN-L与SVR的参数设置进行了研究。之后根据前面的理论基础，分析了IGS预测模型的架构，通过对比仿真验证了IGS模型预测结果的优越性。最后选取了两组不同的样本：国庆长假时的工业区用电以及工作日时的住宅区用电，分别进行预测实验，对比实验结果可以得出IGS模型具有更高的预测精度和稳定性。
参考文献（略）