Page 55 - 《中国电力》2026年第5期

随泽远等：基于门控脉冲神经 P 系统模型的概率负荷预测 2026 年第 5 期

 Radeon Graphics 和
 1 n ∑ NVIDIA GeForce RTX 4060 Lap-
 (α)
X AIS = S


 top GPU；软件平台使用 和 Python3.6；模
 n PyCharm

 i=1



  (α) (α) (α) 型利用 框架搭建。经过验证集训练得
−2αζ −4(L −y i ), y i ＜L （20）
 TensorFlow

  i i i
 
 
  到所用模型参数如表 所示。
 (α)  (α) (α) (α) 1

S = −2αζ , y i ∈ [L ,U ]

  i i i
 
 
  (α) (α) (α)
 
  −2αζ −4(y i −U ), y i ＞U 表 1 各个模型主要参数设置
i i i
Table 1 Main parameter settings for each model
式中： α为预设置的区间置信度； ζ (α) 为在 α置信
i 模型 参数
度下区间 i的宽度； L (α) 、 U (α) 分别为在 α置信度下
i i 模型共 滞后值：1，神经元个数：24，学习率：0.001，训练轮
区间 i的下界和上界。 同参数 数：25，优化器：Adam，激活函数：RuLU

3.1.2 确定性点预测评价指标 CNN 卷积层：1，卷积核数量：32，卷积核大小：1
为分析模型预测性能，本文选取分位数的中 LASSO 正则化权重：0.001

位 数 作 为 点 预 测 结 果 ， 并 采 用 平 均 绝 对 误 差 3.3 案例 1
（mean absolute error，MAE） E MA 、平均绝对百分比 采用 2016 年电工竞赛杯的数据集，该数据集
误差（mean absolute percentage error，MAPE） E MAP 包含 4 年的负荷数据，其特征包括最低温度、最
和 拟 合 系 数 R 等 指 标 进 行 评 价 。 MAE 和 MAPE 高温度、平均温度、平均湿度和降雨量，数据采
2
描述了真实值和预测值之间的误差，其值越小表 集时间分辨率为 60 min，共计 26 545 个样本。选
示精度越高；R 描述真实值和预测值的关系，其 取 2012 年 1 月 1 日 —2015 年 2 月 28 日 作 为 训 练
2
值越接近 1，表明模型拟合能力越好。3 个指标的 集、2015 年 3 月 1 日—2015 年 5 月 23 日作为验证
计算式分别为 集、2015 年 5 月 24 日—2015 年 12 月 31 日作为测
1 n ∑ 试集。
E MA = |ˆy i −y i | （21）
n 基 于 回 归 得 到 各 特 征 与 负 荷 的 相 关
i=1 LASSO
度，该相关度反映了通过 分析所得特征对
n ∑ LASSO
(y i − ˆy i )
目标负荷的相对重要性。此外，相关度仅体现特
2 i=1
R = 1− （22） 征对负荷的相对重要性，未考虑其对负荷的影响
n ∑
(y i − ¯y i ) 可能随季节或时段变化的动态特性。由表 2 结果
i=1
可知，最低温度、平均温度和最大温度占主导地
100% n ∑ 位，其余各特征的相关度总和不超过 1%，且实际
E MAP = ˆy i −y i （23）

n y i
i=1 经 验 表 明 温 度 是 影 响 负 荷 的 关 键 气 象 特 征 。 因
式中： ¯ y i 为样本 i 真实值的平均值。 此，本案例将这 3 个特征作为输入。

3.2 实验设备 1）区间预测结果。
为验证本算法性能，实验采用两个不同尺度 本文方法在 80%、85% 和 90% 置信区间的预
的长时间序列数据集进行算例研究，并与常规的 测结果如图 3 所示。可以看出，即使在负荷波动
LSTM、GRU，以及 CNN 结合的双向 LSTM（CBLM） 较大的阶段，预测区间也能很好地覆盖真实值，
和 CNN 结合的双向 GRU（CBGU）算法进行比较。 并且区间预测的上下限与真实值曲线具有相同的

所 有 数 据 集 均 按 训 练 集 、 验 证 集 、 测 试 集 8∶ 表 2 各特征的相关度（案例 1）
Table 2 Correlation between various features (case 1)
1∶1 比 例 划 分 。 模 型 有 效 性 主 要 通 过 AIS 和 PL
两个综合指标来评价。此外，本文给出各模型的 特征 相关度/%
PICP 和 PINAW 值作为辅助评价依据。在 PL 指标 最低温度 69.20
上，选取了平均值、0.25、0.5 和 0.75 分位数点的 最高温度 17.72
值。在实现区间预测的同时，可以将 0.5 分位数 平均温度 12.21
的预测值视为确定性点预测结果。 平均湿度 0.14
实验的硬件平台为 AMD Ryzen 7 7745 HX with 降雨量 0.71
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