《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (3): 904-910.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030447
收稿日期:
2021-03-23
修回日期:
2021-07-06
接受日期:
2021-07-07
发布日期:
2022-04-09
出版日期:
2022-03-10
通讯作者:
刘英
作者简介:
杨安(1998—),男,山东聊城人,博士研究生,主要研究方向:数据挖掘、迁移学习
An YANG1, Qun JIANG2, Gang SUN2, Jie YIN3, Ying LIU1()
Received:
2021-03-23
Revised:
2021-07-06
Accepted:
2021-07-07
Online:
2022-04-09
Published:
2022-03-10
Contact:
Ying LIU
About author:
YANG An, born in 1998, Ph. D. candidate. His research interests include data mining, transfer learning.摘要:
针对已有用电数据分析缺乏有效描述趋势性特征的不足,适应性地将金融领域中十字过滤线(VHF)、异同移动平均线(MACD)等技术指标迁移至用电数据分析中,提出了基于金融技术指标的异动检测算法和负荷预测算法。所提异动检测算法通过统计各指标的统计情况划定阈值,并采用阈值检测捕捉用户异常用电行为。所提负荷预测算法通过提取14项与金融技术指标相关的日负荷特征,构建了长短期记忆网络(LSTM)负荷预测模型。在杭州市工业用电数据上的实验结果表明,所提负荷预测算法将平均绝对百分比误差(MAPE)降低至9.272%,相较于差分整合移动平均自回归(ARIMA)算法、Prophet算法和支持向量机(SVM)算法,分别将MAPE降低了2.322、24.175和1.310个百分点,能够较好地应用于用电数据分析中。
中图分类号:
杨安, 蒋群, 孙钢, 殷杰, 刘英. 基于金融技术指标的用电数据分析[J]. 计算机应用, 2022, 42(3): 904-910.
An YANG, Qun JIANG, Gang SUN, Jie YIN, Ying LIU. Power data analysis based on financial technical indicators[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(3): 904-910.
指标类型 | 特征参数 | 含义 |
---|---|---|
K线核心参数 | 日最大负荷 | |
日最小负荷 | ||
日尖峰平均负荷 | ||
日平谷平均负荷 | ||
均线 | LSMA(14) | 最小二乘移动平均值 |
VHF指标 | VHF(28) | 十字过滤线指标值 |
ZLMACD 指标 | ZLMA(12) | 零滞后快速移动平均值 |
ZLMA(26) | 零滞后慢速移动平均值 | |
ZLDIF | 零滞后差离值 | |
ZLMACD | 零滞后异同移动平均值 | |
布林线指标 | BOLLUP | 布林线上轨线 |
BOLLDN | 布林线下轨线 | |
社会因素 | Day | 周期参数,指示周一到周日 |
Holiday | 节假日参数,是否节假日 |
表1 14维日负荷特征向量
Tab. 1 14-dimensional daily load feature vector
指标类型 | 特征参数 | 含义 |
---|---|---|
K线核心参数 | 日最大负荷 | |
日最小负荷 | ||
日尖峰平均负荷 | ||
日平谷平均负荷 | ||
均线 | LSMA(14) | 最小二乘移动平均值 |
VHF指标 | VHF(28) | 十字过滤线指标值 |
ZLMACD 指标 | ZLMA(12) | 零滞后快速移动平均值 |
ZLMA(26) | 零滞后慢速移动平均值 | |
ZLDIF | 零滞后差离值 | |
ZLMACD | 零滞后异同移动平均值 | |
布林线指标 | BOLLUP | 布林线上轨线 |
BOLLDN | 布林线下轨线 | |
社会因素 | Day | 周期参数,指示周一到周日 |
Holiday | 节假日参数,是否节假日 |
MAPE/% | |||||
---|---|---|---|---|---|
LSTM-FI | 8.450 | 7.394 | 9.071 | 7.194 | 14.253 |
LSTM-noFI | 12.018 | 11.416 | 14.326 | 12.288 | 23.684 |
ARIMA | 8.517 | 16.845 | 11.031 | 10.784 | 10.793 |
Prophet | 48.666 | 46.020 | 39.156 | 28.043 | 5.352 |
SVM | 11.144 | 16.274 | 12.207 | 7.648 | 5.636 |
表2 不同算法的性能比较
Tab. 2 Performance comparison of different algorithms
MAPE/% | |||||
---|---|---|---|---|---|
LSTM-FI | 8.450 | 7.394 | 9.071 | 7.194 | 14.253 |
LSTM-noFI | 12.018 | 11.416 | 14.326 | 12.288 | 23.684 |
ARIMA | 8.517 | 16.845 | 11.031 | 10.784 | 10.793 |
Prophet | 48.666 | 46.020 | 39.156 | 28.043 | 5.352 |
SVM | 11.144 | 16.274 | 12.207 | 7.648 | 5.636 |
1 | 梁跃.基于机器学习的电力用户用电异常检测技术研究[D].北京:北京邮电大学,2019:1-2. |
LIANG Y. Research on electric anomaly detection technology for power users based on machine learning [D]. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications, 2019:1-2. | |
2 | 张荣昌.基于数据挖掘的用电数据异常的分析与研究[D].北京:北京交通大学,2017:1-3. |
ZHANG R C. Analysis of abnormal electro-data based on data mining [D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2017:1-3. | |
3 | 程海花,李晓明,黄军高,等.窃电检测在电能量计量计费系统中的应用[J].电力系统及其自动化学报,2001(6):53-57. 10.3969/j.issn.1003-8930.2001.06.014 |
CHENG H H, LI X M, HUANG J G, et al. Applying of detecting the theft of electricity in the power energy billing system [J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2001(6): 53-57. 10.3969/j.issn.1003-8930.2001.06.014 | |
4 | 付青,匡文凯,薛阳,等.基于高斯核密度估计法的路灯窃电检测方法[J].电力系统及其自动化学报, 2021,31(10):18-23. |
FU Q, KUANG W K, XUE Y, et al. Gauss kernel density estimation based detection of street lamp electricity theft [J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2021,31(10):18-23. | |
5 | 庄池杰,张斌,胡军,等.基于无监督学习的电力用户异常用电模式检测[J].中国电机工程学报,2016,36(2):379-387. |
ZHUANG C J, ZHANG B, HU J, et al. Anomaly detection for power consumption patterns based on unsupervised learning [J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(2): 379-387. | |
6 | 田力,向敏.基于密度聚类技术的电力系统用电量异常分析算法[J].电力系统自动化,2017,41(5):64-70. 10.7500/AEPS20160510003 |
TIAN L, XIANG M. Abnormal power consumption analysis based on density-based spatial clustering of applications with noise in power systems [J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(5): 64-70. 10.7500/AEPS20160510003 | |
7 | MURTHY T S, GOPALAN N P, RAMACHANDRAN V. A Naive Bayes classifier for detecting unusual customer consumption profiles in power distribution systems—APSPDCL [C]// Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Inventive Systems and Control. Piscataway: IEEE, 2019: 673-678. 10.1109/icisc44355.2019.9036460 |
8 | ESTEVES P R, VIEGAS J L, VIEIRA S M. Clustering-based novelty detection for identification of non-technical losses [J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2018, 101: 301-310. 10.1016/j.ijepes.2018.03.031 |
9 | 刘士进,孙立华,郭鹏.基于EEDM-ARIMA算法的某地区电力系统负荷预测及算例分析[J].电子测量技术,2020,43(7):185-188. |
LIU S J, SUN L H, GUO P. Load forecasting and analysis of power system based on EEDM-ARIMA algorithm [J]. Electronic Measurement Technology, 2020, 43(7): 185-188. | |
10 | 李震,张思,任娴婷,等.基于数据驱动的线性聚类ARIMA长期电力负荷预测[J].科学技术与工程,2020,20(16):6497-6504. 10.3969/j.issn.1671-1815.2020.16.029 |
LI Z, ZHANG S, REN X T, et al. Long-term power load forecasting based on data-driven linear clustering ARIMA [J]. Science Technology and Engineering, 2020, 20(16):6497-6504. 10.3969/j.issn.1671-1815.2020.16.029 | |
11 | 彭湃,刘敏.基于Prophet-LSTM组合模型的短期负荷预测方法[J].电力系统及其自动化学报, 2021, 33(11): 15-20. |
PENG P, LIU M. Short-term load forecasting method based on Prophet-LSTM combined model [J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2021, 33(11): 15-20. | |
12 | 李玉凯,韩佳兵,王全,等.基于Fbprophet负荷预测与用户满意度约束的综合能源供能优先调度研究[J].华北电力大学学报(自然科学版), 2021, 48(5): 81-89. |
LI Y K, HAN J B, WANG Q, et al. Integrated energy load priority scheduling model based on Fbprophet prediction algorithm and customer satisfaction constraints [J]. Journal of North China Electric Power University (Natural Science Edition), 2021, 48(5): 81-89. | |
13 | 王克杰,张瑞.基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究[J].电测与仪表,2019,56(24):115-121. 10.46300/9106.2020.14.109 |
WANG K J, ZHANG R. Research on short-term power load forecasting method based on improved BP neural network [J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2019, 56(24): 115-121. 10.46300/9106.2020.14.109 | |
14 | 刘晓悦,孙海鹤.基于模糊灰色聚类AMPSO-BP短期负荷预测[J].微电子学与计算机,2019,36(5):70-75. |
LIU X Y, SUN H H. Short-term load forecasting based on fuzzy gray correlation clustering and AMPSO-BP neural network [J]. Microelectronics & Computer, 2019, 36(5): 70-75. | |
15 | 肖勇,郑楷洪,郑镇境,等.基于多尺度跳跃深度长短期记忆网络的短期多变量负荷预测[J].计算机应用,2021,41(1):231-236. 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060929 |
XIAO Y, ZHENG K H, ZHENG Z J, et al. Multi-scale skip deep long short-term memory network for short-term multivariate load forecasting [J]. Journal of Computer Applications, 2021, 41(1): 231-236. 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060929 | |
16 | 庄家懿,杨国华,郑豪丰,等.并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测[J].电力建设,2020,41(10):1-8. 10.12204/j.issn.1000-7229.2020.10.001 |
ZHUANG J Y, YANG G H, ZHENG H F, et al. Ultra-short-term load forecasting using hybrid neural network based on parallel multi-model combination [J]. Electric Power Construction, 2020, 41(10): 1-8. 10.12204/j.issn.1000-7229.2020.10.001 | |
17 | 洪发.基于深度学习的短期电力负荷预测方法[D].广州:广东工业大学,2020:31-44. |
HONG F. Research on fault location of distribution network based on matrix method [D]. Guangzhou: Guangdong University of Technology, 2020:31-44. | |
18 | 李丹.基于多视角特征数据的股票预测研究[D].西安:西北大学,2018:11-13. |
LI D. Research on stock forecasting based on the multi-view feature data [D]. Xi’an: Northwest University, 2018:11-13. | |
19 | 胡博然.基于改进布林线与KDJ指标相结合的量化策略研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2019:10-17. |
HU B R. Research on quantitative strategy based on improved Bollinger band and KDJ index [D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2019:10-17. | |
20 | 刘瀚琳.基于数据挖掘的电力负荷预测与偏差预警[D].杭州:浙江大学,2009:7-24. 10.29252/jafm.12.03.28662 |
LIU H L. Power load forecasting and its deviation warning based on data mining [D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2019:7-24. 10.29252/jafm.12.03.28662 | |
21 | 郑国和,贺民,郑瑞云,等.基于多表融合数据的用户短期用电量预测[J].电力系统及其自动化学报,2019,31(3):146-150. |
ZHENG G H, HE M, ZHENG R Y, et al. Short-term electricity consumption forecasting based on multi-meter data fusion [J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2019, 31(3): 146-150. |
[1] | 汪雨晴, 朱广丽, 段文杰, 李书羽, 周若彤. 基于交互注意力机制的心理咨询文本情感分类模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(8): 2393-2399. |
[2] | 吕锡婷, 赵敬华, 荣海迎, 赵嘉乐. 基于Transformer和关系图卷积网络的信息传播预测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(6): 1760-1766. |
[3] | 罗歆然, 李天瑞, 贾真. 基于自注意力机制与词汇增强的中文医学命名实体识别[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(2): 385-392. |
[4] | 花晓雨, 李冬芬, 付优, 毕可骏, 应时, 王瑞锦. 结合层次图神经网络与长短期记忆的产业链风险评估预警模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(10): 3223-3231. |
[5] | 朱志平, 杨燕, 王杰. 基于场景图感知的跨模态图像描述模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(1): 58-64. |
[6] | 陈丽安, 过弋. 融合个体偏差信息的文本情感分析模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(1): 145-151. |
[7] | 史含笑, 王雷春. 结合LSTM和自注意力机制的图卷积网络短期电力负荷预测[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(1): 311-317. |
[8] | 吴家皋, 章仕稳, 蒋宇栋, 刘林峰. 基于状态精细化长短期记忆和注意力机制的社交生成对抗网络用于行人轨迹预测[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(5): 1565-1570. |
[9] | 杨海宇, 郭文普, 康凯. 基于卷积长短时深度神经网络的信号调制方式识别方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(4): 1318-1322. |
[10] | 尹春勇, 周立文. 基于再编码的无监督时间序列异常检测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(3): 804-811. |
[11] | 尹春勇, 张杨春. 基于CNN和Bi-LSTM的无监督日志异常检测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(11): 3510-3516. |
[12] | 余本年, 詹永照, 毛启容, 董文龙, 刘洪麟. 面向语音增强的双复数卷积注意聚合递归网络[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(10): 3217-3224. |
[13] | 张军, 吴朋莉, 石陆魁, 史进, 潘斌. 联合MOD11A1和地面气象站点数据的多站点温度预测深度学习模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(1): 321-328. |
[14] | 强赞霞, 鲍先富. 基于卷积长短期记忆的残差注意力去雨网络[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(9): 2858-2864. |
[15] | 胡婕, 胡燕, 刘梦赤, 张龑. 基于知识库实体增强BERT模型的中文命名实体识别[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(9): 2680-2685. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||