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控制与决策 2021年第10期36卷 2328-2338页

作者：张勇陶一凡巩敦卫中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

历史数据不足会严重影响到长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)预测建筑负荷的精度.迁移并利用源域中其他相似建筑的用能数据,可以提高LSTM处理目标域中建筑的预测精度,但现有方法没有考虑预测过程中数据增加所导致的源域匹... 详细信息

历史数据不足会严重影响到长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)预测建筑负荷的精度.迁移并利用源域中其他相似建筑的用能数据,可以提高LSTM处理目标域中建筑的预测精度,但现有方法没有考虑预测过程中数据增加所导致的源域匹配关系变化问题.鉴于此,提出迁移学习引导的变源域LSTM建筑负荷预测方法.在执行过程中,根据源域建筑负荷与目标建筑负荷在最新窗口的关联度,实时调整要选择的源域建筑及其能耗数据,以确保源域与目标域始终保持较高的相似程度.在多个典型实例上的应用表明,相比传统的定源域迁移学习方法,所提变源域LSTM负荷预测方法可以始终保持较高的预测精度.

关键词：负荷预测迁移学习长短时记忆网络变源域灰色关联分析

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融合迁移学习和长短记忆网络的建筑负荷预测研究

融合迁移学习和长短记忆网络的建筑负荷预测研究

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作者：陶一凡中国矿业大学

学位级别：硕士

负荷预测是能源系统高效稳定运行的基础,是能量管理的重要组成部分。准确的负荷预测可以提高系统运行的经济性与安全性。鉴于在处理时序数据的优异表现,长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)已成为了建筑负荷预测的热门方法。然... 详细信息

负荷预测是能源系统高效稳定运行的基础,是能量管理的重要组成部分。准确的负荷预测可以提高系统运行的经济性与安全性。鉴于在处理时序数据的优异表现,长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)已成为了建筑负荷预测的热门方法。然而,在对使用新能源系统的园区或者是新建筑进行负荷预测时,难免遇到数据缺失的情况;而历史数据不足严重影响到LSTM预测的精度。基于迁移学习的思想,迁移并利用其它相似建筑的用能数据,可以提高LSTM处理目标建筑的预测精度,但是,现有方法依然存在源域建筑匹配不准确、匹配结果单一等不足。鉴于此,本论文研究融合迁移学习和长短记忆网络的建筑负荷预测方法,主要包括以下两个内容:(1)面向目标建筑电数据偏少的情况,提出一种基于迁移学习的变源域电负荷预测方法。首先,引入一种基于灰色关联分析的关联度指标,用来评价目标域和源域中建筑负荷数据的匹配程度;接着,为保证源域建筑与目标建筑始终具有较高的相关程度,给出了一种源域的自主更新策略;为改善算法处理时效数据的能力,将共享隐藏层思想融入到LSTM中,给出了隐藏层共享的LSTM预测模型;最后,以Carbon Culture平台上提供的10所学校作为测试对象,实验表明,迁移学习可以帮助所提方法获得更高的预测精度,而源域自主更新策略进一步提高了所提方法的预测精度。(2)面向目标建筑电和气数据皆偏少的情况,提出一种多源迁移学习引导的LSTM集成建筑多能负荷预测方法。为在目标域与源域数据长度不一致的情况下,从候选建筑中快速找到更为匹配的多个源域建筑,给出一种基于支配比较的两阶段源域建筑选择策略;为同时有效利用多个源域建筑持有的丰富数据,给出一种基于fine-tune技术的基础模型集成预测策略。最后,以Carbon Culture平台上提供的17所学校作为测试对象,实验表明,相比目标建筑拥有充足数据的情况,所提方法能在仅使用少量目标建筑数据的情况下取得优异的预测结果;同时,所提集成策略不仅可以得到相对较好的预测结果,而且能够提高所得结果的鲁棒性。该论文有图16幅,表24个,参考文献89篇。

关键词：负荷预测迁移学习长短时记忆网络变源域多源域

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