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🔥 内容介绍
一、研究背景与意义
1. 研究背景
电力负荷具备非线性、时序耦合、多影响因子、日 / 周 / 季节周期性、随机扰动特征；传统单一时序模型（LSTM、BiLSTM）存在三大缺陷：
原始负荷数据混杂多模式用电样本（工业、居民、商业），全局训练易出现模式混淆，拟合精度低；
单一 BiLSTM 长距离时序依赖捕捉能力弱，梯度消失问题显著；
超参数（聚类数量、学习率、网络层数、滑动窗口）依靠人工试凑，无法全局寻优，模型泛化能力差。
Transformer 依靠自注意力机制解决长时序依赖，但存在局部时序特征提取不足、超参数敏感、训练开销大问题；K-Means 聚类可实现负荷分簇分模式训练，但传统 K-Means 随机初始化质心易陷入局部最优、聚类效果不稳定。
针对上述痛点，提出能量谷优化算法 (Energy Valley Optimizer, EVO) 优化 K-Means 聚类中心初始化，再构建 Transformer-BiLSTM 混合时序预测模型，形成EVO-Kmeans-Transformer-BiLSTM负荷预测框架。
2. 研究意义
理论层面：拓展 EVO 智能优化算法在时序聚类、深度学习超参数优化领域的应用；融合聚类分治、自注意力、双向时序记忆网络，完善多模式电力负荷混合预测理论体系；
工程层面：精细化划分用电负荷模式，降低模型拟合难度；全局最优超参数提升预测精度，为电网调度、新能源消纳、配电网储能规划提供精准负荷数据支撑。
二、各模块基础原理
（一）能量谷优化算法 EVO（Energy Valley Optimizer）
EVO 是 2022 年提出的新型元启发式优化算法，模拟粒子在能量谷场中的势能、动能转化、引力沉降物理规律完成全局寻优，对比 PSO、GA、WOA 优势：收敛速度快、跳出局部最优能力强、多峰函数寻优稳定性高。
核心物理机制
粒子势能：由粒子与最优粒子距离、适应度值构建能量谷势能场；
动能更新：粒子受谷场引力产生位移，动态平衡全局探索与局部开发；
沉降筛选：低势能优质粒子保留，高势能劣粒子重置，避免早熟收敛。
本文两处 EVO 优化场景① 优化 K-Means 初始聚类质心，最小化簇内平方和 SSE，解决随机质心聚类失效；② 优化 Transformer-BiLSTM 网络超参数（滑动窗口、学习率、LSTM 单元数、注意力头数、迭代次数），最小化预测误差指标。
（三）Transformer-BiLSTM 混合预测网络
1. BiLSTM 双向长短期记忆网络
双向结构同时提取历史过去时序特征、未来上下文时序特征，弥补单向 LSTM 仅正向提取信息的缺陷，捕捉负荷日内双向周期波动；门控结构（输入 / 遗忘 / 输出门）缓解梯度消失，提取局部短期时序依赖。
2. Transformer 编码器（多头自注意力 Multi-Head Attention）
自注意力机制计算全局时序任意时刻数据关联权重，建模长周期、远距离负荷耦合关系（如工作日与上周同期负荷相关性）；弥补 BiLSTM 长序列依赖捕捉短板。
3. 混合结构融合逻辑
输入层：单簇标准化负荷时序特征；
浅层 BiLSTM：提取局部短时波动、日内周期性特征；
Transformer 多头注意力层：建模全局长时序、跨周期关联；
全连接输出层：输出未来 1h/24h 短期负荷预测值。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function cellout = loopBody(rep,S)%循环体函数if isempty(S)S = RandStream.getGlobalStream;endif display > 1 % 'iter'if usePooldispfmt = '%8d\t%6d\t%6d\t%8d\t%12g\n';labindx = internal.stats.parallel.workerGetValue('workerID');elsedispfmt = '%6d\t%6d\t%8d\t%12g\n';endend%定义元胞数组cellout = cell(7,1); % cellout{1}类间距离总和% cellout{2}重复次数% cellout{3}类内距离总和% cellout{4}迭代次数% cellout{5}索引% cellout{6}聚类中心% cellout{7}距离% Populating total sum of distances to Inf. This is used in the% reduce operation if update fails due to empty cluster.cellout{1} = Inf;%赋值cellout{2} = rep;%初始化聚类中心switch startcase 'uniform'%C = Xmins(:,ones(1,k)) + rand(S,[p,k]).*(Xmaxs(:,ones(1,k))-Xmins(:,ones(1,k)));C = Xmins(:,ones(1,k)) + rand(S,[k,p])'.*(Xmaxs(:,ones(1,k))-Xmins(:,ones(1,k)));% For 'cosine' and 'correlation', these are uniform inside a subset% of the unit hypersphere.仍需要为'correlation'进行中心化.% 'cosine'/'correlation'的正交化在每次迭代中完成if isequal(distance, 'correlation')C = bsxfun(@minus, C, mean(C,1));endif isa(X,'single')C = single(C);endcase 'sample'C = X(:,randsample(S,n,k));case 'cluster'Xsubset = X(:,randsample(S,n,floor(.1*n)));% Turn display off for the initializationoptIndex = find(strcmpi('options',varargin));if isempty(optIndex)opts = statset('Display','off');varargin = [varargin,'options',opts];elsevarargin{optIndex+1}.Display = 'off';end[~, C] = kmeans(Xsubset', k, varargin{:}, 'start','sample', 'replicates',1);C = C';case 'numeric'C = CC(:,:,rep)';if isa(X,'single')C = single(C);endcase {'plus','kmeans++'}% Select the first seed by sampling uniformly at randomindex = zeros(1,k);[C(:,1), index(1)] = datasample(S,X,1,2);minDist = inf(n,1);% Select the rest of the seeds by a probabilistic modelfor ii = 2:kminDist = min(minDist,distfun(X,C(:,ii-1),distance));denominator = sum(minDist);if denominator==0 || isinf(denominator) || isnan(denominator)C(:,ii:k) = datasample(S,X,k-ii+1,2,'Replace',false);break;endsampleProbability = minDist/denominator;[C(:,ii), index(ii)] = datasample(S,X,1,2,'Replace',false,...'Weights',sampleProbability);endendif ~isfloat(C) % X may be logicalC = double(C);end% 计算点到聚类中心的距离和归属到各个类别D = distfun(X, C, distance, 0, rep, reps);%计算点到个中心的距离[d, idx] = min(D, [], 2);%根据最短距离归属到各个类m = accumarray(idx,1,[k,1])';%计算各个类中样本的个数try % catch空类错误并转移到下一个重复次%开始第一阶段:批分配converged = batchUpdate();% 开始第二阶段：单个分配if onlineconverged = onlineUpdate();endif display == 2 % 'final'fprintf('%s\n',getString(message('stats:kmeans:IterationsSumOfDistances',rep,iter,sprintf('%g',totsumD) )));endif ~convergedif reps==1warning(message('stats:kmeans:FailedToConverge', maxit));elsewarning(message('stats:kmeans:FailedToConvergeRep', maxit, rep));endend% 计算类内距离和nonempties = find(m>0);%判断没有空类，生成非空类的线性目录D(:,nonempties) = distfun(X, C(:,nonempties), distance, iter, rep, reps);d = D((idx-1)*n + (1:n)');sumD = accumarray(idx,d,[k,1]);% 计算类内距离和totsumD = sum(sumD(nonempties));% 计算所有类内距离和的总和% 保存目前最好的解cellout = {totsumD,rep,sumD,iter,idx,C,D}';% 如果在重复运行中发生空类现象,进行捕获并警告，然后继续下一次重复运行，% 只有在所有的重复运行失败才会ERROR，再次引发另一种ERROR。catch MEif reps == 1 || (~isequal(ME.identifier,'stats:kmeans:EmptyCluster') && ...~isequal(ME.identifier,'stats:kmeans:EmptyClusterRep'))rethrow(ME);elseemptyErrCnt = emptyErrCnt + 1;warning(message('stats:kmeans:EmptyClusterInBatchUpdate', rep, iter));if emptyErrCnt == repserror(message('stats:kmeans:EmptyClusterAllReps'));endendend % catch