1.一种基于人工智能技术的空间负荷态势感知方法，其特征是，它包括利用孤立森林算法进行态势觉察、利用变分模态分解进行态势理解、利用多层感知机和门控循环单元进行态势预测，具体内容为：

1)利用孤立森林算法进行空间电力负荷态势觉察在电力地理信息系统环境下，根据选定的电力负荷空间分辨率将指定区域划分为一组供电小区，每个供电小区被称为一个元胞，根据划分方式的不同，元胞分为两类：第一类是按照电力设备、供电单位的供电范围划分待预测区域生成的元胞，称为Ⅰ类元胞；第二类是按照相同大小的规则网格划分待预测区域生成的元胞，称为Ⅱ类元胞；

直接采集来的历史负荷数据存在异常值，采用孤立森林算法进行异常值检测：①从数据集中选取多个特征值来构成特征空间；

②在选取的特征内的最大值和最小值之间分割值形成分区构建孤立树；

③将构建的孤立树组成孤立森林；

④计算每一个点的异常得分；

根据每个Ⅰ类元胞的负荷数据特点设定相应的阈值，结合每个数据的异常得分判断数据的异常与否，并对异常数据进行修正，修正方法为采用多阶拉格朗日内插值法计算异常数据近邻正常数据的均值进行替代，计算式为式(1)，式中，k为从负荷异常时刻向前推的负荷数据个数，k＝1，…，m1；i为从负荷异常时刻向后推的负荷数据个数，i＝1，…，m2；t为负荷数据异常的时刻；Pt‑k和Pt+i分别为原始负荷序列中t‑k和t+i时刻的负荷值；Pt为修正后的负荷序列中t时刻的负荷值；

另外，针对历史上出现负荷转供现象多且负荷转供值大的馈线，计算其平均负荷转供值，并在空间电力负荷态势感知结果中同时给出考虑负荷转供和不考虑负荷转供的目标年负荷预测值；

2)利用变分模态分解进行空间电力负荷态势理解利用变分模态分解算法将态势觉察后得到的Ⅰ类元胞负荷时间序列分解为不同的分量，然后计算每个分量的能量值，根据能量值的范围将所有分量划分为趋势分量、低频分量和高频分量；

①变分模态分解算法是一种非递归新算法，能够自适应地分解信号，分解过程的实质就是构造和求解变分问题的过程，通过迭代搜寻变分模型将态势觉察后的负荷时间序列分解得到k个中心频率为ωi的分量μi，使经过变分模态分解后得到的各分量估计带宽之和最小化，约束是使得各个模态分量之和等于给定信号，目标函数和约束函数为式(2)：式中:{μi}＝{μ1，μ2，...,μk}表示分解之后的各个模态分量；{ωi}＝{ω1，ω2，...,ωk}2

表示分解得到的各个模态函数对应的中心频率；i为分量的编号，i＝1，…，k；j＝‑1；π为圆周率；δ(t)表示冲击函数；*表示卷积运算符；约束中的f表示变分模态分解时输入的信号；

通过拉格朗日乘子λ和二次惩罚项α将式(2)所示的有约束极值问题转换为无约束问题按式(3)进行求解：

式中，α为二次惩罚项；λ为拉格朗日乘子；{μi}＝{μ1，μ2，...,μk}表示分解之后的各个模态分量；{ωi}＝{ω1，ω2，...,ωk}表示分解得到的各个模态函数对应的中心频率；i为分2

量的编号，i＝1，…，k；j＝‑1；π为圆周率；δ(t)表示冲击函数；*表示卷积运算符；约束中的f表示变分模态分解时输入的信号；

分解尺度k的值采用枚举法选取；

②对变分模态分解后得到的各个分量，根据式(4)计算每个分量的能量值，并以态势觉察后的负荷时间序列的能量值为基准进行归一化，式中，Ei为第i个分量的能量值，IMFi为第i个分量，Tmin,i和Tmax,i分别为第i个分量的时间上限和时间下限；

3)利用多层感知机和门控循环单元进行空间电力负荷态势预测经过态势理解后，变分模态分解得到的各分量被划分为趋势分量、低频分量和高频分量，高频分量难以预测，所以将其剔除，趋势分量、低频分量分别采用多层感知机和门控循环单元进行预测；

①多层感知机是一种前馈神经网络模型，其由输入层、隐藏层和输出层构成，输入层为底层，中间是隐藏层，最后是输出层，多层感知机的层与层之间是全连接的，即上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接，同一层的神经元之间没有连接，输入层到隐藏层、隐藏层到输出层的相关公式分别为式(5)、式(6)，h＝δ1(W1x+b1)       (5)y＝δ2(W2x+b2)        (6)式中，h和y分别是隐藏层和输出层的输出；δ1和δ2为激活函数；W1和W2为权重；x是输入；

b1和b2为偏置量；

②门控循环单元由更新门zt和重置门rt两个门函数构成，门控循环单元在t时刻的输入包含xt和ht‑1两个量，重置门rt和更新门zt的值根据xt、ht‑1和Sigmoid激活函数计算得到，rt决定t时刻和t‑1时刻信息的结合方式，zt决定t‑1时刻信息保留比例，关联式为式(7)‑(11)，

rt＝σ(Wr·[ht‑1,xt])       (7)zt＝σ(Wz·[ht‑1,xt])         (8)yt＝σ(Wo·ht)            (11)式中，zt和rt分别表示t时刻更新门和重置门；ht‑1表示t‑1时刻隐藏层状态；xt、ht、 yt分别表示t时刻输入、隐藏层状态、候选隐状态和输出量；σ表示sigmoid激活函数；tanh表示双曲正切激活函数；Wr、Wz、 Wo分别表示rt、zt、 和连接矩阵的权重参数；[]表示向量连接；·表示矩阵点乘；*表示矩阵乘积。