面向电力调度的LSTM电网负荷预测模型设计与实现

摘要：随着智能电网技术的发展，电力负荷预测在电力系统的优化调度和能源管理中扮演着至关重要的角色。准确的负荷预测不仅能够提高电力系统的效率，还能降低能源消耗和运营成本。传统的时间序列预测方法在处理复杂的非线性关系时存在一定的局限性，而基于深度学习的模型，特别是长短期记忆网络（LSTM），因其在处理时序数据中的显著优势，逐渐成为电力负荷预测领域的研究热点。

作者：Bob(原创)

项目概述

随着可再生能源大规模接入电网以及负荷特性日益多样化和复杂化，电网短期负荷预测的精度直接关系到电力调度运行的安全性与经济性。针对传统统计方法难以有效刻画电力负荷时间序列中非线性特征和长短期时序相关性的不足，本文设计并实现了一种基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的电网短期负荷预测模型。以比利时 Elia 电网 15 min 分辨率的历史负荷数据为研究对象，首先对原始数据进行缺失值填补、异常值剔除与归一化等预处理操作，并按照时间顺序划分为训练集、验证集和测试集；随后基于滑动时间窗口构建时间序列样本，在 PyTorch 框架下搭建由两层 LSTM 叠加全连接输出层构成的预测网络，采用 Adam 优化算法和均方误差损失函数对模型进行训练，并利用验证集监控训练过程、调整超参数并保存最优模型参数。

在测试集上的实验结果表明，所构建的 LSTM 负荷预测模型分别获得了 MSE 为 0.0001、RMSE 为 0.0106、MAE 为 0.0084、MAPE 为 1.58% 以及决定系数 R² 为 0.9934 的预测性能。预测曲线在整体趋势和日内峰谷位置上与真实负荷曲线高度一致，仅在个别时段存在轻微偏差，表明该模型具有较强的非线性拟合能力和良好的泛化能力。研究结果说明，基于 LSTM 的电网短期负荷预测方法能够为电力调度计划编制和电网运行方式优化提供有效的数据支撑，具有较好的工程应用价值和推广前景。

系统设计

该系统设计基于LSTM模型进行时间序列预测，通过数据预处理、训练、验证、评估和模型保存的步骤，构建了一个完整的电力负荷预测系统。

图1 系统整体流程图

硬件配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)

软件环境

对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。

表2 系统软件配置(真实运行环境)

运行展示

运行train.py

图2 训练过程输出 (Training Process Output)

该数据展示了模型在每个epoch的训练损失和验证损失，表明模型训练过程稳定，验证损失持续下降且未出现过拟合

图3 训练和验证损失曲线 (Training & Validation Loss Curve)

该图展示了训练和验证损失的变化情况，训练损失迅速下降并趋于平稳，验证损失也随着训练不断减少，表明模型在训练过程中表现稳定且未出现过拟合。

运行test.py

图4 测试集评估指标 (Test Set Evaluation Metrics)

该数据展示了模型在测试集上的评估结果，所有指标均表明模型预测误差极小，拟合效果良好，具有较强的泛化能力。

图5 预测值与真实值对比 (Predicted vs True Values on Test Set)

该图展示了模型在测试集上的预测值与真实值的对比，预测值与真实值几乎重合，表明模型的预测能力非常强，拟合效果优秀。