【负荷预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究（Python代码实现）

原创于 2025-07-03 17:10:32 发布 · 614 阅读

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目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、研究背景与意义

二、模型结构与原理

1. 卷积神经网络层（CNN）

2. 双向长短期记忆网络层（BiLSTM）

3. 注意力机制层（Attention）

三、研究步骤

四、研究成果

五、应用前景与挑战

应用前景

挑战

六、未来研究方向

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码、数据

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究文档

一、研究背景与意义

负荷预测是电力系统中至关重要的任务，对于电力系统的规划、调度和运维具有重要意义。然而，由于负荷数据具有高度的非线性和非平稳性，传统的预测方法往往难以达到理想的预测效果。随着人工智能技术的快速发展，深度学习在负荷预测领域得到了广泛应用。基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）的优势，旨在提高负荷预测的精度和鲁棒性。

二、模型结构与原理

1. 卷积神经网络层（CNN）

作用：用于提取负荷数据中的空间特征。CNN通过卷积操作可以学习不同时间步长之间存在的局部相关性，并提取出关键的特征信息。
优势：CNN在图像处理领域表现出色，其强大的特征提取能力同样适用于负荷数据的空间特征提取。

2. 双向长短期记忆网络层（BiLSTM）

作用：用于捕捉负荷数据中的时间特征。BiLSTM能够同时考虑时间序列数据的前后文信息，通过其独特的门控机制（遗忘门、输入门和输出门）解决传统RNN网络存在的梯度消失问题，从而更好地学习长时依赖关系。
优势：相比于单向LSTM，BiLSTM在捕捉时间序列数据的长期依赖关系时更为全面和准确。

3. 注意力机制层（Attention）

作用：用于为不同的时间步长分配不同的权重，突出对当前预测结果影响较大的时间步长。通过注意力机制，模型能够更加关注那些对预测结果贡献较大的特征或时间段。
优势：注意力机制的引入使得模型在处理复杂数据时更加灵活和高效，能够自适应地调整预测策略。

三、研究步骤

数据收集：从电力系统中获取历史负荷数据及相关影响因素（如天气、节假日等）。
数据预处理：处理缺失值、异常值等问题，确保数据的完整性和准确性。同时，对数据进行归一化处理，以便于后续处理。
特征工程：根据研究需要，对预处理后的数据进行特征提取和选择。
模型构建：按照上述模型结构构建CNN-BiLSTM-Attention复合模型。
模型训练：采用反向传播算法对模型进行训练，通过最小化损失函数（如均方误差MSE）来更新模型参数。同时，使用交叉验证等方法避免过拟合，并调整网络结构和超参数以优化模型性能。
模型评估：使用多种评估指标（如MSE、RMSE、MAE、MAPE、R²等）对预测结果进行评估。将所提模型与其他常用预测模型（如单一CNN、单一BiLSTM等）进行对比，验证所提方法的有效性。

四、研究成果

实验结果表明，基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测模型在预测精度上优于传统预测方法。该模型能够有效地提取负荷数据中的多尺度特征，并捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。同时，注意力机制的引入使得模型更加关注重要的特征或时间段，从而进一步提高了预测精度。

五、应用前景与挑战

应用前景

电力系统规划：为电力系统的容量规划和扩建提供决策支持。
电力调度：实现电力系统的实时调度和优化运行。
智能电网：在智能电网中提高能源利用效率和可靠性。

挑战

数据质量：负荷数据的准确性和完整性对预测结果有显著影响。
模型复杂度：深度学习模型的复杂度和计算量较大，需要高效的计算资源和优化算法。
泛化能力：如何提高模型在不同场景下的泛化能力是一个待解决的问题。

六、未来研究方向

多源数据融合：将气象、经济等多源数据融入负荷预测模型中，提高预测精度和鲁棒性。
模型优化：研究更高效的优化算法和模型剪枝技术，降低模型复杂度和计算量。
可解释性：提高深度学习模型的可解释性，使预测结果更加直观和易于理解。
实时预测：探索实时负荷预测技术，为电力系统的实时调度和控制提供支持。

📚2 运行结果

部分代码：

# 初始化存储各个评估指标的字典。
table = PrettyTable(['测试集指标','MSE', 'RMSE', 'MAE', 'MAPE','R2'])
for i in range(n_out):
    # 遍历每一个预测步长。每一列代表一步预测，现在是在求每步预测的指标
    actual = [float(row[i]) for row in Ytest]  #一列列提取
    # 从测试集中提取实际值。
    predicted = [float(row[i]) for row in predicted_data]
    # 从预测结果中提取预测值。
    mse = mean_squared_error(actual, predicted)
    # 计算均方误差（MSE）。
    mse_dic.append(mse)
    rmse = sqrt(mean_squared_error(actual, predicted))
    # 计算均方根误差（RMSE）。
    rmse_dic.append(rmse)
    mae = mean_absolute_error(actual, predicted)
    # 计算平均绝对误差（MAE）。
    mae_dic.append(mae)
    MApe = mape(actual, predicted)
    # 计算平均绝对百分比误差（MAPE）。
    mape_dic.append(MApe)
    r2 = r2_score(actual, predicted)
    # 计算R平方值（R2）。
    r2_dic.append(r2)
    if n_out == 1:
        strr = '预测结果指标：'
    else:
        strr = '第'+ str(i + 1)+'步预测结果指标：'
    table.add_row([strr, mse, rmse, mae, str(MApe)+'%', str(r2*100)+'%'])

return mse_dic,rmse_dic, mae_dic, mape_dic, r2_dic, table
# 返回包含所有评估指标的字典。