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

大龙不吃小鱼干

于 2025-07-12 11:42:38 发布

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文章标签： python 开发语言支持向量机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/F_Matlab/article/details/149291621

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

基于BiGRU-Attention的负荷预测研究文档

引言

模型架构

BiGRU

注意力机制（Attention）

模型结构

模型训练与优化

数据预处理

参数设置

损失函数与优化器

实验结果与分析

数据集

评价指标

实验结果

结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码、数据

⛳️赠与读者

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💥1 概述

基于BiGRU-Attention的负荷预测研究文档

引言

负荷预测作为电力系统规划、运行和控制的核心环节，其准确性对电网的安全稳定运行至关重要。传统的负荷预测方法，如统计模型和单一机器学习模型，往往难以有效捕捉时间序列数据的复杂性和多变量之间的相互影响，导致预测精度不足。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，特别是循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和双向门控循环单元（BiGRU），在时间序列特征提取和长期依赖关系捕捉方面表现出优异的性能。

本文提出了一种基于BiGRU结合注意力机制（Attention）的负荷预测模型，旨在提高负荷预测的精度和鲁棒性。该模型通过BiGRU捕捉时间序列的双向依赖关系，并利用注意力机制自动学习不同时间步长对预测结果的影响，从而提高预测精度。

模型架构

BiGRU

双向门控循环单元（BiGRU）是一种改进的循环神经网络，它将两个方向的循环神经网络（RNN）结合在一起，能够同时捕捉时间序列的前向和后向依赖关系。这种结构使得BiGRU在处理时间序列数据时，能够更全面地提取信息，提高预测的准确性。

注意力机制（Attention）

注意力机制是一种能够自动学习输入序列中不同部分重要性的机制。在负荷预测中，不同时间步长的数据对预测结果的影响程度是不同的。通过引入注意力机制，模型可以自动学习并分配不同时间步长的权重，从而更加关注对预测结果影响较大的数据点，提高预测精度。

模型结构

基于BiGRU-Attention的负荷预测模型主要由以下几个部分组成：

输入层：接收时间序列数据，如历史负荷值、气象数据等。
BiGRU层：利用BiGRU网络捕捉时间序列的双向依赖关系。
注意力层：通过注意力机制自动学习不同时间步长的权重，并对BiGRU层的输出进行加权处理。
输出层：输出预测结果，如未来某时刻的负荷值。

模型训练与优化

数据预处理

在模型训练之前，需要对输入数据进行预处理，包括数据归一化、划分训练集和测试集等。数据归一化可以加快模型的训练速度，提高模型的收敛性。训练集和测试集的划分则用于评估模型的预测性能。

参数设置

在模型训练过程中，需要设置一系列参数，如学习率、批量大小、迭代次数等。这些参数的选择对模型的训练效果和预测性能有重要影响。

损失函数与优化器

本文采用均方误差（MSE）作为损失函数，用于评估模型预测值与真实值之间的差异。优化器方面，选择Adam优化器进行模型训练，该优化器具有自适应学习率调整的能力，能够加快模型的收敛速度。

实验结果与分析

数据集

本文采用电工杯数据集进行实验，该数据集包含了2012年全年的电力负荷数据以及相应的气象数据。为了验证模型的预测性能，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集为前11个月的数据，测试集为最后1个月的数据。

评价指标

为了评估模型的预测精度，本文选取均方根误差（RMSE）、平均绝对百分误差（MAPE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）作为评价指标。

实验结果

实验结果表明，基于BiGRU-Attention的负荷预测模型在预测精度上显著优于传统方法。具体来说，该模型的R²达到了97.61%，较其他对比模型（如BP、RNN、LSTM等）有显著提升。同时，在RMSE、MAPE和MAE等评价指标上，该模型也表现出更好的性能。

结论与展望

本文提出了一种基于BiGRU-Attention的负荷预测模型，并通过实验验证了其在预测精度上的优势。该模型通过BiGRU捕捉时间序列的双向依赖关系，并利用注意力机制自动学习不同时间步长对预测结果的影响，从而提高了预测精度。未来，可以进一步探索其他深度学习技术在负荷预测中的应用，如时间卷积网络（TCN）等，以进一步提高预测性能。

📚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。