【负荷预测】基于CNN-BiLSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

大龙不吃小鱼干

于 2025-07-15 09:12:26 发布

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文章标签： cnn python 人工智能支持向量机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/F_Matlab/article/details/149345611

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、引言

1. 背景介绍

2. 研究意义

二、模型结构

1. CNN层

2. BiLSTM层

三、实验过程

1. 数据准备

2. 模型训练

3. 模型评估

四、结果分析

1. 预测精度分析

2. 模型优势分析

3. 局限性讨论

五、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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或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

基于CNN-BiLSTM的负荷预测研究文档，可以围绕该模型在负荷预测领域的应用背景、模型结构、实验过程及结果分析等方面进行详细阐述。以下是一个概括性的文档框架：

一、引言

1. 背景介绍

负荷预测是电力系统中至关重要的一项任务，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。因此，利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的结合，进行负荷预测研究成为当前的研究热点。

2. 研究意义

基于CNN-BiLSTM的负荷预测模型能够有效地提取负荷数据中的空间特征和时间序列特征，提高预测精度和鲁棒性。该模型的应用不仅能够为电力系统提供更加精准的负荷预测结果，还能够为电力市场的有效调度和资源配置提供有力支持。

二、模型结构

1. CNN层

CNN层主要用于提取负荷数据的空间特征。通过卷积核在数据上进行滑动窗口操作，提取出数据的局部特征，如波动模式和趋势等。这些特征为后续的时间序列分析提供了重要基础。

2. BiLSTM层

BiLSTM层在CNN层之后接入，用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。BiLSTM能够同时考虑数据的前后文信息，即利用前向LSTM和后向LSTM的结合，更好地理解数据的时序特性。这对于负荷预测这类需要理解时间序列变化规律的任务尤为重要。

三、实验过程

1. 数据准备

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）。对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、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，将不同量纲的数据转换到同一尺度，以便于后续处理。

2. 模型训练

构建基于CNN-BiLSTM的负荷预测模型，选择合适的损失函数（如均方误差MSE）和优化算法（如Adam优化器）。使用训练集数据对模型进行训练，通过反向传播算法不断优化模型参数。同时，采用交叉验证等方法避免过拟合，确保模型的泛化能力。

3. 模型评估

使用测试集数据对训练好的模型进行评估。通过计算多种评估指标（如MSE、RMSE、MAE等）来评价模型的预测性能。同时，将所提模型与其他常用预测模型（如单一CNN、单一BiLSTM等）进行比较，验证所提方法的有效性。

四、结果分析

1. 预测精度分析

通过实验结果可以看出，基于CNN-BiLSTM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，从而提高预测精度。

2. 模型优势分析

所提模型在特征提取和时间依赖关系捕捉方面具有显著优势。CNN能够提取负荷数据的空间特征，而BiLSTM则能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。两者的结合使得模型在处理复杂负荷数据时具有更强的能力。

3. 局限性讨论

尽管所提模型在负荷预测中表现出色，但仍存在一些局限性。例如，模型对数据的依赖性较强，需要大量高质量的历史数据进行训练；同时，模型的计算复杂度较高，需要较长的训练时间和较高的计算资源。

五、结论与展望

本研究提出了一种基于CNN-BiLSTM的负荷预测模型，并通过实验验证了其有效性。该模型在预测精度上优于传统预测方法，为电力系统的负荷预测提供了一种新的思路和方法。未来研究可以进一步探索不同深度学习模型在负荷预测中的应用效果，以及与其他技术（如注意力机制、残差网络等）的结合策略，以进一步提高预测精度和效率。

📚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。