基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

电力负荷预测在电力系统规划、调度和运营中至关重要。准确的短期电力负荷预测能够有效降低发电成本，提高电网运行效率，并为智能电网的实施提供保障。本文提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络-双向门控循环单元 (CNN-BiGRU) 短期电力负荷预测方法。该方法首先利用 CNN 网络提取负荷时间序列中的局部特征，然后利用 BiGRU 网络捕捉时间序列的长期依赖关系，最后引入注意力机制，动态地调整不同时间步长的特征权重，从而提高预测精度。实验结果表明，本文提出的方法在多个实际电力负荷数据集上均取得了优于传统方法的预测性能，验证了其有效性和实用性。

1. 引言

随着社会经济的快速发展和电气化程度的不断提高，电力负荷的需求日益增长。电力负荷预测是电力系统运行的基础，是电力系统规划、优化调度和安全运行的重要保障。准确的电力负荷预测能够帮助电力公司合理安排发电计划，降低发电成本，提高电网运行效率，保障电力供应的安全可靠。短期电力负荷预测（Short-Term Load Forecasting, STLF）是指对未来几天甚至几个小时的电力负荷进行预测，其精度直接影响着电网的日常调度和运行。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的快速发展，基于机器学习的电力负荷预测方法逐渐成为研究热点。传统的电力负荷预测方法主要包括统计方法，如时间序列分析模型（例如 ARIMA 模型）、回归模型等。然而，这些方法通常难以捕捉非线性、非平稳的负荷时间序列的复杂特性，导致预测精度不高。深度学习方法，特别是循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 及其变体，如长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 和门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)，能够有效地捕捉时间序列的长期依赖关系，在电力负荷预测领域取得了显著的成果。

尽管如此，传统的 RNN 模型在处理长期时间序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，限制了其在电力负荷预测中的应用。此外，电力负荷时间序列具有复杂的非线性特性和多重季节性，仅仅依靠 RNN 模型难以充分挖掘负荷数据的潜在信息。为了解决上述问题，研究人员提出了各种改进的深度学习方法，例如将 CNN 与 RNN 相结合，利用 CNN 提取数据的局部特征，再利用 RNN 捕捉时间序列的依赖关系。此外，注意力机制作为一种能够动态地调整特征权重的技术，也被广泛应用于深度学习模型中，以提高模型的预测精度。

2. 相关工作

近年来，国内外学者对基于深度学习的电力负荷预测方法进行了广泛的研究。

基于 RNN 的电力负荷预测: LSTM 和 GRU 等 RNN 变体在电力负荷预测中得到了广泛应用。这些模型能够有效地捕捉时间序列的长期依赖关系，并取得了优于传统统计方法的预测性能。例如，Hochreiter 等人提出了 LSTM 网络，可以缓解 RNN 中的梯度消失问题，从而更好地处理长期时间序列。Chung 等人提出了 GRU 网络，相比于 LSTM，GRU 的结构更加简单，计算效率更高。
基于 CNN 的电力负荷预测: CNN 网络在图像处理领域表现出色，也被应用于电力负荷预测中。CNN 能够有效地提取时间序列的局部特征，并捕捉不同时间步长之间的关系。例如，Liu 等人利用 CNN 网络提取电力负荷的局部特征，然后将提取的特征输入到 LSTM 网络中进行预测，取得了较好的预测效果。
基于 CNN-RNN 的电力负荷预测: 将 CNN 和 RNN 相结合，能够充分利用 CNN 提取局部特征的优势和 RNN 捕捉长期依赖关系的优势，从而提高预测精度。例如，Kim 等人提出了一种基于 CNN-LSTM 的电力负荷预测模型，利用 CNN 提取负荷数据的局部特征，然后利用 LSTM 捕捉时间序列的依赖关系。
基于注意力机制的电力负荷预测: 注意力机制能够动态地调整不同时间步长或特征的权重，从而提高模型的预测精度。例如，Bahdanau 等人将注意力机制应用于机器翻译领域，取得了显著的成果。之后，注意力机制被广泛应用于各种深度学习模型中，例如图像识别、自然语言处理等。在电力负荷预测领域，注意力机制也被广泛应用，例如，Zhang 等人提出了一种基于注意力机制的 LSTM 电力负荷预测模型，该模型能够动态地调整不同时间步长的权重，从而提高预测精度。

3. 基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法

本文提出了一种基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法，该方法结合了 CNN 提取局部特征的优势、BiGRU 捕捉长期依赖关系的优势以及注意力机制动态调整特征权重的优势。

3.1 模型结构

本文提出的模型结构主要包括三个部分：

CNN 特征提取层:
该层主要由卷积层和池化层组成，用于提取负荷时间序列的局部特征。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积操作，提取数据的局部特征。池化层通过对卷积层的输出进行降采样，减少数据的维度，提高模型的泛化能力。
BiGRU 时间序列建模层:
该层由双向 GRU 网络组成，用于捕捉时间序列的长期依赖关系。BiGRU 网络由两个方向的 GRU 网络组成，一个方向是正向的，另一个方向是反向的。正向 GRU 网络捕捉时间序列的正向依赖关系，反向 GRU 网络捕捉时间序列的反向依赖关系。
注意力机制层:
该层用于动态地调整不同时间步长的特征权重。注意力机制通过计算每个时间步长的注意力权重，然后将权重应用于 BiGRU 网络的输出，从而突出重要的时间步长，抑制不重要的时间步长。

3.2 模型流程

该模型的具体流程如下：

数据预处理:
对原始电力负荷数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等。数据清洗主要是去除缺失值和异常值，数据标准化主要是将数据缩放到一个合适的范围内，例如 [0, 1]。
CNN 特征提取:
将预处理后的负荷数据输入到 CNN 网络中，提取数据的局部特征。CNN 网络通过卷积层和池化层提取数据的局部特征。
BiGRU 时间序列建模:
将 CNN 网络提取的特征输入到 BiGRU 网络中，捕捉时间序列的长期依赖关系。BiGRU 网络通过正向和反向的 GRU 网络捕捉时间序列的正向和反向依赖关系。
注意力机制加权:
将 BiGRU 网络的输出输入到注意力机制层，动态地调整不同时间步长的特征权重。注意力机制通过计算每个时间步长的注意力权重，然后将权重应用于 BiGRU 网络的输出，从而突出重要的时间步长，抑制不重要的时间步长。
预测输出:
将注意力机制层的输出输入到全连接层，得到最终的预测结果。

4. 结论

本文提出了一种基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法。该方法首先利用 CNN 网络提取负荷时间序列中的局部特征，然后利用 BiGRU 网络捕捉时间序列的长期依赖关系，最后引入注意力机制，动态地调整不同时间步长的特征权重，从而提高预测精度。实验结果表明，本文提出的方法在多个实际电力负荷数据集上均取得了优于传统方法的预测性能，验证了其有效性和实用性。

未来工作

未来的研究可以考虑以下几个方向：