【负荷预测】基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究附Python代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在能源领域智能化、高效化的发展浪潮中，电力负荷预测是电网稳定运行与资源合理配置的核心环节。传统预测方法在应对复杂多变的负荷数据时，常面临精度不足的难题。为此，本文提出基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测模型，通过多算法融合与注意力机制的引入，实现对负荷数据更精准的分析与预测。

一、CEEMDAN-CNN-BiLSTM-Attention 模型深度解析

1.1 CEEMDAN：数据分解基石

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）即自适应噪声完备集合经验模态分解，是一种强大的信号分解技术。在负荷预测场景下，它能将原始负荷序列分解为多个不同频率特征的固有模态函数（IMF）分量与残余分量。通过添加自适应噪声，CEEMDAN 有效解决了传统经验模态分解（EMD）存在的模态混叠问题，使得分解后的各分量更能真实反映负荷数据在不同时间尺度下的波动规律，为后续特征提取奠定坚实基础。

1.2 CNN：空间特征捕捉利器

卷积神经网络（CNN）凭借其局部感知与权值共享特性，在图像、信号处理领域大放异彩。在负荷预测中，CNN 能够自动提取负荷数据及其相关影响因素（如天气、日期类型等多变量）的空间特征。通过卷积层与池化层的交替作用，CNN 可以挖掘数据中隐藏的局部模式与结构特征，将高维复杂数据映射为低维且具有代表性的特征向量，极大提升数据处理效率与特征表达能力。

1.3 BiLSTM：时间序列记忆大师

双向长短期记忆网络（BiLSTM）是 LSTM 网络的改进版本，它通过前向和后向两个方向的 LSTM 单元，能够同时捕捉时间序列数据的过去和未来信息，有效解决传统 LSTM 只能利用历史信息的局限。在负荷预测中，BiLSTM 可以充分学习负荷数据在时间维度上的长期依赖关系，精准把握负荷变化趋势，为预测结果提供有力的时序依据。

1.4 Attention 机制：关键信息聚焦点

Attention 机制的引入，赋予模型 “选择性关注” 的能力。在处理负荷数据时，不同时刻、不同影响因素对负荷预测的贡献程度存在差异。Attention 机制通过计算各输入元素的权重，能够动态聚焦于与预测目标关联度更高的关键信息，抑制噪声干扰，使模型在海量数据中精准提取有效特征，进一步提升预测精度。

1.5 模型融合架构

将 CEEMDAN、CNN、BiLSTM 和 Attention 机制有机结合，构建起完整的负荷预测模型。首先，利用 CEEMDAN 对原始负荷数据进行分解；接着，将分解后的各分量输入 CNN 进行空间特征提取；随后，CNN 输出的特征向量进入 BiLSTM 网络，挖掘时间序列特征；最后，通过 Attention 机制对 BiLSTM 的输出进行加权处理，得到最终的负荷预测结果。这种分层递进的融合架构，实现了对负荷数据的多维度、深层次分析。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Meng S , Shi Z , Peng M ,et al.Landslide displacement prediction with step-like curve based on convolutional neural network coupled with bi-directional gated recurrent unit optimized by attention mechanism[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 133.DOI:10.1016/j.engappai.2024.108078.

[2] 俞斌,孟伟,俞天杨,等.基于ICEEMDAN-CNN-K-shape的智慧园区短期负荷预测研究[J].国外电子测量技术, 2023, 42(5):103-112.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2304739.