【负荷预测】基于CEEMDAN-LSTM的负荷预测研究附Python代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-06-10 12:23:46 发布

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文章标签： lstm python 人工智能

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🔥 内容介绍

在电力系统智能化转型的浪潮下，电力负荷预测作为保障电网稳定运行、实现供需平衡的核心技术，其重要性愈发凸显。电力负荷数据具有显著的非线性、时变性和复杂性，传统预测方法在应对这些特性时往往力不从心。为此，本文提出基于 CEEMDAN-LSTM 的负荷预测模型，通过将先进的数据分解技术与强大的深度学习模型相结合，为负荷预测提供更精准、有效的解决方案。

一、CEEMDAN-LSTM 模型原理

1.1 CEEMDAN 数据分解技术

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，自适应噪声完备集合经验模态分解）是一种基于经验模态分解（EMD）的改进算法。在负荷预测中，原始的负荷数据序列包含了多种不同频率成分的波动，直接处理难度较大。CEEMDAN 通过添加自适应噪声，有效克服了传统 EMD 存在的模态混叠问题，能够将复杂的负荷序列分解为多个具有不同特征尺度的固有模态函数（IMF）和一个残余分量。这些分解后的分量各自代表了负荷数据在不同时间尺度下的变化趋势，为后续深入分析和建模奠定了基础。

1.2 LSTM 神经网络

长短期记忆网络（LSTM）是递归神经网络（RNN）的一种特殊变体，专门为解决长序列数据中的梯度消失和梯度爆炸问题而设计。LSTM 通过引入门控机制（遗忘门、输入门和输出门），能够有效记忆和遗忘历史信息，从而捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在负荷预测场景中，LSTM 可以充分学习过去不同时刻的负荷数据以及相关影响因素，挖掘数据间隐藏的时序规律，进而对未来的负荷值进行预测。

1.3 模型融合思路

基于 CEEMDAN-LSTM 的负荷预测模型将两者优势互补。首先利用 CEEMDAN 对原始负荷数据进行分解，降低数据的复杂性；然后将分解得到的各个 IMF 分量和残余分量分别输入 LSTM 网络进行训练和预测；最后将各个 LSTM 的预测结果进行整合，得到最终的负荷预测值。这种融合方式使得模型既能深入分析负荷数据的多尺度特征，又能利用 LSTM 强大的时序建模能力，提高预测的准确性和稳定性。

二、基于 CEEMDAN-LSTM 的负荷预测模型构建

2.1 数据收集与预处理

收集某地区电网历史负荷数据，涵盖多个时间段（如小时、日、月）的负荷数值。同时，采集与负荷密切相关的外部影响因素数据，包括气象数据（温度、湿度、风速等）、日期类型（工作日、周末、节假日）等。对原始数据进行清洗，处理缺失值和异常值，采用归一化方法将数据映射到 [0, 1] 区间，消除数据量纲差异，提升数据质量，以满足模型训练要求。

2.2 模型参数设置

在 LSTM 模型训练过程中，需要对多个关键参数进行设置和优化。例如，LSTM 单元的数量决定了网络的记忆容量和学习能力；学习率影响模型训练的收敛速度和最终性能；训练的迭代次数则决定了模型学习的充分程度。通过网格搜索、随机搜索等方法，结合交叉验证技术，对这些参数进行反复调整和优化，以找到最佳的参数组合，使模型达到最优的预测效果。

2.3 模型训练与验证

将预处理后的数据按照一定比例（如 7:3）划分为训练集和测试集。使用训练集对 CEEMDAN-LSTM 模型进行训练，在训练过程中，CEEMDAN 对训练数据进行分解，各个 LSTM 网络分别对分解后的分量进行学习，不断调整网络参数以最小化预测误差。训练完成后，利用测试集对模型进行验证，通过计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等评估指标，量化模型的预测准确性和泛化能力。