【负荷预测】基于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

在智能电网建设持续推进的当下，精准的电力负荷预测是保障电网稳定运行、优化资源调度的关键。电力负荷数据具有高度的非线性与复杂性，传统预测方法难以有效捕捉其内在规律。为此，本文提出基于 CNN-BiLSTM-Attention 的负荷预测模型，通过融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络与注意力机制，为负荷预测提供新的技术路径。

一、CNN-BiLSTM-Attention 模型原理

1.1 CNN：空间特征提取核心

卷积神经网络（CNN）凭借局部感知与权值共享的特性，在数据特征提取方面表现卓越。在负荷预测场景中，电力负荷数据及其相关影响因素（如气象条件、日期类型等）构成高维复杂数据。CNN 的卷积层可自动提取数据中的局部特征，通过卷积核在数据上的滑动卷积操作，挖掘数据的空间结构信息；池化层则对卷积结果进行降维，保留关键特征的同时减少计算量，从而将原始数据转换为更具代表性的低维特征向量，为后续处理奠定基础。

1.2 BiLSTM：时间序列分析利器

双向长短期记忆网络（BiLSTM）是 LSTM 网络的改进版本，有效解决了传统循环神经网络（RNN）存在的梯度消失和梯度爆炸问题，尤其擅长处理时间序列数据。BiLSTM 由前向和后向两个 LSTM 单元组成，能够同时从过去和未来两个方向对时间序列进行学习，全面捕捉负荷数据在时间维度上的长期依赖关系。无论是工作日的用电高峰，还是周末的负荷低谷，BiLSTM 都能精准把握负荷数据的变化趋势，为预测提供丰富的时序信息。

1.3 Attention 机制：关键信息聚焦手段

Attention 机制赋予模型 “选择性关注” 的能力，使模型在处理数据时能够根据任务需求，动态地为不同的输入信息分配权重。在负荷预测中，不同时刻的负荷数据以及各影响因素对预测结果的贡献程度存在差异。Attention 机制通过计算输入数据的注意力权重，自动聚焦于与当前预测目标关联度更高的关键信息，抑制无关或干扰信息，从而提升模型对重要特征的提取能力，进一步增强预测的准确性。

1.4 模型融合架构

基于 CNN-BiLSTM-Attention 的负荷预测模型将三者优势深度融合。首先，原始负荷数据及其相关影响因素组成的多变量数据输入 CNN，进行空间特征提取；接着，CNN 输出的特征向量输入 BiLSTM，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，突出关键信息，最终得到准确的负荷预测结果。这种融合架构实现了对负荷数据的多维度、深层次分析。

二、基于 CNN-BiLSTM-Attention 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，涵盖不同时间段（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）等多变量信息。对原始数据进行清洗，采用插值法填补缺失值，通过统计分析剔除异常值，并使用归一化方法将数据映射到 [0, 1] 区间，消除数据量纲差异，确保数据质量满足模型训练要求。

2.2 模型参数优化

在模型训练过程中，对 CNN 的卷积核数量、大小，BiLSTM 的隐藏单元数量、层数，以及 Attention 机制的相关参数进行精细调整。通过网格搜索、随机搜索等方法，结合交叉验证技术，寻找最佳参数组合。例如，增加卷积核数量可以提高特征提取能力，但会增加计算量；调整 BiLSTM 隐藏单元数量能影响网络对时序信息的学习能力。经过反复实验，确定最优参数，以提升模型的预测性能和泛化能力。

2.3 模型训练与验证

将预处理后的数据按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集。使用训练集对 CNN-BiLSTM-Attention 模型进行训练，采用随机梯度下降（SGD）及其改进算法（如 Adam）进行优化，通过反向传播算法更新模型参数，不断降低预测误差。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稳定性。