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

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🔥 内容介绍

在电力系统智能化转型的背景下，准确的电力负荷预测是实现电网稳定运行、优化资源调度的核心环节。电力负荷数据具有显著的非线性、时变性和复杂性，传统预测方法难以精准捕捉其变化规律。为此，本文提出基于 CEEMDAN-CNN-BiGRU 的负荷预测模型，通过融合先进的数据分解技术、特征提取算法和时序分析模型，为负荷预测提供更高效、精准的解决方案。

一、CEEMDAN-CNN-BiGRU 模型原理

1.1 CEEMDAN 数据分解技术

CEEMDAN（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，能够有效克服传统 EMD 中存在的模态混叠问题。在负荷预测场景中，原始的电力负荷序列包含多种不同频率成分的波动，直接进行分析与建模难度较大。CEEMDAN 通过添加自适应噪声，将复杂的负荷序列分解为多个固有模态函数（IMF）和一个残余分量，每个分量都代表了负荷数据在特定时间尺度下的变化特征。这种分解方式不仅降低了数据的复杂性，还能更好地揭示负荷数据的内在波动规律，为后续的特征提取和模型训练奠定基础。

1.2 CNN 特征提取能力

卷积神经网络（CNN）凭借局部感知和权值共享的特性，在数据特征提取方面表现出色。在负荷预测中，电力负荷数据及其相关影响因素（如气象条件、日期类型、电价信息等）构成了高维复杂的数据集合。CNN 的卷积层通过卷积核在数据上的滑动操作，自动提取数据中的局部特征，挖掘数据的空间结构信息；池化层则对卷积结果进行降维处理，保留关键特征的同时减少计算量。通过多层卷积和池化操作，CNN 能够将原始的高维数据转换为低维且具有代表性的特征向量，有效提取负荷数据及其影响因素之间的潜在关联。

1.3 BiGRU 时间序列分析优势

双向门控循环单元（BiGRU）是 GRU（门控循环单元）的改进版本，由前向和后向两个 GRU 单元组成。GRU 通过门控机制（更新门和重置门）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，能够更好地处理时间序列数据。BiGRU 在此基础上，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、周末的负荷低谷，还是节假日的特殊用电模式，BiGRU 都能精准把握负荷数据的变化趋势，为负荷预测提供丰富且准确的时序信息。

1.4 模型融合架构

基于 CEEMDAN-CNN-BiGRU 的负荷预测模型将三者优势深度融合。首先，利用 CEEMDAN 对原始负荷数据及其相关影响因素组成的多变量数据进行分解；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 BiGRU 网络，挖掘时间序列特征；最后，通过全连接层输出最终的负荷预测结果。这种分层递进的融合架构，实现了对负荷数据从分解、特征提取到时序分析的全流程优化，充分发挥各算法的优势，提升模型的预测性能。

二、基于 CEEMDAN-CNN-BiGRU 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（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、降水量等）、日期类型（工作日、周末、节假日）、电价信息等多变量数据。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、层数，BiGRU 的隐藏单元数量、层数，以及学习率等关键参数进行优化调整。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 BiGRU 隐藏单元数量和层数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 CEEMDAN-CNN-BiGRU 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。