【负荷预测】基于CNN-LSTM的负荷预测研究附Python代码

原创于 2025-06-10 12:37:14 发布 · 777 阅读

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#cnn #lstm #python

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🔥 内容介绍

在智能电网蓬勃发展的当下，精准的电力负荷预测成为保障电网稳定运行、实现电力资源合理配置的关键。电力负荷数据具有高度的非线性、时变性与复杂性，传统预测方法在应对这些特性时往往存在局限性。为此，本文提出基于 CNN-LSTM 的负荷预测模型，通过将卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合，为负荷预测提供新的高效解决方案。

一、CNN-LSTM 模型原理

1.1 CNN：数据特征提取先锋

卷积神经网络（CNN）以局部感知和权值共享两大特性，在数据特征提取领域表现卓越。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）构成高维复杂的数据集合。CNN 的卷积层通过卷积核在数据上的滑动卷积操作，能够自动提取数据中的局部特征，挖掘数据在空间维度上的结构信息。例如，在处理包含温度、湿度等多变量的负荷数据时，卷积层可以捕捉这些变量间的潜在关联。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，从而将原始高维数据转换为低维且具有代表性的特征向量，为后续处理奠定基础。

1.2 LSTM：时间序列分析专家

长短期记忆网络（LSTM）作为递归神经网络（RNN）的改进版本，有效解决了传统 RNN 中梯度消失和梯度爆炸的问题，尤其擅长处理时间序列数据。LSTM 通过独特的门控机制（遗忘门、输入门和输出门），能够选择性地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。在负荷预测中，LSTM 可以充分学习过去不同时刻的负荷数据，精准把握负荷随时间变化的趋势，无论是工作日的用电高峰，还是周末的负荷低谷，都能有效提取其中的时序规律。

1.3 模型融合架构

基于 CNN-LSTM 的负荷预测模型将两者优势深度融合。原始的负荷数据及其相关影响因素组成的多变量数据首先输入 CNN，进行空间特征提取；CNN 输出的特征向量再输入 LSTM 网络，LSTM 进一步挖掘数据在时间维度上的特征；最后，通过全连接层输出最终的负荷预测结果。这种融合架构实现了对负荷数据从空间特征提取到时间序列分析的全面处理，充分发挥了两种网络的优势，提升模型对负荷数据的分析与预测能力。

二、基于 CNN-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 和 LSTM 的关键参数进行精细调整。CNN 的参数包括卷积核数量、大小、层数，这些参数决定了网络的特征提取能力和复杂度；LSTM 的参数如隐藏单元数量、层数等，影响着网络对时序信息的学习能力。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取更多特征，但会增加计算量；调整 LSTM 隐藏单元数量能改变网络对长期依赖关系的捕捉效果。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。