【负荷预测】基于CEEMDAN-CNN-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 12:38:55 发布

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文章标签： cnn lstm python

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🔥 内容介绍

在智能电网建设加速推进的背景下，电力负荷预测作为保障电网稳定运行、实现资源优化配置的核心技术，面临着更高要求。电力负荷数据具有非线性、时变性和多源性等复杂特征，传统预测方法难以精准捕捉其内在规律。为此，本文提出基于 CEEMDAN-CNN-LSTM 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-LSTM 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，有效克服了传统 EMD 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，直接处理难度较大。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。这些分量分别代表了负荷数据在不同时间尺度下的变化特征，不仅降低了数据的复杂性，还能更清晰地展现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坚实基础。

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 LSTM 时间序列分析优势

长短期记忆网络（LSTM）作为递归神经网络（RNN）的改进版本，通过独特的门控机制（遗忘门、输入门和输出门），有效解决了传统 RNN 中梯度消失和梯度爆炸的问题，能够更好地处理时间序列数据。LSTM 可以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 能够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。

1.4 模型融合架构

基于 CEEMDAN-CNN-LSTM 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 LSTM 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-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、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 和 LSTM 的关键参数进行优化调整。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高特征提取能力，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。