【负荷预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究附Python代码

最新推荐文章于 2025-07-22 12:55:31 发布

Matlab算法改进和仿真定制工程师

最新推荐文章于 2025-07-22 12:55:31 发布

阅读量867

点赞数 24

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： cnn python 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab245/article/details/148558279

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在智能电网迈向数字化、智能化的进程中，精准的电力负荷预测成为平衡电力供需、保障电网稳定运行的核心技术。电力负荷数据因受气象条件、用户行为、经济活动等多因素影响，呈现出高度非线性与复杂动态变化特征，传统预测方法难以满足日益增长的预测精度需求。为此，本文提出基于 CNN-BiLSTM-Attention 的负荷预测模型，通过深度融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络与注意力机制，探索负荷预测的新突破。

一、CNN-BiLSTM-Attention 模型原理

1.1 CNN：空间特征挖掘引擎

卷积神经网络（CNN）以局部感知和权值共享为核心，在高维数据特征提取中表现卓越。在负荷预测场景下，将电力负荷数据及其关联的气象数据（温度、湿度、风速）、日期属性（工作日、周末、节假日）等构建成多维数据矩阵。CNN 的卷积层通过不同尺寸的卷积核在数据矩阵上滑动卷积，自动捕捉各变量间的局部关联特征；池化层则对卷积结果降维，保留关键信息的同时减少计算量。多层卷积与池化操作后，CNN 能够将原始复杂数据转换为蕴含空间结构信息的低维特征向量，为后续时序分析提供有效数据基础。

1.2 BiLSTM：时序信息捕捉专家

双向长短期记忆网络（BiLSTM）是 LSTM 网络的进阶形态，通过前向 LSTM 与后向 LSTM 并行处理时间序列数据，有效解决传统循环神经网络（RNN）存在的梯度消失与信息单向依赖问题。在负荷预测中，BiLSTM 可以同时学习负荷数据的历史趋势与未来潜在模式，例如通过分析过去数周工作日的用电高峰数据，结合未来日期属性，精准把握负荷变化趋势，尤其在应对工作日与周末用电模式切换、节假日特殊负荷波动等场景时，展现出强大的时序特征提取能力。

1.3 Attention 机制：关键信息聚焦器

Attention 机制赋予模型动态分配注意力权重的能力，使模型能够自适应地聚焦于对预测结果影响更大的关键数据。在负荷预测过程中，不同时刻的负荷数据以及各影响因素对预测的贡献度存在差异，例如极端天气下温度对负荷的影响权重会显著增加。Attention 机制通过计算各输入特征的权重系数，突出关键特征在预测中的作用，抑制无关信息干扰，从而增强模型对复杂负荷变化的响应能力。

1.4 模型融合架构

基于 CNN-BiLSTM-Attention 的负荷预测模型采用分层递进架构。原始多变量负荷数据首先输入 CNN 进行空间特征提取；CNN 输出的特征向量进入 BiLSTM，完成时间序列特征挖掘；最后，Attention 机制对 BiLSTM 的输出进行加权处理，将加权后的特征向量通过全连接层输出最终的负荷预测值。这种架构实现了从空间到时间维度的深度特征提取与融合，全面挖掘负荷数据的潜在规律。

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

收集某地区电网近 3 年的逐小时负荷数据，同步采集对应时段的气象数据（含温度、湿度、风速、降水量等）、日期类型、电价信息等多源数据。对原始数据进行清洗，使用插值法填充缺失值，通过箱线图识别并修正异常值，采用 Min-Max 归一化方法将所有数据归一化到 [0, 1] 区间，消除量纲差异对模型训练的影响。

2.2 模型参数优化

采用网格搜索结合交叉验证的方法对模型关键参数进行调优。CNN 部分优化卷积核数量、尺寸与层数；BiLSTM 部分调整隐藏单元数量、层数；Attention 机制调整权重计算函数与注意力头数。以均方误差（MSE）为优化目标，经过多轮实验确定最优参数组合，例如 CNN 设置 3 层卷积层，卷积核尺寸分别为 (3, 3)、(5, 5)、(7, 7)；BiLSTM 隐藏单元设为 128，层数为 2 层；Attention 机制采用多头注意力机制，头数为 4。

2.3 模型训练与验证

将预处理后的数据按 8:2 比例划分为训练集与测试集。训练过程中，使用 Adam 优化器，设置初始学习率为 0.001，采用 Early Stopping 策略防止过拟合。训练完成后，利用测试集评估模型性能，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）、决定系数（

）等指标，量化模型的预测准确性与稳定性。