【负荷预测】基于BiLSTM-KAN的负荷预测研究附Python代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在智能电网数字化转型的关键阶段，精准的电力负荷预测是实现电力资源优化配置、保障电网稳定运行的核心技术。电力负荷数据受气象条件、社会经济活动、用户用电习惯等多种因素交互影响，呈现出高度复杂的非线性与动态变化特征。传统预测模型难以充分挖掘负荷数据背后的复杂关联，为此，本文创新性地提出基于 BiLSTM-KAN 的负荷预测模型，通过融合双向长短期记忆网络（BiLSTM）与知识图谱注意力网络（KAN），为负荷预测提供全新的技术路径。

一、BiLSTM-KAN 模型原理

1.1 BiLSTM：时序特征深度挖掘

双向长短期记忆网络（BiLSTM）是长短期记忆网络（LSTM）的改进版本，由前向和后向两个 LSTM 单元组成。LSTM 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。BiLSTM 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，全面捕捉电力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时段，还是周末、节假日的负荷低谷与特殊波动，BiLSTM 都能精准提取负荷数据随时间变化的趋势特征，为预测提供丰富的时序信息基础。

1.2 KAN：知识关联高效捕捉

知识图谱注意力网络（KAN）以知识图谱为基础，结合注意力机制，能够有效挖掘数据之间的复杂关联。在负荷预测场景中，将电力负荷相关的影响因素（如气象信息、日期类型、区域经济指标、用户类型等）构建成知识图谱，节点代表各类影响因素，边表示因素之间的关联关系。KAN 通过注意力机制计算不同节点之间的关联权重，自动聚焦于对负荷预测影响较大的关键因素及其关联信息，能够深入挖掘负荷数据与各影响因素之间隐藏的复杂关系，弥补了传统模型在处理多因素关联时的不足。

1.3 模型融合架构

基于 BiLSTM-KAN 的负荷预测模型采用优势互补的融合架构。原始的负荷时间序列数据首先输入 BiLSTM，进行时间维度的特征提取；与此同时，将负荷数据及其相关影响因素构建的知识图谱数据输入 KAN，挖掘因素间的关联特征。然后，将 BiLSTM 提取的时序特征与 KAN 挖掘的关联特征进行融合，通过全连接层将融合后的特征进行处理，最终输出负荷预测结果。这种架构实现了从时间序列特征分析到多因素关联挖掘的全面整合，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 BiLSTM-KAN 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 5 年的逐小时负荷数据，同时采集对应时段的多源数据，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）、区域经济指标（GDP、产业用电量占比等）、用户用电信息（用户类型、历史用电量等）。对原始数据进行清洗，采用多重填补法处理缺失值，通过孤立森林算法识别并修正异常值，使用标准化方法将数据进行归一化处理，消除量纲差异对模型训练的影响，确保数据质量满足模型需求。