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🔥 内容介绍
电力负荷预测对电力系统稳定运行与高效调度意义重大。针对传统方法及部分单一模型在捕捉负荷数据复杂特征时的局限性,本文提出基于时间卷积网络(TCN)与双向门控循环单元(BiGRU)的负荷预测模型。详细阐述 TCN 和 BiGRU 的原理与特性,构建 TCN-BiGRU 模型,通过科学的数据预处理、模型训练与优化,利用实际电力负荷数据进行实验。结果显示,该模型在捕捉负荷数据时间依赖关系和局部特征方面表现优异,相比传统模型与部分单一深度学习模型,预测精度显著提升,为电力负荷预测提供了更先进、可靠的技术方案。
一、引言
在能源互联网快速发展的当下,电力系统规模持续扩张,电力负荷受经济活动、气候变化、用户行为等多因素交织影响,呈现出高度非线性、时变性与不确定性 。精准的负荷预测是电力企业科学规划发电计划、优化资源配置、降低运营成本以及保障电力可靠供应的关键 。传统的负荷预测方法,如时间序列分析、回归分析等,因基于线性假设或简单的数据统计关系,难以有效挖掘复杂负荷数据中的潜在规律,预测精度受限 。
近年来,深度学习在负荷预测领域广泛应用,其中长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等循环神经网络(RNN)及其变体,通过门控机制解决梯度消失和梯度爆炸问题,能较好地处理长序列数据的时间依赖关系 。但单一的 RNN 类模型在捕捉数据局部特征方面存在不足。时间卷积网络(TCN)作为一种新型的深度学习模型,基于因果卷积和扩张卷积,在处理时间序列数据时,不仅能捕捉长序列的依赖关系,还对数据的局部特征有出色的提取能力 。双向门控循环单元(BiGRU)则通过双向学习,充分利用数据的前后文信息。将 TCN 与 BiGRU 结合,构建基于 TCN-BiGRU 的负荷预测模型,有望更全面地提取负荷数据特征,提高预测准确性。
二、TCN 与 BiGRU 原理
三、基于 TCN-BiGRU 的负荷预测模型构建
四、结论
本文提出并研究了基于 TCN-BiGRU 的负荷预测模型,通过将 TCN 与 BiGRU 相结合,充分发挥二者在处理时间序列数据上的优势。实验结果表明,该模型相比传统模型和部分单一深度学习模型,在电力负荷预测精度上有明显提升,能够更有效地捕捉负荷数据的复杂特征 。
但模型在处理极端异常情况(如突发自然灾害导致的负荷骤变)时的表现仍需改进,且模型参数优化过程较为复杂 。未来研究可探索引入更多影响负荷的因素,如实时电价、用户用电行为模式等;优化模型结构,提高模型处理复杂数据的能力;同时,寻找更高效的参数优化算法,降低计算成本,进一步提升模型的实用性和预测精度 。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 关慧俊.基于双注意力机制的CEEMDAN-BiGRU-TCN短期电力负荷预测研究[D].湖南工业大学,2024.
[2] 唐竹,肖宇航,郭淳,等.基于CEEMDAN模态分解和TCN-BiGRU的短期电力负荷预测[J].智慧电力, 2024, 52(12):59-64,72.DOI:10.20204/j.sp.2024.12008.
[3] 李亮,软件工程.基于TCN-BiGRU的电能预测研究及应用[D].[2025-07-01].
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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