【负荷预测】基于TCN-GRU的负荷预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

电力负荷预测对电力系统稳定运行和高效调度至关重要。为解决传统预测方法在应对复杂负荷数据时的局限性，本文提出基于时间卷积网络（TCN）与门控循环单元（GRU）的负荷预测模型。详细介绍 TCN 和 GRU 的原理特性，构建 TCN-GRU 预测模型，并对数据预处理、模型训练优化等环节进行设计。通过实际电力负荷数据实验，将该模型与传统及部分深度学习模型对比，结果表明 TCN-GRU 模型能有效提取负荷数据特征，在预测精度上优势明显，为电力负荷预测提供了新的有效途径。

一、引言

随着智能电网建设推进，电力系统规模不断扩大，电力负荷受经济发展、气候变化、用户用电习惯等多因素综合影响，呈现出高度非线性和不确定性 。准确的负荷预测是电力企业合理安排发电计划、优化资源配置、降低运营成本的关键，对保障电力可靠供应和提升用户用电体验意义重大 。

传统负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析等，基于线性假设，难以挖掘复杂负荷数据的潜在规律，预测精度有限 。深度学习模型在处理非线性问题上展现出强大能力，其中循环神经网络（RNN）及其变体，如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU），通过门控机制解决梯度消失和梯度爆炸问题，能较好处理长序列数据的时间依赖关系 。然而，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）基于因果卷积和扩张卷积，在处理时间序列数据时，既能捕捉长序列依赖关系，又能有效提取局部特征 。将 TCN 与 GRU 结合用于负荷预测，有望综合二者优势，更全面地提取负荷数据特征，提高预测准确性。

二、TCN 与 GRU 原理

三、基于 TCN-GRU 的负荷预测模型构建

四、结论

本文研究基于 TCN-GRU 的负荷预测模型，结合 TCN 和 GRU 优势用于负荷预测。实验表明，该模型相比传统和部分单一深度学习模型，预测精度明显提升，能有效提取负荷数据复杂特征 。

但模型在应对极端异常情况时表现有待加强，参数优化过程也较复杂 。未来研究可探索引入更多影响负荷因素，如实时电价、用户用电行为模式等；优化模型结构，改进参数优化算法，降低计算成本，进一步提升模型实用性和预测精度 。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郑豪丰,杨国华,康文军,等.基于多负荷特征和TCN-GRU神经网络的负荷预测[J].中国电力, 2022, 55(11):142-148.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202012107.

[2] 王清,陈祉如,李贵民,等.基于VMD与TCN的台区短期负荷预测算法研究[J].哈尔滨理工大学学报, 2024, 29(2):121-129.

[3] 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.

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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

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2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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