【负荷预测】基于CNN-GRU的负荷预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

在电力系统的运行与发展中，负荷预测是实现电力资源高效利用、保障电网安全稳定的关键环节。电力负荷受时间、气象、社会活动等多种因素影响，呈现出复杂的非线性和时序特性。传统预测方法在处理这类数据时，难以充分捕捉其中的关键特征，而单一的深度学习模型也存在各自的局限性。

卷积神经网络（CNN）在提取局部特征方面表现出色，能有效捕捉数据中的空间相关性和局部模式；门控循环单元（GRU）作为循环神经网络的变体，通过门控机制解决了传统 RNN 的梯度问题，在处理时序数据、捕捉时序依赖关系上具有优势。将 CNN 与 GRU 相结合构建的 CNN-GRU 模型，可实现局部特征与时序特征的有效融合，为提升负荷预测精度提供了新的解决方案。

CNN-GRU 模型原理

CNN 原理

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层构成，其核心是通过卷积操作提取数据的局部特征：

• 卷积层：由多个卷积核组成，卷积核在输入数据上滑动，通过计算局部区域的加权和，提取该区域的特征。对于负荷数据，卷积操作能捕捉相邻时间段内的负荷变化特征，如短期波动、突变等局部细节。

• 池化层：位于卷积层之后，用于对卷积层提取的特征进行降维。常用的有最大池化和平均池化，最大池化保留局部区域的最大值以突出显著特征，平均池化取平均值以保留整体趋势，从而减少数据量，增强特征的鲁棒性。

GRU 原理

GRU 是 LSTM 的简化版本，通过更新门和重置门两个门控单元控制信息的流动，有效解决了长序列训练中的梯度消失或爆炸问题：

• 更新门：决定保留多少上一时刻的隐藏状态到当前时刻，同时整合当前输入信息，更新当前隐藏状态。

• 重置门：控制对过去隐藏状态的依赖程度，重置门值越小，越忽略过去的隐藏状态，更注重当前输入信息。

GRU 通过这两个门控单元，能够有选择地记忆或遗忘信息，高效捕捉时序数据中的长期依赖关系，相比 LSTM 结构更简单，计算成本更低。

CNN-GRU 模型结构

CNN-GRU 模型主要由输入层、CNN 特征提取模块、GRU 时序建模模块和输出层组成：

1. 输入层：接收预处理后的负荷及相关特征数据，转换为三维矩阵（样本数 × 时间步 × 特征数），其中时间步为序列长度，特征数包含负荷及影响因素特征。

1. CNN 特征提取模块：由卷积层和池化层构成，对输入数据进行卷积操作提取局部特征后，经池化层降维，得到包含局部关键特征的序列数据，为后续时序建模提供有效输入。

1. GRU 时序建模模块：接收 CNN 输出的特征序列，通过 GRU 单元挖掘序列中的长期时序依赖关系，输出包含全局时序特征的隐藏状态，深入理解负荷数据的时序变化规律。

1. 输出层：通过全连接层将 GRU 的输出映射为最终的负荷预测值。

CNN-GRU 在负荷预测中的应用

数据预处理

数据预处理是保证 CNN-GRU 模型性能的重要前提，主要步骤如下：

1. 数据收集：收集历史负荷数据（如小时级、分钟级）及相关特征数据，包括气象数据（温度、湿度、风速等）、时间特征（小时、星期、节假日标识等）。

1. 数据清洗：识别并处理异常值，可通过箱线图、3σ 法则等方法，将超出合理范围的负荷值视为异常值，采用线性插值、邻近值替换等方法修正，避免干扰模型训练。

1. 缺失值处理：针对缺失数据，根据缺失比例和分布，采用均值填充、中位数填充、K 近邻填充等方法填补，确保数据完整。

1. 特征工程：

• 特征构造：对时间特征进行编码，如将小时转为 0-23 的数值，节假日用 1 和 0 表示；对气象等连续特征进行标准化处理。

• 特征选择：通过相关性分析等方法，筛选与负荷相关性高的特征，去除冗余特征，减少输入维度。

1. 数据归一化：将负荷及特征数据映射到 [0,1] 或 [-1,1] 区间，常用最小 - 最大归一化，消除量纲差异，加快模型收敛。

1. 序列构建：按固定时间窗口构建输入序列和输出负荷值，如用过去 24 小时数据作为输入，预测未来 1 小时负荷，形成样本集。

模型训练与预测

1. 数据集划分：将样本集按比例（如 7:2:1）分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型参数学习，验证集用于调整超参数（如卷积核大小、GRU 单元数等），测试集评估最终性能。

1. 模型构建：搭建 CNN-GRU 模型结构，设置各层参数。卷积层确定卷积核数量、大小等；池化层设置池化窗口；GRU 层确定隐藏单元数、层数等；输出层按预测目标设神经元数量。

1. 模型训练：选择均方误差（MSE）作为损失函数，Adam 作为优化器，通过反向传播调整参数。训练中用验证集监控损失，采用早停法防止过拟合，引入 L2 正则化增强模型稳定性。

1. 模型预测：将测试集输入训练好的模型，得到预测结果。用 RMSE、MAE、MAPE 等指标评估，并与单一 CNN、GRU 等模型对比，验证 CNN-GRU 的优势。

CNN-GRU 在负荷预测中的优势

1. 特征融合效果佳：CNN 提取局部特征，如短期负荷波动，为模型提供细节信息；GRU 捕捉长期时序依赖，把握整体变化趋势，两者结合实现特征的全面融合。

1. 计算效率较高：GRU 相比 LSTM 结构更简单，参数更少，与 CNN 结合后，模型计算成本低于 CNN-LSTM，在保证精度的同时，训练和推理速度更快。

1. 时序建模能力强：GRU 的门控机制能有效捕捉负荷数据的时序依赖，尤其适用于具有周期性的负荷预测，结合 CNN 的局部特征提取，提升了对复杂负荷模式的建模能力。

1. 适应性较好：模型能处理多源数据，通过融合负荷、气象、时间等特征，适应不同场景下的负荷预测需求，在数据存在一定噪声时仍能保持较好性能。

CNN-GRU 在负荷预测中面临的挑战

1. 对双向时序特征捕捉不足：GRU 为单向模型，仅利用历史信息，无法像 BiLSTM 那样同时结合未来信息，在处理具有复杂双向依赖的负荷数据时，可能存在时序特征捕捉不全面的问题。

1. 超参数影响显著：模型性能受卷积核大小、GRU 单元数、学习率等超参数影响较大，超参数的选择依赖经验和大量实验，增加了应用难度。

1. 长序列处理能力有限：对于超长期负荷预测，由于序列过长，GRU 仍可能难以完全捕捉极长周期的依赖关系，导致预测精度下降。

1. 可解释性较差：作为深度学习模型，其内部特征转换和决策过程难以直观解释，在对可解释性要求高的场景中应用受限。

优化方向

1. 引入注意力机制：在 GRU 层后加入注意力机制，使模型关注对预测影响大的时间步和特征，增强对关键信息的敏感性，提升预测精度。

1. 超参数自动优化：结合贝叶斯优化、遗传算法等，实现超参数自动寻优，减少人工调参工作量，提高模型稳定性。

1. 模型结构优化：通过调整网络深度、宽度，或采用轻量化设计，在保证性能的前提下降低模型复杂度，提高计算效率。

1. 多任务学习：将不同时间尺度的负荷预测作为多任务，通过任务间信息共享，提升模型对不同周期规律的捕捉能力。

1. 增强可解释性：利用模型解释技术（如 LIME、SHAP）和可视化方法，分析模型的预测过程和关键因素，提高可解释性，增强用户信任。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘伟,蔡东升,冯付勇,等.基于DCT-CNN-GRU的短期电力负荷预测研究[J].电测与仪表, 2024(3).

[2] 葛夫勇,雷景生.基于CNN-GRU SA模型的短期电力负荷预测研究[J].现代信息科技, 2021.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.07.039.

[3] 张航通,曹刚,李静雅,等.基于贝叶斯优化ARIMA-CNN-GRU深度算法的楼宇负荷预测研究[J].电子器件, 2024, 47(4):961-967.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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