【负荷预测】基于神经网络和xgboost的负荷预测研究附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-25 11:04:50 发布

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文章标签：神经网络 matlab 人工智能

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🔥 内容介绍

在电力系统的运行与管理中，负荷预测的准确性直接关系到能源的合理调配、电网的稳定运行以及电力市场的高效运作。神经网络凭借其强大的非线性拟合能力，XGBoost 则以出色的特征处理和泛化能力著称，将二者结合应用于负荷预测，能够充分发挥各自优势，提升预测精度，为电力系统相关决策提供更可靠的依据。

相关算法基础

神经网络

神经网络是由大量神经元相互连接构成的复杂网络模型，通过模拟人脑神经元的工作方式进行信息处理。它具有强大的非线性映射能力，能够自动学习数据中的复杂特征和模式。

在负荷预测中，常用的神经网络包括 BP 神经网络、LSTM、CNN 等。BP 神经网络通过反向传播算法调整网络权重，可用于捕捉负荷与影响因素之间的非线性关系；LSTM（长短期记忆网络）则擅长处理时序数据，能有效捕捉电力负荷数据中的长期依赖关系，如季节性、周期性的用电规律；CNN（卷积神经网络）可提取负荷数据中的局部特征，如某一时间段内的负荷波动特征。神经网络能够融合多源数据，如历史负荷、气象数据、节假日信息等，为负荷预测提供丰富的特征支撑。

XGBoost 算法

XGBoost（极端梯度提升树）是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的集成学习算法，它通过构建多个决策树并将其集成，实现对数据的精准预测。

XGBoost 在目标函数中引入了正则项，有效防止过拟合，提高了模型的泛化能力。同时，它支持并行计算，训练速度快，能够处理大规模数据。在负荷预测中，XGBoost 可以处理各种类型的特征，包括连续型的气象数据、离散型的节假日信息等，并且能够自动学习特征之间的交互关系。例如，它能识别出高温天气与工作日叠加时对电力负荷的显著影响，从而提升预测的准确性。

神经网络与 XGBoost 结合的优势

将神经网络与 XGBoost 结合应用于负荷预测，能够实现优势互补，提升模型的整体性能。

神经网络擅长处理高维、非线性的时序数据，能深入挖掘数据中的潜在特征和复杂模式，尤其是对于具有强时序性的电力负荷数据，LSTM 等神经网络能捕捉其长期依赖关系。而 XGBoost 在处理结构化数据、特征筛选和抗过拟合方面表现出色，能够有效利用离散特征和特征间的交互信息。

两者结合后，神经网络可以为 XGBoost 提供经过深度提取的时序特征和非线性特征，XGBoost 则可以对这些特征以及其他结构化特征进行进一步的整合和优化，提高预测的精度和稳定性。例如，神经网络提取出负荷数据的季节性特征和气象因素的非线性影响特征，XGBoost 则结合这些特征以及节假日、经济指标等结构化特征，做出更精准的负荷预测。

此外，这种结合方式还能提高模型的鲁棒性。当数据中存在噪声或异常值时，XGBoost 的抗干扰能力可以降低其对预测结果的影响，而神经网络则能从整体上把握数据的趋势，两者相互配合，使模型在复杂情况下仍能保持较好的预测性能。

基于神经网络和 XGBoost 的负荷预测研究步骤

数据收集与预处理

收集与负荷预测相关的各类数据，主要包括：历史负荷数据（小时级、日级、周级等不同粒度的数据）；气象数据（温度、湿度、风速、降水量、日照时长等）；节假日信息（是否为节假日、节假日类型等）；经济指标（GDP、人口数量、工业产值等）；用电政策等。数据来源可包括电力公司数据库、气象部门官网、统计年鉴等。

对收集到的数据进行预处理：对于缺失值，根据数据特点采用不同的填补方法，如连续型数据采用均值、中位数填补，时序数据采用线性插值、LSTM 预测填补等；对于异常值，通过箱线图、Z-score 等方法识别，并结合实际情况进行修正或剔除；对 categorical 特征进行编码处理，如独热编码、标签编码等；将所有数据进行标准化或归一化处理，消除量纲影响。同时，对数据进行划分，构建训练集、验证集和测试集。

模型构建

模型构建采用 “神经网络特征提取 + XGBoost 集成预测” 的架构。首先，选择合适的神经网络（如 LSTM、CNN-LSTM 等），以历史负荷数据和相关时序特征数据作为输入，通过神经网络的训练，提取出深层次的时序特征和非线性特征。

然后，将神经网络提取的特征与其他结构化特征（如经过处理的气象数据、节假日信息、经济指标等）进行融合，作为 XGBoost 模型的输入。设置 XGBoost 的相关参数，如树的数量、深度、学习率等，通过训练得到最终的预测模型。

在模型构建过程中，需要对神经网络和 XGBoost 的参数进行优化，可采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，以提高模型的预测性能。

模型训练与验证

使用训练集对构建的神经网络和 XGBoost 组合模型进行训练。在训练过程中，先训练神经网络，通过反向传播算法调整网络参数，使神经网络能够准确提取特征；然后将提取的特征输入 XGBoost 模型，进行 XGBoost 的训练，通过梯度下降算法优化目标函数，调整决策树的结构和权重。

采用验证集对模型的训练过程进行监控，根据验证集的性能指标（如均方误差、平均绝对百分比误差等）调整模型参数，防止模型过拟合。当验证集的性能指标不再明显提升时，停止训练。

最后，使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的各项性能指标，并与单一的神经网络模型、XGBoost 模型以及其他传统预测模型进行对比，验证组合模型的优越性。

模型评估与优化

模型评估采用多种指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，全面衡量模型的预测精度。

针对模型存在的不足进行优化：如果模型对某些特殊日期（如节假日）的预测误差较大，可增加该类样本在训练集中的权重，或在神经网络中专门设计针对节假日特征的处理模块；如果模型的泛化能力较差，可通过增加正则化项、减少模型复杂度、增加训练数据量等方式进行改进；如果特征提取不够充分，可调整神经网络的结构，增加网络层数或神经元数量，或引入更多的特征进行训练。

此外，还可以通过特征重要性分析，了解不同特征对预测结果的影响程度，剔除冗余特征，简化模型结构，提高模型的运行效率。

应用场景与未来展望

应用场景

神经网络与 XGBoost 结合的负荷预测模型在多个领域具有广泛的应用前景。

在电力系统调度中，该模型可用于短期负荷预测（未来 1-24 小时），为电力调度人员提供精准的负荷预测结果，帮助其合理安排发电机组的出力，平衡电力供需，提高电力系统的运行效率和经济性。

在电网规划中，中长期负荷预测（未来 1-5 年）是重要的依据。该模型能够综合考虑经济发展、人口增长、政策变化等多种因素，预测未来的负荷需求，为电网的扩容、升级改造提供数据支持。

在新能源并网中，负荷预测对于新能源的消纳至关重要。该模型可准确预测负荷变化，帮助调度人员合理安排新能源发电与传统发电的比例，减少弃风、弃光现象，提高新能源的利用效率。

未来展望

未来，基于神经网络与 XGBoost 的负荷预测研究可向以下方向发展：

一是多模型融合优化，结合更多先进的算法，如将 Transformer 与 XGBoost 结合，进一步提升模型对复杂特征的捕捉能力；二是实时预测与动态更新，通过在线学习技术，使模型能够实时适应负荷数据的变化，不断更新模型参数，提高预测的实时性和准确性；三是可解释性提升，通过可视化技术、特征重要性分析等方法，增强模型的可解释性，让用户更好地理解模型的预测逻辑，提高模型在实际应用中的可信度；四是多源异构数据深度融合，融合更多类型的数据，如用户行为数据、社交媒体数据等，挖掘其与负荷之间的潜在关系，提升预测精度。