【负荷预测】基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究附Python代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布 · 648 阅读

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🔥 内容介绍

一、研究背景：分布式电源并网对负荷预测的新挑战

在分布式光伏、分散式风电大规模并网的新型配电网中，负荷特性呈现 “多源耦合、强波动性、时空关联” 新特征，传统负荷预测模型面临三大核心挑战：一是负荷受分布式电源出力影响显著（如光伏午间自发自用导致用户侧负荷 “表观下降”），单一历史负荷数据驱动的模型难以捕捉这种耦合关系，预测误差常超 20%；二是负荷序列包含日内、周内、季节等多尺度特征，传统 EMD、小波分解易出现模态混叠，无法精准提取各尺度规律；三是长时序负荷数据中关键特征（如极端天气下的负荷突变）易被冗余信息掩盖，模型难以聚焦高价值信息。基于 CEEMDAN-CNN-BiLSTM-Attention 的负荷预测模型，通过 “多尺度分解 - 时空特征提取 - 关键信息强化” 的三级架构，可有效适配分布式电源并网场景，为电网风险评估（如线路过载、电压越限预警）与调度优化提供高精度数据支撑。

二、传统负荷预测模型的局限性与改进方向

（一）传统模型的核心瓶颈

多尺度特征提取能力不足

传统 ARIMA、LSTM 模型直接处理原始负荷序列，无法有效分离负荷中的高频波动（如分布式电源出力随机波动导致的负荷短时变化）与低频趋势（如季节用电规律），某工业园区案例显示，LSTM 模型对含光伏并网负荷的预测日平均绝对误差（MAE）达 15.8%。

时空关联特征捕捉不全面

单一 LSTM 仅能提取时序维度特征，忽略负荷与分布式电源出力、气象条件（风速、光照）的空间关联（如光伏出力高峰与工业负荷低谷的时空匹配关系），导致预测结果无法反映多源耦合影响。

关键特征权重分配失衡

传统模型对所有输入特征 “同等对待”，难以突出关键信息（如极端高温天气下的空调负荷激增、风电出力骤降引发的负荷补偿需求），在异常场景下预测精度大幅下降。

（二）CEEMDAN-CNN-BiLSTM-Attention 模型的改进逻辑

多尺度分解优化：采用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN），解决传统分解的模态混叠问题，将负荷序列分解为不同频率的本征模态函数（IMF）与残余分量（Res），分别对应不同时间尺度的负荷特征。

时空特征融合：引入 CNN 提取负荷与分布式电源出力、气象数据的空间关联特征（如光伏出力与居民负荷的相关性特征图），结合 BiLSTM 捕捉负荷序列的双向时序依赖（如历史负荷对未来的影响、未来趋势对当前特征的反馈）。

关键信息强化：通过 Attention 机制动态分配特征权重，对极端天气、分布式电源出力突变等关键场景下的特征赋予更高权重，提升模型对异常负荷的预测能力。

三、CEEMDAN-CNN-BiLSTM-Attention 模型构建与实现

四、分布式电源并网场景下的应用价值

（一）支撑电网风险评估与防控

线路过载预警

基于模型输出的 15 分钟短期负荷预测结果（预测精度 MAPE≤8%），结合分布式电源出力预测（如 RVM-Adaboost 模型结果），提前计算线路负荷率。某工业园区案例中，当预测 1 小时后线路负荷率将达 115%（超风险阈值 110%）时，调度中心及时启动工业可调节负荷转移（如将电加热负荷延后至光伏大发时段），避免线路过载。

电压越限预测

融合负荷预测与分布式电源出力数据，通过潮流计算预测并网点电压。当预测午间光伏大发时段电压偏差率将达 + 8.5%（超阈值 + 7%）时，提前调度用户侧储能充电（吸收无功功率），使电压偏差率控制在 + 5.2% 以内。

（二）优化源荷协同调度

分布式电源消纳优化

基于日级负荷预测曲线（如预测居民负荷晚峰 18:00-22:00 达峰值），结合光伏 / 风电出力特性，制定 “负荷 - 电源” 匹配策略：午间光伏大发时（11:00-15:00），调度商业空调负荷提升用电功率（消纳光伏盈余）；夜间风电出力高峰时（23:00 - 次日 5:00），引导电动汽车 V2G 充电（消纳风电），某试点区域分布式电源就地消纳率提升 28%。