负荷预测 | Matlab基于CNN-LSTM-Attention多变量时间序列多步预测

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🔥 内容介绍

一、引言

电力负荷预测是电力系统运行和管理中至关重要的环节，其准确性直接影响到电力系统的安全、经济和可靠运行。随着电力系统规模的不断扩大和结构的日益复杂，传统预测方法难以满足现代电力系统对预测精度和实时性的要求。近年来，深度学习技术在电力负荷预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和长短记忆网络(LSTM)成为研究热点。

CNN擅长提取空间特征，而LSTM擅长处理时间序列数据，二者的结合可以有效地捕捉负荷数据中的时间和空间特征。然而，传统的CNN-LSTM模型往往忽视了不同时间步长对预测结果的贡献差异，导致模型的预测精度有限。为了解决这一问题，本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络模型 (CNN-LSTM-Attention) 来实现电力负荷数据的多输入单输出回归预测。

二、模型结构

该模型主要由三个部分组成: 卷积神经网络层 (CNN)，长短记忆网络层 (LSTM) 和注意力机制层。

卷积神经网络层 (CNN): CNN层用于提取负荷数据中的空间特征。通过卷积操作，CNN可以学习不同时间步长之间存在的局部相关性，并提取出关键的特征信息。
长短记忆网络层 (LSTM): LSTM层用于捕捉负荷数据中的时间特征。LSTM可以有效地解决传统RNN网络存在的梯度消失问题，从而更好地学习长时依赖关系，并对历史负荷数据进行预测。
注意力机制层: 注意力机制层用于为不同的时间步长分配不同的权重，突出对当前预测结果影响较大的时间步长。该机制可以有效地提高模型的预测精度，尤其是在存在大量历史数据时。

三、模型训练

模型训练采用反向传播算法，通过最小化损失函数来更新模型参数。损失函数采用均方误差 (MSE) 函数，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。

四、模型评估

模型评估采用常用的评估指标，包括均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE)。

五、数据分析

本文采用某地区真实电力负荷数据进行模型训练和评估。数据包含多个时间步长的历史负荷数据，以及与负荷相关的其他特征，例如天气数据、节假日信息等。

六、实验结果

实验结果表明，本文提出的CNN-LSTM-Attention模型在负荷数据预测方面取得了较好的效果。与传统CNN-LSTM模型相比，该模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力。

七、结论

本文提出的CNN-LSTM-Attention模型可以有效地提取负荷数据中的时间和空间特征，并通过注意力机制突出对预测结果影响较大的时间步长，从而提高模型的预测精度。该模型在电力负荷预测领域具有广泛的应用前景。

八、未来展望

研究更加有效的特征提取方法，例如引入多尺度卷积或稀疏编码技术，以更好地捕捉负荷数据的复杂特征。
研究更先进的注意力机制，例如自注意力机制或多头注意力机制，以提高模型的预测精度。
探索将该模型应用于其他时间序列预测问题，例如风力发电预测、交通流量预测等。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);