【负荷预测】基于BiTCN-GRU的负荷预测研究附Python代码

原创于 2025-05-30 23:49:48 发布 · 847 阅读

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#gru #python #深度学习

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🔥 内容介绍

本研究针对电力负荷的复杂性和不确定性，提出一种基于双向时序卷积网络（BiTCN）与门控循环单元（GRU）结合的负荷预测模型。通过分析 BiTCN 和 GRU 的结构特点与工作原理，构建 BiTCN-GRU 混合模型，利用 BiTCN 提取负荷数据的局部特征，GRU 捕捉数据的长期依赖关系。经实际数据验证，该模型相比传统方法和单一模型，在负荷预测精度上有显著提升，为电力系统的高效运行与优化调度提供有力支持。

一、引言

随着电力系统规模不断扩大和用电需求日益多样化，准确的负荷预测成为保障电力系统安全稳定运行、合理安排发电计划以及优化资源配置的关键环节。电力负荷受天气变化、节假日、经济活动等多种因素影响，呈现出复杂的非线性和动态变化特征，传统的负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析等，在处理这类复杂数据时存在局限性，难以满足高精度预测需求。

近年来，深度学习在时间序列预测领域展现出强大的能力，多种网络模型被应用于负荷预测。时序卷积网络（TCN）通过因果卷积和扩张卷积，能够有效处理长序列数据，双向结构的 BiTCN 可从正反向两个方向提取数据特征；门控循环单元（GRU）作为循环神经网络（RNN）的改进版本，通过门控机制解决了传统 RNN 梯度消失和爆炸问题，能更好地捕捉数据的长期依赖关系。将 BiTCN 与 GRU 相结合，有望充分发挥二者优势，更精准地进行电力负荷预测。

二、BiTCN 与 GRU 模型原理

2.1 BiTCN 模型结构与原理

BiTCN 由正向 TCN 和反向 TCN 组成。TCN 采用因果卷积，确保当前时刻的输出仅依赖于过去时刻的输入，符合时间序列的因果关系；通过扩张卷积增加网络的感受野，在不增加过多参数的情况下处理长序列数据。正向 TCN 从序列起始端向末端进行卷积操作，反向 TCN 则从末端向起始端处理，二者输出拼接后，能够全面提取数据在不同方向上的局部特征和模式，增强模型对数据特征的表达能力。

2.2 GRU 模型结构与原理

GRU 单元包含更新门和重置门。更新门决定上一时刻的隐藏状态有多少信息被保留到当前时刻；重置门控制当前输入与上一时刻隐藏状态的结合程度。当更新门接近 1 时，上一时刻隐藏状态大部分被保留，适合捕捉数据的长期依赖关系；重置门可控制遗忘历史信息的程度，有助于处理数据中的动态变化。这种门控机制使 GRU 能够有效处理长序列数据，避免梯度问题，在时间序列建模中表现出色。

三、基于 BiTCN-GRU 的负荷预测模型构建

3.1 数据预处理

收集某地区历史电力负荷数据，同时获取相关影响因素数据，如温度、湿度、节假日等。对原始数据进行缺失值处理，采用均值填充或插值法填补缺失数据；进行归一化操作，将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间，以加快模型训练速度和提高训练稳定性。将处理后的数据按一定比例划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、参数调整和性能评估。

3.2 模型架构设计

将 BiTCN 与 GRU 进行串联，首先让预处理后的负荷数据及相关特征数据通过 BiTCN 层，提取数据在不同方向上的局部特征和模式；BiTCN 的输出作为 GRU 的输入，利用 GRU 的门控机制捕捉数据的长期依赖关系；最后通过全连接层将 GRU 的输出映射到预测的负荷值，完成整个预测过程。在模型构建过程中，合理设置 BiTCN 的卷积层数、卷积核大小、扩张因子，以及 GRU 的单元数量等超参数。

3.3 模型训练与优化

选择均方误差（MSE）作为损失函数，衡量预测负荷值与真实负荷值之间的误差。采用 Adam 优化器对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数，使损失函数最小化。在训练过程中，利用验证集对模型进行监控，调整超参数，防止模型过拟合，确保模型具有良好的泛化能力。

四、实验设计与结果分析

4.1 实验数据

实验采用某地区连续一年的日电力负荷数据及对应的气象数据、节假日信息等。将前 9 个月数据作为训练集和验证集，后 3 个月数据作为测试集。数据涵盖了不同季节、工作日与节假日等多种场景下的负荷变化情况，具有典型性和代表性。

4.2 对比模型

为验证 BiTCN-GRU 模型的有效性，选取传统的 ARIMA 模型，以及单一的 BiTCN 模型、GRU 模型作为对比模型。ARIMA 是经典的时间序列预测方法，BiTCN 和 GRU 则代表深度学习中不同类型的时间序列处理模型。

4.3 评价指标

采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评价指标。RMSE 反映预测值与真实值之间误差的总体波动程度，MAE 衡量预测误差的平均大小，MAPE 以百分比形式表示预测误差的相对大小，能够直观体现预测的准确性。

4.4 实验结果

实验结果显示，BiTCN-GRU 模型在 RMSE、MAE 和 MAPE 指标上均优于 ARIMA 模型、BiTCN 模型和 GRU 模型。相比传统 ARIMA 模型，BiTCN-GRU 模型能够更好地处理负荷数据的非线性和动态变化特征；与单一模型相比，BiTCN-GRU 结合了二者优势，在捕捉数据局部特征和长期依赖关系上表现更出色，从而实现了更高的预测精度。

五、结论与展望

本研究成功构建了基于 BiTCN-GRU 的电力负荷预测模型，通过实验验证了该模型在负荷预测中的有效性和优越性。然而，模型仍有改进空间，如进一步优化 BiTCN 和 GRU 的结构和参数，探索引入注意力机制增强模型对关键特征的关注，结合更多影响因素数据提升模型适应性等。未来研究将围绕这些方向展开，以推动负荷预测技术的发展，为电力系统的智能化运行提供更有力的支持。