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

matlab科研社

于 2025-06-21 21:28:24 发布

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文章标签： cnn python 人工智能

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🔥 内容介绍

在智能电网建设不断推进的背景下，电力负荷的精准预测成为保障电网稳定运行、实现能源高效调度的核心任务。传统预测方法在面对非线性、波动性强的负荷数据时，往往难以满足高精度需求。而基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）与注意力机制（Attention）融合的 VMD-CNN-BiLSTM-Attention 模型，通过集成多种前沿技术的优势，为电力负荷预测开辟了新路径。

一、核心技术原理

1.1 变分模态分解（VMD）

变分模态分解是一种自适应信号处理算法，其通过构建变分模型，将复杂的原始信号分解为多个有限带宽的模态分量，每个模态都对应特定的频率特征。在电力负荷预测中，负荷数据包含日周期波动、季节性变化等多频成分，VMD 能有效分离这些不同特性的信号，降低数据复杂度，使后续模型聚焦于更清晰的子序列特征，为准确预测奠定基础。

1.2 卷积神经网络（CNN）

CNN 凭借卷积层与池化层的独特架构，在特征提取领域表现卓越。卷积层利用卷积核在数据中滑动扫描，自动提取局部特征模式；池化层则对数据进行降维，减少计算量的同时保留关键信息。应用于负荷预测时，CNN 可敏锐捕捉负荷时间序列中的局部趋势变化，挖掘数据中隐含的短期关联特征。

1.3 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 是对传统 LSTM 的改进，它由两个方向相反的 LSTM 网络组成，能够同时从正向和反向对序列数据进行处理。传统 LSTM 仅能利用过去信息预测未来，而 BiLSTM 可综合过去与未来的双向信息，更全面地捕捉数据的时间依赖关系，尤其在处理长序列电力负荷数据时，能更精准地把握负荷变化趋势，有效提升预测准确性。

1.4 注意力机制（Attention）

注意力机制模拟人类注意力分配的原理，使模型在处理数据时，能够自动聚焦于关键信息。在负荷预测中，电力负荷受天气、日期类型等多种因素影响，不同因素在不同时段对负荷的影响程度不同。注意力机制可根据数据特征，为不同时间步和特征赋予相应权重，让模型更关注对预测结果影响较大的关键数据，从而提高模型的预测精度和鲁棒性。

二、VMD-CNN-BiLSTM-Attention 模型优势与架构

2.1 优势分析

该模型深度融合四项技术优势。VMD 预处理数据，降低复杂性；CNN 提取局部特征，捕捉短期变化；BiLSTM 双向学习序列信息，把握长期趋势；注意力机制动态分配权重，聚焦关键数据。多技术协同，使模型既能处理复杂信号，又能精准挖掘数据特征，显著提升负荷预测的准确性与稳定性，有效应对负荷数据的非线性与不确定性。

2.2 模型架构

首先，利用 VMD 将原始负荷数据分解为多个模态分量；接着，各模态分量分别输入 CNN，经卷积与池化操作提取局部特征；随后，CNN 输出的特征向量传入 BiLSTM，双向网络学习序列的前后向信息；最后，引入注意力机制，对 BiLSTM 输出的特征进行加权处理，突出关键信息，将加权后的特征整合，得到最终的负荷预测结果。