【负荷预测】基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力系统负荷预测算法附Matlab代码

原创于 2025-07-04 11:11:34 发布 · 228 阅读

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#lstm #网络 #算法

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🔥 内容介绍

电力系统负荷预测是保障电网稳定运行与经济调度的关键环节。传统负荷预测方法在处理复杂多变的负荷数据时存在一定局限性，长短记忆网络（LSTM）虽能有效处理时序数据，但初始参数设置影响预测精度。本文提出基于遗传算法（GA）优化 LSTM 的电力系统负荷预测算法，利用 GA 的全局寻优能力，对 LSTM 的关键参数进行优化，构建 GA-LSTM 预测模型。通过实际电力负荷数据进行实验，与传统 LSTM 及其他预测算法对比，验证该算法在预测精度和稳定性方面的优势，为电力系统负荷预测提供更可靠的技术支持。

一、引言

在电力系统运行过程中，准确的负荷预测能够帮助电力企业合理安排发电计划、优化资源配置，降低运行成本，同时保障电力供应的稳定性与可靠性。随着经济社会的快速发展，电力负荷受多种因素影响，呈现出复杂的非线性和时变性特征，如天气变化、节假日、用户用电习惯等，这对负荷预测的准确性提出了更高要求。

长短记忆网络（LSTM）作为递归神经网络（RNN）的一种改进模型，通过引入门控机制，有效解决了 RNN 在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题，在时间序列预测领域得到广泛应用。然而，LSTM 模型的预测性能在很大程度上依赖于初始参数的设置，如学习率、隐藏层神经元数量等，不合理的参数设置会导致模型陷入局部最优，影响预测精度。遗传算法（GA）是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，能够在复杂的参数空间中寻找最优解。将遗传算法与 LSTM 相结合，利用 GA 对 LSTM 的参数进行优化，有望提高电力系统负荷预测的准确性和稳定性。

二、LSTM 与 GA 算法原理

2.1 LSTM 网络原理

2.2 遗传算法原理

遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，在参数空间中搜索最优解。其主要步骤如下：

编码：将待优化的参数编码成基因串的形式，常用的编码方式有二进制编码和实数编码。在 LSTM 参数优化中，可采用实数编码，将学习率、隐藏层神经元数量等参数直接编码为实数基因。

初始化种群：随机生成一定数量的个体（基因串）组成初始种群，每个个体代表一组 LSTM 模型的参数设置。

适应度函数计算：根据个体对应的 LSTM 模型在训练数据上的预测误差，定义适应度函数，用于评估个体的优劣。通常，预测误差越小，适应度值越高。

选择操作：依据适应度值，采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法，从当前种群中选择较优的个体进入下一代种群。

交叉操作：对选择出的个体进行交叉操作，通过交换部分基因，生成新的个体，增加种群的多样性。

变异操作：以一定的变异概率对个体的基因进行随机变异，避免算法陷入局部最优。

迭代更新：重复步骤 3 - 6，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度值收敛），此时种群中适应度值最高的个体对应的参数即为优化后的参数。

三、GA-LSTM 电力系统负荷预测算法构建

3.1 模型结构设计

基于 GA-LSTM 的电力系统负荷预测模型主要由数据预处理模块、GA 优化模块和 LSTM 预测模块组成。数据预处理模块负责对原始电力负荷数据进行清洗、归一化等处理，以提高数据质量和模型训练效率；GA 优化模块通过遗传算法对 LSTM 模型的关键参数进行优化；LSTM 预测模块利用优化后的参数构建 LSTM 网络，对电力负荷进行预测。

3.2 参数优化过程

3.3 负荷预测流程

数据采集与预处理：收集历史电力负荷数据以及相关影响因素数据（如温度、湿度、日期类型等），对数据进行缺失值处理、异常值剔除，并采用归一化方法将数据映射到 [0, 1] 区间。

GA 优化 LSTM 参数：利用遗传算法对 LSTM 模型的参数进行优化，得到最优参数。

构建 LSTM 模型：根据优化后的参数，构建 LSTM 网络模型，并将预处理后的数据划分为训练集和测试集。

模型训练与预测：使用训练集对 LSTM 模型进行训练，调整模型参数，使模型在训练集上达到较好的拟合效果；然后使用测试集对训练好的模型进行预测，得到电力负荷预测结果。

结果评估：采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标对预测结果进行评估，分析模型的预测性能。

四、结论

本文提出的基于 GA-LSTM 遗传优化长短记忆网络的电力系统负荷预测算法，将遗传算法与 LSTM 相结合，通过遗传算法对 LSTM 的参数进行优化，有效提高了负荷预测的准确性和稳定性。实验结果表明，与传统 LSTM 算法、SVR 算法和 BP 神经网络算法相比，GA-LSTM 算法在预测精度上具有显著优势，能够更好地适应电力负荷数据的复杂特性。

然而，该算法仍存在一些可改进之处。未来可进一步研究如何结合更多的负荷影响因素，如实时电价、用户行为模式等，完善预测模型；同时，探索更高效的优化算法或改进遗传算法的操作策略，提高算法的计算效率和收敛速度，以满足电力系统实时负荷预测的需求。