【负荷预测】基于CNN-BiGRU的负荷预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

在电力系统的高效运行和智能化管理中，负荷预测的准确性是确保电力供需平衡、优化资源配置的核心前提。电力负荷受时间周期、气象变化、社会活动等多重因素影响，呈现出复杂的时空关联性和非线性特征。传统的预测方法以及单一的深度学习模型在处理这类数据时，往往难以全面捕捉数据中的关键特征，导致预测精度受限。

卷积神经网络（CNN）凭借其强大的局部特征提取能力，能够有效捕捉数据中的空间相关性；双向门控循环单元（BiGRU）则擅长处理时序数据，可同时利用历史和未来的上下文信息，挖掘序列中的长期依赖关系。将 CNN 与 BiGRU 相结合构建的 CNN-BiGRU 模型，能够充分发挥两者的优势，既通过 CNN 提取负荷数据中的局部关键特征，又借助 BiGRU 捕捉时序动态变化，为提高负荷预测精度提供了新的有效途径。

CNN-BiGRU 模型原理

CNN 原理

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成，其核心是卷积操作和池化操作：

• 卷积层：通过多个卷积核对输入数据进行滑动卷积，提取数据的局部特征。卷积核相当于一个特征检测器，每个卷积核专注于捕捉某一种特定的局部模式。对于负荷数据，卷积操作可以有效提取相邻时间段内的负荷变化特征，如短期的波动趋势、突变点等。

• 池化层：通常位于卷积层之后，用于对卷积层提取的特征进行降维，减少数据量和计算复杂度，同时增强特征的鲁棒性。常用的池化方式有最大池化和平均池化，最大池化保留局部区域内的最大值，突出显著特征；平均池化则取局部区域的平均值，保留整体趋势。

BiGRU 原理

BiGRU 由前向 GRU 和后向 GRU 组成，GRU 是 LSTM 的简化版本，通过更新门和重置门控制信息的流动，有效解决了 RNN 在处理长序列时的梯度消失问题：

• 更新门：决定保留多少上一时刻的隐藏状态到当前时刻，同时接收当前输入信息，更新当前隐藏状态。

• 重置门：控制忽略多少上一时刻的隐藏状态，以便更好地融入当前输入信息，生成候选隐藏状态。

前向 GRU 按照时间顺序处理序列数据，捕捉从过去到现在的时序依赖；后向 GRU 则逆时间顺序处理数据，捕捉从未来到现在的时序依赖。将两者在每个时间步的隐藏状态进行拼接，即可得到包含双向时序信息的特征表示。

CNN-BiGRU 模型结构

CNN-BiGRU 模型的结构通常包括输入层、CNN 特征提取模块、BiGRU 时序建模模块和输出层：

1. 输入层：接收预处理后的负荷数据及相关特征数据，将其转换为适合模型输入的格式，如二维矩阵（样本数 × 时间步 × 特征数）。

1. CNN 特征提取模块：由卷积层和池化层组成，对输入数据进行卷积操作，提取局部特征后，通过池化层降维，得到包含局部关键特征的序列数据。

1. BiGRU 时序建模模块：接收 CNN 输出的特征序列，通过前向和后向 GRU 挖掘序列中的双向时序依赖关系，输出包含全局时序特征的隐藏状态。

1. 输出层：通过全连接层将 BiGRU 的输出映射为最终的负荷预测值。

CNN-BiGRU 在负荷预测中的应用

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 曾囿钧,肖先勇,徐方维,等.基于CNN-BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法[J].中国电力, 2021, 54(9):7.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202003035.

[2] 黄宇,顾智勇,李永玲,等.基于时间模式注意力机制的CNN-BiGRU短期负荷预测[J].华北电力大学学报（自然科学版）, 2023, 50(6):11-20.DOI:10.3969/j.ISSN.1007-2691.2023.06.02.

[3] 电气工程.基于ISSA优化CNN-BiGRU-Self Attention的短期电力负荷预测研究[D]. 2024.

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