【负荷预测】基于CNN-BiLSTM的负荷预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

在电力系统的稳定运行和智能化发展进程中，负荷预测是实现电力资源合理配置、保障电网安全经济运行的关键环节。电力负荷的变化受到时间周期、气象条件、社会活动、经济发展等多种因素的综合影响，呈现出复杂的非线性、非平稳性和时序相关性特征。传统的预测方法以及单一的深度学习模型在处理这类复杂数据时，往往难以全面捕捉数据中的关键信息，导致预测精度难以满足实际需求。

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和局部模式；双向长短期记忆网络（BiLSTM）则在处理时序数据方面表现出色，能够同时利用历史和未来的上下文信息，挖掘序列中的长期双向时序依赖关系。将 CNN 与 BiLSTM 相结合构建的 CNN-BiLSTM 模型，能够充分发挥两者的优势，实现对负荷数据中局部特征和全局时序特征的有效融合，为提高负荷预测精度提供了有力的技术支撑。

CNN-BiLSTM 模型原理

CNN 原理

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层构成，其核心在于通过卷积操作提取数据的局部特征：

• 卷积层：由多个卷积核组成，通过卷积核对输入数据进行滑动计算，每个卷积核专注于捕捉一种特定的局部特征模式。对于负荷数据，卷积操作能够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、突变点等局部细节信息。

• 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处理。常用的池化方式包括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，从而减少数据量和计算复杂度，增强特征的鲁棒性。

BiLSTM 原理

BiLSTM 由前向 LSTM 和后向 LSTM 组成，LSTM 通过输入门、遗忘门和输出门三种门控机制来控制信息的流动和记忆，有效解决了传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题：

• 遗忘门：决定从细胞状态中丢弃哪些信息，通过 sigmoid 函数输出 0 到 1 之间的值，0 表示完全遗忘，1 表示完全保留。

• 输入门：负责决定哪些新信息被存放到细胞状态中，由 sigmoid 函数和 tanh 函数共同作用，sigmoid 函数确定更新哪些值，tanh 函数生成候选值。

• 输出门：控制从细胞状态中输出哪些信息，sigmoid 函数确定输出的比例，tanh 函数处理细胞状态后与 sigmoid 函数的输出相乘，得到当前时刻的隐藏状态。

前向 LSTM 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关系；后向 LSTM 则逆时间顺序处理数据，捕捉从未来到现在的时序依赖关系。将两者在每个时间步的隐藏状态进行拼接，能够得到包含双向时序信息的特征表示，更全面地反映序列数据的动态变化。

CNN-BiLSTM 模型结构

CNN-BiLSTM 模型的结构主要包括输入层、CNN 特征提取模块、BiLSTM 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，如三维矩阵（样本数 × 时间步 × 特征数），其中时间步表示序列的长度，特征数包括负荷及各种影响因素的特征。

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，通过池化层进行降维，得到包含局部关键特征的序列数据，为后续的时序建模提供更有效的输入。

1. BiLSTM 时序建模模块：接收 CNN 输出的特征序列，通过前向和后向 LSTM 挖掘序列中的双向长期时序依赖关系，输出包含全局时序特征的隐藏状态，从而更深入地理解负荷数据的时序变化规律。

1. 输出层：通过全连接层将 BiLSTM 的输出映射为最终的负荷预测值，实现从特征到预测结果的转换。

CNN-BiLSTM 在负荷预测中的应用

模型训练与预测

1. 数据集划分：将构建好的样本集按照一定的比例（如 7:2:1）划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型参数的学习和优化，验证集用于调整模型的超参数（如卷积核大小、卷积核数量、BiLSTM 单元数量、学习率、训练轮数等），测试集用于评估模型的最终预测性能。

1. 模型构建：搭建 CNN-BiLSTM 模型的网络结构，确定各层的参数设置。卷积层需要确定卷积核的数量、大小、步长等参数；池化层需要设置池化窗口的大小和步长；BiLSTM 层需要确定隐藏单元的数量、层数、 dropout 率等参数；输出层根据预测目标设置神经元的数量（如单步预测设置 1 个神经元）。

1. 模型训练：选择合适的损失函数和优化器对模型进行训练。在负荷预测中，常用的损失函数为均方误差（MSE），优化器可采用 Adam 优化器。通过反向传播算法不断调整模型的参数，使模型的预测值尽可能接近实际负荷值。在训练过程中，利用验证集监控模型的损失变化，采用早停法防止模型过拟合，即当验证集的损失连续多轮不再下降时，停止模型训练，以保证模型具有良好的泛化能力。同时，还可以引入 L2 正则化等方法，进一步约束模型参数，提高模型的稳定性。

1. 模型预测：将测试集输入到训练好的 CNN-BiLSTM 模型中，得到负荷预测结果。采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等评价指标对预测结果进行评估，并与单一的 CNN 模型、BiLSTM 模型、LSTM 模型等进行对比分析，验证 CNN-BiLSTM 模型的优越性。

CNN-BiLSTM 在负荷预测中的优势

1. 特征提取能力强：CNN 能够有效捕捉负荷数据中的局部特征，如短期的负荷波动、突变等细节信息，为模型提供丰富的局部特征基础；BiLSTM 则能够深入挖掘序列中的长期双向时序依赖关系，全面把握负荷数据的整体变化趋势，两者结合实现了对负荷数据特征的全面提取。

1. 时序建模效果好：BiLSTM 的双向结构能够同时利用历史和未来的上下文信息，相比单向 LSTM 等模型，能够更准确地捕捉负荷数据中的时序相关性，尤其是对于具有复杂周期性（如日周期、周周期、季节周期）的负荷数据，表现出更好的时序建模能力。

1. 抗干扰能力较强：CNN 的池化操作能够降低噪声对特征提取的影响，减少无关信息的干扰；BiLSTM 的门控机制能够有效过滤冗余信息，使模型在数据存在一定噪声或波动的情况下，仍然能够保持较好的预测性能。

1. 适应多源数据融合：模型能够同时处理负荷数据和多种外部特征数据（如气象数据、时间特征等），通过 CNN 和 BiLSTM 的协同作用，实现多源信息的有效融合，充分利用各种因素对负荷的影响，提高预测精度。

CNN-BiLSTM 在负荷预测中面临的挑战

1. 模型结构复杂：CNN 和 BiLSTM 的结合使得模型包含较多的参数和层次，导致模型的计算复杂度较高，训练时间较长，对硬件设备（如 GPU）的性能要求较高，在处理大规模负荷数据时，可能会面临效率低下的问题。

1. 超参数调优困难：模型的性能受到众多超参数的影响，如卷积核的大小和数量、BiLSTM 的隐藏单元数量、学习率、训练轮数等，这些超参数的选择没有统一的标准，主要依靠经验和大量的实验进行调整，增加了模型应用的难度和成本。

1. 对长序列数据处理能力有限：虽然 BiLSTM 能够缓解长序列数据训练时的梯度问题，但对于超长期负荷预测（如年度、季度负荷预测），由于序列长度过长，模型仍然可能难以有效捕捉极长周期的依赖关系，导致预测精度下降。

1. 模型可解释性差：作为一种深度学习模型，CNN-BiLSTM 的内部工作机制复杂，特征转换和决策过程难以用直观的方式解释，属于 “黑箱” 模型，在一些对模型可解释性要求较高的场景（如电力系统调度决策）中，应用受到一定限制。

优化方向

1. 模型轻量化设计：通过模型压缩技术（如参数剪枝、量化、知识蒸馏等）减少模型的参数数量和计算量，在保证预测精度的前提下，提高模型的训练和推理速度，降低对硬件设备的要求，使其更适用于实际工程应用。

1. 超参数自动优化：结合智能优化算法（如贝叶斯优化、遗传算法、粒子群优化等），实现对模型超参数的自动寻优，减少人工调参的工作量和主观性，提高模型的性能和稳定性。

1. 引入注意力机制：在 BiLSTM 层之后引入注意力机制，使模型能够自动关注对负荷预测结果影响较大的时间步和特征，增强模型对关键信息的敏感性，进一步提高预测精度。

1. 多任务学习融合：将短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测作为不同的任务进行多任务学习，通过任务之间的信息共享和协同训练，提升模型对不同时间尺度负荷变化规律的捕捉能力，提高模型的整体预测性能。

1. 增强模型可解释性：结合模型解释技术（如 LIME、SHAP 等）和可视化方法（如特征重要性可视化、注意力权重热力图等），分析模型的预测过程和关键影响因素，提高模型的可解释性，增强用户对模型的信任度，促进模型在实际场景中的应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 欧阳福莲,王俊,周杭霞.基于改进迁移学习和多尺度CNN-BiLSTM-Attention的短期电力负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(2):132-140.

[2] 吴小涛,袁晓辉,毛玉鑫,等.基于鹈鹕优化CNN-BiLSTM的电力负荷预测[J].水电能源科学, 2024, 42(8):209-212.

[3] 王耀辉,薛贵军,赵广昊.基于改进沙猫群算法优化CNN-BiLSTM的热负荷预测[J].现代电子技术, 2024, 47(14):20-29.

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