【负荷预测】基于 BiLSTM-Attention 的负荷预测研究附Python代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/149495215

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着电力系统的智能化发展和用电需求的多样化，电力负荷呈现出复杂的动态特性，受气象条件、经济活动、居民生活习惯等多种因素影响，具有强非线性、高波动性和时序依赖性。准确的负荷预测是电力系统经济调度、电网规划、电力市场交易的重要基础，能够提高电力资源配置效率，降低发电成本，保障电网安全稳定运行。

传统的负荷预测方法如回归分析、时间序列模型等，难以有效捕捉负荷序列中的长期依赖关系和复杂非线性特征。近年来，深度学习模型在负荷预测领域得到广泛应用，其中双向长短期记忆网络（BiLSTM）能够同时捕捉序列的前向和后向时间依赖，在处理时序数据方面表现出色。然而，BiLSTM 对所有时间步的特征同等对待，无法突出对预测结果更关键的信息。注意力机制（Attention）能够为不同时间步分配不同权重，聚焦重要特征，两者结合构建的 BiLSTM-Attention 模型，有望进一步提升负荷预测精度，具有重要的研究价值。

二、模型构建

（一）BiLSTM（双向长短期记忆网络）

BiLSTM 由前向 LSTM 和后向 LSTM 组成，能够同时利用序列的过去和未来信息，全面捕捉时间序列的双向依赖关系。

LSTM 通过输入门、遗忘门和输出门控制信息的流动，有效解决了传统循环神经网络在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题，适合捕捉长期依赖关系。在负荷预测中，前向 LSTM 从历史负荷数据中学习过去到当前的变化规律，如工作日的早高峰负荷增长趋势；后向 LSTM 则从未来数据（基于滑动窗口的序列构建，指窗口内当前时刻之后的数据）中捕捉当前到未来的关联特征，如晚高峰负荷的回落模式。两者的输出拼接后，能够更全面地刻画负荷序列的时序动态特征。

（二）Attention（注意力机制）

Attention 机制模拟人类注意力的选择性，通过计算序列中各时间步特征与预测目标的相关性，为不同时间步分配不同权重，使模型重点关注对预测结果影响较大的信息。

在负荷序列中，不同时间点的特征对预测的重要性存在显著差异。例如，预测次日 9 时的负荷时，当日 9 时、前一日 9 时的负荷数据以及同期的温度特征往往更关键；极端天气（如高温、寒潮）下的负荷特征也具有更高的参考价值。Attention 机制通过学习权重分布，增强关键时间步特征的影响，抑制无关或次要信息的干扰，从而提升模型的预测精度。

（三）模型结合方式

BiLSTM-Attention 模型采用串联结构。首先，将预处理后的多变量输入序列（包含负荷及相关影响因素，如温度、湿度、日期类型等）输入 BiLSTM 网络。

BiLSTM 对输入序列进行双向时序建模，前向和后向 LSTM 分别输出各时间步的隐藏状态，拼接后形成包含双向时序特征的隐藏状态序列。

然后，将该隐藏状态序列输入 Attention 层，计算每个时间步的注意力权重。权重计算基于隐藏状态与可学习参数的匹配度，通过 softmax 函数归一化后，得到各时间步的权重分布。

最后，将隐藏状态序列与注意力权重进行加权求和，得到融合关键信息的全局特征向量，经全连接层输出最终的负荷预测值。这种结构既保留了 BiLSTM 对时序依赖的捕捉能力，又通过 Attention 机制增强了关键特征的作用，实现了对负荷序列的精准建模。

三、数据集处理

（一）数据收集

本研究采用某城市配电网的历史负荷数据及相关影响因素数据。负荷数据为每小时有功功率（MW），时间跨度为 3 年，总记录条数为 [X] 条；影响因素包括温度（℃）、相对湿度（%）、降雨量（mm）、日期类型（工作日 / 周末 / 节假日）等。数据覆盖四季及不同天气状况（晴、雨、雪、极端高温 / 低温），确保样本的多样性，使模型能适应复杂的负荷场景。