【负荷预测】基于BiGRU的负荷预测研究附Python代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着电力系统的快速发展和用电需求的多元化，电力负荷呈现出复杂的动态特性，受到气象条件、经济活动、居民生活习惯等多种因素的综合影响，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、电力市场运营的重要基础，能够提高电力资源的利用效率，降低发电成本，保障电网的安全稳定运行。

传统的负荷预测方法如时间序列分析、回归分析等，在处理复杂的负荷特性时往往存在精度不足的问题。近年来，深度学习方法在负荷预测中得到广泛应用，其中循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）在处理时序数据方面表现出色。门控循环单元（GRU）是 LSTM 的简化版本，通过更新门和重置门控制信息的流动，在保持较好性能的同时，减少了参数数量和计算复杂度。双向 GRU（BiGRU）由前向 GRU 和后向 GRU 组成，能够同时捕捉序列的过去到当前和未来到当前的依赖关系，更全面地挖掘时序特征。将 BiGRU 应用于负荷预测，有望在保证预测精度的同时提高计算效率，具有重要的研究价值。

二、BiGRU 模型原理与结构

（一）GRU（门控循环单元）

GRU 是为解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题而提出的，其结构相对 LSTM 更为简单，仅包含更新门和重置门两个门控机制。

更新门用于控制前一时刻的隐藏状态对当前时刻隐藏状态的影响程度，决定了需要保留多少过去的信息；重置门用于控制前一时刻隐藏状态被忽略的程度，决定了如何将新的输入信息与过去的信息相结合。通过这两个门控机制，GRU 能够有效捕捉时间序列的长期依赖关系，同时减少了参数数量，提高了训练速度。

在负荷预测中，GRU 能够处理负荷序列中的长期依赖，如不同季节、不同月份的负荷变化趋势，以及短期波动，如日内负荷的峰谷变化。

（二）BiGRU（双向门控循环单元）

BiGRU 由前向 GRU 和后向 GRU 组成，前向 GRU 从序列的起点开始，按照时间顺序处理输入数据，捕捉过去到当前的时间依赖关系；后向 GRU 从序列的终点开始，逆着时间顺序处理输入数据，捕捉未来到当前的时间依赖关系。

将前向 GRU 和后向 GRU 在每个时间步的输出进行拼接，得到包含双向时序信息的隐藏状态，能够更全面地反映负荷序列的动态特征。例如，在预测某一时刻的负荷时，前向 GRU 可以利用该时刻之前的负荷数据和气象信息，后向 GRU 可以利用该时刻之后的负荷数据（基于滑动窗口的序列构建），从而更准确地捕捉负荷的变化规律。

（三）BiGRU 在负荷预测中的适配性

负荷序列具有明显的时序特性，既包含长期的周期性变化（如工作日与周末的负荷差异、季节变化趋势），又包含短期的波动性（如日内负荷的峰谷波动）。BiGRU 的双向结构能够同时捕捉这些不同尺度的时序特征，前向 GRU 专注于学习历史数据中的趋势和规律，后向 GRU 则有助于捕捉序列中的反向依赖关系，如负荷变化的前兆特征。

与 LSTM 相比，BiGRU 的参数更少，计算效率更高，在处理大规模负荷数据时更具优势；与单向 GRU 相比，BiGRU 能够利用更多的时序信息，提高预测精度。因此，BiGRU 在负荷预测中具有良好的适配性。

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），确保样本的多样性和代表性，使模型能够适应复杂的负荷场景。