【负荷预测】基于Seq2seq、RNN、Wavenet、Tcn、Bert、Transformer、Informer的负荷预测研究附Python代码

原创于 2025-07-24 10:15:36 发布 · 728 阅读

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🔥 内容介绍

在电力系统的高效运行、能源的合理调配以及电力市场的稳定发展中，负荷预测扮演着不可或缺的角色。随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，多种先进算法被应用于负荷预测领域。Seq2seq、RNN、Wavenet、Tcn、Bert、Transformer、Informer 等算法凭借各自独特的优势，为提高负荷预测的精度和效率提供了多样化的解决方案。

相关算法基础

Seq2seq 算法

Seq2seq（Sequence-to-Sequence）是一种基于编码器 - 解码器结构的序列转换模型。编码器将输入序列映射为一个固定长度的上下文向量，解码器则根据该上下文向量生成输出序列。

在负荷预测中，输入序列可以是历史负荷数据及相关影响因素序列，输出序列则是未来的负荷预测序列。这种结构适用于处理输入和输出序列长度不同的场景，例如通过过去一周的负荷数据预测未来三天的负荷，能够较好地捕捉序列之间的映射关系。

RNN 算法

RNN（循环神经网络）是一种专门用于处理序列数据的神经网络，其特点是网络中存在循环连接，使得信息能够在序列的不同时间步之间传递。

然而，传统的 RNN 在处理长序列数据时，容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，导致难以捕捉长期依赖关系。但在负荷预测中，对于短期的负荷波动，如小时级的负荷变化，RNN 仍能发挥一定作用，可捕捉相邻时间步之间的负荷关联。

Wavenet 算法

Wavenet 是一种基于全卷积神经网络的模型，通过堆叠多个膨胀卷积层来扩大感受野，能够捕捉长距离的依赖关系，同时保持较高的计算效率。

其核心是膨胀卷积，即卷积核在输入数据上的步长大于 1，使得每个卷积操作能够覆盖更大范围的输入区域。在负荷预测中，Wavenet 可以有效捕捉负荷数据中的多尺度特征，无论是短期的快速波动还是长期的趋势变化，都能较好地刻画，例如能同时捕捉一天内的负荷峰谷变化和季节性的负荷趋势。

Tcn 算法

Tcn（时间卷积网络）结合了卷积神经网络和循环神经网络的优势，通过因果卷积和膨胀卷积，确保了网络的时序特性，同时能够捕捉长序列依赖关系。

因果卷积保证了预测只依赖于过去的信息，符合负荷预测的时序要求；膨胀卷积则让网络在不增加参数的情况下扩大感受野。Tcn 在处理负荷数据时，能够并行计算，提高训练速度，且对长序列的处理能力较强，适合大规模的负荷预测任务。

Bert 算法

Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 的预训练语言模型，采用双向 Transformer 编码器，能够生成上下文相关的词嵌入。

将其应用于负荷预测时，可将负荷相关的序列数据（如历史负荷、气象数据等）视为 “语言” 序列，通过预训练和微调的方式，让模型学习到负荷数据中的深层特征和上下文关联。例如，能理解不同季节、不同天气下负荷数据之间的潜在联系。

Transformer 算法

Transformer 完全基于自注意力机制，摆脱了循环神经网络的序列依赖，能够并行处理序列数据，大大提高了训练效率。

自注意力机制允许模型在处理序列中每个位置时，关注到序列中的其他相关位置，从而捕捉全局依赖关系。在负荷预测中，Transformer 可以同时关注不同时间段的负荷数据以及各种影响因素之间的关联，例如能综合考虑过去数月的负荷趋势、节假日安排和气象变化等多方面因素对未来负荷的影响。

Informer 算法

Informer 是针对长序列时间序列预测（LSTF）问题设计的模型，解决了 Transformer 在处理长序列时存在的计算效率低、内存占用大等问题。

它通过 ProbSparse 自注意力机制减少了注意力计算的复杂度，同时引入自注意力蒸馏机制压缩模型规模。在负荷预测中，尤其是长期负荷预测（如年度、季度负荷预测），Informer 能够高效地处理海量的历史负荷数据和多维度影响因素，精准预测未来较长时间的负荷趋势。

各算法在负荷预测中的应用优势

Seq2seq 的优势

Seq2seq 的编码器 - 解码器结构使其在处理可变长度的输入和输出序列时具有灵活性，非常适合多步负荷预测场景。例如，当需要根据不同长度的历史数据预测不同时长的未来负荷时，Seq2seq 能灵活适配，有效捕捉输入序列到输出序列的复杂映射关系。

RNN 的优势

尽管存在处理长序列的局限性，但 RNN 结构简单，计算量较小，在短期负荷预测中，对于捕捉相邻时间步之间的即时依赖关系具有一定优势，适合对实时性要求较高、数据序列较短的场景。

Wavenet 的优势

Wavenet 的膨胀卷积结构使其能够在不增加参数的情况下扩大感受野，能同时捕捉负荷数据中的局部细节和全局趋势。对于具有明显多尺度特征的负荷数据，如既有小时级的波动，又有周级、月级的周期变化，Wavenet 能精准刻画这些特征。

Tcn 的优势

Tcn 的因果卷积确保了预测的时序合理性，膨胀卷积使其能捕捉长序列依赖，同时并行计算的特性提高了训练和预测速度。在处理大规模负荷数据时，Tcn 能在保证预测精度的同时，满足高效处理的需求。

Bert 的优势

Bert 的双向预训练机制使其能够学习到负荷数据中深层的上下文特征，对于融合多源异构数据（如文本形式的节假日信息、气象描述等）具有优势，能将这些非结构化数据转化为有价值的特征用于负荷预测。

Transformer 的优势

Transformer 的自注意力机制使其能够捕捉全局依赖关系，不受序列长度的限制，能综合考虑所有相关因素对负荷的影响。在处理多维度、长序列的负荷数据时，Transformer 能全面挖掘数据中的潜在关联，提高预测精度。

Informer 的优势

Informer 专为长序列预测设计，解决了传统 Transformer 的效率问题，在长期负荷预测中表现出色。能高效处理海量历史数据，精准预测未来较长时间的负荷变化，为电力系统的长期规划提供可靠依据。

基于上述算法的负荷预测研究步骤

数据收集与预处理

收集的数据集包括历史负荷数据（小时级、日级、月级等不同粒度的数据）、气象数据（温度、湿度、风速、降水量等）、节假日信息、经济指标（GDP、人口数量、工业产值等）、用电政策等。数据来源可包括电力公司数据库、气象部门官网、统计年鉴等。

预处理步骤如下：对于缺失值，根据数据特点采用插值法（线性插值、样条插值等）或基于机器学习的方法（如 KNN 填充）进行填补；对于异常值，通过绘制箱线图、计算 Z-score 等方法识别，并结合实际情况进行修正或剔除；对 categorical 特征（如节假日类型、天气状况）进行编码（独热编码、标签编码等）；将所有数据标准化或归一化到统一区间，消除量纲影响；最后，根据不同算法的输入要求，将数据构造成相应的序列形式，并划分为训练集、验证集和测试集。

模型构建与训练

针对不同的算法，分别构建相应的负荷预测模型：

对于 Seq2seq，设计合适的编码器和解码器结构，编码器可采用 RNN 或 LSTM，解码器同样可选用类似结构，确定隐藏层维度等参数。

对于 RNN，确定隐藏层单元数量、层数等参数，构建简单的循环神经网络结构。

对于 Wavenet，设置膨胀率、卷积核大小、卷积层数等参数，堆叠膨胀卷积层构建模型。

对于 Tcn，设计因果卷积层和膨胀卷积层的组合，确定卷积核数量、膨胀率等参数。

对于 Bert，将负荷相关序列数据转化为适合 Bert 输入的 token 形式，利用预训练模型进行微调，设置微调时的学习率、迭代次数等参数。

对于 Transformer，确定编码器和解码器的层数、多头注意力的头数、隐藏层维度等参数。

对于 Informer，设置 ProbSparse 自注意力的相关参数、自注意力蒸馏的层数等。

训练模型时，选择合适的损失函数（如均方误差 MSE、平均绝对误差 MAE 等）和优化器（如 Adam、SGD 等），利用训练集进行模型参数更新，通过验证集监控模型性能，防止过拟合，根据验证集表现调整模型参数。

模型评估与优化

使用测试集对训练好的各模型进行评估，采用平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标衡量预测精度。

针对各模型的不足进行优化：对于 Seq2seq，可引入注意力机制提升解码器对编码器上下文向量的利用效率；对于 RNN，可结合其他算法（如与 LSTM 结合）改善长序列处理能力；对于 Wavenet 和 Tcn，可优化卷积核大小和膨胀率设置，提升特征捕捉能力；对于 Bert，可增加预训练数据量或调整微调策略；对于 Transformer，可采用稀疏注意力等方法降低计算复杂度；对于 Informer，进一步优化 ProbSparse 自注意力机制的参数设置。

应用场景与未来展望

应用场景