独家原创 CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在用户侧储能参与辅助服务的场景中，精准的负荷预测是储能容量配置、充放电策略优化及经济效益最大化的核心前提。传统单一预测模型（如 ARIMA、单一 CNN 或 GRU）存在明显局限性：线性模型难以捕捉负荷的非线性波动特征，单一深度学习模型对长周期趋势的拟合能力不足，且易受极端天气、节假日用电模式变化等干扰因素影响，导致预测误差较大（平均绝对百分比误差 MAPE 常超 8%）。

针对上述问题，本研究提出CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost 组合预测模型：通过 CEEMDAN 实现负荷序列的多尺度分解，利用 CNN-GRU-GlobalAttention 捕捉序列的局部特征与长时依赖关系，结合 XGBoost 对分解后低频趋势分量的强拟合能力，形成 “分解 - 预测 - 融合” 的三级预测架构，旨在将用户侧日负荷预测 MAPE 降至 5% 以下，为储能系统优化运行提供可靠数据支撑。

二、组合预测模型的核心原理与架构

（一）模型整体框架

组合预测模型遵循 “数据预处理→多分量分解→分分量预测→结果融合” 的逻辑，具体架构如下：

1. 数据预处理层：对原始负荷数据进行异常值修正（基于 3σ 准则）、缺失值插值（采用线性插值与 LSTM 插值结合）及归一化处理（Min-Max 归一化至 [0,1] 区间），消除量纲差异与数据噪声干扰。

1. 多尺度分解层：采用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN），将预处理后的负荷序列分解为 n 个本征模态函数（IMF）与 1 个残余分量（Res），其中 IMF1-IMFk 对应高频波动分量（受短期用电行为、突发负荷影响），Res 对应低频趋势分量（受季节、周期用电规律影响）。

1. 分分量预测层：针对不同特征的分量采用差异化预测模型：

• 高频 IMF 分量：采用CNN-GRU-GlobalAttention 模型，CNN 提取负荷序列的局部时空特征（如日内用电峰值时段特征），GRU 捕捉序列的长时依赖关系（如连续多日用电模式关联），GlobalAttention 机制强化关键时间步特征的权重（如节假日前后负荷突变点）。

• 低频 Res 分量：采用XGBoost 模型，利用其对平稳趋势序列的强拟合能力，结合气象因素（温度、湿度）、日期类型（工作日 / 周末 / 节假日）等外部特征，提升趋势预测精度。

1. 结果融合层：采用加权平均法融合各分量预测结果，权重基于各分量的预测误差反向分配（误差越小，权重越大），最终输出用户侧日负荷预测值。

（二）关键子模型原理

三、在用户侧储能中的应用价值

1. 优化储能容量配置

基于高精度负荷预测结果，可更精准计算储能额定功率与容量：例如某商业综合体，传统预测（MAPE 7%）下配置 1MWh/500kW 储能，存在 15% 的容量冗余；采用组合模型（MAPE 3.8%）后，优化为 800kWh/400kW 储能，初始投资降低 22%，同时满足调峰填谷需求。

1. 提升充放电策略效益

结合预测的负荷峰值与谷值时段，制定动态充放电计划：在预测负荷低谷前 1 小时启动储能充电（利用低价电），在预测负荷高峰前 0.5 小时启动放电（替代高价外购电），较传统固定时段充放电策略，年收益提升 18%-25%。

1. 增强辅助服务响应能力

针对需求响应、一次调频等场景，基于短期负荷预测（如 15 分钟级）提前调整储能 SOC（荷电状态）：例如预测 1 小时后将收到需求响应指令，提前将储能 SOC 充至 80%，确保响应时可满功率放电，响应率从 82% 提升至 96%。

四、研究创新点与展望

（一）创新点

1. 多尺度分解与差异化预测结合：通过 CEEMDAN 将负荷序列按频率分解，针对高频与低频分量分别采用深度学习与机器学习模型，充分发挥不同模型的优势。

1. 注意力机制强化关键特征：在 CNN-GRU 中引入 GlobalAttention，解决传统模型对负荷突变点捕捉不足的问题，提升极端场景下的预测精度。

1. 落地导向的性能验证：以用户侧储能实际应用需求为目标，通过真实工业园区数据验证模型有效性，量化预测精度对储能经济效益的影响。

（二）未来展望

1. 特征扩展：引入用户侧储能充放电历史数据、电网电价信号等特征，构建 “负荷 - 储能 - 电价” 联动预测模型。

1. 模型轻量化：通过模型压缩（如剪枝、量化）优化 CNN-GRU-GlobalAttention 结构，降低计算复杂度，满足边缘端实时预测需求。

1. 多场景适配：针对不同用户类型（工业园区、商业综合体、居民社区）优化模型参数，形成场景化预测方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 耿运涛.基于GRU-XGBoost的短期风电功率预测研究[J].船电技术, 2024, 44(7):32-35.DOI:10.3969/j.issn.1003-4862.2024.07.008.

[2] 杨森,刘三明,王致杰.基于GRU-XGBoost的风电场功率短期预测[J].仪表技术, 2020(1):5.DOI:CNKI:SUN:YBJI.0.2020-01-005.

[3] 杨森.基于门控循环神经网络的风电功率预测及经济调度[D].上海电机学院,2020.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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