基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法附Python代码

最新推荐文章于 2025-06-29 22:50:04 发布

Matlab前程算法屋

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文章标签：神经网络 cnn gru

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🔥 内容介绍

随着电力系统规模扩大与用电结构复杂化，准确的负荷预测至关重要。本研究提出基于 CNN - GRU - Attention 的混合神经网络负荷预测方法。利用卷积神经网络（CNN）提取负荷数据空间特征，门控循环单元（GRU）挖掘时间序列依赖关系，注意力机制（Attention）聚焦关键信息，构建融合模型。经实际电力负荷数据训练、验证与测试，该模型在预测精度上优于传统及单一神经网络模型，能有效应对负荷数据的非线性与不确定性，为电力系统优化调度、资源配置及运行规划提供可靠依据，助力提升电力系统稳定性与经济性。

关键词

CNN；GRU；Attention；混合神经网络；负荷预测

一、引言

在智能电网快速发展的背景下，电力系统的规模不断扩大，用电设备种类日益繁多，用户用电行为更加复杂多样，导致电力负荷呈现出强烈的非线性、波动性和不确定性。准确的电力负荷预测是电力系统经济调度、电网规划、电力市场交易等环节的重要基础。它有助于电力企业合理安排发电计划，降低发电成本，提高电网运行的稳定性和可靠性；同时，也能为用户提供更优质的电力服务，促进电力资源的优化配置。

目前，电力负荷预测方法主要包括传统方法和人工智能方法。传统方法如时间序列法、灰色预测法等，基于历史数据建立统计模型进行预测，但在处理复杂非线性负荷数据时，预测精度有限。人工智能方法如 BP 神经网络、LSTM 网络等，凭借强大的非线性拟合能力在负荷预测中得到广泛应用。然而，单一的神经网络模型在捕捉负荷数据的空间特征和时间序列特征方面存在不足，难以充分挖掘数据中复杂的内在关系。CNN - GRU - Attention 混合神经网络结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）的优势，为负荷预测提供了新的有效途径。本文将深入研究该混合神经网络在负荷预测中的应用，探索其有效性和优势。

二、CNN-GRU-Attention 混合神经网络原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种具有局部连接和权值共享特性的深度学习模型，在处理图像、时间序列等数据时表现出色。其核心组件为卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过不同大小的卷积核在输入数据上滑动，进行卷积运算，自动提取数据的局部特征，能够有效捕捉负荷数据在不同时间点组合形成的空间特征模式。例如，可提取不同时段、不同用户类型负荷数据之间的关联特征。池化层对卷积层输出进行降维，减少计算量的同时保留主要特征，增强模型的鲁棒性。全连接层将池化层输出的特征进行整合，映射到输出空间。

2.2 门控循环单元（GRU）

GRU 是循环神经网络（RNN）的变体，通过引入更新门和重置门，有效解决了 RNN 中梯度消失和梯度爆炸的问题，能够更好地处理长序列数据。在负荷预测中，GRU 可以充分利用历史负荷数据以及相关影响因素数据的时间序列信息，挖掘数据随时间变化的趋势和规律。与 LSTM 相比，GRU 结构更简单，参数更少，在保证预测性能的同时，能够提高训练效率。

2.3 注意力机制（Attention）

注意力机制模拟人类注意力的分配方式，使模型在处理数据时能够自适应地聚焦于关键信息，忽略无关信息，从而提高模型的表达能力和预测精度。在负荷预测场景中，不同时间段的气象因素（如温度、湿度）、日期类型（工作日、周末）等对负荷的影响程度不同，通过注意力机制，模型可以根据数据特征自动分配权重，突出对负荷影响较大的因素和时间段，更准确地预测负荷变化。

2.4 CNN-GRU-Attention 混合神经网络结构

该混合神经网络将 CNN、GRU 和 Attention 有机结合。首先，对输入的负荷相关数据（如历史负荷数据、温度、湿度、日期类型等）进行预处理后，输入到 CNN 中，由 CNN 提取数据的空间特征；然后，将 CNN 的输出作为 GRU 的输入，GRU 进一步挖掘数据的时间序列依赖关系；最后，将 GRU 的输出引入注意力机制，通过计算各时刻数据的注意力权重，对 GRU 的输出进行加权求和，得到最终的负荷预测结果。这种结构充分发挥了各组件的优势，能够对负荷数据进行全面、深入的分析，实现高精度的负荷预测。

三、基于 CNN-GRU-Attention 的负荷预测模型构建

3.1 数据收集与预处理

3.2 模型参数设置

CNN 部分，设置卷积层的卷积核数量、大小和步长等参数。经多次试验，选用 32 个大小为 3×1 的卷积核，步长为 1，以获得较好的特征提取效果。GRU 部分，确定隐藏层的单元数量和层数，将隐藏层单元数设为 64，层数为 2，使其能够充分学习数据的时间序列特征。注意力机制部分，根据 GRU 输出的维度，确定注意力权重的计算方式和维度。同时，设置模型的训练参数，学习率为 0.001，采用 Adam 优化器进行模型训练，最大训练次数为 100，损失函数选用均方误差（MSE），用于衡量预测值与实际值之间的误差。

3.3 模型训练与验证

将预处理后的数据按照 7:2:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对 CNN - GRU - Attention 模型进行训练，在训练过程中，依据验证集的损失值调整模型参数，防止模型过拟合。当验证集损失值在连续多个训练周期不再下降时，认为模型达到较好的训练效果，停止训练。

四、结论与展望

本文提出基于 CNN - GRU - Attention 的混合神经网络负荷预测方法，通过构建融合模型，充分发挥了 CNN、GRU 和 Attention 的优势，实现了对负荷数据的深度特征提取和高精度预测。实验结果表明，该模型相比传统方法和单一神经网络模型，预测精度得到显著提高，能够为电力系统调度、电网规划等提供更可靠的依据。

未来研究可以从以下几个方面展开：一是进一步优化 CNN - GRU - Attention 模型的结构和参数，探索更高效的特征提取和融合方式，提升模型性能；二是结合更多影响负荷的因素，如经济发展指标、用户用电行为习惯等，丰富数据维度，提高模型的泛化能力和适应性；三是研究该模型在短期、超短期负荷预测以及多区域联合负荷预测等场景中的应用，拓展其实际应用价值；四是尝试将该模型与其他先进技术，如强化学习、迁移学习等相结合，进一步提高负荷预测的准确性和可靠性。