基于LSTM-Adaboost的电力负荷预测附Matlab代码

Matlab前程算法屋

于 2025-06-28 10:49:41 发布

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文章标签： lstm matlab 人工智能

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🔥 内容介绍

本文提出一种基于 LSTM-Adaboost 的电力负荷预测模型，通过结合长短期记忆网络（LSTM）强大的时序数据处理能力与 Adaboost 集成学习算法的增强预测性能优势，对历史电力负荷数据进行特征提取与模型训练。实验结果表明，该模型相较于单一 LSTM 模型和传统预测方法，在预测精度上有显著提升，能够为电力系统的调度与规划提供更可靠的决策依据。

一、引言

随着社会经济的快速发展，电力作为重要的能源支撑，其需求日益增长且负荷变化愈发复杂。准确的电力负荷预测有助于电力企业合理安排发电计划、优化资源配置、降低运营成本，并保障电力系统的稳定运行。传统的电力负荷预测方法，如时间序列法、灰色预测法等，在处理具有非线性、时变性特点的电力负荷数据时，往往难以达到理想的预测效果。近年来，深度学习模型，特别是长短期记忆网络（LSTM），因其在处理时序数据方面的独特优势，在电力负荷预测领域得到广泛应用。然而，单一的 LSTM 模型在面对复杂多变的电力负荷数据时，仍存在一定的局限性。Adaboost 作为一种集成学习算法，能够通过迭代训练多个弱分类器并进行加权组合，有效提升模型的预测性能。因此，将 LSTM 与 Adaboost 相结合，开展基于 LSTM-Adaboost 的电力负荷预测研究，具有重要的理论价值和实际应用意义。

二、LSTM 与 Adaboost 原理

（一）LSTM 原理

（二）Adaboost 原理

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种迭代式的集成学习算法。其基本思想是通过不断调整训练样本的权重，使得后续的弱分类器更加关注前一轮被错误分类的样本，从而逐步提升整体模型的预测能力。在每次迭代中，Adaboost 根据当前弱分类器的错误率，为每个样本分配一个权重，错误分类的样本权重会增大，正确分类的样本权重会减小。然后，基于调整后的样本权重，训练下一个弱分类器。最后，将所有弱分类器进行加权组合，得到最终的强分类器（在回归任务中为强预测器）。对于电力负荷预测这类回归问题，Adaboost 通过集成多个 LSTM 弱预测器，综合它们的预测结果，实现更准确的负荷预测。

三、基于 LSTM-Adaboost 的电力负荷预测模型构建

（一）数据预处理

（二）LSTM 弱预测器训练

将预处理后的数据划分为训练集和测试集。在训练过程中，以一定时间步长的历史负荷数据及相关影响因素作为输入，对应未来一个时间步的负荷值作为输出，构建 LSTM 网络模型。通过调整 LSTM 网络的参数，如隐藏层神经元数量、学习率、迭代次数等，训练多个 LSTM 弱预测器。每个 LSTM 弱预测器在训练过程中，学习不同的电力负荷变化特征，从而形成多样化的预测结果。

（三）Adaboost 集成

基于训练好的 LSTM 弱预测器，利用 Adaboost 算法进行集成。在每次迭代中，根据当前 LSTM 弱预测器在训练集上的预测误差，计算每个样本的权重和该弱预测器的权重。通过不断调整样本权重，训练新的 LSTM 弱预测器，并将其与之前的弱预测器进行加权组合。重复上述过程，直到满足预设的迭代次数或达到一定的预测精度要求，得到最终的 LSTM-Adaboost 电力负荷预测模型。

四、结论

本文成功构建了基于 LSTM-Adaboost 的电力负荷预测模型，通过将 LSTM 与 Adaboost 相结合，充分发挥了二者在处理时序数据和集成优化方面的优势。实验结果证明，该模型在预测精度上明显优于单一 LSTM 模型和传统的 ARIMA 模型，能够为电力系统的运行和管理提供更准确的负荷预测信息。然而，实际电力负荷受多种复杂因素影响，未来可进一步考虑引入更多影响因素，优化模型结构和参数，以进一步提升模型的预测性能和泛化能力。