【负荷预测】基于BiTCN-LSTM的负荷预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

在电力系统的运行与管理中，负荷预测是一项基础性且至关重要的工作。准确的负荷预测能够为电力调度、电网规划、能源采购等提供科学依据，有助于提高电力系统的运行效率、降低成本，并保障电力供应的稳定性与可靠性。然而，电力负荷受到众多因素的影响，如时间因素（小时、日、周、季节等周期性变化）、气象因素（温度、湿度、风力等）、社会经济因素（节假日、重大活动等），其变化呈现出复杂的非线性、非平稳性和多尺度特性，传统的预测方法以及单一的深度学习模型在处理这类复杂数据时，往往难以充分捕捉数据中的各种特征，导致预测精度受限。

近年来，深度学习技术在负荷预测领域得到了广泛应用。时间卷积网络（TCN）凭借其并行计算能力强、能捕捉长距离依赖关系且感受野随网络深度增加而扩大等特点，在处理时间序列数据方面表现出色；长短期记忆网络（LSTM）则擅长捕捉序列数据中的长期时序依赖关系，能有效解决循环神经网络（RNN）的梯度消失或爆炸问题。将双向时间卷积网络（BiTCN）与 LSTM 相结合构建的 BiTCN - LSTM 模型，能够充分发挥两者的优势，既利用 BiTCN 捕捉数据的多尺度特征和双向上下文信息，又借助 LSTM 进一步挖掘序列中的时序依赖关系，从而提高负荷预测的精度。

BiTCN-LSTM 模型原理

TCN 与 BiTCN 原理

TCN 的核心组件是因果卷积和膨胀卷积。因果卷积确保在处理时间序列时，t 时刻的输出只依赖于 t 时刻及之前的输入，符合时间序列的先后顺序；膨胀卷积通过在卷积核元素之间引入间隔，使得网络在不增加参数和计算量的情况下，增大感受野，能够捕捉到更远距离的历史信息。

BiTCN 则是由两个方向相反的 TCN 组成，一个正向 TCN 从序列的起始位置向结束位置处理数据，捕捉序列中的正向特征和依赖关系；一个反向 TCN 从序列的结束位置向起始位置处理数据，捕捉序列中的反向特征和依赖关系。将两个方向 TCN 的输出进行融合（如拼接、相加等），可以同时利用序列的过去和未来上下文信息，更全面地提取数据中的多尺度特征。

LSTM 原理

LSTM 通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的流动和记忆，能够有效处理长序列数据中的长期依赖关系。其内部的细胞状态类似于一条传送带，能够将重要信息从序列的早期传递到后期，而门控单元则决定哪些信息需要保留、更新或输出。具体来说：

• 遗忘门：决定从细胞状态中丢弃哪些信息，输出值越接近 1，保留的信息越多；越接近 0，丢弃的信息越多。

• 输入门：负责决定哪些新信息被存储到细胞状态中，由 sigmoid 层和 tanh 层共同作用，sigmoid 层决定更新哪些值，tanh 层生成候选值。

• 细胞状态更新：根据遗忘门和输入门的结果，对细胞状态进行更新，旧状态乘以遗忘门输出，加上输入门输出与候选值的乘积。

• 输出门：控制从细胞状态中输出哪些信息，sigmoid 层决定输出的比例，tanh 层处理细胞状态后与 sigmoid 层输出相乘，得到当前时刻的隐藏状态。

BiTCN-LSTM 模型结构

BiTCN - LSTM 模型主要由输入层、BiTCN 层、LSTM 层和输出层组成：

1. 输入层：接收预处理后的负荷数据及相关特征数据，将其转换为适合模型处理的格式。

1. BiTCN 层：由正向 TCN 和反向 TCN 构成，对输入序列进行处理，提取数据中的多尺度特征和双向上下文信息，并将两者的输出进行融合，得到包含丰富特征的序列。

1. LSTM 层：接收 BiTCN 层输出的特征序列，进一步捕捉序列中的长期时序依赖关系，提取更深层次的时序特征。

1. 输出层：通常为全连接层，将 LSTM 层的输出映射为最终的负荷预测值。

BiTCN-LSTM 在负荷预测中的应用

数据预处理

数据预处理是保证 BiTCN - LSTM 模型预测性能的关键步骤，主要包括以下内容：

1. 数据收集：收集历史负荷数据以及影响负荷的相关特征数据，如气象数据（温度、湿度、降雨量、风速等）、时间特征（小时、星期几、是否为节假日等）。

1. 数据清洗：对收集到的数据进行检查，识别并处理异常值。异常值可能由测量误差、设备故障等原因导致，可通过绘制时间序列图、箱线图、3σ 法则等方法识别，然后采用插值法（如线性插值、三次样条插值）或替换法（如用相邻时刻的平均值替换）进行处理。

1. 缺失值处理：对于数据中的缺失值，根据缺失情况选择合适的填补方法。若缺失比例较小，可采用均值、中位数填充或邻近值填充；若缺失比例较大且具有一定的规律性，可采用插值法或基于机器学习的方法（如 K 近邻填充）进行填补，以保证数据的完整性。

1. 特征工程：

• 特征提取：从原始数据中提取有价值的特征，如对时间特征进行编码（将小时、星期几等转换为数值型特征），对气象数据进行归一化前的处理等。

• 特征选择：通过相关性分析、特征重要性评估等方法，筛选出与负荷相关性较高的特征，去除冗余特征，减少模型的输入维度，提高模型的训练效率和预测精度。

1. 数据归一化：将负荷数据和特征数据映射到一个统一的区间（如 [0,1] 或 [-1,1]），消除不同特征之间的量纲差异，避免数值较大的特征在模型训练中占据主导地位。常用的归一化方法有最小 - 最大归一化和标准化（Z - score）。

1. 序列构建：根据预测任务的需求（如短期预测、中期预测），以固定的时间窗口大小构建输入序列和对应的输出负荷值。例如，对于短期负荷预测，可采用过去 48 小时的负荷及特征数据作为输入，预测未来 24 小时的负荷值。

模型训练与预测

1. 数据集划分：将构建好的序列数据按照一定比例（如 8:1:1）划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型参数的学习，验证集用于调整模型的超参数（如 BiTCN 的卷积核大小、膨胀率、LSTM 单元数量、学习率、训练轮数等），测试集用于评估模型的最终预测性能。

1. 模型构建：搭建 BiTCN - LSTM 模型结构，设置各层的参数。BiTCN 层需确定卷积核数量、卷积核大小、膨胀率、网络层数等；LSTM 层需确定隐藏单元数量、层数等；输出层根据预测目标设置神经元数量。

1. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，选择合适的损失函数（如均方误差 MSE、平均绝对误差 MAE）和优化器（如 Adam、RMSprop），通过反向传播算法更新模型参数。在训练过程中，利用验证集监控模型的性能，采用早停法（当验证集损失不再下降时停止训练）防止模型过拟合，同时可采用正则化（如 L1、L2 正则化）等方法提高模型的泛化能力。

1. 模型预测：将测试集输入到训练好的模型中，得到负荷预测结果。采用常用的评价指标（如均方根误差 RMSE、平均绝对误差 MAE、平均绝对百分比误差 MAPE）对预测结果进行评估，与其他模型（如单一的 TCN、LSTM、BiLSTM 等）进行对比，分析 BiTCN - LSTM 模型的优势与不足。

BiTCN-LSTM 在负荷预测中的优势

1. 多尺度特征捕捉能力强：BiTCN 通过膨胀卷积能够捕捉到不同时间尺度的特征，如短期的小时级波动、中期的日级变化和长期的季节性变化等，为准确预测负荷提供了丰富的特征基础。

1. 双向上下文信息利用充分：BiTCN 的正向和反向 TCN 分别从两个方向处理序列数据，能够同时利用过去和未来的上下文信息，更全面地理解数据的变化规律，相比单向模型能捕捉到更多有价值的信息。

1. 时序依赖关系挖掘深入：LSTM 层在 BiTCN 层提取的特征基础上，进一步挖掘序列中的长期时序依赖关系，弥补了 TCN 在处理长距离时序依赖时可能存在的不足，使模型能更好地适应负荷数据的时序特性。

1. 并行计算效率高：TCN 采用卷积操作，具有天然的并行计算能力，相比 RNN 类模型（如 LSTM）在训练时能更高效地利用计算资源，缩短训练时间，尤其在处理大规模数据时优势明显。

BiTCN-LSTM 在负荷预测中面临的挑战

1. 模型结构复杂：BiTCN - LSTM 模型结合了 BiTCN 和 LSTM，包含较多的参数和超参数，如卷积核大小、膨胀率、LSTM 单元数量等，模型的设计和调参难度较大，需要耗费较多的时间和精力。

1. 对数据质量要求高：虽然模型具有较强的特征提取能力，但如果原始数据中存在大量噪声、缺失值或异常值，即使经过预处理，也可能影响模型对特征的学习和提取，导致预测精度下降。

1. 计算资源消耗较大：尽管 TCN 具有并行计算优势，但 BiTCN - LSTM 模型整体结构相对复杂，在处理高维度、大规模的负荷数据时，仍需要较多的计算资源支持，对硬件设备有一定要求。

1. 可解释性较差：与大多数深度学习模型一样，BiTCN - LSTM 模型属于 “黑箱” 模型，其内部的特征提取和决策过程难以直观解释，在一些对模型可解释性要求较高的应用场景中受到限制。

优化方向

1. 模型结构轻量化：通过模型压缩技术（如剪枝、量化）减少模型的参数数量和计算量，在保证预测精度的前提下，简化模型结构，降低对计算资源的需求，提高模型的实用性。

1. 超参数自动优化：结合智能优化算法（如贝叶斯优化、遗传算法、粒子群优化等）对模型的超参数进行自动寻优，提高模型的性能和稳定性，减少人工调参的工作量和主观性。

1. 数据增强技术应用：针对负荷数据的特点，采用数据增强技术（如时间序列重采样、添加合理噪声、生成虚拟样本等），增加训练数据的多样性，提高模型对噪声和异常值的鲁棒性。

1. 增强模型可解释性：结合模型解释方法（如 LIME、SHAP 等），分析模型在预测过程中关注的重要特征和时间点，揭示模型的决策依据，提高模型的可解释性，增强用户对模型的信任。

1. 多源异构数据融合：除了传统的负荷和气象数据外，融合更多类型的异构数据，如用户行为数据、经济数据等，通过注意力机制等方法动态调整不同来源数据的权重，使模型能更好地适应复杂多变的负荷场景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张宇航,邱才明,贺兴,等.一种基于LSTM神经网络的短期用电负荷预测方法[J].电力信息与通信技术, 2017(9):7.DOI:CNKI:SUN:DXXH.0.2017-09-004.

[2] 张亚宁.基于LSTM模型的短期负荷预测[J].科技与创新, 2018(12):4.DOI:CNKI:SUN:KJYX.0.2018-12-008.

[3] 孙庆凯,王小君,张义志,等.基于LSTM和多任务学习的综合能源系统多元负荷预测[J].电力系统自动化, 2021, 45(5):8.DOI:10.7500/AEPS20200306002.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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