基于LSTM-Adaboost的电力负荷预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在当今社会，电力作为不可或缺的能源，其稳定供应与合理调配至关重要。电力负荷预测作为电力系统运行和规划的关键环节，准确的预测结果能够为电力调度、电网规划、资源配置等提供有力支持，提高电力系统的经济性和可靠性。随着电力市场的不断发展和用电需求的日益复杂，传统的负荷预测方法已难以满足高精度预测的要求，因此，探索新的、更有效的预测模型成为研究热点。

LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络，在处理时间序列数据方面具有独特优势。它通过门控机制有效解决了传统循环神经网络存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，对于具有较强时间相关性的电力负荷数据而言，是一种理想的预测工具。

Adaboost（自适应增强）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器（或回归器）构建一个强分类器（或回归器）。Adaboost 能够不断调整样本的权重，使模型更多地关注难以预测的样本，从而提高整体预测性能。将 Adaboost 与 LSTM 结合，可以充分发挥两者的优势，进一步提升电力负荷预测的精度和稳定性。

基于 LSTM-Adaboost 的电力负荷预测模型构建主要包括以下步骤：

• 数据收集与预处理：收集历史电力负荷数据以及相关影响因素数据，如气象数据（温度、湿度、降雨量等）、日期类型（工作日、周末、节假日）等。对数据进行清洗，去除异常值和缺失值，并进行归一化或标准化处理，以消除数据量纲的影响，提高模型的收敛速度和预测精度。

• LSTM 子模型训练：将预处理后的数据划分为训练集和测试集。构建多个 LSTM 子模型，每个子模型使用不同的初始参数或训练数据子集进行训练。LSTM 子模型能够学习电力负荷数据中的时间特征和非线性关系，为后续的集成学习提供基础。

• Adaboost 集成：将训练好的 LSTM 子模型作为弱回归器，利用 Adaboost 算法进行集成。在集成过程中，根据每个 LSTM 子模型的预测误差调整其权重，误差越小的子模型权重越大。通过对多个 LSTM 子模型的预测结果进行加权求和，得到最终的预测结果。

• 模型评估与优化：使用测试集对构建的 LSTM-Adaboost 模型进行评估，常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。根据评估结果，对模型的参数进行调整和优化，如 LSTM 的隐藏层神经元数量、Adaboost 的迭代次数等，以提高模型的预测性能。

基于 LSTM-Adaboost 的电力负荷预测模型具有广泛的应用场景。在电力调度方面，准确的负荷预测可以帮助调度人员合理安排发电机组的出力，降低发电成本，确保电网的安全稳定运行；在电网规划中，能够为电网的扩容和升级提供科学依据，避免过度投资或投资不足；在电力市场中，有助于电力企业制定合理的报价策略，提高市场竞争力。

与传统的单一预测模型相比，LSTM-Adaboost 模型具有以下优势：

• 更高的预测精度：LSTM 能够捕捉时间序列的长期依赖关系，Adaboost 能够整合多个子模型的优势，两者结合能够有效提高预测精度。

• 更强的泛化能力：通过集成多个 LSTM 子模型，降低了模型对特定数据分布的依赖，提高了模型的泛化能力，使其在不同的数据集和应用场景中都能保持较好的预测性能。

• 更好的鲁棒性：Adaboost 算法能够对异常样本进行处理，减少异常值对预测结果的影响，提高了模型的鲁棒性。

基于 LSTM-Adaboost 的电力负荷预测模型充分结合了 LSTM 处理时间序列数据的能力和 Adaboost 的集成学习优势，为电力负荷预测提供了一种有效的新方法。随着人工智能技术的不断发展，该模型还有进一步优化和改进的空间，例如结合更多的影响因素、采用更先进的优化算法调整模型参数等，以更好地满足电力系统对负荷预测的需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郑雅姣,赵家伟.基于LSTMAdaBoost算法的电力负荷预测[J].信息记录材料, 2024, 25(4):217-219.

[2] 李龙祥,彭晨,李军,等.基于LSTM-AdaBoost的城市住宅区负荷预测[J].  2022.

[3] 李龙祥,彭晨,李军,等.基于LSTM-AdaBoost的城市住宅区负荷预测[J].吉首大学学报（自然科学版）, 2021(006):042.

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