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

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🔥 内容介绍

在电力系统的安全稳定运行与经济调度中，负荷预测扮演着至关重要的角色。准确的负荷预测能够为电力系统的规划、发电计划制定、电网调度等提供可靠依据，有助于提高电力资源的利用效率，降低运行成本，保障供电的稳定性和可靠性。

传统的负荷预测方法，如时间序列分析法、回归分析法等，在处理具有复杂非线性关系和多因素影响的负荷数据时，往往难以取得理想的预测效果。随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络方法在负荷预测领域得到了广泛应用。其中，卷积神经网络（CNN）擅长提取数据的局部特征，循环神经网络（RNN）及其变体门控循环单元（GRU）在处理时序数据方面表现出色，而注意力机制（Attention）能够使模型聚焦于关键信息。将 CNN、GRU 与 Attention 相结合构建混合神经网络，能够充分发挥各部分的优势，有效捕捉负荷数据中的空间特征、时序特征以及关键影响因素，从而提高负荷预测的精度。

二、相关网络模型原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成，其核心是卷积操作。卷积层通过多个卷积核对输入数据进行滑动卷积，提取数据的局部特征。每个卷积核相当于一个特征检测器，能够识别输入数据中的特定模式，如负荷数据在特定时间段内的局部波动特征。

池化层的作用是对卷积层提取的特征进行降维，减少数据量，同时保留重要特征。常用的池化操作有最大池化和平均池化，最大池化选取局部区域内的最大值，平均池化则计算局部区域内的平均值。

在负荷预测中，CNN 可以用于提取影响负荷的相关因素（如温度、湿度、日期类型等）与负荷之间的局部关联特征，为后续的时序建模提供基础。

三、CNN-GRU-Attention 混合神经网络模型构建

3.1 模型整体结构

CNN-GRU-Attention 混合神经网络的整体结构分为三个主要部分：特征提取层、时序建模层和注意力输出层。

• 特征提取层：采用 CNN 对输入数据进行处理。首先将包含负荷历史数据及相关影响因素（如气象数据、日期特征等）的数据转换为二维矩阵形式作为 CNN 的输入，通过卷积层和池化层的交替作用，提取数据中的局部空间特征，得到特征图。

• 时序建模层：将特征提取层输出的特征图转换为时序序列形式，输入到 GRU 网络中。GRU 网络对时序序列进行处理，捕捉负荷数据的长期时序依赖关系，输出隐藏状态序列。

• 注意力输出层：将 GRU 输出的隐藏状态序列输入到注意力机制中，计算每个时刻的注意力权重，通过加权求和得到注意力特征向量。最后，将注意力特征向量输入到全连接层，经过激活函数处理后得到负荷预测结果。

四、结论与展望

CNN-GRU-Attention 混合神经网络充分融合了 CNN 的局部特征提取能力、GRU 的时序建模能力以及 Attention 机制的关键信息聚焦能力，在负荷预测中取得了较好的效果，能够为电力系统的运行和调度提供更准确的负荷预测结果。

未来的研究方向可以包括：

• 模型结构的进一步优化：尝试结合更多类型的神经网络或改进现有网络结构，如引入 Transformer 等先进模型，以更好地捕捉负荷数据的复杂特征。

• 多因素影响的深入挖掘：考虑更多影响负荷的因素，如用户行为模式、经济指标等，通过特征工程或特征选择方法提高输入特征的质量。

• 迁移学习的应用：将在某一地区训练好的模型迁移到其他地区，减少数据收集和模型训练的成本，提高模型的泛化能力。

• 短期与长期预测的结合：研究如何利用该混合模型同时实现短期（如小时级）和长期（如日级、周级）负荷预测，满足不同场景的需求。

随着技术的不断发展，基于混合神经网络的负荷预测方法将在电力系统中发挥越来越重要的作用，为构建智能、高效的电力系统提供有力支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陆继翔,张琪培,杨志宏,等.基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法[J].电力系统自动化, 2019(8):7.DOI:10.7500/AEPS20181012004.

[2] 刘会,岳东明,苗光尧,等.基于Attention机制优化CNN-GRU混合神经网络的短期负荷预测技术[J].电工技术, 2024(9):20-23.

[3] 赖添城,徐康康,朱成就,等.一种基于改进CNN-GRU的建筑冷负荷单步预测方法[J].机电工程技术, 2024(001):053.DOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2024.01.027.

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