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

负荷预测是能源系统优化运行、电力调度规划、能源供需平衡的核心支撑技术，广泛应用于电力系统、区域供暖、工业生产等领域。准确的负荷预测能够帮助能源供应方合理调整发电 / 供热计划，降低能源浪费与运营成本；同时为用户侧提供能耗优化建议，提升能源利用效率。

传统负荷预测方法（如时间序列分析、回归分析）存在明显局限性：一是难以捕捉负荷数据中复杂的非线性特征（如季节变化、节假日效应、突发天气影响）；二是对长时序数据的依赖导致预测滞后性显著，且无法有效融合多维度影响因素（如气象数据、经济指标、用户行为数据）。

随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）等模型在负荷预测中展现出优势：CNN 擅长提取数据的局部空间特征，GRU 能有效捕捉长时序依赖关系。然而，单一模型仍存在不足 ——CNN 对时序动态变化的捕捉能力较弱，GRU 在处理高维多特征数据时易忽略关键局部信息。引入注意力（Attention）机制可进一步强化模型对重要特征的关注，因此构建 CNN-GRU-Attention 混合神经网络，能够实现 “空间特征提取 - 时序依赖建模 - 关键特征强化” 的协同优化，显著提升负荷预测的准确性与鲁棒性。

二、相关技术原理与混合模型设计逻辑

三、基于 CNN-GRU-Attention 的负荷预测模型构建

（一）数据预处理

负荷预测的输入数据通常包含多维度、多类型信息，需通过预处理确保数据质量与模型适配性，具体步骤如下：

1. 数据采集与筛选

• 核心数据：历史负荷数据（如小时级、15 分钟级负荷值，时间跨度建议不少于 1 年，保证周期性特征的完整性）；

• 辅助数据：气象数据（温度、湿度、风速、降水量）、日期特征（是否工作日 / 节假日、季节、月份）、经济指标（如区域 GDP、工业产值，适用于区域级负荷预测）；

• 数据筛选：剔除异常值（如设备故障导致的负荷突升 / 突降）与缺失值（采用线性插值、滑动平均法补全），确保数据连续性。

2. 特征工程

• 特征编码：对分类特征（如日期类型、天气类型）采用独热编码（One-Hot Encoding）或嵌入编码（Embedding），转化为数值型特征；

• 特征归一化：采用 Min-Max 归一化（将数据映射至 [0,1] 区间）或 Z-Score 标准化（均值为 0、标准差为 1），消除不同特征量纲差异（如负荷单位为 kW，温度单位为℃）对模型训练的影响；

• 序列构建：采用滑动窗口法构建输入序列，例如以 “前 24 小时负荷 + 对应气象数据” 为输入，“未来 1 小时 / 6 小时 / 24 小时负荷” 为输出，窗口大小根据预测时长调整（短期预测窗口较小，长期预测窗口较大）。

（二）模型结构与参数设置

1. 模型结构细节

以小时级短期负荷预测为例，CNN-GRU-Attention 模型的具体结构如下：

• 输入层：输入维度为（样本数，时间步长，特征数），例如（N，24，6）表示 N 个样本，每个样本包含 24 小时时序数据，6 个特征（历史负荷、温度、湿度、风速、是否工作日、季节）；

• CNN 特征提取层：包含 2 个卷积块，每个卷积块由 “卷积层 + 批归一化层 + ReLU 激活函数 + 最大池化层” 组成：

• 卷积层 1：卷积核数量 32，卷积核大小（3,3），步长（1,1），填充方式为 “same”（保证输出维度与输入一致）；

• 批归一化层：加速模型收敛，抑制过拟合；

• ReLU 激活函数：引入非线性，增强模型对复杂特征的拟合能力；

• 最大池化层：池化核大小（2,2），步长（2,2），下采样减少参数；

• 卷积层 2：卷积核数量 64，其他参数与卷积层 1 一致，进一步提取深层特征；

• GRU 时序建模层：GRU 单元数量为 64，返回完整的隐藏状态序列（输出维度为（N，12，64），12 为池化后的时间步长），采用 Dropout 层（ dropout rate=0.2 ）抑制过拟合；

• Attention 权重优化层：

• 计算注意力权重：将 GRU 输出的隐藏状态序列（12×64）与一个可训练的权重矩阵相乘，通过 Softmax 函数得到 12 个时刻的注意力权重；

• 加权求和：将隐藏状态序列与注意力权重按时间维度加权，得到维度为（N，64）的全局特征向量；

• 输出层：包含 2 个全连接层，第一层输出维度 32，采用 ReLU 激活函数；第二层输出维度 1（对应未来 1 小时负荷预测值），采用线性激活函数（适用于回归任务）。

四、结论与展望

（一）研究结论

1. CNN-GRU-Attention 混合模型通过 “CNN 提取空间特征 - GRU 捕捉时序依赖 - Attention 强化关键信息” 的三层架构，有效解决了单一模型在负荷预测中 “空间与时序特征难以兼顾” 的问题，预测精度显著优于单一 GRU、CNN 及 CNN-GRU 模型；

1. 在特殊场景（用电高峰、极端天气）下，该模型展现出更强的适应性，MAPE 可控制在 5% 以内，满足实际能源调度的精度需求；

1. 相比 LSTM 模型，GRU 在保证时序建模效果的同时，简化了门控结构，降低了计算复杂度，使混合模型在训练效率与预测精度间达到平衡。

（二）未来展望

1. 多尺度预测拓展：当前研究聚焦于短期（1 小时）负荷预测，未来可将模型拓展至中长期预测（如 24 小时、7 天负荷预测），通过调整滑动窗口大小与 GRU 单元数量，适配不同预测时长的需求；

1. 多源数据融合优化：进一步融合用户侧数据（如用户用电习惯、家电类型）、电网数据（如电压、电流），通过注意力机制的权重分配，提升模型对多源异构数据的处理能力；

1. 模型轻量化改进：针对边缘计算场景（如分布式能源系统的本地负荷预测），采用模型压缩技术（如剪枝、量化），在保证精度的前提下降低 CNN-GRU-Attention 模型的计算复杂度与内存占用，提升部署灵活性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 崔杨,朱晗,王议坚,等.基于CNN-SAEDN-Res的短期电力负荷预测方法[J].电力自动化设备, 2024, 44(4):164-170.DOI:10.16081/j.epae.202308018.

[2] 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.

[3] 万 磊,余 飞,鲁统伟,et al.基于CEEMDAN-CNN-GRU组合模型的短期负荷预测方法[J].Journal of Hebei University of Science & Technology, 2022, 43(2).DOI:10.7535/hbkd.2022yx02005.

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