【负荷预测】基于CNN-BiGRU-Attention的负荷预测研究附Python代码

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景

在智能电网建设与电力市场改革不断推进的背景下，准确的电力负荷预测对电力系统的安全稳定运行、经济调度以及能源合理分配至关重要。传统的负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析等，在处理复杂、非线性的电力负荷数据时，预测精度往往难以满足实际需求。近年来，深度学习凭借强大的特征提取和模式识别能力，在负荷预测领域展现出显著优势。卷积神经网络（CNN）擅长提取数据的局部特征，双向门控循环单元（BiGRU）能有效捕捉时间序列的前后向依赖关系，注意力机制（Attention）可聚焦关键信息。将 CNN、BiGRU 和 Attention 机制相结合，构建基于 CNN-BiGRU-Attention 的负荷预测模型，有望进一步提高负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统的高效运行提供有力支持。

二、核心模型原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种具有局部连接、权值共享等特性的深度学习模型，广泛应用于图像、语音等数据处理领域，也适用于挖掘时间序列数据的局部特征。其核心组件包括卷积层、池化层和全连接层。在负荷预测中，卷积层通过不同大小的卷积核与输入的负荷数据进行卷积运算，提取数据在时间维度上的局部特征，如负荷的短期波动模式。池化层则对卷积层输出的特征图进行下采样操作，降低数据维度，减少计算量，同时保留主要特征。通过多层卷积和池化操作，CNN 能够逐步提取出负荷数据从低级到高级的特征表示。

2.2 双向门控循环单元（BiGRU）

GRU 是循环神经网络（RNN）的一种改进变体，通过引入门控机制解决了 RNN 中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地处理长序列数据。BiGRU 由两个方向相反的 GRU 组成，一个按时间序列正向传播，另一个反向传播。在负荷预测中，正向 GRU 可以学习负荷数据的历史信息对当前负荷的影响，反向 GRU 则能捕捉未来信息对当前负荷的潜在作用，从而更全面地挖掘负荷序列的时间依赖关系，提高对负荷变化趋势的预测能力。

2.3 注意力机制（Attention）

注意力机制的灵感来源于人类视觉的注意力分配，其本质是一种加权求和操作，能够使模型在处理数据时自动聚焦于关键信息。在负荷预测中，电力负荷受天气、节假日、用户用电习惯等多种因素影响，不同因素在不同时刻对负荷的影响程度不同。通过引入注意力机制，模型可以根据输入数据的特征，为每个时间步分配不同的权重，突出对负荷变化影响较大的关键时间步，抑制无关或次要信息的干扰，从而提高预测的准确性。

三、CNN-BiGRU-Attention 负荷预测模型架构

3.1 模型结构设计

基于 CNN-BiGRU-Attention 的负荷预测模型整体结构分为三个主要部分：特征提取层、时序信息处理层和预测输出层。

特征提取层：采用 CNN 网络，通过多层卷积和池化操作，对输入的负荷数据及其相关影响因素数据（如温度、湿度、日期类型等）进行特征提取，将原始数据转换为具有代表性的特征向量。

时序信息处理层：将 CNN 提取的特征向量输入到 BiGRU 网络中，利用 BiGRU 的双向结构，充分挖掘负荷数据在时间序列上的前后向依赖关系，学习负荷的长期变化趋势和动态特征。

预测输出层：在 BiGRU 输出的基础上引入注意力机制，对 BiGRU 输出的各时间步特征进行加权处理，突出关键时间步的特征信息，然后通过全连接层将加权后的特征映射到预测的负荷值。

3.2 数据处理与模型训练

在使用模型进行负荷预测前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗（去除异常值、缺失值处理）、归一化（将数据映射到特定区间，如 [0, 1]）等操作，以提高模型的训练效率和预测性能。模型训练过程中，采用合适的损失函数（如均方误差损失函数）和优化算法（如 Adam 优化算法），通过反向传播算法不断调整模型的参数，使模型在训练数据集上的预测误差最小化。同时，为防止模型过拟合，可采用正则化方法（如 L1、L2 正则化）或 Dropout 技术。