【负荷预测】基于VMD-CNN-BiGRU的负荷预测研究附Python代码

最新推荐文章于 2025-07-03 16:53:50 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景

电力负荷预测是电力系统规划、运行和调度的关键环节，准确的负荷预测有助于优化发电计划、降低运营成本、提高供电可靠性。然而，电力负荷数据受天气、节假日、用户行为等多种因素影响，呈现出非线性、非平稳和复杂多变的特点。传统预测方法在处理这类复杂数据时存在局限性，而深度学习模型虽在负荷预测中取得一定成果，但原始负荷数据中的噪声和复杂成分仍会影响预测精度。变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）能够将复杂的原始信号分解为多个相对平稳的模态分量，与卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）相结合，有望进一步提升负荷预测的准确性和稳定性，为电力系统的高效运行提供更可靠的支持。

二、核心技术原理

2.1 变分模态分解（VMD）

VMD 是一种自适应的信号处理方法，其核心思想是将原始信号分解为多个具有不同中心频率的模态分量，每个模态分量都具有较好的频域和时域特性。VMD 通过构建和求解变分模型，将原始信号分解问题转化为约束变分问题。在求解过程中，通过不断更新各模态的中心频率和带宽，使每个模态分量的估计带宽之和最小化，从而实现信号的有效分解。在电力负荷预测中，VMD 可将原始负荷数据分解为多个不同特征的分量，如反映长期趋势的分量、体现短期波动的分量以及包含噪声的分量等，便于后续对各分量进行针对性处理。

2.2 卷积神经网络（CNN）

CNN 具有局部连接和权值共享的特性，能够自动提取数据的局部特征。在负荷预测场景中，其卷积层通过不同尺寸的卷积核对输入数据进行卷积运算，捕捉负荷数据在时间维度上的局部模式，例如日负荷曲线的周期性变化特征、小时级的负荷波动特征等。池化层则对卷积层输出进行下采样，降低数据维度，减少计算量的同时保留主要特征信息。经过多层卷积和池化操作，CNN 能够从原始负荷数据中提取出从低级到高级的特征表示，为后续分析提供有效信息。

2.3 双向门控循环单元（BiGRU）

BiGRU 是门控循环单元（GRU）的改进版本，由两个方向相反的 GRU 组成。GRU 通过门控机制解决了传统循环神经网络（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的问题，能够有效处理长序列数据。在 BiGRU 中，正向的 GRU 可以学习负荷数据历史信息对当前状态的影响，反向的 GRU 则能捕捉未来信息对当前状态的潜在作用，这种双向结构使得模型能够更全面地挖掘负荷序列的时间依赖关系，对负荷变化趋势进行更准确的预测，尤其适用于处理具有长期依赖特性的电力负荷数据。

三、VMD-CNN-BiGRU 负荷预测模型架构

3.1 模型整体流程

基于 VMD-CNN-BiGRU 的负荷预测模型主要分为三个阶段：数据分解、特征提取与处理、负荷预测。首先，利用 VMD 将原始电力负荷数据分解为多个模态分量；然后，将各模态分量分别输入到 CNN 中进行局部特征提取，CNN 输出的特征向量再输入到 BiGRU 中，进一步挖掘时间序列的前后向依赖关系；最后，BiGRU 的输出经过全连接层处理后，得到最终的负荷预测结果。